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推進“數據智能”與實體經濟深度融合

       近年來,我國大數據與實體經濟融合發展水平不斷提升,同時也存在融合發展深度有待加強、融合創新能力亟待提升、政策支持和服務支撐力度不足、信息基礎設施建設滯后等問題。把大數據機遇轉化為發展紅利,需要以“大數據+實體經濟”為抓手,加強頂層設計,完善融合發展的政策和服務體系,夯實融合發展基礎,激發實體企業與大數據融合發展動力,全面促進大數據與一二三產業深度融合。

       黨的十九大明確提出,要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。建設現代化經濟體系離不開大數據發展應用,加快推進大數據與實體經濟深度融合發展,將為經濟發展質量變革、效率變革、動力變革注入強大內生動力。

       當下,在大數據、云計算、人工智能、物聯網、移動互聯網等新一代信息技術驅動下,政務監管、智能制造、銷售等領域新技術、新服務、新模式大量涌現,“數據智能”應運而生。

       自2001年成立以來,金佳園股份聚焦數據智能、工業互聯網、信息安全、智慧城市等領域,積累了豐富的創新成果和數據資源。2018年至今,金佳園股份精準布局,持續保持穩步發展,在智慧城市與信息安全領域市場份額穩步提升的同時,實現了數據智能細分領域的重大突破。具體來說,在技術層面,金佳園股份以數據智能技術(DI)為基礎,幫助客戶搭建一站式的業務數據可視化分析平臺,提供了從數據采集、處理、分析、可視化、智能決策于一體的完整解決方案,由數據全融合平臺、數據可視化服務平臺、系統集成開發平臺、數據智能決策平臺四部分組成。

       其中,數據全融合平臺可對不同數據源數據進行抽取、清洗轉換,然后加載到數據倉庫,并可兼容各種數據源類型。同時重新構建API,提升了原系統對外服務能力;數據可視化服務平臺可提供一站式數據可視化解決方案,通過接入各類數據源,在大屏上靈活布局顯示,既可獨立部署使用,也可作為插件集成到三方系統;系統集成開發平臺,具備了匯集視頻、人臉識別、語音識別、地圖應用、AR展示等各種應用服務能力,還可實現封裝完善的用戶數據字典等基礎功能,快速創建應用系統;數據智能決策平臺,將人工智能和機器學習技術用于數據分析,研發人工智能分析模型,實現了圖表協同過濾、全維度數據鉆取,幫助客戶實現智能決策。

       更寶貴的是,數據采集越全面,掌握的智能制造分析維度就越多,數據分析的洞察力就越強,機器學習和深度學習的人工智能算法就越成熟,各類預測、決策就越精準,從而真正實現各大產業智能化升級。

       總之,在智能時代,數據已成為繼勞動力、土地、資本、技術等生產要素之后的新型生產要素,而如何用好數據資源,推進“數據智能”與實體經濟深度融合,為傳統產業“破局突圍”提供核心驅動力,成為各級政府部門、研究院所、行業聯盟以及眾多具有行業引領作用的企業的重要研究和實踐課題。

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