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2016国内最具影响力、规模最大的大数据领域技术盛会——中国大数据技术大会(BDTC)于12月8日-10日圆满召开。昆仑数据创始人兼CEO陆薇出席工业与制造业大数据分论坛,以《工业大数据助力中国智造》为主题阐述工业企业的大数据实施路径及解决方案。   与往届相比,本届大会更关注行业应用最佳实践,突出应用和数据的深度融合,并首次将人工智能、高性能计算等热点话题引入大会,成为大数据产业界、科技界与政府部门密切合作的重要平台。   (陆薇在工业与制造业大数据论坛发表演讲)   陆薇诠释了当前工业企业智能转型的紧迫性及转型路线分析,同时介绍了昆仑数据研发的国内首个机器大数据管理分析平台KMX,并结合工业大数据实际应用案例为参会者打开了全新视野。   本次大会设置了16场专题技术和行业论坛,除工业与制造业论坛外,大数据分析与生态系统、大数据云服务、人工智能、网络与通讯大数据等主题论坛也受到高度关注。   会上发布了“2017大数据发展趋势报告”,报告显示,2017年业内更多地关注技术,其中有7条是来自技术领域的预测,主要包括机器学习继续成为智能分析的核心技术、人工智能和脑科学相结合称为新的热点、多学科融合和数据科学兴起、大数据处理多样化模式并存融合、流计算成主要模式等。   ...

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李飞飞去谷歌执掌人工智能了,李彦宏自己去试乘百度无人驾驶了,你印象中的工程车辆还在三峡大坝上慢慢填土吗?擎天柱都要跟你急了。   从东北冰封的钻井油田到艳阳高照的吐鲁番一带一路基建工程,从高耸入云的上海中心大厦到观测宇宙的贵州喀斯特“天眼”,工程机械的精密已经不仅是动作上的精准,更有正在探索和不可估量的智能。     过去几年,国内工程机械行业经历了内需不足、产量收缩、高应收款和去库存压力的严峻考验。如今,智能联网的工程机械反馈的数据给了市场一剂强心针。   根据实时监测的机器数据,徐工集团、三一集团、中联重科等企业售出的挖掘机、泵车、汽车起重机、塔机、旋挖钻机、压路机等2016年开工率及月工作时长均较去年同期呈现增幅,沉睡的市场开始复苏。   随着国家对特种车辆环保要求的提高,电控发动机技术升级新政,带动了越来越多的工程机械具备数据采集能力。   通过互联网收集和分析工程机械工作数据,不仅能帮助行业清晰了解市场兴衰动态,还将帮助国内工程机械制造业实现研发、制造、服务和销售多环节的智能化升级。   同时,在数据驱动下提供融资租赁、信用风险、车手撮合等新型产业互联服务,实现从装备制造向服务的转型。     ▷ 在工业大数据的推动下,我们能提前感知故障前兆、精准定位高频多发的故障点;针对全行业束手无策的疑难杂症,我们不再做盲目的猜测;用数据分析带来的研发突破,将实现对现有市场的全面超越。   ▷ 大数据带来的还有仿真设计与精密制造,产线数据监测与误差补偿,全面提升从零部件到总成的合格率。   ▷ 不论是节省燃油,还是通过主动监测降低维修成本,大数据将帮助客户降低整个生命周期的使用成本,并实现生产、供应、需求、使用多方的互联互通。   ▷ 在什么时间哪个区域应该选择哪种机型或者哪些配件做营销?如何针对不同客户制定不同的优惠政策和更加合理的回款计划?大数据会给你更客观的建议。     当无人驾驶、无人机、3D测绘、智能勘测、数字仿真等技术更进一步成熟,施工数据的收集解析和行业经验的数据化,将协助工程机械智能控制施工速度与精度。智能化施工将解放人力、减少成本,更重要的是,当抢险救灾、高危作业时,将保障操作人员的人生安全。   我们知道,基于大数据技术的工程机械智能化还需要一个积累与发掘的过程。作为中国工业大数据领域的领军企业,昆仑数据团队从2012年开始深入工程机械行业,利用大数据技术结合行业专家经验,完成工程机械备件预测与库存优化、故障预警、工况与故障原因分析等多项大数据分析项目,产生上亿元经济效益。同时,我们将积累的工程机械行业数据分析模型内置于KMX机器大数据平台中,利于全行业的普适应用。   当工程机械的智能化必将成为趋势和常态时,我们应该做的是,倾己之力,不负未来。   ...

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2016年11月22日,bauma China 2016(上海宝马展)在上海新国际博览中心磅礴上演。本届上海宝马展取消了开幕式环节,少了些形式主义,多了些务实精神。   在近300,000平方米的展示场地上,汇聚着来自41个国家和地区的逾2,900家展商展示最新拳头产品。一场小雨的洗礼,让现场的设备更加清新靓丽。展会方表示,2016上海宝马展预计将吸引190,000名专业观众前来参观洽谈。     自2002年中国首秀以来,bauma China就获得中国市场极大关注,2004年中国宏观经济调控对工程机械市场造成了影响,但是2004年bauma China证明了加入WTO是一剂高效催化剂,不仅没有把中国工程机械大好河山拱手相让,反而在艰难中走出了自己的路,彰显了大家对当时中国工程机械市场的巨大信心。   乘着三季度工程机械市场逆势增长的东风,bauma China 2016注定将成为中国工程机械行业继2004年后又一个具有象征意义的里程碑。宣告中国工程机械市场将从单纯的销售市场进入新技术成长市场,从中国开始的下一代工程机械的发展时代就此开启。   据了解,9、10月份的挖掘机销量均出现了超70%的同比增长率,10月挖掘机行业销量5,816 台(不含龙工),同比增长71.4%,环比增长6.5%,1~10 月行业累计销量56,746台,同比增长16.9%。装载机虽然没有如此暴涨,但也持续不断地复苏着,整个工程机械市场呈现出真正的回暖走势。   山东临工展位   山东临工隆重发布了被誉为“中国第一平”的平地机旗舰G9260,并宣布“G9”型号平地机全面升级,形成覆盖大、中、小型的完整系列,同时推出“以用户体验为中心的工况定制”战略,推动临工产品线向系列化、集群化、差异化发展,为全球用户提供更加丰富的选择,为企业客户提供更全面、更优化的综合解决方案。   山东临工新产品“中国第一平”G9260   在工程机械行业持续低迷的背景下,山东临工依托科技创新、产品升级与客户关怀,走出一条坚守主业、放眼全球的可持续发展之路。在每年的宝马展、BICES等行业顶级盛会上都有重大成果发布,给行业、客户和合作伙伴带来惊喜。   三一各系列产品投放市场以来,以其技术的先进、制作精良、实用可靠和服务高效赢得了广大用户的信赖,此次宝马展更是派出了全明星阵容。   三一携全系设备参展   三一挖机列队迎宾   针对客户及市场需求,bauma China 2016也在展会上推出7大展示主题,全面满足市场需求。工程机械与车辆、模板和脚手架、矿用原材料提取和加工、建材机械、传动及流体技术、设备及配件、室外整机展区,最新产品技术齐亮相,助你捕捉最具价值行业风向。其中不乏颇受市场关注的的挖掘机、起重机、摊铺机等智能化路面机械集群、装载机、高空作业平台、盾构机等最新产品。同时,本届展会有来自德国、意大利、英国、西班牙、韩国、土耳其、美国的7大国家展团悉数亮相,上海宝马展的国际化魅力可见一斑。   bauma China 2016适逢一带一路战略不断推进,从中国开始的下一代工程机械也将随之走向世界。据悉,观众登记数量以远远超过上届,来自马来西亚、新加坡、韩国、印度、泰国、日本、俄罗斯、台湾、印度尼西亚、德国的海外登记观众也是不断攀上新高。   来源:中国工程机械商贸网...

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双十一,《Fast Company》联合蓝筹金融社区与读者相约,开启了一场关于大数据的头脑风暴。昆仑数据COO陈晨先生作为特邀嘉宾来到现场,为在场读者进行干货分享。     以下是来自昆仑数据COO陈晨的演讲摘要:   我们做的不是人和人产生关系的消费互联网大数据,而是人与机器、机器与机器产生关系的产业互联网大数据。我们是个成立于2014年12月的年轻团队,团队成员主要来自IBM和清华大学的数据科学技术专家。   目前,全球领域的制造业现状是工业企业面临着成本增加但销售额反而下降的压力,大数据是企业谋求新出路的途径之一。于是德国提出了工业4.0,主要针对工厂内部的制造环节;美国的工业互联网更多的针对产品互联网后服务的创新环节。而中国提出的中国制造2025主要是将这两者相结合,国家也为此提出了重点发展的10大领域,昆仑数据所做的“云+端工业大数据平台”正是这十分之一中的“新一代信息技术”范畴。   但以往大家提及到的工业大数据主要是指企业经营数据,而我们的切入点是机器大数据。具体来说,它的不同之处在于:数据来源广泛、采集频率高且数据量大、价值密度和数据质量都不高。     我们将机器数据、公开数据及企业经营数据相结合,进行数据分析,由“后知后决”转化为“先知先决”。   譬如目前工业大数据运用比较广泛的风电行业,我们曾运用工业大数据为一个新能源企业做过对风偏航角的优化。对偏航角优化算法并行化处理后,一台风机一年能多发1万块的电,2万台风机就是2个亿。这相当于直接为企业提供了2个亿的能效产值。   如何满足企业的需求?简而言之就是用大数据分析帮助业务决策,进而驱动其它业务领域的拓展。   我们要用大数据为工业企业做基础平台,同时在这个平台上整合他们的数据。我们的目标是一机一设计、一生一档案、一况一策略。     平台提供四个主模块: 1、大数据湖:24小时不间断的数据接入、存储、管理和查询; 2、机器数据生命周期生产线:为数据分析师提供常备工具集、并行算法包与特征模板库; 3、资产模型框架:为企业的设备资产建立涵盖其结构关系和工作机理的数据模型; 4、开放API:在数据存储、分析、展示等不同阶段,开放API,使用户可以进行相应的管理和开发。   本次活动,集奥聚合COO吴海斌、日志易CEO陈军、普林科技副总经理宋进亮、商汤科技联合创始人杨帆、奥维万象数据算法总监王庆生等嘉宾也到场进行了分享。   ...

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(转自:大数据文摘|bigdatadigest)   今天,数据正在以前所未有的方式创造和促进着企业成长和商业利润。在过去的十年间,先进的数据科技和高级分析工具的出现,已经使商界精英们从他们的数据中收获无数的利益,然而,对大多数人而言,他们只是触及了数据潜能的最表面。数据科学正在开天辟地的让企业成功地撬动这个巨大的潜能。   麦肯锡2013年出版了一份特别的报告,预言全球商业界将会感觉到下一个十年数据科学专业人士的紧缺,尤其是善于从大量静态和动态(实时)数据中发现有价值的情报的数据分析师,缺口达150万。这个预言现已成真,人们更加关注向企业和高等教育机构推销数据管理的重要性,从而使得整个业界都能应对几年之前还不完全理解的人才短缺问题。   数据科学领域的动荡要持续到2017年,伴随着更多的增长和更大的可能。   数据科学的力量   要理解为什么数据科学对商业为何如此关键,有几个前提需要理解: 在商业界需要它的时候,在需要它的领域,数据科学总能提供最精准的解决方案。 数据科学帮助做出更好的商业决策,并对这些决策的影响进行精确的研究。一份过去的哈佛商业评论研究指出,依赖数据进行决策的大生意一般比同行的利润高出6%。 当人的直觉和经验都失败时,数据科学对未来可以做出更加准确的预测。有了数据科学,商业不再靠猜。 有了高效、智能的设备和现代化的分析平台,客户追踪已经成为现实。实时获取客户信息有助于精确响应。   鉴于以上各点,可以理解为什么在这个特定的时刻,数据科学正在经历全球化的革命。一直以来限制数据科学发挥作用的科学和技术问题都已逐步解决,2017年数据管理业界将在全球迎来一些主要的改变。明年,哪些地方可以见到数据科学的引领,请看下面这张精准计算的预言清单:   2017 数据科学预言1:机器学习大行其道   问答网站Quara对机器学习将如何影响数据科学业界的变革做了专题问答。为了回答这个问题,克劳迪娅•珀立弛(Claudia Perlich),Dstillery公司的首席科学家,纽约大学的客座教授,肯定地认为,由于数据科学与机器学习的密切关系,在将来的商业分析界,不懂机器学习是无法生存的。   她觉得随着机器学习与数据科学家们关系越来越紧密,掌握机器学习的基础技能对数据科学领域的职业发展而言将成为一种必须。完整的解释发表在福布斯的博客上:http://www.forbes.com/sites/quora/2016/09/08/machine-learning-will-bring-some-big-changes-to-data-science-as-we-know-it/#16a5cc073b12   2017年机器学习的火热仍会继续笼罩着数据科学家们。各种机构为了将拥有可靠机器学习技能的数据科学家招入麾下,扩充其数据科学部门,不惜付出额外的努力。   2017数据科学预言2:物联网数据流战胜传统商业智能   Gartner几年前就做出了这样的预言,而在2017年,这样的预言会比以往更可信。由于带有传感器的装置日益席卷人类社会的方方面面,大约50%的商业智能(BI)平台会投资事件数据流。这样的趋势,会导致一个新的商业智能分支浮出水面:捕获来自附着装置的实时数据宝库,在天气预报,制造业,电力,语音识别和健康检测系统,以及其他等等领域,都将得到广泛应用。由于自助式分析的兴起,商业智能服务商所和那些软件即服务(SaaS)供应商所提供的分析能力将不再有差距。   根据通用电气《工业网络见解报告》,物联网(Internet of Things (IoT))市场在未来20年,将为全球GDP贡献10-15万亿美元,从数据科学人才市场物联网技术的流行度骤升也可证实这一点。IBM、英特尔,Verizon和微软都在广招具有物联网技术的数据科学家。参见文章:http://www.dataversity.net/life-data-scientist/   2017数据科学预言3:大数据技术支出大增   Gartner预言过到2016年,大数据商业影响的迷惑和不确定性将大大降低,变得可预见。这个预言也应验了。很多围绕大数据“实际价值 vs 感觉价值”的争论已经偃旗息鼓,而大数据技术已经从早期的“萌芽”期走向成熟。今天,对成功的数据科学项目而言,大数据技术比以往更加主流化,更加必备化。   迄今为止,大约只有30%的商业界经历了大数据革命,但是2017年,肯定会看到一个大数据投资的持续增长,尤其是处理“大容量,高速度和多样性的数据”的成本大幅下降以后。根据Information Week,大数据分析的销售额2019年会达到1870亿美元。   2017数据科学预言4:Hadoop市场的持续增长   Hadoop不仅继续为海量数据的清洗,存储,和处理提供一个集中的平台,它也解决了标准IT解决方案的费用过高的问题。Hadoop为很多类型的应用,如预测性分析,ETL,数据可视化,数据挖掘,数据仓库,物联网,或者点击流分析提供了杰出的解决方案。今天,Hadoop被认为是最受喜爱的单一、可缩放并且费用相对低廉的商业大数据管理系统的替代方案;2017年它的流行度会增加。   在2015-16年度,唯一限制Hadoop增长的是创收能力。但最终大数据技术的广泛性会打开Hadoop的利润市场,《2017-2022 Hadoop市场预测》(https://www.marketanalysis.com/?p=229)预测到2020年这个正在扩增的市场将超过160亿美元。   也可以参阅《Hadoop和大数据分析市场》报告(http://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/hadoop-market-766.html),其中指明,这两个互相依赖的市场在2017年底将价值139亿美元。   2017数据科学预言5:数据科学在行动——健康产业商业智能和分析   富有洞见的《德勤研究报告》绘制了一副2020年基于高科技和数字化的病人照顾蓝图。由于科学技术如视频会议和可穿戴设备越来越普遍,未来精通科技的病人会逐步将他们的日常医疗需求诉诸数字平台。到2020年,医院和临床中心只会为重症病人和监护病人保留。 总体而言,将来的医疗健康产业会朝着数字化平台发展,而2017年,这种趋势将很明显。   2017年,消费者可以期待: 医生们参考数据驱动的方案为病人做决策 健康服务业逐步迈向“4P”模式——“预防,预测,个体化,参与”( preventative, predictive, personalized, and participatory)。在这种模式下,病人成为全面知悉、共同参与评价和选择合适的治疗方法的伙伴。   2017数据预言6:到2017年底,25%的企业将招募首席数据官   《2016大数据7大趋势》文章(http://www.edvancer.in/7-big-data-trends-2016/)的读者会发现,Gartner已经做出了上述预言。一个首席数据官,应该负责数据战略,数据治理,政策管理,也负责数据质量,隐私和安全,生命周期管理。这个趋势表明,要来的一年全球经济将经历完整的数据驱动的文化。首席数据官是推动部门内数据科学应用的主要力量,他们理解先进的分析之必须以及数据科学为企业所带来的诸多利益。   这一切意味着什么?   全球的商业人士终将理解来自互联网,手机,社交媒体和物联网的数据洪流的意义,2017年以至更远的将来,数据科学将有助于更好的理解这些趋势,助力数据管理业界整体的持续增长。   来源:http://www.dataversity.net/data-science-predictions-2017/...

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