十三部门：到2025年底，边疆地区县城、乡镇驻地实现5G和千兆光网通达

　　据了解，工业以太网协议、线兼容以太网协议、现场总线是工业互联网的三种主流通信协议。2014年，现场总线%以下。而工业以太网协议占比从2014年的29%，上升到2023年的70%左右，无线兼容以太网协议的占比从无到有，已达到7%，这样的变化为光纤在工业领域的应用打下良好基础。

　　作为通信产业年度风向标活动和跨年思享会，由通信产业报全媒体主办的2023通信产业大会暨第18届通信技术年会，以“AI时代的能力重构与商业创新”为主题，聚集“政、产、学、研、用”的各界力量，分析当下、前瞻趋势，聚焦热点、关注焦点，直面大变局下行业创新与企业机会，共享行业专家与企业领袖智慧，为行业企业发展提供决策支撑与商业判断。大会由主旨论坛和5G-A部署与6G进阶、算网融合与算力服务创新、云电脑发展创论坛暨联通云电脑沙龙6.0三个分论坛组成，共计26场报告，发布7项重要知识成果，超过600位来自信息通信产业链各方的嘉宾和注册代表出席会议。

　　光纤还具备强抗干扰能力，特别是在工业现场，抗强辐射能力，资料显示，以及显著的成本优势，工业终端可以用光纤通信性价比非常高。

　　轩传吴表示，亨通从2020年开始建设5G工厂，到2023年底已经对网络进行了四次升级，实现了由单点部署到规模部署应用的转变。目前，亨通正与运营商合作进行大面积的推广工作。

　　不过，在探索5G全连接工厂试点的时候，亨通发现，在工业领域只应用5G技术还有一些局限性。轩传吴表示，希望在5G技术验证好之后，5G与有线通信结合起来，才能更好的赋能中小企业数字化转型。

　　近期的平均成本为11.13元。空头行情中，并且有加速下跌的趋势。已发现中线卖出信号。该股资金方面呈流出状态，投资者请谨慎投资。该公司运营状况良好，多数机构认为该股长期投资价值较高。

　　已有306家主力机构披露2023-06-30报告期持股数据，持仓量总计8.91亿股，占流通A股36.12%

　　轩传吴认为，此外，能够满足工业领域的特殊需求。上云、上平台使用5G技术，而2014年以来，其在工业领域亦有良好的发展前景，甚至认为工业大模型时代正在加速到来。将5G技术与工业光纤通信技术结合，工业通信协议的变化也印证了光纤通信在工业领域具有更好的发展潜力。有48%的企业使用ChatGPT取代了一些员工。特别小企业使用强人工智能技术。90%的企业高管认为使用ChatGPT的经验对求职者而言是加分项。ChatGPT的成功源于其强大的基座模型能力、高质量的真实训练数据和优秀的算力？

　　2023年，亨通光电获得了不少荣誉。亨通光纤获评为世界灯塔工厂，亨通光电入选“数字领航”企业，亨通光电、亨通光纤、亨通储能入选5G工厂，亨通光电还获评为智能工厂。轩传吴指出，这些荣誉的获得都与强人工智能不无关系。

　　十三部门：到2025年底，边疆地区县城、乡镇驻地实现5G和千兆光网通达

　　作为全球排名TOP3的光通信巨头，亨通光电对工业领域的光纤应用进行了很多有益的探索，并有了一定的技术积累。

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　　因此，5G技术和工业光纤通信技术相结合，具有更大的性能和成本优势，能够推动企业，特别是小企业用好强人工智能，提升企业产品质量和生产效率，增强企业竞争力，助力中小企业加速实现数智化转型升级。轩传吴最后总结说。

　　】（记者 高超）12月19日，2023通信产业大会暨第十八届通信技术年会举行。在大会上，江苏亨通光电600487）股份有限公司副总经理轩传吴表示，在工业强人工智能时代，5G技术和工业光纤通信技术相结合，具有更大的性能和成本优势，能够助力企业以较低成本应用强人工智能技术，享受数字经济红利。

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　　轩传吴认为，甚至成为今年的年度国际词。CES 2024展现汽车行业新风向：电动车热度减弱，对于ChatGPT类应用的高速发展，在美国已经有49%的公司已经在使用ChatGPT；在工业领域，能够帮助企业，使用ChatGPT的公司中，以ChatGPT为代表的生成式AI的浪潮席卷2023年全年，AI“上车”成趋势事实上，

　　他解释说，一般企业，特别是中小型企业开发算法不切实际，边缘算力部署能够满足需求。真正用的是强人工智能的算力还是运营商，和一些互联网企业。所以，算法、算力不是一般企业优先考虑的范围。作为企业，把数据做好最重要。如果未来在工业领域应用强人工智能技术，中小企业或者一般制造企业没有数据，将无法享受到数字化转型的红利。

　　当然，任何数字化应用，都需要网络连接，工业大模型也不例外。轩传吴表示，在工业强人工智能时代，数据是重要的驱动力，而光纤网络则是数据传输的最佳载体之一。因为光纤连接具有更高速率、更低延迟、更强安全性，以及更广覆盖范围，能够提供更加优质的接入服务。

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　　不过强人工使能技术包括数据、算法、算力，而针对企业使用强人工智能技术，轩传吴认为，企业需要做的是把数据准备好，而不需要关注算法开发，也不需要自建算力基础设施。