通过游戏社交、种树绿化、低碳消费，创造性地发掘了青年用户网络潜力，打造娱乐、公益、生活的闭环平台。虚拟网络也是虚拟网络也是7.57.5亿用户的真实部分。
全球已有众多国家提出了"碳中和"的气候目标，光伏在内的可再生能源将成为全球能源转型主力军已是全球共识。我国光伏应用市场超预期发展，2024 年上半年光伏新增装机 102.48GW，同比增长 30.7%。光伏制造端规模持续扩大， 随着产能的快速释放，市场出现阶段性供大于求的局面，供需形势严峻。同时在我国光伏产业国际化的进程中，面临新一轮全球绿色博弈的挑战，对我国光伏产业供应链韧性和安全提出新要求，对我国光伏企业的转型步伐也提出新思路。
2023 年是全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年，在以习近平总书记为核心的党中央坚强领导下，我国迈入了加快数字化发展、建设数字中国的新阶段，以互联网为代表的新一代信息通信技术正引领和推动着经济发展、社会治理、百姓生活等方方面面的变革。
生成式人工智能(Generative Al)是一种基于学习大规模数据集生成新的原创内容的新型人工智能，其通过大量学习数据或语料库生成全新的、或与原始内容相似但不限于原始数据的文本、图片、视频、代码等内容。生成式人工智能逐渐成为科技行业的焦点，重塑着各行各业的未来，在全球范围内引领一场深刻的产业革新浪潮，为中国乃至金砖国家的智能化发展提供了前所未有的机遇。
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。
全球汽车产业正面临着能源和智能两大方向转型，这给中国汽车产业带来了由大到强的发展机会。转型的上半场是能源转型，中国汽车产业在全球化竞争中占据了有利地位。与此同时，国内新能源汽车市场竞争也日趋激烈，价格战持续不断。面对竞争更加激烈的下半场，各整车厂虽通过以价换市、加速车型迭代等手段积极应对，但根源上需要抓紧这一轮人工智能等新技术，形成产业革新的有效破局举措。扎根基础技术，需要所有从业者平心静气、耐得住寂寞，在高质量发展的指引下，稳步推进产品技术迭代，助力国家迈进汽车强国。
1992年,美国著名作家Neal Stephenson在《Snow Crash》中提到元宇宙(Metaverse)一词，他这样描述:“戴上耳机和目镜，找到连接终端，就能够以虚拟分身的方式进入由计算机模拟、与真实世界平行的虚拟空问。”2020年，新冠疫情的出现使越来越多的人在虚拟空间进行交流、学习和工作，体会到了元宇宙的价值。
党的二十大报告明确提出，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，加快实现高水平科技自立自强，加快建设科 技强国，并对完善科技创新体系、加快实施创新驱动发展战略等作出了系列重要部署。
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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。
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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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