远程办公，指基于互联网、物联网、云计算等技术，通过第三方插件、软件、网站等工具，实现非本地办公，如在家办公、异地办公、移动办公等模式。

移动通信网络由无线接入网、传输网和核心网组成。无线接入网即基站，通过无线连接将用户终端连接到移动网络；传输网用于连接核心网与无线接入网，是负责承载数据传输的网络；核心网是移动通信网的中枢，负责整个移动通信网络的管理和控制。

作为起源最早的广告媒体，户外广告在市场需求转变、媒介更替和技术革新下不断发展，迎来新的活力。当前，户外广告正在经历从线下传统户外到数字化户外转型的变革阶段。进入移动互联网的后半场，随着互联网人口红利的减弱，场景数字化水平的提高以及城镇化规模的扩大，户外广告市场价值日益凸显。

机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制 造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要 标志。近年来，我国机器人产业快速发展，即便受到疫情影 响，2020 年我国工业机器人市场仍然为全球贡献了 40%左右 的份额，连续多年稳坐世界最大机器人消费国地位。持续高 涨的应用市场需求，有力拉动机器人产业技术创新、产品研 发、系统集成、人才培育及公共服务体系建设，为我国机器 人产业发展营造良好的生态环境。本报告旨在综合分析全球 和我国机器人产业发展趋势及特征，围绕产业的规模效益、 结构水平、创新能力、集聚情况和发展环境等方面，综合分 析评价长三角、珠三角、京津冀、东北、中部和西部全国六 大区域的机器人产业发展现状及水平，并围绕区域优势、核 心技术创新、人才培养、生态培育、对外合作、园区建设等 方面，归纳我国机器人产业趋势特征与潜在问题。在此基础 上，提出明确发展定位目标，加快自主创新步伐，推广重点 领域的应用普及，加速成果转移转化、标准制定、评测认证 等公共服务发展，拓宽投融资并加快人才培育，搭建开放式 共享平台等方面的发展建议。

项目特点及智能化设计思路：高端购物、休闲、娱乐环境中的智能化；酒店，商业，会所。智能化须与经营、物业管理方式相适应；设备多，能耗大，强调节能高效和能源监测；开放式大园区、板块分布复杂、水域多，超长距离室内停车场，人员引导、车位引导及安防设计难度大；强调成本意识，多方案比较优化，注重实用性。

智能制造是基于新一代信息技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管 理、服务等制造活动各个环节，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等 特征，旨在提高制造业质量、效益和核心竞争力的先进生产方式1。以人工智能、大 数据、云计算、物联网为代表的数字智能技术与传统产业深度融合既是未来趋势所在， 也是提升效率效益的必然选择。目前全球主要发达国家均提出了智能制造发展战略 计划，例如德国工业革命4.0、美国工业互联网发展计划、法国未来工业计划等等， 中国自2015 年起便发布了包括《中国制造2025》、《智能制造发展规划（2016-2020 年）》、《国家智能制造标准体系建设指南》等10 余项重要政策，支持智能制造发展。 趋势之下，诸多传统制造企业亦纷纷谋求向智能制造转型且成绩显著。

物联网是一个人们的愿景，是指任何传统设备通过互联网进行连接实现随机的互联互通。随着芯片设备的价格大跌，人们可以得到大量便宜、低能耗、易于连接的设备。随着带宽的增加、无线技术和移动网络的便利化，物联网 变得更加容易兜售。

加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。

·为什么关注汽车后市场？智能化趋势下，传统整车厂毛利受冲击，产业价值逐步后移。基于保有量及车龄的提升，车后市场规模仍将稳定增长，至2030年，规模预计达到12000亿欧元。细分领域看，移动互联改变了汽车金融，物联网时代或将深度影响汽修与汽配产业。一方面，多样化的选配需求以及多频次、专业化的汽修服务最为“刚需”；另一方面，汽车智能化飞速发展，汽车电子需求也正逐步提升。 ·节奏：智能化前装渗透提升，后装放量在即政策推进是汽车后市场发展最大的驱动力之一。海外市场，从环保、网联化到智能化推进，自03年起逐步对OBD系列相关装配进行强制要求；国内市场，与国外相近的政策布局且节奏更为密集，基于需求和占比的提升，汽车电子的增长量级更为可观。细化来看，汽配领域，在网联化和智能化的双重驱动下，以车载摄像头/TPMS芯片为代表的新型配装需求加速。当中，2019年全球车载摄像头市场规模达16.74亿美元，且后装开始放量；汽修领域，智能化检测需求提升，伴随造车新势力在维修服务上的持续加码，新一轮汽修设备升级来临

随着企业业务发展与技术成熟，企业面临海量增长的数据，结合大数据、人工智能物联网等技术，企业对数据的应用从监测、洞察逐步向决策迈进，进入了数据智能应用的时代。 传统企业面临多种数据应用的困境：内部数据孤岛现象严重，且数据碎片化，无法统一融合赋能业务；企业内部通常是IT部门负责处理和管理数据，业务部门无法直接使用数据，影响业务运营与规划；数据开发工作成本高，不同需求导致企业存在数据服务能力重复建设的问题等。 而数据中台能够实现数据汇聚、统一标准与口径，形成数据资产，进而为业务提供高效的数据服务；同时数据中台面向业务场景而建，将数据抽象封装成服务，能够实现数据的资产化、服务化，具有跨部门的普适性业务价值能力，赋能业务部门人员进行数据分析和数据应用；连接数据前台和后台，实现企业的数据开发能力的复用。因此，数据中台成为企业实现数据智能应用的核心。