“十三五”期间，工业和信息化部、国家发展改革委、财政部、市场监管总局等部门持续推进智能制造发展，先后遴选智能制造试点示范项目305个，推动建设了一批智能化示范工厂，组织培养了网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等新模式新业态，在重点区域形成独具特色的智能制造发展路径，极大调动地方、行业和企业实施智能制造的积极性，推动智能制造取得长足进步。
在最新的十四五规划纲要草案中，国家明确指出要“建设现代化物流体系”；“强化流通体系支撑作用”；“提升产业链供应链现代化水平”。在这些政策红利持续的释放下，5G、AI、大数据等数字化技术快速发展，推动着传统物流行业进一步转型升级。在搭载数字化列车的众多企业中，发展了一批立足物流产业互联网的创新型企业。
数字孪生，利用物理模型和仿真技术，在虚拟空间中完成与实体空间的映射，贯穿于产品的全生命周期过程，大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革，不仅可以让我们看到产品外部的变化，更审要的是可以看到产品内部的每一个零部件的工作状态和产品生产整个过程。
2015年3月5日，李克强总理在政府工作报告上提到，制定“互联网+”行动计划,制推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展。至此，“互联网+"战略上升至国家层面。
2020我国物联网产业特征趋势模组行业竞争格局市场应用研究报告34页2020我国物联网产业特征趋势模组行业竞争格局市场应用研究报告34页
智能交通--无人驾驶汽车发展研究智能交通--无人驾驶汽车发展研究
智慧城市与物联网应用智慧城市与物联网应用
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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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