西藏安防工程监理价格多少，目前国内大数据产业发展到什么地步了？
——以下数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，与大数据处理相关的大数据工程技术人员、数字化管理师等新职业应运而生。近年来，我国大数据行业飞速发展，但是其与实体经济的融合尚处于初期阶段，同时部分地区大数据应用还处于较落后状态，未来大数据的应用发展还有巨大的提升空间。
“政策+技术”强力推动，大数据行业迎来发展春天
近年来，一方面，在政策上，大数据的重要性明显提升，自2014年大数据被首次写入政府工作报告以来，大数据行业的政策热度不断攀升，习近平总书记更是明确提出推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全五大具体要求。
另一方面，在技术上，以分析类技术、事务处理技术和流通类技术为代表的大数据技术得到了快速的发展。以开源为主导、多种技术和架构并存的大数据技术架构体系已经初步形成。大数据技术的计算性能进一步提升，处理时延不断降低，硬件能力得到充分挖掘，与各种数据库的融合能力继续增强。
因此，在政策和技术的强力推动下，我国大数据行业得到了快速发展。从大数据行业的规模来看，2017年，我国大数据行业市场产值规模达4700亿元，规模增速进一步提高至30.6%，预计到2020年中国大数据行业市场产值规模将突破1万亿元。
此外，大数据的核心部分——软硬件产品市场规模增速更快。2017年，中国大数据软硬件产品市场产值规模达234亿元，同比增长了39.3%，预计到2020年，大数据核心产业市场规模将有望突破500亿元。可见，我国大数据行业增长高速发展，行业未来上升空间巨大。
大数据与实体经济加速融合，行业发展空间持续扩张
值得一提的是，大数据行业的发展所创造的价值更多的是体现在其与其他行业的融合发展上，通过对大数据的运用，为传统行业发展赋能。但总体来看，我国大数据行业与实体经济的融合还处于发展初期，未来还有巨大的提升空间。
一方面，目前，大数据与金融和政务行业之间的融合度较高，融合度分别为62%和57%；而大数据与交通、医疗、制造业和农业等行业的融度相对较低。另一方面，目前，大数据的融合应用还主要集中在营销分析、客户分析和内部运营管理等外围业务，在产品设计、产品生产、企业供应链管理等核心业务的渗透率程度还有待提高，大规模应用尚未展开。
此外，受经济发达程度、人才聚集程度和技术发展水平影响，大数据应用主要分布在北京、上海、广东、浙江等东部发达地区，中西部地区虽然市场需求较大，但发展水平仍较低。根据赛迪智库数据，广东省的大数据应用发展水平位居全国第一；北京、浙江、上海、江苏的大数据应用水平也位居全国前列；而西藏、青海、黑龙江等省市的大数据应用水平则仍处于落后状态，未来还有极大的提升空间。
总体而言，大数据与其他实体经济的融合发展是大势所趋，目前仍处于融合初期，且存在明显的区域不平衡特点。未来随着大数据技术与行业的加速发展，大数据在其他行业的深入应用必将为大数据行业的发展创造更大的发展空间。
武警和野战部队选哪个？
武警部队和野战部队有着本质的区别，要准确的做出选择，必须要了解二者的区别。
武警部队。武警部队的全称是中国人民武装警察部队，目前的武警部队有内卫部队、机动总队、海警总队等，之前的武警消防、森林、水电、黄金等部队在机构改革中已经整体移交相关职能部门。也就是说，如果选择武警的话只能是内卫部队、机动部队或者海警部队里的一种。
解放军野战部队。这里的野战部队就是中国人民解放军，包括陆军、海军、空军、火箭军和战略支援部队。五大兵种里又细分为各个小的专业，可以说野战部队的专业门类比武警部队的齐全。
从担负任务性质看二者的区别。武警部队主要担负执勤、处突、反恐怖、海上维权、抢险救援等任务，任务区域主要是在国内。解放军野战部队的任务主要是巩固国防、抵抗侵略、保卫祖国、参加国家建设事业。
从专业岗位看二者的区别。武警部队的专业岗位相对于解放军部队的专业来说要少，这也决定了武警部队的专业士官数量要少，而专业士官和个人的服役年限有很大关系。专业岗位多，专业士官的名额多，转为中高级士官的机会就大，在部队服役的时间就更长。所以，如果打算长期服役，解放军部队里的专业岗位多，比较适合。
从日常执行任务看二者的区别。武警部队的日常任务主要是警戒任务，少部分机动部队的任务是机动作战，相对比较轻松；而解放军野战部队的任务主要是训练，要熟练掌握各种专业武器装备的使用方法，要能够担负正常的作战任务，因为任务性质比武警部队的要重。
所以，通过对比二者的区别，如果想在部队长期发展，就选择解放军野战部队，如果想要轻松点就选择武警。坡陡上不去挂一档也上不去怎么办？
比这还陡的都遇到过，农村的道路，3米宽，狗打脚，上坡30米又狗打脚上坡，跑这些路，要车况好，经验丰富，借道时间多
智慧城市整体现状如何？
城市”这一概念自原始社会末期兴起，经过几千多年的发展与演变，始终围绕人、环境、信息等核心要素展开，逐步完善城市基础设施建设，优化城市内部空间结构。智慧城市作为现代化城市运行和治理的一种新模式与新理念，建立在完备的网络通信基础设施、海量的数据资源、多领域业务流程整合等信息化和数字化建设的基础上，是现代化城市发展进程的必然阶段。
什么是智慧城市?
“智慧城市”的参与者主要是政府和企业两大主体，但由于出发点和侧重点不同，目前尚无统一和明确的定义。小编认为：智慧城市是一种新理念和新模式，基于信息通信技术(ICT)，全面感知、分析、整合和处理城市生态系统中的各类信息，实现各系统间的互联互通，以及时对城市运营管理中的各类需求做出智能化响应和决策支持，优化城市资源调度，提升城市运行效率，提高市民生活质量。
智慧城市的网络通讯技术(ICT)架构自下而上包含五层，依次为：物联感知层、网络通信层、计算存储层、数据与服务融合层、智慧应用层，除基础架构外，还包含建设管理体系、安全保障体系和运维管理体系。
智慧城市的发展背景和整体现状?
城市发展至今已基本完成了基础设施建设，开始由外部建设向内部治理转变。一方面，伴随城镇化进程的加快，交通拥堵、环境污染等城市问题凸显;另一方面，伴随人民经济水平的提升，更加宜居、便捷、安全的城市生活成为人们的新追求；同时，在日益成熟的人工智能、大数据、云计算等技术推动下，智慧城市成功驶入城市建设轨道，并在政府的引领和企业的支持下取得快速发展。
自住建部2012年底启动国家智慧城市试点项目以来，我国智慧城市试点数量持续增加，截至2016年底该数量已接近600个，其中住建部公布的前三批国家智慧城市试点数量合计达到290个。2019年是我国提出“新型智慧城市”的第四年，全国已有85%的地级以上城市启动了新型智慧城市指标数据的填报。
我国的智慧城市试点已基本覆盖全国各个省、市和自治区。已入选我国智慧城市试点的城市和地区大部分分布在黄渤海沿岸和长三角城市群。山东智慧城市试点数目多，为30个，其次为江苏28个，湖南位列第三，为22个。智慧城市试点东西部仍有较大差异，除澳门、香港、台湾外，智慧城市试点数目少的地区为西藏，仅有2个。
《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》中强调：智慧城市的建设必须以人为本、务实推进。智慧城市的发展要以“人”为核心，围绕其构建智慧城市生态。而围绕以用户为核心的我国智慧城市生态参与者主要包括管理者、应用开发商、系统集成商、服务运营商、第三方机构。
智慧城市的三大应用领域：智慧安防、智慧交通、智慧社区
在政策支持及基础设施完备的基础上，智慧城市的应用场景日益丰富，例如智慧安防、智慧交通、智慧社区、智慧商业、智慧旅游、智慧环保、智慧能源等。经研究发现智慧安防、智慧交通、智慧社区是目前智慧城市发展中需求高、落地快、技术与服务相对成熟的三大领域。
1、 智慧安防
自2015年起，安防行业逐渐引入AI技术，“智慧安防”一词开始进入大众视野。智慧安防突破传统安防的界限，进一步与IT、电信、建筑、环保、物业等多领域进行融合，围绕安全主题扩大产业内涵，呈现出优势互补、协同发展的“大安防”产业格局。
2、 智慧交通
交通是一个城市的核心动脉,也是智慧城市建设的重要组成部分。智慧交通作为一种新的服务体系，是在交通领域充分运用物联网、空间感知、云计算、移动互联网等新一代信息技术，对交通管理、交通运输、公众出行等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的空间范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。
3、 智慧社区
社区是城市的“细胞”，智慧社区作为智慧城市的重要组成部分，是社区管理的一种新模式和新形态，其以社区居民为服务核心，利用物联网、云计算、移动互联网等新一代信息通信技术的集成应用为居民提供安全、高效、舒适、便捷的居住环境，全面满足居民的生活和发展需求。
智慧社区涵盖社区内部和社区周边的各项服务，社区内主要包括智慧家庭、智慧物业、智慧照明、智慧安防、智慧停车等基础设施服务，社区周边主要包含智慧养老、智慧医疗、智慧教育、智慧零售、智慧金融、智慧家政、智慧能源等民生服务。
智慧城市发展的挑战和趋势
经过近十年的发展，智慧城市的建设模式以政府引领并投入大量资金，企业积极参与以提供技术和解决方案支撑为主。看似已成功驶入快车道的智慧城市建设，正面临着如何提升经济效益、保障信息安全、实现跨区跨级的信息共享的三大挑战。
展望未来，注重以人为本的“智慧社会”将成为我国智慧城市建设和发展的未来愿景。同时，随着企业所提供的技术越来越成熟，政府推动和建立统一的数据中心，并制定相关数据开放的法律体系，实现数据的跨部门共享。各领域的数据孤立将被打破，并逐渐走向融合。
除此之外，智慧城市建设并非只是运营一个小项目，其覆盖范围广、涉及领域多、项目规模大、资金投入高等特点都促使智慧城市建设需要多方参与才能完成，因此，政府组织、产业联盟、学研机构、技术/产品/运营服务商等大批智慧城市参与方互相合作，共同构建立体化的“系统集成/运营/服务+开放式物联网平台+大数据云平台+政企合作平台” 产业生态圈。
发表评论