M2M是现阶段物联网最普遍的应用形式，是实现物联网的第一步。未来的物联网将是由无数个M2M系统构成，I不同的M2M系统会负责不同的功能处理，通过中央处理单元协同运作，最终组成智能化的社会系统。
经历了半个多世纪的发展，AI已经走出实验室，离开棋盘，掀起了智能化的浪潮，通过智能客服、智能医生、智能家电、智慧城市、智慧安防、机器人、智能投研等服务场景在诸多行业有了深入而广泛的应用。国际咨询公司埃森哲研究了AI在12个发达经济体中所产生的影响，认为AI能够将劳动生产率提高40%；到2035年，AI可以使年度经济增长率提高一倍。
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5G时代统一的边缘云网建设，AI云与边缘数据中心的革新，公网、专网一体化网络部署
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建设新型基础设施，是我国立足当前、着眼未来的重大战略部署。2018年12月中央经济工作会议提出，加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。2019年中央政治局会议和中央经济工作会议再次指出，加快推进信息网络等新型基础设施建设，加强战略性、网络型基础设施建设。2020年2月，中央政治局会议强调要推动5G网络、工业互联网等加快发展。3月，政治局常务委员会会议进一步强调，加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。
物联网感知层在整个物联网体系中处于最底层，是实现物与物相连的基础，犹如伸向外部世界的人类远程神经末梢。随着物联网的飞速发展，越来越多的感知层技术考试涌现，感知的广度和深度也在不断扩大和延伸。
商业智能是从许多来自不同系统的数据中提取出有用的数据,并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取、转换和装载的过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图。在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工 具等对其进行分析和处理,最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。
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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。
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