物联网:通过射频识别（RFID） 、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一-种网络。
本白皮书重点围绕新一代人工智能面临的新形势、驱动的新因素、呈现的新特征,详细介绍了新一代人工智能发展特征、技术框架及产业化应用,展望了新一人工智能中长期技术及产业发展趋势,分析了人工智能领域的投融资特征及趋势
《新一代人工智能产业白皮书（2019 年）——主要应用场景研判》,全面梳理了全球和我国新一代人工智能产业的发展现状,详细分析了基础层、技术层和应用层的产业发展态势,并归纳出新一代人工智能产业
随着国家政策的倾斜和5G等相关基础技术的发展,中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段,市场发展潜力巨大。数据显示,2019年中国人工智能核心产业规模就已超过510亿元,预计在2025年将达到4000亿元,未来有望发展为全球最大的人工
随着人工智能技术的普及，人类社会正在从信息化时代步入智能化时代。我们在生活中已经能切身感受到人工智能带来的便利，从虚拟语音助手到自动驾驶汽车，很多场景中能够找到人工智能的身影。国家层面也极其重视这项变革性的技术，围绕各个领域的智能化制定发展战略。
为了进一步提高广大干部职工消防安全意识,增强自救互救和火灾应急处置能力,预防和减少火灾类事故的发生。旨在深入贯彻落实“水利工程补短板，水利行业强监管”总基调和“补短板、强监管、走前列，推进水利高质量发展”总要求。统一思想、提高认识，交流水利监督管理工作经验，进一步提升水利基层人员业务水平和工作能力。
建设工程施工管理，旨在深入贯彻落实“水利工程补短板，水利行业强监管”总基调和“补短板、强监管、走前列，推进水利高质量发展”总要求。统一思想、提高认识，交流水利监督管理工作经验，进一步提升水利基层人员业务水平和工作能力。
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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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