《产业人工智能发展白皮书》深入研究人工智能技术步入商业化阶段后，在全球各主要城市的创新融合应用概况，以及其将对金融、教育、数字政务、医疗、无人驾驶、零售、制造业、智慧城市等各行业带来的深刻变革。
探讨以深度学习技术为主要驱动力的人工智能发展状况、技术创新重点与产业发展趋势，总结“十三五”期间我国发展情况并提出“十四五”期间的发展方向与机遇，推动我国人工智能的技术创新与产业发展。
人工智能技术发展 白皮书 前言 人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术,当今 的人工智能技术以机器学习,特别是深度学习为核心,在视觉、语音、自 然.
当前，新一代人工智能技术迅猛发展，并向社会各个领域加速渗透，给人类生产生活带来了深刻变化。人工智能在带来巨大机遇的同时，也蕴含着风险和挑战。习近平总书记在 2018 年 10 月主持中央政治局第九次集体学习时强调，“要加强人工智能发展的潜在风险研判和防范，维护人民利益和国家安全，确保人工智能安全、可靠、可控”。增强人工智能使用信心，推动人工智能产业健康发展已经成为重要关切。 发展可信人工智能正在成为全球共识。2019 年 6 月，二十国集团（G20）提出“G20 人工智能原则”，强调要以人为本、发展可信人工智能，这一原则也得到了国际社会的普遍认同。欧盟和美国也都把增强用户信任、发展可信人工智能放在其人工智能伦理和治理的核心位置。未来，将抽象的人工智能原则转化为具体实践，落实到技术、产品和应用中去，是回应社会关切、解决突出矛盾、防范安全风险的必然选择，是关系到人工智能长远发展的重要议题，也是产业界急需加快推进的紧迫工作。 无论是回顾可信人工智能的背景和历程，还是展望新一代人工智能的未来，本白皮书认为人工智能的稳定性、可解释性、公平性等都是各方关注的核心问题。立足当下，本白皮书从如何落实全球人工智能治理共识的角度出发，聚焦于可信人工智能技术、产业和行业实践等层面，分析了实现可控可靠、透明可释、隐私保护、明确责任及多元包容的可信人工智能路径，并对可信人工智能的未来发展提出了建议。
本报告深入分析了计算机视觉产业链及核心技术，提出产业链相互融合的发展趋势，以及核心技术向轻量化&低成本及端边云协同方向发展，以解决成本高、时延高、功耗高、部署难、隐私顾虑等产业痛点问题，并介绍了六大行业领域对计算机视觉的场景需求及解决方案。
金融行业容器云案例合集，涉及银行、证券、保险、大型支付机构等共10家容器云落地实践，金融行业容器云建设最佳实践
电力是我们生产生活、经济运行的基本保障。对各国而言，能源战略都是事关经济增长和国家安全的重点。电力的重要性让电力产业转型感受到压力，也对传统电力企业业务和商业模式提出了挑战。电力企业需要具有韧性和灵活性的系统，从而实现对发电和配电的整合、监测和调控。
随着中国居住地产业进入提质换挡、减速运行的新常态，行业从业者正面临市场供求关系、竞争要素上发生的重要转变。在行业新常态下，消费者购房群体更加细分，涌现出上层中产家庭、90后、独立女性等新兴客群；不同客群的需求和偏好也呈现出更加多元与分化的趋势。 而在技术方面，数字技术的不断演进及其在各行各业的渗透，催生出新的产品、应用场景及业务模式。同时，政策引导的逐步加强，也为行业带来了新的挑战与机遇，加速推动行业变革。 对于居住地产从业者来说，变化意味着行业的不确定性，更昭示着机遇。未来从业者应基于对客户需求的深刻理解，以数字化的产品和服务与客户建立长期的触点和连接，作为应对行业不确定性的制胜方针。 我们认为，居住地产的数字化应从房、人和流程三大关键要素的数字化来切入：房的数字化是基础，是人房智能匹配体系的起点；人的数字化是核心，让产品和服务更精准满足消费者需求；全流程数字化是结果，最终全面提升消费者体验与交易效率。 在设计行业新常态下的应对方案时，从业者需要从理念上深刻理解数字化转型对企业的长远意义，利用数字化解决方案深入理解消费者的需求和痛点，对全价值链环节上的短板进行针对性的提升，并协同多方共建开放数据共享机制。以此三方面为基础，未来向以数字化为核心驱动力、以客户需求为中心的高质量增长不断迈进。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
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。
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现代气象观测系统所获取的气象信息是大量的，要求高速度地分析处理，采用电子计算机等现代自动化技术分析处理资料，是现代气象观测中必不可少的环节。许多现代气象观测系统，都配备了超算中心,及时分析处理观测资料和实时给出结果。
2025年，持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性，取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望，而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入，并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖，加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项，而是必选项。
安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障，其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出，“要巩固壮大实体经济根基，把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重，着力打造世界级先进制造业集群。”当前，全球风险挑战日趋复杂严峻，气候变化引发的极端天气事件频发，城市运行系统日益复杂化，对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战，也对安全应急装备产业提出更高要求。同时，新一代数字信息技术融合应用不断深化，以及全社会日益增长的安全保障需求，也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。
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