横向多源互补”指电力系统、煤炭、石油系统、供热系统、天然气供应系统等多种能源资源系统之间的互补协调，突出强调各类能源之间的“可替代性/互补性”纵向源-网-荷-储协调，实现能源资源的开发利用和资源运输网络、能量传输网络之间的相互协调，实现电力需求侧管理进一步扩大化成为全能源领域的“综合用能管理”。
按联网设备的主导形态分为四个阶段：主机、大型机的联网,其体积庞大,运行条件苛刻,专业人员操作且人机界面友好性差；台式机、笔记本的联网,普通人经过培训即可操作；以手机为代表的各类移动设备的互联，无需培训即可操作，界面简单友好；嵌入式智能物件等与日常生活密切相关设备的互感、互联、互通。
大数据之前没有“大”量的数据吗?高速产生的数据，传感器、智能手机和物联网等多源信息的产生。大数据时代与以往最大的区别之一在于人们的活动越来越依赖智能决策的支持.
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力―,以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析―,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。
基于数据驱动决策方法，政府将跟加油效率、更加开放、更加负责，引导政府前进的将是“基于实证的事实”，而不是“意识形态”也不是利益集团在政府决策过程中施加的影响。
2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，同比增长30%；预计2018-2020年增速将保持在30%以上。大部分企业均已意识到数据分析对企业发展的重要性。近四成的企业已经应用了大数据。与2016年相比上升4.5%√金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。企业应用大数据所带来的主要效果包括实现智能决策、提升运营效率和改善风险管理。
大数据技术体系尚未建立,缺乏基础理论、关键技术，云计算是一种新的大规模分布式计算模式―通过网络和资源虚拟技术，实现计算及存储资源集中管理，面向用户提供服务。云计算可以解决目前计算机使用的诸多问题，是计算技术发展的一个新的里程碑。
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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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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