1）车市销量下滑，下游客户成本优化需求增加，车联网应运而生；2）车联网市场每年保持稳定增长，虽仍与其他国家规模相差甚远，但发展潜力十分巨大；3）制造与服务相结合，车联网行业玩家协作分工，整车厂商与运营服务商是行业主要角色； 4）车联网促使网络货运平台成为中台发展产业上下游，降低实体运输企业的管理成本。
？ 数据地位的变化 ？ Businesses Intelligence =＞ Intelligent Application ？ 数据是副产品 =＞ 数据是原材料（石油），无处不在，深植于业务流 ？ Data Science 的地位变化 ？ 这意味着，Data Science 将基础设施化 ？ 数学软件 （Application） =＞ 基础设施 （Infrastructure）
在数字化经济大潮下，戴尔易安信PowerMax帮助企业IT基础架构进行现代化转型，使数据得到有效使用并进一步释放其价值，全方位满足业务需求，助力智能制造创新传统制造业。
现在和过去的区别之一。就是大数据已经不仅产生于特定领城中，而且还产生于我们每天的日常生活中，脸书、推特、领英（LInkedIn） 、微信、QQ等社交媒体上的文本数据就是最好的例子。而且，尽管我们无法得到全部数据，但大部分数据可以通过公开的API （应用程序编程接口）相对容易地进行采集。在B2C （商家对顾客）企业中，使用文本挖掘（text mining）和情感分析等技术，就可以分析消费者对于自家产品的评价。
根据 IFR 数据统计，2019 年我国每万名产业工人所拥有的 工业机器人数量仅为 187 台，远低于日本、德国等传统制造业强国的水平。近年 来，一方面人口红利的逐渐消失使我国人工成本的快速上升，另一方面工业机器人 产业链上国产化率的不断提升又降低了企业进行自动化改造的资金门槛，二者将共 同推动机器换人的进程，带动工业机器人行业的发展。
数据中台的概念如今在国内风靡一时，而人们渐渐开始有这样的疑问：中国的数据中台市场如此火热，而国外的数据中台却没有什么声音。事实并不是这样，硅谷的公司其实已经早于中国建设了所谓的”数据中台“。只不过，在国外，并没有数据中台这个称谓，而是统一以数据平台的名称命名，但是这个数据平台已经具备我们所说的数据中台的全部功能。那么，作为全球技术风向标的硅谷企业的“数据中台“到底什么样，他们的“数据中台”是如何建设的？想必很多人对此多充满着好奇和疑问
疫情防控综合云平台通过人脸身份信息数据，提供相关的核查上报、数据分析、数据报告等服务。不仅能够帮助企业、学校、社区、城市进行信息整合，便于进行规范化、系统化的管理，还能够帮助政府部门在防疫期间实时、动态掌控各市区、社区、村镇的疫情情况，进而为合理的决策和部署奠定基础。
对于AI ISP这其实是个关键的问题.其实这个问题不光是AI ISP,对于传统ISP中选择需要优化的功能时也有同样的问题.在芯片设计时芯片面积,功耗是有限制,算力也是有限制的. 哪些功能在AI ISP中需要资源加重投入需要详细评估,毕竟大家都不是地主家的傻儿子.不过针对不同市场往往这并没有一个一致的答案.毕竟不同的产品上同一个功能的重要性并不一样.
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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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