随着“互联网+”行动计划的深入推进，“智能+无人”，不仅在无人零售领域产生了重大变化，在普通大众看来严肃传统的警务领域，也在悄然发生着深刻变革。“警力有限，民力无穷”，“人工智能+警务”在特种警用领域的深化运用，不仅提高了警务科技行含量，也大大缓解了警员警力不足，警务工作效率低下，减少了人民群众办事难的问题。
未来的时代，是数字经济的时代，而数字经济里，人工智能将占主导地位。智慧城市与人工智能技术的深度融合，人工智能赋能智慧城市，将成为未来社会发展的核心引擎和主要趋势。
人工智能技术应用在农业领域，以后必是一个大的发展趋势。在不均衡的矛盾下，生鲜农产品的智能化应用，必将不仅仅只是用在一系列种植程序上。就目前而言，人工智能技术还未在农业领域达到大规模应用，不过我们相信，在不久的将来，随着人工智能技术的不断发展，它在农业领域的大规模应用，将最终实现。
专家系统（expert system）是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一。自从1965年第一个专家系统 DENDRAL在美国斯坦福大学问世以来，经过20年的研究开发，到80年代中期，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。现在，专家系统得到更为广泛的应用，并在应用开发中得到进一步发展。
人工智能开发的另一个真正有趣的领域是生成性应用，基本上指能从特定类型输入为给定应用生成某些东西的人工智能。
人工智能产业链主要包括基础层软硬件、技术层算法和智能技术、应用层产品服务和解决方案，从应用层看人工智能产业发展主要呈现智慧城市、智慧生产、智慧生活三大类应用领域。
未来我们将在现有成果的基础上，不断深化发展，将AI 技术应用到其它一些GIS传统业务中，如道路中心线提取。随着人工智能技术不断蓬勃发展及与GIS结合不断深入，未来GIS将会更加智能。
智能制造技术是将传统制造技术,与人工智能技术的有机结合,是面向产品全生命周期,实现泛在感知条件下的信息化制造,人工智能本身技术的逐步成熟以及它在制造业中的成功应用,是制造业实现智能化的关键技术保障。
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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，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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