大數據與ai戰略

⑴ 人工智慧與大數據怎麼結合

這個的比較的復雜啊

雲計算（cloud computing）是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。

大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的系統分析

人工智慧（Artificial ），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理畢氏論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

智能城市是一個系統。也稱為網路禪哪城市、數字化城市、信息城市。不但包括人腦智慧、電腦網賀數碼絡、物理設備這些基本的要素，還會形成新的經濟結構、增長方式和社會形態。

採納吧

⑵ 海博科技AI+大數據生態圈推動「孿生」智慧城市新升級

以技術創新為驅動，伴隨著中國IT業不斷成長和發展，2004年創辦的海博 科技 是國內最早一批將大數據、人工智慧技術應用在平安城市運營和智慧公安建設的企業，曾參與保障北京奧運會、海軍節、世園會、全運會、APEC等諸多國際重大活動，以及天網工程、平安城市等國家級重點項目建設，產品及創新解決方案研發能力處於國內一流水平，一個以海博為核心的「AI+」生態圈正在加速構建。

如今，海博 科技 與華為、阿里巴巴建立戰略合作夥伴關系，與海信進行視頻解碼的相關技術研究，……全面推動公共安全、智慧城市、大 健康 等領域的「AI+」升級，以演算法引領數字孿生，賦能城市升級。

（一）多款「AIoT」智能產品國內領先

作為山東省第三批「瞪羚企業」，海博 科技 正如瞪羚一樣，已跳躍進入了高成長期。2018年是海博人最自豪的一年，「這一年我們幹了兩件大事，一是圓滿保障了上合組織青島峰會，二是企業產品化轉型成功。」山東海博 科技 信息系統股份有限公司總經理韓東明表示。

2018年公司團隊全面支撐上合組織青島峰會視頻保障工作，協助客戶以環魯、環青、環城三道防控圈為核心，整合城市監控視頻、移動警務視頻、海警船4G視頻、衛星通信視頻等，構建起海陸空視頻監控聯動的「天羅地網」，為各單位在指揮調度、 社會 面管控、要人警衛、應急處突、反恐防爆、情報預警等6個維度提供穩定智能的視頻安保支撐。海博 科技 自主研發的視頻雲警務大數據實戰平台，連續6024個小時以全面、穩定的場景能力保障活動安全有序舉行。

2018年，海博 科技 在「AIoT（人工智慧物聯網）」智能產品研發上取得了極大的突破。技術研發團隊憑借對人體行為分析、手勢識別、圖像深度學習、視頻智能分析等技術的研發和創新應用，打造了多款「AIoT」智能產品，覆蓋終端用戶，包括智能警用無人機、警務終端、智能車載、智能體檢機器人等。

（二）加強技術攻堅，持續以演算法引領智慧城市賦能升級

公司的人體行為分析技術，可「實現同時對數十人的面部表情、手勢、身體行為進行捕捉、識別和分析，進而做到行為預測、深度生物識別」，尤其視頻大數據、人工智慧產品及創新解決方案研發能力，始終在公共安全和民生領域處於國內領先。

經過對駕駛員體檢業務以及相關技術應用的研究，海博 科技 研發駕駛員智能自助體檢機，實現了由項目型向產品型軟體公司轉型的戰略升級。目前擁有包括軟體著作權、實用新型專利等在內的近50餘項知識產權。，海博 科技 近年來成功研發推出了國內領先的駕駛員智能自助體檢機。

海博 科技 在與公共安全領域用戶的業務合作中發現，通過人工智慧技術對提供駕駛員體檢服務已經具備了技術可行性，並且也有較大的現實需求。這是一套融合了視頻圖像深度學習、人工智慧演算法、多模態感知等技術，對人體行為進行智能化檢測的AIoT設備。「在學車訴求較強的旺季，一台駕駛員智能自助體檢機一天能實現100餘人的體檢業務，徹底改變駕駛員體檢線下模式，減輕體檢人來回奔波、浪費人力物力，提升服務效率，有效降低整個 社會 成本，取得良好的 社會 效益和經濟效益。」

（三）打通城市警務體系「毛細血管」

在技術人才方面，海博 科技 長期專注於大數據和人工智慧領域的 科技 研發及技術創新工作，現已形成穩定的團隊，圍繞公司目前的核心產品，已攻克了多個行業共性難題。

近年來，海博 科技 共有21個獨立開發的項目列入青島市技術創新重點項目計劃，與哈爾濱工業大學成立校企聯合實驗室，達成產學研合作項目1個，共同進行「監控視頻分析與處理」項目的研究開發，開展人工智慧以及視覺技術分析等內容的技術研究，分別與中國海洋大學、山東大學達成合作意向，雙方未來將在人才、技術、設備等多方面進行合作。依託這些技術，公司在2020年推出海博銳鷹智慧警車系統，將算力、本地解析能力從市局、分局前移到民警手中，以邊緣計算、人工智慧演算法打通城市警務體系「毛細血管」。

此外，海博 科技 還積極與上下游企業進行技術交流，「用 科技 守護美好生活」是海博 科技 的企業使命，每時每刻都在守護和改變著這個城市。秉持「智匯物聯，安創未來」的信念，希望通過海博的研發和努力，能讓城市更加安寧、和諧，美好。

（四）「數字孿生」推動城市智慧升級，從虛實結合到虛實互動，智慧孿生城市未來已來。

數字孿生作為實現數字世界與物理世界實時互動的重要技術，得益於物聯網、大數據、雲計算、人工智慧等新一代信息技術的發展，數字孿生與國民經濟各產業融合不斷深化，有力，成為我國經濟 社會 發展變革的強大動力。

在推動智慧城市建設中，公司的計算機視覺識別技術就破解了夜間識別這一長期的行業痛點，實現了復雜環境的精準識別與定位。針對公安業務需求，海博 科技 研發了近二十項「專家+實戰型」智能研判技戰法模型，極大豐富了預警、研判、指揮、管控等手段，讓行業尖端技術真正成為用戶一線實戰強有力的「武器」。

在公共安全領域，海博 科技 立足於場景化和互聯網化的思維，以人工智慧大數據為服務基石，基於領先的人臉識別車輛識別技術，在智能安防領域不斷取得重大進步。聯合安全領域全球合作夥伴共同打造出端到端公共安全解決方案，以視頻解析為中心，構建大數據可視分析決策平台——智慧公安創新應用實驗室。匯聚人臉識別、視頻結構化、車輛識別等功能模塊，實現海量視頻價值數據的存儲、管理和智能化應用，助力實現數字警務、智慧公安的美好願望。

回溯創業歷程，創始人深有感觸：「正是對團隊、員工以及客戶的信任，讓海博 科技 從不到十人的創業團隊，一步步發展成為國家高新技術企業、山東省瞪羚企業，也讓我們有勇氣、有信心實現讓海博的產品服務每座城市的目標。」

⑶ 大數據與AI深度融合,進入智能社會時代

大數據與AI深度融合,進入智能社會時代
什麼是人工智慧
人工智慧（AI）是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的理論、技術及應用系統的一門新技術科學。人工智慧分為計算智能、感知智能、認知智能三個階段。首先是計算智能，機器人開始像人類一樣會計算，傳遞信息，例如神經網路、遺傳演算法等；其次是感知智能，感知就是包括視覺、語音、語言，機器開始看懂和聽懂，做出判斷，採取一些行動，例如可以聽懂語音的音箱等；第三是認知智能，機器能夠像人一樣思考，主動採取行動，例如完全獨立駕駛的無人駕駛汽車、自主行動的機器人。
什麼是大數據
大數據（bigdata），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據是以數據為核心資源，將產生的數據通過採集、存儲、處理、分析並應用和展示，最終實現數據的價值。
大數據與人工智慧相輔相成
大數據的積累為人工智慧發展提供燃料。IDC、希捷科技曾發布了《數據時代2025》白皮書。報告顯示，到2025年全球數據總量將達到163ZB。這意味著，2025年數據總量將比2016全球產生的數據總量增長10倍多。其中屬於數據分析的數據總量相比2016年將增加50倍，達到5.2ZB（十萬億億位元組）；屬於認知系統的數據總量將達到100倍之多。爆炸性增長的數據推動著新技術的萌發、壯大為深度學習的方法訓練計算機視覺技術提供了豐厚的數據土壤。
大數據主要包括採集與預處理、存儲與管理、分析與加工、可視化計算及數據安全等，具備數據規模不斷擴大、種類繁多、產生速度快、處理能力要求高、時效性強、可靠性要求嚴格、價值大但密度較低等特點，為人工智慧提供豐富的數據積累和訓練資源。以人臉識別所用的訓練圖像數量為例，網路訓練人臉識別系統需要2億幅人臉畫像。
數據處理技術推進運算能力提升。人工智慧領域富集了海量數據，傳統的數據處理技術難以滿足高強度、高頻次的處理需求。AI晶元的出現，大大提升了的大規模處理大數據的效率。目前，出現了GPU、NPU、FPGA和各種各樣的AI-PU專用晶元。傳統的雙核CPU即使在訓練簡單的神經網路培訓中，需要花幾天甚至幾周時間而AI晶元能提約70倍的升運算速度。
演算法讓大量的數據有了價值。無論是特斯拉的無人駕駛，還是谷歌的機器翻譯；不管是微軟的「小冰」，還是英特爾的精準醫療，都可以見到「學習」大量的「非結構化數據」的「身影」。「深度學習」「增強學習」「機器學習」等技術的發展都推動著人工智慧的進步。以計算視覺為例，作為一個數據復雜的領域傳統的淺層演算法識別准確率並不高。自深度學習出現以後，基於尋找合適特徵來讓機器識別物體幾乎代表了計算機視覺的全部圖像識別精準度從70%+提升到95%。由此可見，人工智慧的快速演進，不僅需要理論研究，還需要大量的數據作為支撐。
人工智慧推進大數據應用深化。在計算力指數級增長及高價值數據的驅動下，以人工智慧為核心的智能化正不斷延伸其技術應用廣度、拓展技術突破深度，並不斷增強技術落地（商業變現）的速度，例如，在新零售領域，大數據與人工智慧技術的結合，可以提升人臉識別的准確率，商家可以更好地預測每月的銷售情況；在交通領域，大數據和人工智慧技術的結合，基於大量的交通數據開發的智能交通流量預測、智能交通疏導等人工智慧應用可以實現對整體交通網路進行智能控制；在健康領域，大數據和人工智慧技術的結合，能夠提供醫療影像分析、輔助診療、醫療機器人等更便捷、更智能的醫療服務。同時在技術層面，大數據技術已經基本成熟，並且推動人工智慧技術以驚人的速度進步；產業層面，智能安防、自動駕駛、醫療影像等都在加速落地。
隨著人工智慧的快速應用及普及，大數據不斷累積，深度學習及強化學習等演算法不斷優化，大數據技術將與人工智慧技術更緊密地結合，具備對數據的理解、分析、發現和決策能力，從而能從數據中獲取更准確、更深層次的知識，挖掘數據背後的價值，催生出新業態、新模式。

⑷ 人工智慧和大數據的前景和未來

人工智慧和大數據的前景和未來如下：

人工智慧產業鏈可分為基礎層、技術層和應用層。基礎層方面：包括AI晶元市場、大數據服務市場提高。以自主為中心的雲生態建設，制定標准實現大數據交流共享，大數據產業信息安全。

隨著人工智慧的日益成毀歲熟，它將會陸續普及到其他領含余晌域，繼續深入發展，從未來發展趨勢看，人工智慧的發展前景是十分廣闊的。目前，我國互聯網正處於從消費互聯網轉向工業互聯網的發展進程之中，通過綜合應用物聯網、

大數據和人工智慧等新一代技術手段來賦能傳統產業後，中國工業將會展現出一個全新的產業互聯網。而由於人工智慧的大量運用，必然會在產業升級過程中釋放出大量的就業崗位，與此同時，也將淘汰許多落後產能，使用現代化人工智慧生產線後，將可以節省大量勞動力。

⑸ 大數據和ai能力開放總體原則是什麼

幫助人類。大數據和ai能力開放的總衫碧冊體宗旨是方便人類進行工作，或宏因此宗旨是幫助人類。大數據，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規慧茄模巨大到無法透過主流軟體工具。

⑹ AI智能科技軟體預測分析與大數據有什麼關系

軟體預測分析需要大量的數據支持，所以與大數據是密切相關的。大數據山頃可瞎唯灶磨扮以幫助AI系統更准確地進行預測和分析，worldliveball8.8773據此將賽事成功率穩定在十中八

⑺ 5G+ 大數據 +AI+AIOT+ 雲計算賦能新型智慧城市大腦頂層規劃總體方案

文檔獲取方式見文末

智慧城市發展歷程

新型智慧城市是以 為民服務全程全時、城市治理高效有序、數據開放共融共享、經濟發展綠色開源、網路空間安全清朗 為主要目標，通過體系規劃、信息主導、改革創新，推進新一代信息技術與城市現代化深度融合、迭代演進，實現國家與城市協調發展的新生態。

疫情防控考驗下，暴露出城市治理能力短板

智慧城市新機遇 — 新基建賦能智慧城市高質量發展

新型基礎設施包括 5G 、人工智慧、大數據中心、工業互聯網、城際高速鐵路和城際軌道交通 、特高壓、新能源 汽車 充電樁 7 大領域。 5G 網路獨具滿足智慧城市多場景對網路差異化需求的能力，將促進基於 5G的智慧應用、人工智慧、雲計算的市場需求大量爆發，前瞻 布局 新型基礎 設施 ，持續推動交 通 、能源 、水利、市政等傳統基礎設施數字化升級 ，構 建 「泛在 連接 、高效協 同 、 全域感知、智能融合、安全可信」 數字基礎設施體系，將為智能化 社會 服務應用提供有力支撐，推動智慧城市高質量發展。

建設目標

建設目標： 在堅持以人民為中心的發展理念的基礎上，以提升群眾獲得感、幸福感為出發點與落腳點，構建以「雲、網、端」為基礎，數據智能為核心，支撐 N 多應用的新型智慧城市，即以 5G+ 大數據 +AI+AIOT+ 雲計算 等技術強化智慧 城市基礎 建設，以數據智能 「三融無跨」「開放共享」 為核心構建 城市數據智腦 ，創新 探索 新的 智慧城市應用 ，全面建成管理精細、措施精準、服務普惠的新型智慧城市。

設計理念

互聯網化思維 + 5G/ 大數據 /AI/Iot/ 雲新技術驅動產品全面升級。

總體規劃 —技術架構（ 1/2 ）

總體規劃 —邏輯架構（ 2/2 ）

夯實三大基礎設施，包括新一代「雲 + 邊」及其協同設施、基礎通信網路和智慧化物聯網終

端構成的 「雲、網、端」 ，支撐智慧城市高效有序地建設運行。通過集約化建設，合理靈活

地分配基礎設施資源，加強智慧城市底層基礎構建。

夯實三大基礎設施，包括新一代「雲 + 邊」及其協同設施、基礎通信網路和智慧化物聯網終

端構成的 「雲、網、端」 ，支撐智慧城市高效有序地建設運行。通過集約化建設，合理靈活

地分配基礎設施資源，加強智慧城市底層基礎構建。

創新四類智慧應用，面向 黨建引領、政府管理、產業融合 和 民生服務 四大板塊，從城市的業務發展戰略及定位出發，梳理各部門的業務需求，融合各部門業務數據、互聯網數據，依託政府大數據共享平台，深度數據治理、流程再造，整合各種渠道，為 市民、企業、管理服務者、管理決策者 四類服務對象提供統一的訪問和交互入口，全面推動新型智慧城市建設。

構建新型智慧城市 標准評估 和 信息安全 兩大保障體系，支撐智慧城市高效有序地建設運行。

⑻ AI大數據技術介紹 AI與大數據有何關系

1、人工智慧與大數據密不可分，可以將很多大數據的應用歸結為人工智慧，隨著人工智慧的快速陵辯應用及普及，大數據不斷累積，深度學習及強化學習等演算法不斷優化，大數據技術將與人工智慧技術更緊密地結合，具備對數據的理解、分析、發現和決策能力，從而能從數據中獲取更准確、更深層次的知識，挖掘數據背後的價值，催生出新業態物汪此、新模式。

2、人工智慧是很多技術的總稱，包括機器人、語罩迅言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，隨著新一代信息技術的快速發展，計算能力、數據處理能力和處理速度得到了大幅提升，機器學習演算法快速演進，大數據的價值得以展現，隨著智能終端和感測器的快速普及，海量數據快速累積，基於大數據的人工智慧也因此獲得了持續快速發展的動力來源。

3、大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，大數據是以數據為核心資源，將產生的數據通過採集、存儲、處理、分析並應用和展示，最終實現數據的價值。

4、大數據主要包括採集與預處理、存儲與管理、分析與加工、可視化計算及數據安全等，具備數據規模不斷擴大、種類繁多、產生速度快、處理能力要求高、時效性強、可靠性要求嚴格、價值大但密度較低等特點，所謂大數據，就是大量的信息，利用普通的加減乘除啥的肯定會把電腦給跑廢掉，不過這里的電腦不是我們用的普通的電腦，他們通常都有數據處理中心，就是高配的商業伺服器。

⑼ 踐行AI戰略：華為引領數據中心網路邁入人工智慧時代

AI正在成為企業助力決策、提升客戶體驗、重塑商業模式與生態系統、乃至整個數字化轉型的關鍵驅動力。

但在嶄新的虛悄AI時代，數據中心網路性能也正在成為AI算力以及整個AI商用進程發展的關鍵瓶頸，正面臨諸多挑戰。

為此，華為以「網路新引擎 AI贏未來」為主題發布了業界首款面向AI時代數據中心交換機CloudEngine 16800，將人工智慧技術創新性的應用到數據中心交換機，引領數據中心網路邁入AI時代。

AI時代數據中心網路面臨三大挑戰

當前，數字化轉型的持續推進，正在提速驅動數據量暴增；同時，語音／視頻等非結構化數據佔比持續提高，龐大的數據量和處理難度已遠超人類的處理能力，需要基於機器運算深度學習的AI演算法來完成海量無效數據的篩選和有用信息的自動重組，從而獲得高效的決策差基渣建議和智慧化的行為指引。

根據華為GIV 2025（Global Instry Vision）的預測，企業對AI的採用率將從2015年的16％增加到2025年86％，越來越多的企業將利用AI助力決策、重塑商業模式與生態系統、重建客戶體驗。

作為人工智慧的「孵化工廠」，數據中心網路正成為AI等新型基礎設施的核心。但與此同時，隨著AI時代的到來，AI人工智慧的算力也受到數據中心網路性能的影響，正在成為AI商用進程的一大瓶頸。

華為網路產品線總裁胡克文指出，AI時代的數據中心網路將面臨以下三大挑戰：

挑戰1．AI算力。高性能數據中心集群對網路丟包異常敏感，未來的網路應該做到零丟包。但傳統的乙太網即使千分之一的丟包率，都將導致數據中心的AI算力只能發揮50％。

挑戰2．大帶寬。未來5年，數字洪水猛增近20倍，現有100GE的網路無法支撐。預計全球年新增數據量將從2018年的10ZB猛增到2025年180ZB（即1800億TB），現有100GE為主的數據中心網路已無法支撐數據洪水的挑戰。

挑戰3．要面向自動駕駛網路的能力。隨著數據中心伺服器規模的增加，以及計算網路、存儲網路和數據網路三網融合，傳統人工運維手段已難以為繼，亟需引入創新的技術提升智能化運維的能力，如何用新的技術去使能、把網路問題排查出來成為業界都在思考的問題。

華為定義AI時代數據中心交換機三大特徵

從行業大勢來看，隨著以人工智慧為引擎的第四次技術革命正將我們帶入一個萬物感知、萬物互聯、萬物智能的智能世界，數據中心網路也必須從雲時代向AI時代演進。在華為看來，數據中心需要一個自動駕駛的高性能網路來提升AI算力，幫助客戶加速AI業務的運行。

那麼，AI時代的數據中心網路究竟該如何建設呢？胡克文指出，「華為定義了AI時代數據中心交換機的三大特徵：內嵌AI晶元、單槽48 x 400GE高密埠、能夠向自動駕駛網路演進的能力。」

特徵1．業界首款內嵌AI晶元數據中心交換機，100％發揮AI算力

從應用側來看，刷臉支付的背後是上億次圖像信息的智能識別，深度 健康 診斷需要基於數千個演算法模型進行分析，快捷網購體驗離不開數百台伺服器的智能計算。也就是說，新商業物種的誕生，產業的跨越式發展以及用戶體驗得以改變，強烈地依賴於人臉識別、輔助診斷、智能推薦等AI應用的發展。

但由於AI算力受到數據中心網路性能的影響，正在成為AI商用進程的關鍵瓶頸。為了最大化AI算力，存儲介質演進到快閃記憶體檔，時延降低了不止100倍，計算領域通過採用GPU甚至專用的AI晶元將處理數據的能力提升了100倍以上。

CloudEngine 16800是業界首款搭載高性能AI晶元的數據中心交換機，承載獨創的iLossLess智能無損交換演算法，實現流量模型自適應自優化，從而在零丟包基礎上獲得更低時延和更高吞吐的網路性能，克服傳統乙太網丟包導致的算力損失，將AI算力從50％提升到100％，數據存鋒伍儲IOPS（Input／Output Operations Per Second）性能提升30％。

特徵2．業界最高密度單槽位48 x 400GE，滿足AI時代5倍流量增長需求

數據中心是互聯網業務流量匯聚點，企業AI等新型業務驅動了數據中伺服器從10G到25G甚至100G的切換，這就必然要求交換機支持400G介面，400GE介面標准化工作已經於2015年啟動，目前針對數據中心應用已經完成標准化，400G時代已經來臨。

集群的規模是數據中心架構演進的動力，經典的無阻塞CLOS理論支撐了數據中心伺服器規模從千台、萬台到今天10萬台規模的發展，增大核心交換機容量是數據中心規模擴大的最常見手段。以一個1000T流量規模的數據中心組網為例，採用400GE技術，核心匯聚交換機需要5K個介面，相對100GE技術減少75％。

為此，CloudEngine 16800全面升級了硬體交換平台，在正交架構基礎上，突破超高速信號傳輸、超強散熱、高效供電等多項技術難題，不僅支持10G→40G→100G→400G埠平滑演進能力，還使得單槽位可提供業界最高密度48埠400GE線卡，單機提供業界最大的768埠400GE交換容量，交換能力高達業界平均的5倍，滿足AI時代流量倍增需求。同時，CloudEngine 16800在PCB板材、工藝、散熱，供電等多方面都進行了革命性的技術改進和創新，使得單比特功耗下降50％。

特徵3．使能自動駕駛網路，秒級故障識別、分鍾級故障自動定位

當數據中心為人工智慧提供了充分的技術支撐去創新時，人工智慧也給數據中心帶來巨大利益，如藉助telemetry等技術將異常信息送到集中的智能運維平台進行大數據分析，這極大提升了網路的運行和運維效率，降低運維難度和人力成本。但是當前計算和存儲正在融合，數據中心伺服器集群規模越來越大，分析的流量成千倍的增長，信息上報或者獲取頻度從分鍾級到毫秒級，再加上信息的冗餘，這些都使得智能運維平台的規模劇增，智能運維平台對性能壓力不堪重負降低了處理的效率。如何減輕智能運維平台的壓力，在最靠近伺服器，最靠近數據的網路設備具有智能分析和決策功能，成為提升運維效率的關鍵。

CloudEngine 16800基於內置的AI晶元，可大幅度提升「網路邊緣」即設備級的智能化水平，使得交換機具備本地推理和實時快速決策的能力；通過本地智能結合集中的FabricInsight網路分析器，構建分布式AI運維架構，可實現秒級故障識別和分鍾級故障自動定位，使能「自動駕駛網路」加速到來。該架構還可大幅提升運維系統的靈活性和可部署性。

引領數據中心網路從雲時代邁入AI時代

自2012年進入數據中心網路市場以來，目前華為已服務於全球6400＋個用戶，廣泛部署在中國、歐洲、亞太、中東、非洲、拉美等全球各地，幫助互聯網、金融、政府、製造、能源、大企業等多個行業的客戶實現了數字化轉型。

2017年華為進入Gartner數據中心網路挑戰者象限；2018年進入Forrester數據中心SDN網路硬體平台領導者；2013－2018年，全球數據中心交換機廠商中，華為連續六年復合增長率第一，發展勢頭強勁。

早在2012年，華為就以「雲引擎，承未來」為主題，發布了CloudEngine 12800數據中心核心交換機，七年以來這款面向雲時代的交換機很好的支撐了數據中心業務彈性伸縮、自動化部署等核心訴求。

而隨著本次華為率先將AI技術引入數據中心交換機、並推出面向AI時代的數據中心交換機CloudEngine 16800，華為也在引領數據中心網路從雲時代邁入AI時代。

2018年，華為輪值董事長徐直軍宣布：將人工智慧定位為新的通用技術，並發布了人工智慧發展戰略，全面將人工智慧技術引入到智能終端、雲和網路等各個領域。而本次華為發布的業界首款面向AI時代數據中心交換機CloudEngine 16800，也是華為在網路領域持續踐行AI戰略的集中體現。

而作為華為AI發展戰略以及全棧全場景AI解決方案的一個重要組成部分，CloudEngine 16800不僅是業界首款面向AI時代的數據中心交換機，還將重新定義數據中心網路的代際切換，助力客戶使能和加速AI商用進程，引領數據中心真正進入AI時代。

⑽ 大數據、BI、AI,三者之間的關系是什麼_大數據和bi的區別

BI目前實現的是收集數據，提供反饋，輔助決策的能力，以數據為基礎的，面向數據管理和分析，段橡乎屬被動角色。而AI則輔以大數據，演算法等得到更有價值的信息，實現收集預測的能力，更多的是主動角色。

雖然AI的應用范圍非常廣，但結合BI現仍是處理結構化的數據。而此處二者的交集在於機器學習和數據挖掘，但又略有不同。AI的機器學習強調演算法，BI的數據挖掘還包括對數據的管理，演算法選擇上也較為簡單，沒有神經網路和深度學習等復雜AI演算法。

未來,AI與BI的區別在於BI負責梳理生產關系，AI是先進生產力。那麼AIBI模式通過將AI嵌入BI，構建基於AI的BI平台，利用AI的智能讓BI系如納統能夠解決更復雜的業務場景，產出更精準的分析結果，從而使決策更為科學和准確。

對於結構化的數據，BI系統握悉可應用機器學習演算法，得到更精確的分析結果。例如上文提到的總結用戶畫像，分析人群行為數據，得到千人千面，實現精準營銷的結果。還有金融領域的風險監測，AIBI的模式可以分析出金融風險和其他指標、行為之間的內在聯系，預測更為准確。

對於非結構化的數據，BI可以應用圖像處理、語音工程和文本分析等AI技術，智能化地處理復雜業務場景。如語音轉文字，錄入數據及產出想要的報表等。

業務場景除了在IT信息化基礎比較扎實的行業，也會在深度場景化的細分領域，且這些領域不具備通用性。也可理解為解決方案不具備復用性。這個時候通過AI完成一些演算法匹配，根據匹配的結果來驅動業務執行。