基于自然的解决方案 （NbS） 是近 10 年提出的人类社会应对一系列环境和社会挑战的成本有效的方式 , 但直到近期才在国际社会引起重视。针对气候变化，NbS 指通过对生态系统的保护、恢复和可持续管理减缓气候变化，同时利用生态系统及其服务功能帮助人类和野生生物适应气候变化带来的影响和挑战。这些生态系统包括森林、农田、草地、湿地（海岸带）生态系统，人工的或天然的。NbS 能够为实现《巴黎协定》目标贡献 30% 左右的减排潜力，同时带来巨大的环境和社会经济的协同效益。但是，在过去的气候变化政策和行动中，包括国家自主贡献（INDC），NbS 尚未得到充分的重视，流入 NbS 相关的气候资金明显不足。为充分发挥 NbS 的潜力，建议开展中国 NbS 减排潜力及其协同效应研究，识别成本有效的中国 NbS 优先领域，梳理国际国内 NbS 成功案例，制定推动 NbS 主流化相关激励政策，推动多领域 NbS 协同治理。
随着金融科技领域的不断发展，特别是云计算、大数据、区块链、分布式、人工智能、物联网的发展，单一的计算机无法完成这样的巨大的计算工作，特别在AI领域，传统的人工智能计算效率已经远远无法满足业务的快速发展。而在物联网领域，随着智能互联的发展，多个智能设备之间的协作也变得更加紧密，人工智能的发展，逐步也在往边缘计算领域发展，万物互联的智能时代，对人工智能的计算方式也提出的更高的要求。
面向全国上亿用户,实现在线注册用户的证照自动识别,包括个人证件、企业证件、银行卡、发票等,合合信息提供专业、高性能的OCR识别能力,助力国网数字化移动化应用升级。
服务机器人核心能力 可靠高效的机器人运动控制及感知功能是服务机器人探索非结构动态环境的必备核心能力
AI I 是当前三大科技红利之一， 行业 景气度高，未来成长空间大。 人工智能、云计算和 5G 是当前三大科技红利。数据、算力、算法的三大变革，催化 AI 再迎发展热潮。艾瑞咨询的报告显示，预计 2022 年国内人工智能赋能实体经济的市场规模将达到 1573 亿。根据《中国人工智能计算力发展评估报告》的预测，2020 年国内 AI 市场规模将达到 62.7 亿美金，2019-2024 年人工智能市场复合增速将保持在 30%以上，2024 年会达到 172.2 亿美金。同时，中国在全球 AI 市场的占比将从 2020 年的 12.5%上升到 2024 年的 15.6%。人 工智能行业景气度高，未来成长空间大。
《人工智能之表示学习》报告主要从概念、理论模型、领域人才、技术趋势等 4 个部分，介绍表示学习的技术发展和最新研究进展，并展望该技术的未来发展方向与前景。
人工智能市场迎来“深度学习后浪”。信息技术的不断发展为 AI 应用提供了良好的基础条件，以统计+深度学习为代表的算法以先在工业、互联网领域得到广泛应用，图像识别，智能语音等技术与自然语言处理已大规模商业化落地。美国政府 2019 年启动“美国人工智能计划”，将 AI 作为未来 20 年最重要的战略。在过去 20 年中，互联网使全球股票市场市值增加 13 万亿美元。截至2020 年，深度学习已创造2 万亿美元的市值。
我国基础数据服务行业发展尚处在初期阶段，中小型数据服务商正享受着短期的“劳动力密集型需求红利”，占据着基础数据服务市场的主要份额。人工智能技术向落地应用阶段发展，将给基础数据服务行业格局带来重大变革，品牌数据服务公司或将通过AI技术及垂直化服务能力重新打造行业竞争壁垒。
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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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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