城乡规划行业的设计生产周期产生了大量的非结构化数据，传统信息技术仅实现了对规划成果信息的档案式存储，随 着人工智能技术的重要分支——机器学习技术的迅猛发展，对规划全流程知识挖掘辅助提高规划编制科学性和效率成为了 可能。通过跨学科文献调研和示范案例实验，展示了规划支持模型智能化和规划文本知识挖掘两方面的技术演进路径。最 后，展望了规划编制全过程的人工智能辅助技术总体趋势。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
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以上场景，在我国的制造企业时有出现，反映出企业在计划、采购、生产等多环节上的问题。当前，我国制造型企业开展网络化协同、服务型制造和个性化定制的比例不高（见图 1），未来还有很大的发展空间。那么，制造企业应当如何有效实现长效发展？本文将结合消费品行业，阐述基于工业大数据的智能制造升级之路
数据治理是主数据管理 (MDM) 项目取得成功的关键，无论是在最初还是在项目实施过程中。在 2010 到 2011 年间，全球拥有 5000 名员工的企业将越来越多地要求，“没有预备的数据治理框架，将不会为 MDM 计划提供资助”。
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在数字化转型过程中，工业企业面临数据流通不畅和海量数据采集难题。EMQ 软件定义、云边协同的解决方案，包括部署在边缘端的工业协议网关软件 NeuronEX、部署在云端的统一MQTT 接入平台 EMQX Enterprise 以及工业互联数据平台 EMQX ECP。该方案可整合企业内部各种信息系统，实现数据全面流通，助力制造业数字化、实时化、智能化转型升级。
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