从2013年开始（标志为Deep Learning的成熟），科技巨头大多加大了对人工智能的自主研发，不少巨头还成立了人工智能专职部门。
人工智能是当前科技发展中的一门前沿学科，同时也是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的学科，是在计算机、控制论、信息论、数学、心理学、哲学、语言学等多种学科相互综合、相互渗透的基础上发展起来的一门交叉性的边缘学科。
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工控产品常见主要品牌包括:施耐德、研华、西门子、GE、欧姆龙、三菱、昆仑通态、亚控科技。应用领域:冶金、石油化工、电力、矿业、交通、环保、水处理、医药制造、食品加工、电子、半导体、包装、印刷、电梯、机床、汽车制造、造纸、烟草、纺织、塑料。
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。涉及哲学和认知科学、数学、心理学、计算机科学、控制论、不定性论，其研究范畴为自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，感知问题，模式识别,逻辑程序设计,软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法等，应用于智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程。
存储就是根据不同的应用环境通过采取合理、安全、有效的方式将数据保存到某些介质上并能保证有效的访问。包含两个方面的含义:一方面它是数据临时或长期驻留的物理媒介；另一方面，它是保证数据完整安全存放的方式或行为。
处于对不同目的的旅客对交通工具有不同的要求。例如，因公出差的旅客希望在旅途中的时间尽可能短，出门旅游的游客则希望旅费尽可能省，而老年旅客则要求中转次数最少。编制一个全国城市间的交通咨询程序，为旅客提供两种或三种最优决策的交通咨询。
互联网的热点在媒体、.COM公司，它并没有影响到传统工商企业的固有经营模式，企业上网的目的是宣传其企业形象和产品/服务，在互联网上获取直接现金流的公司还是极少数。
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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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