随着5G的蓬勃发展，物联网这个概念逐渐进入大家的视线。相信大家也都听说过。但是，物联网究竟是什么呢？ 物联网（Internet of Things，IoT）是基于互联网、传统电信网等的信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。 在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量.
物联网第一股涂鸦（TUYA）已经提交了F-1在美国上市的IPO申请，赴美IPO让涂鸦智能的估值达126亿美元，其已是全球市场上最大的IoT PaaS平台。而今更将以超百亿独角兽的规模价值，成为IoT云第一股登陆纽交所。
物联网提出到现在，历经二十多年。但在近几年来，物联网在全球得到良好发展，尤其我国物联网产业发展迅猛，作为全球物联网主要市场，早在2018年我国物联网产业规模就突破万亿大关，且每年保持稳健增长。中经社于近日发布《2019-2020年中国物联网发展年度报告》显示：2019年产业规模突破1.5万亿元。
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
现在，许多电子设备都能连上互联网，成为物联网的一部分。比如，智能冰箱会提醒你牛奶快喝完了，或者自行把牛奶添进购物清单，甚至可以主动订购牛奶。而当你想在跑步机上跑步时，智能空调会自动调低温度，等到你外出看电影时又自动关闭。智能婴儿监护仪会告诉你什么时候该买新的磨牙胶了
每一个商务时代，都会锻造一大批富翁，而每一个富翁的锻造都是当别人不明白时，他明白他在做什么，当别人不理解时他理解他在做什么。所以当别人明白时他已经成功了，当别人理解时他已经富有！
在化学合成领域，由于不同化学反应条件下的无穷变化，研究人员设计化学合成路线基本上还是依靠手工——在药物分子合成领域尤其突出。这就让化学合成更像一种“劳动密集型”工作。 但在人工智能时代，这种状况将逐渐成为过去。基于大数据与人工智能的计算机程序在辅助研究人员进行化学合成路线设计方面开始变得越来越成熟实用。
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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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