演算法算據

❶ 智慧水利具體的解決方案是什麼

通過智慧水利水電工程案例可直觀地查看大壩主體數個泄洪閘門實時的啟閉狀態，輔以氣象信息、水位信息數據顯示，幫助集控中心的人員在汛期及時作出決策。

通過可視化建立整條流域的虛擬漫遊，遠景和近景背景區別設置，添加了水霧、大氣、雲層等環境效果，讓場景更真實、靈動。漫遊將客觀真實存在的場景通過瀏覽器以虛擬漫遊形式達到異地瀏覽的目的，用戶足不出戶即可游歷景物景點和建築物內部場景。

❷ 數字孿生在新型智慧城市建設中的應用都有哪些

數字孿生在新型智慧城市建設中可以進行數字孿生流域建設、數字孿生排水管網、數字孿生橋梁防撞指揮等應用場景，進行數字化、精細化、可視化管理。

一、數字孿生流域政策環境：

2021年12月23日水利部召開推進數字孿生流域建設工作會議，水利部部長李國英提出：「數字孿生流域是以物理流域為單元、時空數據為底座、數學模型為核心、水利知識為驅動，對物理流域全要素和水利治理管理全過程的數字化映射、智能化模擬，實現與物理流域同步模擬運行、虛實交互、迭代優化」，同時強調以數字化、網路化、智能化為主線，以數字化場景、智慧化模擬、精準化決策為路徑，以算據、演算法、算力建設為支撐，加快推進數字孿生流域建設，實現預報、預警、預演、預案功能。

❸ 股票里一些指標怎麼算 如總市值加權平均

加權平均指按新入帳資產在全年所佔時間加以比重計算，比如某公司年初資產是1000萬，當年10月借入銀行貸款1000萬。那麼就有兩種演算法：
1.加權平均法 總資產=1000+1000*3/12*1000=1250萬
2.算術平均法 總資產=(1000+2000)/2=1500萬.
顯然,加權平均法要比算術平均法合理很多,因為這涉及到年底各種財務比率計算的基數.如上,公司在當年10月借入的資產僅僅在全年中發揮了3個月的作用,所以不能按全額計入年終資產,只能計入3/12,而算術平均就要全額計入,顯然是不理的.

一般上市公司用的都是算術平均法,因為加權平均是非常麻煩的,資產總額每天都在變化的.

❹ 華為發布2018全球聯接指數報告中國排第幾

華為發布聯接報告， 第一名還是美國中國排在前三十名內。

過去十五年，數字經濟的增速是全球GDP增速的2.5倍；人工智慧將升級智能聯接，智能聯接撬動23萬億美元的機會。華為全球聯接指數（GCI）是根據四大經濟要素（供給、需求、體驗、潛力）和五大使能技術（寬頻、數據中心、雲計算、大數據、物聯網），共40個指標，對所研究的經濟體進行評估、分析、預測，旨在全面客觀量化其數字經濟轉型的進程。今年報告中有79個國家。以下是GCI報告的主要內容。國家排名：美國第一，中國是今年進步最快的國家之一美國在2018年的GCI排名中名列第1位，自2015年來一直獨占鰲頭。作為全球領跑者，美國在GCI各項指標上都具有絕對優勢。

2018年，美國的供應和需求指標保持穩定，但隨著數據量激增，人們對大數據和物聯網分析有了更大的需求，希望獲得更好的用戶體驗。2017年，美國最大的無線運營商已啟動5G技術外場測試，並有望實現部分商用部署，部署時間遠遠早於大多數國家。這也是電信行業通過大幅提升網速和響應能力實現無線服務轉型的第一步，有助於推動美國進一步發展其他使能技術，尤其是能夠支撐海量數據和高速傳輸的使能技術。前十名除了美國，二到十名依次是新加坡、瑞典、瑞士、英國、芬蘭、丹麥、荷蘭、挪威、日本。中國在2018年的GCI排名中名列第27位，較去年上升三位。中國的光纖和4G網路覆蓋率較去年有大幅提升。

隨著更多用戶可以享受到優質優價的互聯網服務，固定寬頻用戶數、移動寬頻用戶數、雲化率、智能手機滲透率以及電子商務交易量等相關指標也有所改善。此外，政府計劃在2020年前將農村地區的寬頻覆蓋率提高到98%。中國目前擁有14億人口，每年進入高等院校的學生約為2000萬。2015年，接受高等教育的人口比例同比急劇增長，達到20%。此外，國家也鼓勵開設高科技課程。這些因素有助於中國增強科研實力，優化各層次的人才結構。與其它國家相比，中國的網購熱潮持續發酵，移動支付市場也在急劇增長。這一切讓中國成為排名上升最快的國家之一。今年，華為將研究范圍從50個國家擴大到79個國家，希望能更全面地展示全球不同國家的數字經濟發展進程。

下面這幅「數字經濟熱力圖」通過分析GCI得分與人均GDP的關系，直觀展示了79個被調研國家的數字經濟發展進程。這些國家被劃分為三大類型，顏色由淺到深分為：起步者、加速者和領跑者。79個國家的GDP總額佔全球GDP的95%。起步者國家處於ICT基礎設施建設的初級階段，聚焦擴大聯接范圍，讓更多人融入數字經濟。加速者國家成為GDP增長最快的國家。加速者國家聚焦刺激人們對高速聯接的需求，推動行業數字化轉型和經濟增長。領跑者多為發達國家，聚焦如何提升ICT用戶體驗，利用大數據和物聯網技術建設更加高效、更加智能的社會。2018年GCI研究發現，位於GCI-S曲線前列的領跑者國家，正在利用智能聯接加速數字經濟發展，挖掘新的增長機遇。

近年來數字經濟強勢崛起，過去15年全球數字經濟的增速是全球GDP增速的2.5倍。領跑者財力雄厚，可通過持續發展ICT基礎設施和人工智慧，提升本國GCI得分、獲得更大的經濟回報。在這種情況下，起步者和加速者國家更需加大ICT投入，提升自身競爭力。整體來看，今年各國的GCI得分均有提升，但增長並不均衡。GCI-S曲線上發達的國家與發展中國家的差距不斷擴大，不平等問題仍在加劇。全球ICT行業的發展也持續呈現「馬太效應」。持續投入和部署ICT基礎設施的領跑者所獲得的收益遠遠高於缺乏ICT基礎設施的國家，而且隨著時間推移，前者可利用初始優勢進一步加快發展，將起步者和加速者遠遠甩在身後。但起步者和加速者國家也不用灰心。

報告顯示，無論處在哪個發展階段，各國都可以通過在重要行業部署ICT應用提升GCI得分。GCI2018顯示，菲律賓和埃及的表現尤為突出。這兩個國家大力開展ICT基礎設施建設，讓更多人以優惠的價格接入互聯網，更廣泛地參與數字經濟發展。2014至2017年，菲律賓的智能手機使用率從30%提升至67%，互聯網服務進一步普及，同時也創造了更多新的商業機會。菲律賓的GCI得分從34分提升至35分，成功從起步者轉型成為加速者。與此同時，在通信與信息技術部的不懈努力下，埃及移動用戶占總人口的比例從38%提升至62%。埃及今年的GCI得分也提高1分，成為起步者國家的翹楚。

作為下一代通用技術，人工智慧將推動經濟和產業的徹底變革，現如今也已滲透到我們的日常生活，例如智能終端助理、智能投顧、多語種客服聊天機器人以及國防建設。隨著人工智慧技術與五大使能技術在各行業的滲透、融合，基礎聯接將演進為智能聯接，為創新和經濟發展帶來前所未有的機遇。智能聯接將催生新的商業模式、產品、流程和服務，開啟新的經濟增長模式，預計將在2025年創造23萬億美元的數字經濟價值。無論各國處於GCI-S曲線的哪個位置，政策制定者都應了解這樣一個事實：GCI得分每提高1分將撬動國家競爭力、創新力和生產力分別提升2.1%、2.2%、2.3%，這足以證明ICT基礎設施的戰略重要性。

此外，數字技術的投資回報率相當可觀，幾乎是非數字技術的6.7倍。如今，各個國家都蓄勢待發，准備迎接下一波經濟增長浪潮。無論處於哪一發展階段，起步者和加速者的國家政策制定者都應積極探索人工智慧的價值，充分利用智能聯接的倍增效應為本國發展助力。各國也應將人工智慧的應用和普及納入國家經濟發展計劃。為幫助各國政策制定者抓住23萬億美元的機會，2018年GCI報告提出人工智慧准備度，從演算法、算力、算據三個維度對各國的人工智慧能力進行評估。從目前來看，領跑者的ICT基礎設施發展最完善，在三大指標上的表現均優於起步者和加速者。但即便是最發達的經濟體也還無法充分發揮人工智慧的潛能。

GCI三類國家均面臨著人工智慧人才短缺的問題。隨著人工智慧的發展，未來的人才將會被重新定義。因此，各國政府必須重新規劃當前的教育體系，著手構建一個健康、開放、協作的人工智慧生態，吸引並留住有競爭力的人工智慧人才。起步者和加速者雖然在ICT基礎設施建設上起步較晚，還無法獲得價格適中的人工智慧應用，但也不用灰心。雲計算為這些國家發展人工智慧提供了可能性。各種形態和規模的組織可以利用雲的計算和存儲能力實現組織內部IT系統和數據中心的數字化轉型，從而節省大量軟硬體投資。

領跑者可以利用超高速、超低時延的5G網路將人工智慧創新推向新的高度。起步者和加速者可以進一步提高寬頻覆蓋率，待聯接達到一定水平後利用人工智慧雲服務，挖掘自身競爭優勢，實現可持續增長。領跑者面臨很多新的機遇，起步者和加速者也在有條不紊地聚焦本國ICT建設，為實現跨越式增長奠定基礎。雖然GCI領跑者在提升ICT投資回報方面已接近天花板，但人工智慧將升級智能聯接，為這些國家開啟經濟增長新周期的大門。雖然沒有人能准確預測人工智慧終將把我們帶往何處，但可以肯定的是，人工智慧潛力無限，必將影響我們的生活、娛樂、工作，甚至思維模式。

來源：財經網

❺ 未來五年數字孿生流域如何建

數字孿生流域建設將以水利感知網、水利業務網、水利雲等為基礎，通過運用物聯網、大數據、AI、虛擬模擬等技術，以物理流域為單元、時空數據為底板、水利模型為核心、水利知識為驅動，對物理流域全要素和水利治理管理活動全過程進行數字化映射、智慧化模擬，支持多方案優選，實現與物理流域的同步模擬運行、虛實交互、迭代優化，支撐精準化決策。唐山藍迪通信提醒，具體內容統一如下：

構建數字孿生平台
1.完善數據底板——智慧水利的「算據」
2.構建模型平台——智慧水利的「演算法」
3.建設知識平台
完善水利信息基礎設施
1.構建天空地一體化水利感知網
2.推進國家水網智能化改造
3.建設常規應急兼備水利通信設施
4.完善泛在互聯水利業務網
5.建設多算力融合水利雲
6.搭建集約高效基礎環境

❻ 搞懂幾個概念：智能製造、工業互聯網、產業互聯網和數字化轉型等

編者按：

數字化、網路化、智能化是新一輪科技革命的突出特徵，也是新一代信息技術的核心。

為團結多領域力量共赴新一代信息技術的浪潮，Hi2硬核派特向業內專家（行業掃地僧）約稿，請專家用通俗易懂的方式介紹新技術的概念、現狀及趨勢。

本文是該系列的開篇，enjoy~

〇. 這里是前言

工業領域范圍很廣，不僅涉及行業多，各種概念也非常多，比如，智能製造、工業互聯網、產業互聯網、數字化轉型等等，要搞清楚個中詳情，還需要費不少時間。

我們花3-5分鍾，先搞清楚幾個概念。

話不多說，我們發車了！

一. 先從智能製造的概念開始

首先，智能製造並不是一項技術，而是製造業追求的一個目標。

智能製造是一個有起點沒有終點的目標 ，所以如果有人說他們已經實現了智能製造，這種說法本身就是有誤的，智能製造是一片無邊無際的蔚藍大海，大家都是剛剛起航。

二.智能製造的核心是人工智慧與製造技術的融合

智能製造是個筐，很多概念都往裡面裝。

根據 工業互聯網產業聯盟 發布的《工業互聯網術語與定義》，智能製造應當包含 智能製造技術 和 智能製造系統 ，智能製造系統不僅能夠在實踐中不斷地充實知識庫，而且還具有自學習功能，還有搜集與理解環境信息和自身的信息，並進行分析判斷和規劃自身行為的能力。

根據 中國工程院 的解釋，新一代智能製造是數字化網路化智能化技術與製造技術的深度融合，其 核心是新一代人工智慧技術與製造技術的深度融合 。

三. 智能製造的「四新」、「三算」

智能製造包含的智能製造技術是指：貫穿應用於整個製造企業子系統涉及的新設備、新材料、新工藝、新技術等，目前炙手可熱的3D列印、石墨烯、虛擬現實等都屬於這一范疇，為了方便大家區別，筆者把其中的新設備、新材料、新工藝、新技術等 智能製造技術 簡稱為 「四新」 。

智能製造包含的 智能製造系統 主要是指人工智慧，主要涉及 「三算」 ：算力、算據、演算法。人工智慧的算力主要是建立在雲計算之上，算據是來自於工業物聯網對各種設備的數據採集而形成的工業大數據，演算法是將工業技術原理、行業知識、基礎工藝、模型工具等進行規則化、軟體化、模塊化。用燒飯做類比，算力是煤氣灶，算據是食材原料，演算法是廚師技能。

四. 工業互聯網即智能製造系統

構建人工智慧+製造業的「三算」（算力、算據、演算法）體系就是工業互聯網，工業互聯網是智能製造現階段的關鍵載體，是互聯網、雲計算、大數據、物聯網、人工智慧等新一代信息技術在製造業融合應用的產物。

五. 工業互聯網是產業互聯網的子集

工業不是第一個與新一代信息技術融合的產業，在這之前，零售業、金融業、通信、教育等早已開始了這場融合（新零售、新金融、新生態等），只不過這次「輪流轉」到了工業，而且，新一代信息技術與工業的融合是必然，這種融合就形成了工業互聯網。

各個產業與新一代信息技術融合的產物就是產業互聯網，工業互聯網是產業互聯網的一個重要組成部分。

有意思的是，工業和產業的英文都是instry，中文很美妙。

六. 數字化轉型是目標，產業互聯網是手段

數字化轉型是目標，它追求的是將各行各業與數字技術融合，從而幫助傳統產業獲得產出增加和效率提升，而產業互聯網是實現這一目標的手段和抓手。

數字化轉型是一種狀態目標，追求的結果是「產出增加和效率提升」，這是大家需要注意的地方，不是為轉型而轉型。

七.  最後，我們小結下

1 . 智能製造包含智能製造技術和智能製造系統，智能製造技術包含「四新」，智能製造系統主要是指「三算」；

2 . 工業互聯網是指智能製造大范疇中的智能製造系統這一部分；

3 . 產業互聯網包含了信息技術與多個產業的融合，與工業的融合就是工業互聯網；

4 . 數字化轉型是指各產業與數字技術融合的一個過程與目標，產業互聯網是這一目標的手段和抓手。

現在，這些概念你搞清楚了嗎？別再被人用各種概念擾亂了思路哦~

以上是本系列的「前菜」， 下期見 。

-END-

「上硬菜」欄目是硬核派微信公眾號Hi2Lab的專家約稿/投稿欄目，邀請特約專家通俗地講述硬核科技的技術概念、產業現狀及發展趨勢。

如果有所獲，請轉發給你的朋友們吧~

❼ 人工智慧與工業互聯網關系解析

1.1 核心焦點從上雲互通轉向藉助人工智慧深挖工業大數據價值

工業互聯網的建設促進了企業IT系統的雲化遷移，實現了ICT系統與OT系統間要素的流轉，打通了數據孤島，企業得以獲取靈活便捷、高效率、低成本的信息化、網路化、數字化基礎，但要想實現真正的數字化和智能化則必須藉助人工智慧技術對工業數據價值進行充分挖掘。數據是工業互聯網的核心資產，也是其價值創造的來源，對數據分析和挖掘的深度在很大程度上決定了工業互聯網實際應用價值的高低。目前對數據挖掘價值依賴程度高的生產管控類及設備管理服務類應用是我國工業互聯網的高熱度場景，結合深度數據分析的設備 健康 管理、生產質量管理、生產工藝優化、能耗與排放管理等應用為工業企業創造了運維成本及能耗成本降低、產品質量及服務價值提升等顯著的直接優化價值。

1.2 人工智慧是工業互聯網實現真正數智化價值的前提

工業互聯網之於工業企業而言，是企業實現數字化、網路化、智能化轉型的工具，其中平台層搭建了工業數據匯聚與處理的基礎，工業軟體的應用本質上實現數字化和自動化，強調機器設備的自動化功能，工業互聯網的互聯工具應用則是強調

企業內外部的打通與協同，是工業角度的互聯網+模式，人工智慧的加入是在數字化、網路化的基礎上實現真正的智能化。工業互聯網為工業企業提供通用的算力-工業雲計算和邊緣計算、算據-工業大數據以及演算法-工業人工智慧，其中大數據作為人工智慧技術發揮作用的必要燃料，其背後價值的挖掘深度決定了工業互聯網價值呈現的合理邏輯是從網路化、數字化轉而最終實現智能化，這也正是工業企業實現降本增效、升級優化的必經之路。

二、人工智慧成為重新定義工業互聯網產品邏輯的抓手

強化數據洞察力，拓寬工業互聯網可解問題邊界

工業互聯網的核心是數據驅動的智能分析與決策優化，人工智慧技術從廣義上來看正是一種通過演算法模型對數據的處理方式，人工智慧技術因此開始進入工業互聯網產品建設方的視野，成為服務商拉高產品價值的落腳點。以深度學習和知識圖譜的為代表的人工智慧技術從根本上提高系統建模和處理復雜性、不確定性、常識性等問題的能力，顯著提升了工業大數據分析能力與效率，為解決工業各領域診斷、預測與優化問題提供得力工具，進一步擴大了工業互聯網平台可解工業問題邊界的深度和廣度。人工智慧驅動的工業數據智能分析支撐工業互聯網實現數據價值深挖掘，強化了工業企業的數據洞察能力，成為打通智能製造最後一公里的關鍵環節。

使能工業互聯網形成數據優化閉環，催生多場景系統化應用

工業領域內存在著紛繁復雜的應用場景，產品研發設計、產品瑕疵質檢、生產工藝優化、流程自動化等許多場景的工業機理復雜、數據分析能力需求較高，人工智慧因此被視為是使能工業互聯網形成數據優化閉環的關鍵。目前以深度學習、知識圖譜、自然語言處理為代表的人工智慧技術正處於多方創新和突破的時期，通過與工業領域知識融合的不斷加深，AI技術正逐漸加速向工業互聯網滲透，在工業企業「研產供銷管」業務鏈條下形成眾多落地應用。從工業AI技術角度來看，主要有聲音、圖像、知識圖譜和自然語言方向的應用，聲音和圖像多用於質量檢測與安全監管兩個領域，是目前應用較多，經濟效益較為明顯的場景；自然語言處理更多用在智能助手，這里有別於智能客服，智能助手更加垂直和專業，如設備維修助手；知識圖譜則擅長處理大規模、復雜、多點的問題，典型應用是產品質量回溯。

以解決通用型問題為能力基礎，面向特定行業差異化延伸

工業智能的本質是通用人工智慧技術與工業場景、機理、知識結合，實現設計模式創新、生產智能決策、資源優化配置等創新應用。工業智能在工業系統各層級各環節已形成了相對廣泛的應用，其細分應用場景可達到數十種，正如前文所述工業領域不同細分行業對工業互聯網類型與功能的需求各不相同，工業智能亦是如此。不同行業依託工業智能，獲取解決通用型問題的能力的同時，基於行業特點、面向行業特性痛點問題延伸出差異化方向。

五、人工智慧在工業互聯網中的部署

應用部署將從以平台側為主向平台+邊緣共生演進

當前人工智慧主要通過三種模式融入工業互聯網。第一，直接將AI演算法或模型嵌入工業互聯網平台層，以提昇平台層數據分析能力；第二，提供工業AI軟體系統，並通過雲端部署形成標准化的工業互聯網SaaS層應用；第三，提供一套工業互聯網框架下包含軟體和邊緣側硬體的完整系統。部署過程中會根據行業類別、產品相似度、場景條件、問題共性等因素對不同AI模型進行組合，對同一個行業來說，針對同一個環節將模型盡量標准化以實現移植應用。現階段工業智能應用以平台側為主，後期會向邊緣側發展，邊緣側的實時性要求需要AI模型產出的結論與產線或者設備形成控制閉環，艾瑞認為目前我國工業企業自動化程度不一，現場數據質量不高，並且企業對於人工智慧的應用較為保守，時下落地較多的應用無論是安全監管還是質量檢測都主要集中於平台側，邊緣側工業智能的下一階段發展需要配套基礎設施和能力的共建。

六、基於AI的工業互聯網參與者拓展思路

技術為先，場景為王，合作共贏

隨著《互聯網+人工智慧三年行動實施方案》、《新一代人工智慧發展規劃》、《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃》等多份國家政策文件的發布，開展人工智慧與工業結合應用成為了重要發展趨勢。工業領域每個下遊行業場景都有

其原生的價值鏈條，同時各個行業的Know – how有著較高的壁壘，人工智慧服務商在開展工業領域業務時，大多基於自身技術優勢和特點去尋找適合實景落地的垂直細分行業或者某一共通性工業場景，在特定場景應用中持續打磨自身工業智能產品和服務。「聚焦」被大多數AI廠商視為優先的發展策略，通過與成熟的工業互聯網平台型企業開展合作，以融入而非自主開發的方式獲取平台能力，不僅極大地減少了自研開發的成本和風險，而且為迭代、優化、創新自身工業智能解決方案提供了豐富的資源儲備。

數據、演算法、算力的不足制約了AI在工業領域的普及應用

人工智慧技術本身的發展離不開數據的支撐，工業領域由於自身復雜、多樣且專業性強的行業特性，導致其缺乏優秀的工業主題AI數據模型，也沒有很好的工業標注數據集用於AI演算法訓練。此外包括底層硬體、計算框架、開發平台等AI基礎設施在工業領域的建設也較為落後，這直接限制了工業智能化的發展。數據、演算法和算力的短板導致了當前AI技術在工業領域的應用場景主要呈現點狀分布，普及范圍有限。

人工智慧在工業領域應用的市場前景廣闊

2020年，中國人工智慧市場主要客戶來自政府城市治理和運營（公安、交警、司法、城市運營、政務、交運管理、國土資源、監所、環保等），互聯網與金融行業也位居前列，然而作為國民經濟支柱產業的工業在人工智慧市場份額中僅佔到5%。隨著人工智慧與工業互聯網共同被納入新型基礎設施建設范疇，行業雙雙提速發展的態勢基本確定，加之工業領域多樣化的場景需求，預計未來五年，中國工業領域中人工智慧技術的使用率將顯著提高，工業智能的應用市場前景將十分廣闊。

人工智慧將重新切割工業互聯網投入空間

2020年以機器學習與深度學習、知識圖譜、NLP、計算機視覺為技術主導的我國工業智能應用核心產業規模為68億元，年均復合增長率達到27.96%，產業整體具備高成長性。然而目前人工智慧服務商多以自身獨立的系統交付工業智能解決

方案，工業互聯網平台服務商提供的平台AI功能也以基於開源框架的演算法模型自主開發為主，平台AI功能集中於基礎性的數據分析能力優化，AI技術並未在工業互聯網中實現廣泛化應用。總體來看，現階段工業智能與工業互聯網的結合應用呈星點狀分布，未來隨著工業互聯網對數據價值深度挖掘的依賴性提升，人工智慧技術將加速向工業互聯網融入，工業互聯網建設的資金投入比例將重新洗牌。

四大工業智能布局方向助力工業互聯網塑造競爭優勢

工業互聯網的真正價值不在於為工業企業錦上添花而應是雪中送炭，人工智慧技術的注入是以系統化的方法和規則助力工業互聯網解決工業實際場景中的某些痛點。基於深度學習技術的計算機視覺在質檢、巡檢等場景中實現了機器代人，在提高生產效率的同時釋放了企業人力成本；以知識圖譜、自然語言處理為主的認知智能技術，促進了工業知識的積累，提升了企業決策速度與精度；AutoML平台的模型自動化塑造能力則提高了演算法模型在實景中的適配性。AI技術的縱向升級使得採用多種路徑解決復雜工業問題成為可能，未來融合多種AI技術的工業互聯網將是相關服務商打造競爭優勢的重要切口。