经历了喧嚣，区块链行业终于再次回归平静。相比喧嚣时的鱼龙混杂，平静时“区块链正规军”大规模入场。在 全球科技公司中，亿欧智库选取15家行业领军企业，分析其对区块链的技术探索和商业应用。 科技公司争相入局区块链，可以快速推动区块链行业健康发展，也可以促进区块链技术应用落地。总体来看，其 布局主要分为三个方向：To B底层平台、To C行业应用以及区块链+物联网
大宗产业主要面临着缺乏信用机制以及风险管理难度大两大行业痛点，而随着区块链、物联网、大数据等技术的加入，科技创新赋能产业变革给大宗商品贸易行业带来了发展的良机
区块链是记录信息和数据的分布式数字账本，该账本存储于对等网络的多个参与者之间，参与者可以使用加密签名将新的交 易添加到现有交易链中，形成安全、连续、不变的链式数据结构；从数据的角度来看，区块链是一种不可能被更改的分布式 数据。因此区块链特征包含：分布式、多节点共识、公开透明和不可篡改
在金 融科技领域合作是大势所趋。一方面，初创企业意 识到以它们的规模或客户信任度，无法与老牌金融 机构相匹敌；另一方面，传统金融机构也需要通过 与金融科技公司合作，提高运营效率、推动创新
中国移动通信已发展20多年，网络规模和用户群体不断增加:最大的移动运营商中国移动2012年1月 份的移动用户数增至6.5544亿，其中包括5394万3G用户。第二大移动运营商中国联通的移动用户数升至2.0289亿，其中3G用户 数为4307万。中国电信的移动用户数为1.2925亿，其中3G用户为3870万:
大数据揭示电动车需求真相 1000公里电动车、特斯拉打脸成为关注热点。现实中，消费者却用脚投票向续航里程短、价格低的A00级电动车聚集。
数据湖或hub的概念最初是由大数据厂商提出的，表面上看，数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。但数据量越大，越需要各种不同种类的存储。最终，所有的企业数据都可以被认为是大数据，但并不是所有的企业数据都是适合存放在廉价的HDFS集群之上的。
大数据不是人民的名义 大数据会给企业、局部的社会治理，带来新的洞察、流程优化和更强的决策能力，但是不可能改变整体社会的市场主导。试图通过数学经济模型来提高预测和控制经济周期，只是美好的想象。
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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。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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