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云网数据：利用人工智能和大数据，释放数据潜力 (云网数端)
引言
随着数字时代的飞速发展，数据已成为不可或缺的战略资产。企业、政府和其他组织都在寻求有效利用数据来获得竞争优势、改善决策并创造新的价值流。云网数据作为一家领先的数据智能解决方案提供商，通过利用人工智能（AI）和大数据，帮助客户释放数据的全部潜力。云网数据服务
云网数据提供一系列全面的数据智能服务，包括：数据采集与管理
- 从各种来源（如传感器、社交媒体和交易系统）收集和整合数据
- 通过数据清洗、去重和标准化确保数据的准确性和一致性
- 利用数据湖和数据仓库等技术存储和管理海量数据集
数据分析与建模
- 使用机器学习算法和统计技术对数据进行探索性分析和预测建模
- 开发机器学习和深度学习模型来识别模式、预测趋势和自动化决策
- 提供交互式仪表板和可视化工具，让用户轻松理解和利用分析结果
数据洞察与决策支持
- 将数据分析结果转化为有价值的洞察力，以指导决策制定
- 开发预测模型和分析工具，帮助企业预测市场趋势、优化运营并识别增长机会
- 为高层管理人员提供基于数据的报告和建议，以支持战略规划和运营决策
云网数据技术
云网数据利用尖端的AI和大数据技术来实现其数据智能解决方案：人工智能平台
- 集成了机器
云网端是什么意思？
云网端，是指云计算技术的快速发展，逐步形成的一个可以实现高效数据存储、处理、共享与服务的网络环境。 云网端利用互联网、大数据、人工智能等技术手段，让用户无需担心数据安全、存储空间等问题，实现数据在云端的自由传送和管理。 云网端的发展历程从最初的基础设施，向着应用服务发展，为各行业用户提供更丰富多彩的应用和数据服务。 随着物联网、5G等新技术的发展，云网端正逐渐向各个细分领域渗透。 如金融领域，云网端广泛应用于银行的交易与风控监管；医疗领域，广泛应用于医疗记录的管理与分析；智能家电领域，应用于设备之间互联互通等。 同时，云网端也在各个领域推广，为用户带来更新更好的服务体验。 将来，云网端还将进一步发展，推动各领域智能化、数据化和数字化建设的更深层次应用。 ：云网端发展所带来的挑战和应对之策使用云网端虽然便利，但也带来了一些风险，如数据泄露、数据安全问题等，给用户、企业、政府等带来了很多不可忽视的风险。 如何解决云网端的安全问题，成为业内研究的重点之一。 除了安全问题，云网端还会面临资源权益、标准规范等方面的问题。 为确保云网端的长久发展，需要政府制定相关标准和规范，同时参与者也应秉持开放合作、共建共享的原则，加强各方沟通，尽力应对云网端带来的挑战。
云网是什么
云网是一种基于云计算和网络技术的综合概念，可以简单理解为云计算与网络的结合体。
1、弹性扩展
云网可以根据实际需求动态分配计算和存储资源，实现弹性扩展，有效提高资源利用率和应用性能。
2、虚拟化技术
云网利用虚拟化技术将物理资源虚拟化为多个逻辑资源，使得资源的使用更加灵活和高效。
3、可靠性和容错性
云网采用分布式架构，具备高可用性和容错性，通过冗余备份和故障恢复机制，保证服务的持续可用性。
4、安全性
云网提供完善的安全措施，包括数据加密、身份认证、访问控制等，保护用户数据和信息的安全。
5、易用性和灵活性
云网通过统一的管理界面和API接口，提供简单易用的操作方式，用户可以根据需求自由选择和配置服务。
云网应用场景
1、企业内部应用
企业可以利用云网构建内部私有云，整合企业内部的IT资源，提高资源利用率和管理效率。同时，也可以根据业务需求灵活扩展资源，以满足不断变化的业务需求。
2、互联网应用
互联网公司可以利用云网搭建高效的分布式计算和存储系统，以应对大规模的用户请求和数据存储需求。这种应用场景常见于社交媒体、电子商务和在线视频等领域。
3、物联网应用
物联网设备需要连接大量的传感器、摄像头和其他设备，云网可以提供高效的连接和数据处理能力。这种应用场景常见于智能家居、智能交通和工业自动化等领域。
4、人工智能应用
人工智能需要进行大量的计算和数据处理，云网可以提供强大的计算和存储能力。这种应用场景常见于机器翻译、智能推荐和语音识别等领域。
大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系_什么是大数据,云计算和人工智能他们有哪些应用
给你解释一下这些术语：
云计算：就是个炒得很热的商业概念，其实说白了就是将计算任务转移到服务器端，用户只需要个显示器就行了，不过服务器的计算资源可以转包。当然，要想大规模商业化，这里还有些问题，特别是隐私保护问题。
大数据：说白了就是数据太多了。如今几兆的数据在20年前也是大数据。但如今所说的大数据特殊在哪呢？如今的问题是数据实在是太多了，这已经超过了传统计算机的处理能力（区别与量子计算机），所以对于大数据我们不得不用一些折衷的办法（比如数据挖掘），就是说没必要所有数据都需要精确管理，实际上有效数据很有限，用数据挖掘的方法把这些有限的知识提取出来就行了。·此外，数据抽样，数据压缩也是解决大数据问题的一些策略。
数据挖掘：从数据中提取潜在知识，这些知识可以描述或者预测数据的特性。有代表性的数据挖掘任务包括关联规则分析、数据分类、数据聚类等，这些你在任一本数据挖掘教材都可以了解。下面我说说和大数据的区别：数据挖掘只是大数据处理的一个方法。马云所说的大数据，或者如今商业领域所说的大数据，实际上指的就是数据挖掘，其实真正所谓大数据，或者Science杂志中提到的大数据，或者奥巴马提出的大数据发展战略，我的理解是，这些都远远大于数据挖掘的范畴，当然数据挖掘是其中很重要的一个方法。真正目的是如何将大数据进行有效管理。
机器学习：这个词很虚，泛指了一大类计算机算法。重点是学习这个词，如果想让计算机有效学习，目前绝大多数方法都采用了迭代的方法。所以在科研界，只要是采用了这种迭代并不断逼近的策略，一般都可以归到机器学习的范畴。此外，所谓学习，肯定要知道学什么，这就是所谓训练集，从训练集数据中计算机要学到其中的某个一般规律，然后用一些别的数据（即测试集）来看看学得好不好，之后才能用于实际应用。所以，选取合适的训练集也是个学问。
模式识别：意思就是模式的识别。模式多种多样，可以是语言，可以是图像，可以是事物一些有意义的模块，这些都算。所以总体来说，模式识别这个词我是觉得有点虚，倒是具体的人脸图像识别、声音识别等，这些倒是挺实在的。也许是我不太了解吧。
另外说说你的其他问题。
传统分析方法不包括数据挖掘。对于数据分析这块我不是很了解，不过可以肯定的是，传统分析都有一定的分析方向，比如我就想知道这两个商品的关联情况，那我查查数据库就行了。数据挖掘虽说有些历史，不过也挺时髦的，它是自动将那些关联程度大的商品告诉你，这期间不需要用户指定数据分析的具体对象。
如果想应对大数据时代，数据挖掘这门课是少不了的。此外对数据库，特别是并行数据库、分布式数据库，最好了解点。至于机器学习和模式识别，这些总的来说和数据挖掘关系不太大，除了一些特殊的领域外。
总之，概念挺热，但大数据还很不成熟，无论从研究上还是商业化上。我目前在作大数据背景下的算法研究，说实话，目前基本没有拓展性非常强的算法，所以未来大数据的发展方向，我也挺迷茫。
PS：将数据挖掘应用于商业，最最重要的就是如何确定挖掘角度，这需要你对具体应用的领域知识非常了解，需要你有非常敏锐的眼光。至于数据挖掘的具体算法，这些就交给我们专门搞研究的吧！（对算法的理解也很重要，这可以把算法拓展到你的应用领域）
如何理解云计算,大数据和人工智能三者间的关系
云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！
一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloudcomputing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。
人工智能与大数据怎样结合
人工智能需要有大数据支撑人工智能主要有三个分支：1.基于规则的人工智能；2.无规则，计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行智能处理的人工智能；3.基于神经元网络的一种深度学习。 基于规则的人工智能，在计算机内根据规定的语法结构录入规则，用这些规则进行智能处理，缺乏灵活性，不适合实用化。 因此，人工智能实际上的主流分支是后两者。 而后两者都是通过“计算机读取大量数据，提升人工智能本身的能力/精准度”。 如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。 由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。 同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。 大数据挖掘少不了人工智能技术大数据分为“结构化数据”与“非结构化数据”。 “结构化数据”是指企业的客户信息、经营数据、销售数据、库存数据等，存储于普通的数据库之中，专指可作为数据库进行管理的数据。 相反，“非结构化数据”是指不存储于数据库之中的，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。 目前，非结构化数据激增，企业数据的80％左右都是非结构化数据。 随着社交媒体的兴起，非结构化数据更是迎来了爆发式增长。 复杂、海量的数据通常被称为大数据。 但是，这些大数据的分析并不简单。 文本挖掘需要“自然语言处理”技术，图像与视频解析需要“图像解析技术”。 如今，“语音识别技术”也不可或缺。 这些都是传统意义上人工智能领域所研究的技术。
中兴通讯的“云网数智”分别都是啥意思？
中兴通讯提出的“云网数智”分别指代云计算、通讯信息网络、数字化、智能化。 “云”提供了随时随地的算力供给，支持各类数字化应用；“网”可以实现万物链接、信息交互；大“数据技术，可以实现各类数据贯通，乃至形成一个与物理世界对应的数字孪生；而人工智能技术，则在此基础上，可实现全面的高维感知、分析和决策。 “网、云、数、智”技术结合为一个有机的整体，做为数字基座，为数字化转型赋能，支撑数字经济、数字生活、数字治理所需的各类应用。
如何利用大数据和人工智能技术，提供智能的财务分析和预测能力？
利用大数据和人工智能技术，可以为企业提供智能的财务分析和预测能力，帮助企业更好地理解自己的财务状况和未来的发展趋势，为经营决策提供有力的支持。 使用 YonSuite 可以帮助企业实现智能的财务分析和预测能力，具体来说有以下几个方面：维稳，1)?????? 大数据分析：YonSuite 可以帮助企业收集和整合各种财务数据，包括财务报表、收支流水、供应链数据等，利用大数据分析技术，实现全面的财务数据分析。 通过 YonSuite 的大数据分析功能，您可以深入了解企业的财务状况，识别潜在的财务问题，为企业的经营决策提供有力的支持。 2)?????? 人工智能预测：YonSuite 可以利用人工智能技术进行财务预测，包括收入预测、成本预测、利润预测等，为企业的经营决策提供有力的支持。 通过 YonSuite 的人工智能预测功能，您可以预测未来的财务状况，提前采取相应的措施，规划未来的经营计划，提高企业的经营效率和效益。 3)?????? 智能报表分析：YonSuite 提供了智能报表分析功能，可以帮助企业快速、准确地分析各种财务报表，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。 通过 YonSuite 的智能报表分析功能，您可以深入了解财务报表的细节，识别潜在的财务问题，为企业的经营决策提供有力的支持。 YonSuite 提供了一系列强大的大数据和人工智能技术，可以帮助企业实现智能的财务分析和预测能力，包括大数据分析、人工智能预测、智能报表分析等。
如何利用大数据、人工智能等技术，实现企业数据的收集、分析和挖掘，为决策提供智能支持？
利用大数据、云计算、人工智能等技术，实现企业数据的收集、分析和挖掘，为决策提供智能支持，企业可以考虑以下几个方面：1)?????? 建立高效的数据采集和整合机制，通过各种手段获取各类数据，并对数据进行清洗、整合和存储。 2)?????? 利用云计算技术提供弹性的计算资源和存储空间，并实现数据的安全保护和随时访问。 3)?????? 利用人工智能技术进行数据分析和挖掘，以提取有价值的信息，并利用机器学习、深度学习等方法进行数据预测和优化。 4)?????? 利用可视化技术将分析结果呈现给决策者，并提供智能化的建议和方案。 对于上述解决方案来说使用用友YonSuite可以帮助企业解决问题。 YonSuite是基于YonBIP云原生架构，为成长型企业提供“营销、制造、采购、财务、供应链、税务、人力、办公、平台”融合一体，支持企业全球化经营、社会化商业的云服务包。 它可以为企业提供全面、灵活、安全的大数据解决方案。 用友YonSuite从以下几个方面来帮助解决：1)?????? 实现多源异构数据的快速接入、清洗、转换和加载；2)?????? 提供海量并行处理（MPP）数据库服务，支持多种类型的查询语言；3)?????? 提供多种类型的大数据分析服务，如流式分析、批量分析、交互式分析等；4)?????? 提供多种类型的人工智能服务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等；5)?????? 提供多种类型的可视化服务，如报表制作、仪表盘展示、图形绘制等
人工智能与大数据怎样结合
了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。 1、大数据大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。 大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。 目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。 2、人工智能人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。 人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。 3、大数据与人工智能大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。 在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。 目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。 从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。 总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。
关注2022智博会｜云网为基数智赋能，中国电信助推城市智慧升级
自2012年住建部发布《关于开展国家智慧城市试点工作的通知》开始，中国的智慧城市建设之路已走过了十年。 十年时间里，伴随移动互联网、AI、大数据、云场景化落地，不少城市展现发展新姿势，迎来智能化升级。 对于智慧城市，中国电信早有明确规划:将以完善城市感知为基础，串联城市每一个细胞单元;以加强建设城市平安工程为关键，维护保障城市运行和人民群众生命财产安全;以建设美好城市为核心，让城市更生态，更宜居;以打造未来城市为目标，推动城市智慧化升级，利用“数字孪生城市”技术，推动实体城市和数字虚拟城市同生共长。 数字道路、数字孪生、数字大脑、城市生命线......这些高科技概念正变得具象，成为现实。 中国电信充分发挥“物、网、云、数、智”融合资源优势，驱动新型智慧城市建设快速升级，不断开启智慧城市数字跃升之门。 云网筑基，夯实智慧城市底座5G时代，高质量网络体系成为智慧城市发展的重要基础。 中国电信建成全球首张、规模最大、网速最快的5GSA共享网络，5G基站超过78万站，网络覆盖全国所有城市、县城、发达乡镇。 建成全球最大的最大的NB-IoT网络，连接规模超1.6亿，是全球首个NB-IoT连接数破亿的运营商。 率先开展千兆光网升级，基本覆盖全国所有城市，依托光缆网建成全球规模最大的ROADM全光网络，以及覆盖国内300多个城市的政企OTN精品网。 中国电信打造的天地一体立体网络，构建智慧城市发展高速敏捷数字底座，后续将持续完善陆海空天全域的立体化、广覆盖、高性能网络布局。 随着数字基础设施从连接为主向云网融合的智能化综合性基础设施演进，中国电信充分发挥网的基础优势，把握云的发展方向，不断建设云网融合的信息基础设施。 经过几年的实践，已演进到云网融合3.0的新阶段，实现网络资源按云所需、网络调度随云而动、云网一体化部署，推动DC、网、算力、云、大数据、AI、安全、绿色等多要素聚合创新，为智慧城市建设构筑“云网融合”的全新数字底座。 目前，中国电信拥有794个数据中心，机架50万个，是中国最大的IDC服务提供商，正按照2+4+31+X+O进行部署，满足各类用户的需求，全面承接东数西算的落地实施。 在云网融合基础上，中国电信2021年底发布《中国电信新型智慧城市2.0白皮书》提出，依托“1+3+3+1”的标准范式打造新型智慧城市，通过中国电信物联网大感知平台以及数据、业务、技术三大中枢，为智慧城市夯实基础，持续赋能智慧城市建设。 白皮书显示，中国电信经过多年的研发和行业积累，储备了130多种基础算子、300多种专题模型、350多种行业模型，能够提供200多种算法服务，同时具备人工智能、大数据、以及云计算一体化融合能力，能够深入智慧城市应用场景，打造端到端的解决方案。 数智赋能，多维驱动智慧城市数字蝶变在智慧城市建设中，中国电信融合5G、物联网、AI、大数据等信息技术，依托城市泛在感知网、安全承载云和“聚数生智”的城市智慧管理平台，聚焦智慧城市建设八大重点，辐射城市治理、民生服务和产业发展三大应用领域场景，促进城市治理提质高效、民生服务便捷普惠、产业发展精准赋能。 在重庆铜梁，中国电信打造“市域社会治理平台”，平台集中了全区“雪亮工程”、安全生产、校园安保等2.3万个监控视频，接入公安、信访、应急、城管、民政等十几个职能部门信息数据，实现对属地人、地、事、物、情的统筹管理及调度，形成政府管理、民主协同、群众参与的“共建、共享、共治”新的治理体系。 在深圳，中国电信携手市南山区开展创新探索，基于5G政务专网、5G切片、5G短消息、CIM平台和IoT技术进行智能城市治理，满足百万级城市感知部件数据的安全接入，助力公务人员快速处理事务。 在第四届“绽放杯”5G应用征集大赛全国赛上，南山区 “5G赋能先行示范智能城市治理标杆”项目斩获全国赛一等奖。 在杭州，中国电信携手杭州市市场监督管理局打造了“明厨亮灶”，一道菜从清洗、加工到烹饪、上桌，全都清晰可见，实现了厨房透明化、操作可视化、监督实时化，让监管从政府一双“眼睛”变成群众的无数双“眼睛”，最大限度保证人民群众“舌尖上的安全”。 在上海，中国电信携手闵行开发区打造了“首个智云护航示范区”，聚焦园区的招商、企业服务、物业服务等场景，依托电信“5G+云网”综合能力和平台优势，助力园区智慧管理、安全运营、节能降耗，全面提升园区治理和城市现代化水平。 在重庆，中国电信携手渝中在解放碑商圈大力开展“智慧商圈”建设，依托电信5G和大数据建设3D可视化大数据平台，为商圈提供楼宇信息采集、精准智慧招商、线上消费引流等服务。 在北京，中国电信基于5G技术，助力房山政务中心实行远程办公，有需要的群众、企业足不出户就能获得 “面对面”服务引导和帮助。 目前中国电信已经为北京地区“一市八区”打造共十朵政务云，有力支撑政府上云、用数、赋智，切实提升了群众服务、政务处理的效率。 目前，中国电信智慧城市建设遍及全国31省，天翼云已承建20余个省级政务云平台，300余个地市级政务云平台，参与1000余座智慧城市建设，在政务、社会治理、汽车、卫健、交通物流等领域打造了多个标杆案例。 开放合作，共创共赢智慧城市新生态智慧城市建设是一项复杂的系统工程，并非一蹴而就 也不能单打独斗，中国电信通过建立智慧应用生态圈，携手合作伙伴共同提升智慧城市信息化水平。 5G赋能千行百业，开启智慧城市新时代。 中国电信2019年起成立5G产业创新联盟，聚合产业伙伴探索5G在优政、兴业、惠民等各维度的应用创新，目前5G产业创新联盟成员超过300家，智慧政务、智慧教育、智慧医疗、智慧社区、智慧旅游、智慧警务、智慧应急等5G应用场景已经渗透到城市发展的方方面面，大大提高智慧城市社会治理现代化、智能化、专业化水平。 衣食住行万物互联，构建智慧城市新蓝图。 中国电信天翼物联以天翼物联产业联盟、物联网实验室等创新生态为载体，不断做大做强物联网生态“朋友圈”，推动物联网产业链规模发展。 日前，天翼物联加入开源鸿蒙社区，将全面开放智慧城市蜂窝终端代码等技术资源与创新经验，深化CTWing OS与鸿蒙操作系统的对接，携手共同繁荣开源生态，赋能产业数字化和数字产业化。 云端赋能，智慧城市运转“更聪明”。 中国电信天翼云携手产业链共建开放共赢云生态，在日前结束的第五届数字中国建设峰会云生态大会上，中国电信推出了 “云创”和“云汇”两个计划，推动与合作伙伴在产业应用、云边应用和云端应用等方面更广泛、更深度的合作，应用于城市治理、惠民服务、产经融合、数字政府等海量场景。 智慧引领未来，城市提速发展。 中国电信将充分发挥云网融合优势，携手合作伙伴共同打造“普政、惠民、兴业”的新型智慧城市，助力中国智慧城市高质量建设和长远发展。
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