AI 人工智能发展是长期确定性趋势，进程预计将持续加速。据 Statista 预测，全球 AI 市场规模在 2024 年将达到 2,982.5 亿美元，并预计将以 35.55%的年复合增长率持续增长，到 2030 年市场规模有望达到 18,500 亿美元。快速的 增长趋势反应出 AI 技术的发展和应用正以惊人的速度扩展到各个行业和领域。
近年来，我国兴起的一批新兴产业已在全球处于重要引领地位，主要包括新社交媒体、电商、共享出行、在线直播、在线支付、智能推荐、计算机视觉、智能语音、生态制造、民用无人机等。与此同时，国内也有若干以前沿科技突破为基础、未来有望引领全球的新兴产业已经逐渐孕育成熟，即将破土而出。这些新兴产业本身的技术属性强，具备跨界融合、非线性发展等特征，对我国经济高质量发展具有重要意义。随着疫后我国经济加速转型升级与新旧动能转换，全球引领的新兴产业将成为各地培育新动能和经济新增长点的重要抓手，而国家高新区则应成为培育发展全球引领新兴产业的领头雁。
英国政府对科研采取稳定支持与竞争性支持相结合的“双重资助体系”。本文介绍了英国科研经费的总体情况；稳定支持与竞争性支持的经费比例与支持对象；稳定支持经费的管理模式，包括评估与经费分配办法；并分析了稳定支持发挥的作用。
英国政府网站公开发布了2019年8月英国科技委员会（Council for Science and Technology，CST）致信首相的一份名为《为提高生产力而进行技术扩散》（Diffusion of technology for productivity）的政策建议报告，该报告对英国在科技成果转化方面存在的阻力和问题提出了针对性的解决方案。本文对其主要内容进行摘编。
新加坡是全球公认的国际化程度最高的国家之一，国际化高度发达不仅有力地促进了其经济社会繁荣发展，而且极大激发了其科技创新活力、推动了新加坡科技创新快速崛起。2018年世界知识产权组织（WIPO）发布的全球创新指数排名中，新加坡位居第5，超越美国、德国、以色列、韩国、日本等传统科技强国，成功跻身全球著名科技创新中心行列。
中国科协自成立之日起，就与决策咨询结下了不解之缘，完成了许多重大决策咨询任务，为推动我国的科技事业发展，特别是科技决策咨询制度建设，促进高端科技创新智库发展做出了重要贡献。 本文总结了党的十八大以来中国科协决策咨询方面的工作，并对未来中国科协决策咨询工作，特别是高端科技创新智库建设进行展望。
“战略前沿技术”公众号为远望智库旗下前沿资讯媒体。“远望智库”聚焦前沿科技领域，围绕军民融合、科技创新、管理创新等主题，开展情报挖掘、战略研究、规划论证、评估评选等工作，为管理决策、产业规划、企业发展、机构投资提供情报、咨询等服务。
科研评价是科研管理的核心环节，对于科研人才、机构、项目建设，促进基础创新、应用创新和成果转化，发挥着导向和支撑作用。2012年中共中央、国务院印发的《关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见》提出，要“改革科技管理体制，推进科技项目和经费管理改革、科技评价和奖励制度改革，形成激励创新的正确导向，打破行业壁垒和部门分割，实现创新资源合理配置和高效利用”。
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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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