数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点，自动化设备品牌类型繁多，厂家和数据接口各异，国外厂家本地支持有限，不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了，也不等于整个制造过程数据都获得了，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整。
通常一款元数据管理工具应具备元模型设计、元数据采集、元数据分析、数据地图展现等核心功能，我们试着改编小蝌蚪找妈妈这个故事，在改编的过程中理解这几个核心功能，前提是我们假设所有动物共同构成了一个庞大的数据体系，小蝌蚪们Mother的具体数据已经存在于此体系之中（鲤鱼系统、鳄鱼系统、乌龟系统）。
“数据治理”这个10多年前就已经出现的名称，在最近这几年时间一下子火了起来。不知何时，江湖中流传出了：“数字转型、治理先行”的说法。 于是乎，我们看到：不仅是传统提供数据仓库、BI、主数据管理、元数据管理、数据集成等数据服务的软件供应商在说数据治理，“BATJ”等互联网公司，大型国企、央企也都在谈数据治理，很多企业都将数据治理作为数智化战略的一项必要举措，列入了企业的战略行动计划。
既然说到了云原生（计算），那么哪些计算方式不是云原生（计算）呢？要回答这个问题，同时辨析云原生的概念，我们需要先回顾云计算的发展历史，以及与之密切相关的分布式计算的复杂性问题。 云计算的概念最先由戴尔公司于1996年提出。2006年，亚马逊公司率先推出了弹性计算云（Elastic Compute Cloud，EC2）服务，随后越来越多的企业开始逐步接受云计算这一概念，并将应用逐步迁移到云端，享受这一新型计算方式带来的技术红利。
云计算是近两年计算机领域发展起来的热点技术之一,它把一切IT资源都抽象为服务,用户通过网络来使用这些服务,从而实现按需计算和多人协作.主要分析了云的类型和云计算部署模式及应用类型,未来发展趋势.通过对云的类型分析,介绍了各种云类型服务提供商,结合云的类型,重点介绍云计算部署模式及应用类型等内容,使其在网络上提供更加丰富的用户体验。
各种新技术，如新材料、增材制造（3D打印）、微纳技术、新能源、数字技术（包括智能技术）等必将对未来制造业产生巨大影响。但最深远、最广泛且全方位影响制造业的恐怕是数字技术，大数据、工业互联网、5G、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）、人工智能等已经初步形成了制造业应用的数字空间。这些技术的飞速发展驱使人们在数字空间逐步洞见制造业的未来。
大数据管理平台是基于大数据分布式的架构以及大规模并行处理系统，支持秒级处理TB乃至PB级别的海量数据；通过高可用的消息队列保障实时数据完整性，同时支持海量事件流和数据流的计算处理，完美支撑IOT数据采集需要；完整支持ANSI标准SQL查询，兼容各种主流BI产品，可满足不同层次分析用户需求；最新的机器学习模型支持，可快速完成数据的分类、预测、推荐等高级数据应用。。
智慧医疗是由医用智能化楼宇、数字化医疗设备、医院信息系统所组成的三位一体的现代医院运行体系。在当前新一轮的医院变革历程中，数字化已被明确定位为变革的重要环节。而信息化技术与楼宇智能化技术的快速发展，也为智慧医疗的建设奠定了坚实的技术基础。越来越多的医院正致力于楼宇智能化与业务数字化的建设，以期改进就医环境、优化流程、提高效率、降低成本、整合资源， 提升患者满意度，向“以病人为中心”的现代化服务型医院转变。智慧医疗建设正越来越成为增强医院竞争力与创新力的关键行为，医院信息化应用与智能楼宇的逐步融合必将成为医院，尤其是大中型医院业务发展前进的新的驱动力。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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