3、工业：围绕社会数据、数字产业、智能制造、电子商务、惠普金融等数字经济，建立数据投资平台，开放市场准入，推动多元化资本，努力孵化龙头企业。
一方面，冠以「Web3 社交」项目鱼贯出，不仅包括内容平台、社交平台、即时通讯等单一应用项目，还包括社交媒体协议、资产数据协议、分散社交地图等基础设施底层协议，令人眼花缭乱；
第一步是数据测量，可分为两个主要部分。首先，在设备端，数据测量可以通过物联网数据测量和被动数据测量相结合，实现数据的测量和传输。其次，在网络边缘，数据测量采用众包数据测量和数据平台共享的方式，结合访问网络和骨干网络，实现数据访问和共享[16]。
2、 大数据分析和挖掘是大数据研究的核心技术之一，主要涉及数据预处理、特征工程、模型培训、模型评价、结果可视化等方面。通过对大量数据的深入分析，可以挖掘出有价值的信息和知识，为各行各业提供决策支持。大数据分析方法主要包括统计分析、机器学习、深度学习、自然语言处理等。
随着基础理论和技术手段的不断完善，新数字孪生概念不断涌现，但概念的基础仍然是模型和数据。因此，航空发动机的数字双胞胎可以定义为：利用可视化手段制作一组基于发动机运行的不同角度的数字模型，利用物理实体数据与虚拟模型之间的信息通信和数据集成分析，模拟实体发动机的功能、性能和变化趋势。其概念图如图2所示 所示。
一方面，智能通信能力的建设是智能通信产品的全球化。另一方面，应以AGI为基础，分析产品生产的特点，促进中国数据的全球化。随着互联网的发展，人类已经进入了大数据时代。智能传播时代是在其基础上深度集成和利用数据形成的，其基本科学规律不可违反。在智能传播产品日益平台化的前提下，生产多少内容产品只是一个方面，更重要的是生产多少数据可以用于智能计算。可以说，未来的数据量和数据质量直接关系到智能传播内容的水平和偏差。因此，以推动中国优质数据向国际流动为核心，通过推动智能传播背后的数据库建设，构建智能传播时代的新话语权。
此外，电子商务开箱机设备还可提供全过程可视化监控和数据统计功能。物流操作过程可以通过设备上的摄像头和传感器实时监控，数据可以记录和分析。这不仅有助于管理和优化物流过程，而且为企业制定更科学合理的运营策略提供准确的数据支持。同时，这些数据还可以为企业提供更准确的库存和销售预测，帮助企业合理分配和管理货物。
计算环境和平台概念为机器学习的民主化提供了必要的条件。机器学习工程师和数据科学家团队追求“技术着陆”信条，优先考虑业务问题。他们收集问题而不是技术需求。
