AI企业也必须意识到，企业的运作不仅要有技术，更需要有效的经营方法。一个企业要成为产业巨头和红利享受者，必须花更多时间思考和探索，才是长久之计. 在AI发展的漫长过程中，无数AI企业从先驱变成先烈，活下来的正奋力穿越死亡谷。毫无疑问，每一家真心为AI行业做实事的企业都是值得尊敬的。
这是最好的时代，还是最坏的时代？人工智能浪潮，是否会淘汰一部分工作岗位？关于未来，每个人的猜测或焦虑可能各不相同，但已有越来越多的教育专家与科技巨头率先行动，将目光聚焦在科技教育与未来人才的培养上。
近年来我们在报道 AI 顶会的文章里不断听到「史上最大」、「论文数量新高」等字眼，论文的审核俨然成了一项挑战。但既然是在研究 AI，为什么不让机器来自动解决问题？
真正威胁摄像人饭碗的，从来不是什么摄像机器人，而是人工智能（AI）技术。前者仅仅是个自动化的工具而已，而后者才是真正拥有学习能力和自主决策能力的。
人类生活方式正在快速转变，这一切给人类历史带来了一系列不可思议的奇点。” 确实，人们生活的方方面面和产业变革的各个角落，都在AI技术的加持下，变得愈加高效、智能和安全。 同时，作为受人启发、由人创造的人工智能技术，它最终必然要走向“以人为本”。
本文从科学认知的不变性（Hard To Vary, HTV）入手，介绍了HTV存在的必要性以及广义上如何基于内部可变性（internal variablity）和外部可变性（external variability）在AI中衡量并实现这种不变性，最后介绍了几个刚刚提出的实现认知不变性的具体标准。
曾几何时，国内头部的AI公司上演一场疯狂的融资竞赛——融资似乎成了一项竞技体育，行业的融资记录被一遍又一遍地刷新。如今，情况急转直下 一旦没有了输血，摆在AI公司面前的选择并不多：要么悄悄关门，要么谋求上市之路。但是，IPO不易，AI独角兽旷视科技赴港上市接连受挫，这是一连串响亮的警钟。更多IPO无门的AI创业公司，开始破产。
在网络通信的另一个赛道——物联网领域，同样存在着两个备受瞩目的通信技术路线，也就是NB-IoT和LoRa通信路线的路线之争。在物联网井喷发展的过程中，NB-IoT和LoRa都有其各自的技术优势，都得到各自阵营的鼎力支持。
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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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