互联网实现万人互联，解决了信息不对称问题，而物联网在互联网的基础上实现了万物互联，拓宽了人类认知的边界，并通过智能化计算解决了时间和空间上障碍问题。若果说互联提供了了解问题的手段，那么物联网则提供了解决问题的手段。对实体企业来讲，物联网可以显著提高运营效率和产品质量。
现在的物联网市场格局，可谓中国历史上的战国时期，大小“诸侯”众多，群雄逐鹿。在智慧城市、车联网、工业互联网等大行业，已有一些领军企业带领大家解决产业发展共性问题，普惠产业，有望成为物联王者，赢得荣耀。
“5G+”火了，5G+医疗、5G+高铁、5G+物流等应用场景不断涌现。 工业和信息化部日前印发的《“5G+工业互联网”512工程推进方案》中提出，到2022年，在“5G+工业互联网”领域打造5个产业公共服务平台，内网建设改造覆盖10个重点行业，形成至少20大典型工业应用场景
农牧物联网是利用感知技术与智能装置，对生产环境状况、个体身份认证、体征状况、生长指标、生产活动、能源消耗等进行感知识别，并通过网络传输，进行数据互联、计算、处理和知识挖掘，实现人、设备、动植物、环境之间的信息交互，以对种养殖实时控制、精确管理和科学决策。农牧物联网细分领域较多，主要有物联网平台、智能穿戴设备、智能饲喂设备、智能环控设备和智能监测设备等
工业物联网 （IIoT） 市场上的机会将基于新参与者的专业知识和创新技术。本报告概述了 IIoT 市场及价值链，重点介绍了推动该行业发展的商业和技术趋势，展示了不同类型的参与者所采取的主要战略，以及他们如何与新技术联系起来，旨在让市场参与者全面了解市场
近几年，智慧城市建设受到广泛关注：据德勤发布的《超级智能城市》管理咨询报告显示，目前全球已启动或在建的智慧城市有1000多个。从在建数量来看，中国以500个城市居于首位，占全球数量的一半，成为全球智慧城市建设的最大试验场。
物联网平台在整个产业环节中借助物联网平台，屏蔽掉人的不确定性因素，实现高效率，质量一致的目标。物联网平台在整个产业环节中借助物联网平台，屏蔽掉人的不确定性因素，实现高效率，质量一致的目标。
说到物联网，“物联网”实际上只是一个规模术语——“物”指的是几乎任何东西都可以而且将会连接到互联网上（尽管在很多情况下，它可能不应该连接到互联网上）。 毫无疑问，未来几年将有大量设备接入互联网，但规模的另一个维度（可以说是更重要的一个维度）常常被忽视……
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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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