智慧城市有何发展前景

百舸争流千帆竞，乘风破浪正当时

十九届五中全会提出“三新三高”，即进入新发展阶段，贯彻新发展理念，构建新发展格局，实现高效能治理、高质量发展与高品质生活，十四五规划和2035年远景目标着力强调发展数字经济，加强数字社会、数字政府建设。可以预见，“十四五”开启了数字化发展新征程，智慧城市建设将成为畅通数字化循环、夯实数字化基建、开创数字化创新的核心领域与重要载体。

新型智慧城市解决方案中，城市将建立集工作、居住、医疗、娱乐为一体的多功能社区，降低居民不必要出行的需求，从而减少碳排放；并进一步增强社区归属感，提高可持续性和宜居性。

将进一步加速落地，进入到规模实施阶段，微城市生态的数字孪生将成为重要创新场景，如商业综合体、园区、社区、港口等，其小空间、多要素、近场景的特征，更便于数字孪生的价值释放；从“一张白纸”起步建设数字孪生城市，实现虚拟城市和物理城市从规划、建设到运营全生命周期的同步生长与迭代更新，将是智慧城市发展的新途径。

在 AI、5G、大数据等技术的驱动下，城市将逐渐形成大规模连接的生态系统，拥有广泛的物联网、数字解决方案和应用程序。未来，依托区块链、云计算等技术，以数据洞察为驱动，智慧城市将提供城市的整体景观，实现预测分析和事件管理，并提供运营建议。

智慧城市 IOC（Intelligent Operations Center）——智慧城市智能运营中心就是智慧城市的大脑，是建立在各个智慧应用系统之上的系统。Hightopo智慧城市 IOC 可视化解决方案，则是将地理信息系统（Geographic Information System，GIS）的数据进行丰富的可视化展示。

以城市为基础，对城市各类基础设施数据以更加多样化形式进行可视化展示；将 GIS 数据和云计算、大数据、物联网等技术相结合，构建真正的数字经济，数字城市，数字中国；以时空为基础，通过可视化分析技术，对城市的规划、布局、分析和决策提供技术支撑，推进城市数字化转换和建设。

通过对政府各职能部门的业务信息共享与整合，聚焦城市运行监测、分析决策、可视化指挥、应急管理等环节，对人口统计、民生服务、信访举报、产业经济、突发事件等一系列综合指标进行有效监控，并围绕网格化管理、综合执法、环境卫生、园林绿化等重点领域，提升城市运行管理水平和突发事件的处置效率。打造智慧市政、智慧城管、智慧社区等智慧型城市。

对接公安系统、消防系统、医疗系统，全方面支持对城市公共安全各领域运行态势进行实时监测与可视分析。为雪亮工程、天网工程、公安数字运维、社区安全管理等行业提供可视化管理工具。

以城市数字基础设施、通过数据汇聚和分析，结合 GIS 地图的可视化展现形式，以生态化的服务为运营模式，利用“实时、全面、精准”的城市数据建立全程在线、全域覆盖、实时反馈的“城市运行态势地图”，从而快速有效的感知、预警、调度、处置全市网络安全风险，提高管理决策的科学性和精准性，提升管理效率和应急响应能力，助力城市的数字化转型和数字经济发展。

未来，智慧医疗的建设将会呈现百花齐放的局面，产业链将加速整合。政府方面将逐步扩大区域卫生平台的范围，将更多的医院、妇幼保健、疾控中心和药房纳入到区域卫生服务体系中来;市场方面将随着新技术和新产品的推广，进行模式创新，以满足用户健康方面的需求。

在智慧城市的建设过程中，基础设施和信息资源是智慧城市的重要组成部分，其建设的成效将会直接影响智慧城市的体现。而信息安全作为辅助支撑体系，是智慧城市建设的重中之重。如何建设信息安全综合监控平台，如何强化信息安全风险评估体系，将成为智慧城市建设的战略重点。

智慧城市将进一步坚持城市数字化转型、智能化升级的发展主线，以融合创新为动力，进一步促进治理数字化、产业数字化与生活数字化发展，开创人民城市人民建、人民城市为人民的美好愿景

您好，平潭智慧岛是福建省平潭综合实验区建设的国家级科技创新中心，其研发成果主要包括以下几个方面：
1人工智能技术：平潭智慧岛在人工智能领域取得了一系列研发成果，如人脸识别、语音识别、机器翻译等技术，这些技术的应用可以提高生产效率和服务质量。
2物联网技术：平潭智慧岛建设了一套完整的物联网系统，实现了对物品、设备等的实时监测和控制，可以提高生产效率和资源利用率。
3智慧农业技术：平潭智慧岛在智慧农业领域取得了一系列创新成果，如智能化种植、精准施肥、智能化灌溉等技术，可以提高农业生产效率和质量。
4智慧城市技术：平潭智慧岛在智慧城市建设方面也取得了一系列成果，如智能交通、智慧环保、智慧安防等技术，可以提高城市管理效率和居民生活质量。
总之，平潭智慧岛的研发成果涵盖了人工智能、物联网、智慧农业、智慧城市等多个领域，为推动区域经济发展和社会进步做出了积极贡献。

姓名：陈心语  学号：21009102266 书院：海棠1号书院

转自： 2020年中国人工智能+物流发展研究报告_应用 (sohucom)

嵌牛导读

近年来，中国物流业在互联网经济的催动下发展较快，在成本不断攀升、效率提升缓慢的背景下，物流业最迫切的需求即“降本增效”。人工智能技术及相关软硬件产品的加入能够在运输、仓储、配送、客服等环节有效降低物流企业的人力成本，提高人员及设备的工作效率，是缓解物流业顽疾的一味良药。

本报告中的“人工智能 + 物流”指的是基于人工智能技术的软硬件产品及服务在物流活动各环节中的实际落地应用。 2019年人工智能+ 物流的市场规模为159亿元，预计到2025年市场规模将接近百亿。在物流各环节的应用分布方面，仓储与运输占比较大，两者占比之和超过八成。

人工智能在物流中的应用方向可以大致分为两种，一是以AI技术赋能的如无人卡车、AMR、无人配送车、无人机、客服机器人等智能设备代替部分人工 ；二是通过计算机视觉、机器学习、运筹优化等技术或算法驱动的如车队管理系统、仓储现场管理、设备调度系统、订单分配系统等软件系统 提高人工效率。代替人工方向的AI应用市场前景广阔，但受技术水平和政策限制等因素影响，落地条件尚不成熟，还需要较长的培育时间。提效方向的AI应用已具备一定的技术基础，但实际场景散落在物流业务体系中的各个角落，场景清晰度不高，空间不足。

目前，人工智能在物流领域还处于探索之中，但从已经取得的成果来看，“人工智能+物流”的确能够给物流企业在降本增效层面带来收益。物流企业应该以立足当下、着眼长远的原则，以辅助管理、提升效率为短期目标，寻找自身业务链条中能够被 AI 技术赋能的环节并通过试点论证，稳步推进；对未来有望打破物流现有业态的前沿应用做好技术储备。AI公司一方面要把握与物流企业与电商平台的合作机会，在不断地测试积累中打磨核心技术；另一方面也要灵活运用自己研发的技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，具备一定的造血能力，以待机会到来之时能够迅速响应物流领域的市场需求。

嵌牛鼻子人工智能运用于物流行业。

嵌牛提问人工智能在物流行业有什么运用呢？

嵌牛正文

物流业的核心痛点

成本增速高于收入增速，物流效率提升缓慢

尽管中国物流业近年来一直保持着较快的发展速度，但随着人力资源、土地资源等要素成本的不断提高，中国物流企业的成本增长速度始终高于收入增速，国家发改委与中国物流与采购联合会共同发布的《全国重点物流企业统计调查报告》中的数据显示，2007-2016年国内重点企业物流业务成本年均增速为105%，比收入增速高07个百分点。在行业成本居高不下的背景下，国内物流行业的效率一直处于较低水平。以社会物流总费用与GDP比率为例，2019年全国社会物流总费用达到146万亿元，占GDP比率为147%。尽管这一比率近年来总体上呈持续下降态势，但下降速度非常缓慢，与发达国家8-9%的水平相比仍有非常大的差距，与全球平均水平（12%）比起来也尚有一段距离。

物流业与人工智能的契合之处

AI是物流降本增效的良药，物流亦是AI展示能力的舞台

物流业的核心痛点决定了该行业最迫切的需求即“降本增效”，物流企业的自动化、信息化转型升级都是为实现降本增效目的而做出的努力。人工智能技术产品的加入能够进一步推动物流业向“智慧物流”发展，更大限度地降低人工成本、提升经营效率。对于人工智能行业而言，随着技术的不断迭代，人工智能不再是高悬于天上的空中楼阁，“商业落地”已成为人工智能企业发展到当前阶段鲜明的主题词。从落地难度及发展前景来看，业务流程清晰、应用场景独立、市场空间巨大的物流业无疑是人工智能落地的绝佳选择。

人工智能+物流概念界定

关键词：人工智能技术、软硬件产品及服务、落地应用

本报告中所阐述的“人工智能+物流”指的是基于人工智能技术（机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶等）的软硬件产品及服务（无人卡车、无人机/无人车、智能调度系统等）在物流活动各环节（运输、仓储、配送、客服等）中的实际落地应用。“人工智能+物流”是物流科技的新形态，本报告对“人工智能+物流”的研究范围主要集中在物流活动中的运输、仓储、配送及客服四个环节，分析研究人工智能技术及产品在上述物流作业流程中的应用情况与效果。

人工智能+物流发展环境

利好政策与企业及用户的需求鼓励物流业积极拥抱人工智能

近年来，物流行业发展基础和整体环境发生显著变化，新兴技术广泛应用、包裹数量爆发增长、用户体验持续升级等因素对物流企业的运作思路、商业模式、作业方式提出新需求、新挑战。作为物流行业转型升级的新动能，人工智能进入物流领域的时间尽管相对较短，但发展环境非常有利。政策层面，国务院、发改委等政府相关部门纷纷出台物流相关政策及规划，鼓励企业利用人工智能技术及产品降低物流成本、提升物流效率；经济层面，一方面全国物流业总收入始终处于稳定增长状态，另一方面物流总费用依然居高不下，企业亟需进一步控制物流成本，“人工智能+物流”的空间极为广阔；社会层面，“人工智能+物流”既能满足城市居民对提升即时物流服务效率的需求，又可拓展快递快运的服务边界以惠及农村居民。

人工智能+物流的核心技术

计算机视觉应用最为广泛，自动驾驶有望先于其他行业落地

目前，在物流行业实现应用的人工智能技术主要以深度学习、计算机视觉、自动驾驶及自然语言理解为主。物流领域中，深度学习在运输路径规划、运力资源优化、配送智能调度等场景中发挥至关重要的作用；计算机视觉是现阶段物流领域应用最广的人工智能技术，智能仓储机器人、无人配送车、无人配送机等智能设备都以视觉技术为基础，此外，计算机视觉还能实现运单识别、体积测量、装载率测定、分拣行为检测等多项功能；自动驾驶技术是运输环节智能化的核心技术，尽管尚未正式投入使用，但头部企业的无人卡车已经开始在特定路段进行实地路测和试运行；自然语言理解主要用于物流企业，尤其是快递快运企业的智能客服系统，该技术能有效降低企业在客服环节的人工成本。

人工智能+物流产业链分析

产业链尚不成熟，角色界限比较模糊

人工智能+物流产业链与传统物流产业链差异最大的地方在于，其上下游关系并非泾渭分明，或者说人工智能+物流的产业链还不太成熟，AI公司、物流企业、电商平台都在产业链中扮演重要角色，AI公司通过直客模式或集成商渠道向下游客户提供AI+物流相关产品与技术服务，而物流企业与电商平台也通过建立研发团队、成立科技子公司等方式研究开发AI技术在物流各环节中的可行应用，三者之间存在合作加潜在竞争的关系，生态比较开放。

人工智能+物流产业图谱

人工智能+物流市场规模

现有市场规模159亿元，仓储与运输环节的应用占比较高

AI公司进入物流领域的时间尚短，产业链下游物流企业与电商平台在人工智能产品技术自主研发中的不遗余力也令解决方案提供方们可选择的入局角度相当有限。从供给侧能够获取的收入来看，2019年人工智能+物流领域的市场规模为159亿元，随着技术能力的提升和行业理解的加深，预计到2025年市场规模将接近百亿水平。人工智能在物流各环节的应用分布方面，智能仓储与智能运输占比较大，两者占据了八成以上的份额；智能配送的落地环境尚不成熟，现阶段规模较小，但未来想象空间极大；智能客服的应用场景较为单一，在各环节中占比最小。

智能运输中的人工智能应用

人工智能在运输中的应用方向集中在无人卡车及车辆管理

运输是物流产业链条的核心环节，也是物流成本构成的重要内容，运输费用在社会物流总费用中的占比始终在50%以上。但由于运输环境及运输设备的复杂性，现阶段人工智能在物流运输中的应用尚处于起步阶段。目前国内人工智能在物流运输环节的应用集中于公路干线运输，主要有两大方向：一种是以自动驾驶技术为核心的无人卡车；另一种是基于计算机视觉与AIoT产品技术，为运输车辆管理系统提供实时感知功能。人工智能赋能物流运输的最终形态必然将是由无人卡车替代人工驾驶卡车，尽管近两年自动驾驶在卡车领域进展顺利，无人卡车在港区、园区等相对封闭的场景中已经开始进入试运行阶段，但与实际运营的距离尚远。未来数年内，人工智能在物流运输中的商业化价值主要体现在车辆状态监测、驾驶行为监控等功能。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流运输的市场规模为61亿元，预计到2025年超过30亿元。

智能运输丨无人卡车

无人卡车的商业化前夜已经到来，但大规模应用仍需时日

近年来，自动驾驶技术的开发与应用一直深受各界关注，与无人卡车相比，无人驾驶乘用车往往更吸引普通民众的眼球。从技术角度出发，应用在无人卡车上的自动驾驶技术与乘用车并无二致，其系统架构同样是由感知层、决策层与执行层组成，感知载体也都以摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等传感器为主。但对于目前尚处在实验阶段的无人驾驶车辆而言，城市路况的复杂程度和不确定因素给无人驾驶乘用车的商业化道路带来极大的障碍。反观物流领域，港口、物流园区、高速公路等道路运输主要场景的封闭性较高，运输路线相对较为固定，测试数据的获取与积累也更容易。从商业化的进程来看，以图森未来为代表的L4级别自动驾驶卡车已经率先进入到了试运营阶段，无人卡车的商业化序幕正在缓缓拉开。但这只是无人卡车在物流运输中的初步尝试，目前仍然存在技术稳定性有待验证、可测试路段较少、国内甩挂运输份额较小等诸多问题还未解决，无人卡车距离大规模商业化应用尚需时日。

智能运输丨车队管理系统

实时感知车辆与司机状态，适用于各类运输车辆

无人卡车能够从根本上颠覆整个物流运输流程，但可预见的是在未来一段相当长的时间内，国内公路运输的主力依然会是规模不一的物流企业及其管理的车队。目前，国内人工智能赋能物流运输的主要形式是基于计算机视觉技术与AIoT技术，在车队管理系统中实现车辆行驶状况、司机驾驶行为、货物装载情况的实时感知功能，使系统在车辆出现行程延误、线路异常和司机危险行为（瞌睡、看手机、超速、车道偏离等）时进行风险报警、干预和取证判责，并最终达到提升车队管理效率、减少运输安全事故的目的。与无人卡车的“替代性”功效不同，车队管理系统中所应用的计算机视觉技术是在对原有物联网功能的补充与拓展，依然是以辅助者的角度来帮助司机和车队管理者，其感知设备是后装形式的车载终端，决策来自系统平台，对车辆的控制和动作执行要通过司机手动完成。因此就现阶段而言，融入人工智能技术的车队管理系统在适用性和商业化程度上领先于无人卡车。

智能仓储中的人工智能应用

目前仍以点状应用散落于整个智能仓储系统的各个子系统中

物流业是一个“动静结合”的产业，运输与配送代表着物流的“动”，仓储则代表物流的“静”。为了提升效率，物流产业对仓储也有“动”起来的强烈需求，智能仓储即通过物联网、大数据、人工智能、自动化设备及各类软件系统的综合应用，让传统静态仓储也朝着动静结合的方向进行转变。智能仓储属于高度集成化的综合系统，一般包含立体货架、有轨巷道堆垛机、出入库输送系统、信息识别系统、自动控制系统、计算机监控系统、计算机管理系统以及其他辅助设备组成的智能化系统等。因此在智能仓储中，商品的入库、存取、拣选、分拣、包装、出库等一系列流程中都有各种类型物流设备的参与，同时需要物联网、云计算、大数据、人工智能、RFID等技术的支撑。从目前来看，人工智能在智能仓储系统中的应用还不够成熟，仍以货物体积测算、电子面单识别、物流设备调度、视觉引导、视觉监控等多种类型的点状应用散布于整个系统的各个环节当中。

智能仓储丨仓储现场管理

仓内管理——规范员工行为、减少货物损失、降低理赔风险

人工智能在智能仓储中的应用领域之一是在仓储现场管理场景中，其实现途径是以高清摄像头为硬件载体，通过计算机视觉技术监测并识别仓储现场中人员、货物、车辆的行为与状态。根据作业环境，我们可以将人工智能技术在仓储现场管理中的具体应用分为仓内现场管理与场院现场管理。计算机视觉技术在仓内现场管理的应用场景一是针对仓内工作人员的行为进行实时监测，识别并记录暴力分拣、违规搬运等容易对货物、包裹造成破坏及损伤的行为，采集行为实施人员的相关信息；二是监测仓内流转的货物、包裹的外观情况，识别并判断包裹的破损情况，对存在明显破损的包裹进行预警上报。在仓内现场管理中引入计算机视觉技术，能够起到监督与规范员工行为、降低货物破损与丢失概率、减少理赔成本等作用。

智能仓储丨AMR

仓储AMR市场尚处于起步阶段，未来六年CAGR达367%

尽管AMR具备柔性部署、自主灵活等优势，但AMR产品技术门槛较高，国内能够实现量产且推动项目落地的企业相对较少，AMR市场尚处于起步阶段，还需要一段市场验证时间。而随着落地项目带来的数据积累以及算法的不断优化打磨，AMR将会逐步得到更为广泛的应用，其市场发展前景极为可观。艾瑞认为，2019年国内仓储AMR的市场规模为68亿元，未来数年，AMR市场规模将以高速增长状态迅速扩张，预计到2025年，国内仓储AMR的市场规模将超过40亿元。

智能仓储丨设备调度系统

基于深度学习与运筹优化算法，提升设备群体的智能化程度

随着AS/RS、AGV、AMR、穿梭车、激光叉车、堆垛/分拣机器人等不同类别的自动化及智能化设备越来越多地进入到仓储环境中，设备的调度与协同成为影响设备工作效能的关键因素之一。如果把仓储环境中的各类设备比作一只足球队，那么设备调度系统就相当于球队的教练，负责制定球队战术、选择出场球员以及指挥球员跑位等工作。早期仓储设备的调度与控制主要是以WCS（仓库控制系统）为载体，接收WMS/ERP等上层系统的指令后，控制着设备按照既定设计的运行方式进行工作。而在人工智能技术，尤其是深度学习与运筹优化算法的驱动下，设备调度系统在准确性、灵活性、自主性方面取得显著提升。以AGVS为例，基于大规模聚类、约束优化、时间序列预测等底层算法，AGV智能调度系统能够灵活指挥数百乃至上千台AGV完成任务最优匹配、协同路径规划、调整货架布局、补货计划生成等多项业务，并随数据积累与学习不断自主优化算法。可以说，AI算法加持的设备调度系统能够在一定程度上将系统自身的智能赋予设备本体，使设备群体的智能化程度得以提升。

智能配送中的人工智能应用

理论上市场空间极为广阔，但仍需要较长时间培育

配送是货物流动过程的最后环节，也是物流链条上人力资源投入最重的环节。以快递业与即时配送行业为例，全国快递员数量在2018年就已突破300万，工作灵活性较强的即时配送行业所需人力更甚于快递行业，2019年，仅在美团点评平台上领取过收入的骑手数量就高达3987万人。对于旨在降低人力成本和提高人力效能的人工智能而言，配送领域的应用前景相当广阔，且场景清晰明确。从“替代人工”角度来看，配送中的人工智能核心应用集中于无人配送领域，实现形式是无人配送车与配送无人机；从“辅助管理”角度来看，人工智能主要应用在即时配送领域的订单分配系统中，为系统提供订单数量预估、订单实时匹配、订单路径规划等能力。人工智能在物流配送领域的施展空间极大，但受限于技术稳定度不足、成本与收益不匹配、监管政策严格等因素，无人配送在商业落地层面尚处在萌芽阶段；而即时配送中的订单分配系统尽管已广泛使用深度学习及优化算法，但其核心技术都由各大平台自研自用，软硬件供应商并无获利空间。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流配送的市场规模为19亿元，预计到2024年超过10亿元。

智能配送丨无人配送

无人配送车——城市环境中自动驾驶技术的“降维”落地

无人配送车是应用在快递快运配送与即时物流配送中低速自动驾驶无人车，其核心技术架构与汽车自动驾驶系统基本一致，都是由环境感知、车辆定位、路径规划决策、车辆控制、车辆执行等模块组成。由于无人配送车的运行环境里有着大量的非机动车与行人，路面复杂程度要高于机动车道，因此对于超声波雷达、广角摄像头等近距离传感器的依赖度更高，环境感知算法的侧重点与汽车、卡车等机动车自动驾驶系统也有所不同。但在人口、车辆密集的城市环境中，无人配送车无疑是比无人驾驶乘用车更加适合自动驾驶技术落地的载体，首要原因是无人配送车的体积小、车速低，出现事故的风险与造成人身伤害甚至死亡的概率较低；此外，无人配送的场景非常丰富，落地初期可以选择边界相对清晰、环境相对简单、对新技术接受度高的高科技园区、高等院校等场景，在技术成熟度提升和政策支持的前提下逐步向写字楼、小区等环境扩张，为自动驾驶算法的迭代与进化积累大量的数据资源。

配送无人机——测试为主，可行的应用场景有限

无人机起源于军事领域，早期的发展驱动力是为了减少飞行员伤亡以及应对极端情况，近年来消费级无人机市场也异常火爆。最早将无人机引入物流领域的是亚马逊于2013年提出的Prime Air业务，国内以顺丰、京东为代表的快递、电商巨头也纷纷跟进，推出物流无人机战略。人工智能技术在配送无人机领域的应用原理与自动驾驶并无本质上的差异，主要区别有两点：一是无人机搭载的传感器种类更为繁杂，环境感知算法对数据融合技术的要求更高；二是无人机配送中可选择的路径明显多于车辆，路径上的海拔、地貌、气候等客观约束条件都会对无人机的配送行为产生影响，此外，出于安全考虑，路径规划还需要尽量避开人群聚集区与关键设施，因此配送无人机的路径规划算法更加复杂。2015年至今，快递、电商巨头以及无人机产品技术供应商们通过大量的试验与测试不断打磨提升物流无人机的技术稳定度、探索科学的运营模式。基于国内的人口密度、居住条件、政策限制等现实条件，配送无人机目前较为可行的应用场景在于偏远山区配送、医药资源紧急配送、应急保障物资配送等。

智能配送丨订单分配系统

以“大数据+算法”之力实现订单与运力的最优匹配

鉴于无人配送距离大规模落地较远，可预见的是未来相当长的一段时间内快递及外卖“小哥”仍然会是物流配送的主力军。现阶段人工智能在物流配送中发挥的主要作用是通过订单分配系统合理匹配运力与需求，提升配送效率，有效解决配送资源配置问题。尤其是对配送时效性要求非常高的即时物流领域，在引入基于机器学习与运筹优化算法的订单分配系统后，将行业发展初期使用的效率较低的骑手抢单模式和人工派单模式转变为系统派单模式。即时物流订单分配本质上可以看作是带有若干复杂约束的动态车辆路径问题（DVRP），订单分配系统的工作原理是以大数据平台收集的骑手轨迹、配送业务、实时环境等内容作为基础数据，通过机器学习算法得到预计交付时间、预计未来订单、预计路径耗时等预测数据，最后基于基础数据和预测数据，利用运筹优化模型与算法进行系统派单、路径规划、自动改派等决策行为。订单分配系统给企业带来效率提升的最直接表现即配送时长明显下降，以美团为例，在应用了自主研发的O2O即时配送智能调度系统后，美团外卖的订单平均配送时长由2015年的41分钟缩短至28分钟，降幅达到了317%。

智能客服

2025年物流领域智能客服业务规模有望突破77亿元

物流领域的智能客服特指以智能语音和NLP技术为代表的客服机器人。从服务类型上可以分为以语音导航、业务识别、智能派单、坐席辅助为主的语音智能客服和以文字查询、业务识别为主的文字智能客服，二者分别服务于电话呼入和客户端、小程序等终端入口。2019年物流领域智能客服业务规模约为11亿元，其中语音与文字智能客服份额比约为6:4，按供给侧发展规律预计，2025年整体业务规模约为77亿元，年复合增长率为391%。因云呼叫中心逐渐替代传统呼叫中心业务，市场中供智能客服发展的基础环境逐渐完善，智能客服市场发展平稳向上，服务内容从面向消费者的前台形式向面向管理的中后台形式拓展，未来市场有望基于语音人机交互形式的拓展而打开新的想象空间。

人工智能+物流应用总体评价

人工智能+物流发展策略——物流企业

厚积薄发：立足当下的点状应用与着眼长远的技术储备

对于物流企业来说，衡量是否要在原有的生产经营体系中引入某种技术或软硬件产品，唯一标准是该技术与自身业务融合后能够在多大程度上实现“降本增效”，人工智能亦不例外。物流企业，尤其是引领行业的头部企业们对“人工智能+物流”大多秉持着积极且谨慎的态度，一方面通过自建研发团队以及与AI技术输出方开展合作的形式在自动驾驶、智能机器人、无人机等AI前沿应用领域试图取得实质性突破；另一方面基于深刻的行业理解，在自身业务体系中寻找适合成熟度较高的AI技术“即插即用”的场景，在小范围试点应用的基础上评估应用成果并根据实际效果选择优化推广或暂时弃用，在不断地尝试中积累数据与经验、逐步建立企业的AI技术应用逻辑与应用体系。总体而言，目前物流企业较为合理的“人工智能+物流”发展策略首先要立足当下，应用方向以辅助管理、提升效率为主，将计算机视觉、智能语音等AI技术与机器学习、运筹优化等AI算法融入实际业务中形成若干能够为企业带来效益的点状应用；其次要着眼长远，对落地条件尚不成熟且未来发展前景广阔的无人卡车、无人机等应用适当投入研发力量或采用联合开发、注资收购等方式，做好技术储备，在窗口期真正到来时占据市场先机。

人工智能+物流发展策略——AI企业

多重适配：适合切入的场景有限，AI企业需要一核多用

作为“人工智能+物流”中的技术输出方，目前国内物流相关AI企业的主要业务是向物流企业、电商平台等提供基于自动驾驶、计算机视觉、智能语音、自然语言理解等AI技术的软硬件产品。由于进入物流领域的时日尚短，AI企业对物流行业理解不深导致赋能场景挖掘能力有限，涉及物流内部业务核心的类似于订单分配系统的场景又难以触达，大部分AI企业选择从自动驾驶卡车、无人配送车、无人机等具备较大市场想象空间但技术成熟度稍显不足或落地条件不够完备的应用场景入局，短期内很难取得实质性突破。因此，对于AI企业来说，其“人工智能+物流”发展策略中最关键的还是要致力于提升自身核心产品技术的领先性与稳定度，具备向客户提供较为成熟的软硬件产品的能力是企业发展的根基；其次要积极与物流企业深入合作，以标杆项目和实战数据说话；此外，要灵活运用核心技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，例如无人物流车的低速自动驾驶技术同样可以驱动无人清扫车、无人零售车等，使企业具备一定的造血能力，而不是一味地接受资本输血，生存下去的初创企业才有机会等到真正的窗口期到来。

1城市管理
2智能建筑
3文物保护和数字博物馆
4古迹、古树实时监测
5数字图书馆和数字档案馆
6数字家庭
7定位导航
8现代物流管理
9数字医疗
10医疗

随着 社会 进步与发展，构建智慧城市的步伐不断深入推进，智慧园区已成为当今城市规划与 社会 发展的关注焦点。作为智慧城市战略规划中重要的一环，智慧园区更像是智慧城市的缩影，智慧园区渗透着智慧城市建设中的方方面面。园区智慧化建设不仅仅提升园区吸引力，而且促进园区可持续发展，给予了战略性新兴产业发展的基础，顺应信息技术创新与应用趋势，这是传统产业园区所不具有的。

智慧园区在方方面面都体现了智慧化，而将园区内分散的系统统一结合进行管控才是关键。通过图扑软件 Hightopo 的可视化技术将智慧园区呈现后进行运维管理，让让园区管理平台步入全新的篇章。

视频为利用厦门软件园三期作为载体，运用 HT 丰富的 2D、3D 组态搭建出的一个厦门软件园三期-智慧园区的三维可视化系统。

现阶段，我国智慧园区的发展水平参差不齐，地域发展格局明显。有些落后园区的建设水平也许并未达到智慧园区应有的基础设施水平与功能，信息化建设还处于初级阶段。总体来说，我国园区的发展还处于发展过渡期，主要依靠物联网、云计算平台等信息技术，正在从传统的工业园区向新区过渡，在形式上有从低级向高级，由单一向产城融合发展的趋势。

智慧园区的核心是通过大数据、云计算、物联网、决策分析优化等技术，对现有互联网技术、传感器技术、智能信息处理等信息技术高度集成，形成一个具有较好协同能力的和调控能力的有机整体。

园区数据可视化监控平台是将园区的基础设施进行 3D 展示 ，再将环境、能耗、人员、停车等数据通过 2D 面板呈现，有效、及时地做到事前预警、事中监测、事后分析，提高园区管理效率，提升园区的安全指数，推动园区的智能化发展。

通过监测、分析、智慧响应等方式整合园区内外资源，实现基础设施智能化、规划管理信息化、公共服务便捷化、 社会 治理精细化和产业发展现代化。整个园区的能耗情况、环保监测、照明情况、安防情况等，都可以通过图扑软件智慧一体化平台展示，实现园区运行安全“一屏通览”、园区综合治理“一网统管”。

列举几个智慧园区案例给大家参考，更多特色尽在下方~

航拍倾斜摄影智慧园区

通过 图扑软件 的可视化引擎以及地理信息系统（Geographic Information System，GIS） 相关技术，对智慧园区运营中心（Intelligent Operations Center，IOC） 进行全方位的数字化建设，一屏展示园区全貌以及园区内建筑、招商、运营、楼宇等相关信息，实现园区的统一管理、监控、预警、调度等一体化建设。

HT for Web 和 GIS 的集成方案中提供了漫游功能，根据预先设定的线路，让用户以第一人称的视角，对园区区进行巡检漫游。漫游线路的制定可以参考重点区域或智能化水平较高的区域进行制定，给用户呈现园区重点发展区域以及智能化发展成效。

案案例预览地址： hightopocom

HT 采用自主研发的二三维可视化引擎、GIS、BIM 以及视频融合等技术，接入倾斜摄影、GIS 空间信息数据、智能物联网 IoT 数据以及大数据系统平台的等数据信息，结合轻量化建模方案实现甚至手机端都可随时随地查看 3D 可视化效果，提升园区管理和运行效率，为园区的智能化建设、数字化转型和一体化管理提供解决方案。

园区智慧施工数字化监控

结合 BIM 三维建模，系统采用自主研发的 HT for Web 产品，对场地平整、做地基、回填等各阶段工况进行全过程数字孪生，实现 Web 三维施工管理可视化平台，从而对建设工程造价预估，控制预算。

将建筑物及施工现场 3D 模型与施工进度链接，与施工资源、安全质量以及场地布置等信息集成一体。整合了建筑施工进度、施工人员佩戴装置、安全管理等各类系统，实现可视化表达，VR、手持或固定触控设置终端都可支持，减少信息传递的中间环节，保证信息传递的时效性和及时性，统一项目标准。

智慧园区人脸识别监控

采用信息化与人工智能等先进技术，通过数据感知采集、网络信息应用、集中汇总分析、应用决策服务等环节，集成园区“安环能”、经济运行、应急管理一体化联动平台，对园区安全风险、环境污染、能源消耗以及应急指挥等各个环节，实现科学预警、测管联动、动态防控、智慧决策。构建多维一体的综合管控体系，提升了园区系统化、科学化、精细化和信息化管理水平。

HT 支持多种方式的模型渲染，案例通过人工对园区内建筑、道路等细节进行三维建模，输出 OBJ 格式模型，通过 HT 引擎进行渲染，仿真还原园区整体情况。同样支持导入 IFC 格式的 BIM 模型文件生成场景，支持渲染 3D Tiles 格式的倾斜摄影模型文件。

以上方式 HT 均支持叠加 2D 面板、动画效果进行交互，用户可根据自身展示需求进行定制。引擎自带鼠标的旋转、平移、拉近拉远 *** 作。同时也支持跨平台浏览，任何移动终端均可轻松打开，这是 C 端平台所不具备的优势，并实现了触屏设备的单指旋转、双指缩放、三指平移 *** 作不必再为跨平台的不同交互模式而烦恼。

园区数字化管理是以实现园区多维度业务数据汇聚、融合、共享，通过可视化技术将园区运维进行一体化管理，进而实现一区多园的建设，推进城市的数字化和智能化的建设。

通过图扑软件的可视化引擎以及地理信息系统（Geographic Information System，GIS） 相关技术，对智慧园区运营中心（Intelligent Operations Center，IOC） 进行全方位的数字化建设，一屏展示园区全貌以及园区内建筑、招商、运营、楼宇等相关信息，实现园区的统一管理、监控、预警、调度等一体化建设。

智慧园区的总体框架主要分为硬件层、数据层、服务层和应用层。

在经济快速发展的时代里，园区（软件园、 科技 园、物流园、港口码头等）是城市发展的产物，智慧园区是智慧城市建设转型的载体，数字化、智能化，对于新园区的建设和旧园区的升级转型都有着不可忽视的影响力。

园区指一般由政府(民营企业与政府合作)规划建设的，供水、供电、供气、通讯、道路、仓储及其它配套设施齐全、布局合理且能够满足从事某种特定行业生产和科学实验需要的标准性建筑物或建筑物群体，“包括工业园区、产业园区、物流园区、都市工业园区、 科技 园区、创意园区等。”

为调整经济产业结构，集聚产业优势，我国大力发展的园区经济，形成了我国地域经 济的增长极。在园区建设过程中，传统的建筑智能化管理存在着以下问题。(1)设计、建设、应用同质化，难以满足个性化需求。(2)建筑物与建筑物之间，建筑物内各子系统间相对独立，存在“信息孤岛”，智能化 水平低。(3)数据采集孤立，系统联动难以实现。(4)应用可扩展性差，扩展成本较高。(5)无法实现高效、便捷的集中式管理，运营成本高。(6)重要设备运行状态无法实时监控，事故预警难以实现。 物联网技术的应用，从更高的公共数据应用、异构网络的共享、多重数据的融合的层面出发，解决了以上面临的问题。通过智慧园区的建设，帮助园区在信息化方面建立统一的组织管理协调架构、业务管理平台和对内对外服务运营平台。

随着智慧园区建设行业竞争的不断加剧，大型企业间并购整合与资本运作日趋频繁，国内外优秀的智慧园区建设企业愈来愈重视对行业市场的分析研究，特别是对当前市场环境和客户需求趋势变化的深入研究，以期提前占领市场，取得先发优势。正因为如此，一大批优秀品牌迅速崛起，逐渐成为行业中的翘楚。中研普华利用多种独创的信息处理技术，对智慧园区建设行业市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递，为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务，最大限度地降低客户投资风险与经营成本，把握投资机遇，提高企业竞争力。

现阶段智慧园区发展迅速，软件上智慧平台要实现园区运营方的人、财、事、物的链接，同时还要实现管理方、物业方、业主之间的高度链接。与此同时，在智能硬件上也需要高契合度的产品，实现整个园区智慧办公、无纸办公。

朗坤智慧园区解决方案，面向可持续发展，对园区整体运行状态进行监测，辅助园区业务管理，为企业提供多项业务服务，促进产业协同，同时具备平台自主运营能力，为企业提供按需定制的SAAS化应用服务，使企业、产业间达到互联互通。通过多项业务应用，为监测、管理、服务、协同提供信息化、数据化支持。

架构图

具体建设内容：

1统一运营管理中心：建立统一的运营管理中心，汇聚园区的经济运行、招商、投资、企业云图、企业服务、实时监测等多方面信息。

2建立全寿期一体化平台：打通政府与企业连接的最后“一公里”，同时纵向覆盖产业分析、园区规划、企业筛选、项目跟踪、投资建设、投产运营、企业服务等方面。实现园区内多源数据的共享及监测分析，为辅助决策提供支持。

3建立可持续发展的市场化运营机制：通过龙头企业带动多方供应商、银行、保险公司等多方角色，解决产业提档升级问题；实现供应链优化，创新商业模式，提升经济效益。

4全生态产业链对接：一体化平台，更便捷的打通供需双方中间环节，并基于大数据分析，打造园区内产业生态链，为各企业降低生产运营等方面的成本，提供辅助信息支持。

5精准便捷产业地图通过对于多个园区的运营，积累了全国多个产业信息，并形成权威的产业地图，为后续的园区建设、城市发展提供基础分析信息。

6多元化稳商服务

原先企业间人员不互通，不联系，通过多元化的稳商服务，打造园区内工作人员的“精神家园”。以各类活动交流，连接园区内多方角色人员；通过人性化服务，减少企业人员流动。

7全方位企业上云为企业建立云上管理平台，SAAS化部署、在线注册、按需租用、快速应用，为企业降低管理信息化成本，按需购买服务。整个过程当中，

园区建设分为 三大步骤 ：

一是建立基础设施和亮点应用，初步达到应用效果；

二是深化应用建立运营平台，实现园区基本运营；

三是推动产业发展，打造园区产业的生态链。

朗坤智慧园区解决方案，使企业和产业之间达到互联互通 。通过多项业务应用为监测管理服务协同，提供信息化数据化的支持，同时给予统一的管理运营平台，为园区的运营提供服务。最后通过多方的设备来进行展示，包括大屏、PC端、手机移动端来进行贴合服务，提升园区的品牌价值。 朗坤智慧园，像极了一个不断成长、不断强化的人体。园区运用传感器、数据采集系统等各种 “感知器官” ，不断感知外界和自身的变化；移动通信、有线/无线网络等信息传输系统则像是敏捷、顺畅的 “神经” ，实时传递各种数据信息；上层的智慧控制系统及智能决策系统如同园区的 “大脑” ，整合并分析接收到的各类数据信息，不断调节承担节能、安全、 健康 等各种功能的 “躯干”和“四肢” ，实现最优决策和持续改善。 朗坤，强化生态建设，让智慧园区解决方案落地、开花、结果！

可以插手机卡使用，而且支持5G网络。

5G作为一种新型移动通信网络，不仅要解决人与人通信，为用户提供增强现实、虚拟现实、超高清(3D)视频等更加身临其境的极致业务体验，更要解决人与物、物与物通信问题，满足移动医疗、车联网、智能家居、工业控制、环境监测等物联网应用需求。最终，5G将渗透到经济社会的各行业各领域，成为支撑经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键新型基础设施。

2021年7月24-25日，全国5G行业应用规模化发展现场会在广东深圳、东莞召开。会议旨在落实关于“加快5G等新型基础设施建设，积极丰富5G技术应用场景”的重要指示精神，通过参观工厂、港口、电站，现场感受5G应用场景，观看成果展示，以多种形式展示5G+智能工厂、5G+智能电网、5G+智慧港口等一系列融合创新应用，凸显了5G加速助力千行百业数字化转型的重要作用。

英伟达CEO黄仁勋的传奇人生：16岁在美国扫厕所，58岁身家118亿美元，以死磕到底的摇滚精神干翻世界

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GPU巨头英伟达在8月11日召开的计算机图形学顶级会议Siggraph 2021上发布纪录片，自曝“惊天大秘”，原来3个月来，公司创始人CEO黄仁勋所做的每一场网上直播的产品发布会都不是他本人参与的。

可是网友明明看到了“黄教主”本人站在他家的厨房里开发布会，英伟达的工程师解释道，就连他家的厨房也是假的！

这到底是怎么回事？原来AI骗过了观众的眼睛，网络上人们看到的黄仁勋，是“黄教主”的数字孪生版本。他身穿的皮夹克，他所在的厨房，也是计算机科学家们通过3D仿真技术模拟出来的。不知道该怪网友的眼力没有看仔细，还是怪AI技术太逼真？

想要以假乱真，就必须做到细节丰富。英伟达的纪录片还原了“数字黄仁勋”制作的全过程，其中需要“黄教主本尊”的环节主要在前端，他本人必须要到拥有360度摄像头环绕的摄影棚里拍上几千张各种角度的照片，并通过一套3D扫描，把他整个人，甚至是脸上的每条皱纹都采集成数据，衣服也需要单独拍摄扫描建模。此后包括动作和面部表情渲染等一切流程，就只需要交给计算机和专业的动作捕捉演员完成。

英伟达如此强的“造假”能力，让网友直呼意想不到，称赞“黄教主”技术“又高又硬”，而这背后强大的虚拟协作平台Omniverse功不可没。凭借英伟达的RTX光线追踪技术与虚拟协作平台的结合，艺术创作者可以打破真实与虚拟之间的边界。

这就是被称为“元宇宙”的相互连接的沉浸式共享虚拟世界。在AR、VR和3D技术支持下，虚拟和现实之间的界限正在逐渐模糊，真假难辨。

在“元宇宙”世界里，艺术家可以创造独一无二的数字场景、建筑师可以创造美轮美奂的建筑、工程师可以设计出新的家居产品。这些创作在数字世界中得到完善后可以被带入物理世界。比如通过英伟达的数字孪生技术，将机器人AI放到虚拟环境中训练完成后，便可直接部署到真实环境中。

英伟达正在“将数百万新用户带入元宇宙世界”。Omniverse开发平台副总裁Richard Kerris表示：“我们的虚拟协作平台通过实现元宇宙这一愿景来连接各个世界，从而推动技术的革命性发展，从个人到大型企业，每个人都能建立一个外观、感知和行为都与真实世界无异的神奇虚拟世界。”

基于美国动画制作公司皮克斯的开源平台（通用场景描述，USD），Omniverse协作和模拟平台能让大型团队能够在一个共享的3D场景中同时使用多种软件应用工作。USD现在已经成为英伟达、皮克斯和苹果共同推广的行业开源标准基础，这些企业给平台带来了更先进的物理功能，并支持数十亿计算机设备的3D工作流程，为艺术家和创作者提供支持。

咨询公司Jon Peddie Research创始人Jon Peddie表示：“许多公司一直在谈论元宇宙这个话题，但只有少数企业能够真正从技术上实现。英伟达的Omniverse平台首次在一个共同的虚拟空间中实现了真正的协作式创新，这可能会改变几乎所有行业。”

到底怎么造假的？

数字人想要以假乱真，一定要做到细节丰富。

因为人脑专门有一套系统用于识别同类，有一点不对劲之处都会在几毫秒之内引起警觉。

所以要造假的老黄，得到摄影棚里拍上几千张各种角度的照片，通过一套3D扫描，把他脸上的每道褶子都采集成数据。

为了让效果更逼真，他那件拉风的 皮衣 还得单独拍。

用得到的数据对老黄做3D建模，为了方便后期编辑，先要把他的头发薅光！

具体到手指的细节，也需要非常仔细地调整：

建模完成好，下一步是让老黄动起来。

不过这里就不需要费时费力地进行手工 *** 作了， AI已经能够胜任 。

就像这样，用上最新的 Audio2Face 模型，AI可以随着语音播放自动调整模型的面部动作表情。

动作是没问题了，但是皮肤材质看起来还是不够好，和发布会上的效果没法比。

这就需要另一个AI，用一张老黄的照片就能匹配上动作合成到动画里去。

身体动作就不用老黄自己采集了，而是找来专业的 动作捕捉 演员，毕竟CEO肯定时间有限。

这样所有的前期准备工作就完成了，接下来是渲染。

看看这个自研的Omniverse RTX渲染器：

就真的是字面意义上的 实时光线追踪 ，移动视角，调整光线都立刻完成更新。

这背后具体用了多少块显卡英伟达倒是没具体说，总之是多GPU+云计算才能搞定。

这场虚拟发布会，总共有 34 个3D美术师和 15 个软件研究人员参与。

他们一共做了 21个版本的数字老黄 ，从中选出最像的那个，做出了这场精彩的发布会。

还真是把全世界都骗过了。

元宇宙已来！

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9月20日，由工业和信息化部主办，中国信息通信研究院、5G应用产业方阵、IMT-2020（5G）推进组和中国通信标准化协会共同承办的第三届“绽放杯”5G应用征集大赛（以下简称大赛）在重庆精彩落幕。大赛于2020年6月6日启动，经过3个多月的项目征集，共收到4289个参赛项目。经过区域赛和专题赛遴选以及全国赛复赛、决赛选拔，评选出一等奖10名、二等奖20名、三等奖30名、优秀奖120名，评审结果经大赛组委会复核确认，现将获奖名单公布如下：

一、一等奖（10 名，排名不分先后）：

1 常州市精研 科技 5G+智慧工厂（精研 科技 5G+智慧工厂项目）

2 5G煤矿井下专网项目

3 5G SA+MEC商业综合体云XR数字孪生平台

4 安全自主可控助力5G智能电网应用推广

5 基于5G监测和AI控制的瑞金智能机器人康复港建设

6 宝钢湛江钢铁5G智慧钢厂

7 云南神火铝业5G边缘云有色金属智慧工厂应用

8 招商港口5G智慧港口项目

9 焦煤集团千业水泥5G绿色无人矿山

10基于5G MEC的分布式通用机器视觉平台

二、二等奖（20 名，排名不分先后）：

1 5G媒体虚拟专网及多场景应用

2 基于边缘云的星火有机硅5G智慧工厂应用

3 南南铝5G智慧工厂

4 广州地铁5G+智慧地铁项目

5 实践5G LAN虚拟专网，构建彩电制造协作示范产业园

6 海尔基于5G虚拟专网的示范园区解决方案

7 5G智慧医疗解决方案

8 5G智慧园区中台助力高端能源装备智能制造与智慧服务

9 5G云网融合赋能矿山园区新生态

10基于5G的疫情防控常态化城市治理与公共服务体系创新应用

11深圳市福田区医联体5G+MEC智慧医疗项目

125G智慧防疫指挥管控系统

13打造“标准统一、国内领先”的5G安全测评方案

145G+综合性工业互联网平台

15联塑工业园5G+智能制造应用项目

165G+心脑血管疾病互联网诊疗与康复管理平台

17电力行业5G+影像智能监控功能提升项目

18基于端边云协同的“5G+AI视频”工业园区——空中客车(天津)总装公司项目

19智慧金融5G消息

20哈勃云5G+服装柔性制造

三、三等奖（30 名，排名不分先后）：

1 5G在智慧核电中的创新应用

2 海南移动海洋牧场5G应用示范项目

3 昆船5G+AGV智慧物流全场景应用

4 5G赋能智能电网，构建5G行业专网先行示范区

5 传化集团5G智慧化工厂车间

6 矿用高可靠5G专网系统及其应用

7 海航技术5G+AR辅助飞机维修项目

8 5G导盲镜-基于5G和人工智能的视觉障碍辅助系统

9 基于5G+的智慧矿山

105G智慧疫情防控

11柳钢5G+智慧工厂亿元级标杆应用落地项目

12基于5G物联的智慧护理应用--上海九院“九心”病区实践 探索

13茂名石化5G智能工厂项目

14中山大学孙逸仙纪念医院5G院前急救项目

15杭机股份5G+高精磨床云智造项目

165G赋能 科技 物流构筑电商智慧零售创新示范项目

175G智能无人仓端边云协同及创新应用示范

18苏州亨通光电5G+智慧工业园区

19基于5G通讯的察打一体化消防无人机

20冬奥5G智慧场馆媒体专网及智慧观赛应用

215G+智能矿山

225G赋能 汽车 行业实现智能制造、敏捷制造及智能运维解决方案

23基于5G和边缘计算技术的复合材料AI视觉检测项目设计与实现

24基于5G无人船的水体监测项目

25徐圩新区增量配电网5G智慧电网项目

26基于5G的智慧城市AR+AI管理

27基于5G的智慧港口建设示范应用项目

28桐庐莪山全国少数民族5G示范应用第一乡

29车联网5G V2X城市级示范项目

30爱立信熊猫5G智慧工厂项目

四、优秀奖（120 名，排名不分先后）：

1 全球首张5G SA警务切片专网

2 苏州罗博特科基于5G边缘计算的智能柔性生产

3 5G混合现实远程协同系统在工业中的应用

4 基于5G的远程驾驶和V2X车路协同示范项目

5 5G电力地空一体化解决方案

6 佛山市中医院5G城市应急救援系统项目

7 基于5G专网+BSN区块链架构的后勤诊疗一体化管理服务系统

8 700MHz 5G专网在智能配电网中的应用

9 5G赋能，AI注智，助力“批次为1”柔性智能制造

10基于5G网联无人机和MEC专网的协同河道识别应用

11面向抗疫救灾的5G敏捷应急解决方案

125G切片专网助力县域医共体数字化转型

13富士康5G复合AGV移动视觉检测项目

14基于5G网络的露天穿孔采掘运输设备远程智能系统研究与应用项目

155G+VR&MR肝胆外科应用

16基于5G+机器视觉的云端软件平台及产业化应用

175G通信技术在智慧警务中的应用

18基于5G MEC大型船舶智慧引航项目

19“米婆婆”智能工厂一5G专网切片和工业互联网标识在世界最大米酒制造企业的实践和应用

20基于5G车路协同的城市多场景智能车综合示范运营

215G防疫机器人项目

22中国（海南）南海博物馆5G创新应用

23爱柯迪5G数字化工厂项目

24基于5G的智能平板显示制造工厂

255G园区车路协同自动驾驶方案---五维时空与Sharing系列

26德清5G智慧出行项目

27基于5G的中信重工离散制造“云工厂”

28基于5G SA专网＋北斗精确定位系统下的天津港“智慧港口云防疫”项目

295G+XR业务体验网络能力解决方案

30基于5G+MEC云化机器人的新时代智慧医院

31基于5G专网的智慧警务解决方案

325G+MEC构建的大数据智慧交警体系

33基于“5G+工业互联网”的无忧智能工厂项目

34石化企业基于5G及NB-IoT技术的智能化应用

35格力5G+工业互联网应用实践

36华润水泥5G+工业互联网千万级商用项目

37基于5G+工业互联网大数据集成技术的中节能光伏云平台

38安徽电信&马鞍山万达5G+MEC智慧商业综合体项目

39联通5G无人机电力自主巡检系统

40京东物流-5G加持数字孪生，赋能新型智能

415G+MEC工业级专网在钢铁企业生产园区的实景应用

42“慧送抗疫”：5G+V2X+MEC助力智能低速无人车

435G移动警务方舱智能车载终端及服务平台

44杭州武林银泰5G+MEC虚拟主播“银小泰”项目

455G智慧老旧小区改造

46全球5G智能制造商用标杆项目

47驻马店市中集华骏车辆有限公司智慧工厂

48福建省福州星网锐捷5G+智慧园区项目

495G环境下的AR增强现实技术的变电运检系统的研究与应用

50吉利5G+工业互联网VP试制工厂

51南宁市5G+智慧城管扬尘治理项目

525G全流程智能化系统在煤炭港口的创新应用

535G智慧场馆大脑

54高端工程机械制造中基于5G+MEC的机器视觉检测应用

555G+钢铁物流

56广东省交通运输厅5G+智慧出行交通运输平台

57华腾桐香猪肉生态牧场5G新零售

585G车路协同全出行链服务体系

59基于5G专网的智慧工地解决方案

605G架构下复合院区间影像大数据协同管理 探索

61基于5G技术的智慧特高压变电站场景应用

62基于5G无人机技术钢铁能源动力巡检智能系统

63基于5G云XR技术的智能互动博物馆

64新基建、新智能、新园区，基于云边协同的5G+工业互联网创新应用

655G实时渲染云平台

66东侨经济开发区5G湖滨智慧社区平台建设项目

67工业扁鹊：基于嵌入式AI芯片+5G的电机和轴承故障诊断和预测性维护

68基于5G群智技术的车路协同商用化服务

695G+宽窄巷子引领文旅新高地

70基于5G边缘云的智能生产应用

71基于散杂货港口的5G智能化应用

725G助力智慧港口、绿色港口建设

73基于5G的试飞基地组网与指挥监控

745G+智慧城市低空域全行业应用

75中国东方航空5G智慧航司应用解决方案

765G智慧军营平台

775G赋能河南智能电网应用

78山东省浪潮集团5G+智慧工厂项目

80中山七院基于5G专网的医疗数据智能训练平台

81柳州市云上潭中人民医院

82洛阳栾川钼业集团股份有限公司5G智能无人矿山

835G+开放式智慧高速车路协同云平台

84海澜集团5G+AI机器视觉示范项目

855G+智慧医疗物联网协同创新平台及行业应用

86基于5G的焊接全要素联网实时管控

87包钢白云鄂博铁矿（第一期）

885G+智慧城市应用（佛山顺德）

89广东深圳机场5G联合创新应用项目

90基于5G的邮政业寄递风险预警及安全监管平台

91基于5G专网的钢铁“JIT+C2M”智能配送系统（新一代基于IT-OT深度融合的 5G云边协同C2M智慧工厂）

92亚运场馆5G智慧工地项目

935G智慧医疗云网融合基础设施

945G+MEC智慧航空客舱应用

95基于5G+AI的普惠金融风险防控监管系统

965G+奥所未来城智慧建设项目

97面向家电制造行业的5G工业互联网应用及推广服务平台

98青岛港5G智慧港口应用项目

99基于“5G+”AI的特高压站房自动管控应用

100泰州兴达钢帘线5G智慧工厂项目

1015G+城市隧道智慧运维

102富通集团5G智慧工业园

103基于5G MCSN基站模型在阿里园区专网安全应用

1045G智慧博物馆

105非接触式5G远程全息协同系统助力疫情防控应用

106中国人保5G+VR风控平台

107郑煤机5G智慧工厂

1085G“智赣119”智慧消防大数据应用

109大和热磁基于5G SA网络的全连接工厂

110基于5G与云渲染XR的工业设备多人协同 *** 作与智能巡检辅助维修系统

111广州地铁5G+智慧地铁网络安全应用解决方案

112青岛银行5G智慧银行项目

113北京邮电大学5G智慧校园

114洞见 云聚 智享-基于5G云网协同的行业XR云平台

115世界智能交通大会5G车联网安全示范项目

116国家智能网联 汽车 （武汉）测试示范区

117福州物联网产业基地5G智能网联车路协同商用车示范验证与应用

118基于5G+MEC的 汽车 零部件智能工厂建设

119重庆万象城5G+MEC智慧商业综合体

1205G医疗专网与AI技术在黑龙江防疫工作中应用与实践

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