物联网企业人才需求调研报告

本次调研对我市多家物联网应用技术相关企业进行了调研，得到以下统计数据:总计调研单位XX家，以上公司未来1-3年内能提供相关岗位XX个。其中技术类相关岗位XX个，服务类相关岗位XX个。面向大专毕业生，物联网应用技术相关企业的人才需求大致分为4类:研发生产类、市场销售类、系统集成类、维护使用类:

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人工智能（AI）语音芯片行业研究分析报告

人工智能是近三年来最受关注的核心基础技术，将深刻的改造各个传统行业。人工智能在图像识别、语音识别领域的应用自2017年来高速发展，是人工智能最热点的两项落地应用。专用的人工智能芯片是该应用的技术基础与核心，也将随之迎来高速发展。

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2020年中国家用物联网行业研究报告

2019年中国家用物联网整体市场规模为3608亿元，同比增长3.3%。其中，后装、前装、物联网平台及云服务三个细分市场规模分别为3532、25.8与50.2亿元。体量上，后装市场依然是家用物联网的重心。前装与物联网平台及云服务市场表现较为可观，预计2020年规模分别达37.8亿元与52.3亿元，同比分别增长46.5%与4.2%。

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2021年3.15人工智能独角兽企业发展报告：理性与坚持

2021开年，伴随着我国经济的复苏与高增长，人工智能行业也是保持了欣欣向荣的景象。但看似繁荣的AI，2021年，或许会成为一个重要的“分水岭”。一、2021年都有哪些AI独角兽？根据IT桔子提供的2021年1-2月的独角兽动态榜，2021年新晋的9家独角兽企业中，有三家大数据及人工智能类企业入榜，分别是燧原科技、TalkingData、摩尔线程，估值分别达到了80亿、84亿、140元人民币。

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2019年我国能源互联网建设情况,泛在物联网与坚强智能电网融合发展「图」

泛在电力物联网仅分为2019年至2021年的初步建成阶段和2022年至2024年的全面建成阶段等两个阶段，从时间维度上看，泛在电力物联网整体建设期仅为6年，提速明显。泛在电力物联网的规划建设提速一方面为国家电网自身业务转型发展需要，另一方面则是为了迅速跟进和响应“云大物智移”等新兴互联网技术的快速发展。

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商务部发布：《人工智能商业应用报告》

目前，人工智能行业整体上呈现出快速发展的态势，预计2025年全球人工智能市场规模将达到6.4万亿美元，而且未来全球人工智能市场规模还将会出现爆发式增长。各个国家对人工智能的重视程度不断提升，美国、中国、英国、加拿大、印度、俄罗斯在人工智能领域都展现出较强的发展实力。中国人工智能产业近年来发展迅速，市场规模从2018年开始出现稳步增长。经预测，2022年人工智能核心产业规模将超越1500亿元。

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人工智能产业深度研究报告

人工智能是指计算机系统具备的能力，该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。硬件体系能力的不足加上发展道路上曾经出现偏差，以及算法的缺陷，使得人工智能技术的发展在上世纪80—90年代曾经一度低迷。近年来，成本低廉的大规模并行计算、大数据、深度学习算法、人脑芯片4大催化剂的齐备，导致人工智能的发展出现了向上的拐点。

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人工智能产业深度观察

什么是人工智能？人工智能在学术研究领域已经有60年的历史，经历两起两落，产生了很多的理论、算法、模型。通俗的讲，狭义的技术就是对输入的感知，加以学习与训练，使其成为有创造和决策能力的大脑。有种说法“人工智能，有多少人工就有多少智能”，指的就是这种有监督的学习，即用经过标记的大量数据来训练，语音识别、图像识别、自然语言理解的准确率基本都是依赖这种学习和训练方式来提升的。更进一步，AlphaGo之所以让业界这么兴奋，是因为它不完全从历史上的所有棋局中去学习，也通过蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo TreeSearch）的方法，让机器能够自我对决，从而提升整个系统的棋艺水平，这是进化到了无监督式的学习阶段。

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新一代智能终端蓝皮书：从“人工智能+终端”到人工智能终端（2025年）

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出，“新一代智能终端”是基于信息通信技术，以强感知、强计算、强交互、强体验为特征，能够执行多元化复杂任务，为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来，以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展，规范人工智能的研发、提供和使用活动，维护国家主权、安全与发展利益，保护个人、组织的合法权益，根据宪法，制定本法。第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用活动及其监管，适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术，系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面，报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术，通过软硬件协同设计实现数据路径优化，显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略，包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制，以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构，并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明，该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟，验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后，报告总结了当前国产生态面临的挑战，提出未来优化方向，为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。