随着计算机技术不断向智能化方向发展,机器人应用领域的不断扩展和深化,机器人已成为一种高新技术产业,为工业自动化发挥了巨大作用,将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。文章介绍了机器人的国内国外的发展历史、状说、应用、并对机器人的发展趋势作了预测。
中国工业互联网研究院数据显示，2019年中国工业互联网增加值规模为3.41万亿元，名义增速达到22.14%；预计2020年中国工业互联网产业增加值规模将达到3.78万亿元，占GDP比重将升高至3.63%，产业增加值规模持续扩大。
2015年初，当工业4.0大潮袭来之时，我们便嗅到了行业变革的气息，率先对工业互联网进行深度覆盖，受到广泛好评。五年时间科技高速发展，工业互联网也有了全新内涵，我们从以下三个维度判断，工业互联网即将进入爆发期，整个行业朝气蓬勃充满机遇。
数字化转型知识方法系列之五：数字化转型战略一、数字化转型是信息时代企业级核心战略 新一轮科技革命和产业变革迅猛发展，企业发展环境日益复杂多变，机遇挑战并存。全球经济从增量发展转向存量竞争，资源环境刚性约束日益增强，企业仍面临多重不确定，我国产业发展亟需开辟价值创造新空间、由价值链低端向中高端跃升。深入推进信息技术和实体经济深度融合，推动产业组织逻辑和体系变革，全面提升企业可持续发展能力，以数字化转型化解不确定性，是当前战略转型核心。
工业互联网连续三年写入《政府工作报告》，今年以来政策频发，作为新基建重要组成部分，工业互联网建设成为制造业转型升级、发展智能制造的核心。当前工业互联网建设进度快于顶层政策规划，标识解析已经完成5个国家顶级节点、55个二级节点的上线运营，标识注册量超过37亿个。
2 0 1 2 年， 美国政府为了支持“再工业化”，提出了总投资额 10 亿美元的“全国制造业创新网络计划（National Network for Manufacturing Innovation，NNMI）”。未来10年，美国制造业创新网络将涵盖超过45家国家级研究机构。目前，美国已创设了7所国家级的制造业研究中心（包括下文提及的数字化制造与设计创新研究机构）。这些研究中心都有一些共同特点，即采用政府与社会合作模式，通过开放式创新平台，将产业、学界和政府的创新资源连接在一起，推动制造技术创新并加速其商业化过程。除美国外，德国也提出了类似的“工业4.0平台计划（Plattform Industrie 4.0）”以加速实现工业4.0。
自2018年起，中国多次在国家重要会议中强调“新基建”建设，提出以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以数据为核心，以信息网络为基础，面向高质量发展需求，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。 工业互联网作为 信息基础设施建设方向，为工业制造业提供数字化、网络化根基。
2020 年伊始，一场突如其来的新冠肺炎疫情给蓬勃发展的中国经济蒙上了一层阴影，以文旅为代表的服务业首当其冲，遭受重创。据国家统计局 4 月 17 日公布的数据显示，2020 年一季度中国国内生产总值为 206504 亿元，按可比价格计算，同比下降 6.8%，其中第三产业同比下降 5.2%。在全国除港澳台之外的 31 个省、自治区、直辖市中，一季度只有西藏实现逆势增长 1%，但其旅游业同样下滑明显：游客同比下降 63.8%，旅游总收入同比下降 78.2%。
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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。
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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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