就地过年催生宅经济爆发，娱乐需求旺盛 为了加强疫情防控,提倡避免人群聚集, 减少人员流动及旅途风险，各地纷纷倡导就地过年等应对策略，居民居家时长显著提升，因此“宅经济”在春节期间再次发力，游戏娱乐需求旺盛。
我们认为，随着 Z 世代人口逐渐成为消费主体，互联网文娱产业将迎来全新机 遇。预计受教育程度更高、生活水平更高的数字原住民 Z 世代预计将撬动 5 万亿消费市场，Z 世代在消费习惯上的偏好将推动网络营销、新消费品牌、互联网视频、网络游戏等行业迎来结构性变化。我们看好面向 Z 世代的互联网平台型游戏、视频与社交公司，建议积极布局年轻向品类的游戏内容公司以及受益于 Z 世代新消费变革的龙头互联网公司与广告公司。
大力推行“互联网+政府服务”, 实现部分间数据共享，让居民和企业少跑腿、办好事、不添堵，要依托各级政府的“互联网+政府服务”,打造政府服务张网，力争年内实现各类服务事项预约、申报、办理、查询等全流程网上运行。
2020 年 9 月 22 日 我国向世界郑重宣布 中国将提高国家自主贡献力度 采取更加有力的政策和措施二氧化碳排放力争于 2030 年前达到峰值 努力争取 2060 年前实现碳 中和 。能源 活动产生的碳排放占我国二氧化碳排放总量的比重超过 90 占温室气体排放总量的 70 左右 。中国从碳达峰到碳中和只有 30 年的时间 远低于发达国家的 60 70 年时间 能源转型和碳减排承受较大压力 。在 2060 年实现碳中和目标对于能源行业清洁低碳转型既是挑战也是机遇 需要能源供给侧和消费侧协调一致 通过大幅提升能源利用效率和大力发展非化石能源并举 以更低的能源消耗支撑我国经济社会发展目标的实现和居民生活水平的断提高 进而加快实现由高碳向低碳 再由低碳 向碳中和的 转变 。预计碳达峰和碳中和目标会分解至省内各级行政区域及行业 逐步落实到企业 将对企业生产经营和可持续发展提出新要求 。
海量数据分析：对“数据”、“分析”、“机器学习”等关键词进行全网爬取，通过数据清洗、数据分析、数据可视化等步骤对 12 万条网络公开招聘信息进行分析。 定向问卷调查：通过互联网向数据团队相关从业者和负责人发放定向问卷，并回收近千份有效问卷。 深度访谈：对 6 位优秀数据团队负责人进行深度访谈，涵盖国内外不同行业及发展阶段的公司或组织。
智慧城市是综合运用以物联网、云计算、大数据和移动互联网等为代表的现代科学技术和手段，是集高端发展的网络化、信息化、智能化和现代化于-体的新型城市, 是以智慧管理、智慧产业、智慧民生等为重要内容的城市发展的新模式。
基于家庭智能大屏来看，根据勾正数据（Gozendata）显示，12月： ？开机：日活率47%，环比下降6%，日均活跃终端11041万台，点播场景日活率上涨3%，直播场景日活率下降1%。 ？直播媒体：直播频道排行榜中，月活均处于上升趋势，央一月活整体第一，湖南卫视上涨两个名次。 ？点播媒体：12月点播媒体综合排行榜整体月活环比呈下降趋势，云视听极光、CIBN酷喵影视和芒果TV月活环比上涨，整体排名无变化
当前，世界正处于新一轮科技革命和产业革命的变革浪潮中，以智能终端为代表的互联网产业已成为“互联网+”的基础设施，是推动经济社会变革的重要力量。近年来，越来越多的智能终端及应用软件搭载生物识别技术，在金融科技、安防、民生、智慧家庭等领域广泛应用，为用户带来了更加便利的体验。随着产业的蓬勃发展，生物识别产业未来会进一步走向信息化、智能化
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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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