传统建筑中的数据大多来自于设备（Device Generated Data，DGD），尽管加载大数据应用、AI算法等技术，完全参照DGD设计和适配的应用与场景只能针对预设模式，满足主流需求，难以实现个性化主动响应。
近年来，在国内外研究人员的的不懈努力下，云计算、大数据、区块链等技术加快被研制出来，并逐步应用于与人们生产生活息息相关的诸多领域。物联网作为一种前沿技术，其在城市交通、医疗、教育、零售等行业发展过程中起到的作用也越来越重要。
未来三年是工业互联网的快速成长期，为此在2021年初，工信部出台了《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》，确立了未来三年我国工业互联网发展目标：
智能制造模式则是未来制造行业的主体发展方向。研究人员通过对生产制造全过程、制造链工作模式以及生产指导原材料质量和种类的控制进行了深入的研究和分析，总结了在传统的生产制造行业中管理失调和效率低下的主要影响因素，为我国智能制造的发展奠定了良好基础
传统的生产模式还不会很快消失，因为它对于大规模生产还是最理想的。在这些传统的工厂里，工业机器人是固定在一个位置上的，通过编程执行特定的任务。传统的工业机器人高效、精确、可靠。不过，这些传统的工业机器人无法看到它们周围的环境、感觉物体或与人类互动。
对制造而言，机器人、大数据都是大家吹过且正在漂浮的泡泡；人工智能则正在全新升腾。这些泡泡，如果来自市场和投资商一起吹动的，政府乐见其成；然而，如果政府花费太多心思放在这一类技术上面，那么智能制造势必误入歧途，这种“智能”过热的制造，将是制造业的悲剧。
智能制造时代，企业在继续以“三全一多”要求支撑制造系统的同时，应着眼于从合规到卓越，从小质量到大质量，从追求速度到高质量，从本组织到跨越相关方，不断开展质量提升行动，丰富全面质量管理的实践。
产品的智能化，是通过产品中包含有各种复杂程度不等的计算机系统，尤其是嵌入式系统，来实现的。嵌入式系统不仅可以成为智能制造最重要最具有代表性的技术，而且会形成一个庞大的产业链。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
自主ISP优化，提高逆光场景下设备一次识别成功率； ToF检测，精准距离识别，降低误识，提升防干扰能力； 多接口支持，韦根、RS485、继电器等； 高扩展性，支持与第三方平台对接基于人脸鉴权配合功能扩展。
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