发展趋势--＞系统复杂化 – 由封闭转向开放，主体多元化， – 商业模式、信任关系变化 – 终端、业务、基础设施多样化 – 端到端、个性化的安全保证
PAM成为最重要的安全领域之一：任何组织都需要解决特权账号以及其他拥有高级权限账号的安全问题，因为这些账号一直是攻击者的首要目标，利用这些账号可以轻易获取敏感信息和数据。
随着运营商IT系统云化转型的不断深入，系统规模也越来越大，传统依赖人工的运维手段逐渐向自动化、智 能化的运维手段转变，但目前还没有一个标准化的评估标准和机制，难以准确衡量运营商各省公司和各专业 公司在运维方面的水平和能力。本研究的目标是通过对智能化、自动化运维场景的分析研究，结合运营商IT 系统运维现状，建立一个普适性的标准模型，并制订运营商运维能力的成熟度评估方法，为提升运营商的运 维水平打下坚实基础。
消费互联网是以个人为用户，以日常生活为应用场景的应用形式，满足消费者在互联网中的消费需求而生的互联网类型。
随着深度学习技术的成熟，人工智能正在逐步从尖端技术变为可普及的基础设施。年初AlphaGo与李世石的对弈已使公众初步认识人工智能的潜力.
疫情带来的不确定性加速了数字化转型进程，使得数字化更必要、更紧迫。原本要花数年才能完成的数字化转型进程，可能要被压缩到一年，甚至几个月来完成。这个时候很多企业最关注的不是节流，不是业绩增长，而是“创新”与“速度”。
大数据、新一代通信技术、人工智能等前沿概念为各个行业构建了新的发展蓝图，数字化转型成为各国企业实现可持续经营的必经之路。然而，国内大部分企业的数字化之路仍处于初级阶段，面对数字化浪潮带来的转型决策，尽早探索数字化转型的深层价值显得尤为重要
互联网与传统产业的深度融合促进工业互联网的飞速发展，数字化、网络化、智能化等关键要素使工 业互联网平台成为新的基础建设项目，标识体系、边缘计算、数字孪生等新技术不断涌现，同时工业互联网平 台也带来终端安全、控制安全、业务安全等新的安全威胁。从工业互联网现状出发，梳理工业互联网平台的技 术发展，分析总结安全技术挑战，并阐述工业互联网安全发展趋势。最后提出工业互联网“泛安全”保障框架。
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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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