数据主义的第一条训诫:要连接越来越多的媒介，产生和使用越来越多的信息，让数据流最大化:第二条训诫:把一-切连接到系统，就连那些不想联入的异端也不例外。新价值观是信息自由；数据主义认为，体验不分享就没有价值，而且人们不需要 从自己心里找意义，人们该做的就是记录自己的体验，再连接到整个大数据中，接着算法就会找出这些体验到意义，并告诉人们接下来该怎么做。
什么是人工智能﹖计算机科学理论奠基人图灵（Alan Mathison Turing ）在论文《计算机器和智能》中提出了提出了著名的“图灵测试”——如果一台机器能够与人展开对话（通过电传设备），并且会被人误以为它也是人，那么这台机器就具有智能。人工智能之父之一的马文·明斯基（Marvin Minsky ）则将其定义为“让机器作本需要人的智能才能够做到的事情的一门科学”。而代表人工智能另一条路线——符号派的司马贺 （Herbert A. Simon ）认为，智能是对符号的操作，最原始的符号对应于物理客体。
云计算是一种模型,它可以实现随时随地,便捷地,随需应变地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源（例如，网络、服务器、存储、应用、及服务），资源能够快速供应并释放，使管理资源的工作量和与服务提供商的交互减小到最低限度。云计算的基本特点是:随需应变的自助服务、无处不在的网络访问、资源共享池、快速而灵活、计量付费服务。
大数据应用需求迫切需要新的工具与技术来存储、管理和实现商业价值。新的工具、流程和方法支撑起了新的技术架构，使得企业能够建立、操作和管理这些超大规模的数据集与贮藏数据的存储环境。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题，从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状，深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径，提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。
报告重点聚焦低空产业，提出低空产业的体系架构，探讨低空产业发展现状、路径及挑战，提出低空产业下一步发展思考和建议。
报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势，分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。
报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考，聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础，对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。
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