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OpenHarmony当前进展和未来趋势OpenHarmony是华为自主研发的开源操作系统，旨在构建一个统一的生态系统，实现跨设备、跨平台的全场景智能互联。
本文将介绍OpenHarmony当前的进展，并展望未来的发展趋势。
一、OpenHarmony当前进展1. 完善的技术架构：OpenHarmony采用了分布式架构，通过分层次的设计，实现了模块化的开发方式。
同时，引入了轻量级内核，提供高效的系统资源管理和调度能力。
2. 多设备支持：OpenHarmony支持多种设备，包括手机、平板电脑、智能手表、智能家居设备等。
它提供了一套统一的API接口，便于开发者在不同设备间共享代码，并实现快速的应用适配。
3. 强大的开发工具：OpenHarmony提供了一系列的开发工具，包括编译器、调试器、性能分析器等，帮助开发者快速进行应用开发和调试。
同时，它还提供了丰富的开发文档和示例代码，降低了开发门槛。
4. 丰富的应用生态：OpenHarmony积极扩大其应用生态系统。
目前已经与多家合作伙伴合作，推动各类应用在OpenHarmony上的迁移和开发，涵盖了教育、金融、医疗等多个领域。
二、OpenHarmony未来趋势1. 深度的生态整合：OpenHarmony将进一步加强与其他生态系统的整合，与其他开源项目进行深度的合作，共同推动开放、协作的发展模式。
通过与其他厂商的合作，OpenHarmony将拥有更多优质应用和服务，进一步丰富其生态系统。
2. 强化安全保护：随着智能设备的普及，安全问题变得尤为重要。
OpenHarmony将加强系统层面的安全保护，提供安全可靠的运行环境。
通过技术的创新和合作伙伴的支持，OpenHarmony将提供更可靠的安全性能，确保用户数据和隐私的安全。
3. 智能化的AI支持：人工智能是未来的发展趋势之一，OpenHarmony将深度融合AI技术，为用户提供智能化的服务和体验。
通过在OpenHarmony上集成先进的AI算法和模型，将实现更精准、高效的人机交互，进一步提升用户体验。
智能家居的生态链构建及运营策略研究计划第1章研究背景与意义 (3)1.1 智能家居行业概述 (3)1.2 智能家居生态链构建的重要性 (3)1.3 研究目的与意义 (4)第2章智能家居市场现状分析 (4)2.1 国内外市场发展概况 (4)2.2 市场规模与增长趋势 (4)2.3 行业竞争格局 (5)2.4 市场痛点与机遇 (5)第3章智能家居生态链构建理论 (6)3.1 生态链构建的基本原则 (6)3.1.1 系统性原则 (6)3.1.2 创新性原则 (6)3.1.3 开放性原则 (6)3.1.4 可持续发展原则 (6)3.2 核心环节与关键要素 (6)3.2.1 核心环节 (6)3.2.2 关键要素 (6)3.3 生态链构建模式分析 (7)3.3.1 硬件设备制造商主导模式 (7)3.3.2 互联网企业主导模式 (7)3.3.3 传统家电企业转型模式 (7)3.3.4 平台服务商主导模式 (7)3.3.5 跨界合作模式 (7)第4章核心技术及其发展趋势 (7)4.1 智能硬件技术 (7)4.2 人工智能技术 (8)4.3 大数据与云计算技术 (8)4.4 物联网技术 (8)第五章产品设计与创新 (9)5.1 产品设计理念 (9)5.2 产品线规划 (9)5.3 创新技术应用 (9)5.4 用户需求分析 (10)第6章合作伙伴与供应链管理 (10)6.1 合作伙伴选择策略 (10)6.2 供应链体系构建 (10)6.3 供应商关系管理 (11)6.4 质量控制与风险管理 (11)第7章市场推广与品牌建设 (11)7.1 市场定位与目标客户 (11)7.1.1 市场定位 (11)7.1.2 目标客户 (12)7.2 市场推广策略 (12)7.2.1 产品差异化 (12)7.2.2 渠道拓展 (12)7.2.3 市场活动 (12)7.2.4 公关传播 (12)7.3 品牌建设与传播 (12)7.3.1 品牌定位 (12)7.3.2 品牌形象 (12)7.3.3 品牌传播 (13)7.4 线上线下融合 (13)7.4.1 电商平台 (13)7.4.2 体验店 (13)7.4.3 跨界合作 (13)7.4.4 社区营销 (13)第8章销售渠道与客户服务 (13)8.1 销售渠道拓展 (13)8.1.1 线上渠道 (13)8.1.2 线下渠道 (13)8.1.3 跨界合作 (13)8.2 客户关系管理 (14)8.2.1 客户分类 (14)8.2.2 客户信息管理 (14)8.2.3 客户关怀 (14)8.3 用户体验优化 (14)8.3.1 产品设计优化 (14)8.3.2 服务流程优化 (14)8.3.3 用户反馈机制 (14)8.4 售后服务体系建设 (14)8.4.1 售后服务网络布局 (15)8.4.2 售后服务团队建设 (15)8.4.3 售后服务政策优化 (15)第9章运营策略与盈利模式 (15)9.1 运营战略规划 (15)9.1.1 市场定位 (15)9.1.2 产品策略 (15)9.1.3 市场推广策略 (15)9.1.4 服务策略 (15)9.2 盈利模式分析 (15)9.2.1 产品销售收入 (15)9.2.2 服务收入 (16)9.2.3 平台运营收入 (16)9.2.4 技术授权与输出 (16)9.3 成本控制与优化 (16)9.3.1 供应链管理 (16)9.3.2 生产成本控制 (16)9.3.3 研发成本控制 (16)9.3.4 营销成本控制 (16)9.4 数据分析与决策支持 (16)9.4.1 数据收集与整合 (16)9.4.2 用户行为分析 (16)9.4.3 运营数据监控 (16)9.4.4 决策支持系统 (16)第10章案例分析与未来展望 (17)10.1 国内外成功案例分析 (17)10.1.1 国内案例 (17)10.1.2 国外案例 (17)10.2 行业发展趋势与挑战 (17)10.2.1 发展趋势 (17)10.2.2 挑战 (17)10.3 发展机遇与政策建议 (18)10.3.1 发展机遇 (18)10.3.2 政策建议 (18)10.4 未来发展展望 (18)第1章研究背景与意义1.1 智能家居行业概述信息技术的飞速发展，互联网、物联网、大数据等新兴技术逐渐渗透到人们的日常生活中，智能家居应运而生。
人工智能在生态领域的应用研究1. 生态环境监测与评估：人工智能可以利用数据挖掘、模式识别和机器学习等技术，对大量的生态数据进行分析和处理。
通过监测和评估生态系统的状态和变化，可以及时预警和预测生态环境的恶化趋势，为保护生态环境提供科学依据。
2. 物种识别与数量估算：对于物种的识别和数量估算是生态学研究的重要任务之一，传统的方法需要大量的人力和时间投入。
而人工智能技术可以通过图像识别和声纹识别等技术，自动识别和分类不同物种，并利用统计学方法对物种的数量进行估算，大大提高了工作效率。
3. 生态系统模拟与预测：通过建立生态系统的模型，结合人工智能技术，可以模拟和预测生态系统的演变过程和响应机制。
这有助于我们更好地理解生态系统的复杂性和脆弱性，为生态系统的保护与管理提供决策支持。
4. 生态问题解决方案设计：人工智能可以帮助设计和优化生态问题的解决方案。
在生态修复领域，可以利用人工智能技术对土壤特性和植物相互作用等进行建模和优化，以实现生态系统的快速恢复和稳定。
5. 生态数据管理与共享：大规模的生态数据管理和共享是生态研究的难点之一。
人工智能技术可以帮助处理和管理大量的生态数据，提高数据的挖掘和共享效率，加速科学研究的进展。
虽然人工智能技术在生态领域的应用前景广阔，但也面临着一些挑战和问题。
数据质量和可靠性的问题、算法的可解释性和透明性、数据隐私和安全性等。
在推进人工智能在生态领域应用研究的过程中，需要加强数据采集与管理、算法优化与创新、法律法规与政策制定等多方面的工作。
人工智能技术在生态领域的应用研究为我们提供了更多的工具和方法，利用数据和模型分析等技术，可以更好地理解和管理生态系统，为生态保护和可持续发展提供科学支持。
相信随着技术的不断进步和研究的深入，人工智能在生态领域的应用将会取得更加令人瞩目的成果。
人工智能产业创新链产业链人才链深度融合的机理与路径研究篇一人工智能产业创新链、产业链、人才链深度融合的机理与路径研究一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界最热门、最具潜力的技术领域之一。
AI产业的迅猛发展不仅改变了我们的生活方式，还在推动经济增长、提升社会效率等方面发挥着越来越重要的作用。
然而，AI产业的健康、可持续发展离不开创新链、产业链和人才链的深度融合。
本文将对AI产业创新链、产业链、人才链深度融合的机理与路径进行深入研究，以期为AI产业的未来发展提供理论支持和实践指导。
二、AI产业创新链、产业链、人才链概述创新链：创新链是AI产业发展的核心驱动力，涵盖了技术研发、产品设计、市场开拓等环节。
创新链的构建需要企业、科研机构、高校等多方主体的共同参与，形成产学研用紧密结合的创新体系。
产业链：产业链是AI产业实现价值创造的基础，包括硬件设备制造、软件开发、应用服务等多个环节。
产业链的完善有助于降低生产成本、提高产品质量，进而提升整个产业的竞争力。
人才链：人才链是支撑AI产业发展的关键要素，涉及人才培养、引进、流动等环节。
建立健全人才链有助于提升AI产业的创新能力和发展潜力。
三、AI产业创新链、产业链、人才链深度融合的机理创新驱动机理：创新链通过不断推动技术研发和产品创新，为产业链提供源源不断的技术支持和产品升级动力，同时吸引和培养高素质人才，促进人才链的优化和升级。
协同增效机理：产业链上下游企业之间的紧密合作，有助于实现资源共享、优势互补，降低成本、提高效率，进而提升整个产业的竞争力。
同时，产业链的协同发展也为创新链提供了更多的应用场景和市场需求，推动了技术的不断进步。
人才支撑机理：人才链通过培养和引进高素质人才，为创新链和产业链提供强大的智力支持。
优秀的人才不仅能够推动技术创新和产业升级，还能在企业间形成良性竞争，促进整个产业的健康发展。
四、AI产业创新链、产业链、人才链深度融合的路径加强政策引导：政府应制定和完善相关政策，加大对AI产业的扶持力度，引导创新链、产业链和人才链的深度融合。
⼈⼯智能导论——⼈⼯智能的发展历史、现状及发展趋势初学者学习⼈⼯智能有时候需要了解⼀些背景知识，我从⽹上简单搜集总结了下分享给⼤家。
⼀、⼈⼯智能的发展历史 ⼈⼯智能的发展并⾮⼀帆风顺，总体呈“三起两落”趋势，如今算是迈进⼈⼯智能发展的新时代。
（1）梦的开始(1900--1956)。
1900年，希尔伯特在数学家⼤会上庄严的向全世界数学家宣布了23个未解的难题。
这23道难题中的第⼆个问题和第⼗个问题则和⼈⼯智能密切相关，并最终促进了计算机的发明。
图灵根据第⼗个问题构想出了图灵机，它是计算机的理论模型，圆满的刻画了机械化运算过程的含义，并最终为计算机的发明铺平了道路。
1954年，冯诺依曼完成了早期的计算机EDVAC的设计，并提出了“冯诺依曼体系结构”。
总的来说，图灵、哥德尔、冯诺依曼、维纳、克劳德⾹农等伟⼤的先驱者奠定了⼈⼯智能和计算机技术的基础。
（2）黄⾦时代(1956--1974)。
1965年，麦卡锡、明斯基等科学家举办的“达茅斯会议”，⾸次提出了“⼈⼯智能(Artificial Intelligence，简称AI)”这⼀概念，标志着⼈⼯智能学科的诞⽣。
其后，⼈⼯智能研究进⼊了20年的黄⾦时代，相继取得了⼀批令⼈瞩⽬的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起⼈⼯智能发展的第⼀个⾼潮。
在这个黄⾦时代⾥，约翰麦卡锡开发了LISP语⾳，成为以后⼏⼗年来⼈⼯智能领域最主要的编程语⾔；马⽂闵斯基对神经⽹络有了更深⼊的研究，也发现了简单神经⽹络的不⾜；多层神经⽹络、反向传播算法开始出现；专家系统也开始起步。
（3）第⼀次AI寒冬——反思发展(1974--1980)。
⼈⼯智能发展初期的突破性进展⼤⼤提升了⼈们对⼈⼯智能的期望，过度⾼估了科学技术的发展速度。
然⽽，接⼆连三的失败和预期⽬标的落空，使⼈⼯智能的发展⾛⼊低⾕。
1973年，莱特希尔关于⼈⼯智能的报告，拉开了⼈⼯智能寒冬序幕。
此后，科学界对⼈⼯智能进⾏了⼀轮深⼊的拷问，使AI的遭受到严厉的批评和对其实际价值的质疑。
中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）报告大纲观研报告网一、报告简介观研报告网发布的《中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。
更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。
本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
官网地址：/baogao/202302/624667.html报告价格：电子版: 7800元 纸介版：7800元 电子和纸介版: 8000订购电话: 400-007-6266 010-********电子邮箱: ********************联 系 人: 客服特别说明：本PDF目录为计算机程序生成，格式美观性可能有欠缺；实际报告排版规则、美观。
二、报告目录及图表目录一、前景良好，科技公司加大人工智能行业布局随着经济的发展以及科学技术的进步，人工智能技术加快与各行各业的的深度融合，不断涌现出新的市场需求与服务，人工智能行业整体向横向和纵向发展，发展前景良好。
行业内科技公司也积极研发人工智能新技术，推动行业健康有序发展。
2018-2022年，人工智能核心产业市场规模复合增长率为17.03%，市场规模不断扩大。
2022年市场规模增速放缓，受疫情影响明显，资本对人工智能关注热度略微下降，发展趋于理性。
随着科学技术的进步，以及产业结构调整的需求，未来人工智能产业有望迎来下一轮爆发。
资料来源：观研天下数据中心整理当下互联网的发展已经进入瓶颈期，人工智能有望成为科技公司新的增长点，深耕人工智能基础设施（AI通用技术平台和服务），服务于供给侧的to B产业，成为各大科技公司布局人工智能的主要策略。
未来人工智能行业的创新创业生态系统人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当今科技领域的热门话题，近年来发展迅猛，引起了广泛的关注和研究。
随着科技的不断进步和应用的广泛推广，人工智能行业的创新创业生态系统也日益完善和壮大。
本文将探讨未来人工智能行业的创新创业生态系统，并分析其对经济社会发展的影响。
一、人工智能行业的发展现状人工智能行业目前处于高速发展期，其应用领域包括但不限于医疗、金融、交通、教育等诸多领域。
随着大数据、云计算和物联网等技术的不断成熟，人工智能在各领域的应用越来越广泛，催生了一大批创新创业企业。
这些企业通过研发新技术、应用创新、商业模式创新等方式，推动了人工智能行业的进一步发展。
二、创新创业生态系统的构成创新创业生态系统是指由创业者、投资者、孵化器、政府等多方参与形成的一个由人工智能技术研发、应用创新、市场推广等环节组成的复杂网络结构。
它促进了优秀创新人才的充分发挥和资源的高效配置，提供了创新创业的平台和环境。
1. 创业者在人工智能行业中，创业者是推动行业发展的重要力量。
他们通过创业活动，运用人工智能技术满足市场需求，创造价值。
优秀的创业者具有敏锐的市场洞察力、创新思维和团队管理能力，同时也要具备科学技术知识和商业能力。
2. 投资者投资者在创新创业生态系统中扮演着关键的角色。
他们提供创业所需的资金支持，促进创业项目的孵化和发展。
除了传统的风险投资，一些大型科技公司也开始设立风险投资基金，加大对人工智能创业项目的投资力度。
3. 孵化器和加速器孵化器和加速器是为创新创业提供资源和服务的机构。
它们提供办公场地、导师指导、资金扶持、市场推广等一系列支持，帮助创业者渡过初创期的困难，加速项目的发展。
同时，孵化器和加速器也起到了资源整合和交流合作的作用，促进了行业内外的沟通与合作。
4. 政府政府作为社会管理者和服务提供者，在创新创业生态系统中扮演着重要角色。
它可以通过政策扶持、资源整合、法律监管等方式，为创新创业提供有利环境和支持条件。
AI全球生态系统的发展趋势第一章：引言自进入21世纪以来，人工智能（AI）已经取得了显著的进步。
AI已经广泛应用于金融、医疗、制造业等行业，改变了现有的商业模式和产业体系。
AI在推动全球数字化进程中发挥了重要的作用。
第二章：AI全球生态系统的发展概述AI生态系统是指由AI建立的生态网络，其中涉及到技术、资本、人才、数据等要素。
AI生态系统的发展需要有良好的产业生态环境，该环境应该包括政策支持、技术创新、资本支持和人才引进等方面。
近年来，全球AI生态系统发展呈现出以下几个趋势：1. 产业创新：AI已经成为新一轮产业革命的重要驱动力。
一些国际大型科技公司已经开始在AI领域投入巨资，并计划进一步扩大其市场份额。
2. 科技革新：AI的技术应用正在不断扩展。
包括深度学习技术、自然语言处理技术、机器人控制技术等在内的AI技术正在不断成熟和发展，持续推动着AI的普及和发展。
3. 产业生态建设：一些国家在AI领域的研究和发展取得了显著的进展。
这些国家正致力于建立具有国际竞争力的AI产业生态链。
4. 跨界融合：AI领域融合其他领域越来越多，如AI+医疗、AI+金融和AI+零售等。
AI与其他行业的融合已经打破了传统行业之间的壁垒，推动了经济全球化进程。
5. 国际合作：AI研究和发展已经成为国际合作的焦点，整个AI生态系统愈来愈偏向国际化。
国际合作能够解决AI技术发展的局限性，促进业务转型和创新。
第三章：AI生态系统的发展阶段及其特点AI生态系统的发展呈现出不同的阶段，因此每个阶段所拥有的特点也不尽相同。
1. 初创阶段：在此阶段，AI技术的研发初期起步。
大多数的AI技术基于数据挖掘、机器学习和深度学习。
2. 稳定阶段：在这个阶段，AI的技术应用逐渐成熟，能够覆盖更多的领域，并且通过集成AI工具和应用程序来实现更广泛的使用。
3. 融合阶段：在这个阶段，AI与其他技术的融合越来越广泛，AI的应用领域正在不断扩大，如AI+IoT、AI+大数据等。
空间智能产业发展趋势空间智能产业发展趋势在当今信息化的时代，空间智能产业正迅猛发展，成为推动经济增长的新引擎。
空间智能产业是指将空间技术与人工智能技术相结合，利用卫星、无人机等空间平台收集、处理和分析数据，为社会各个领域提供智能化的解决方案。
本文将从多个角度对空间智能产业的发展趋势进行探讨。
一、技术趋势1. 卫星技术进一步提升随着卫星技术的不断进步，卫星的重量、体积和成本都有了大幅度的降低。
这使得卫星的应用范围更为广泛，从传统的通信、气象等领域延伸到农业、环境保护、城市规划等新兴领域。
目前，越来越多的小型卫星开始进入市场，利用小型卫星网络实现全球覆盖，将大范围的数据高效地获取并传输到地面。
这给空间智能产业提供了更多的数据资源，为数据分析和人工智能算法的发展提供了基础。
2. 无人机技术成熟无人机技术在过去几年里得到了飞速发展。
无人机的机动性和灵活性使其成为空间智能产业的重要组成部分。
无人机在农业、物流、安全监控等领域有着广泛的应用。
在农业领域，无人机可以通过植保喷雾系统实现精准喷雾，提高农作物的产量；在物流领域，无人机可以实现快速的配送服务，提高效率；在安全监控领域，无人机可以巡航和监控困难地区，提供图像和视频数据。
随着无人机技术的不断成熟，其在空间智能产业中的作用将会越来越重要。
3. 人工智能技术的应用人工智能技术是空间智能产业的核心。
通过人工智能技术的应用，可以实现对海量数据的智能分析和处理，从而提高工作效率，优化资源配置，实现智能决策。
近年来，深度学习技术的突破为人工智能在空间智能产业中的应用提供了极大的帮助。
通过深度学习算法，可以实现图像与视频的自动识别和分析，从而实现目标检测、运动跟踪、行为分析等功能。
在农业领域，可以通过图像处理和深度学习算法，对农田进行土壤分析、病虫害预警等工作。
二、产业趋势1. 跨领域融合随着空间智能产业的发展，越来越多的行业开始将空间技术和人工智能技术应用到自己的领域中，形成了跨领域的融合态势。
智能交互生态系统设计与研究随着人工智能技术的日益成熟，越来越多的智能设备被广泛应用于生活和工作中。
然而，这些设备之间缺少有效的交互设计，造成用户体验的不便和提高用户的学习成本。
为了解决这个问题，智能交互生态系统被提出，并吸引了越来越多的关注和研究。
一、智能交互生态系统的定义和特点智能交互生态系统是一种可以自动调整、学习和适应用户需求的系统，由多个智能设备和软件组成，通过协同工作来提供全方位的服务。
智能交互生态系统的主要特点包括：1. 多设备互联：智能交互生态系统可以将各种设备和软件连接在一起，并完成各种任务的协同工作。
2. 智能判断和学习：通过机器学习和数据分析，智能交互生态系统可以生成智能判断和推荐，进一步提高设备的交互效率和用户体验。
3. 个性化需求满足：智能交互生态系统可以根据用户的偏好和需求，自动调整功能和系统设置，为不同的用户提供个性化服务。
二、智能交互生态系统的应用智能交互生态系统已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、智能医疗、智能制造、智能交通等。
1. 智能家居在智能家居领域，智能交互生态系统可以将多个智能设备连接在一起，并通过中心控制器统一管理和控制，实现智能家居的自动化和便利性。
2. 智能医疗在智能医疗领域，智能交互生态系统可以将医疗设备和医疗终端连接在一起，并通过云端数据分析和智能判断，实现医疗诊断和治疗的个性化和效率化。
3. 智能制造在智能制造领域，智能交互生态系统可以将不同的生产设备和工作流程连接在一起，并通过智能控制和协同作业，实现生产自动化和提高生产效率。
4. 智能交通在智能交通领域，智能交互生态系统可以将不同的交通工具和交通系统连接在一起，并通过智能控制和数据分析，实现交通的流畅和安全。
三、智能交互生态系统的设计与研究智能交互生态系统的设计和研究是一个跨学科的综合性课题，需要涉及到软件设计、硬件开发、数据分析、网络通信等多个领域。
目前，智能交互生态系统的设计和研究主要涵盖以下几个方面：1. 设计架构智能交互生态系统的设计需要考虑不同设备和软件之间的协同工作，包括通信协议的制定、数据传输的方式、智能交互流程的设计等方面。
智能生态系统的产业架构与趋势研究————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：智能生态系统的产业架构与趋势研究依据生态链的纵向层次和供应链的价值分配关系，本文提出了智能生态链的产业投资地图一、信息生态系统的构成与层次1.信息生态系统的构成信息生态系统指的是信息活动中各种要素的总称。
归纳起来，可以认为，信息生态系统由信息源、信息依附平台、信息主体三大要素组成（见图表1.1）。
（1）信息源既是信息生产的原料，也是产品。
一方面，信息早就存在于客观世界，包括自然信息和社会信息；另一方面，它是信息主体的劳动成果,通过信息反馈方式，对社会各种活动直接产生效用，进一步丰富信息资源。
（2）信息主体（聚合为“信息服务链”）是为了某种目的的生产信息的劳动者，包括原始信息生产者、信息分配者、信息消费者以及信息加工者或信息再生产者，以上信息主体的聚合便构成了“信息消费链”，从本质而言，信息消费的过程也是围绕以信息主体为核心的服务过程，所以，我们又将“信息食物链”定义为“信息服务链”。
信息服务链自上而下分为信息分解、信息生产、信息分配、和信息消费等四层，信息分解为信息生产指明方向，信息生产的内容通过信息分配传输到信息消费层，实现信息消费的目的，而信息分解通过数据挖掘发现信息消费的偏好和潜在需求，决定信息生产的方向。
（3）信息依附平台是信息源与信息主体间实现信息活动的技术实现工具，信息依附平台通过一系列的信息通信技术对声音、文字、图像、视频等数据和各种传感信号的信息进行收集、加工、存储、传递和利用，也是各级信息主体进行与之相匹配的信息活动的生产工具汇总，这些生产工具总称为“信息制造链”，信息制造链自上而下分为应用层、平台层、网络层和感知层（或终端层），分别实现信息挖掘与再生、信息存储与处理、信息交换与传输、信息获取与利用等功能。
2.信息生态系统的制造链与服务链的对应关系根据上面的分析，信息生态系统包含信息制造链和信息服务链，信息制造链自下而上分为感知层、网络层、平台层和应用层，而信息服务链自下而上分为信息消费、信息传输、信息处理和信息挖掘，分别实现信息采集与利用、信息交互与传输、信息存储与计算、信息挖掘与再生等功能（见图表1.2）。
感知层（用户体验）主要的任务是通过特定终端或智能设备实现用户信息采集，并按照特定程序反馈用户所需的内容或控制信号，实现硬件、软件、内容的一体化体验，达到用户体验价值最大化的目的。
网络层主要由无线接入系统（2G/3G/4G/5G）、固定宽带接入系统（DSL/HFC/FTTx）、传输网、数据通信网和核心网络共同构成，提供接入和宽带服务。
从长期趋势看，网络层日益成为公共服务体系的一部分。
平台层主要包括信息技术硬件平台，如计算服务器、存储服务器、路由器、交换机等，还有基础软件，如操作系统、数据库、虚拟化软件，以及企业可能使用的各种监控软件平台、软件开发环境等。
这一层提供信息存储和计算的能力，以及网络自动化管理等功能。
应用层包括特定业务的应用程序，相应的业务流程软件，以及数据分析与决策工具。
随着客户需求日益个性化，企业要保持业务流程与时俱进以顺应各种变革，那么灵活的、连续的资源重组和各企业的协作网络管理，只能通过精密的技术架构和相应的业务流程来进行管理。
同时，企业需求洞察消费行为和供应网络的变化，就需要大量数据分析工具的支持，分析能力是竞争前景和业务流程清晰度之间的桥梁，从而帮助决策者超越以往对管理直觉的依赖。
信息生态链的第二、三层倾向于标准化趋势，规模经济特征明显。
从长期趋势看，它们逐步向水电煤等公共服务体系演变，这些层级通常可以部分或全部交由第三方管理，企业再也不能依靠标准化的硬件系统、操作系统、中间件或数据库来实现差异化了。
信息生态链的差异化主要体现在第一层和第四层。
差异化的核心价值在于满足最终用户的核心关注点，企业用户关心的是如何解决企业“既能增长又能降低成本”的经营目标，而个人用户关心的是满足个性化体验价值的最大化。
二、智能生态系统的演变趋势1.智能革命的核心驱动力智能革命的三大技术驱动力分别来自于：a.智能人机交互技术的变革使得人和机器的互动交流成为可能，网络连接从人与人、人与物、物与物到万物互联，大数据的获取成为可能；b.网络的软件化、平台资源的虚拟化,网络效率大幅提高，信息传输和信息处理成本大幅降低，大数据的处理成本大幅降低；c.基于云计算、大数据之上的人工智能从量变到质变，推动信息演变成知识或决策。
（1）感知层的万物互联化：人与机器的交互革命。
从“键盘、触控”到“语音、手势识别、体感交互”，会带来新的智能硬件革命。
人机交互的终极目标是利用人们的日常技能与习惯进行交互，交互场所将从计算机面前扩展到人们生活的整个三维物理空间，交互方式适合于人们的习惯并且尽可能不分散用户对工作本身的关注。
人机交互的革命打开了人与人、人与物、物与物的之间互动交流的大门，海量数据的实时获取成为可能。
（2）网络层的扁平化：云计算与宽带网络的一体化融合，海量信息处理成本大幅降低。
为满足人机交互的实时性要求，网络的效率需要更高、带宽需要更快，网络需要变得更加规模化、低成本化，因此，未来的网络资源一定会共享。
网络资源包括：带宽资源（接入、速度、覆盖、时延等核心指标）、计算资源、存储资源，三种资源动态分配。
网络的软件化、硬件的虚拟化，最终导致云网融合，形成广义的网络——又称“云网一体化”。
（3）应用层的智能化：大数据与深度学习共同推动人工智能实现从量变到质量的进化。
大数据是深度学习的养料，巧妇难为无米之炊，没有大数据提供穷举的可能，深度学习的算法以及深度学习所需的神经网络就无法得到进一步的优化。
大数据具有数量大、多维度、速度快、真实性这四大特征。
以往人类无法通过“穷举”来把握一个事情的规律，只能采用“取样”来估计，或者通过观察用简单明了的函数来代表事物规律，但大数据让穷举的笨方法变成可能。
深度神经网络大大优化了机器学习的速度，使人工智能技术获得了突破性进展。
在此基础上，图像识别、语音识别、机器翻译等都取得了长足进步。
基于深度学习的人工智能和过去的人工智能原理不同，但与我们所了解的数据挖掘有着相似的逻辑：先得到结果，反向寻找模式。
这个过程被称为训练。
随着云计算、大数据、人工智能等技术的自身发展与变革，新一代的智能经济正沿着人与人、物与物、人与物的发展路径延伸和扩张，到最后万物皆联网，这将极大地推进互联网经济各类应用的产业变革快速深化，“泛互联网化”和“泛智能化”的产业变革将对生活方式、生产方式、社会关系、经济关系等方面产生重大变革。
2.构筑“云、管、端”的智能生态系统随着智能人机交互、移动宽带网络、云计算、大数据、人工智能等技术的发展和渗透，原信息生态系统的网络层和平台层倾向于标准化、虚拟化、融合化趋势，网络层和平台层最终会殊途同归、合二为一，演变成未来的广义网络，由此，原信息生态系统由四层演变成未来的“云、管、端”三层架构（见图表2.1）。
由“云、管、端”构筑的生态系统越来越接近一个生物有机体的特征，云是大脑，完成记忆、感知、识别、学习等能力；管是有机体的神经中枢和神经末梢，完成信息传输和交换；端是有机体的各个部位的器官和毛细血管，完成信息感知和控制行动等功能。
“云”位于生态系统的顶层,是指数以百万计的生物机器汇聚在一起的群体智能。
那些原本属于生命体特有却被成功移植到云端系统中的智能能够自我复制、自我管理、自我修复、自我学习和适度进化。
云端是汇聚信息的海洋，一个典型的趋势是工作负荷加速向云端的迁移。
“管”就是无所不在的网络渗透力。
随着光通信技术、移动通信技术和智能传感器的高度发展，网络渗透力一方面逐步从人体表皮渗透到器官、血液甚至组织等，另一方面逐步从人与人通信向人与物、物与物的连接扩张。
万物皆被连接，最终网络将广泛渗透到国民经济各企业各行业各产业各企业各机器的毛细血管当中。
“端”位于生态系统层级架构的底层，是一支由无数廉价的小芯片组成的大军，构成了感知网络，它们将位置和用途等信息直接向其云端汇报，这些芯片不是超级电脑，但凭借来自分布式的能力，当细如蝼蚁的单元聚集成群且彼此互联时，它们便升格为一种群体智力。
在物联网时代，万物皆被连接，“端”的含义可扩张到各类机器、工厂、公司、产业甚至经济实体。
端的主要功能实现信息感知和信息反馈以及行动控制等；同时，智能终端将具备日益丰富的感知能力和多模的联网能力，成为网络中的关键节点。
未来，智能终端会发展出基于手势、动作捕捉、自然语言等更加人性化的人机交互技术，不断改善用户的体验。
生物传感器、智能机器人成为端的主要趋势。
届时实现电影《阿凡达》中通过将自己的意识传输到另一个生命体而以一个全新的身份活在另一个世界中的情形将不再是科学幻想。
现代生态学之父，生物学家格利森认为，生态系统越复杂，它所能容纳的物种就越多。
生态系统越大，达到稳定所需要时间就越长，破坏它也就越困难。
智能生态系统的复杂程度最终取决于“云、管、端”一体化的融合深度与广度。
“云”的处理能力越强，各类端的感知能力越灵敏，网络渗透率越大越高效，智能生态系统的复杂程度就越高。
云的推动力和管的渗透力将共同撬起各类智能硬件系统以及各类商业应用和内容的无限市场前景。
三、智能生态链的产业投资地图1.智能生态链的产业投资框架（1）从功能实现看，智能生态系统是一个典型的闭环控制系统，应该包括信息获取与利用、信息交互与传输、信息存储与处理、信息挖掘与再生等四个环节。
从长期趋势而言，信息获取与控制将由各类带感知能力的终端或智能机器人完成，信息交互与传输、信息存储与处理将交由广义的网络来完成，信息挖掘与再生将交由基于云端智能来实现。
（2）从纵向产业架构看，智能生态链自下而上分为“端”、“管”、“云”的三层，依次对应为感知层、广义网络层、应用层。
（3）从横向产业架构看，无论“端“，或者“管”，还是“云”，均由制造链和服务链构成；而制造链的供应链自上而下包含核心标准与底层专利、产品设计与制造等环节等，服务链的供应链自上而下包含平台标准与运营、业务集成与服务提供等环节。
纵向按照智能生态系统的架构分为三层，横向按照产业的供应链关系分为四个环节，共同构成了智能生态链的产业投资地图（见图表3.1）。
2.智能生态链的创新层级分类根据创新种类的分类，信息制造链自上而下可分为原始创新和集成创新，服务链自上而下可分为模式创新和业务创新（如图表3.1）。
（1）原始创新的竞争优势在于技术垄断原始创新主要包括核心标准、核心专利发明、核心底层芯片、核心操作系统等方面创新，原始创新的门槛非常高，是典型的垄断经济。
智能生态链的原始创新主要体现在应用层的人工智能技术、网络层的智能网络技术、感知层的智能交互技术等方面，围绕人工智能方面的原始创新又包括数据挖掘、深度学习、类脑计算、量子计算等；智能网络技术主要包括通信网络标准、软件定义网络、硬件虚拟化技术、智能网络芯片、量子通信等；智能人机交互技术是人和机器信息交互的环节，主要包括终端操作系统、机器学习、智能处理器、核心芯片、核心传感器等方面。
