本白皮书版权属于中国信息通信研究院(工业和信息化部电信研究院)安全研究所,并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的应注明“来源:中国信息通信研究院安全研究所”。违反上述声明者,本单位将追究其相关法律责任。
据统计,全国平均每 10 秒就有一人死于心脑血管疾病,每 25 秒就有一人死 于车祸,平均每天有 150 人死于溺水,第一时间实施急救至关重要。从医学角度 讲,急救医学包括:院前医疗急救、院内急诊室、危重病人监护病房(ICU)三部 分。其中,院前医疗急救是指将急、危、重症患者从现场急救到送达医院过程中 的医疗救护,包括:现场抢救、途中医疗监护、同接收医院交接三个重要环节。 院前医疗急救具有时间紧迫性、环境不确定性,专业多样性、操作复杂性等特点。 然而,我国院前急救模式尚处于起步阶段,体系无统一标准,并且我国绝大部分 急救中心集中在城市地区,可覆盖农村地区的急救中心较少,随车医务人员及设 备配备水平也普遍低于城市地区;宏观数据表明,城市与农村急救中心数量比例 大致为 2:1
人工智能自诞生以来,经历了从早期的专家系统、机器学习,到当前持续火热的深度学习等多次技术变革与规模化应用的浪潮。随着硬件计算能力、软件算法、解决方案的快速进步与不断成熟,工业生产逐渐成为了人工智能的重点探索方向,工业智能应运而生。
我们已经看到了业界 5G 技术的初步实现。它提供了许多功能,使其成为数字化世界的首选平台。和 4G 一样,健全稳固的安全将是5G 网络的优势之一。然而,仅仅用 4G 的安全特性来构造 5G 安全是远远不够的,因为 5G 的全方位业务不仅仅是基于 4G 的的扩展。除了增强的 4G 安全功能之外,5G 还需要全新的安全功能和服务。
本标准规定了工业互联网底层设备进行智能化改造的基本要求,包括生产设 备数据采集需求、生产设备数据采集实现方法、设备智能化的实施流程等,适用 于连接工业互联网的底层设备智能化改造及实施。
慢病已成为危害我国人民健康的头号杀手,慢病管理已上升至我国战略层面。传统慢病管理具有难持续、难预防以及专业性差等痛点。随着互联网技术的发展,互联网慢病管理可弥补传统慢病管理的诸多痛点。
本白皮书旨在共商工业互联网平台安全,共筑产业生态,主要分为六个部分。第一部分介绍了国内外工业互联网平台发展情况。第二部分梳理了工业互联网平台安全防护现状。第三部分分析了工业互联网平台安全需求与边界。第四部分提出了包含防护对象、安全角色、安全威胁、安全措施、生命周期五大视角的工业互联网平台安全参考框架。第五部分汇编总结了保障工业互联网平台安全的关键技术。第六部分从政策标准、安全技术、产业协同三个方面对工业互联网平台安全发展进行展望
工业互联网园区是以高质量发展为目标,按照工业互联网内涵要求,规划、建设、运营、提升的新型园区。根据《工业互联网园区网络白皮书》定义,工业互联网园区网络是指在工业互联网园区内部署的以实现园区企业设备互联和信息互通为目的的网络基础设施,主要由工业生产网、企业信息网、园区公共服务网以及云基础设施组成。其中:工业生产网是指部署在工厂内部的网络,实现生产现场各类生产设备、传感器、执行器、工控机等互联,以及工业数据采集、工业操控与维护;企业信息网是指部署在各企业内部的办公区域内的网络,实现部门互通;园区公共服务网是实现园区内工业企业间互联互通并向园区内各企业提供基础公共服务的网络;云基础设施为工业互联网园区内部信息汇聚的重要基础设施
没有账户,需要注册
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础,以2D/3D/GIS为核心展示形式,致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
当今世界,低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表,低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命,更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模,其广阔前景吸引全球目光。然而,产业爆发式增长的背后,空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战,正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。
新型智慧城市是推动城市高质量发展以及经济发展的重要途径新型智慧城市是推动城市高质量发展以及经济发展的重要途径新型智慧城市是推动城市高质量发展以及经济发展的重要途径
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南