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从中台到大脑:国土空间基础信息平台新动能
国土空间基础信息平台作为自然资源管理和信息化建设统一的数据中台、业务中台和技术中台，其核心使命定位正逐渐从自然资源的中台转向自然资源的智慧大脑，持续推动自然资源管理从数字化向智能化、智慧化实现转型升级。这一转变体现了国土空间基础信息平台在新时期需要深化和提升的重要特性，即实景三维、智慧赋能和业务服务。
同时，基于平台建设从国家到市县级的国土空间规划“一张图”实施监督信息系统，开展国土空间规划动态监测评估预警和实施监管。这一举措有助于实现国土空间规划的精准落地和有效实施。
聚焦5G、算力网络、智慧中台，系统性地打造新型信息基础设施。 探索新型动力能量，即新动能，完善体制机制，促进结构调整，以降低消耗。 鼓励创新创业，为经济发展注入新活力。 致力于保障和改善民生，提升民众生活质量。
腾讯司晓:人工智能迈向“泛在智能”阶段
1、腾讯司晓认为，人工智能正迈向“泛在智能”阶段。在7月10日的世界人工智能大会腾讯论坛上，腾讯集团副总裁、腾讯研究院院长司晓发布了《腾讯人工智能白皮书：泛在智能》，并围绕这一主题进行了深入阐述。以下是关于“泛在智能”阶段的核心要点：“泛在智能”的定义：“泛在”包括技术和能力的泛在，以及应用的泛在。
2、AI人机交互和知识计算崭露头角！2020 世界人工智能大会腾讯论坛上，腾讯研究院院长司晓正式发布了《腾讯人工智能白皮书：泛在智能》。白皮书首次透露了腾讯内部对 AI 技术的理解以及智能业务布局的思考，主要分为 5 个维度——宏观环境、技术研究、落地应用、创新经济、制度保障。
3、网络基础设施建方面。光纤宽带用户加速推进，截至去年底，我国光缆总长度达4358万公里，4G网络覆盖持续扩大，4G用户总数达到17亿户，全年净增69亿户，5G核心技术研发和标准制定取得突破，IPv6规模部署提速。大数据发展和应用方面。一批基础性、战略性的基础数据库已经建成并投入使用。
人工智能行业有哪些
百度公司：作为国内搜索引擎巨头，百度在人工智能领域同样活跃，投资于自动驾驶、语音识别和图像处理等多个技术方向。 腾讯控股有限公司：腾讯以其社交通讯服务和游戏闻名，也在人工智能上有所布局，包括机器学习、语音识别和智能硬件等。
人工智能行业主要包括以下几个领域：计算机视觉：应用场景：安防监控、自动驾驶、图像搜索、机器人等。技术特点：通过深度学习技术实现图像识别，提高安全性和生活便利性。自然语言处理：应用场景：翻译、问答系统、智能对话、聊天机器人等。
农业 许多人工智能技术已被用于农业，如在无人机，喷洒农药除草、实时监测作物状况、材料采购、数据收集、灌溉、收获和销售。通过人工智能设备终端的应用，农业和畜牧业的产量得到了很大的提高，许多人工成本和时间成本也大大降低。
人工智能行业主要包括以下几个关键领域：机器学习：作为人工智能的核心技术之一，机器学习通过算法和数据构建模型，使计算机能够自动从数据中提取特征，实现精准的数据分析和预测。自然语言处理：这一技术旨在让计算机理解和应用人类自然语言，促进人机之间的有效沟通，广泛应用于智能客服、文本分析等领域。
目前人工智能已经运用在腾讯多个产品中，比如说在的语音识别转文字、听歌识曲、人脸识别等，还比如用户购物、看新闻，背后有人工智能为每一个人的喜好做相关的推荐。
人工智能的关键技术有哪些?
1、计算机视觉是人工智能的关键技术之一，它让计算机处理图像信息，包括计算成像学、图像理解和三维视觉等。计算机视觉面临结合其他技术、降低算法成本和设计新型算法的挑战。 生物特征识别通过人体生理或行为特征进行身份认证，广泛应用于金融、公共安全等领域。生物特征识别技术包括图像处理、计算机视觉和语音识别等技术。
2、人工智能的核心技术主要有机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习。机器学习：让计算机从数据中获取知识并提升性能，通过训练算法发现数据规律和关联，实现预测与决策。如金融领域的信用评分系统，电商平台的用户行为分析与个性化推荐。
3、人工智能中包含以下关键技术：机器学习：定义：使计算机无需编程即可行动的科学。深度学习：机器学习的一个子集，可以被认为是预测分析的自动化。主要类型：监督学习：标记数据集，用于检测模式并标记新数据集。无监督学习：数据集未标记，根据相似性或差异进行排序。
4、机器学习：通过让计算机从数据中学习并自动改进其性能，是实现人工智能的关键技术之一。深度学习：作为机器学习的一个子集，深度学习通过构建深层神经网络来模拟人脑的学习过程，极大地推动了人工智能的发展。自然语言处理：使计算机能够理解和生成人类语言，是实现人机交互的重要技术。
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