数字经济园区、数字产业园案例

目录

一、数字经济园区——杭州高新区

1、总体定位与规划结构

2、五大要素投入——资金、基础设施、人才、市场、环境

3、园区成效

4、未来目标

5、借鉴意义

二、数字产业园——深圳湾科技生态园

1、切入园区运营发展,助力打造全业态高新技术产业集群

2、科技赋能,智能化应用打造平安智慧园区

3、标准化管理,助力园区可持续发展

4、精细化服务,打造有温度的园区

三、数字产业园——杭州万劢德数字产业园


一、数字经济园区——杭州高新区

1、总体定位与规划结构

建设以高新技术产业为骨干,集教育、商贸、居住等功能为一体的高科技、多功能、园林化的科技新城,形成“一主三次、两带五轴、七片区”的用地布局结构。

2、五大要素投入——资金、基础设施、人才、市场、环境

通过设立产业扶持资金、配套项目资助、培育和鼓励各类企业发展、推进孵化器建设、完善区域金融体系等一系列经济发展政策,解决好企业发展各类问题,确保规划落到实处。

3、园区成效

收入:2018年,全区数字经济实现收入3070亿元,数字经济增加值占GDP比重为76.1%。

主体:2018年,新认定国家高新技术企业239家,共904家。

人才:2018年新引进各类人才30637人,增长15.06%,其中博士237人、硕士7717人,列全市第一。

产业:形成从芯片设计、传感器到物联网系统集成、大数据平台全产业链和技术体系。

4、未来目标

打造“九个一批”,即:集聚一批产业人才、培育一批产业集群、做强一批优势企业、突破一批“卡脖子”技术、建设一批平台载体、推进一批智慧应用、输出一批智造供给方案、创新一批制度政策供给、打造一批有影响力的会议会展品牌。

数字经济主营业务收入力争超4500亿元,数字经济核心产业增加值占GDP比重80%左右,研发投入占GDP比重保持在12%左右,拥有国家高新技术企业超1500家。

在探索智慧旅游的新纪元中,一个集科技、创新与服务于一体的整体解决方案正悄然改变着我们的旅行方式。智慧旅游,作为智慧城市的重要分支,旨在通过新一代信息技术,如云计算、大数据、物联网等,为游客、旅游企业及政府部门提供无缝对接、高效互动的旅游体验与管理模式。这一方案不仅重新定义了旅游行业的服务标准,更开启了旅游业数字化转型的新篇章。 智慧旅游的核心在于“以人为本”,它不仅仅关注技术的革新,更注重游客体验的提升。从游前的行程规划、信息查询,到游中的智能导航、个性化导览,再到游后的心情分享、服务评价,智慧旅游通过构建“一云多屏”的服务平台,让游客在旅游的全过程中都能享受到便捷、个性化的服务。例如,游客可以通过手机APP轻松定制专属行程,利用智能语音导览深入了解景点背后的故事,甚至通过三维GIS地图实现虚拟漫游,提前感受目的地的魅力。这些创新服务不仅增强了游客的参与感和满意度,也让旅游变得更加智能化、趣味化。 此外,智慧旅游还为旅游企业和政府部门带来了前所未有的管理变革。通过大数据分析,旅游企业能够精准把握市场动态,实现旅游产品的精准营销和个性化推荐,从而提升市场竞争力。而政府部门则能利用智慧旅游平台实现对旅游资源的科学规划和精细管理,提高监管效率和质量。例如,通过实时监控和数据分析,政府可以迅速应对旅游高峰期的客流压力,有效预防景区超载,保障游客安全。同时,智慧旅游还促进了跨行业、跨部门的数据共享与协同合作,为旅游业的可持续发展奠定了坚实基础。总之,智慧旅游以其独特的魅力和无限潜力,正引领着旅游业迈向一个更加智慧、便捷、高效的新时代。
内容概要:本文详细介绍了大模型的发展现状与未来趋势,尤其聚焦于DeepSeek这一创新应用。文章首先回顾了人工智能的定义、分类及其发展历程,指出从摩尔定律到知识密度提升的转变,强调了大模型知识密度的重要性。随后,文章深入探讨了DeepSeek的发展路径及其核心价值,包括其推理模型、思维链技术的应用及局限性。此外,文章展示了DeepSeek在多个行业的应用场景,如智能客服、医疗、金融等,并分析了DeepSeek如何赋能个人发展,具体体现在公文写作、文档处理、知识搜索、论文写作等方面。最后,文章展望了大模型的发展趋势,如通用大模型与垂域大模型的协同发展,以及本地部署小模型成为主流应用渠道的趋势。 适合人群:对人工智能和大模型技术感兴趣的从业者、研究人员及希望利用DeepSeek提升工作效率的个人用户。 使用场景及目标:①了解大模型技术的最新进展和发展趋势;②掌握DeepSeek在不同领域的具体应用场景和操作方法;③学习如何通过DeepSeek提升个人在公文写作、文档处理、知识搜索、论文写作等方面的工作效率;④探索大模型在特定行业的应用潜力,如医疗、金融等领域。 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合实际案例,详细介绍了DeepSeek在各个场景下的应用方式,帮助读者更好地理解和应用大模型技术。同时,文章也指出了当前大模型技术面临的挑战,如模型的局限性和数据安全问题,鼓励读者关注技术的持续改进和发展。
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