清华大学2018年云计算和人工智能产业应用白皮书448页
把握市场趋势为制定Al战略提供参考。技术走向方面,机器学习平台、多模态计算、多模型数据库将开始走向市场。落地实施方面, Al部署过程将更加自动化, AI也将从主要在数据中心进行计算扩展至边缘计算。应用价值方面,业务流程自动化、人机交互智能化将是优先受益领域。市场生态方面则体现出两大明显趋势:软件及应用引领基础计算架构、生态资源整合制胜。
随着 ITU-R 发布 IMT 面向 2030 及未来发展的框架和总体目标建议书，以及 3GPP 正式宣布开发下一代（6G）全球通信标准，标志着全球范围内面向 6G 的技术研究和标准化规范制定工作已经进入了关键的加速阶段。6G 网络将在 5G 的基础上进一步演进和发展，支持更加丰富和多样化的业务形态，满足极致的业务性能和服务体验。移动核心网作为移动通信网络的心脏和大脑，将是这一进程中首当其冲，并发挥至关重要作用的一环。
中国支付清算协会支付产业数字化转型发展白皮书330页中国支付清算协会支付产业数字化转型发展白皮书330页
近年来，我国电信网络诈骗活动猖獗，已成为影响人民群众安全感和幸福感的一大社会公害。根据党中央、国务院对防范治理电信网络诈骗工作有关指示要求以及工业和信息化部系列工作部署，信息通信行业相关单位和企业在工信部网安局指导下,紧跟反诈新形势新要求，不断创新思路举措，将人工智能等新技术广泛应用于防范治理技术能力建设中，取得了阶段性的明显效果。以“众智护网”2019年度防范治理电信网络诈骗创新示范项目评选为例，从入选项目情况看，基础电信企业、互联网企业、安全领域专业技术厂商等信息通信行业企业单位均开展了基于人工智能的技术防范体系研究、开发和建设工作，涵盖了网络侧、业务侧、用户侧等多方面的电信网络诈骗治理需求，并取得了良好的治理成效和社会效益。
随着边缘计算的兴起，边缘设备逐渐向智能化、平台化趋势发展。Atlas智能边缘管理系统，提供了边缘设备的管理平台，支持通过Web浏览器、Restful接口对边缘设备（如Atlas 500 智能小站）进行初始化配置、硬件监控、软件安装等操作。 Atlas智能边缘管理系统（Atlas Intelligent Edge System，以下简称Atlas IES），定位于华为自研智能边缘设备的初始化配置、硬件监控、软件安装、系统运维等功能，提供平台化的管理能力。当前，Atlas 500是第一款适用于Atlas IES的硬件。
随着物联网被明确定位为我国新型基础设施的重要组成部分，成为支撑数字经济发展的关键基础设施，其面临的碎片化、安全风险、成本高必将成为未来规模化发展的关键难题。 本白皮书从用户侧和供给侧出发，分析物联网三大核心问题的需求，总结问题涉及关键环节的发展现状及问题，给出针对性策略建议。
本白皮书针对面向6G的天地一体融合网络，提出“一体架构”、“统一高效”、“动态灵活”、“一网多能”四大技术体系，并对天地一体融合组网的应用场景、愿景及目标、挑战和系列创新技术进行了阐述。本白皮书希望联合广大产业合作伙伴，从技术攻关、标准制定、产业推进和生态构建四个方面推进天地一体融合网络技术的发展和成熟。
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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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