纵观国内物联网巨头，大致可以分为三条路线，一派是纯粹的互联网巨头，如阿里、腾讯、百度、华为、小米等，一派是海尔、格力、美的等传统家电巨头，除此之外还有专门深耕垂类的独角兽，如创米、三维家等等。三方齐头并进，都保持着不错的向上增量。
虽然我们不确定Sidewalk是否会取得压倒性的成功，尤其是它目前仅在美国上市，但亚马逊拥有成功的经验、丰富的资本，而且不像大多数CSP那样厌恶风险。CSP应找出亚马逊目前的专有解决方案与自身LPWAN技术之间的差距并以此作为卖点，以防亚马逊进一步在LPWAN市场上扩展业务。
区别于 5G 和云计算板块，物联网不是靠巨头资本开支带动整个产业链景气周期，而是下游应用波浪式爆发。未来是物联网做大连接的 5 年，模组作为物联网最重要一环，预计在 2021 年迎来量价齐升周 期。行业逐步摆脱低价竞争影响，未来 ROE 将从 10%+回升到 20%+。当前主要投资物联网连接层，建议配置芯片-模组-终端组合。
物联网通常从架构上可分为三个逻辑层，即感知层、网络传输层和处理应用层。对大型物联网来说，处理应用层一般是云计算平台和业务应用终端设备。物联网安全的风险着重体现在感知节点及其所处物理环境的安全，物联网及其异构传输网络的通信和结构安全（如是否采取安全加密机制、网络安全防护），用户/设备鉴别信息和感知节点数据采集信息的安全和服务中断等多种风险。
物联网（Internetof Things）是一种新型的信息网络，在1999年美国召开的移动计算和网络国际会议上被首次提出，物联网是以互联网为基础的一种延伸和扩展。
物联网（Internet of Things）自首次提出以来，引起了学术界与工业界的广泛关注。物联网旨在通过将体域网、D2D通信、无人机网络、卫星网络等多种网络技术相融合，实现万物互连，可在任意地点、使用任意网络来提供任意服务，具有巨大的民用与军事应用潜力。
论述了物联网设备的安全问题，指出其当前面临的攻击面，提出一组通用的设备能力，以支持常规网络安全，保护设备、数据和系统。针对设备安全展开讨论，分析物联网设备可能面临的威胁，并给出相应的防护策略和物联网设备安全发展建议。
无人驾驶的汽车顺畅地行驶在马路上，遇上行人，会自动减速暂停；一辆汽车飞速驰过，它的实际驾驶者居然在100公里之外…这不是天方夜谭，这都是物联网可以搞定的事儿！吶，来跟小移感受物联网的神奇↓
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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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