大数据AI融合的云边端一体化解决方案

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22软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT 大数据AI融合的云边端一体化解决方案

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我今天分享的主题蕴含了两项重点，一个是大数据AI融合，另一个是云边端一体化。数字化转型的过程可以划分成四个阶段：数字化、信息化、数据化、智能化。在这“四化”的过程中，大数据其实一直起着关键作用。其中，智能化阶段更是要求大数据与A I深度融合，发挥数据的深层价值。现今，数据已经成为企业和社会的重要资产，是新世纪的“矿产”与“石油”，带来了全新的创新方式、商业模式和投资机会。数据就是生产资料，A I是生产力，区块链是生产关系。其中，数据的处理发挥着非常重要的基础性作用，但现在数据处理面临着以下三个方面的挑战。一是业务方面的挑战，在IT系统或者数字系统的建设中，烟囱系统、数据孤岛及数据与

业务的割裂等问题是各个行业的痛点。

二是数据应用方面的挑战，我们对数据的

应用过于依赖专家经验，缺乏创新点。

边侧

三是架构方面的挑战，在架构向云上迁移

的过程中，会出现传输负载过高、实时响应较

差、安全程度较低等方面的问题。

空气中取水

面对前两个挑战，我们要引入A I相关的技

术手段来破局。面对第三个挑战，我们要采用

云边端协同的架构去解决。

不用充电的手电筒那么，我们该如何采用云边端协同的架构

呢？

模块制作

第一，发挥云化的数据中心作为中心大脑

的作用，配合边缘节点、终端用户做相应的数

据管理，开发融合开放的数据管理技术。

—中兴通讯研究院总工程师王德政

中兴集合融合开放、高效可靠、

无线发射电路

协同扩展的数据技术，构建起跨

云边端的一栈智能平台，实现大

数据AI融合发展。

本文发布于:2024-09-22 06:41:33，感谢您对本站的认可！

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标签：数据融合挑战方面

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