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腾讯研究院WeCity未来城市智慧城市进化之道

后城镇化的内涵、特点: 后城镇化正进入大城市向大都市圈发展的新阶段将渐形成大都市圈和国家级城市群引领全国发展的新格局,大都市圈、城市群成为主要发展载体。 后城镇化正从空间的城镇化向人的城镇化转变后城镇化的核心是人的城镇化,由空间城市化向人口城市化转变。 后城镇化是城市化与数字化的深度融合粗放的城镇化发展模式将难以为继,智能交通、节能建筑、电子政务、电子商务、数字医疗以及安防等都将获得快速发展。后城镇化将围绕更智能的宗旨推进高质量和高效率的城市化,数字化是未来城市发展的核心动力。

  • 2021-03-24
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中通服设计院理想智慧社区白皮书

数据智能驱动下的理想智慧社区以满足人民美好生活需要、推进社区治理能力现代化为出发点,以人本化、生态化、数字化为价值坐标,以从打造整体社区、打造 15 分钟智慧生活圈、建设弹性社区、推动社区自治为总体目标四大建设理念出发,全面构建社区服务与社区照顾精心便捷、社区安全与综合治理精细敏捷、社区公共卫生与疾病预防井然有序、社区环境及物业管理舒适快捷、社区文化和精神文明建设和谐凝聚、社区社会保障与社区福利公平普惠的未来理想社区智慧化治理体系,形成大数据驱动、多主体协同、智能化运行、内生性治理的智慧社区可持续发展路径。

  • 2021-03-24
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疫情防控智慧城市应用案例集

城市,从早期漂浮于广大“农村海洋”中的零星据点,逐渐成为覆盖全球的政治经济枢纽,容纳了全球半数以上的人口,是人类文明的容器。21世纪第一个十年行将结束之际,一场突如其来的疫情扰乱了生产和生活的节奏,也改变了人们看待世界的方式。马克思曾经提到“哲学家只是用不同的方式解释世界,而问题在于改变世界”。习近平总书记指出,危和机总是同生并存的,克服了危即是机。

  • 2021-03-24
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腾讯研究院腾讯智慧医疗报告需求篇2020

医疗健康事业部始终保持着谦虚严谨的心态,深入到用户和客户中去,倾听最真实的需求,并从中挖掘互联网可能为之助力,进而裨益国民健康的可能性。这份《腾讯智慧医疗需求洞察报告2020》,就是医疗健康团队“走进用户/客户”的沉淀。报告旨在理清医疗场景的主要服务对象及重点关注主题,通过国民健康、行业机构、个体保健三个层面,从宏观到微观、从政策带动到个体自发的视角,分析医疗场景的各方关联及需求差异,分享智慧医疗助力医疗的经验和思考。

  • 2021-03-24
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爱分析2020中国人工智能厂商全景报告

基于对国内各行业甲方企业的调研,爱分析认为,企业人工智能应用呈现以下趋势: · 知识图谱技术应用场景爆发,从增强自然语言能力、人工智能模型的可解释性和机器学习的能力三个维度助力企业实现认知智能; · AI+RPA的融合应用实现企业端到端的业务流程自动化; ·AI中台以平台化开发模式替代“烟囱式”开发架构,为AI应用开发提供快速构建能力支持。

  • 2021-03-24
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中国信通院智慧城市产业图谱研究报告2020年

本报告立足于智慧城市产业研究报告 2019 版以及新型智慧城市最新发展趋势,进一步深化更新标准规范、顶层设计、基础设施、智慧中枢、智慧应用、运营服务、网络安全等七大环节的智慧城市产业图谱,并选取市场发展成熟、竞合充分、创新突出的智慧灯杆、数据中心、城市信息模型、智慧政务、智慧安防五大细分领域,深入分析七大环节及五大细分领域产业链构成、市场趋势、竞合情况、企业拓 展模式等产业生态,勾勒出多维度立体化的产业图谱。最后,结合新型智慧城市发展趋势、智慧城市产业供给水平及市场主体情况,提出未来一段时期内智慧城市产业发展策略建议。限于时间和能力所限, 内容疏漏在所难免,烦请各界不吝指正。

  • 2021-03-24
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智慧制造——AI技术,智能洞察

自动化工厂前进了一大步。它可以对硬件和软件机器人设定指令,统一执行任务,避免人为错误。因此,实时分析的准确度更高,而且可以打造更高级的预测模型。 实际上,生产自动化和机器人融入制造流程已有几十年的历史了。然而,由于智能化程度不足,成就终归有限。通常,制造自动化主要依赖于控制系统和编程语言,无法充分适应内外环境不断变化的复杂情况。孤岛式的机器人或设备或许可以高效执行自己的任务。但此类机器人或设备无法优化客户订单,甚至会显著影响整个生产设施的总体设备效率(OEE)。

  • 2021-03-24
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建筑设备管理系统方案

建筑物设备管理系统的作用是对建筑物内的空调系统、冷热水系统、通排风系统、公共照明系统和电梯系统等机电设备进行有效的自动监测、控制和管理。保证设备的正常运行,并达到最佳的状态,实现有效的节能管理。建筑物设备管理系统在保证独立运行的同时,还可通过BA服务器与其他系统进行数据交换及共享,实现连锁控制和优化运行,达到提高工作效率,改善用户工作生活环境的目的。

  • 2021-03-24
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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