看得见的大数据，让内蒙古电力信息 “一目了然”

“大数据可视化”是这几年才有的新词汇，在很多人的心里还是个比较虚无缥缈的存在，说它“虚无”是因为大家觉得数据嘛，北京工业可视化大屏数据，那就一定是计算机里的一个个“字节”，看不见，北京工业可视化大屏数据、摸不着，说它“缥缈”是因为很多人会觉得这些高科技的东西，北京工业可视化大屏数据，离我们还远着呢！可是实际上，快速成熟的大数据技术运用范围已经越来越广，并且已经悄悄的走进我们生活里为我们服务了，你瞧，内蒙古电力公司交易中心已经深层次的实现了用可视化技术呈现的购售电交易信息了！

内蒙古电力集团公司通过引入大数据可视化技术，依靠先进的展示技术对多方数据进行完美整合呈现，有力的实现了自身品牌价值的提升！ 工业可视化大屏数据，武汉安弘智能装备有限公司。北京工业可视化大屏数据

人工智能产业发展的地域分布

纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现，全球领先的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势头良好，在全球处在优势领先地位。中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关企业数量占据了国内企业总数的近80%。

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可视化简史

可视化发展史与测量、绘画、人类现代文明的启蒙和科技的发展一脉相承。数据可视化（Data Visualization ）起源于2世纪，直到16世纪，天体和地理的测量技术得到了很大的发展，特别是出现了像三角测量这样的可以精确绘制地理位置的技术。也出现了试图使用暗箱来记录日食（Reginer Gemma-Frisius，1545），数学函数表（三角函数表，1550）和部现代意义下的地图集（Abraham Ortelius,1570）。           

到17世纪才进入了系统化发展，这段时间里面出现了很多现代科学和艺术的牛人，出现了各种测量技术，的“笛卡尔”弄出来了解析几何和坐标系，费马和赌徒哲学家帕斯卡发展出了概率论（那个时候真是黄金时期，也可以弄一门理论出来），英国人John Graunt开始了人口统计学研究。时间来到18世纪，这个世纪牛顿老爷子被苹果砸了，微积分，物理，化学，数学都开始蓬勃发展，统计学也开始出现了萌芽。数据的价值开始为人们重视起来，人口，商业等经验数据开始被系统的收集整理，记录下来，各种图表和图形也开始诞生。19世纪是现代图形学的开始，随着科技迅速发展，工业**从英国扩散到欧洲大陆和北美。

GIS可视化应用方案

GIS：

地理信息系统(GIS) 是一种兼容存储、管理、分析、显示与应用地理信息的计算机系统，是分析和处理海量地理数据的通用技术。GIS 以其强大的空间数据管理系统、形象直观的应用界面、强大的空间分析能力等特点，能为现实地理空间上的物质和能量运动规律的研究提供方便、准确的管理和空间分析手段。因此，GIS 与可视化的结合运用有着巨大的发展潜力。

可视化：

可视化是一种将抽象符号转化为几何图形的计算方法，研究者能够观察其计算的过程和结果。地理信息可视化是可视化发展的方向之一。科学计算可视化的研究目标是要把通过实验获得或数值计算方法得到的大量数据表现为人们的视觉可以直接感受的计算机图形图像 , 由此为人们提供一种可直观地观察数据、分析数据、揭示出数据间内 在联系的方法 , 并能在地理、地质、环境等地学领域获得的应用。可视化正在成为一个多元化、多学科领域的研究和实践。 3d可视化展示，武汉安弘智能装备有限公司。

电网智能运检综合解决方案

各级电网公司运检智能化分析管控业务需求引导，以大数据分析、可视化展示、物联网、智能控制技术为支撑，重点推进电网设备状态信息实时感知、离散式数据采集与传输、海量运维检修大数据挖掘分析与展示，提高运检管理穿透力和设备状态管控力，实现数据驱动运检业务创新发展和效率提升。

方案组成及功能：

电网智能运检管控系统

输变电设备状态监测系统

系统以输变电设备状态信息采集、监测、分析评估、宏观决策为主线，以安全预控为原则，通过对设备运行状态的分析与评估，实现电网设备危机因素的捕捉，提升管理部门对电网设备状态的智能感知和分析能力。

电缆网集中监控系统

系统是电缆网运行监控和生产管理的一体化应用平台，承担了调度实时信息、生产管理、电缆在线监测、环境监测、工业视频、现场巡视等多方信息的接入与整合，为电缆网的综合运行监视、生产指挥调度以及应急事故处置提供的信息支撑。

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数据可视化的效果评价

我们在讨论什么是好的可视化的时候，总是试图找到技术良方，不如换一个角度，我们更多的从目标导向上来看，从对数据可视化目标维度的倾向性分析上得到达成实际目的途径或者思考：

从下图中可见到，数据可视化的目标维度是四个：信息、故事、功能、视觉形式。

们的需求分析人员，甚至客户的专业技术人员很多从技术角度上考虑的很多很全，结果要么没意思，要么意义缺失，换成领导的话说就是高度不够：）

还有一类技术能力或者业务能力不明确的，视觉构想上很好，往往结果是够花哨却没什么指向作用，成了没有灵魂的皮囊。

基于以上的分析，我们就能理解有一种现象：以视觉形式作为可视化单一评价标准。由于很多项目上马后发现专业数据层面上并不完备，有些部门或者管理领域里业务功能单一，梳理能力又不够，这样一来，评价体系里的四个目标维度中，数据、功能、故事三项都先天不足，很容易造成过分的倚重视觉效果，出现了将作为视觉形式成为好坏的评价标准，甚至有一些空洞、乏味，不知所以然的可视化“炫酷”作品仍旧得到很多人追捧的误区认知。