绿色是生命的象征、大自然的底色，良好生态环境是美好生活的基础、人民共同的期盼。绿色发展是顺应自然、促进人与自然和谐共生的发展，是用最少资源环境代价取得最大经济社会效益的发展，是高质量、可持续的发展，已经成为各国共识。
从狭义上看，新一代数字办公是指以大数据、云计算、人工智能等先进技术为底座，以全面符合自主可控标准为核心，基于国产底层基础软硬件构建，包含办文、办事、办会在内的一体化智能协同办公方案。该方案能够在大幅提升企业多级组织的协同管理能力的同时，助力数字化转型升级目标的达成。
作为一种新型企业IT 管理实践策略，统一终端管理旨在通过关注企业各类型终端一切潜在而非仅当下的安全、协同和工作需求，所进行的集中、高效式的IT管理模式，为从一个中央位置管理和保护大量终端提供了最佳解决方案。
伴随着云计算、5G、物联网等技术快速发展，边缘计算备受关注，正在加速迈向广泛普及和深度应用的新阶段。边缘云在更靠近用户和数据源头侧部署，拓展中心云计算服务边界，满足用户在低时延、成本控制、敏捷部署、数据安全等方面业务需求。自2018年《边缘云计算技术及标准化白皮书》正 式发布以来，边缘云计算概念定义逐渐明晰，技术架构持续演进，实践场景不断丰富。
2021 年是元宇宙元年，随着元宇宙概念的火爆也一同带动了数字人市场的快速升温。据计算全球平均每天都会诞生一个数字人。数字人正成为一股潮流，涌入人们的日常生活一一会“捉妖”的虚拟美妆达人柳夜熙，抖音出道三天点赞即超百万，一夜之间成为国内虚拟偶像界的“顶流”，在江苏卫视跨年演唱会上，昔日歌后邓丽君“重返”舞台，与歌手周深同台对唱，交织几代人的青春记忆。
提升交通基础设施智能化水平、推广应用智能检测监测和运维技术，已经成为我国交通强国战略的重要内容。建设智慧铁路、推进智能识别系统等智能产品设计与制造成为十四五规划”的重点领域。
不断变化的客户偏好,日益增长的监管压力,以及对碳排放担忧的增加,都迫使企业加快数字创新的步伐。与此同时,产品、软件和服务日益融合,正在为跨行业的下一个大转型创造机会。我们称这个转型的新时代为“智能产业”。
在智能网联时代，拥抱车主实现价值共创是汽车行业的核心命题。洞察车主需求，实现车主全生命周期价值最大化成为车企数字化转型中越来越关注的重点。同时，汽车行业 C2B 模式的渗透也要求车企强化用户需求感知能力。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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