工业数字化、智能化一直是政策文件的重点关注领域，并且也将受益于在“互联 网+”和“人工智能+"的风口。但传统意义的工业智能与常规意义的"人工智能"并 非一回事，且随着基于互联网大数据的人工智能应用越来越趋近红海，线下工业 大数据及在此基础上实现的人工智能应用和产业升级仍然是值得关注的蓝海。
人工智能市场迎来“深度学习后浪”。信息技术的不断发展为 AI 应用提供了良好的基础条件，以统计+深度学习为代表的算法以先在工业、互联网领域得到广泛应用，图像识别，智能语音等技术与自然语言处理已大规模商业化落地。美国政府 2019 年启动“美国人工智能计划”，将 AI 作为未来 20 年最重要的战略。在过去 20 年中，互联网使全球股票市场市值增加 13 万亿美元。截至2020 年，深度学习已创造2 万亿美元的市值。
智慧社区就是一种新的社区运营形态，核心是利用前沿科技为社区居民提供一个安全、便利的生活环境，智慧社区涵括范围不断得到延伸，覆盖智能建筑、智能家居、视频监控、健康医疗、物业管理、数字生活、能耗管理等诸多领域，融合构建社区的人文、生活、经济环境，形成基于海量信息和智能处理的新型社区管理模式，以及面向未来的全新社区形态。
器学习与科学计算的结合， 即数据和机理的融合计算， 为科学研究提供了新的手段和范式， 成为了前沿计算的典型代表。从机理出发的建模以基本物理规律为出发点进行演绎，追求简洁与美的表达；从数据出发的建模从数据中总结规律，追求在实践中的应用效果。这两方面的建模方法都在科学史中发挥了重要作用。
随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量与应用领域。在人脸识别的应用场景中，面部解锁、上班打卡、机场安检等一些场景被不断尝试，成为人脸识别最重要的应用场景。
工业企业正面临着越来越多的经济 ， 政治 ， 供应链 ， 监管 ， 劳工和技术相关的挑战。近年来 ， 各种大规模的逆风 ， 包括持续的贸易争端 ，世界各地的定期封锁 ， 以及乌克兰的持续冲突。与此 同时 ， 通货膨胀以及不断上涨的能源和运输成本增加了额外的利润率紧张 ， 影响需求 ， 而更广 泛的供应链问题影响了生产所需产品和组件的可用性
园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此，发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用，建设智慧型现代园区，成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大，信息化对园区推动作用日益明显，园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段，也成为提高管理水平，提升企业运行效率有效途径。
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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。
大模型泛化能力加速具身智能发展，2025年人形机器人进入量产元年资本需求量大，整机布局在一二线城市，关节模组、减产业处于起步阶段，招商代价高，速器、无框力矩电机/空心杯电机、精密传感器、轴承等为各地重点招商方向
场景的数据共享复用。在低空改革试点省份(如湖南、深圳)，试点数据要素市场化改革，探索低空数据确权登记、评估定价、交易流通。
技术没有终点，只有不断迭代的里程碑。AI视频技术的发展，最终将指向“人机共创”的新范式。它不会简单地替代人类创作者，而是将人类从繁琐的重复劳动中解放出来，去专注于更具价值的创意构思与情感表达。 现在的AI，是AIGC和Agent的阶段，下一步
档案管理状态下的文件已经正式成为档案。在该状态下，档案的目录信息和原文信息将不能被修改和删除。 档案管理人员在档案管理状态需要完成的工作一般包括:档案目录的打印和档案装盒以档案上架操作，同时对发现有问题的档案可以进行取消归档,将其退回到文件整理中重新鉴定整理，
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