2008年，IBM提出“智慧地球”，用新技术手段推动社会发展的理念迅速在全世界得到认同，并形成“智慧城市”发展理念； 2013年，我国设立了第一批智慧城市试点，引爆了智慧城市在中国的落地进程。

自2020年9月发布“We Transport”战略以来，腾讯利用大数据、5G、自动驾驶和车路协同等技术优势，面向智慧高速、智能网联、城市交通和智慧营运等业务赛道探索出了完整的解决方案，并协同生态合作伙伴落地了众多标杆案例。 此次《腾讯未来交通白皮书2.0》的发布，正是腾讯基于对新时代智慧交通的理解，沉淀过去一年的实践经验和技术迭代后，形成的面向交通全场景的最新战略规划。 强计算、全感知、慧决策、泛触达、可进化，是腾讯未来交通生命体的五大优势特征。通过对实时数据的融合，借助数字孪生构建时空一体的计算框架，实现对交通态势的实时监测。最后，通过多端、多网和多平台，将分析结果精准分发和反馈，助力交通系统高效运行、持续迭代。

以数据驱动及渠道融合为特征的新零售时代已然到 来。本文旨在探讨新零售时代下对中国供应链组织方 式及物流配送模式带来的深刻变化，并提出未来物流 服务提供商在整体竞争格局中所处的位置，帮助中国 物流企业在新零售的浪潮下明确自身角色定位并提前 构建相匹配的核心竞争力，把握新零售的制胜之道。

智慧城市的概念最早由IBM在2009年提出，后由全球各地政府及组织机构逐渐传播、扩充、演变。因智慧城市设计范围广泛、内容体系庞杂，目前还在不断发展完整之中，尚未形成统一的标准。前瞻认为，智慧城市是国家正大力推进的新型城镇化建设的方向，是城市信息化建设的高级阶段，本质是融合，通过物联网、云计算和大数据技术等智能信息技术的运用，将城市里分散的，各自为政的信息化系统整合起来。其具有感知化、物联化、共享化和智能化的特点。

中国领先实践将成为标杆 ·中国未来将打造国际上最为领先的数字城市项目 中国将成为数字城市知识输出国 ·中国未来应当汇集数字城市相关资料及实践经验供他国借鉴 ·全球一千多个数字城市项目中，超过50%在中国

在传统观念中，采矿业是公认的高难度、高风险 的资源类行业，长久以来，中国数以千万计的采 矿从业者用努力推动了中国工业的不断进步。随 着5G时代的来临，全球矿业正经历着一场新的智 慧革命。物联网、大数据、人工智能等技术和矿 山的结合越来越密切。智慧矿山将在降本提效， 采矿安全、生态环保等方面发挥重要作用。 2021年6月，中国自然资源局颁布《煤矿智能化 建设指南（2021年版）》，《智能矿山建设规范》 进入征求意见阶段，中国对于智能矿山的重视程 度逐渐增强，也对智能矿山的实施与运营给予规 范性指导。

区块链为智慧城市发展带来新机遇：新型ICT技术将驱动下智慧城市发展将迎来新的变革，在构建智慧城市过程中，我面面临着城市全域数据感知对城市数据采集与传输提出了更高要求、海量设备接入使得身份认证和通信安全成为智慧城市安全隐患、如何保护智慧城市采集数据的隐私等挑战与问题。区块链技术正在重塑社会信任，能够有效的解决对等多实体共享信任问题，给智慧城市发展带来新机遇。

信息通信能源是指保障信息通信网络正常运行的基础设施， 主要包含供电系统、机房环境、管理平台等，其智慧化应用是指 依托互联网、物联网、大数据、云计算等新技术对信息通信能源 的生产、存储和使用进行实时监测、数据分析和优化处理，并通 过数字化、网络化、智能化手段，实现能源在信息通信领域的安 全、高效、绿色、智慧应用。

人工智能能力正在成为智慧城市发展的新引黎。巨大的数据量、种类繁多的数据、价值极高的数据是智慧城市的数据特征，也为人工智能提供了丰富的数据资源。智慧城市的建设，先后经历的了信息化、数据化的阶段，目前正向人工智能方向驱动演变。结合顶层设计、解决方案、具体项目等，人工智能将在城市中不断落地，推动相关人才、技术及资金等方面的聚集。 人工智能在智慧城市中落地需要明确的应用路径。建设智慧城市是一项庞大、复杂的系统工程，需要互联网、物联网、人工智能、大数据、云计算、移动互联网等现代信息技术的有力支撑，人工智能需要结合各类技术成为城市基础平台设施。在落地应用场景中，目前来看安防、电信、金融、交通等行业相对较快，而零售、旅游、地产等行业相对落后。基于各类采集的数据，通过人工智能行业解决方案（Al+），推动计算机视觉、自然语言处理、消费机器人等，形成赋能行业创新的各类融合方案。 城市人工智能平台需要与一系列新技术与新模式共同发展推动。技术方面具体包括了，新一代无线网络、大数据技术、云计算、边缘计算等。商业模式方面，一方面要形成产业生态体系，另一方面要推动智能众筹智慧共享，形成外放多边的生态平台体系。

近年未 J 随着相关技木的飞速发展， 人工智能( art仆1cal 1ntelllgence, Al)在医疗领域中的应用也在快速的推广 J 包括医学影像 、临床决策支持、病例分析 ＼ 语言识别、药物挖掘、健顾管理、 病理学笞众多场景。随若医学数据集的扩培 ， 硬件设备的提升, Al 每法的不断优化改进， Al在医疗场景中的技术积累愈发成熟 ， 越来越多的Al研究开始落地于医疗领域。