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2018年我国工业互联网行业智能化应用及发展趋势分析(图)

       当从智能设备和系统收集到了足够的信息来促进数据驱动型学习的时候,人工智能就发生作用了。工业互联网的这一要素对于应对越来越复杂且互联的机器、设备、机组和网络来说十分必要。考虑到可以大范围检测网络的设备或机组,运营商需要迅速做出成千上万的决定来保持系统的最佳性能。通过人为控制并逐步人工智能化的系统执行命令,可以将复杂性的挑战转移到数字系统从而克服这一复杂性。

      这些功能将促进个人能力和组织能力的提升并快速提高工作效率。实现人工智能决策是工业互联网的长期远景。它作为工业互联网的基础是设备与系统以及知识相互汇集的顶点。这一设想,如果可以实现的话,那么将提高潜在的生产率,同时降低成本,规模堪比工业和互联网革命。面对大量的传感器以及通信模块在网络智能化中产生的海量数据,我们只有借助于人工智能技术。

      参考观研天下发布《2018年中国工业互联网行业分析报告-市场深度调研与发展趋势研究》》

      波音公司飞机系统:在波音的飞机上,发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态,这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例,发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。这些数据将帮助航空公司诊断飞机性能,提前预防事故的发生。这些数据不仅仅是存储下来供未来某个时间点经行分析的工程遥测数据,同时这些数据还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报,能有效实现故障诊断和预测。

图:飞机检测数字系统


资料来源:公开资料整理

      歌尔股份智慧工厂的工业大数据体系:歌尔股份针对其重点发展的虚拟现实及其交互腕带类产品产线进行了改造优化,建立了一套面向可穿戴产品的智慧工厂大数据聚合云平台。歌尔股份所建设的这套工业大数据平台,通过数据分析实现了设计、生产、管理、营销等方面的优化。其工业大数据包括企业的经营管理活动和生产制造活动,跟互联网大数据不同,不在于数据的海量,专注于数据的准确、全面、真实、可靠。

      通过工业大数据的分析和应用,可预测需求和制造、整合产业链和价值链,通过用户价值缺口,发现和管理不可见问题,为用户提供定制化的产品和微服务。鉴于工业大数据在智能制造中的核心地位,歌尔制定了未来三到五年的信息化战略规划,并对企业内的数据分析做了顶层设计,规划了大数据平台,采集B2B领域的工业大数据和B2C领域的互联网大数据。

图:歌尔股份智慧工厂的工业大数据应用体系


资料来源:公开资料整理

      企业对大数据的驾驭和掌控,其核心并不在于拥有多大规模的数据,而在于是否能够对来自于企业内外部多样化信息源的涌流数据进行敏捷持续的捕捉和整合,并通过深度分析开发其商务价值。歌尔大数据平台是面向产品研发、生产制造、供应链、财务管理、营销管理、质量管理和战略管理的全方位的工业大数据平台,结合歌尔的实际业务需要,在各业务领域中识别了七个领域亟需且能快速产生价值的应用场景。

资料来源:观研天下整理,转载请注明出处(GYWW)
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我国生成式人工智能行业PEST分析:制度红利释放,产业机遇与现实约束并存

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当前我国生成式人工智能行业政策、经济、社会、技术多重优势叠加,产业生态日趋成熟,应用场景持续扩容,商业化步伐不断加快。受益于算力底座扩容与国产大模型技术迭代,行业投融资规模快速增长,国内用户规模突破 7 亿人,普及率超过 50%。但行业仍处于快速成长期,存在安全合规等现实约束,本文采用PEST框架,系统研判行业外部发展

2026年10月02日
全球多光谱 AI 潜力广阔 中国AI大模型爆发 市场前景将从硬件销售转向持续服务

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2026年09月28日
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2026年09月21日
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2026年09月13日
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2026年09月05日
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