中服云国内领先的工业物联网平台公司，主营产品有： - 工业物联网平台基本版(SCADA) Basic Edition - 工业物联网平台企业版 Enterprise Edition - 工业物联网平台集团版 Group Edition - 工业物联网平台数字孪生版 Digital Twin Edition - 工业物联网平台设备版 Device Edition
《企业数字化咨询服务白皮书》，将体系化的介绍阿里云企业数字化咨询服务，包括阿里云提倡的数字化咨询价值主张、所提供的数字化咨询服务种类、数字化咨询方法论，以及相关保障体系。本白皮书既是阿里云结合各行各业数百个数字化项目的经验总结，更是企业数字化转型建设的实践指导。
我会分为三个部分来分享。第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响，从宏观上介绍当下的趋势；第二部分将介绍 Copilot 模式，第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。为什么我会提到 Copilot Agent，稍后我给大家讲解。
生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GenAI) 即将迎来全面爆发，各行各业必须为此做好准备。本报告从企业视角出发，聚焦技术，阐述GenAI在企业落地时的关键考量点，提出了“选-育-用”方法论，覆盖了从模型和技术路线的选择，到如何培育适合企业的大模型，并将其广泛应用在企业流程实现全面创新的全生命周期，为企业规模化GenAI落地提供指导。
冷板式人工智能加速卡在结构设计、流体快插接头、热性能设计等方面无统一设计要求，服务器针对不同厂商的冷板式人工智能加速卡需要进行结构和散热适配，耗费大量人力、物力。
如今所有企业均有能力采取应对能源需求的行动，且这些行动可以产生良好的经济效益，加快实现气候目标。如今所有企业均有能力采取应对能源需求的行动，且这些行动可以产生良好的经济效益，加快实现气候目标。
在新能源快速增长可见的同时，我们看到现在清洁能源大基地的设计、建设与运营也进入了深水区，挑战与日俱增。且具体的挑战内容也随着产业发展而不断变化：由早期追求极致的度电成本，转向对并网消纳、供电安全、设备安全、生产安全、用地、质量、运维等多维度多层次的挑
物流行业低碳转型大势已成，节点降碳是关键：自巴黎协定颁布，绿色低碳发展已成为人类社会发展共识。大物流行业是全球碳排放主要来源之一
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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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