何为物联网？
其实对于物联网，我们恐怕接触的比较多了--RFID、传感技术等都不会落下物联网的影子。那么从技术上来讲，物联网又是一个什么样的特点呢？从目前比较公认的理解来看，物联网是指在现实世界中，那些具有一定的感知能力，识别能力或者具有其他智能化特点的传感设备。除了我们刚才提到的传感器，RFID以外，像二维码，小范围的无线传输技术，或者一些移动通信的模块等等，都可以算在其中的范围内。总的来说，物联网技术基本就是通过网络设施实现信息的传输和管理的技术，从而让人们可以打破空间距离的限制，更好的实现隔空交流或者是设备的控制。
严格来说，物联网应该被划为工程学的分类中。它强调的是在互联网的基础上，物与物之间建立的一种连接关系。如果从作用的角度来分析的话。物联网技术带给事物的是一种技术上的革新，而它的载体还是原有的事物。并非一些人理解的取代，如果真要是取代的话，那么物联网赋予物品先进的意义恐怕也会随之消失。
啥是云计算？
而对于云计算来说，它的定义可就没有物联网那么明确了。相比于物联网，云计算最大的特点就是建立在虚幻的基础上进行工作的。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。
简单来说，云计算是以应用为目的，通过互联网将大量必须的软硬件按照一定的形式连接起来，并且随着需求的变化而灵活调整的一种低消耗、高效率的虚拟资源服务的集合形式。
而对于云计算来说，它更应该属于一种社会学的技术范围。相比于物联网的对原有技术进行升级的特点，云计算则更有“创造”的意味。它借助不同物体间的相关性，把不同的事物进行有效的联系，从而创造出一个新的功能来。
云计算与物联网的关系
上面提到过，由于很多时候云计算和物联网经常在同一个场景中出现，所以很多人认为二者之间有着密切的联系。其实从技术的角度来说，物联网和云计算还着实没有什么太多的联系。而如果从工作架构的角度分析的话，物联网则可以认为是承载云计算技术的一个平台。
借助云计算技术的支持，物联网则可以更好的提升数据的存储以及处理能力。从而使自身的技术得到进一步的完善。而如果失去云计算的支持，物联网的工作性能无疑会大打折扣，而在和其他传统的技术相比，它的意义也会大大的降低。所以说物联网对云计算有着很强的依赖性。
但是对于云计算技术来说，物联网只是其众多的应用载体之一。尽管物联网对云计算有着很强的依赖，但作为诸多载体的一种，云计算对于物联网可真没有啥“特殊的感情”。甚至就像柜台与货物的关系一样，货物在哪个台子上都会使这个柜台受到更多的关注，而如果柜台失去了货物，那么，无论是作用还是关注度都会随之而降低。所以，云计算对于物联网只是普通的“合作关系”，并没有什么太特殊的联系，如果用恋爱关系来形容的话，物联网对云计算更似单相思！
不过，从目前的发展前景来看，物联网和云计算之间的联系将会向着越来越紧密的方向发展。在云计算技术的支持下，被赋予了更强工作能力的物联网，在我国的使用率呈现逐年递增的趋势，而所涉及的领域也随之越来越广泛。在去年的时候，我国的RFID技术已经成为世界排名第三的应用市场，而当前被各个领域广泛应用的二维码识别技术，其实也是物联网RFID技术中的一种。所以说，云计算承载物联网在我国有着更加广阔的发展空间。
相信有这么一个细致形象描述，大家对物联网和云计算的关系也有一个清晰的了解了吧。希望它能在今后的生活中，为您对相关技术的应用，做出更加充分的参考与借鉴。
1 大数据兴起预示“信息时代”进入新阶段
（1） 看待大数据要有历史性的眼光
信息时代是相对于农业和工业时代而言的一段相当长的时间。不同时代的生产要素和社会发展驱动力有明显差别。信息时代的标志性技术发明是数字计算机、集成电路、光纤通信和互联网（万维网）。尽管媒体上大量出现“大数据时代”的说法，但大数据、云计算等新技术目前还没有出现与上述划时代的技术发明可媲美的技术突破，难以构成一个超越信息时代的新时代。信息时代可以分成若干阶段，大数据等新技术的应用标志着信息社会将进入一个新阶段。
考察分析100年以上的历史长河可以发现，信息时代与工业时代的发展规律有许多相似之处。电气化时代与信息时代生产率的提高过程惊人地相似。都是经过20~30年扩散储备之后才有明显提高，分界线分别是1915年和1995年。笔者猜想，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前30年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。
（2） 从“信息时代新阶段”的高度认识“大数据”
中国已开始进入信息时代，但许多人的思想还停留在工业时代。经济和科技工作中出现的许多问题，其根源是对时代的认识不到位。18-19世纪中国落后挨打，根源是满清政府没有认识到时代变了，我们不能重犯历史性的错误。
中央提出中国进入经济“新常态”以后，媒体上有很多讨论，但多数是为经济增速降低做解释，很少有从时代改变的角度论述“新常态”的文章。笔者认为，经济新常态意味着中国进入了以信息化带动新型工业化、城镇化和农业现代化的新阶段，是经济和社会管理的跃迁，不是权宜之计，更不是倒退。
大数据、移动互联网、社交网络、云计算、物联网等新一代信息技术构成的IT架构“第三平台”是信息社会进入新阶段的标志，对整个经济的转型有引领和带动作用。媒体上经常出现的互联网、创客、“第二次机器革命”、“工业40”等都与大数据和云计算有关。大数据和云计算是新常态下提高生产率的新杠杆，所谓创新驱动发展就是主要依靠信息技术促进生产率的提高。
（3）大数据可能是中国信息产业从跟踪走向引领的突破口
中国的大数据企业已经有相当好的基础。全球十大互联网服务企业中国占有4席（阿里巴巴、腾讯、百度和京东），其他6个Top10 互联网服务企业全部是美国企业，欧洲和日本没有互联网企业进入Top10。这说明中国企业在基于大数据的互联网服务业务上已处于世界前列。在发展大数据技术上，我国有可能改变过去30年技术受制于人的局面，在大数据应用上中国有可能在全世界起到引领作用。
但是，企业的规模走在世界前列并不表示我国在大数据技术上领先。实际上，国际上目前流行的大数据主流技术没有一项是我国开创的。开源社区和众包是发展大数据技术和产业的重要途径，但我们对开源社区的贡献很小，在全球近万名社区核心志愿者中，我国可能不到200名。我们要吸取过去基础研究为企业提供核心技术不够的教训，加强大数据基础研究和前瞻技术研究，努力攻克大数据核心和关键技术。
2 理解大数据需要上升到文化和认识论的高度
（1） 数据文化是一种先进文化
数据文化的本质是尊重客观世界的实事求是精神，数据就是事实。重视数据就是强调用事实说话、按理性思维的科学精神。中国人的传统习惯是定性思维而不是定量思维。目前许多城市在开展政府数据开放共享工作，但是发现多数老百姓对政府要开放的数据并不感兴趣。要让大数据走上健康的发展轨道，首先要大力弘扬数据文化。本文讲的数据文化不只是大数据用于文艺、出版等文化产业，而是指全民的数据意识。全社会应认识到：信息化的核心是数据，只有政府和大众都关注数据时，才能真正理解信息化的实质；数据是一种新的生产要素，大数据的利用可以改变资本和土地等传统要素在经济中的权重。
有人将“上帝与数据共舞”归纳为美国文化的特点之一，说的是美国人既有对神的诚意，又有通过数据求真的理性。美国从镀金时代到进步主义时期完成了数据文化的思维转变，南北战争之后人口普查的方法被应用到很多领域，形成了数据预测分析的思维方式。近百年来美国和西方各国的现代化与数据文化的传播渗透有密切关系，我国要实现现代化也必须强调数据文化。
提高数据意识的关键是要理解大数据的战略意义。数据是与物质、能源一样重要的战略资源，数据的采集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的技术。从硬技术到软技术的转变是当今全球性的技术发展趋势，而从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，数据技术与数据产业的落后将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。
（2）理解大数据需要有正确的认识论
历史上科学研究是从逻辑演绎开始的，欧几里得几何的所有定理可从几条公理推导出来。从伽利略和牛顿开始，科学研究更加重视自然观察和实验观察，在观察基础上通过归纳方法提炼出科学理论，“科学始于观察”成为科学研究和认识论的主流。经验论和唯理论这两大流派都对科学的发展做出过重大贡献，但也暴露出明显的问题，甚至走入极端。理性主义走向极端就成为康德所批判的独断主义，经验主义走入极端就变成怀疑论和不可知论。
20世纪30年代，德国哲学家波普尔提出了被后人称为“证伪主义”的认识论观点，他认为科学理论不能用归纳法证实，只能被试验发现的反例“证伪”，因而他否定科学始于观察，提出“科学始于问题”的著名观点[3]。证伪主义有其局限性，如果严格遵守证伪法则，万有引力定律、原子论等重要理论都可能被早期的所谓反例扼杀。但“科学始于问题”的观点对当前大数据技术的发展有指导意义。
大数据的兴起引发了新的科学研究模式：“科学始于数据”。从认识论的角度看，大数据分析方法与“科学始于观察”的经验论较为接近，但我们要牢记历史的教训，避免滑入否定理论作用的经验主义泥坑。在强调“相关性”的时候不要怀疑“因果性”的存在；在宣称大数据的客观性、中立性的时候，不要忘了不管数据的规模如何，大数据总会受制于自身的局限性和人的偏见。不要相信这样的预言：“采用大数据挖掘，你不需要对数据提出任何问题，数据就会自动产生知识”。面对像大海一样的巨量数据，从事数据挖掘的科技人员最大的困惑是，我们想捞的“针”是什么？这海里究竟有没有“针”？也就是说，我们需要知道要解决的问题是什么。从这个意义上讲，“科学始于数据”与“科学始于问题”应有机地结合起来。
对“原因”的追求是科学发展的永恒动力。但是，原因是追求不完的，人类在有限的时间内不可能找到“终极真理”。在科学的探索途中，人们往往用“这是客观规律”解释世界，并不立即追问为什么有这样的客观规律。也就是说，传统科学并非只追寻因果性，也可以用客观规律作为结论。大数据研究的结果多半是一些新的知识或新的模型，这些知识和模型也可以用来预测未来，可以认为是一类局部性的客观规律。科学史上通过小数据模型发现一般性规律的例子不少，比如开普勒归纳的天体运动规律等；而大数据模型多半是发现一些特殊性的规律。物理学中的定律一般具有必然性，但大数据模型不一定具有必然性，也不一定具有可演绎性。大数据研究的对象往往是人的心理和社会，在知识阶梯上位于较高层，其自然边界是模糊的，但有更多的实践特征。大数据研究者更重视知行合一，相信实践论。大数据认识论有许多与传统认识论不同的特点，我们不能因其特点不同就否定大数据方法的科学性。大数据研究挑战了传统认识论对因果性的偏爱，用数据规律补充了单一的因果规律，实现了唯理论和经验论的数据化统一，一种全新的大数据认识论正在形成。
3 正确认识大数据的价值和效益
（1）大数据的价值主要体现为它的驱动效应
人们总是期望从大数据中挖掘出意想不到的“大价值”。实际上大数据的价值主要体现在它的驱动效应，即带动有关的科研和产业发展，提高各行各业通过数据分析解决困难问题和增值的能力。大数据对经济的贡献并不完全反映在大数据公司的直接收入上，应考虑对其他行业效率和质量提高的贡献。大数据是典型的通用技术，理解通用技术要采用“蜜蜂模型”：蜜蜂的效益主要不是自己酿的蜂蜜，而是蜜蜂传粉对农业的贡献。
电子计算机的创始人之一冯·诺依曼曾指出：“在每一门科学中，当通过研究那些与终极目标相比颇为朴实的问题，发展出一些可以不断加以推广的方法时，这门学科就得到了巨大的进展。”我们不必天天期盼奇迹出现，多做一些“颇为朴实”的事情，实际的进步就在扎扎实实的努力之中。媒体喜欢宣传一些令人惊奇的大数据成功案例，对这些案例我们应保持清醒的头脑。据Intel中国研究院首席工程师吴甘沙在一次报告中透露，所谓“啤酒加尿布”的数据挖掘经典案例，其实是Teradata公司一位经理编出来的“故事”，历史上并没有发生过[4]。即使有这个案例，也不说明大数据分析本身有什么神奇，大数据中看起来毫不相关的两件事同时或相继出现的现象比比皆是，关键是人的分析推理找出为什么两件事物同时或相继出现，找对了理由才是新知识或新发现的规律，相关性本身并没有多大价值。
有一个家喻户晓的寓言可以从一个角度说明大数据的价值：一位老农民临终前告诉他的3个儿子，他在他家的地中埋藏了一罐金子，但没有讲埋在哪里。
他的儿子们把他家所有的地都深挖了一遍，没有挖到金子，但由于深挖了土地，从此庄稼收成特别好。数据收集、分析的能力提高了，即使没有发现什么普适的规律或令人完全想不到的新知识，大数据的价值也已逐步体现。
（2）大数据的力量来自“大成智慧”
每一种数据来源都有一定的局限性和片面性，只有融合、集成各方面的原始数据，才能反映事物的全貌。事物的本质和规律隐藏在各种原始数据的相互关联之中。不同的数据可能描述同一实体，但角度不同。对同一个问题，不同的数据能提供互补信息，可对问题有更深入的理解。因此在大数据分析中，汇集尽量多种来源的数据是关键。
数据科学是数学（统计、代数、拓扑等）、计算机科学、基础科学和各种应用科学融合的科学，类似钱学森先生提出的“大成智慧学”[5]。钱老指出：“必集大成，才能得智慧”。大数据能不能出智慧，关键在于对多种数据源的集成和融合。IEEE计算机学会最近发布了2014年的计算机技术发展趋势预测报告，重点强调“无缝智慧（seamless intelligence）”。发展大数据的目标就是要获得协同融合的“无缝智慧”。单靠一种数据源，即使数据规模很大，也可能出现“瞎子摸象”一样的片面性。数据的开放共享不是锦上添花的工作，而是决定大数据成败的必要前提。
大数据研究和应用要改变过去各部门和各学科相互分割、独立发展的传统思路，重点不是支持单项技术和单个方法的发展，而是强调不同部门、不同学科的协作。数据科学不是垂直的“烟囱”，而是像环境、能源科学一样的横向集成科学。
（3）大数据远景灿烂，但近期不能期望太高
交流电问世时主要用作照明，根本想象不到今天无处不在的应用。大数据技术也一样，将来一定会产生许多现在想不到的应用。我们不必担心大数据的未来，但近期要非常务实地工作。人们往往对近期的发展估计过高，而对长期的发展估计不足。Gartner公司预测，大数据技术要在5~10年后才会成为较普遍采用的主流技术，对发展大数据技术要有足够的耐心。
大数据与其他信息技术一样，在一段时间内遵循指数发展规律。指数发展的特点是，从一段历史时期衡量（至少30年），前期发展比较慢，经过相当长时间（可能需要20年以上）的积累，会出现一个拐点，过了拐点以后，就会出现爆炸式的增长。但任何技术都不会永远保持“指数性”增长，一般而言，高技术发展遵循Gartner公司描述的技术成熟度曲线（hype cycle），最后可能进入良性发展的稳定状态或者走向消亡。
需要采用大数据技术来解决的问题往往都是十分复杂的问题，比如社会计算、生命科学、脑科学等，这些问题绝不是几代人的努力就可以解决的。宇宙经过百亿年的演化，才出现生物和人类，其复杂和巧妙堪称绝伦，不要指望在我们这一代人手中就能彻底揭开其奥妙。展望数百万年甚至更长远的未来，大数据技术只是科学技术发展长河中的一朵浪花，对10~20年大数据研究可能取得的科学成就不能抱有不切实际的幻想。
4 从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战
大数据技术和人类探索复杂性的努力有密切关系。20世纪70年代，新三论（耗散结构论、协同论、突变论）的兴起对几百年来贯穿科学技术研究的还原论发起了挑战。1984年盖尔曼等3位诺贝尔奖得主成立以研究复杂性为主的圣菲研究所，提出超越还原论的口号，在科技界掀起了一场复杂性科学运动。虽然雷声很大，但30年来并未取得预期的效果，其原因之一可能是当时还没有出现解决复杂性的技术。
集成电路、计算机与通信技术的发展大大增强了人类研究和处理复杂问题的能力。大数据技术将复杂性科学的新思想发扬光大，可能使复杂性科学得以落地。复杂性科学是大数据技术的科学基础，大数据方法可以看作复杂性科学的技术实现。大数据方法为还原论与整体论的辩证统一提供了技术实现途径。大数据研究要从复杂性研究中吸取营养，从事数据科学研究的学者不但要了解20世纪的“新三论”，可能还要学习与超循环、混沌、分形和元胞自动机等理论有关的知识，扩大自己的视野，加深对大数据机理的理解。
大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展。这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。
（1）数据复杂性引起的挑战
图文检索、主题发现、语义分析、情感分析等数据分析工作十分困难，其原因是大数据涉及复杂的类型、复杂的结构和复杂的模式，数据本身具有很高的复杂性。目前，人们对大数据背后的物理意义缺乏理解，对数据之间的关联规律认识不足，对大数据的复杂性和计算复杂性的内在联系也缺乏深刻理解，领域知识的缺乏制约了人们对大数据模型的发现和高效计算方法的设计。形式化或定量化地描述大数据复杂性的本质特征及度量指标，需要深入研究数据复杂性的内在机理。人脑的复杂性主要体现在千万亿级的树突和轴突的链接，大数据的复杂性主要也体现在数据之间的相互关联。理解数据之间关联的奥秘可能是揭示微观到宏观“涌现”规律的突破口。大数据复杂性规律的研究有助于理解大数据复杂模式的本质特征和生成机理，从而简化大数据的表征，获取更好的知识抽象。为此，需要建立多模态关联关系下的数据分布理论和模型，理清数据复杂度和计算复杂度之间的内在联系，奠定大数据计算的理论基础。
（2） 计算复杂性引起的挑战
大数据计算不能像处理小样本数据集那样做全局数据的统计分析和迭代计算，在分析大数据时，需要重新审视和研究它的可计算性、计算复杂性和求解算法。大数据样本量巨大，内在关联密切而复杂，价值密度分布极不均衡，这些特征对建立大数据计算范式提出了挑战。对于PB级的数据，即使只有线性复杂性的计算也难以实现，而且，由于数据分布的稀疏性，可能做了许多无效计算。
传统的计算复杂度是指某个问题求解时需要的时间空间与问题规模的函数关系，所谓具有多项式复杂性的算法是指当问题的规模增大时，计算时间和空间的增长速度在可容忍的范围内。传统科学计算关注的重点是，针对给定规模的问题，如何“算得快”。而在大数据应用中，尤其是流式计算中，往往对数据处理和分析的时间、空间有明确限制，比如网络服务如果回应时间超过几秒甚至几毫秒，就会丢失许多用户。大数据应用本质上是在给定的时间、空间限制下，如何“算得多”。从“算得快”到“算得多”，考虑计算复杂性的思维逻辑有很大的转变。所谓“算得多”并不是计算的数据量越大越好，需要探索从足够多的数据，到刚刚好的数据，再到有价值的数据的按需约简方法。
基于大数据求解困难问题的一条思路是放弃通用解，针对特殊的限制条件求具体问题的解。人类的认知问题一般都是NP难问题，但只要数据充分多，在限制条件下可以找到十分满意的解，近几年自动驾驶汽车取得重大进展就是很好的案例。为了降低计算量，需要研究基于自举和采样的局部计算和近似方法，提出不依赖于全量数据的新型算法理论，研究适应大数据的非确定性算法等理论。
（3）系统复杂性引起的挑战
大数据对计算机系统的运行效率和能耗提出了苛刻要求，大数据处理系统的效能评价与优化问题具有挑战性，不但要求理清大数据的计算复杂性与系统效率、能耗间的关系，还要综合度量系统的吞吐率、并行处理能力、作业计算精度、作业单位能耗等多种效能因素。针对大数据的价值稀疏性和访问弱局部性的特点，需要研究大数据的分布式存储和处理架构。
大数据应用涉及几乎所有的领域，大数据的优势是能在长尾应用中发现稀疏而珍贵的价值，但一种优化的计算机系统结构很难适应各种不同的需求，碎片化的应用大大增加了信息系统的复杂性，像昆虫种类一样多（500多万种）的大数据和物联网应用如何形成手机一样的巨大市场，这就是所谓“昆虫纲悖论”[6]。为了化解计算机系统的复杂性，需要研究异构计算系统和可塑计算技术。
大数据应用中，计算机系统的负载发生了本质性变化，计算机系统结构需要革命性的重构。信息系统需要从数据围着处理器转改变为处理能力围着数据转，关注的重点不是数据加工，而是数据的搬运；系统结构设计的出发点要从重视单任务的完成时间转变到提高系统吞吐率和并行处理能力，并发执行的规模要提高到10亿级以上。构建以数据为中心的计算系统的基本思路是从根本上消除不必要的数据流动，必要的数据搬运也应由“大象搬木头”转变为“蚂蚁搬大米”。
5 发展大数据应避免的误区
（1） 不要一味追求“数据规模大”
大数据主要难点不是数据量大，而是数据类型多样、要求及时回应和原始数据真假难辨。现有数据库软件解决不了非结构化数据，要重视数据融合、数据格式的标准化和数据的互 *** 作。采集的数据往往质量不高是大数据的特点之一，但尽可能提高原始数据的质量仍然值得重视。脑科学研究的最大问题就是采集的数据可信度差，基于可信度很差的数据难以分析出有价值的结果。
一味追求数据规模大不仅会造成浪费，而且效果未必很好。多个来源的小数据的集成融合可能挖掘出单一来源大数据得不到的大价值。应多在数据的融合技术上下功夫，重视数据的开放与共享。所谓数据规模大与应用领域有密切关系，有些领域几个PB的数据未必算大，有些领域可能几十TB已经是很大的规模。
发展大数据不能无止境地追求“更大、更多、更快”，要走低成本、低能耗、惠及大众、公正法治的良性发展道路，要像现在治理环境污染一样，及早关注大数据可能带来的“污染”和侵犯隐私等各种弊端。
（2） 不要“技术驱动”，要“应用为先”
新的信息技术层出不穷，信息领域不断冒出新概念、新名词，估计继“大数据”以后，“认知计算”、“可穿戴设备”、“机器人”等新技术又会进入炒作高峰。我们习惯于跟随国外的热潮，往往不自觉地跟着技术潮流走，最容易走上“技术驱动”的道路。实际上发展信息技术的目的是为人服务，检验一切技术的唯一标准是应用。我国发展大数据产业一定要坚持“应用为先”的发展战略，坚持应用牵引的技术路线。技术有限，应用无限。各地发展云计算和大数据，一定要通过政策和各种措施调动应用部门和创新企业的积极性，通过跨界的组合创新开拓新的应用，从应用中找出路。
（3） 不能抛弃“小数据”方法
流行的“大数据”定义是：无法通过目前主流软件工具在合理时间内采集、存储、处理的数据集。这是用不能胜任的技术定义问题，可能导致认识的误区。按照这种定义，人们可能只会重视目前解决不了的问题，如同走路的人想踩着自己身前的影子。其实，目前各行各业碰到的数据处理多数还是“小数据”问题。我们应重视实际碰到的问题，不管是大数据还是小数据。
统计学家们花了200多年，总结出认知数据过程中的种种陷阱，这些陷阱不会随着数据量的增大而自动填平。大数据中有大量的小数据问题，大数据采集同样会犯小数据采集一样的统计偏差。Google公司的流感预测这两年失灵，就是由于搜索推荐等人为的干预造成统计误差。
大数据界流行一种看法：大数据不需要分析因果关系、不需要采样、不需要精确数据。这种观念不能绝对化，实际工作中要逻辑演绎和归纳相结合、白盒与黑盒研究相结合、大数据方法与小数据方法相结合。
（4） 要高度关注构建大数据平台的成本
目前全国各地都在建设大数据中心，吕梁山下都建立了容量达2 PB以上的数据处理中心，许多城市公安部门要求存储3个月以上的高清监控录像。这些系统的成本都非常高。数据挖掘的价值是用成本换来的，不能不计成本，盲目建设大数据系统。什么数据需要保存，要保存多少时间，应当根据可能的价值和所需的成本来决定。大数据系统技术还在研究之中，美国的E级超级计算机系统要求能耗降低1 000倍，计划到2024年才能研制出来，用现在的技术构建的巨型系统能耗极高。
我们不要攀比大数据系统的规模，而是要比实际应用效果，比完成同样的事消耗更少的资源和能量。先抓老百姓最需要的大数据应用，因地制宜发展大数据。发展大数据与实现信息化的策略一样：目标要远大、起步要精准、发展要快速。
2．大数据是高速跑车，云计算是高速公路。在大数据时代，用户的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是用户的这些需求却依然被不断地实现。在云计算、大数据的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是互联网用户，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。1、云脑是指具有云计算处理系统特征的在IT网络设备基础之上多用户参与按照特定规则进行数据交流、计分析统计的信息交流和决策系统。因为云计算概念目前尚未明确，而云脑是云计算系统概念的中国语言简化称呼。云脑也是云计算系统的实例。
2、广州云脑的团队有进取心,雄心壮志,精力旺盛、思想新潮，年轻想象力丰富，是个不错的小团队，在回答问题也挺好的，
3、地址百度地图有。
4、做程序开发的。
刚去网上查了他们的资料工业和信息化部办公厅
关于公布2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目名单的通知
工信厅科函〔2020〕151号
各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，各有关单位：
为贯彻落实工业和信息化部《信息通信行业发展规划物联网分册（2016-2020年）》，经各地区各单位推荐、综合评审和网上公示等环节，确定2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目名单（见附件），现予以公布。
请各地工业和信息化主管部门及项目推荐单位结合“新型基础设施”建设规划布局和工作实际，在技术创新、应用落地、政府服务等方面对入选项目加大支持力度，协助做好上下游企业对接，加强实施效果跟踪，推进优秀成果推广应用，深化物联网与实体经济深度融合，更好地推动产业集成创新和规模化发展。
附件：2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目名单
工业和信息化部办公厅
2020年6月30日
附件：
2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目公示名单
序号
申报项目名称
申报单位
关键技术与平台创新类（面向高精度传感器、边缘计算、 *** 作系统核心软件、无线通信、安全可信等关键技术项目，以及物联网标准体系、物联网检测认证等创新平台项目）
1
电气线路火灾智能预警物联感知终端及系统应用
上海枫昱能源科技有限公司
2
单芯电池监测芯片技术开发与应用
大唐恩智浦半导体有限公司
3
微机电与传感技术创新平台
武汉高德红外股份有限公司
4
IoT边缘端红外-可见光异构图像传感单元及AI处理系统
西北工业大学
5
物联网用新型高精度电学量传感器系列
上海贝岭股份有限公司
6
钢丝绳物联检测传感器技术应用
冷丘（上海）物联网科技有限公司
7
5G边缘计算网关与业务平台
浪潮软件集团有限公司
8
ALP_iCloud-IOT平台
青岛奥利普自动化控制系统有限公司
9
H3C 绿洲物联网平台边缘计算支撑系统
新华三技术有限公司
10
新型交通基础设施电子标识传感器与车路协同多模融合AI芯片
北京易华录信息技术股份有限公司
11
基于物联网的机器人视觉边缘计算
华通科技有限公司
12
矿山安全监测与风险管控系统
北京北矿智能科技有限公司
13
支撑物联网大数据应用的GIS基础软件研发及产业化
北京超图软件股份有限公司
14
中信工业互联网平台
中信云网有限公司
15
基于物联网关键技术的智慧停车管理服务平台
厦门科拓通讯技术股份有限公司
16
城市智慧能源管控系统
国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司
17
矿山智能综合管理服务平台
宁夏广天夏电子科技有限公司
18
基于人工智能和物联网技术的智慧实验室系统
安徽皖仪科技股份有限公司
19
新疆交通运输物流公共信息平台
新疆汇通互联信息科技有限责任公司
20
电力物联网智能化安全主动防御关键技术研究与应用
中国电子信息产业发展研究院
21
物联网安全管理系统
中国信息通信研究院
22
工业互联网信息安全产业应用支撑平台
清华大学深圳国际研究生院
23
基于芯端云协同的物联网整体安全体系研究和产业化
大唐微电子技术有限公司
24
高安全物联网终端拟态处理器及应用示范
之江实验室
25
绿盟物联网准入网关项目
北京神州绿盟科技有限公司
26
工业物联网设备安全可信接入技术研发及产业化
广东纬德信息科技股份有限公司
27
基于多元网络数据的物联网安全风险监测服务平台
恒安嘉新（北京）科技股份公司
28
数字化大坝安全智能监测平台
新华水力发电有限公司
29
物联网使能平台自主研发与生态运营
天翼物联科技有限公司
30
综合管廊可视化运控平台
长沙变化率信息技术有限公司
31
面向物联网区块链的设备资源虚拟化与边缘计算调度技术研究
北京航空航天大学
32
数字视网膜开放平台及芯片验证应用
浙江智慧视频安防创新中心有限公司
33
基于可信认证的城市公共安全视频智能监控网络平台
讯之美物联网服务有限公司
34
物联网系统与安全检测评估平台
工业和信息化部计算机与微电子发展研究中心（中国软件评测中心）
35
基于物联网的衣物全生命周期智慧解决方案
青岛云裳羽衣物联科技有限公司
36
物联网近场空口检测认证服务创新平台
福州物联网开放实验室有限公司
37
物联网系统抗复杂电磁环境研究
中国电子技术标准化研究院
38
基于物联网电子证据链的远程检测平台及应用示范
国家工业信息安全发展研究中心
39
车联网信息安全检测认证平台建设
中国汽车技术研究中心有限公司
40
基于5G-V2X的智能网联基础设施集成和云控平台研发
深圳市金溢科技股份有限公司
41
基于5G技术的设备物联状态监测平台
鞍钢集团自动化有限公司
42
近零功耗物联网关键技术研发及应用创新
中国电子科技集团公司第五十四研究所
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无源物联网节点及芯片关键技术与产业化
上海坤锐电子科技有限公司
44
新型显示器件MURA缺陷视觉检测技术
武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
45
面向云制造领域的物联网关键技术创新
贵州航天云网科技有限公司
46
基于“云边端”协同的低耦合、高扩展的智能感知解决方案
西安图讯信息科技有限公司
47
工业实时 *** 作系统NECRO
安徽国讯芯微科技有限公司
48
一铭国产 *** 作系统
一铭软件股份有限公司
49
自动驾驶 *** 作系统虚拟化技术研发与产业化
国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司
集成创新与融合应用类（面向车联网、工业互联网、泛在能源物联网、智慧城市、智慧农业等领域物联网集成应用项目）
50
基于北斗的车辆运输应急安全管理云平台
山东航天九通车联网有限公司
51
基于C-V2X的车联网公交云脑平台应用示范
工业和信息化部电子第五研究所
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基于新型电子电器架构的智能网联汽车平台技术开发
北京汽车股份有限公司
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新能源汽车远程监控和电池溯源管理平台
东软集团（大连）有限公司
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“一路”云停智慧停车管理系统
厦门路桥信息股份有限公司
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基于辅助驾驶产品车联网生态应用
南斗六星系统集成有限公司
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基于智能网联的移动出行平台建设项目
北京嘀嘀无限科技发展有限公司
57
基于北斗新能源汽车绿色公务出行示范与应用
安徽中科美络信息技术有限公司
58
全程供应链管理之车联网智慧运输管理系统
广州市嘉诚国际物流股份有限公司
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基于车路云协同技术的“数字轨”智能驾驶解决方案
新奇点智能科技集团有限公司
60
机器视觉检测系统在工业互联网中的应用
研祥智能科技股份有限公司
61
基于卫星遥感与物联网的公路建设全过程智慧管控平台研究
新疆交通建设集团股份有限公司
62
电建大型机械设备远程监控平台项目
中国电力建设股份有限公司
63
基于二维码标识的轮毂精确追溯系统
中信戴卡股份有限公司
64
水电工程物联网安全监控平台
中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
65
基于物联网技术的纸行业云运维系统
长沙长泰智能装备有限公司
66
工业企业能效与环保综合管理物联网平台
河北申科电子股份有限公司
67
集装箱智能监测管理系统
西安微电子技术研究所
68
基于物联网的起重机安全与健康监控系统集成创新
江西飞达电气设备有限公司
69
基于德恩云智造新模式的工业物联网建设
四川德恩精工科技股份有限公司
70
基于5G通信网络的工业多源异构数据管理平台
山东万腾电子科技有限公司
71
基于智慧工厂及数字化车间研发及应用的工业互联网平台
重庆锦声科技有限公司
72
自主研发智能终端在工业互联网的创新融合应用
银川华信智信息技术有限公司
73
基于AI的煤矿信息化综合监控嵌入式系统平台
精英数智科技股份有限公司
74
面向汽车研发验证与产品优化的物联网集成平台构建
中汽数据（天津）有限公司
75
互联网+智能水电站监控系统
甘肃博瑞电业科技有限责任公司
76
面向高端铝材精深加工的协同制造工业互联网平台及示范
辽宁忠旺集团有限公司
77
路曼远程运维服务项目
天津路曼科技有限公司
78
中服云端智能物联网平台
西安中服软件有限公司
79
光纤预制棒数字化与智能化制造技术研究
青海中利光纤技术有限公司
80
盾构远程在线监测云平台
中铁工程服务有限公司
81
基于富士康工业互联网平台的刀具专业云
富士康工业互联网股份有限公司
82
安捷综合能源智慧管理集成创新融合应用
天津安捷物联科技股份有限公司
83
多能互补微网系统解决方案及示范工程应用项目
西电宝鸡电气有限公司
84
鞍山综合能源服务示范项目
辽宁电力能源发展集团有限公司
85
基于边缘智能的输变电隐患与缺陷预警泛在电力物联网应用
山东信通电子股份有限公司
86
基于物联网技术的智能配电房解决方案研究
南方电网数字电网研究院有限公司
87
基于园区的综合能源管控物联网项目
浙江新安化工集团股份有限公司
88
基于“云-边-端”一体化的综合能源物联网服务平台
科大智能科技股份有限公司
89
面向智慧生活的家庭、社区融合服务智能物联平台及应用示范
海信集团有限公司
90
基于物联网应用的创新智慧医联综合服务云平台
北京维卓致远医疗科技发展有限责任公司
91
基于物联网的智能决策分析与道路指挥调度系统
成都九洲电子信息系统股份有限公司
92
“生态眼"—生态环境立体多源实时动态感知平台
江苏南大五维电子科技有限公司
93
新一代城市轨道交通工程结构监测与安全评估系统研发及应用
武汉智慧地铁科技有限公司
94
基于物联网的机场智慧运行管理平台
飞友科技有限公司
95
“金龙湖绿网”绩效服务分析平台
无锡中科光电技术有限公司
96
海绵城市智能管控分析系统及应用
中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
97
基于物联网的北斗智慧交通监控与综合服务平台
广州海格通信集团股份有限公司
98
智慧城市大数据服务平台
江西飞尚科技有限公司
99
基于AI+物联网融合创新智慧集成应用
福建星网物联信息系统有限公司
100
面向 AIoT 的全域交通 AI 控制系统
银江股份有限公司
101
城市轨道交通融合云平台运营及运维联合创新项目
呼和浩特市城市轨道交通建设管理有限责任公司
102
城市异构物联网分布式云平台研发与应用
深圳市同洲电子股份有限公司
103
全面支持国家标准的智慧城市大数据应用平台
中星技术股份有限公司
104
智慧养老全区块监管平台
上海市爱护网健康管理有限责任公司
105
基于中国移动OneNET的城市物联网平台
中移物联网有限公司
106
基于超大监测物联网的地铁隧道全寿命诊断与预警关键技术研究及示范应用
济南轨道交通集团有限公司
107
中信智慧水务
中国市政工程中南设计研究总院有限公司
108
汇桔大脑
广州博鳌纵横网络科技有限公司
109
临平老城区有机更新一期（文化艺术长廊）智慧化项目
中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
110
基于NB-IoT物联网技术的智慧照明大数据云平台
河南继元智能科技股份有限公司
111
晨泰科技智慧用电安全动态监管平台
浙江晨泰科技股份有限公司
112
电动自行车安全管控系统
福州聪电堡智能科技有限公司
113
基于视频分析挖掘的智慧城市管理平台的开发与示范
天地伟业技术有限公司
114
智能化办案区管理系统
哈尔滨哈工大机器人集团嘉利通科技股份有限公司
115
基于物联网的城市供水管网智慧监控与优化调度技术应用示范
河北建投水务投资有限公司
116
基于物联网的智能楼宇综合管理平台的研发及推广应用
日立楼宇技术（广州）有限公司
117
智慧水利云平台应用示范项目
山东力创科技股份有限公司
118
生态环境泛在网络科研装备研发与应用示范研究
成都德鲁伊科技有限公司
119
农业有害生物监测及防控技术体系构建与产业化应用
广州瑞丰生物科技有限公司
120
蔬果数字农业示范区
上海赋民农业科技股份有限公司
121
基于物联网的粮食仓储管理解决方案
安徽航天信息有限公司
122
智慧孵化物联网应用推广示范
烟台大地牧业股份有限公司
123
平安智慧产销溯源平台项目
中国平安财产保险股份有限公司
124
渔联网+智慧渔业
常德启腾水产服务有限公司
125
基于物联网的智慧养殖系统
南京丰顿科技股份有限公司
126
物联网高效节水项目
京蓝沐禾节水装备有限公司
127
以文山三七为重点的智慧农业公共服务平台
云南神谷科技股份有限公司
128
轻量化汽车零部件协同设计、制造物联网集成创新应用项目
浙江华朔科技股份有限公司
129
生产制造业 (汽车制造 )智能分析管理平台
吉林省联恒易达科技开发有限公司
130
基于HTML5的Web网络单片机技术研究及产业化
海口丰润动漫单片机微控科技开发有限公司
来源：工业和信息化部科技司
原标题：《2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目名单公布》
AI引领商业智能化时代
有人说：世界经济过去二十年主要靠IT，但未来五十年靠的是AI(人工智能);也有人说：AI将会给人类带来的威胁，将从实业衰败开始，并以人机战争结束。尽管，我们一边 *** 心着美国越来越多的大商场都用自动结款机后零售业的1600万员工是不是快失业了;但仍一边期待新的变革到底如何颠覆。
AI技术引爆工业40时代商业迈进智能化决策时代
眼下，各大科技巨头纷纷布局人工智能。就在国务院规划出台的同一天，2017联想全球创新科技大会上“让世界充满AI”的主题也刷爆了朋友圈。联想集团高级副总裁贺志强表示，智能互联网在未来十年是最好的投资机会，同时列举未来人工智能的发展及投资将重点布局六大方向：普适计算、AR/VR、AI核心驱动力改造所有传统行业、数据中心重塑、公有云服务及IT转型。
有媒体评论称，AI正在引发的第四次工业革命，让联想的企业转型之路充满了动力，也让刘强东和李斌等人借这“AI”风口，怒刷了一回存在感。
实际上，从18世纪至今，在这200多年的时间里，世界通过三次工业革命完成了机械化、电气化、信息化的变革，而每一次的工业革命都给我们的经济、社会、人文等各个方面带来翻天覆地的变化。如果说，前三次工业革命重点解决的是生产效率和产能问题，更多的是释放人类肌肉的力量的话，那么第四次工业革命的主要使命，就是解放人类脑力劳动，帮助人类进入智能化决策时代。
早在2016商业评论大会上，阿里巴巴集团首席战略官曾鸣曾表示，在未来智能无所不在。现今社会云计算、大数据、人工智能等领域的变化带来了社会各个方面的进步，比如基因工程、新材料、人工智能物联网等方面。而在这样巨大的变革背景下，最重要的变化则是一切商业的未来都必须智能化。
商业智能化是未来最重要的发展趋势。智能物联时代和智能商业化时代的到来，既意味着传统行业面临被倒逼升级的挑战，但更多带来的是创新发展的机遇。如何通过智能化和数据化提升企业的运营水平，并通过智能应用以及大数据挖掘洞察不断满足消费者的需求，成为各行业领头羊的共同探索方向。
智能物联风口爆发在即资本争相布局商业智能化
何为智能化？其核心是未来商业的决策会越来越多地依赖于机器学习、人工智能，机器在很多商业决策上将扮演非常重要的角色，它能取得的效果超过今天人工运作带来的效果。
简单来说，商业智能化即是要做数据化、算法化和产品化这三件事情。当今人工智能的技术核心既是数据化，归根结底是通过机器对大数据不断计算反馈的优化结果。有了数据化基础，随之而来的则是基于数据挖掘价值，即为通过写代码回归程序的路径实现算法化，进而实现价值转化。所以算法化绝对是在互联网时代能够创造巨大价值的新概念。在此基础上，通过数据提取、计算、修正调整、反馈等一系列过程，加上对垂直领域的理解，利用技术形成解决方案的产品化环节则是至关重要的一环。
智能化所带来的价值将或将达到空前的高度，它是基于大数据技术创新上搭建的全新智能运营模式。从商业智能化的趋势来看，未来数据处理也将作为公共基础设施服务存在于新智能时代。而中国这一全球最大市场，仍被视为实现商业智能化的最佳市场。上海市中国特色社会主义理论体系研究中心研究员、华东政法大学教授高奇琦等多位专家表示，中国地大物博人口众多，在人工智能替代领域具有诸多优势。
事实上，我国已经在人工智能领域全面发力，7月20日国务院发布《新一代人工智能发展规划》称，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，核心产业规模预计超过1万亿元。同时支持国内人工智能企业开展海外并购、股权投资、创业投资和建立海外研发中心等发展模式。
随着计算机成本的下降以及搜集和处理数据能力的快速提升，大数据应用基础已日渐成熟。可以预测，下一阶段将成为人工智能和物联网应用的爆发阶段，市场潜力得以释放。与此同时，国内针对人工智能领域的初创企业投资也正经历着爆发式的增长，使得2017年有望成为全球人工智能商业化运用的元年。
资本的动向正是判断人工智能前景最灵敏的风向标。根据KPMG的研究数据表明，2016年风险投资已经从大数据转向到AI人工智能;乌镇智库数据显示，去年中国AI企业总投资达到26亿美元，美国同期最高预计投资179亿美元;据网易报道，2016年202个中国AI初创公司募集了近10亿美元。
据统计显示，就在刚刚过去的一个月内，包括中国创业公司商汤科技、机器人公司Geek、云脑科技等国内多家与人工智能相关的企业均获得了最新的融资进展。其中，卡位智能物联网的生态平台特斯联科技，更创下国内移动物联网行业的最大融资额，被视为商业智能化时代的下一代“独角兽”。据悉，特斯联(北京)科技有限公司，已于2016年底完成共计5亿人民币A1A2轮融资;据公布资料显示，本轮融资由中国光大旗下基金与IDG资本、中信系产业资本以及其它战略投资人共同完成。
开辟物联网创新商业模式特斯联欲撬动“后地产时代”千亿级市场
Google移动平台副总裁安迪·鲁宾曾说过，下一个计算大浪潮将出现在人工智能领域，机器人和自动化技术将进入人们的生活。
想象一下，在未来社会的各行各业中，流水线工人、企业客服、司机等单纯机械重复和缺乏创造力的职业将首先被人工智能代替，随后是具有较高附加价值、相对机械重复、可替代度高的网络编辑、语言翻译及医疗行业等职业。人工智能将充分发挥其社会价值，智能化技术让交通变成了智能交通，医疗变成了智能医疗，同时也推动智能农业、智能城市等等出现。
未来城市将会是万物互联的智慧体，通过智能化、数据化手段升级工业、农业、房地产产业，盘活海量的存量市场。在城市中，产业智能化将成为“后地产时代”最大的挑战，同时，这也是未来物联网创新商业模式的机会所在。
正如城市演化过程中，建筑扮演了城市的重要组成部分一样，建筑也承载了城市基本的服务功能。然而在物联网、人工智能等技术日新月异的今天，建筑和城市的设备设施、运营管理等却停留在昨天，从经济成长、世界潮流及人类需求的角度而言，城市智能化发展已是刻不容缓的议题。
如今，站在能够预见到未来的科技大门之前，我们能够看到，在智能商业化的时代中，无人驾驶会取代司机，语音识别软件会取代翻译、人工智能会取代医生进行精密手术 *** 作，一系列现存的职业及行业将会随着科技时代的进步慢慢消失，但有的行业却将迎来千载难逢的机会;如同特斯联科技般的智能物联网领军企业，运用数据处理、自动化管理，将钢筋水泥的传统建筑升级为智慧生命体，完成建筑乃至是城市的智能化升级，必将带来焕然一新的未来城市新生活。
第一批有14家公司入选：上海岂安信息科技有限公司：岂安科技作为国内⾸家专注业务风险控制的服务供应商，致⼒于帮助企业解决包括业务欺诈、恶意订单、补贴滥⽤、盗卡盗刷等业务领域的安全问题。其解决方案将场景分析、多纬度、全局防控的数据运用于系统决策中，通过数据溯源业务，凭借恶意行为、用户画像和情报来甄别风险。岂安科技的产品能够实现快速的轻量级部署，对客户的正常业务不会产生影响。数据旁路内网采集，全量分析，无敏感数据外泄风险，降低云端稳定性风险，同时也不需要业务研发配合介入，为企业节省大量开发和运维成本。
校宝在线（杭州）科技股份有限公司：校宝是基于SaaS服务模式和互联网平台的教育信息科技产品和服务提供商。其主要产品包括：新媒体营销工具（校宝秀）、教务管理系统（校宝 ERP）、学习管理系统（1Course）。该公司开发的自然语言处理技术和人工智能技术已被应用于托福，雅思，四六级和中高考等多种考试的备考阅卷当中；校宝ERP系统后端采用微软Net技术，可对学校日常经营数据实现可视化管理，目前服务于超过8万家学校；校宝秀是国内首个为教育培训机构设计的移动端招生工具，已为超过26万场营销活动提供技术支持；1Course一站式教学管理平台，支持全真的模考系统及大数据辅助分析。
才云科技：才云科技旨在开发新的云端⼈⼯智能技术，并基于最新的容器技术，将⼤规模集群管理系统作为产品提供给⼤、中企业，为其创造d性、灵活、智能的新⼀代企业云管理平台。该系统可以运行在私有云、公有云和混合云场景下，可以管理上百万台服务器，帮助企业开发者更敏捷地交付应用、自治化管理以及优化系统性能。才云科技开发了容器集群技术，构建了⼀个强⼤⽽灵活的分布式服务管理平台。基于容器集群技术，才云科技的混合云可以使业务系统跨底层互联和迁移，实现云原⽣计算。基于容器集群的⾼性能计算特性，才云科技开发了分布式深度学习引擎，将⼈⼯智能的计算能⼒和平台能⼒提供给更多⼈。
上海南潮信息科技有限公司：上海南潮信息科技有限公司致⼒于解决传统物联网应⽤开发的问题，降低物联网应⽤开发的门槛和提⾼开发效率。其主要产品Ruff 10发布半年，已⽀持超过50款芯⽚系列及主流物联网开发平台。Ruff不仅可以帮助创客及软件开发者实现创意，还能够在实际生产环境中大规模应用部署，整体降低了物联网开发难度。Ruff是首个支持JavaScript的物联网 *** 作系统。其开发的物联网软硬件接入的中间件平台Edge Server具备了端到端的物联网开发能力。
优维科技（深圳）有限公司：优维科技专注为企业转型升级，实现“互联网+”提供IT动能。基于全新的DevOps理念，优维科技能为客户提供从应⽤的持续交付开始，到应⽤的持续部署、应⽤运维⾃动化、应⽤监控等管理能⼒的⼀站式应⽤管理解决⽅案。优维科技利⽤开源组件的技术能⼒，贴合应⽤管理的场景，为用户提供⾯向Dev/Test/Ops等多个⾓⾊的全平台管理能⼒。
杭州云脑科技有限公司：杭州云脑科技有限公司专注于⼈⼯智能云服务，致⼒于将硅⾕最前沿的⼈⼯智能和深度学习的研发成果引⼊中国，帮助客户将⼤数据转化为效益。云脑科技奖深度学习、知识图谱、NLP算法等技术在AI平台中有机进行结合。其⾃主研发的DL平台在进行训练和分类预测时效率⽐GoogleTensorFlow⾼出5-10倍。在数据处理层面，云脑科技针对循环神经网络RNN进行⾃主创新，⽀持更多样化的数据，模板化⽅法，也能让云脑科技更快速响应客户的定制需求。
北京银承库网络科技有限公司：银承库基于银⾏承兑汇票向企业，特别是中⼩企业提供⽀付、理财和供应链⾦融⼀体化服务。银承库在过去的两年中与主要的⼀线互联网⾦融平台合作为市场提供了超过350亿⼈民币的银⾏承兑汇票，在企业票据服务领域中处于领先地位。银承库为企业提供的第三方支付服务，能够帮助企业实现便捷、低成本的方式进行支付理财，从而节省企业运营成本。
北京冰立方科技有限公司：北京冰⽴⽅科技有限公司是⼀家提供开放式拍摄硬件⽀持以及⾃动化虚拟现实视频云处理的技术服务公司。目前，冰立方已达到能够完全⾃动化⽣成⾼质量虚拟现实视频。为了能够实现高质量虚拟现实视频服务，冰立方采用了⾼精质量3DVR视频⾃动合成技术、3D VR视频防抖技术，以及⼤规模分布式任务调度处理技术来开发产品与服务。
MINIEYE：MINIEYE前⾝是新加坡政府媒体发展局⽀持的⾼级驾驶辅助系统（ADAS）研发项项目，致⼒于运⽤车载视觉感知技术引领汽车⾏业变⾰，为驾驶者提供更安全的驾驶环境。同时为⽆⼈驾驶技术提供最可靠的视觉感知解决⽅案。MINIEYE⾃主研发的视觉感知技术，能够在复杂条件下精准识别路⾯上的物体，如车辆、⾏⼈、车道线、交通灯以及交通标志等，从而服务于无人驾驶技术的研发。MINIEY将传统算法与深度学习相结合，让系统通过⼤量的数据提取特征，学习特征，让产品更加智能化。MINIEYE还建⽴了本地化的数据库，⽤以开发更适合国内需求的产品。
上海驿氪信息科技有限公司：驿氪是一家消费者营销一体化服务公司，致力于为品牌商和零售商提供以本地化营销互动（LSM）平台为核心的产品、服务和解决方案，意在将消费者与门店连接，与销售人员连接，与品牌连接，与新技术和设备连接，将零售商的未来和消费者的未来连接。驿氪核⼼产品EZR是⼀个专注于帮助零售商实现消费者精准触达与有效互动，进而提升会员营销效率的本地化营销互动云服务平台。借助零售大数据分析和AI智能规划引擎，其核⼼产品EZR能够提供Social CRM + Marketing Cloud SaaS的服务，专注于帮助实体零售商沉淀全渠道交易数据和⾏为标签，能够精准触及潜在客户，挖掘更多合作机会。
上海际链网络科技有限公司：际链网络搭建的互联网城市共同配送平台与专业仓储配送服务公司展开合作，提供按流量计费的仓配服务。其主要产品包括城市共同配送中⼼、数字化园区和城市货车监控系统等。公司利用物流大数据整合城市货车实时运行数据，并借助物联网实现设备间的互联和自动化管理，用以规划最优路径并实现基于消费行为的仓库规划和仓储管理。其平台提供了行业标准接口，可实现与ERP、WMS、TMS、设备管理系统的无缝对接。企业理想是成为仓储版Airbnb，打造仓储货运云平台。
杭州菱歌数字科技有限公司：菱歌科技专注于⼈⼯智能在营销⾃动化领域的应⽤，为品牌客户提供基于图像识别、实时预测和动态个性化广告⽣成的⼀站式便捷营销管理软件和精准广告⼯具。目前已经服务于涵盖快消品、娱乐、连锁餐饮等⾏业的三⼗余家⼤中型企业客户。菱歌的品牌视觉智能系统BrandVision™是⼀个专门为实时互动营销开发的深度学习算法系统，⽀持社交媒体定向⼲告、视频直播品牌植⼊、品牌AR游戏等多个应⽤场景。菱歌的产品帮助营销专业⼈⼠在碎⽚化的媒体环境下迅速发现优质UGC素材，⾃动推荐⾼影响⼒传播渠道和优化⼲告受众。
博云：博云是一家为企业级客户提供专业云计算服务的国家⾼新技术企业，专注于运⽤PaaS领域技术，协助企业完成IT系统私有云和混合云架构的实施和运维，实现多种资源的统⼀纳管等能⼒。其私有云产品BeyondSphere、PAAS管理平台BeyondContainer、自动化运维产品BeyondBSM等，已在金融、电力、政务等行业的生产系统中落地，为国有电力公司、股份制银行、支付机构等生产系统提供服务。博云的容器产品⽀持多种组件⽅案；⾃动化运维产品可⽀持Azure的统⼀纳管；其产品同样具备⾃主可控成熟的虚拟化性质，⽀持多种异构平台发。
上海跬智信息技术有限公司：上海跬智由唯⼀来⾃中国的Apache软件基⾦会顶级项目ApacheKylin核⼼团队组建，是一家专注于⼤数据分析领域创新的数据科技公司，其开源两年来已经获得超过100多家客户的实际使⽤。上海跬智提供Hadoop之上的SQL查询接⼝及多维分析（OLAP）能⼒以⽀持⼤规模数据。其智能⼤数据分析平台是⼀套为海量⼤数据分析提供各个组件的企业级⼤数据分析产品。发布以来已经获得付费客户的广泛认可。
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