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1、如何把握从“互联网+”向“智能+”的演进？ 2、如何理解智能经济的经济学含义？ 3、如何感知“智能+”向社会经济各个领域、各大产业的扩散进程？ 3、如何想象智能时代的就业与生活？ 4、智能化又将给经济治理带来哪些机遇和挑战？
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关心AI的人一定希望了解这个行业的最新发展趋势，最近行业分析机构CBInsights最近发布了2019年AI趋势报告正好能满足这个需求。这份84页的报告识别了25种AI趋势，运用CBInsights的NExTT分析框架，从行业采用度和市场优势两个维度对其进行归类，可以为不同参与角色提供决策参考。
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认知时代的人工智能与机器人依赖于脑科学、生命科学和心理学等学科的发现。不同于人工智能发展的前两个阶段，主要借鉴其他科学的基础，基于认知科学的人工智能，是基于认知科学的发现独自建立的，这为人工智能作为一个独立学科奠定了基础。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
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。
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报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题，从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状，深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径，提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。
报告重点聚焦低空产业，提出低空产业的体系架构，探讨低空产业发展现状、路径及挑战，提出低空产业下一步发展思考和建议。
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