工业互联网平台背景下的工业大数据与智能制造
准备这个报告时，我开始准备了接近40 张。后来发现，说的多了反而不容易说清楚。于是决定干脆少几张。今天的话题其实就围绕这张图展开的：里面有我很多曾经的困惑。
这张图可以分成三个部分。左边讲的是相关技术的原理、思想是怎样的，讲这些技术为什么突然一下子突然发力——其实是有了经济潜力；右边讲的是创造经济价值的逻辑，就是技术要与业务场景结合、如何寻找或者创造这样的场景。中间这一部分就是工业互联网平台以及承载的相关技术。它的作用是把技术和业务连接起来，把原理体现出来、把潜力变现、是企业推进智能化的支撑技术。
如果没有这个支撑技术，再好的想法也难以落地。或者说，落地的代价太大、经济性不好。如果有了这个公共的支撑技术，就不要大家各自开发软件了，只要用公用的东西就行了。这样，小企业也有能力来用先进技术了。这个道理和淘宝平台其实是一样的。不过，这个平台承载的是企业自己的专有的知识、经验、诀窍等专用的“私货”，并连接人、机、物、数据等资源。这些“私货”可以自己用，也可以像商品一样“出售”、给别人提供服务。
我们先看图的左边这一部分。这部分回答一个困惑——这些技术为什么突然成了热点了？
大家可能都知道，最近几年出的新概念特别多：从工业 4.0、智能制造、大数据、CPS、工业互联网及其平台、人工智能、工业 APP ..... 这些概念让很多人觉得很悬，又怕赶不上潮流，于是就到各个地方去看很多文献、听专家报告。到头来还是似懂非懂。
我觉得呢，这些概念不应该特别难以理解。如果觉得难以理解，那是因为陷入了思维误区、把问题想复杂了。想复杂的原因大概有几种：第一种觉得这些概念是牛人提出来的、一定有很多的学问（很多是故弄玄虚）；第二个方面就是发现自己不知道怎么做，就以为自己不明白（其实是条件不够）；第三个方面是相近的概念太多了，脑袋都搞大了（本来就相近啊！）。
在我看来，这些概念其实很简单，确实是过去一些思想的延伸、相似或者相近是很自然的。我们要解释的是：为什么突然成为热点？
这些概念被热炒的原因，是因为技术条件发生了改变。换句话说，如果过去提出这些概念、却没法实现、只能是空想、至多是写写论文、做个样板。我常举控制论之父维纳的例子：维纳或许有CPS 的思想，但他的时代没有计算机和互联网、提出CPS 也只能停留在生物控制层面。在前几年，互联网不发达、难以实施掌控资源时，CPS 的概念几乎可以用计算机里面的“控制模型”来取
代。现在到了工业互联网（智能制造时代），问题变得复杂了，要把众多的模型组织起来，需要一个更加一般性的概念来说事。于是，就有了CPS。总之，没那么悬。
前面提到条件的改变。最重要的一个就是ICT 技术的进步：摩尔定律连续发展了 50 年，量变到质变了。这种变化常常被人提起来，以至于很多人习以为常、当成耳旁风了——其实，如果不是身在其中，有过经历、这种变化的真正意义却难以体会到。曾经有一位年轻博士问我：现在工业上的先进技术一点都不先进、我读书时研究得就比这个深。我就告诉他，理论方法虽然不新、但技术应用是新的啊。比如，20 年前，我博士毕业刚工作的时候，一个微分方程求解都没办法实时计算，更不用说CPS、实时图像处理了。所以，理论再好也不能用于实时管控、只能发发论文。
ICT 技术让技术成本大大降低。这让相关应用范围大大增加。30 年前的宝钢是中国最现代化的工业企业，那时搞信息集成的 100 台 PC 机，需要经过中央领导特批！有 ICT 技术的进步，现在一些小企业都有办法搞了。这就是所谓普遍性、一般性的意义。条件发生变化以后，很多技术搞起来就合算了。于是，概念一下子热起来了。当然，这只是潜力，要把潜力变现还不是那么容易。而这真是我们这代人要做的事情。
下面谈谈我对互联网本质的看法。互联网的本质作用很简单：人类可以通过空间限制获得信息、掌控资源。这句话很简单、很多人都说过类似的话。大家想想看：从雅虎、谷歌、淘宝、微信、滴滴等，这些东西其实都是这个道理啊！
于是问题就来了，为什么最近几年工业互联网才热起来呢？
要回答这个问题呢，就要知道科技发展有个规律：技术往往是从难度最低、收益最大、成本最低的地方产生，然后向难度高、收益相对较少的领域聚散。就像流水的规律一样。在我看来，现在红领制衣的技术，和 30 年前宝钢搞的按合同组织生产本质上差不多。现在很多所谓的创新，本质上就是技术扩散。比如，现在很多数字化设计的技术，就是从航天、航空、军工扩散过来的。而且，技术成本越低，越容易扩散。
我们看看，互联网的发展过程就会发现的确是难度越来越高的。最初普及的应用只是非实时地发普通的电子邮件，后来从非实时的交换到实时数据交换，从小数据到大数据，从单纯的信息交换到资金产权的交换等等。这里就不展开了。按照这个逻辑来说，工业互联网的应用一定是比较难的。但难在什么地方呢？
理解工业的本质特点：我常说一句话：确定性是工业人追求的目标。工业人追求安全、稳定、可靠。当外行看到技术的性能不断地突破极限（比如高铁越来越快）——其背后是在这种极限条件下解决了安全、稳定、可靠这些问题；而且背后这些工作量极大、难度极高！不理解这个，怎么能叫理解工业呢？有些“砖家”胆子特别大，啥都敢说，就是因为没在现场干过、没干过真正的难事，不了解这个道理。
现代工业系统对可靠稳定要求是非常高的。为什么呢？因为出现一点点的问题就有可能出现危及生命的大事故、会造成非常大的物质损失。这一点和个人消费品很不一样。举个例子：你花了 50 块钱买个杯子，如果杯子不好，至多损失 50 块钱。但是，如果你花 50 块钱给高铁买了一个零件，导致高铁事故：那损失是多少倍啊？所以，“损失放大”很要命。另外，工业技术的个性化很强、默会知识很多，这些都是普通商务活动没法比的。我们会发现搞工业的人往往比较踏实，有经验的人看起来往往胆小，其实都是环境和背景导致的性格。
工厂里面有一种说法：说的好不叫好，用的好才是好。把这句话翻译：单纯用信息描述工业技术是不够的！人们甚至不清楚自己需要什么，只能用实践来证明。所以，即便找到更便宜的，企业一般也不会随意更换供货商：怕出事啊！对互联网来说，这就糟糕了：即便用互联网把信息传过去，人家也不一定敢用。这就是工业特性约束互联网应用的原因。
事实上，工业互联网会把网上的联结对象（如较为封闭的机器）构成一个有机的系统、甚至是动态控制系统（后面有个例子），而不是像淘宝这样松散的、一对一的联系。所谓的系统，就会有“牵一发而动全身”的事情发生。所以，工业互联网对安全、稳定、可靠、实时性的要求更高。
工业互联网领域很多的事情都与这个道理相关。工信部原副部长杨学山说工业互联网姓“工”不姓“网”，工信部信软司安筱鹏副司长说工业互联网平台应用要解决“能力度量问题”。在我看来，就是这个道理。还有些实践表明，工业互联网不像淘宝这样 2C 的互联网，就是打不掉中间商！也是工业的特点造成的。
总结一下，工业界技术创新的特点是：先进技术在工业企业中能否应用，往往决定于稳定可靠性问题能否解决。打个比方说：车子能跑得快，往往不是车子性能决定的，而是车况和路况所决定、能够保证安全的速度是多快。大数据、智能制造、互联网的工业特色都能用这个道理解释。反映到实际工作中就是：理念先进技术不一定有用、但对安全、稳定、可靠有帮助的技术却往往用处很大。顺便说一句，不展开：这个道理能指导我们创新的方向。
我们现在再来谈一谈对智能的认识。《三体智能革命》中提出了智能的 20 字箴言：“状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升”。这 5 个要点中最近本的有三个，就是把感知、决策和执行三个过程统一起来。
我们知道，互联网是智能制造的重要推手。为什么呢？就是感知和控制资源的能力大大加强了！管控资源的能力加强，为什么会引发智能制造呢？我的逻辑是：管控的资源多了、问题就变得很复杂了，人忙不过来或者容易出错；这个时候，必须要计算机来代替他人决策——注意，我的逻辑是：必要性增加了，而不是技术可行性改变了。
反之，如果问题简单的话，没必要上这些高大上的概念和系统，企业干“高射炮打蚊子”的事情是不划算的。按照智能制造（smart manufacture）的含义，钢铁行业很早就具备了基本特征。那时候，日本人就对我们说：“100万吨产量的时候，靠人管得过来；600 万吨的时候，没有计算机就管不过来了！” 所以，智能制造是人们不得不把任务交给计算机来完成的。这个时候才有意思。
注意提醒一下刚才说过的逻辑：问题复杂到人没法干，这是负面问题。智能化相关概念，是解决负面问题的！解决负面问题，才有价值。当然，这些负面问题是企业“自找”的：为了更好地满足用户需求。
让我们的感知和执行能力大大拓展了，能干什么呢？我把它总结成了六个字，就是“协同、共享、重用”。这六个字针对各种资源，包括物质资源知识资源，公司内部和外部的资源，人、设备和数据的资源等等。这六个字，既让问题变得复杂，但另一面是能更有效地创造价值，并实现智能制造快速响应的要求。
这个图上，手和眼睛代表互联网带来的感知和执行能力，而脑袋代表计算机的自动决策。要自动决策、体现智能需要知识。对智能化来说，知识这个东西非常重要、是关键所在。有人说大数据很重要，我却觉得：外面看是大数据、里面看其实是大知识。下一页会深入展开。
另外说明一下：要实现这个逻辑呢，需要做很多事情，包括 ICT 技术之外的事情，如物质条件的准备、组织流程改革、商业模式创新、设备更新换代等等。所以，推进智能制造被称为两化的“深度融合”。我甚至认为，真正的智能制造首先是生产关系的变革。很多企业觉得难，就是这个原因：改变生产关系，关键在领导！
人工智能最近很热。智能制造（Smart Manufacture）和人工智能(AI)有联系，也是有重大区别的。由于时间关系，这里只简单说几句。
我经常给人家打一个比方，工厂里的智能主要是“吴淑珍式的智能”。吴淑珍是中国台湾地区前领导人陈水扁的夫人，内线炒股发财：陈水扁的亲信告诉她哪个股票要涨，她就去买、买了就赚。我把“吴淑珍式的智能”表述为“准确及时的信息+简单的推理”。这种智能不像巴菲特炒股，是“模糊的信息+复杂的推理”。
工业过程智能更多的是“吴淑珍式的智能”而不是“巴菲特式的智能”，为什么是这种呢？
要回答这个问题，还要回到工业的特点说事：人的随意性很强，是工业中不确定性的一个重要来源。所以，工厂里一般要求工人进行标准化操作、抑制随意发挥，在什么场景下做什么样的事情，是有明确规定的。
从程序员的角度说，“吴淑珍式的智能”用的知识其实就是一些“IF 语句”。这个听起来有点土，但本质就是这个。而且，这种提法不新鲜、不知道出现多少年了。专家系统理论中有个“学术化”的说法叫“产生式规则”，就是这个东西。20 年前我到北京培训一个所谓的人工智能软件，差不多就是这个东西。
我也曾经困惑：这个东西过去为什么用得少呢？现在想来，用得也不少，但直接编程更容易、似乎没必要用那么多专用语言和工具，来“杀鸡用牛刀”。现在为什么不一样了？因为问题复杂了、管理的知识多了、灵活性要求高了，实现的办法就要重新想一想了。我觉得，对于真正复杂的问题，还是要平台来解决。我给人讲创新，常常讲到简单的问题和复杂问题的处理方法不一样，量变到质变，就是这个道理。这里就不展开了。
我们现在再来看看大数据的本质。在我看来，大数据最根本的用途是产生有用的知识、特别是用于智能决策的知识。工业大数据真的有这个潜力！我们知道，人类一切的知识来源于历史，如果大数据能够广泛完整地记录历史发生的痕迹，人们有可能大数据中获得更多的知识。毕竟，在大数据背景下，人的记忆力远不及计算机。
当前，产生知识的“潜力”要转会为现实的“能力”，还需要有其他的前提。其中一个即所谓“样本=全体”。换一种说法就是：这个能力保证，你总能从历史数据中找到你想要的案例。在 GE 关于飞机发动机实时监控的著名案例中，一个重要的条件就是：一台发动机偶尔出现的故障，很可能在其他发动机上也出现过。诊断和处置的知识就可以直接利用。数据多了，这个前提就容易实现，即所谓：日光之下无新事。
在这个前提下，有一种思维方式特别重要，就是强调相关性。我觉得，这句话很多人理解的有问题、不到位。我的理解是：所谓强调相关性就是找相似的案例。找到这样的案例，直接去模仿就是了，而不必要按照科学的逻辑去思考。就好比我们用高德导航：走一条路要花多长时间，只要看看别人用了多长时间，而不是根据时间、速度来推算时间。我觉得，这未必就是排斥因果性，而是在一定场景和范围内，不需要知道因果性就可以了。这个差别很重要：因为工业大数据强调可靠性，常常需要因果来保证。
大数据还强调“混杂性”。在我看来，强调混杂性就是便于找到“相似的”一种保证。能够让我们能够从多个角度去分析知识、从而得到更加可靠的知识。我们知道，新一代人工智能最近很热。其背后的原因就是大数据智能可以支撑新一代智能制造范式。大数据能够让机器学习“学得好”、“学得对”、“学到本质”，甚至连一些人说不清楚的知识（如感性知识）机器都能自己学会。
我的这些观点不一定对，但不是无的放矢。我认为：工业大数据要用得好，就要设法根据业务的需求，从这个角度去准备数据，而不是有什么数据用什么数据。否则，大数据也可能成为大垃圾。我见过很多成功的案例，都是按照这个逻辑做的。即所谓“预则立、不预则废”。
顺便提一句：工业大数据追求确定性。这决定了其分析方法也有特殊性。特别不能把大数据当成“算命先生”、宣传有多神奇，这就和骗子差不多了。工业追求的是确定性，不是“神奇”这种小概率事件。
有人可能会说：你怎么不提大数据4V 的理论呢？说实话，我有点鄙视这种说法。或者说，至多是技术提供方关心的、不是应用技术的人所需要关心的。
现在，我们进入后半部分，再看第一张图的后半部分。做企业的都应该知道：企业采用先进技术的目的是为了获得经济效益。但不幸的是：人们常常发
现采用先进技术无法带来效益。比方说，提高自动化水平时，人减少了设备成本却高了，总体上不合算。再比如，推进智能化的时候，机器代替人决策，人的工作量少了，价值却没有增加。我们下面要聊的，就针对这种误区。
导致这种现象的原因，一般是是技术没有用到合适的地方、应用场景不对。IT 行业有句话很有名：要雪中送炭不要锦上添花。只有这样才能创造价值，否则可能就是资源浪费。怎样做到这一点呢？我们有位老领导说过一句很有意思的话：“用户决定价值。半杯水放在沙漠里可以救命，放在餐桌上就是垃圾”。所以，我们需要仔细研究技术的使用场景。下面我们给出几个中国企业的例子。
石家庄一家叫做天远的公司，业务是帮助人家监控各种运输设备（如集卡）。汽车出去了，老板不在身边，司机就可能干私活、偷油等等。用了互联网加上数据分析，老板就能时刻远程监控自己的车子。效益就来了。
过去，油田的工人需要在沙漠里面看着设备。远离城市和家人，工作条件非常差。后来，他们用互联网把信号传出来，几千号人就可以离开沙漠、在城镇里生活了。而且，更少的人可以看着更多的设备。对工人来说，生活更幸福了；对企业来说，劳动力成本可以降低了。
河南登封嵩山脚下有家叫做昊南的小公司，生产环保用的耐火材料的。企业虽小，但自动化程度相当高，缺乏设备维护的人才。他们把机器上的数据采集过来，存到计算机上。必要时直接通过互联网传给德国人，让他们决定怎么办，借用了外脑。
这几个例子告诉我们：互联网好的应用，一定与“距离远”有关。
上海有一家叫做优也的公司，是麦肯锡的专家出来创业的。公司最近做了一件事：把某钢企的、与煤气相关的设备联系起来，进行实时控制。让煤气的使用效率大大上升。这件事原理也很简单，但过去没有互联网，技术上就很难做到。过去实时控制回路限于一个设备范围，一般必须在车间里面。现在可以把隔着几公里的不同车间的设备串在一起、形成一个实时闭环控制系统。当然，他们还有个好的想法值得推荐：先算好可能有多少收益再去做，而这是咨询公司擅长的东西。类似地，还有号称“世界上第一家智能化钢厂”的美国大河公司，这里就不展开了。
上面这些场景或许比较特殊。中国有种比较普遍的场景：就是通过互联网提升企业的管理水平。
与发达国家相比，中国企业的管理是比较差的。我曾经调研过一家公司：管理问题导致的成本比企业的利润要高。原因有很多，比如人的素质问题、农业文化问题、私心私欲等。这样，管理的难度就很大。但是，利用互联网和大数据，领导就能够有效地管起来了。刚才说到优也公司的例子：据说系统经常给领导“打小报告”，操作工都不敢乱来了。天远公司的例子其实也有一样啊！
这几件事让我想起十年前我做政协委员时，参观一家豆腐厂：老板把摄像头装在车间里，工人的操作就规范多了、质量和成本都好了。这个例子很形象，但大数据和这个的道理是一样的。就是让互联网促进“透明化”、“扁平化”。这些管理理念，在互联网、大数据的背景下，容易做到了。
对于这种逻辑，一个常见的问题是：老板哪有时间看呢？对于这个问题，我有两个观点：
把历史过程完整地记录下来（形成大数据），即便老板不看，至少也“有据可查”；也能促进管理水平的提高。
在大数据的基础上，推进“智能化”（吴淑珍式的智能）：必要的时候自动推送给老板，让老板用少的注意力获得大的“关注力”。这就是用智能化提高管理效率啊！
实际上，实现这些功能都离不开工业 APP 和 PaaS 平台。我在后面会讲到这些内容。
对于某些管理上特别好的公司，可能真的难以找到好的场景。这时，要推进智能化的办法就是对企业进行转型升级。在我看来，提高自动化、智能化水平都属于转型升级：也就是未来的工作方式、场景、市场定位发生变化。
但这种转型升级一定要注意：一般不能仅仅考虑劳动力成本或者劳动量的降低，而要考虑到其他的附加价值。否则，先进技术在经济上可能不划算。比如，通过智能化改造，提高质量、降低成本、进军高端市场，提升设计研发或快速响应能力等等。具备这些能力的原因是：这些改造能够减少人的负面作用和干扰、让机器的反映比人更快，而不是仅仅代替人。
转型升级之后，新的场景就出现了。很多技术由原来的锦上添花变成了雪中送炭。上面这张图是我常说的逻辑：
通过互联网的应用，实现大范围的“协同、共享、重用”。这一方面会提高企业的快速响应能力，也会对技术提出挑战。比如，问题太复杂了、人忙不过来了！但这种挑战，恰恰就是智能化的动力啊！让机器去智能决策啊。当“智能决策”是“逼出来的”，一般就会产生价值了。
这些事还可以产生连锁反应：比如，人离开了生产现场，从事更富有创造性的“知识生产”，从而让人的生活更加美好等等。其实，技术的发展就是像一个“多米乐骨牌”：一件事推推动另外一个事情的发生，技术半步半步往前走，以至于“积跬步以至千里”，导致了工业革命。技术发展就是这样的规律。时间关系就不展开了。
智能化转型说起来容易，做起来是有点难的。如何推动呢？我想是有三类人写作来完成。
1、设计场景与目标。企业家的事。要看企业家的眼界。目标设定的好，会让技术有施展空间。但设定目标一般不需要深入的专业知识。
2、设计好推进步骤。靠总师能力，难点是战略规划。要点是让后续技术工作简单、便于操作、减少风险。
3、做好技术细节。这是科技人员的任务。战术级的难点在处置细节和风险，学术问题其实并不多。
我实践中体会到一种现象：优秀的企业家往往低学历、优秀的CIO 很多不是 IT 相关专业毕业的、好的技术往往少用先进的理论。上面三条大概可以解释这种怪事。
现在再谈谈对平台的看法。有个朋友说各种互联网平台的本质和淘宝差不多：就是促进连接。我觉得这句话是有道理的，但是要考虑工业的特点、工业的要求——怎样然更大家放心地用、更可靠地用。涉及到企业之间的关系时，要涉及更严格的标准、信用等方面的问题。这些方面，呼唤更多的创新——否则，工业互联网的应用就会限制在公司内部、走不出去；相当于企业内部为可靠性和信用背书。
我喜欢从经济性的角度看问题。平台重要的另外一个原因是涉及到成本和质量的问题。一家企业把平台建好，很多家企业都能用。这样，经济性就可以大大提高，小企业就有能力来用。这种共享不仅降低了成本，也可以通过重复使用减少平台的“BUG”、提高可靠性。
最近，工信部推一个工业APP 的事情。我觉得这件事非常好。在我看来，这就是要建立一个知识共享的平台。这件事意义非常大，但难度也非常大。需要在探索中逐步明确起来。这张图是几年前我对知识管理平台的一点设想，还非常不成熟。
伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：
所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。
工业大数据设备项目财务分析表 一、项目背景情况 当前，地区将进入以转型促发展的新阶段，工业发展仍处于大有 可为的战略机遇期，同时也将面临着发展环境复杂多变的严峻挑战， 加之生产要素瓶颈等制约，任务艰巨而紧迫。 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户 需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、 库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品 全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，其 以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业 大数据相关技术和应用。随着各国工业革新的推进、智能制造的发展，工业大数据行业得到快速发展。 工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。近年来，各国纷纷推动其工业发展的改革，德国工业4.0、美国工业互联网、中国制造，制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征 分析，以此创新发展、指导经营，推动工业智能化的发展。工业智能 化与工业大数据相互促进，其数据来源包含企业内部与外部及市场上
的相关数据，主要包含生产经营相关的业务数据、设备物联数据和外 部数据几个方面。 工业大数据是智能制造的关键技术，利用智能化的手段及数据服务，推动生产型制造向服务型制造转型，其在智能制造中有着广阔的 应用前景，在产品市场需求获取、产品研发、制造、运行、服务直至 报废回收的产品全生命周期过程中，工业大数据在智能化设计、生产、网络化协同制造、智能化服务、个性化定制等场景都发挥较大的作用。 随着工业化改革的发展，全球工业大数据的规模不断增加。截止 至2017年全球工业大数据的市场规模为201亿美元，当年全球大数据 市场规模为394亿元，工业大数据占全球大数据总规模超过50%，可见工业大数据已经成为全球大数据行业发展的主要的领域。未来，在以 德国为代表的工业4.0深化发展及其他国家智能制造的发展，预计 2020年全球工业大数据的市场规模为480亿美元，占大数据总规模的 比重约为60%。 《中国制造2025》提出推动了我国工业发展要向智能化的转变， 工业大数据成为行业发展的一个重要领域。据贵阳大数据交易所统计 资料显示，2017年我国工业大数据市场规模约为212元，较上年同比 增长41.3%，增速较快。按照国内工业数据化的发展及政策支持的推进，
大数据、人工智能与人类未来 从古代猿人到现代智人，从小型部落到特大城市，从物物交换到虚拟货币，人、社会、商业从没停止过演进的步伐。随着移动互联网、物联网、大数据、区块链、虚拟现实、人工智能、基因技术、纳米科技等新技术的层出不穷，一场以大数据和人工智能为代表的智能革命正在悄然发生，人、社会、商业又一次迎来了进化拐点。 未来人类进化的方向是什么？人工智能的发展将会给社会带来怎样的冲击？它会和人类和谐共处还是会取代人类？智能和意识如果可以分离，他们孰轻孰重？假使技术的发展使得人类大规模失业，我们到时该如何自处？在新技术的冲击下，未来商业形态又会向何处演化？ 一、人工智能与人类未来 《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利认为人类的发展已经来到了巨变的前夜。从四十亿年前地球上诞生生命直到今天，生命的演化都遵循着最基本的自然进化法则，所有的生命形态都在有机领域内变动。但是现在，人类第一次有可能改变这一生命模式，进入智能制造和设计的无机领域。 “随着大数据的不断积累以及计算能力的快速发展，未来人类可能会越来越多地将自身的决策权让位给无意识的算法，让算法替自己决定该买什么东西，应该接受什么治疗以及应该和谁结婚。当权威从
人类转移到算法的同时，人工智能也会将数十亿的人赶出就业市场，使得人类产生大规模失业。他以自动驾驶汽车以及精准化医疗为例，生动地展现了人类在和机器竞争工作过程中的优势和劣势。” 甚至，“一旦那些失业的人真的再无经济价值，无法为社会的繁荣做出任何卓有成效的贡献，他们便会沦为无用阶层。而到那时候，以政府为代表的精英阶层也许会在他们身上放弃投资医疗和教育，他们将被整个社会系统彻底抛弃。” 二、人工智能与社会以及商业的未来 每一次社会的转型都会带来机会与挑战。互联网和数据正在改变我们的时代，世界的主导力量正在由工业时代的资源品和资本，向数据经济时代的数据和算法演进。 商业进化是否也跟人类进化相似，99%的商业组织都会成为附庸或者无用？如果未来进化到中心化商业形态，由此引发的基于数据、技术和商业模式的垄断会比过去按照行业和地域划分的垄断对商业社会带来更大的影响。高度中心化的商业体系将大大降低整个商业系统的容错和纠错能力。而泛中心化的未来商业，是一个多中心且中心动态均衡化的商业形态，并指出未来商业组织的三点生存之道，即三I理论：独立（Independence）、融合(Integration)以及智能(Intelligence)。 与此同时，随着人工智能和生物技术的发展，社会阶层对于人工智能与人类的未来，以及对社会的影响，已经在人工智能领域研究长
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日
机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received
人工智能、云计算、大数据等新技术兴起，定位更重要 本文转载自《福布斯》2017 年11 月刊） 特约撰稿骆乐杰克?特劳特逝世前约半年，一代大师的毕生心血， 由他本人亲手创立的特劳特公司，被交托给了最信任的中国弟子邓德隆。特劳特伙伴公司，是全球领先的战略定位咨询公司之一，由“定位之父”杰克?特劳特先生创建。公司总部设在美国，在全球24 个国家和地区设有分部，由熟谙当地的合伙人及专家为企业提供战略定位咨询。 特劳特在全球广泛为包括IBM 、惠普、宝洁、西南航空、雀巢、苹果、通用电气、微软、沃尔玛等500 强企业客户服务，自2002 年进入中国市场以来，定位理论成功地影响了中国企业界，成为“企业家最值得一读的理论”之一，并成功培养 了瓜子二手车、东阿阿胶、加多宝等优秀企业案例。 2017“”黄金周前，最后一个工作日，一身深蓝色商务休 闲装，新任特劳特伙伴公司全球总裁邓德隆与《福布斯》进 行了交流。最近频繁的商务出差，和各种社交活动，丝毫没国最贵战略咨询公司的未来，他心中早已有了构想。 有在他脸上写下疲乏。侃侃而谈中，对于这家可能是目前 推动第三次生产力革命在邓德隆看来，特劳特的定位理论，
正从1.0 版本进入2.0 版本定位要从定位热潮，走入定 位绩效时代”。 杰克?特劳特的创举是发现了定位理论；然后用一生的时间，把这个理 论形成了非常完备的学科；再者是在各地找到了能 够掌握定位理论的专家，做广泛的传播和实践；发现-完善- 推广，这是定位1.0 时代的工作。 邓德隆口中的定位2.0 时代，一言以蔽之，就是“将定位热潮转化成定位绩效”。邓德隆打了一个比方，特劳特发明的“定位”，就像瓦特发明的蒸汽机，但是只停留在煤矿里抽水，际上对于人类的改变远 远不够。 站在巨人的肩膀上，作为学生的他，现在是要拿着“定位”这台蒸汽机，去推动纺纱、炼钢……他们要用定位这个理论，寻找“共同创业伙伴”企业，通过共创行业典范，树立一座座丰碑，改造一个个行业：瓜子二手车，加多宝，东阿阿胶，青花郎……最终每个行业都要打造出一个“行业典范”，蒸汽机一样最终推动工业革命。 我们最终的目标，最终的企图心，是用定位推动第三次生产力革命。”在邓德隆看来，定位理论完全具有这样的潜能，目前远远没有 释放。 为了实现“转化成定位绩效”这个战略目标，邓德隆将自己执掌的特劳特，重新定义成了共同创业的“伙伴公司”。 我们不是雇佣军”。邓德隆表示，特劳特不再是简单的咨询
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce 的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A.Reduce B. HashC.Clea nD.Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A.SparkSQL B. MllibC.GraphX D.SparkStreaming 4、在数据量一定的情况下,MapReduce 是一个线性可扩展模型,请问服务器数 量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长
B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习
8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B.OneNET C. 移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef 的Metadata 的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据
工业大数据驱动智能制造 随着产业互联网和智能制造时代的到来，工业大数据技术将成为制造业转型升级的重要引擎，是驱动研发设计、生产过程、管理经营、服务运维智能化的关键要素 5月5日15时19分，一架在后机身涂有象征天空蓝色和大地绿色的大型客机，潇洒稳健地降落在第四跑道上。这是一个历史性的时刻――它标志着中华民族百年的“大飞机梦”终于取得了历史性突破。而C919的下线以及首飞，不仅仅是一个产品的成功研制，更是一种新模式新体系――智能制造的实践检验。 2015年5月，国务院印发《中国制造2025》规划，部署全面推进实施制造强国战略。规划提出，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。 智能制造是一系列热点技术的总称，它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于研发、设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。 智能制造具有以智能工?S为载体、以关键制造环节智
能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征，其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。 C919大型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破，形成了我国大型客机发展的核心能力，其中就包括工业大数据技术。 中国商用飞机有限责任公司信息化中心主任王文捷介绍，大飞机一次飞行产生的数据量达到10个TB的量级，也就是说至少20台500G大硬盘的电脑才能装得下。而中国商飞公司，不仅要成功研制自主知识产权大飞机，还要成功运营大飞机制造商，从适航试飞到供应链管理，分分秒秒、日新月异的大数据堪称天量。 专家表示，设计图纸将成为过去，飞机完全是在数字世界里设计的，3D几何数据模型以数字模型的形式呈现飞机。数字化样机将含有制造所需的全部信息，不仅含有产品几何体，而且还含有制造产品所需的信息，比如材料、技术要求、包含的标准件、授权发布的文件等。在装配阶段，数字化装配技术将实现飞机装配建模、装配序列建模、装配路径规划和装配过程分析。 为此，中国商飞已经新合并成立信息化与管理创新部，并专门下设数据处，用数据驱动创新。如今，中国商飞建立起以零件号、版次、物料组等为基础的编码标准，给大大小
工业大数据如何成功推动智能制造发展 信息技术特别是互联网技术正在给传统工业发展方式带来颠覆性、革命性的影响。二维码、RFID、传感器、工控系统、物联网、ERP、CRM 等技术的广泛应用，推动工业企业实现生产流程各环节的互联互通，促进互联网与工业融合发展。但网络、通信、硬件设备等只是工业企业实现互联互通的基础，实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据,运用大数据技术对企业产生、拥有的海量数据进行挖掘，得到有作用的分析结果，智能制造才能得以实现。 多源数据的融合是实现互联网与工业融合创新的必要条件，而要实现对多种来源、多种类型海量数据的分析处理，以及复杂的数据关联关系挖掘，都需要有大数据的支撑。在大数据的驱动下，互联网与工业进一步深度融合，新模式、新业态层出不穷，产业模式、制造模式、商业模式正在重塑，企业、市场与用户的互动程度和范围得到扩展，企业与用户关系加速重构，生产周期从产品的设计、研发、制造、销售、服务等逐渐构成闭环。 创新研发设计模式实现个性化定制 实现定制化设计。企业通过互联网平台能够收集用户的个性化产品需求，也能获取到产品的交互和交易数据；挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，实现定制化设计，再依托柔性化的生产流程，就能为用户生产出量身定做的产品。例如，海尔集团沈阳冰箱工厂利用云将用户需求和生产过程无缝对接，用户个性化需求可直接发送到生产线上，实现定
制化生产。用户还可通过生产线上的上万个传感器随时查到自己冰箱的生产进程。目前，一条生产线可支持500多个型号的柔性化大规模定制，生产时间可以缩短到10秒一台。 利用大数据进行虚拟仿真。传统生产企业在测试、验证环节需要生产出实物来评测其性能等指标，成本随测试次数增加而不断提升。利用虚拟仿真技术，可以实现对原有研发设计环节过程的模拟、分析、评估、验证和优化，从而减少工程更改量，优化生产工艺，降低成本和能耗。长安福特采用虚拟仿真技术改良汽车设计环节，设计师带着3D眼镜能够看见最新设计的福特轿车，甚至还能够模拟坐进车内，感受内装是否符合心意。如果有任何不好的地方，设计师能够马上通过软件修改，减少了开发产品的次数，能够在短时间内完成更多的设计工作，更快地反映市场的需求。 建立先进生产体系实现智能化生产 提升车间管理水平。现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声等，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，一旦某个流程偏离了标准工艺，就会发出报警信号，快速地发现错误或者瓶颈所在。例如，美国GE集团在纽约州斯克内克塔迪市有一家氯化镍电池工厂，18万平方英尺的电池生产厂区内，安装了1万多个传感器，用来监测相关的温度、能耗和气压，并全部连接高速内部以太网络进行数据传输。在流
《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、SparkStreaming是什么软件栈中的流计算? A.Spark B.Storm C.Hive D.Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Bigdata:Thenextfrontier forinnovation, competitionandproductivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中, 逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B.麦肯锡 C.扎克伯格 D.乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B.网络管理 C.网络优化 D.客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B.物流网络 C.企业运营 D.客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据 分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是 ? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是 HBASE的特点? A.面向行 B.多版本 C.扩展性 D.稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是 什么关系？ A.数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.SparkStreaming B.Mllib C.GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的 ? A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?
大数据时代带或了大数据这个行业，同时也将人工智能这个词代入了人们的视野。从名字上看，大数据更偏向于数据的挖掘、处理、分析，商业决策用到的比较多。而人工智能似乎在人们的生活中用到的比较广泛。 随着大数据的发展，可能有些机器人做的特别像人类，那它是不是可以代替演员?它可以一个场景一个场景给你表演它不需要说什么台词，只要它的关节够灵活，表情够丰富，而且它可以24小时给你表情不休息。 微博已经出现换脸技术，要是没看过原来的版本，你根本看不出被换过了。所以大数据和人工智能这种技术对未来行业影响是非常大的，特别是重复性劳动行业。 但是用脑子的行业是不会被淘汰，这个行业包括数据分析师。因为复杂的情况下进行分析还是要靠人脑！因为机器是对过去的一个学习。围棋被机器人打败
了，是因为围棋有规律可循，有规律的东西机器都好学，无规律的不好学。 学数据分析，你肯定要了解一个行业的本质，但是这个本质是会一直变的，可能这个行业今天是这个情况，可能过两三年它又发展到另外一个阶段，这个是机器无法预测的。 但假设机器可以预测，假设机器智能到一定程度可以自主学习，机器的特点是往优化的的方向去做，但是人类社会并不是，人类社会是谁厉害就听谁的，就像我们国家出现过那么多的朝代，我们都是听从那个朝代的老大的，我们自己也不知道下一个老大是谁，所以人类的发展是不可预测，它有必然性也有偶然性。 说完了数据分析，那让我们来看看人工智能对生活的贡献有哪些 说起人工智能，人们往往会想到智能家电，智能家居，机器人等。其实，你看到的只是冰山一角。真的人工智能是和大数据分不开的。可以说，人工智能是大数据的更深层次的应用。 我们不能把人工智能这项技术具体到一个家电或者一个机器人，其实，人工智能已经无形的深入到我们生活的每个角落。不知道你有没有发现，在你浏览一些网页的时候，你会发现在页面的某一角落，出现了你近期在某宝上搜索过的商品。你在一些平台浏览新闻时，页面上出现的新闻全部是你感兴趣的话题。在观看视频时，你的页面和其他人的也不一样，系统会推荐你们各自感兴趣的视频。这些推荐功能其实就是“智能化”的一些体现了。而所谓的“人工”其实指的就是你。是你教会了你的电脑、手机。让它们更了解你的喜好，统计了你的浏览记
智能制造与工业大数据研究团队 团队负责人孔宪光 团队成员 团队简介 该团队现有教师25人，顾问8人，博士研究生11人，硕士研究生70余人，形成了一支机械、数学、计算机、管理等学科交叉融合，数字化、可靠性、健康管理、仿真、统计分析、大数据、人工智能等技术交叉融合团队。承担了国家科技重大高端装备专项、国家发改委大数据专项、国家工业互联网平台专项、工信部智能制造项目、教育部、国防科工局、军委装备发展部、国家自然基金、省科技统筹创新及国际合作交流专项、省教改项目等，获得了省科技进步奖、省教学成果奖等，授权受理专利40多项，软件著作权近20项。 建立了陕西省电子装备虚拟仿真实验教学中心，陕西省研究生联合培养示范工作站（西电-上海航天精密机械研究所可靠性与虚拟仿真人才培养示范工作站），西电-800可靠性试验与仿真联合实验室，西电-美国堪萨斯州立大学质量大数据联合技术研究中心，西电-紫光
云引擎工业互联网与工业大数据联合研发中心，西电-顶逸轨道交通及工业大数据联合实验室，西电-中铁盾构工业大数据联合技研究中心，并与国际知名的工业大数据机构IMS紧密合作。中心积极开展产学研合作，与航天800所、空军装备研究院、中铁一局、西电集团、中兴通讯、航天15所、中电29所、中电27所、中电深科技、航空430厂、西门子、陕鼓、清华紫光、网易、新华三等公司在内的10余家单位建立了密切合作关系。参加中国信息通信研究院主办的首届工业大数据创新竞赛，阿里云-天池工业大数据竞赛，取得了不错的比赛成绩。 围绕国家智能制造与中国制造2025的军民重大需求，中心正逐步将智能制造成果拓展应用于航空航天、电子电器、高端装备智能制造、城市地下空间工程智慧建造等领域，推动中国工业转型升级，培养新工科跨学科人才，致力于产学研成果转化并成为国内有影响力的智能制造与工业大数据研究中心！ 人才、重要成果及奖项 1.国务院政府特殊津贴专家、陕西省有突出贡献专家：仇原鹰 2.华山学者讲座教授、美国辛辛那提大学杰出教授：李杰 3.兼职教授、上海航天800所副所长：李中权 4.兼职教授、西电研究院总经理：康鹏举 5.兼职教授、西安交通大学教授、博导：王军平 6.陕西省智能制造专家委员会委员，陕西省大数据与云计算创新联盟理事，陕西省信息技术标准化技术委员会委员，陕西省军民融合专家
以下不是大数据特征的是？ A.数据体量大 B.数据种类多 C.价值密度高 D.处理速度快 以下不是非结构化数据的项是？ A.图片 B.音频 C.数据库二维表数据 D.视频 大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构，那么以下不是三种数据结构之一的是？ A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化，下列选项中不在这两项优化之内的是？ A.基础设施建设的优化 B.网络速度的优化 C.并发性的优化 D.网络运营管理及优化 以下哪些属于大数据在电信行业的应用？ A.网络管理和优化 B.数据商业化 C.客户关系管理 D.企业运营管理 语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之一？ A.语音合成 B.语音播放 C.语音识别 D.语义理解 以下哪种学习方法不属于人工智能算法？ A.迁移学习
B.对抗学习 C.强化学习 D.自由学习 人工智能通过输入的图片，解析出图片的内容，这种技术叫什么？ A.图片识别 B.语音识别 C.自动驾驶 D.消费金融 以下用到语音识别技术的应用包括： A.苹果手机Siri B.微信 C.百度地图 D.word 下列选项属于人工智能的基本概念有： A.机器学习 B.深度学习 C.BP神经网络 D.卷积神经网络 Spark是在哪一年开源的？ A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 下列选项中，哪项是分布式文件存储系统？ A.HDFS B.Flume C.Kafka D.Zookeeper MPP是指？ A.大规模并行处理系统 B.受限的分布式计算模型
C.集群计算资源管理框架
基于工业大数据的智能制造企业形态探索 高海燕 （重庆海王仪器仪表有限公司，重庆401121） 摘要：随着物联网、大数据、人工智能等前沿技术的发展及快速迭代，企业在一波又一波技术浪潮下也在不断转型升级以求更快更好地适应大的环境。本文深入浅出地分析了制造企业尤其是中小型制造企业在制造过程中如何基于工业数据驱动产品结构、制造模式、人才结构、市场模式及组织结构等方面的转型以及最终形成的以云端智能交互为中心的企业形态。 关键词：物联网工业大数据智能制造转型升级云端智能交互 Seaching on the Formal of Intelligent Manufacturing Enterprises Based on Industry B ig Data Abstract: As the rapid development of technology of IoT, Bigdata and AI, all the enterprises are transforming and upgrading their own companies to applied to the new environment. This article analyses the transformation of manufacturing enterprises and especially the small and medium sized manufacturing enterprises which involved in product structure, manufacture mode, human resources structure, marketing mode and company structure. And airEC will be the ultimate formal of business organization. Key words: IoT Bigdata Intelligent Manufacturing Transformation airEC 中图分类号：文献标识码：文章编号： 0 引言 2015年5月8日国务院印发了《中国制造2025》，同时把《中国制造2025》列为我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲要。新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革；网络众包、协同设计、大规模个性化定制、精准供应链管理、全生命周期管理、电子商务等正在重塑产业价值链体系；可穿戴智能产品、智能家电、智能汽车等智能终端产品不断拓展制造业新领域。我国制造业转型升级、创新发展迎来重大机遇，未来企业的存在形态将是何种方式，本文提供了一种创新的思路。1．制造企业现状 劳动力短缺、成本增加、产能过剩及全球经济的疲软制约了企业的发展，来自全球的竞争在逐渐蚕食着中国“世界工厂”的地位。低端制造正快速从中国向其他低成本国家转移，而高端制造向发达国家回流对中国制造企业来说无疑更是雪上加霜。面对种种压力，转型升级已经成为企业的当务之急。基于互联网技术的产品创新、精益制造、柔性生产以及供应链集成，成为中国制造业发展的主基调。在中国制造业下行压力及结构调整阵痛下，企业生产经营困难增多，转型升级需求将更为迫切。第三平台技术的加速落地及物联网、机器人、3D打印等创新加速器的潜力释放将成为制造业两化融合和转型升级的关键，同时也促进企业在组织结构、产品结构、制造模式、人才结构、市场模式等方面的转变以及最终形成的以云端智能交互为中心的企业形态。
序号题型试题参考答案 以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方 面的应用？ 1单选A. 精准广告 A B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 IBM提出的大数据 5V特征包括（）、更快 （Velocity）、更多（ Variety ）、更值钱 （Value）和更真实（ Veracity ）。 2单选A, 更有效B B.更大（ Volume） C.更充分 D.更直观 下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是 （）？ 3单选 A. 100TB 数据中有 50TB有效数据B B.1TB 数据中有 1KB有效数据 C.100PB数据中有 100PB有效数据 电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优 化，这两项优化是下列选项中的哪两个？ 4多选A. 网络速度的优化 BC B. 基础设施建设的优化 C. 网络运营管理和优化 D. 并发性的优化 世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发 布了《全球信息技术报告（第13版）》，通过该 报告，各国政府逐渐认识到大数据在哪些方面有 5多选重大意义？ABCD A. 推动经济发展 B. 改善公共服务 C. 增进人民福祉 中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫 做（） 6单选 A. 九天A B. OneNET C. 移娃 自然语言处理难点目前有四大类，下列选项中不 是其中之一的是？ 7单选A. 机器性能 A B. 语言歧义性 C. 知识依赖 D. 语境 Alpha Go 是第一个击败人类职业（）选手的人工 智能程序。 8单选A. 国际象棋 B B. 围棋 C. 中国象棋 D. 五子棋 人工智能目前在以下哪三个领域有了长足的发 展？ 9多选 A. 健康ABD B. 教育 C. 探索太空 人工智能关键技术的基础设施中包含下面哪两 项？ 10多选 A. 算法框架AB B. 基础硬件 C. 人员
新材料与新技术 化 工 设 计 通 讯 New Material and New Technology Chemical Engineering Design Communications ·64· 第44卷第7期 2018年7月 1 人工智能中大数据技术应用的目的及意义 在现代科学技术的迅速发展下，人工智能在目前的人类日常生活中得到了更高的关注热度并被广泛应用。人工智能技术是通过对人类智能活动的规律分析发展而来的，在机器人、控制系统和仿真模拟等领域都有着较高程度的应用，而在这一技术当中应用大数据技术可以挖掘大量数据中的内在规律，通过对数据的分析与总结可以找出一些发展规律，并完成数据转化为知识和知识再转化为大数据，从而推动人工智能技术进一步的发展。 2 大数据技术应用的关键点 2.1 收集数据 随着计算机技术的不断发展，数据信息的数量越来越庞大，平均增长速度已经达到了每年50%，这使得数据的收集工作变得相当繁琐，而应用大数据技术则可以解决这些难题，传统信息技术的发展得到了转换，在查找或者分类方面的数据处理工作，应用大数据技术可以节约大量的人力和物力资源，并且通过人工智能来读取所收集的数据，实现数据处理的智能化，可以让人工智能的精准度得到进一步提升。 2.2 存储数据 存储大数据主要是通过对并行数据库的应用，这种方法应用广泛，并且性能作用都比较高。通过对人工机器人的利用，可以将原有数据块中比较有价值的信息提取出来，与智能机器人相融合，而没有价值的数据块则可以直接删除，在这样的情况下，就有了更多的存储空间可以利用，并且机器人在吸收了核心数据后让大数据储存的风险也得到了有效的降低。 2.3 表示和检索以及随机访问数据 大数据的特性使得数据表示非常的复杂麻烦，在传统的数据管理系统中进行数据检索时，系统会在不同的服务器中对检索的关键词进行平行搜索，但是这并不方便进行对大数据的处理工作，查找出的信息结果也没有达到用户的预期理想效果，为了解决这些问题，必须要转变现有的方式，比如说有些用户会利用HDFS 系统来进行大数据信息开源，这种系统是属于Apache Hadoop 框架之下的，通过这种系统应用可以让大数据的随机访问目标实现。 2.4 使用数据和挖掘数据 在使用和发展大数据技术的过程当中，必须要注重对大 数据的挖掘，通常的数据库都具有规模大、信息不全面和随机性强的特点，要在这种数据库中提取出一些有价值的信息，可以让企业和个人在行业或者生活当中遇到的风险概率得到有效降低，并且保障企业和个人决断的科学性和正确性。 3 人工智能领域中大数据技术的使用 各种数据的涌入使得人们逐渐进入了大数据时代，尤其是在人工智能领域中，大数据发挥着重要的作用[5]。 3.1 智能机器人 对人工智能机器人的感知层面、操作层面以及认知层面等进行设计，可以让机器人帮助老人以及儿童找出需要的号码，为用户播放音乐，同时为用户提供与之相关的实时信息等，通过人工智能和大数据的融合，能够让机器人做出类似人类大脑的决策。通过信息传感器收集数据，利用模式识别引擎分析大数据的结构化以及系统化，设定人工智能机器人的学习技能时，采用数据以及学习算法对其进行完善，在操作过程中使得相对应的训练资料数据随之增多，随着神经元节点的增多，加强了智能机器人的语义识别。 3.2 智能制造 针对于智能制造而言，其中包含了智能制造系统以及智能制造技术两方面，在进行制造的过程中，可以进行推理、分析以及决策等相关的智能活动，通过智能制造，对自动化的理念进行了创新，使其更加的智能化、高度化以及柔性化。大数据则是制造业的基础，在智能化制造以及定制的相关平台，都离不开大数据的支撑。 3.3 智能电网 大数据技术可以应用于各个电网环节，通过对用户用电情况的分析来完善对电网的配电和供电计划，并且让网络监控更加完善，使供电具备更高的可靠性，当智能电网在人民生活当中应用更加广泛时，智能电网大数据服务的发展会更加全面高效，国家的电网效率也能够得到更进一步的提升。4 结束语 在大数据时代人工智能技术飞速发展的背景下，应用和推广人工智能技术必须要认识到其现有的局限性，并通过与人们的实际生活生产情况的结合，采取相应的改进和完善措施，找到正确有效的发展人工智能技术的路径，使人工智能技术可以与社会的发展相适应，从而通过对大数据技术的利用来为人类生活提供更优质的服务。 参考文献 [1] 闵锐.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].科技创新与应用，2016，（36）：98.[2] 陈岭.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].环球市场，2016，（32）：34.[3] 李艳旭.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].农家参谋，2017，（16）：112. 摘 要：首先分析了人工智能中大数据技术应用的目的和意义，其次阐述了大数据技术应用的关键点所在，然后总结了人工智能领域中大数据的使用，旨在通过对大数据时代人工智能发展的分析与探讨，促进人工智能的发展和应用。 关键词：人工智能；大数据技术；技术应用中图分类号：TP18；TP311.13 文献标志码：A 文章编号：1003–6490（2018）07–0064–01 Application Analysis of Big Data Technology in Artificial Intelligence Gao Ta ，Chen Yong-tao ，Meng Lian-xing Abstract ：The article ?rst analyzes the purpose and signi ?cance of the application of big data technology in arti ?cial intelligence.Secondly ，it discusses the key points of the application of big data technology.Then it summarizes the use of big data in the ?eld of arti ?cial intelligence.It aims to pass the era of big data.The analysis and discussion of arti ?cial intelligence development promotes the development and application of arti ?cial intelligence. Key words ：arti ?cial intelligence ；big data technology ；technology application 人工智能中大数据技术的应用分析 高?塔，陈勇涛，孟连星 （河北农业大学信息科学与技术学院，河北保定?071000） 收稿日期：2018–04–12作者简介： 高塔（1996—），女，河北廊坊人，本科在读，主要研究 方向为人工智能。
大数据对未来制造业智能制造发展的影响有哪些 中国拥有全球规模最大，增长速度最快的智能产业市场。从2013年开始，以智能硬件为核心的智能产业获得了快速起步和发展，不同品类的产品层出不穷，智能产业呈现爆发式增长。而“十三五”规划的出台，更是将智能产业的发展推上了风口浪尖。过去的制造业只是一个环节，上下游之间的合作一直都是以固定且简单的链条为主。 以前：固定且简单的链条 随着互联网进一步向制造业环节渗透，网络协同制造已经开始出现。制造业的模式将随之发生巨大变化，它会打破传统工业生产的生命周期，从原材料的采购开始，到产品的设计、研发、生产制造、市场营销、售后服务等各个环节构成了闭环，彻底改变制造业以往仅是一个环节的生产模式 新一轮工业革命的背后是智能制造，是向效率更高、更精细化的未来制造发展。信息技术使得制造业从数字化走向了网络化、智能化的同时，传统工业领域的界限也越来越模糊，工业和非工业也将渐渐地难以区分。制造环节关注的重点不在是制造的过程本身，而将是用户个性化需求、产品设计方法、资源整合渠道以及网络协同生产。所以，一些信息技术企业、电信运营商、互联网公司将与传统制造企业紧密衔接，而且很有可能它们将成为传统制造业企业的，乃至工业行业的领导者。 现在：新一轮工业革命带来的变革 自动化只是单纯的控制，智能化则是在控制的基础上，通过物联网
传感器采集海量生产数据，通过互联网汇集到云计算数据中心，然后通过信息管理系统对大数据进行分析、挖掘，从而制定出正确的决策。这些决策附加给自动化设备的是“智能”，从而提高生产灵活性和资源利用率，增强顾客与商业合作伙伴之间的紧密关联度，并提升工业生产的商业价值。 未来，在网络协同制造的闭环中，用户、设计师、供应商、分销商等角色都会发生改变。与之相伴而生，传统价值链也将不可避免的出现破碎与重构。 大数据将主导未来的制作业 首先，从最小的层面——企业来看，工业大数据为企业全过程设计、创新、生产、经营、管理、决策服务，为企业的发展战略和目标的实现服务。 第二个层面，工业大数据服务于供应链的优化、产业链的完善、生态链的形成和优化。从供应链、产业链、生态链来看，不管是CSM 的生产圈，还是一个特定产品制造过程的供应链，或是一个完整生产过程的分析，工业大数据都是为了它的形成和优化。 为什么我们要关注工业大数据？ 第三个层面，工业大数据要满足行业和宏观决策调控的实际需求，提高行业和宏观经济管理决策质量、能力。政府的行业管理对于供应链、产业链、生态链、商业链、价值链有着非常重要的作用，但是政府的宏观调控超越了这样的链环本身，我们要对经济发展面临的重大问题作出回应，甚至回答制造业如何来应对这样的问题。所以从这个