中国工业互联网正处于启动阶段，与美国、德国等发达国家基本同步，但与之相比，工业总体发展水平与基础程度仍存在差距，企业数字化水平有待提高。我国正加速工业互联网进程，推进大数据、物联网、人工智能等技术与工业生产的深度融合支撑传统企业转型优化升级，为智能工业化生产提供新动力。
随着XX集团业务的转型发展，企业面临着越来越多的挑战，同时也处于京津冀一体化的巨 大机遇中，故集团信息化建设要满足日益变化的发展需求。
2022年，我们曾预测领先企业必须围绕技术、数据、AI和新工作方式1来实现转型，从而大幅提升绩效。埃森哲发现，数字核心由三类互为补充的技术组成：数字化平台、数据与AI核心支撑，以及数字化底座，其中包括可组合集成、云优先基础设施、统一系统控制台（Continuum ControlPlane）和安全。
随着自动化和智能化技术的快速发展，机器学习和视觉自动化技术在制造业中的应用越来越 广泛。这些技术可以帮助企业实现自动化检测、分类、识别等任务，提高生产效率和产品质量。
在信息化现状评估中发现，企业统一数据模型缺乏、数据分析应用体系不健全、主数据管理体系不健全、数据治理体系不完善是数据架构中存在的最大问题。
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当今能源世界面临三大挑战：未来需求持续增加，化石燃料储备不断消耗，气候问题日益紧迫。作为这三重挑战的主要解决方案，替代能源产业的快速发展需要能够提高其竞争力的技术解决方案。
智慧畜牧业是充分应用现代信息技术成果，集成应用计算机与网络技术、物联网技术、音视频技术、无线通信技术及专家智慧与知识，实现畜牧业可视化远程诊断、远程控制、灾变预警等智能管理。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
自主ISP优化，提高逆光场景下设备一次识别成功率； ToF检测，精准距离识别，降低误识，提升防干扰能力； 多接口支持，韦根、RS485、继电器等； 高扩展性，支持与第三方平台对接基于人脸鉴权配合功能扩展。
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