数字化概念源于西方国家对工业革命的研究和战略报告：Digitization（数码化）、Digitalization（数字化）、Digital Transformation（数字 化转型）。这三个概念也分别与新工业发展阶段对应，此外了解新发展阶段的基本特征可以帮助减少对概念的混淆和模糊，也有助于企业建立正 确的数字化战略和行动计划。
车间数字孪生参考架构包括物理车间,车间数字实体,车间数字孪生应用,以及各部分间的信息交互,见图1。 物理车间:由车间实体和关联关系组成,车间实体包括操作人员、制造设备、物料、环境等;关联关系包括车间布局、操作流程、工艺流程、物料分配等。 车间数字实体:包括变生数据和数字模型。
储能技术多元发展，各有不同的应用场景。我国新型储能技术基本上与国际先进水平并跑，压缩空气储能、储热储冷、锂离子电池、液流电池和钠离子电池技术已达到或接近世界先进水平，
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加快推动“互联网+政务服务”向乡村延伸，提高行政村政务服务事项网上可办率。推进数字技术在乡村管理、乡村环境 治理、乡村治安防控、乡村应急管理等方面的深度应用，提高乡村治理信息化水平。推进村级公共服务综合信息化体系建设，着力深化大数据在基层党组建设、基层民主建设、社会治安管理、村级公共事务管理等领域的应用，构建面向农业农 村的综合信息服务体系，建立涉农信息普惠服务机制，推动乡村管理服务数字化。推动“互联网+社区” 向 农村延伸，提 高村级综合服务信息化水平互联网+公共法律服 务建设，深化平安多村和法治乡村建设。
智慧园区;它 是将建筑、通 信、计算机和控制等各方面运用物联网技术、大数据技术、AI人工智能技术、B IM技术、IB MS 集约化曾理技术、区块链等技术,合理集成为最优化的整体,具有工程投资合理、设备高度自动化、信息管理科学、服务高效优质、使用灵活方便和环境安全舒适等特点,是能够适应信息化社会发展需求的现代化新型建筑。
2018年国家教育部及国家标准委员会相继出台了《教育信息化2.0行动计划》、《中小学数字校园建设规范(试行)通知》及《智慧校园总体框架》等政策及标准。其中，国家市场监督管理总局、中国国家标准化管理委员会发布的《智慧校园整体框架》已在2019年1月1日起正式实施，该框架标准要求学校实现智能感知、智能控制、智能管理,新基建强调的融合基础设施包括智慧教育基础设施，从过去硬件为主拓展到软硬件及服务，智慧校园将迎来新的催化并加速。
市场概览:2024年中国整体云服务市场规模为5445.4亿元，增速为15%。人工智能加速发展带动云基础设施及云能力平台同步升级，成为驱动中国整体云服务市场增长的关键因素。 市场特征:人工智能已成为云服务行业建设及业务布局重点。在资源领域，各类参与者持续扩大智算基础设施投入;在技术领域不断完善AI开发工具，围绕AI智能体重塑技术架构;在生态领域，与行业代表企业及各类ISV达成合作，推动新技术的行业落地。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
中服云作为国内领先的工业物联网平台厂商，其技术架构与功能特性高度适配火山地震监测场景的需求
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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