当前，我们正处在科技创新和产业发展最好的时代，以人工智能、大数据、云计算、5G等为代表的新一代信息技术蓬勃发展，驱动新一轮科技革命和产业变革。
伴随着第四次工业革命的轰鸣声，汹涌的数字化浪潮正在以不可阻挡的气势席卷而来。一些深层次的变革和重塑在千行百业接连产生，而以商业银行为代表的金融产业，是奔腾翻涌的数字化浪潮搅动最为深刻的领域。
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人工智能作为当今世界科技领域的一颗璀璨明星，正以惊人的速度改变着我们的生活、工作。作为深圳市易行网数字科技有限公司的总经理，我深感荣幸能为《2024 人工智能发展白皮书》撰写序言。本白皮书不仅为我们提供了一个全面了解人工智能发展现状的窗口，更是指引我们洞察未来趋势的灯塔。
人工智能是人类科学技术发展的重要成果，是信息时代向前演进的关键动力。运用好、发展好、治理好人工智能，让人工智能持续、安全地造福人类社会，已经成为世界各国的基本共识。
在推进“新基建”的大背景下，5G、物联网、云计算、大数据、人工智能等先进技术与基础设施深度融合，为数字化、智能化的楼宇建设与应用发展带来了巨大契机，将极大程度改善人们的智慧化工作和生活方式。智慧楼宇包括多个数字化子系统。在既有供给模式中，楼宇的数字化设施和子系统往往由不同供应商提供，烟囱式地各自发展，难以实现对资源的最优化利用，各子系统数据成为孤岛，无法形成整体性的智能系统。
汽车制造行业是全国乃至全球为数不多的市场存量超过万亿级别的分类市场，而工业信息化生产是汽车制造业不断降低成本，提升生产效率比的关键举措。随着 5G 新技术的引入，将轻易实现基于 5G 的汽车智能制造，降低厂区的基础设施改造成本和网络升级投入成本。
作为现代工业的基础，能源关系人类生存和延续的基础，世界能源结构先后经历了以柴薪、煤炭、石油和天然气为主的阶段。为应对气候危机、环境恶化和化石能源日渐枯竭等挑战，绿色发展成为全球大多数经济体的共识和核心经济发展战略。在能源转型背景下，中国承诺在 2030 年前，二氧化碳的排放达到峰值，并于 2060 年实现零排放。为实现这一目标，促进经济社会发展绿色转型，中国与世界各国一道加快推进低碳清洁能源建设，支持本国新能源产业发展。
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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。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
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
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