我们要站在统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局的高度，统筹国内国际两个大局、发展安全两件大事，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术和实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济。
首先,从管理范围来看，MES系统主要用于工厂一线的生产执行管理，ERP系统用于企业内部的资源计划和管理，而PLM系统涵盖产品全生命周期，实现跨领域和跨部门的协同管理。
以信息化基础结合工业化制造发展， 重点研究智能化生产系统及过程精细化管理；发展自动化、网络化、信息化、智能化水平，逐步达到生产方式智能化，装备智能化，管理智能化，服务智能化。
以最小资源投入，包括人力、设备、资金、材料、时间和空间， 创造出尽可能多的价值，为顾客提供合格的产品和及时的服务。
数字化车间/智能工厂评估指标是以数据互联互通为核心，包含设计、生产装备、生产过程、仓储物流、运营以及能源环境、安全等各业务环节，并体现综合绩效。数字化车间/智能工厂指标体系总体框架见图1。
AI赋能产业已成为趋势。 ChatGPT的推出将人机对话推向新的高度，作为AI通用大模型，其应用前景十分广阔。当前全球各大科技企业均积极拥抱AIGC，不断推出相关的技术、平台和应用，引爆新一轮的AI热潮。
本白皮书对业务安全风险的发展态势和关键技术要求进行分析，梳理了重点行业业务安全建设时的关键点以及现阶段重要的政策指导，进一步明确了业务安全体系的建设流程和评估要素，帮助企业构建更完备高效的业务安全能力体系。
物联网的概念已经火热了超过 10 年的时间，而随着技术的迭代与产业的升级，目前行业也开始进入 AIoT 时代。
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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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