人工智能（Artificial Intelligence，AI）是模拟、延伸和扩展人的智能，是在机器上实现的理论、方法、技术及应用，也是当前一门新兴的学科。人工智能发源于20世纪中叶，在1956年的达特茅斯学院会议上“人工智能”这个词正式出现在世界面前，科学家从这时开始真正踏上智能研究的道路。近年来，随着数据的爆发式增长、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的发展和成熟，人工智能已经迎来其发展的第三个浪潮。这次浪潮的基本特征在于基于大数据和强大计算能力的机器学习算法已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域中取得了突破性的进展，基于人工智能技术的应用也开始成熟。人工智能发展迅速，其在图像识别、目标检测、机器翻译、语音识别等多个领域，表现均已超过人类，尤其是在AlphaGo战胜了李世石之后，人们对人工智能可能达到的成就有了新的认识。
数字孪生一词起源于美国国防部对飞行器机体数字孪生的研究，目前已经成为全球制造业的前沿热点领域。解析了数字孪生的概念及其中的结构健康管理元素，提出了包含生命周期维、仿真精度维、智能程度维的数字孪生成熟度模型；梳理了面向结构健康管理的数字孪生关键技术，特别是4项关键的数字工程技术能力，包括多尺度建模、多物理特性建模、模型与实验的集成和概率性/不确定性分析；分析了数字孪生支撑的结构完整性预测的功能流程，总结了美国空军研究实验室和国家航空航天局支持的研究，探索了基于数字孪生的生命周期管理范式。随着更高价值飞行器的不断研发和使用，以及实验的深入、机理的突破、数据的积累和算力的提升，集成了数字孪生功能的自知晓飞行器将会成为一个趋势。
为解决制造业向智能制造发展的关键技术问题，例如通讯、计算、数据采集与分析等问题，学术界围绕物联网（Internetofthings，IoT）、大数据（Bigdata）和信息物理系统（Cyber physical systems，CPS）等相关技术领域开展了大量的研究工作。数字孪生也越来越多的被学者和工业企业所研究与运用[3-5]，数字孪生是物理实体的数字化描述，它的出现使得企业可以对物理实体进行全方位实时监测与控制。近年来数字孪生的概念和应用已经逐渐在智能设备和智能工厂中得到体现，同时Gartner公司也201年起连续三年将数字孪生技术列为十大战略技术趋势。本文中将围绕数字孪生概念、研究进展进行详细综述，随后将数字孪生与其紧密相关的物联网、大数据、CPS技术进行对比分析，最后指出数字孪生技术在制造领域的研究与应用趋势。
边缘云计算主要适用于移动互联网、物联网和工业互联网等应用场景，具有海量接入、复杂异构和资源受限等特征。但是，在边缘云计算备受关注和快速发展的同时，它也面临了放置地点人员复杂、安全机制薄弱、硬件安全能力不足等新的安全问题。为此，本文从边缘云计算的概念提出，相关产业联盟、社区和标准组织的形成出发，重点围绕边缘云计算环境下的认证、容器安全隔离、可信硬件支持等技术研究进展进行综述，并讨论未来发展方向。
近年来，随着人工智能技术的逐渐成熟，人工智能正走出实验室从理论技术研究向产业落地方向发展。人工智能的迅猛崛起快速渗透到了社会生活的方方面面，其在医疗健康领域的作用愈发重要。得益于与物联网、大数据与云计算等现代科技的齐头并进、协作发展，医疗健康领域也在开启创建智能新时代。新一轮的人工智能浪潮促进了医疗健康事业的新发展，“人工智能+医疗健康”的现代模式已悄然运用到医疗健康领域的各个场景，然而依然面临着众多障碍。本文将从医学数据大爆发的时代背景出发，解读人工智能在医疗健康领域的前沿应用范围，为促进现代化医疗卫生产业的进一步发展打下坚实基础。
俄罗斯《独立报》于2021年11月发表名为《教会“波塞冬”思考 俄罗斯明确军备发展战略方向》的文章，其中表明，人工智能正在成为军备计划的一个主要优先方向。为落实该计划，俄罗斯打算投入22万亿卢布（约合1.88万亿人民币）。在“科学”国家项目框架内，俄罗斯将在2023年前成立9家世界级科研中心，用于研究先进数字技术、机器人技术设备、网络安全和人工智能问题。虽然俄罗斯没有明确“科学”项目框架具体的研究项目，但是目前已知的应用中已经有纯粹的军事应用，如“波塞冬”核动力无人潜航器。
虽然第四代（4G）蜂窝系统 LTE/LTE-Advanced 还处在部署进程中，第五代（5G）系统的研发已经开始，5G 技术愿 景是“随时随地万物接入”。5G 相比 4G 的一个显著优势是，5G 能够提供超快（接近 10 Gbps）、连贯和优异的连通性，时延很低（不超过几毫秒），可以支持新的用例和构成物联网（IoT） 的数十亿个传感器。同样重要的是，5G 网络预计将会明显提高频谱效率和改善覆盖。
对于边缘计算，ETSI给出的定义是“边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、 存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。”从这个定义中可以看出边缘计算有几个要素：一是在系统中的位置，靠近数据源头的网络边缘侧；二是能力，要具备网络、计算、存储和应用能力；三是服务类型，是一种智能服务，具备智能分析处理的功能；最后，是其服务的业务类型，如果某种业务在处理时延、传输带宽、智能化、安全隐私等方面有要求，就可以采用边缘计算技术。概况地说，边缘计算就是在网络的边缘执行计算能力的一种技术。
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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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绿盟科技集团股份有限公司(以下简称绿盟科技)，成立于2000年4月，总部位于北京。公司于2014年1月 29日在深圳证券交易所创业板上市,证券代码:300369。绿盟科技在国内设有50 余个分支机构,为政府、金融、运营商、能源、交通、科教文卫等行业用户与各类型企业用户,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡及巴西圣保罗设立海外子公司和办事处,深入开展全球业务，打造全球网络安全行业的中国品牌。
2025年中央经济工作会议指出，我国经济基础稳、优势多、韧性强、潜能大，长期向好的支撑条件和基本趋势没有变，经济发展前景十分光明。面对全球经济格局。深度调整，国内居民财富持续积累与资产配置需求日趋多元化，中国财富管理市场机遇与挑战并存。
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