新能源汽车发展超预期，截至2023年底，中国新能源乘用车保有量1800多万辆，预测到2034年新能源乘用车保有量将达到1.8亿量，10年增长10倍。 中国新能源商用车截至2023年底保有量244万辆，预计到2034年，保有量将达到2200多万辆，10年增长9倍，汽车电动化已成为不可逆的趋势。
随着时间敏感网络（TSN）从理论研究阶段逐渐延展到实体产业应用，TSN 解决方案在工业界的关注度显著上升。
每个国家都有自己的制造业基础，德国是以机器为基础的器匠，日本是以工艺为基础的工匠，美国是以技术为基础的技匠，未来中国制造一定要把支持制造业的基础找回来。最近暴露的很多问题都是中国制造业受制于产业、客户、政策、技术、人才叠加的影响，中国站在一个全新的十字路口前。
数据作为新时代的核心生产要素，已经成为推动产业转型升级、助推新一轮科技革命的基础资源。为此，我国推出了一系列政策。
充分发挥人工智能从“X+AI”到“AI+X”的变革性作用，重塑业务流程、形态、服务模式、价值呈现;充分发挥人工智能从“X+AI”到“AI+X”的变革性作用，重塑业务流程、形态、服务模式、价值呈现
随着光伏组件、储能等成本持续下降，光伏系统的度电成本在过去三年下降了超过 30%，而随着碳酸锂价格的大幅下行，储能度电成本的降幅更是超过了 60%，光储供电在更广范围、更多场景中实现了商业闭环，大大加速了应用进程
人形机器人作为另一个颠覆性产品赛道，在满足社会发展需求的背景下迎来了巨大的发展机遇。预计到2035年，人形机器人市场将保持50%以上的高增速发展，全球需求总量将达到100~200亿台，为人形机器人开辟了巨大的市场空间。
人工智能是机器，特别是计算机系统对人类智能过程的模拟。这些过程包括学习、推理和自我纠正。人工智能的特定应用包括专家系统、语音识别和计算机视觉等。人工智能是由美国计算机科学家约翰·麦卡锡于 1956 年在达特茅斯会议上创造出来的。近年来它获得各大媒体与公众的持续关注，部分原因在于大数据，或者现在进行的业务收集数据的速度、规模和种类的增加。人工智能可以执行诸如比人类更有效地识别数据中的模式等任务，使企业能够从数据中获得更多洞察力。
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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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