記者｜伍杏玲

出品｜CSDN（ID：CSDNnews）

據(jù)IDC預(yù)測(cè)，2021年全球會(huì)有5.5萬(wàn)億美元投資在數(shù)字化轉(zhuǎn)型。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正成為許多中國(guó)企業(yè)的核心戰(zhàn)略，據(jù)IDC與浪潮聯(lián)合發(fā)布的《2019年數(shù)據(jù)及存儲(chǔ)發(fā)展研究報(bào)告》顯示，2019年中國(guó)數(shù)字化轉(zhuǎn)型IT支出首次超過(guò)非數(shù)字化轉(zhuǎn)型IT支出，占比達(dá)到51%。

但在實(shí)踐的過(guò)程中，一些傳統(tǒng)行業(yè)由于數(shù)字信息化低、相關(guān)行業(yè)積累少，給企業(yè)和開(kāi)發(fā)者帶來(lái)一定的挑戰(zhàn)。如何用數(shù)字化的方式來(lái)幫助提升企業(yè)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，尋找新的協(xié)作方式，擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)范圍？

對(duì)此，CSDN（ID：CSDNnews）專(zhuān)訪八位制造業(yè)、媒體、農(nóng)業(yè)、物流的行業(yè)領(lǐng)袖與技術(shù)專(zhuān)家，共同探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐案例與思考：

AI＋I(xiàn)oT，打造智慧新農(nóng)業(yè)

如今我們高度重視數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村建設(shè)，如何對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)賦能？大力推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng) ”現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，加速數(shù)字化農(nóng)業(yè)的發(fā)展？專(zhuān)注農(nóng)業(yè)信息化8年的廣西慧云信息技術(shù)有限公司（下文簡(jiǎn)稱(chēng)“慧云信息”）給出以下的答卷——

在探索伊始，慧云信息遇到重重困難與挑戰(zhàn)：

一是農(nóng)業(yè)本是傳統(tǒng)行業(yè)，農(nóng)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型在近5~10年時(shí)間，并沒(méi)有太多的積累。特別是國(guó)內(nèi)是以小農(nóng)經(jīng)濟(jì)為主，和國(guó)外的大農(nóng)場(chǎng)有區(qū)別。因此不管是用戶的需求，還是產(chǎn)品的模式、商業(yè)的模式，都是慧云信息一步步地探索與踩坑。

二是農(nóng)業(yè)的信息化相對(duì)基礎(chǔ)薄弱，普通的農(nóng)民使用智能手機(jī)、信息化系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)不足。如果采用傳統(tǒng)的工業(yè)信息化、服務(wù)業(yè)信息化的思路去做軟件、做系統(tǒng)，可能做出來(lái)的東西不一定適合農(nóng)民使用。如何怎么做出農(nóng)民愿意用、方便用的東西？是慧云信息需要深思的。

三是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性。作物長(zhǎng)得好不好，影響因素非常多，以前農(nóng)業(yè)很多是靠人的經(jīng)驗(yàn)判斷來(lái)做決策和執(zhí)行，談不上數(shù)據(jù)化、構(gòu)化。技術(shù)如何模擬人類(lèi)的思考方式？處理各種復(fù)雜條件的變量？我們讓機(jī)器能夠像人一樣思考，然后才能夠做出真正去幫助人，或者說(shuō)代替人的數(shù)字化產(chǎn)品。

四是農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)環(huán)境較偏遠(yuǎn)，在部署硬件設(shè)備等基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)，需綜合考慮設(shè)備部署的簡(jiǎn)單性、維護(hù)的方便性、運(yùn)行的穩(wěn)定性，以及24小時(shí)全天候在室外抗擊極端氣候的性能等。

針對(duì)以上挑戰(zhàn)，慧云信息從以下方面入手解決：

第一，由于智慧農(nóng)業(yè)是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的一部分，要做好產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，需對(duì)產(chǎn)業(yè)有一定的理解深度。在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域深耕的近10年時(shí)間里，慧云信息隨著對(duì)用戶需求的理解加深，調(diào)整自身的產(chǎn)品策略：從最早的純農(nóng)業(yè)信息化管理軟件，到利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來(lái)自動(dòng)化執(zhí)行，再到利用人工智能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化的決策。

第二，以前決策模式都是以人為主的，如今利用人工智能技術(shù)來(lái)做出一些用機(jī)器去代替人來(lái)做決策的產(chǎn)品，這些產(chǎn)品可以模擬人的思維，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的專(zhuān)家去幫用戶做決策的系統(tǒng)。

第三，在硬件和基礎(chǔ)設(shè)施上，隨著物聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)的發(fā)展，不管是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)還是能源的供給技術(shù)，可以做出低功耗、完全無(wú)線連接的硬件設(shè)備。在部署過(guò)程中，不需要網(wǎng)線和電線了，便于安裝與維護(hù)，適合于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

解決思路有了，那么如何選擇落地的技術(shù)和平臺(tái)呢？

第一，在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)上，一開(kāi)始慧云信息完全是靠自己寫(xiě)所有的代碼，可能對(duì)穩(wěn)定性、安全性的考慮沒(méi)有特別詳盡，對(duì)于設(shè)備的兼容能力也受到一定限制。

隨后慧云信息采用基于微軟的IoT Hub后，大大地提高了設(shè)備的兼容性、設(shè)備運(yùn)行的穩(wěn)定性：以前可能只能支持10萬(wàn)級(jí)的傳感器，通過(guò)IoT Hub后，可支持百萬(wàn)級(jí)的傳感器同時(shí)在線穩(wěn)定運(yùn)行，大大加快了擴(kuò)展新第三方傳感器類(lèi)型的時(shí)效。

另外，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)常會(huì)遇到網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的情況，設(shè)備控制模型如何能在無(wú)網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境下正常運(yùn)行？這是一大技術(shù)難點(diǎn)?；墼菩畔⒉捎昧薃zure IoT Edge，如此一來(lái)，網(wǎng)關(guān)設(shè)備也具備了邊緣計(jì)算能力，從而解決AI模型離線運(yùn)行的問(wèn)題。

第二，在人工智能上，通過(guò)微軟Azure Machine Learning服務(wù)來(lái)提高慧云信息在超參調(diào)優(yōu)、算法選擇、模型判斷等的效率。僅是超參調(diào)優(yōu)，就提升了將近50%的效率。

此外，利用AutoML自動(dòng)優(yōu)化算法，選擇最合適的算法來(lái)建立模型，可以把慧云信息以前需要一個(gè)星期才能做完的工作縮短到兩三天完成。

還有，慧云信息通過(guò)ONNX（Open Neural Network Exchange，開(kāi)放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換），更容易統(tǒng)一不同計(jì)算框架下的模型標(biāo)準(zhǔn)，從而更好地支持模型的跨平臺(tái)應(yīng)用。

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型速度加快，關(guān)于智慧農(nóng)業(yè)，慧云信息有了更深的體會(huì)：

以前的智慧農(nóng)業(yè)更多是關(guān)注執(zhí)行層面，用機(jī)器去代替人到地里面去干活，如自動(dòng)化灌溉、無(wú)人機(jī)噴灑等，以IoT技術(shù)為主。

但如果從完整的智慧農(nóng)業(yè)鏈條來(lái)看，除了執(zhí)行層面外，還有非常重要的決策層面：

雖然現(xiàn)在人不用到地里邊去灌水、打藥，但底什么時(shí)候灌水、灌多少水量？應(yīng)該防治什么樣的病蟲(chóng)害，需要打什么樣的藥，什么時(shí)候打藥……當(dāng)下這些需要做決策的事情是由有經(jīng)驗(yàn)的人做決策。

盡管在執(zhí)行層面實(shí)現(xiàn)了一定程度的自動(dòng)化，但如果決策層面始終以人為中心的話，就會(huì)導(dǎo)致整個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)因人而異——每個(gè)人的決策不一樣，導(dǎo)致難以實(shí)現(xiàn)真正的標(biāo)準(zhǔn)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，很難去擴(kuò)展農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)。

智慧農(nóng)業(yè)的下一步發(fā)展，一定要融入數(shù)據(jù)科學(xué)，把傳統(tǒng)的以人為中心，靠人的經(jīng)驗(yàn)來(lái)做決策的模式，變成以數(shù)據(jù)為中心。通過(guò)科學(xué)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)決策，做出更客觀、更容易復(fù)制的數(shù)據(jù)化決策。

如此一來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)的融入就必須引入AI技術(shù)。因此接下來(lái)，智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展是決策和執(zhí)行并進(jìn)，不光是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，還得和AI技術(shù)結(jié)合在一起，變成AIoT，這才是智慧農(nóng)業(yè)未來(lái)發(fā)展一個(gè)重要的方向，也是慧云信息如今專(zhuān)注的——不僅僅是解決執(zhí)行層面自動(dòng)化的問(wèn)題，更要解決決策層面數(shù)據(jù)化的問(wèn)題。

AI 檢測(cè)、質(zhì)量追溯，改革制造業(yè)品控！

上海洪樸信息科技有限公司（下文簡(jiǎn)稱(chēng)“洪樸信息”）是一家提供人工智能 制造業(yè)解決方案的公司，從創(chuàng)業(yè)到現(xiàn)在，見(jiàn)證制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的歷程：

在創(chuàng)業(yè)伊始，洪樸信息本希望用數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)來(lái)幫助企業(yè)，但由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型還未成為風(fēng)潮，洪樸信息在探索中遇到重重的挑戰(zhàn)：一是企業(yè)的數(shù)字化程度普遍有限，雖大都號(hào)稱(chēng)“擁有海量數(shù)據(jù)”，但實(shí)際上大部分是沒(méi)法采用；二是有企業(yè)對(duì)于AI或數(shù)據(jù)分析本身認(rèn)知不足，溝通成本較高；三是由于數(shù)據(jù)分析解決方案本身具有較大的不確定性，客戶條件、客戶場(chǎng)景的不同都可能會(huì)導(dǎo)致解決方案效果不理想，所以當(dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品落地較難。

“這個(gè)行業(yè)還未成長(zhǎng)到輕松能夠完成解決方案的狀態(tài)，我們也吃了很多的苦頭?！焙闃阈畔垵苫貞浀馈?/p>

如今隨著行業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)分析和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重視程度越來(lái)越高，更多的參與者加入產(chǎn)業(yè)鏈的各環(huán)節(jié)來(lái)補(bǔ)齊整條產(chǎn)業(yè)鏈，洪樸信息得以簡(jiǎn)單地完成最擅長(zhǎng)的工作，從而為用戶解決問(wèn)題：

在制造業(yè)里，品控是極為重要的一環(huán)。在過(guò)去，由品控員手工質(zhì)量檢測(cè)，人力成本高。

為此，洪樸信息推出光伏EL檢測(cè)應(yīng)用來(lái)做質(zhì)量檢測(cè)，每年每車(chē)間能節(jié)省上百萬(wàn)的人力成本。還采用零缺陷管理、質(zhì)量追溯等技術(shù)，顯著提升效率。借助AI技術(shù)，洪樸信息再造了生產(chǎn)中的質(zhì)量管理體系，改變了生產(chǎn)管理的流程。不僅如此，洪樸信息有效利用算法輔助推薦技術(shù)，從質(zhì)量管理延伸到設(shè)備參數(shù)智能推薦，每年為企業(yè)節(jié)省約1500萬(wàn)元的成本。

最為關(guān)鍵的是，這不僅用于個(gè)例，洪樸信息的這套解決方案可復(fù)制到制造業(yè)行業(yè)的任一企業(yè)里，讓每位用戶都能從這套解決方案體系中受益。如此一來(lái)，企業(yè)可利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)，真正實(shí)現(xiàn)管理模式的革新，產(chǎn)生革命性的競(jìng)爭(zhēng)力改變。

現(xiàn)在洪樸信息成為Microsoft IP Co-sell合作伙伴，光伏EL檢測(cè)應(yīng)用也進(jìn)入到Azure應(yīng)用市場(chǎng)，在Azure云上搭建與服務(wù)客戶。不僅如此，洪樸信息還借助Azure的云虛擬主機(jī)、Traffic Manager、GPU訓(xùn)練服務(wù)、AutoML、Blob存儲(chǔ)服務(wù)等技術(shù)能力，賦能自身的產(chǎn)品，優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)。如洪樸信息所有的訓(xùn)練圖片都基于Blob存儲(chǔ)進(jìn)行存儲(chǔ)和傳輸，從而實(shí)現(xiàn)基于云的敏捷開(kāi)發(fā)，另外，數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)傳輸?shù)确敝氐墓ぷ饕脖淮蟠蠛?jiǎn)化。這樣能在一定程度上提高用戶的迭代算法模型效率，這可直接關(guān)系到生產(chǎn)效率啊！

最后談及時(shí)下火熱的5G話題，微軟（中國(guó)）首席技術(shù)顧問(wèn)管震認(rèn)為5G的高帶寬、低時(shí)延、超可靠、密度能讓工業(yè)互聯(lián)受益匪淺。如今我們?cè)?G場(chǎng)景里，習(xí)慣了數(shù)據(jù)的采集、上傳、運(yùn)算、推理都是固定的串行的路線和架構(gòu)，這可比作二維空間；未來(lái)我們?cè)谝粋€(gè)高密度、點(diǎn)與點(diǎn)之間的鏈路隔空都非常可靠、移動(dòng)性還很強(qiáng)的5G網(wǎng)絡(luò)下，常規(guī)設(shè)計(jì)就可以不再遵從原來(lái)的串行路線，而是換成神經(jīng)元與神經(jīng)元連接的三維化立體空間，可以不斷合并、裂變，再連接，產(chǎn)生新維度數(shù)據(jù)集合的過(guò)程，可以想象的空間就變得巨大無(wú)比。

工業(yè)企業(yè)除了通過(guò)先進(jìn)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案提升自己生產(chǎn)實(shí)際的產(chǎn)品的能力之外，在這個(gè)過(guò)程中還生產(chǎn)了“數(shù)據(jù)”這樣一個(gè)新工業(yè)品，這是工業(yè)企業(yè)數(shù)字化的動(dòng)力和未來(lái)。

告別重復(fù)高強(qiáng)度勞動(dòng)？物流機(jī)器人駕到！

談及北京極智嘉科技有限公司（下文簡(jiǎn)稱(chēng)“極智嘉”）創(chuàng)辦的初衷，沈沐提到三點(diǎn)：第一，物流是個(gè)重復(fù)性、高勞動(dòng)強(qiáng)度、低附加值的行業(yè)，同時(shí)也是重要的基礎(chǔ)設(shè)施，亟待智能化轉(zhuǎn)型。

第二，勞動(dòng)力短缺將為物流行業(yè)帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。據(jù)德勤人才報(bào)告顯示：過(guò)去的十年中，中國(guó)的勞動(dòng)力成本上升了五倍。伴隨著人口老齡化和人口紅利的消失，人力成本將不斷上升，而人力成本上升為勞動(dòng)密集型供應(yīng)鏈帶來(lái)巨大的壓力。與此同時(shí)，年輕一代逐漸不愿意在倉(cāng)庫(kù)中從事重復(fù)性高又繁重的工作。人口老齡化、人工成本高以及招工難的問(wèn)題都將讓物流行業(yè)面臨嚴(yán)峻的勞動(dòng)力短缺挑戰(zhàn)，物流行業(yè)亟需智能化和自動(dòng)化轉(zhuǎn)型。

第三，不可預(yù)測(cè)的市場(chǎng)需求變動(dòng)和業(yè)務(wù)波動(dòng)將迫使企業(yè)供應(yīng)鏈更加柔性化。隨著個(gè)性化的需求越來(lái)越多，產(chǎn)品生命周期越來(lái)越短，企業(yè)需要更快、更敏捷地響應(yīng)終端消費(fèi)者的需求。

所以極智嘉以智能物流為切入點(diǎn)，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能技術(shù)，采用“機(jī)器人互聯(lián)網(wǎng) ”來(lái)提升物流運(yùn)營(yíng)效率。

極智嘉在探索的過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)物流的挑戰(zhàn)重重：傳統(tǒng)的人工供應(yīng)鏈敏捷度低，在面對(duì)需求的漲跌時(shí)無(wú)法靈活應(yīng)對(duì)。依賴(lài)人工會(huì)因?yàn)檎泄るy、成本高等問(wèn)題導(dǎo)致勞動(dòng)力緊缺、快速批量上崗難，且人工易出錯(cuò)，準(zhǔn)確度低，海量商品處理困難。而半自動(dòng)化的剛性供應(yīng)鏈，資產(chǎn)投入巨大，擴(kuò)容成本高風(fēng)險(xiǎn)大。剛性自動(dòng)化作業(yè)對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景的適配慢，難以適應(yīng)快速變化產(chǎn)品策略。最重要的一點(diǎn)是，剛性供應(yīng)鏈的建設(shè)周期長(zhǎng)，升級(jí)迭代慢。

對(duì)此，極智嘉采用“柔性智能化”策略來(lái)應(yīng)對(duì)，柔性供應(yīng)鏈的敏捷度高，能夠靈活應(yīng)對(duì)需求漲跌，顆粒度小易擴(kuò)容，促銷(xiāo)爆量亦可快速出貨。能準(zhǔn)確應(yīng)對(duì)復(fù)雜操作，數(shù)字化作業(yè)應(yīng)對(duì)海量產(chǎn)品種類(lèi)與策略迭代。其建設(shè)周期短，升級(jí)速度快，便于企業(yè)部署柔性智能化。

例如，某大型電商零售于2016年8月正式上線運(yùn)營(yíng)極智嘉的“貨到人”機(jī)器人系統(tǒng)，在6000平米的倉(cāng)庫(kù)中部署了120臺(tái)機(jī)器人。整套系統(tǒng)從實(shí)施部署，到正式上線運(yùn)營(yíng)歷經(jīng)僅2個(gè)月的時(shí)間。部署完成后，該電商揀選效率可達(dá)人工效率的3倍，機(jī)器人倉(cāng)庫(kù)人力比之前節(jié)省了70%，效果顯著。

在助力物流行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探索中，極智嘉構(gòu)建起自己的機(jī)器人管理系統(tǒng)RMS。這是一套多智能體調(diào)度和任務(wù)管理平臺(tái)化系統(tǒng)，實(shí)時(shí)處理移動(dòng)機(jī)器人集群的路徑規(guī)劃、交通管理、任務(wù)分配、產(chǎn)能優(yōu)化、可視化狀態(tài)監(jiān)控、地圖維護(hù)和共享、多機(jī)型協(xié)同調(diào)度、安全急停等任務(wù)。RMS提供支持云端和本地部署，提供開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)的API和SDK，為物流企業(yè)引入大規(guī)模移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用，提供堅(jiān)實(shí)的底層保障。 其核心優(yōu)勢(shì)有：

? 大規(guī)模調(diào)度：可調(diào)度上千臺(tái)機(jī)器人并發(fā)，任務(wù)執(zhí)行高效準(zhǔn)確；

? 混合調(diào)度：可支持SLAM和二維碼等多導(dǎo)航類(lèi)型機(jī)器人在同一地圖中混合運(yùn)行，多機(jī)型協(xié)同；

? 集群路徑規(guī)劃：實(shí)時(shí)優(yōu)化路徑，交通擁堵管理等多種處理機(jī)制，保證多機(jī)器人系統(tǒng)的路徑高效；

? 智能庫(kù)區(qū)管理：可根據(jù)需求靈活配置，從區(qū)域、樓層、多倉(cāng)等多個(gè)維度管理。

據(jù)IDC預(yù)測(cè)，到2021年，45％的移動(dòng)機(jī)器人部署將通過(guò)RaaS(Robot-as-a-Service, 機(jī)器人即服務(wù))進(jìn)行，在組織上會(huì)影響多個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)。

沈沐表示，RaaS類(lèi)同IaaS、PaaS、SaaS。從技術(shù)角度看，RaaS把資源和能力虛擬化，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)分配和配置，能夠彈性調(diào)整，達(dá)到資源利用效率的最大化。從本質(zhì)上看，RaaS把機(jī)器人管理軟件的SaaS、以及機(jī)器人硬件兩者整體做為一個(gè)資源，進(jìn)行動(dòng)態(tài)地按需分配。

如今依靠微軟Azure云的IaaS和PaaS服務(wù)、Azure的開(kāi)放微服務(wù)框架和Kubernetes的服務(wù)、IoT Hub的技術(shù)，極智嘉實(shí)現(xiàn)了整個(gè)軟件和硬件的動(dòng)態(tài)分配和配置的技術(shù)支撐體系。

供應(yīng)鏈升級(jí)改造中，RaaS能通過(guò)靈活的商業(yè)合作模式，快速實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的升級(jí)改造：

1、RaaS減少初始投資、降低運(yùn)營(yíng)成本：根據(jù)物流企業(yè)的需求靈活投資和拓展，而且不需要配置維護(hù)管理團(tuán)隊(duì)。

2、效率高、準(zhǔn)確率高、響應(yīng)快速，緩解勞動(dòng)力短缺：例如在滿負(fù)荷運(yùn)作的情況下，極智嘉單工作臺(tái)揀選效率是傳統(tǒng)倉(cāng)揀選效率的4倍至5倍。

3、柔性程度高：機(jī)器人智能倉(cāng)儲(chǔ)服務(wù)可任意規(guī)模啟用、模塊化拓展、柔性延伸；并且根據(jù)客戶業(yè)務(wù)特點(diǎn)靈活配置方案，按需部署，隨時(shí)擴(kuò)展或增減貨架、機(jī)器人、工作臺(tái)。

4、系統(tǒng)迭代快：企業(yè)不需要招聘研究人員就可應(yīng)用最新的技術(shù)，不局限于自己當(dāng)前的技術(shù)能力就可享受系統(tǒng)迭代更新和機(jī)器人供應(yīng)商提供的服務(wù)升級(jí)、增值。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)井噴？AI＋BI重拳出擊！

慧科訊業(yè)（北京）網(wǎng)絡(luò)科技有限公司（下文簡(jiǎn)稱(chēng)“慧科”）成立于1998年，以香港中文大學(xué)的信息處理技術(shù)為基礎(chǔ)，20多年來(lái)慧科使用前沿技術(shù)提供全媒體資訊數(shù)據(jù)庫(kù)、公關(guān)媒體及市場(chǎng)情報(bào)方案、社交媒體方案、商業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)等，來(lái)幫助用戶隨時(shí)掌握市場(chǎng)信息、制定有效策略，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型速度。

在CSDN 《2019-2020 中國(guó)開(kāi)發(fā)者調(diào)查報(bào)告》中，64%的企業(yè)尚未實(shí)現(xiàn)智能化（其中14%的企業(yè)無(wú)信息化）。對(duì)此，慧科表示，當(dāng)前企業(yè)面臨的數(shù)字化及大數(shù)據(jù)應(yīng)用更多的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)是在面對(duì)紛雜的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)上。

例如某全球知名大型的B2C類(lèi)企業(yè)為了更好的輔助產(chǎn)品戰(zhàn)略、營(yíng)銷(xiāo)決策、客戶運(yùn)營(yíng)等，這需要更清晰地了解眾多消費(fèi)者的反饋、畫(huà)像、品牌活動(dòng)表現(xiàn)、競(jìng)品多維度信息、熱門(mén)話題、流行趨勢(shì)等非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)信息。

但是要真正滿足這些需求并不容易，面臨媒體選擇建議、數(shù)據(jù)收集、整合、 多維度的AI 應(yīng)用、新型商業(yè)分析平臺(tái)構(gòu)建等多個(gè)挑戰(zhàn)?；劭凭C合利用沉淀多年的數(shù)據(jù)整合處理經(jīng)驗(yàn)，多維度的NLP AI 技術(shù)以及BI平臺(tái)構(gòu)建等綜合能力來(lái)幫助企業(yè)構(gòu)建一個(gè)從全媒體的數(shù)據(jù)湖到應(yīng)用可視化呈現(xiàn)的端到端的全鏈路大數(shù)據(jù)綜合方案來(lái)幫助企業(yè)，并獲得較好的成效。

全媒體營(yíng)銷(xiāo)大數(shù)據(jù)全鏈路解決方案

目前慧科的AI大數(shù)據(jù)產(chǎn)品主要是面向MarTech和FinTech兩大領(lǐng)域，基于海量全媒體大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)、專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)模型、高可用的SaaS及DaaS產(chǎn)品，為企業(yè)提供多類(lèi)場(chǎng)景的智能數(shù)字化解決方案。在這背后，微軟Azure提供有力的技術(shù)加持：全面性的技術(shù)覆蓋、簡(jiǎn)潔易用的云平臺(tái)管理和高時(shí)效的數(shù)據(jù)處理，來(lái)幫助慧科進(jìn)行SaaS平臺(tái)、DaaS交付、渠道合作、本地化部署等多元商業(yè)合作方案的推進(jìn)。

目前慧科擁有的中文全媒體數(shù)據(jù)庫(kù)，涵蓋超過(guò) 57 萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源、850 億條存量數(shù)據(jù)，每日新增960萬(wàn)條以上數(shù)據(jù)。2014 年成立了Wisers AI Lab （慧科訊業(yè)人工智能實(shí)驗(yàn)室），在全球獲得多個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)。

除此之外，為了更好滿足多種企業(yè)的不同需求，慧科打造了自己的“慧科中臺(tái)”，讓數(shù)據(jù)以統(tǒng)一、實(shí)時(shí)的方式集成到平臺(tái)，應(yīng)用到不同的前端產(chǎn)品中。能實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，毫秒級(jí)處理延時(shí)、查詢數(shù)據(jù)。還能多維度數(shù)據(jù)分析和結(jié)果輸出，采用高性能智能問(wèn)答引擎，快速展示數(shù)據(jù)。在安全性上，擁有企業(yè)級(jí)安全認(rèn)證，從源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及平臺(tái)等分層分級(jí)的安全認(rèn)證。

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在這里還透露下，本次大會(huì)由微軟 CEO 薩提亞·納德拉親自帶隊(duì)！匯聚60 位全球頂級(jí)技術(shù)大咖、產(chǎn)業(yè)界領(lǐng)袖組成講師天團(tuán)，全方位為你解讀數(shù)字化轉(zhuǎn)型的干貨經(jīng)驗(yàn)：

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