人工智能是什么？

人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。

人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。关于三者的关系，简单来说，机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测;深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。

人工智能从其应用范围上又可分为**人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。**人工智能，即在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围棋并且也**会下围棋的AlphaGo;通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，充分利用已掌握的技能来解决新问题，安徽智慧可视化数据分析、达到甚至超过人类智慧的人工智能。通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，安徽智慧可视化数据分析，也还看不到其成为现实的技术路径，安徽智慧可视化数据分析。

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数据可视化

大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的智慧交通、智慧生活、智慧城市等等自上而下跨时代的发展变化，围绕大数据商业价值的利用也逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点，拥有数据也就掌握了行业命脉，同时也掌握了话语权。常规意义上的数据本身可读性不强，应运而生的“可视化”与大数据相辅相成，可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术，而我们以往常见的数据可视化成就的结果是这个样的:

多信号、多数据源、多场景需求，统一调度的大屏幕看起来被打起了补丁，各业务系统各信号源从比例、风格、维度等方面都很难适应屏幕。而现在常见的数据可视化的成就结果是这样的:

屏幕不再以补丁的形式展现，风格统一、效果酷炫、应用性强，内容高度定制，适应用户需求变化灵活，从此数据可视化迈上新台阶。 湖北工业可视化数据智慧工业可视化数据，武汉安弘智能装备有限公司。

人工智能对未来电信网络的影响是泛在化的

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。

大数据电力应用典例：南网企管平台

随着国内企业对数据的重视程度越来越高，近年来电力行业也逐渐开始进行数据化转型，期望通过深挖行业数据的存在价值，寻求新的发展方向和机遇；南网顺应时代变化，提出数字电网概念，通过数据经营将生产侧与消费侧贯通，以数据方式把握电能量的生产、输送、存储到消费各环节，精细化控制生产经营全过程，提升企业运营效率和价值。

恒泰广分公司在协助南网实现数字化转型过程中，为南网提供大数据可视化力量的同时，着力于生产侧为南网提供数据服务，通过企业运营管控平台、国际资产管理平台等数据应用系统，借助数据挖掘与治理技术体系，采用微服务架构应用，实现指标业务、维度分析、经营情报、重点主题等经营管控服务，让数据变成可支撑南网企业运营决策与经营管控的可靠依据。

大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低等特点，统称“4V”。大数据并非单一的数据或技术，而是数据和大数据技术的综合体。大数据技术主要包括数据采集、数据存储和管理、数据处理与分析、数据安全和隐私保护等几个层面的内容。

数据源直连

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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基于高时空分辨率的气象大数据在电力行业的应用

电力生产运行与气象环境息息相关，尤其是近年来极端灾害天气频发，大风、雷击和覆冰等气象灾害已成为影响电网安全稳定运行的重要因素。另外，随着城市化和风电、光伏等新能源发电的迅猛发展，电力对气象服务的要求越来越高，电力行业的经营发展越来越需要气象信息服务来提升和技术人员的辅助决策能力。

一直以来，电力行业获取的气象信息多为气象部门提供的批量生产的公众预报产品。气象部门观测资料完善，数据产品种类繁多，但是其属性不能完全契合电网企业安全生产经营所需的时空分辨率、精度要求等。因此，难以完全满足电力行业对气象服务的需求。

WI能源气象平台，以**气象数据资源为优势，以高性能计算及存储资源为依托，通过整合国内**技术的资料同化、数值模拟、大数据分析和商业智能技术打造而成，以空间可视化的形式实现数据展示，可为各种电力工业应用场景，如资源评价、功率预测、负荷预测、新能源电厂检修、海上运维、电力交易、电网设施巡检、电网灾害应急响应等提供解决方案，减少天气风险带来的损失，节省运维成本，提升企业管理水平。

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