从工业互联网总体架构、大数据平台架构、大数据平台应用、模型算法等方面阐述了工业互联网大数据平台的建设思路。
智慧园区建设是利用新一代信息与通信技术来感知、监测、分析、控制、整合园区各个关键环节的资源，在此基础上实现对各种需求做出智慧的响应。相较于传统园区，新型的园区模式更加的“智慧化”和“专业化”，智慧园区以信息技术为手段、智慧应用为支撑，能够实现内外资源的全面整合，做到基础设施网络化、建设管理精细化、服务功能专业化和产业发展智能化，使管理服务等更高效便捷。
作为智慧城市的基本“细胞”，智慧社区是新时代下充分利用物联网、云计算、移动互联网、5G等新一代信息技术的集成应用，将社区家居、社区医疗、社区物业、社区服务等多方位集合一体而成的“中枢大脑”，人是核心，科技是手段，智慧社区以社区居民的幸福点为出发点，打造“以人为本”的新型社区，用智慧打造“智能生活方案”，创造舒适、高效、便捷的人居空间。
本文详细描述了从智慧工厂到智能制造的演变过程，详细的介绍了智慧工厂的组织架构，供未来新建工厂参考
11月20日,数智·园区行业峰会暨白皮书发布会在北京举办,阿里云重磅推出OneCampus数智园区解决方案,并携手德勤发布数智园区白皮书,共同推动园区行业的数智化升维与技术创新,致力于将园区打造成为“有温度、善感知、智生长”的数字生命体。
在物联网、移动互联网、5G、人工智能、大数据、虚拟现实等技术与应用推动下，智能家居进入快速发展阶段，国内乃至全球智能家居市场将形成产业聚集带，市场迫切需要智能家居场景体验、项目招采、市场运营、销售安装维保等交易与交付服务的产业基地。经过调研与前期准备，广州智家科技有限公司拟建设运营“AIoT智能家居场景体验与交易中心”项目，面向全国乃至全球提供智能家居产业服务。项目选址******（珠三角的广州、佛山、深圳一带），一方面珠三角是科技产品的研发生产的重要基地，另一方面，中心所需的人才资源丰富。“AIoT智能家居场景体验与交易中心”是一个集展示、体验、发布、培训、交易、安装、运营等多产业服务功能于一体的综合性服务场所，其核心一是通过集中化呈现的智能家居场景体验空间来落地对接智能家居供需方，供应侧资源高度聚合从而降低房地产/酒店/商业办公智能化采购成本；其核心二是以智能化方案报价云服务为厂商和系统集成商赋能，让本项目满足全国零散订单需求，未来将实现千亿级别的智能家居在线报价销售。本项目希望获得*****相关政策支持和立项，对于本项目引进的智能家居产业链上市企业和独角兽企业、重要资源合作伙伴入驻本项目（智能家居厂家租用销售与运营服务空间）时提供优惠政策。本项目需要场地空间1.5万平方米，其中项目自用5000平方米，各智能家居厂家租用销售与运营服务空间10000平方米。项目自用空间用于智能家居场景体验中心（3000平方米）、会议与共享办公空间（1000平方米）、方案报价与交易中心（1000平方米）。本项目前两年约需投入4000万元，第三年起有正向现金流可不用继续投入，投入资金主要用于场地租金、人员工资、场景空间装饰、平台技术开发、营销推广等。广州智家科技有限公司希望********能够直接投资或者引荐安排科技金融贷款或其它资金支持方式提供4000万元投入资金。 智慧人居场景体验区是将以空间场景为单元分别展示智能家居方案和产品，设计三种风格导览路线，分别是融合、未来、工匠，以全屋智能家居系统、创新技术与产品应用、功能实现过程与安装工艺三个视角呈现。三个风格导览路线均会呈现AIoT智能家居、智慧健康、智慧绿色建筑、智慧办公四种智能场景，每个场景均有三个品牌产品供用户选择。观众完成一条导览线路的体验时间约需2小时。场景体验区是最先建设和开通的体验展区，成为业界标杆。
针对目前新型冠状病毒传播能力强、潜伏周期长、易感人群广、应对时间紧迫等特点，充分利用人工智能、增强现实、云计算大数据等先进技术，依托红外监测设备和电子围栏设备的优势资源，遵循简化前端、多维感知、云端协同、智能预警、联网联控五大原则，打造重点场所疫情联防联控平台，提高病毒智能化预防水平，实现分建共享联网联控，全面提升各级政府主动防控能力。
智能化是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境
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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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