四季度，各国财政刺激和疫苗消息利好推动全球股市上涨，截至2020年12月31日，我国境内外上市的互联网企业总市值为17.8万亿元，环比上涨5.6%.
为全面分析全国物联网技术发展及产业情况,总结成效,发现问题,编写了《中国物联网发展报告（2014-2015）》,对物联网产业发展的企业状况,技术发展趋势,区域发展状况和趋势,物联网产业的商业模式以及物联网的未来前景进行了深入调查研究和分析.
得益于LoRa与NB-IoT等低功耗广域网广泛应用，以及5G部署，带来全球物联网连接量高速增长，从智能汽车、智能家居到企业资产管理设备再到工业设备，广泛的连接推动信息科技由移动互联迈向万物互联转变。根据权威调研机构IDC最新报告显示，2020年全球物联网连接规模达到300亿，以及到2024年全球物联网的连接量将接近650亿，年复合增长超20%。
物联网（Internet of Things，IoT）是一个融合计算机、通信和控制等相关技术的复杂系统，因此其面临的信息安全问题更加复杂。 物联网代表了未来计算与通信技术发展的方向，被认为是继计算机、互联网（Internet）之后信息产业领域的第3次发展浪潮。
近年来，企业转型升级成了热门话题，各种新技术层出不穷，从最早的信息化到后来的数字化、智能化，再到工业互联网，另外还有5G、云计算、云化、人工智能，等等，真是令人应接不暇
智能制造与工业互联依然是业界的热门话题。国家亦指出，继续坚持智能制造主攻方向不动摇。加快推动制造业数字化、网络化、智能化转型步伐，需要在实际应用中不断解决问题中成长，并探索创新应用。
借用某位业内资深人士的话讲：“别说智能化了，很多工厂连信息化都还没有实现呢！”反而，在一些看似边缘化，甚至是无足轻重的领域，“智能制造”正在悄然的发生着，比如广东我萌信息科技有限公司，便将智能制造用在了纸模玩具生产领域。
现在智能制造真是一团火热，国家也大量资金投入，但是，大家所讨论的各种实现—给我最大的感觉就是“似乎并没有超越今天我们自动化人干的事情”，当然了，大部分都是以前的柔性制造、两化融合时代就有的，而且这些都没实现，就扯什么智能制造—就像昨天Mcrazy跟我聊的，什么是智能制造我看大部分号称搞智能制造的也没搞清楚，或者讲的也不过是老酒用了个IT瓶子重新装了一下而已。
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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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