人工智能产业深度研究报告

人工智能是指计算机系统具备的能力，该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。硬件体系能力的不足加上发展道路上曾经出现偏差，以及算法的缺陷，使得人工智能技术的发展在上世纪80—90年代曾经一度低迷。近年来，成本低廉的大规模并行计算、大数据、深度学习算法、人脑芯片4大催化剂的齐备，导致人工智能的发展出现了向上的拐点。

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物联网+人工智能实现企业数字化转型方案

物联网+人工智能实现企业数字化转型，实现目标：借助物联网不间断地收集生产数据，使用人工智能对产品工艺及质量图像进行识别，并利用机器学习分析数据，可以让生产的速度更快、灵活性更强且效率更高，从而提升产品质量并降低生产成本。

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华为智慧数据中心解决方案IDS2020渠道培训42

采用模块化数据中心+密闭冷通道方案。行级空调、水平送风、气流通路短、实现按需制冷。智能管理系统，建设业界领先的云计算数据中心。提供端到端的设计、规划、集成实施服务。

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机房微模块数据中心技术方案

模块化数据中心可根据负载情况动态调整负载需要的供电量和制冷量，实现IT设备与机房基础设施智能联动管理和精细化运营，该方案秉承微模块、积木化的建设理念，帮助客户打造新一代数据中心基础设施整体解决方案，融合统一规划、按需部署、绿色节能、智能管理等特点，帮助客户节省最高超过30%的投资及运行费用，目前模块化机房已经成为新型数据中心建设重要的发展趋势之一。

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人工智能产业深度观察

什么是人工智能？人工智能在学术研究领域已经有60年的历史，经历两起两落，产生了很多的理论、算法、模型。通俗的讲，狭义的技术就是对输入的感知，加以学习与训练，使其成为有创造和决策能力的大脑。有种说法“人工智能，有多少人工就有多少智能”，指的就是这种有监督的学习，即用经过标记的大量数据来训练，语音识别、图像识别、自然语言理解的准确率基本都是依赖这种学习和训练方式来提升的。更进一步，AlphaGo之所以让业界这么兴奋，是因为它不完全从历史上的所有棋局中去学习，也通过蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo TreeSearch）的方法，让机器能够自我对决，从而提升整个系统的棋艺水平，这是进化到了无监督式的学习阶段。

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数据中心场地基础设施运维管理标准等级评估指南

原则上，数据中心管理者应基于数据中心所支撑应用系统的可用性目标来制订数据中心管理目标。相应地，该管理目标成为制订机房设计等级目标以及运维管理等级目标的依据。对于要求最高可用性目标的数据中心，应参照国标《GB50174-2008 / 2014电子信息系统机房设计规范》选择A级数据中心机房作为设计和建设目标；相对应地，在运维上，应以本指南界定的AAA级作为运维管理等级目标。

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RPA是企业实现人工智能的最便捷方法

RPA是Robotic Process Automation的缩写，是一种自动化软件工具。在用户深入理解企业已有应用基础上，通过模拟用户操作，RPA将可定义、重复性高、基于规则的常规操作自动化。例如，银行的客户服务、保险的客户服务、健康体检报告服务、财务处理等领域，日常的操作包括：（1）从多个数据源提取数据；（2）下载各类报告、校对并存储；（3）检查待处理事项，启动其他工作流；（4）根据单号在多个系统中寻找发票。

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油条智能识别分拣解决方案

油条已有近千年历史，是中国著名的传统小吃。但是，目前油条的制作主要还停留在半人工半机械的加工模式，既存在安全问题，又不是随时可以吃到的小吃。油条相比与其他面食，制作过程相对复杂，且受气温影响较大。而且，油条面坯制作成型大都采用手工制作，存在面坯形状不均匀、重量差异大及制作速度慢的问题，严重影响了油条产品的工业化生产。随着社会快速发展，人们生活节奏的加快，肯德基、必胜客、德克士、真功夫、永和大王等知名餐饮企业成为人们的首选。在需求发展的大形势下千味央厨、思念等大型速冻食品生产企业占尽先机，凭借其独立的运营机制和优秀的商业模式迅速发展壮大。作为深耕多年的食品行业，不断提升的产品质量，是公司发展的重要因素。60g油条存在尺寸与外观缺陷，目前只是通过人工目检的方式进行筛查，目前产线的产能为800根/min，如果要满足这么大的产能就需要招聘大量的人力，这对企业来说也具有一定的负担，需要引入视觉检测方案对产线进行升级。

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