深度学习引领 人工智能 ， 开启新一轮产业变革。 。人工智能的三大支柱为“运算平台+数据资源+算法”，共同推动人工智能不断突破。深度学习在人工神经网络基础上发展而来，自2006年提出之后快速发展，在搜索技术，数据挖掘，机器翻译，自然语言处理，语音，推荐和个性化技术等领域不断取得突破，深度学习推动人工智能产业开启新一轮革命。根据艾瑞咨询预测，2020年，人工智能产业规模预计超过1500亿元；到2025年，产业规模预计超过4500亿元，市场空间巨大。下游渗透较多的行业包括安防、金融、教育、汽车、商业、医疗健康等。
在人工智能、虚拟现实等新技术浪潮的带动下，虚拟数字人制作过程得到有效简化、各方面性能获得飞跃式提升，开始从外观的数字化逐渐深入到行为的交互化、思想的智能化。以虚拟主播、虚拟员工等为代表的数字人成功进入大众视野，并以多元的姿态在影视、游戏、传媒、文旅、金融等众多领域大放异彩。
当前，以人工智能、5G 、云计算等为 代表 的新型基础设施受到社会各界高度关注 ， 发展 意义 重大。尤其在当前国内外经济形势严峻复杂、不稳定性不确定性明显上升、风险挑战持续加大的背景下，发展新基建不仅成为我国稳投资、促消费、稳增长的有效手段，更是推动行业数字化转型的关键举措，已成为数字经济创新发展的关键支撑。总体而言，加快新型基础设施建设是助力我国实现经济高质量发展的重要途径之一，利当代、惠长远。
人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正成为世界主要国家推动科技跨越式发展、实现产业优化升级、赢得全球竞争主动权的重要战略抓手。随着全球人工智能规模化建设和应用加速，人工智能基础设施、设计研发以及融合应用面临的安全风险日益凸显。世界主要国家纷纷通过制定人工智能伦理准则、完善法律法规和行业管理等方式开展人工智能安全治理。人工智能安全技术体系是人工智能安全治理的重要组成部分，是落实人工智能伦理规范和法律监管要求的重要支撑，是人工智能产业健康有序发展的重要保障。
深度学习平台提供CPU、V100、 T4等高性能计算资源的调度管理，集成主流人工智能开源算法框 架、Jupyter lab开发工具、主流的公开数据集，提供参考源代码和预训练模型等,为模型训练、服务部署和在线推理提供站式服务。
当前，全球新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，带动了人工智能等数字技术加速演进，引领了数字经济蓬勃发展，对各国科技、经济、社会等产生深远影响。近年来，各国政府及相关组织持续加强人工智能战略布局，不断拓展人工智能产业间合作，积极推动人工智能发展。
随着金融科技领域的不断发展，特别是云计算、大数据、区块链、分布式、人工智能、物联网的发展，单一的计算机无法完成这样的巨大的计算工作，特别在AI领域，传统的人工智能计算效率已经远远无法满足业务的快速发展。而在物联网领域，随着智能互联的发展，多个智能设备之间的协作也变得更加紧密，人工智能的发展，逐步也在往边缘计算领域发展，万物互联的智能时代，对人工智能的计算方式也提出的更高的要求。
面向全国上亿用户,实现在线注册用户的证照自动识别,包括个人证件、企业证件、银行卡、发票等,合合信息提供专业、高性能的OCR识别能力,助力国网数字化移动化应用升级。
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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。
中服云作为国内领先的工业物联网平台厂商，其技术架构与功能特性高度适配火山地震监测场景的需求
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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