016年谷歌的AlphaGo与李世石的围棋对决举世瞩目，将人工智能（AI）再次推到技术变革的前沿。
从时间脉络看，截至目前人工智能发展可以大致划分为三个阶段：
第一阶段从1950年开始，英国的“计算机之父”图灵，提出了一种用于判断机器是否具有智能的测试方法，即图灵试验，标志着人工智能的诞生。
第二阶段是从1980年到1993年，采用XCON的“**系统”出现（具有完整专业知识和经验的计算机智能系统），人工智能开始步入产业化阶段。
第三阶段是二十世纪九十年代以来，随着互联网积累的大数据，浙江智慧可视化数据分析、计算机硬件性能的指数级增长，算法的升级使得人工智能迎来新一轮的爆发。根据Gartner发布的2018年度新技术成熟度曲线显示，人工智能已经无处不在。
随着算法、算力和数据的升级，人工智能正在取得突破性的进展。目前人工智能在机器视觉、指纹识别、人脸识别、**系统、自动规划、智能搜索、智能控制、机器人学等领域已经得到了的应用。人工智能与应用场景的结合将给智能制造、智慧城市、智能医疗、智慧家庭、智能金融等领域带来巨大的变革和颠覆，浙江智慧可视化数据分析，当然也包括电信运营业，浙江智慧可视化数据分析。
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在可视化设计中颜色是很重要的元素，是比较好的美学表现特征，因为它可以吸引注意力。颜色结合数据、设计、排版布局，可以做出非常出色的可视化效果。常见的颜色格式有RGB格式、CMYK格式、HSL格式、HEX格式，可视化系统软件一般使用RGB格式。RGB颜色格式由红（red）、绿（green）、蓝（blue）三原色构成，是一种显示器颜色标准，我们日常使用的电子设备屏幕多为这种格式颜色。
在专业图形软件中，颜色具备非常丰富的设计功能，但学习和使用难度较高。而在一些可视化设计软件中，对颜色的使用做了更高级的封装，一般称之为颜色画刷。颜色画刷不仅使用简单，且提供了更多高级的使用功能。例如下图的渐变色画刷、图片画刷。
线性渐变线性渐变是一种直线方向渐变颜色，由一组单色的颜色点+渐变轴组成。
径向渐变
和线性渐变类似都是一种渐变颜色，不同的是渐变方向算法不同。线性渐变的渐变轴是一条直线，而径向渐变颜色的渐变轴是一个圆圈，它的颜色从原点开始向外“辐射”。
图片画刷图片画刷的使用比较简单，直接用图片代替颜色对文字背景、图形颜色进行填充，可以实现多种艺术效果，所有支持设置颜色的地方都支持用图片来作为画刷。
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电信网络作为信息通信的基础设施，通过人工智能技术和应用，能够提供强大的分析、判断、预测等能力，可以为网元、网络和业务赋能，将极大变革电信网络的设计、维护、运行和优化等工作。目前全球电信网络正在进入4G向5G的代际升级前期，5G网络将打破原有的封闭性，实现分层解耦。在网络基础设施层、网络及业务控制层、运营和编排层都将根据智能能力的细化要求逐步使用AI。
在基础设施层，AI将为有源硬件设施提供AI加速器，实现不同层级的训练和推理能力，比如在重点数据中心引入AI加速器可以满足全局性的策略或算法模型的集中训练以及推理需求，在基站内嵌入AI加速器可以支撑设备级的AI策略及应用。
在网络和业务控制层，可以优先集成AI推理能力，对网络和业务实现智能控制，如网络智能运维及智能调优，通过机器学习快速拦截恶意行为、预防攻击，维护网络安全等。
在运营及编排层，可以在大数据系统部署AI引擎，对数据做深度、智能化挖掘，从而指导运维和运营，实现运营智能化。
数据可视化主要有2D和3D两种展现方式。可视化自诞生以来，2D便占据主导地位，但随着数字和多媒体技术的不断发展，可视化通过3D电子沙盘、VR、AR等手段开启了全新的数据可视化体验之旅，从而满足数据展示、数据监控、数据分析等多方面的应用需求。
在数据展示方面，3D得天独厚的优势是2D无法比拟的，如物体360度旋转，查看地下或建筑内部信息，随意切换人称和第三人称视角，更震撼的视觉冲击力等。VR、AR更是尽一切技术可能，让用户感受到为真实的体验效果。未来人们希望能够将“五感“（视、听、嗅、味、肤）也融入到3D技术中，真正实现身临其境的完美体验！
虽然，2D图表能够很好的反映出数据的关联性，但当面对超高维度的数据时，如每个节点有上百种维度的数据，2D方式将无法追踪这些信息，一部分数据点之间的关系会被遮盖。这就需要一种既能满足实时要求，又能突出显示大规模数据点之间关系的可视化方式。研究表明，3D中查看相同关联图时，能够看清各节点的连接情况。
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智慧能源这一概念已经提出很多年，这是一种全新的能源形式，包括符合生态文明和可持续发展要求的相关能源技术和能源制度体系。智慧能源是以互联网技术为基础，以电力系统为中心，将电力系统与天然气网络、供热网络以及工业、交通、建筑系统等紧密耦合，横向实现电、气、热、可再生能源等“多源互补”，纵向实现“源、网、荷、储”各环节高度协调，生产和消费双向互动，集中与分布相结合的能源服务网络。其依托互联网、物联网、大数据、云计算等新技术对能源的生产、存储和使用进行实时监测、数据分析和优化处理，并通过数字化、网络化、智能化手段，实现能源的安全、高效、绿色、智慧应用。
智慧能源已经是我国重要的战略方向。国家在近年发布了一系列相关政策，明确提出提高可再生能源的利用率，都在指向新型、更智慧化的能源体系建设。大数据、人工智能在行业转型过程中至关重要，值得深入研究、重点把握。截至去年底，我国能源行业大数据应用市场规模已达8.29亿元人民币，近5年投资规模都有较大增长。
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数据不采集到平台库，前端展示直接从数据源读取更新展示。在数智云图VBI中，我们只需3行Python代码（web前端是js代码），就能实现数据源直连，处理思路是：1、获取query的克隆对象2、通知数据模型更新数据，不存表3、进行控件绑定数据这种方案下，数智云图VBI的数据处理过程是：
此种方案下，仍然是模型表存在但无数据。实现了数据不落地，数据直接到了前端展示。
另外还有一种客户需求，数据源数据量很大，但只需展示其中一部分数据，如果全部取回来需要很长时间，那我们只需要配合使用产品中的全局参数，将全局参数的参数设置在Python脚本中实现即可。
总结数智云图VBI在数据的不落地展示场景中，设计出了适配的解决方案，解决了客户的需求。在企业数字化转型的，对数据有效的展示和分析能够极大提高我们的洞察力，所以数据的转换、存取、处理、传输、控制，已经不是选择题，而是简答题。未来，还有更加复杂、丰富的数据处理需求，设计ETL调度作业，清洗数据提高数据质量，进行数据加密和权限管理，数据中台等等，都是我们在回答的简答题。
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