大数据开启人工智能时代

在2017中国软件大会的＂中国人工智能和大数据百人会·数智思享高峰论坛＂上,四位来自产业界和学术界的高管、专家就＂大数据开启人工智能时代＂这一话题展开了深入讨论,分享了他们的真知灼见。Q：怎么看待大数据和人工智能二者之间的关系？刘秉权：当今IT领域的三大支柱是人工智能、大数据、云计算。如果人工智能是追求的目标,那么大数据和云计算则是人工智能的重要支撑。当前人工智能发展的主流方向是深度学习,相当于大数据和深度学习的结合。

“大小”数据之争,到底哪个更有价值?

究竟是大数据更加重要,还是小数据更有价值?对此,中钢集团信息管理部总经理李红和昆仑数据首席数据科学家田春华给出了各自的见解。

工业大数据创新应用

昆仑数据由来自IBM、华为、西门子、清华大学等的数据专家和行业专家创立,拥有丰富的全球实战经验和成功案例。经过几年的发展,昆仑数据已经发展成为工业大数据领域的排头兵,与新能源、石油化工、高端装备制造、电子制造、环保等领域的龙头企业携手引领行业发展。同时,昆仑数据主导《中国制造2025》大数据技术路线图制订,发起并运营工业大数据创新中心网络,贴身服务制造业产业集群。说到工业大数据,必然要谈工业。

工业大数据推动工业智能化

工业大数据的关键技术有哪些？把开源的相关技术拼凑一下就可以形成工业大数据平台？将机器深度学习技术结合起来，就形成工业大数据分析？这样的工业大数据和其他大数据没有分别。工业大数据的核心是什么？是基于企业、行业、客户的总结。目前可以把中国工业大数据分成三项。第一是与机器设备相关，设备的可靠性、健康程度和设备的操作等。第二是和运行效率相关，包括生产环节、研发环节、供应链环节等。第三是在使用这些应用环节时，企业解决问题的方法未必是用机器学习的方法进行分析，而是使用优化的方式。

数据推动中国工业未来

大数据对中国的产业升级非常重要。从经济的角度分析，2015年底，波士顿咨询做了一个调研，分析了各个制造大国竞争力的方方面面，分析结果是中国正面临非常大的压力。从成本的角度进行分析，十年前，中国的制造成本大概是美国制造综合成本的1/3，所以，当时美国愿意把工厂设在中国。

数据推动中国工业未来

昆仑数据由IBM和清华大学的数据专家于2014年成立，专注于工业大数据领域。数据推动中国工业未来是我们公司存在的使命，我们对于企业的定位，是要做工业企业大数据的合伙人，这不是一个仅仅想做产品或技术的公司，我们希望能够做企业大数据的合伙人，我们和工业企业肩并肩一起战斗，帮助企业用大数据思维重新审视公司业务及数据资产，找到大数据行动最佳路线。

工业大数据的实践与认识

本文从工业大数据发展趋势、大数据范畴、特点分析以及关键平台技术、分析技术的讨论,尝试为工业大数据的建设与实践提供一些参考。

互联网与传统工业的深度融合加速

工业互联网是推动工业数据价值落地的重要途径,是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物.有市场机构预测,到2020年工业互联网占整体物联网市场规模将达22.5%,未来15年中国工业互联网市场规模将超过11.3万亿元,发展工业互联网已是时代大势所趋.

机器聪明一分 世界跃前一丈

据美国波士顿咨询公司分析,全球25个制造业大国在制造业成本竞争力指数中,呈现出四种显著变化模式：面临压力、继续削弱、保持稳定、全球新星。中国正处于面临压力的状态。在2004年,中国工人工资每小时4.35美元,到2014年整整翻了3倍,增长为每小时12.37美元。我们跟美国的成本差距从14%缩小到4%,按照这个趋势,未来我们制造业成本有可能比美国还高。