安天下2020年人工智能安防行业研究分析报告
智慧社区在基于人工智能的技术上与其他社区资源进行有机结合,成为当前社区发展的主流趋势。虽然国内智能社会发展较快,但北上广深等沿海发达城市与其他城市特别是中西部的欠发达城市之间存在发展不平衡的问题。另外,缺乏以"数字家"为研究对象,围绕"家"服务的智慧社区建设的系统研究。为解决上述挑战,研究并提出基于智能数字"家"的大数据服务平台模型。
安永大中华区人工智能成熟度调研
COVID已使世界陷入一个不确定性的状况，但根据GfK最新调查指出，就技术消费品而言，最坏的时代已过去。更具体来说，随着世界开始学习应对COVID带来的影响，智能手机的销售正在复苏。
健康医疗需求的急剧增长，要求医疗工作者在提高决策效率的同时仍要保证诊疗质量，并及时跟进医学知识的快速增长与更新，在此背景下，借助新兴技术力量，将知识移植于系统和机器从而赋能医生成为不二法门。但是，如何提高机器对知识的学习效率并解释其知识到行为的逻辑一直是该领域亟待解决的两大难题。为临床决策提供科学依据，体现着循证医学精髓的指南早已成为现代医学中不可分割的一部分，这些从浩如烟海的文献中收集、分析、评价获得的，凝聚着专家共识的知识不仅仅是机器学习内容的重要来源，其知识本身所包含的诊疗逻辑也是指导机器作出可解释行为的重要依据。但人与机器有着各自的语言体系，因此知识表达形式的转换是必经之路。
毕马威KPMG人工智能治理的未来形态
大数据到底有多“大”？
大数据分析你不能不懂的6个核心技术
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题，从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状，深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径，提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。
报告重点聚焦低空产业，提出低空产业的体系架构，探讨低空产业发展现状、路径及挑战，提出低空产业下一步发展思考和建议。
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