当商品或服务售出或预期售出数量越多，商品或服务的单位价值效用会随之增加。网络外部性改变定价规则，网络外部性延伸先占优势。
据保守估计，我国的监控摄像头总数截止2011年已突破500万台，并以每年20%的速度增长中。一座有4万台监控摄像头的城市一天产生的数据量＞950TB。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
机器分成两大类，一类是，人类研究出一些方法和学问，教给机器，机器也能学会做；另一类是，把原始素材丢给机器，机器自已琢磨琢磨,自己找出了对的方法。前者是师傅说先放油、再放肉、最后放莱，徒弟跟着学，一盘莱就炒好了；后者是师傅丢给徒弟一堆材料,徒弟自己试来试去，最后自己发明了更好吃的莱。
GE通过产品服务化实现向生产服务型制造的转型。将传感器安在飞机发动机叶片上，实时将运行参数发回监测中心，实时监控，提供及时的检查、维护和维修服务。发展了 “健康保障系统”。同时，大数据的获取，将改进设计、仿真、控制、维护等过程。
大数据的价值更主要体现在对这些蕴藏价值的数据进行专业处理和深度挖掘，通过大数据技术在制造业信息化系统的应用来实现制造业的转型升级。首先。在数据采集层，系统运用海量数据搜集工具采集制造业生产过程各阶段的各种数据。其次。在数据存储与应用层，系统通过服务总线和数据服务提供的各种适配器。将制造业各生产阶段和环节不同子系统的数据实现数据交换，存储到数据仓库中:采用存储技术存储各类非结构化数据，并采用数据仓库和数据挖掘技术进行挖掘分析。最后在基础平台层，系统搭建成云计算分布式平台，为大数据提供基本的物理平台支持。
环保大数据建设，即充分运用大数据、云计算等现代信息技术手段，整合环境、经济、行业等数据资源。大数据、“ 互联网+”等信息技术已成为推进环境治理体系和治理能力现代化的重要手段，环评数据资源必须实现向大数据的转变，加强管理与应用服务的创新，才能更好地服务于环境管理并支撑环境质量改善目标实现。
大数据不仅仅只关系到IT行业。众多行业龙头公司，都已经意识到了大数据新思维的巨大冲击。给企业家们带来冲击的并不是大数据本身，而是一些新兴公司不可思议的跨界能力。行业之间的界限变得越来越模糊，这些新兴公司所采用新的技术、新的模式，大规模采集数据，迅速形成预判，并迅速扩张到相关企业行业。
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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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