ＥＴ工业大脑学习感悟

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阿里云将数据：分为质检数据，仪器数据，设备参数等。

难题解决思路：数据的深度整合，数据的分析挖掘，以及数据的使用。数据使用的场景一般是存，通，用，就是上云（已经开发了很多工业数据集成套件），之后就是构建机器神经网络，汲取和吸纳行业的经验和社会的运行特征参数以及规律，在这之上统筹归纳为人工智能

产品设计的核心思想：将数据处理－》形成工业领域的知识图谱－》行业模型》对标工业业务（包括工业的业务，工业研发的业务，营销的业务等）－》给每个企业创造自己的工业大脑。以上是整个。

第一舱为数据舱，利用工业数据集成套件，在云上进行数据处理，归纳为知识中心，信息中心以及数据中心，整理成为工业企业的大数据总线。

第二舱为应用舱，应用舱是一个开放的智能算法服务平台，阿里云围绕着“供，研，产，销，能，环”沉淀了一系列供用户使用的官方数据智能服务。同时，阿里云希望引入更多的合作伙伴，利用应用舱提供的开发接口把他们的算法服务拉到数据智能服务中，共同服务客户解决问题。对企业和工业来说，管理者也好，一些员工也好，他们常常会面临非实时，非集成的数据。

第三舱为业务指挥舱（定义了一套模板），供企业进行监控与指导。阿里云希望把数据舱的实时数据，知识图谱以及应用舱的智能服务暴露的服务接口，在可视化的条件下进行集成，然后面对不同业务角色形成满足业务需求的业务指挥舱，。对工业和企业的用户来说，为了降低大家使用技术的门槛，希望用户更多的了解自身的业务，通过AI创作间平台，通过拖拉拽的方式，把数据舱的数据模型，组件和应用舱的算法服务组件结合起来满足业务需求，所以用户不需要懂很多专业的技术，只需要专注于自己的业务，工艺。

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