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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计算的极限（零） 计算的极限（一）：所有机器的机器，与无法计算的问题 计算的极限（二）：自我指涉与不可判定 计算的极限（三）：函数构成的世界 计算的极限（四）：机械计算的圭臬 计算的极限（五）：有限的障壁 计算的极限（六）：无穷的彼岸 计算的极限（七）：宛如神谕 计算的极限（八）：符号的框架 计算的极限（九）：叹息与奋斗 计算的极限（十）：无限绵延的层级 计算的极限（十一）：黄金时代 计算的极限（十二）：不会出错的程序 计算的极限（十三）：数字空间的幽灵
第一节 现状：正视现实 第二节 未来：一只乌鸦给我们的启示 第三节 历史：从“春秋五霸”到“战国六雄” 第四节 统一：“小数据、大任务”范式与认知构架 第五节 学科一：计算视觉 --- 从“深”到“暗” 第六节 学科二：认知推理 --- 走进内心世界 第七节 学科三：语言通讯 --- 沟通的认知基础 第八节 学科四：博弈伦理 --- 获取、共享人类的价值观 第九节 学科五：机器人学 --- 构建大任务平台 第十节 学科六：机器学习 --- 学习的终极极限与“停机问题” 第十一节 总结： 智能科学 --- 牛顿与达尔文的统一
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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，
近年来，随着数智技术的日趋成熟及其与产业融合程度的日渐深入，以云计算、大数据、人工智能为代表的新质生产力正加速各行业企业的深化变革。技术变革的洪流不仅推动企业从单点数智化迈向生态智能化，更让数智化转型从“战略选项”升级为“生存刚需”。这场转型已不再局限于效率工具的更新与革命，更是企业战略内核的重构与演进，在战略组织、产品服务、数智技术等要素融合中加速构建系统性能力。
Gartner在《2024端点保护平台魔力象限》中尖锐指出:依赖杀毒软件、边界防火墙和分散代理的"拼凑式防御”，其有效性已降至历史冰点。
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白盒化通过硬件与软件解耦、接口和开放架构标准化，将传统封闭的专用设各转变为“通用硬件+灵活软件”的模块化组合模式。核心是打破硬件与操作系统的捆绑关系，采用标准化、通用化的硬件平台(如商用交换芯片和模块化组件)，支持第三方软件的自由加载与替换，
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