AI 人工智能发展是长期确定性趋势，进程预计将持续加速。据 Statista 预测，全球 AI 市场规模在 2024 年将达到 2,982.5 亿美元，并预计将以 35.55%的年复合增长率持续增长，到 2030 年市场规模有望达到 18,500 亿美元。快速的 增长趋势反应出 AI 技术的发展和应用正以惊人的速度扩展到各个行业和领域。
全球汽车产业正面临着能源和智能两大方向转型，这给中国汽车产业带来了由大到强的发展机会。转型的上半场是能源转型，中国汽车产业在全球化竞争中占据了有利地位。与此同时，国内新能源汽车市场竞争也日趋激烈，价格战持续不断。面对竞争更加激烈的下半场，各整车厂虽通过以价换市、加速车型迭代等手段积极应对，但根源上需要抓紧这一轮人工智能等新技术，形成产业革新的有效破局举措。扎根基础技术，需要所有从业者平心静气、耐得住寂寞，在高质量发展的指引下，稳步推进产品技术迭代，助力国家迈进汽车强国。
1992年,美国著名作家Neal Stephenson在《Snow Crash》中提到元宇宙(Metaverse)一词，他这样描述:“戴上耳机和目镜，找到连接终端，就能够以虚拟分身的方式进入由计算机模拟、与真实世界平行的虚拟空问。”2020年，新冠疫情的出现使越来越多的人在虚拟空间进行交流、学习和工作，体会到了元宇宙的价值。
党的二十大报告明确提出，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，加快实现高水平科技自立自强，加快建设科 技强国，并对完善科技创新体系、加快实施创新驱动发展战略等作出了系列重要部署。
当前，随着新一代信息技术的迅猛发展，“软件定义万物”“未来的企业都将演变成软件企业”已经成为业界共识软件已渗透到经济社会各领域、各行业，正在不断改变世界的运转方式和商业模式，全球主要经济体纷纷加大对软件领域的投入和支持力度，以期抢占新一轮科技革命的先机。
制造业是立国之本、兴国之器、强国之基。目前我国制造业门类齐全、独立完整，在驱动经济发展、参与国际竞争中发 挥着不可替代的重要作用，为我国实现第一个百年奋斗目标、社会主义现代化建设作出了卓越贡献。2023 年我国全部工业增加值为 39.91 万亿元，占 GDP 比重达到 31.7%；其中制造业增加值占 GDP 比重为 26.2%，占全球制造业比重约 30%，制造业总体规模连续 14 年居世界首位。
用最新的案例举例，就获取 AI 训练数据合规性问题的讨论日趋白热化，全球都在抢夺 AI 训练数据的资源。10 月新鲜发生的 LinkedIn 的案例（见引言中“‘领英’（LinkedIn）案：暂停使用香港用户数据训练生成式人工智能”）充分揭示了，要想用到数据，必须面对个人数据保护、国别之间的数据资源争夺、地域之间的管辖等系列问题。最后，LinkedIn 也不得不面对香港政府举“白旗”，放弃用香港用户的个人信息进行算法训练。
2024年4月，国家发展改革委办公厅、国家数据局综合司印发《数字经济2024年工作要点》，提出“适度超前布局数字基础设施，深入推进信息通信网络建设，加快建设全国-体化算力网，全面发展数据基础设施”。
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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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2024年至2025年上半年，国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。
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