5G承载网络是为5G无线接入网和核心网提供网络连接的基础网络，不仅为这些网络连接提供灵活调度、组网保护和管理控制等功能，还要提供带宽、时延、同步和可靠性等方面的性能保障。
固定宽带网络作为“信息高铁”，是衡量国家综合国力的重要指标之一。世界银行研究表明，宽带人口 普及率每提升 10%，会平均带动 GDP 增长 1.38%。《中国数字经济发展与就业白皮书（2019 年）》指出， 中国的固定宽带网络支撑了 31.3 万亿数字经济的发展，对 GDP 的增长贡献率超过 68%。2020 年 4 月 20 日， 国家发改委首次明确将固定宽带（也即光纤宽带）网络纳入新型基础设施建设（新基建），面向高质量发展需要， 支撑千行百业数字转型、智能升级和融合创新。
医疗行业大数据 医疗大数据的应用，关键是整合所有的数据集，为机构和政 策制定者来找到如何刺激经济并降低共享数据的技术门槛。 制药行业科研数据 数据拥有者-制药企业，学术界 数据集-临床试验，高通量药物筛选库（HTS 特点-数据的采集是数字化的:集合了来自个体或临床 的基因或蛋白数据，它可以帮助识别药品不良反应和新功效 活动（报销）和成本数据 数据拥有者-支付方，医疗服务提供方 数据集一服务的使用，成本估算 特点一数据获取不标准，分散，老系统，不兼容格式
近年来,国家密集发布一系列医疗健康政策.尤其是《健康中国2030规划纲要》把医疗健康提升到了国家战略层面，之后一系列围绕此战略目标的政策密集发布,互联网+医疗健康的概念也初步成型。当前的传统医疗领域，医院、患者和企业的痛点长期存在,互联网的兴起,提供了更丰富的解决方案。
当前，传统水表和智能水表在解决供水企业痛点时存在许多问题，而NB-IoT物联网智慧水表的高安全、广覆盖、大连接、低功耗可以较好的解决传统水表和原有智能水表的问题，并更好的满足水务行业的发展需求。
随着国内“大兴土木”、“千家争鸣”的大局面的兴起，半导体行业的基础设计平台——EDA 设计环境平台也呈现出逐渐升温的局面。尤其是基于“云”计算的EDA 设计环境的发展，虽然还处于非常初期的阶段，从各个方面的需求来看，已经是呼之欲出。
道路如同城市的血管，血管的通畅程度与城市活力息息相关。但在城市规模越来越大、 人口数量不断增长、交通拥堵程度加剧的当下，仅靠加快道路建设等方式来构建便捷高效的 交通体系，已经变得越来越困难。5G 时代，作为城市和车辆的连接点，道路也成为通信网络、 云计算、智能传感器融合创新的交汇点，如何利用新的技术来提升城市智能化水平，增强城 市路网与车辆的协同效率和安全性，从而降低城市拥堵、改善出行体验，成为技术改变生活 的新机遇和挑战。
随着5G商用的推进，以及大视频、大数据、物联网等业务的蓬勃发展，越来越多的新应用对网络时延、带宽和安全性提出更高要求。行业普遍认为， MEC（Multi- Acess Edge Computing）是应对“海量数据、 超低时延、数据安全”发展要求的关键。
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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。
中服云作为国内领先的工业物联网平台厂商，其技术架构与功能特性高度适配火山地震监测场景的需求
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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