人工智能技术近年来迅猛发展，成为推动科技发展和引领社会进步的重要力量。本文基于相关专利数据，从人工智能行业的专利申请变化趋势以及我国综合实力排名前20的人工智能企业的专利申请变化趋势、专利IPC分类情况和专利发明人情况进行分析。研究表明我国人工智能主要领域历年专利申请数量呈现上升趋势，我国人工智能行业企业注重实质性技术进步，大多数企业拥有研发力量较强的专利发明人，并发现我国人工智能行业的三大重点技术领域。
2020年10月27日，美国发布《人工智能发明：追踪美国人工智能专利扩散报告》。报告突破传统专利研究方法，运用人工智能构建专利景观，深入分析了美国近四十年人工智能的发展。其将人工智能分为八大板块逐一进行机器学习并讨论，提高了准确度并降低了成本。报告指出，美国近四十年人工智能发展迅猛，与其相关的专利申请数量不断攀升，人工智能技术也正在向更大比例的技术子类扩散。越来越多的发明家、公司以及其他组织在其发明和生产过程中使用人工智能。同时，人工智能技术在美国各州和县的传播也更加广泛。将美国人工智能相关数据与我国对比可发现，我国不仅要学习专利景观的分析方法，更要加强在人工智能基础层的专利布局、缩小地域间创新能力差距、提高企业人工智能专利国际竞争力。
海洋地理信息是一切海上活动的基础。海洋地理信息包括通过对整个海洋空间,进行全方位、多要素的综合测量,获取的海底地形、地貌、底质、重力、磁力等各种信息和数据。无论是航行安全，还是海洋勘探开发，都需要掌握精准的海洋地理信息。
海洋基础地理数据由系列比例尺数据组成，每一固定比例尺数据能出版对应比例尺的纸质海图、电子海图等产品。海洋基础地理数据编制最常用的投影是墨卡托投影。基础数据编制首先根据要求设定数据墨卡托投影和编辑比例尺，然后依据海图制图要素综合指标进行制图综合，最后将制图综合结果入库[3-4]。墨卡托投影的变形规律为：在两条基准纬线上无变形；在两条基准纬线之间，长度比小于1，为负向变形；在两条基准纬线之外，长度比大于1，为正向变形；越接近两级点，长度变形越大，极点处长度比为无穷大；面积比是长度比的平方，面积变形更大，产生失真现象。在比例尺一定条件下，墨卡托投影选择不同的基准纬线，综合指标对应的实际距离也不同[6-8]。例如比例尺为1：10万，墨卡托投影基准纬线30°，浅于20m的海区水深注记的密度为10～15mm。在赤道上，对应实地距离850～1300m；在30°纬度上，对应实地距离1000～1500m；在60°纬度上，对应实地距离1700～2600m。
水下地形测量按照是否设置潮位站分为有验潮和无验潮两种方式，无验潮采用RTK-GPS模式直接实现厘米级的高程定位精度，对GPS数据传输的稳定性要求很高。钱塘江河口部分开阔水域处于ZJCORS信号不稳定区域，因此只能采用有验潮模式实现水下地形测量。
泥沙 回淤促使海港的水域部分（码头前沿、港池、航道）水深变浅，严重威胁着船只进出的安全以及海港的经济效益，有的甚至危及其存在的价值。因此，建港必须考虑当地水系的泥沙回淤状况，而已建港必须对海港回淤状况进行调查和分析，掌握回淤规律，采取相应的整治措施。港池、航道整治应以提高和稳定航道尺度，改善通航水流条件，扩大通过能力，满足船舶、船队安全航行的需要为目的。 港口泥沙回淤主要是海岸泥沙运动的结果。而泥沙运动则是在水动力条件制约下，遵循所在地地貌系统自然演变规律而进行，但港口以及防波堤的建立、河流携带泥沙量的变化等因素也可能改变了以前的港口泥沙回淤规律。而且还有其它的因素也影响着泥沙运动，不同的地方影响因素也各异，需要不断地深入调查、研究。
2013年6月，为庆祝“国际海道测量日”，由FIG和IHO组织了一次以“海道测量－支持蓝色经济”为主题的高层次研讨会。该主题实际上是对海道测量服务对象和任务的展望与深层次思考，也是目前海道测量人员对海道测量在社会、经济和军事活动中所担当角色的拓展和再认识，很可能是未来海道测量发展的一个重要转折点。
工业测控设备是工业控制系统的神经中枢，其安全问题日趋严峻，内生安全技术是抵御内外部信息安全威胁攻击的根本。本文从内生安全视角阐述了工业测控设备功能安全、信息安全技术的发展过程，以及目前国内外安全型工业测控设备的产品化业态，介绍了相关工业测控设备安全标准研究进展，最后结合现状分析了未来发展的趋势，为工业测控设备安全技术的研究及发展提供参考。
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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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