人工智能大模型作为实现通用人工智能的重要途径，正在对互联网的关键技术、架构体系、产业发展、应用模式产生变革性影响。近期，在工业和信息化部科技司的指导下，中国工业互联网研究院依托通用人工智能与工业融合创新中心(筹备组，简称“中心”)，深入研究人工智能大模型在工业领域的应用性能、技术架构、标准体系。
快递行业是融合信息交流、物品递送、资金流通等多种功能于 一体的复合型新型服务业，在方便群众生活、服务社会生产、助推 经济发展等方面发挥着日益重要的作用。以 5G 为代表的新一代信息 通信技术不断创新融合，为推动快递行业数字化转型升级提供了重 要基础，助力其优化服务模式，提升业务品质与效益。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。 迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。 人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点： 非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”； 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
传统的IT是成本中心，而有了数据后，就可能成为价值中心，这个价值体现在：在管理上可以提供决策支持，在生产上可以提供与管理匹配的智能工具，也就是提升生产关系和生产力的适配能力。
智慧城市指挥中心利用信息整合技术,推动资源互联互通,实行部门集中办公,消除信息孤岛,实现资源共享,节约建设投资,是政府实施统一宣传、统一服务、创新服务,进行城市管理、指挥调度
大量电池簇并联，直流器件对短路电流的耐受能力要求高；系统额定放电时长增加，电池簇额定电流下降，多个电池簇并联组成的直流短路电流更大；对电缆、连接器、熔断器、电芯等部件的抗短路电流冲击能 力要求更高
计算机自从诞生以来，不断向着小型化、智能化、个人化方向发展，计算硬件经历了从大型机到小型机、从个人电脑到智能手机的转变，人机交互方式也从早期的打孔纸带发展到键盘、鼠标、触摸屏。人与计算机之间距离越来越近，使用计算机的时间也越来越长，计算机越来越成为人们日常工作和生活中离不开的工具。
以物联网、云计算、下一代互联网技术为代表的新一轮信息技术革命，为智慧城市的发展提供了重要的技术基础，改变人们的生活方式、企业的生产方式、城市的运转方式。同时，新一代信息技术催生了信息资源作为重要的生产要素，参与到智慧城市建设中去，形成信息化应用服务于城市发展。
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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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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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