《白皮书》提出，城市数字化转型本质上是“以业务价值提升为导向，以机制体制优化为保障，以技术创新应用为手段，最终提升城市面向未来的综合竞争力”的城市发展新范式。推进城市数字化转型，须贯彻以人为本的建设初衷，回归城市服务于人和社会发展的功能本质，重新梳理构建业务发展逻辑，充分发挥技术的合理性、融合性、创新性特征，谋划适配发展的转型环境，实现通过业务、技术、环境三大因素彼此协同、相互促进，推动城市加快数字化转型进程。
随着5G、人工智能、云计算、大数据、物联网等新一代信息技术在各行各业广泛应用并取得加速突破，人类社会已经迎来了数字经济时代。万物互联产生各种各样的数据，数据成为劳动、资本、土地和技术之外的第5个生产要素，围绕数据分析处理的算力成为新的生产力。行业应用的多样性带来数据和算力的多样性，没有一种计算架构可以高效满足所有业务诉求。计算密集型应用需要计算平台执行逻辑复杂的调度任务，而数据密集型应用则需要高效率地完成海量数据并发处理，这使得单一计算平台难以适应业务要求，计算多样性成为必然。
工业互联网产业大脑以工业互联网监测分析公共服务平台为数字基座，以产业大数据为核心，形成产业链图谱，实现产业空间和数字空间的动态映射，打造数据驱动的产业发展模式。产业大脑的关键技术主要包括：基于区块链构建可信数据交换系统、数据建模、空间统计分析技术、可视化技术、报告自动生成技术等。通过这些技术，形成产业链、创新链、空间链互动图谱，实现从宏观到微观、从产业到企业的实时运行监测，多维度对产业进行数字画像，多层次剖析产业优劣势，为锻长板、补短板提供精准量化支撑。
随着互联网医疗的发展，互联网医疗将进一步发挥优化医疗资源配置的作用，助力分级诊疗 的实现。同时，与新兴数字化技术的相互渗透，互联网医疗能够更有效地进入核心诊疗领域。除 此之外，面对人口日益老化、慢病年轻化的客观形势，互联网医疗将在慢病管理、诊后医疗等领 域发挥巨大优势潜力，推动医疗康复与健康养老深度融合，形成数字化大健康生态。
5G是服务于国家“制造强国、质量强国、网络强国、数字中国、交通强国”建设战略的中坚技术，已成为第四次工业革命推动城市高质量发展的催化剂,对加快经济转型、产业机构优化、促进创新创业、推动智慧城市和新型城镇化建设具有重大推动作用。近年我国智慧城市高潮迭起，加之5G商用时代的开启，当前，各个省市地方出台5G专项发展行动方案，纷纷探索5G技术与实体经济渗透融合新路径。
本白皮书结合车联网的发展趋势，从车联网增强的应用场景出发，介绍5G车联网Uu蜂窝网络与PC5直连通信协同的系统架构，对5G-V2X蜂窝网络以及直连通信新增的通信技术特性进行总结，并且分析其对5G车联网应用的提升，旨在推动产业对5G-V2X发展形成共识，推动5G-V2X技术与应用成熟。
不确定性仍是全球政经格局的总体趋势。肆虐2020年的新冠疫情在海外继续蔓延，全球每日新增感染病例居高不下。各国政府在抗疫举措和刺激经济政策上左右为难,原本存在的地缘政治、经济矛盾与新冠疫情交织在一起,让全球政经格局充满不确定性。
人工智能是引领未来的战略性技术，正在对经济发展、社会进步和人类生活产生深远影响。各个国家均在战略层面上予以高度关注，科研机构大量涌现，科技巨头大力布局，新兴企业迅速崛起，人工智能技术开始广泛应用于各行各业，展现出可观的商业价值和巨大的发展潜力。 本白皮书由六大部分组成，第一部分概念篇，对人工智能的基本定义、产业生态进行说明；第二部分制度篇，对全国及重点地区人工智能制度设计情况进行介绍；第三部分行业篇，全面梳理中国人工智能行业发展概况，对国内重点城市人工智能发展现状进行阐述；第四部分技术篇，对当前人工智能热门技术发展进行深入分析；第五部分应用篇，洞察人工智能技术在各领域的应用现状，分析人工智能应用层代表性企业；第六部分趋势篇，结合人工智能发展概况、技术水平、应用方向，从三个角度来预判人工智能行业发展趋势。
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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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