当今时代，科学技术日新月异，数字化智能化深入发展，深刻影响经济发展趋势与社会运行规律，数字时代已全面到来。党的十九届五中全会指出，要发展数字经济，加强数字社会、数字政府建设，提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平，首次明确了数字化发展内涵，即以数字经济、数字社会、数字政府为三大支柱开展数字技术创新与应用。其中，数字政府意指政府的数字化转型，对数字经济、数字社会起着牵引性、带动性作用，保障数字经济、数字社会持续安全发展。
新型智慧城市建设是进一步深入贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，结合我国城市发展实际，顺应信息化和城市发展趋势，主动适应经济发展新常态、培育新的增长点、增强发展新动能而提出的新型城市建设与发展方式。习近平总书记2016年4月在网信工作座谈会上指出，“要以信息化推进国家治理体系和治理能力现代化，统筹发展电子政务，构建一体化在线服务平台，分级分类推进新型智慧城市建设”。2020年3月，习近平总书记赴浙江考察时指出，通过大数据、云计算、人工智能等手段推进城市治理现代化，大城市也可以变得更“聪明”。
当今的中国站在“两个一百年”的历史交汇点，但在我们的身边却深藏着一个影响经济发展的巨大隐患---水资源短缺。预计到2030年，我国人口的峰值将达到15亿左右，人均水资源将接近或达到世界公认的用水警戒线，水资源短缺将日益成为制约我国经济社会发展的重要因素。
根据《工业互联网园区指南》 1 ，工业互联网园区是指以高质量发 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。园区应以供给侧结构性改革为主线，以协同创新、集群集约、 智能融合、绿色安全为导向，通过网络、平台、安全三大体系和新模 式、新业态的构建，来指导新园区建设和已有园区转型发展。
企业在建立数据资产管理体系后，需要进一步挖掘及发挥数据资产价值。不仅是常见的数据决策分析，还需要体现在数字化业务的各个环节。从生产驱动价值转变为数据驱动价值，数据价值将让传统车企转变成数据服务型企业。
近年来,物联网的发展动能不断丰富，市场潜力获得产业界的普遍认可，发展速度不断加快，业务和技术创新层出不穷，物联网高速发展已成必然之势。然而随着物联网业务不断丰富，需求不断增强，对传输、计算、安全等提出新的挑战，传统物联网已无法满足需求。中国移动一直致力于联合产业伙伴，分析研究下一代物联网发展趋势、典型特性，加速推进我国物联网技术的快速发展。
《2021年中国全屋Wi-Fi白皮书》介绍了中国家庭Wi-Fi的基本情况，并指出了未来全屋Wi-Fi是家庭Wi-Fi的演进方向。进而介绍了全屋Wi-Fi的发展现状，对全屋Wi-Fi的具体适用场景进行了分析。同时也给出了全屋Wi-Fi行业的能力要求和标准建议。最后进行了国内外布局全屋Wi-Fi产品的厂商案例介绍。
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。
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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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