湘潭企业网站建设 磐石网络,自学做蛋糕的网站,建设局网站信息发布规定,星巴克已有的网络营销方式来源#xff1a;云头条这是数据领域又一个激烈动荡的年头#xff0c;令人兴奋#xff0c;但又错综复杂。随着越来越多的人上网#xff0c;一切继续在加快“数据化”的步伐。这个大趋势的发展势头越来越猛#xff0c;归因于基础设施、云计算、AI和开源各个领域取得的进步的… 来源云头条这是数据领域又一个激烈动荡的年头令人兴奋但又错综复杂。 随着越来越多的人上网一切继续在加快“数据化”的步伐。这个大趋势的发展势头越来越猛归因于基础设施、云计算、AI和开源各个领域取得的进步的大融合以及我们经济和生活的整体数字化。几年前“大数据”方面的讨论主要侧重于技术层面围绕着收集、处理和分析大量数据的新一代工具。其中许多技术现已广为人知并大规模部署。此外尤其是在过去几年我们开始通过数据科学、机器学习和AI将一层层智能添加到许多应用软件中而这些应用软件现在越来越多地运行于生产环境的各种消费级和B2B产品中。随着那些技术不断改进并由最初的早期采用者群体FAANG和初创公司扩大到更广泛的经济和世界讨论的性质从纯粹的技术性讨论变为侧重于探讨对我们的经济、社会和生活带来的影响。我们刚开始真正了解未来颠覆的本质。在数据驱动的自动化司空见惯自动化产品、自动化汽车和自动化企业的世界工作的新特性是什么我们如何处理社会影响我们如何看待隐私、安全和自由与此同时底层技术继续快速发展众多初创公司、产品和项目构成了一个充满活力的生态系统预示着将来可能出现影响更深远的变化。在该生态系统中这一年的特点是出现了期待已久的整合的早期局面随着早期技术开始让位于下一代技术可能从一个时代转变到另一个时代。为了试图解读这一切我们发布了第六份数据和AI生态系统“国情咨文”。如果读者有兴趣想跟踪了解历年的演变可以看看2012年至2018年的往年版本。值得一提的是由于“大数据”一词现已成为昔日热门的流行语今年的标题就改为了“数据和AI领域”。数据、AI和社会潮流在转变2018年我们注意到数据界如何开始揭露一些更黑暗、更可怕的内幕尤其是在Cmbridge Analytica丑闻之后这个趋势在2019年愈演愈烈。数据泄密和隐私丑闻更多。AI深度造假deepfake方面出现了更多的例子我们对此毫无准备。因而潮流已开始大幅转变。当然关于AI危险的争论已经备受关注今年出现了旨在认真思考那些问题的倡议例如设立了李飞飞领衔的人类中心人工智能研究所。隐私问题可能比以往任何时候都更加突出进入到2019年公众辩论的最前沿。而许多这些问题都与被数十亿人熟知的服务Facebook有关。随着各国政府日益参与进来数据隐私领域也在发生转变。监管当然在全面铺开欧洲数据保护和隐私法规GDPR于2018年5月生效此后宣布了几起巨额罚款包括法国数据保护监管机构在2019年1月对谷歌开出5000万欧元的罚单英国信息专员办公室在2018年10月对Facebook开出50万英镑的罚单。《加利福尼亚州消费者隐私法案》CCPA将于2020年1月1日生效。纽约州的隐私法案比加州的隐私法案“还要严厉”。旧金山刚投票禁止市政府机构使用人脸识别技术。伊利诺伊州提议反对将视频机器人用于招聘面试。然而政府可能会采取更严厉的行动。首先Facebook可能会因隐私问题被联邦贸易委员会FTC处于高达50亿美元的罚款。也许最重要的是要求拆分几大互联网巨头的呼声日益高涨——权力太大数据太多隐私又不够。Facebook无疑是最明显的目标但也包括其他网络巨头总统候选人Elizabeth Warren的提议针对谷歌和亚马逊。科技巨头已经感受到了来自内部的压力。谷歌、亚马逊和微软的员工抗议人脸识别技术的商业化。谷歌让步了亚马逊没有让步——一些激进的股东和员工试图实施禁令但失败而归。对于FAANG来说隐私已成为一个新的战场迫使各自的领导人采取更公开的立场来阐明这个问题苹果CEO Tim Cook提醒我们警惕“数据的武器化”那将导致我们进入“数据工业综合体”data industrial complex。谷歌CEO Sundar Pichai在《纽约时报》上就此问题表达了公开立场。Facebook CEO Mark Zuckerberg誓言要将Facebook变成一个关注隐私的消息和社交网络平台。当然这些说法在多大程度上能信以为真谁也说不准可能取决于具体的公司和领导人。以Facebook为例全球加密货币Libra的推出可能被认为以此在隐私优先的“后数据”时代继续赚钱在这个时代这家公司不大依赖基于用户数据的纯粹广告模式但也可能被认为以此收集更多的个人数据。数据和AI对隐私和社会带来的影响方面的争论显然非常重要。不过这是复杂的讨论涉及许多细微差别。我们与隐私的关系仍然很复杂矛盾的情况随处可见。人们说他们关心隐私但继续购买各种隐私保护不可靠的联网设备。他们说他们为Facebook的隐私泄露感到愤怒但Facebook继续增加用户数业绩继续超预期2018年第四季度和2019年第一季度都如此。同样我们如何决定处理AI要做出许多权衡和取舍。与所有技术一样AI本质上是中立的它为社会带来好处还是坏处最终是人类的决定。以人脸识别为例它可能是国家监控的工具但也可以帮助找到性交易的受害者。决定如何监管或遏制AI会带来各种难以预测的后果。比如说如果你在西方国家监管AI最终会不会较之中国失去长期的竞争优势中国有一套不同的规则数据技术充满活力但不断发展的领域虽然在2019年不可能忽视围绕数据和AI的隐私、安全和监管这些更广泛的问题但数据技术和产品组成的生态系统与过去一样令人兴奋。生态系统也出现了几处有意思的演变Hadoop等一些开创性技术可能日渐式微取而代之的是云计算和Kubernetes而商业智能等整个领域似乎在快速合并。我们会深入地钻研解读那些趋势不过先看一下我们的2019年数据和AI领域生态图谁进谁出从市场退出的角度来看上一年很活跃。有几家公司已上市。Crowdstrike纳斯达克股票代码CRWD和Elastic纽约证券交易所股票代码ESTC在IPO时达到很高的估值分别是70亿美元和50亿美元。其他IPO包括PagerDuty18亿美元、Anaplan18亿美元和Domo5亿美元。去年发生了几起规模非常大的收购包括Qualtrics被SAP以80亿美元收购MedidataIPO后被达索以58亿美元收购Hortonworks与Cloudera达成涉资52亿美元的合并Imperva被Thoma Bravo以21亿美元收购AppNexus被ATT以20亿美元收购Cylance被黑莓以14亿美元收购Datorama被Salesforce以8亿美元收购Treasure Data被Arm以6亿美元收购AttunityIPO后被Qlik以5.6亿美元收购Dynamic Yield被麦当劳以3亿美元收购Figure Eight被Appen以3亿美元收购商业智能领域Tableau被Salesforce以157亿美元收购Looker被谷歌以26亿美元收购Periscope Data被Sisense以1亿美元收购ClearStory Data被Alteryx以2000万美元收购Zoomdata被Logi Analytics收购出现在2018年行情报告中的其他许多公司以较低金额被收购Alooma谷歌、Bonsai微软、Euclid AnalyticsWeWork、SailthruCampaign Monitor、Data Artisans阿里巴巴、GRIDSMARTCubic、DrawbridgeLinkedIn、Citus Data微软、Quandl纳斯达克、Connotateimport.io、DatafoxOracle、Market TrackVista Equity Partners、Lattice Engines邓白氏、Blue YonderJDA Software和SimpleReachNativo。同样值得注意的是2016年至2017年常出现的各大互联网公司进行AI人才收购并未完全消失比如说Twitter收购了Fabula AI以夯实其机器学习专长。在投资方面大数据和AI初创公司继续看到巨额融资。针对中国的投资不像去年那么大去年多家公司融资金额超过10亿美元。今年完成巨额融资的中国公司包括人脸识别公司Face 7.5亿美元D轮、AI芯片制造商地平线机器人6亿美元B轮、车队管理公司G73.2亿美元F轮和在线辅导平台猿辅导3亿美元F轮。在美国巨额资金投入到了自动驾驶汽车公司包括Cruise2018年和2019年两轮19亿美元、Nuro9.4亿美元B轮和Aurora6亿美元B轮。机器人流程自动化RPA公司也出现了巨额融资UiPath2018年和2019年两轮8亿美元和Automation Anywhere2018年两轮5.5亿美元。其他完成巨额融资的美国公司包括Verily Life Sciences10亿美元私募股权融资、Cambridge Mobile Telematics5亿美元、Clover Health5亿美元E轮、Veeam Software5亿美元、Snowflake Computing4.5亿美元F轮、Compass4亿美元F轮、Zymergen4亿美元C轮、Dataminr3.92亿美元E轮、Lemonade4亿美元D轮、Rubrik2.6亿美元E轮、Databricks2.5亿美元E轮和MediaMath2.25亿美元D轮。2019年数据和AI领域的主要趋势数据和AI生态系统仍是技术界最令人兴奋的领域之一。它不仅有自己的井喷发展势头还推动和加快其他许多领域消费者应用、游戏和交通出行等的创新。因此该生态系统的整体影响力很大远远超出下面的技术讨论。当然重大趋势不会在短短一年内出现以下许多趋势经历了数年的酝酿。我们将重点讨论在2019年加快发展的趋势。我们看到基础设施方面的三大趋势第三波浪潮从Hadoop到云服务再到Kubernetes数据治理、数据编目和数据沿袭数据管理越来越重要侧重于AI的基础设施堆栈大行其道数据基础设施领域继续快速发展。这里的主要变化是从Hadoop到云服务再到混合/ Kubernetes环境的分三个阶段的转变。Hadoop好比是大数据领域的“保守派”。这是一种使用计算机网络分布式存储和处理海量数据的框架它在数据生态系统的爆炸式增长中起到了绝对重要的作用。然而在过去几年行业观察人士纷纷预言Hadoop已死。由于Hadoop供应商遇到各种各样的麻烦今年这个趋势进一步加速。撰写本文时MapR处于关门大吉的边缘可能已找到了买家。最近合并的Cloudera和Hortonworks刚完成了52亿美元的大手笔交易由于季度盈利令人失望股价暴跌40%。虽然Cloudera宣布了众多云产品和混合产品但还没有推出。由于直接面临云平台的竞争Hadoop面临越来越大的阻力。Hadoop是在云并不是重要选择的时期开发的那时大多数数据放在企业内部网络延迟是严重瓶颈因此将数据和计算放在同一地方很有意义。但今非昔比。然而Hadoop不太可能很快就会消失。Hadoop的采用率可能在减慢但部署在企业界的数量庞大因而在未来几年会保持惯性和持久力。不管怎样向云转变的步伐显然在加快。顺便提一下我们在与《财富》1000强企业高管的谈话中发现2019年迎来了大转变。在过去几年这几乎是公开的秘密尽管大家在热议云但真正的好戏出现在企业内部尤其是在受监管行业。许多同样的《财富》1000强企业高管积极转向云使用微软产品的传统部门纷纷转向Azure。因此尽管规模已经很庞大但云提供商仍在继续迅猛发展。AWS在2018年创收257亿美元比2017年的175亿美元猛增46.9%。微软Azure的收入未单独披露但截至2019年3月的季度同比猛增73%。同一季度AWS的收入同比增长41%。随着云的使用日益广泛客户开始对成本犹豫不决。在许多地方的董事会会议室高管突然留意到云支出迅速增多。云确实提供了灵活性但常常需要高昂的费用如果客户未注意度量或者未准确预测计算需求更是如此。Adobe和Capital One等AWS客户的云支出在2017年到2018年仅仅一年内就增加了60%远高于2亿美元。成本以及担心被供应商锁定加快了向结合公共云、私有云和本地环境的混合方法演变的步伐。面对众多选择企业将日益选择最适合特定工作的工具以优化性能和成本。随着云提供商更积极地与众不同企业随之采用多云战略充分利用每家云提供商最擅长的方面。在一些情况下最好的做法是将一些工作负载留在本地以优化成本对于非动态工作负载而言更是如此。值得关注的是面对企业计算出现在混合环境中的现实云提供商纷纷提供AWS Outposts之类的工具。这类工具让客户可以在本地环境运行计算和存储并将本地工作负载与AWS云端的其余应用软件无缝集成。在这个新的多云和混合云时代Kubernetes无疑是崛起的超级巨星。Kubernetes是2014年由谷歌开源的一种用于管理容器化工作负载和服务的项目与几年前的Hadoop一样受到了热捧8000人出席了KubeCon大会介绍它的博文和播客不计其数。许多分析师认为Red Hat在Kubernetes界的显赫地位很大程度上促使IBM斥资340亿美元大举收购它。除了在一个或几个公共云运行工作负载外Kubernetes还有望帮助企业在自己的数据中心和私有云运行工作负载。作为一个特别擅长管理复杂混合环境的编排框架Kubernetes还正成为机器学习界越来越有吸引力的选择。Kubernetes为数据科学家提供了灵活性可以随意选择自己青睐的任何语言、机器学习库或框架并且训练和扩展模型实现比较快的迭代和强大的可重复性没必要成为基础设施专家同一基础设施为多个用户提供服务。Kubernetes的机器学习工具包Kubeflow发展势头正猛。Kubernetes仍处于相对新兴的阶段但值得关注的是这可能标志着离云机器学习服务渐行渐远因为数据科学家更喜欢Kubernetes的整体灵活性和可控性。我们可能正进入到数据科学和机器学习基础设施的第三个范式转变从Hadoop直到2017年到数据云服务2017年至2019年再到由Kubernetes和Snowflake等下一代数据仓库主导的世界2019年至。这种演变的另一面是复杂性增加。无疑有机会提供一个完整的平台可以抽取出云底层基础设施的众多复杂性并使一群更广泛的数据科学家和分析员更容易享受这个新世界。Serverless是这种简化的一种尝试尽管角度不一样。这种执行模式使用户能够编写和部署代码无需担心底层基础设施。云提供商处理所有后端服务根据客户实际使用的资源向客户收费。Serverless在过去几年一直是重要的新兴话题这是我们为今年的数据和AI领域添加的另一个新类别。然而Serverless在机器学习和数据科学方面的适用性仍在完善之中像Algorithmia和Iguazio/Nuclio这些公司是早期的进入者。在企业界数据环境日益呈混合特性的另一个结果是需要加大力度来控制企业的数据。当下一些数据驻留在数据仓库中一些数据驻留在数据湖中还有一些数据驻留在其他各种环境横跨本地环境、私有云和混合云你如何查找、筛选、控制和跟踪数据这些努力有着各异的相关形式和名称包括数据查询、数据治理、数据编目和数据沿袭所有这些都越来越重要、越来越抢眼。在混合环境查询数据本身面临挑战其解决方案属于存储和计算相分离这个大趋势。数据治理是迅速备受企业关注的另一个方面。数据治理的大体思路是管理一家企业的数据确保数据在整个数据生命周期中都具有高质量。数据治理涉及数据的可用性、完整性、易用性、一致性和安全性等方面。值得注意的是2019年初Collibra融资1亿美元估值超过10亿美元。数据目录是另一种日益重要的数据管理方式。数据目录实际上是综合企业各种数据资产的字典。它们使用户包括数据科学家、数据分析员、开发人员和业务用户能够在自助环境下发现和使用数据。最后数据沿袭可能是最新出现的数据管理类别。数据沿袭旨在捕获整个企业的“数据旅程”。它可以帮助公司搞清楚如何收集数据、数据在整个生命周期内如何改动和共享。这一块的增长受到许多因素的推动包括合规、隐私和道德越来越重要以及需要机器学习管道和模型具有可重复性和透明度。今年势头越来越猛的最后一个关键趋势是侧重于AI的基础设施堆栈不断涌现。需要管理AI管道和模型促使MLOps或AIOps这个类别迅猛发展。鉴于这个新趋势的势头我们在今年的生态图中添加了两个新方框一个在基础设施下面有众多早期阶段的初创公司包括Algorithmia、Spell和Weights Biases等另一个在开源下面有众多项目通常也处于早期阶段包括Pachyderm、Seldon、Snorkel和MLeap等。机器学习工程师需要能够进行实验、快速迭代需要时访问GPU等资源。许多早期阶段的初创公司提供这种基础设施包括 Spell、Comet和Paperspace。AI对基础设施产生了深远的影响甚至在堆栈的较低层面也是如此GPU数据库大行其道新一代AI芯片Graphcore和Cerebras等涌现出来。AI可能迫使我们重新思考计算的整个本质。在分析方面我们将重点介绍几个主要趋势热点转向企业AI平台横向AI继续非常活跃商业智能BI在合并企业界部署机器学习/AI仍处于早期阶段。对于该领域的大多数公司而言明确的目标是在机器学习/AI人才一向短缺继续是阻碍广泛采用的严重瓶颈这种环境下促进机器学习/AI的大众化惠及更广大的用户和公司。然而不同的玩家有不同的策略。一种方法是AutoML。它使机器学习生命周期的所有环节实现自动化包括一些最繁琐的环节。视产品而定AutoML可以处理任何任务从特征生成和特征工程、算法选择到模型训练、部署和监控不一而足。自我们发布2018年生态图以来DataLobot这家AutoML专业公司已完成了1亿美元的D轮融资。该领域的其他公司Dataiku、H20和RapidMiner不仅提供具有AutoML功能的平台还提供更广泛的功能。比如说自发布2018年生态图以来Dataiku已完成约1.01亿美元的C轮融资总体理念是助力整个数据团队包括数据科学家和数据分析员并摈弃处理整个数据生命周期过程中的诸多复杂和繁琐事务。云提供商当然很活跃包括微软的Learning Studio、谷歌的Cloud AutoML和AWS Sagemaker。尽管这些云提供商实力强大但那些产品的范围仍相当狭窄——通常难以使?6?7?6?7用主要针对精通技术的高级用户。它们还处于初期阶段。亚马逊的云机器学习平台Sagemaker在2018年起步缓慢在商业领域的销售额仅1100万美元。一些云提供商正与该领域的专业玩家积极合作微软参投了Databricks 2.5亿美元的E轮融资这可能是未来收购的前奏。除了企业AI平台外横向AI包括计算机视觉、NLP和语音等领域继续异常活跃。AI的一些主要趋势包括NLP方面的重大改进尤其是通过运用迁移学习指对大量数据训练模型并针对企业正在处理的具体问题来移植和微调模型使其能够适用于较少的数据比如ELMO、ULMFit和谷歌AI的BERT。使AI适用于少量数据的更多项目包括一次性学习1-shot learning。将深度学习与强化学习相结合GAN继续取得进展应用方面的几个关键趋势如下机器学习/AI达到部署阶段企业自动化和RPA大行其道我们试图将机器学习/AI做入到适合它的几乎任何企业应用中现在已有三四个年头。无疑有一些拙劣的早期产品第一代聊天机器人和一些营销噱头不切现实尤其是试图将机器学习/AI做入到现有产品中的老牌公司总体而言仍处于早期阶段。许多开发机器学习/AI应用的初创公司仍在摸索从研发模式进入到完全投产所面临的挑战。但今后几年的趋势似乎很明显拿来某个问题看看机器学习/AI能否大有作为如果有帮助构建一款AI或AI驱动的应用软件更有效地解决问题。经过几年的评估和试验后我们正完全进入AI的部署阶段。今后几年机器学习/AI产品会部署在整个企业这一点很显然且不可避免。一些产品将由内部团队使用上述企业AI平台构建和部署。其他产品将是各供应商提供的嵌入AI的全栈式产品其中AI部分可能在很大程度上对客户不可见。还有一些产品由提供产品和服务组合的供应商来提供。无论技术复杂程度方面还是产品方面成熟度都在逐步提高。目前状态下的机器学习/AI能做什么、不能做什么这点越来越清晰我们开始对任务在机器和人类之间的正解分配有了更好的认识。比如说下一代客户服务聊天机器人在机器人/AI与可配置性和透明度之间提供了极其智能化的组合最终造福最终用户。展望未来随着机器学习/AI逐渐普及起来并支持性能越来越高的数据堆栈我们是否看到了完全自动化企业的曙光自IT出现以来企业一直备受孤岛现象的困扰各个系统和数据散布于各部门无法彼此联系这催生了庞大的系统集成服务行业人类充当之间的“粘合剂”。在数据和系统日益整合的世界机器学习/AI能够逐渐让人类从某些业务职能解放出来现在比以往更有可能让企业以越来越自动化、系统化的方式运作。比如设想一家自动化企业需求的增加通过机器学习来预测自动触发供应商增加供货这将自动记录在财务系统中财务系统可自动计算和支付补偿奖金等或预期的需求减少可能自动触发绩效营销支出相应增加。在将来企业不仅成为完全自动化的组织最终还会是自愈合、自主的。然而我们离那个阶段还远着呢今天基本上专注于RPA。这个类别炙手可热如上所述UI Path和Automation Anywhere等领导公司的发展非常快完成了巨额融资。RPA的全称是机器人流程自动化不过它不利用任何实际的机器人是指拿来通常很简单的工作流程——通常是手动人类执行且重复的流程用软件取而代之。许多RPA出现在后台职能部门比如发票处理。RPA得益于如火如荼的数字化转型这个领域的几个领导品牌已存在多年但是数字化转型成为热门话题时突然迎来井喷式发展。它还提供了丰厚的投资回报率因为其实施可以直接与人类执行相同任务的成本进行比较。RPA对技术服务巨头们也很有吸引力因为它涉及大量的实施服务因为需要为无数不同的工作流程配置软件因此RPA初创公司得益于与那些大型服务公司的密切合作关系。有理由对RPA持怀疑态度。一些人认为RPA是基本上非智能的“创可贴”或者某种权宜之计——拿来人类执行的低效工作流程就让机器来执行。从这个角度来看RPA可能只是带来了下一级技术债务不清楚周围环境变化时自动化的RPA职能会发生什么变化。上述的原因在于RPA更强调自动化而不是智能更强制基于规则的解决方案而不是AI尽管RPA供应商在提供AI时大搞营销噱头至少在这个阶段如此。应将RPA与智能自动化区分开来后者是以机器学习/AI为中心的更新颖的类别。智能自动化还以企业流程和工作流为目标但它以数据为中心而不是以流程为中心最终能够学习、改进和治愈。智能自动化的一个例子是智能文档处理ADP这个类别是指可以利用机器学习/AI来解读文档表格、发票和合同等其理解能力不逊于人类解读大规模文档除外。今后几年这些领域值得观察RPA和智能自动化可能会合并除非后者的发展非常快以至于限制了对前者的需求。在商业智能BI领域过去几个月的明显趋势是前面提到的合并不断Tableau、Looker、Zoomdata和Clearstory被收购SiSense与Periscope合并。BI界会有更多的合并吗微软凭Power BI占有强大地位但当整个细分市场合并、每家公司都积极参与其中时并购市场会呈现自己的状况。考虑到QuickSight BI通常被认为有点落后AWS可能需要更强大的产品。事后分析一下BI界的合并在某种程度上不可避免因为数据可视化和自助分析领域已商品化有大量的专业供应商。无论大小每家供应商都面临着实现多样化、增强功能的压力。对于云收购者而言这些新产品线无疑会增加收入但更重要的是它们有增值能力这是帮助创造核心平台收入的另一个工具。云头条注意到近几年来国内企业对数据的重视也有了指数级的提升不论是从数据本身的价值发现还是和新技术的结合去挖掘更多的价值。这使得国内的BI市场也越来越完善市场内的供应商则也顶着企业数字化需要发展的压力再奋力前行。帆软就是其中一家具有代表性的公司从2016年销售额近2亿到2018年的4.62亿企业规模也从不到300人发展到现在的近1100人。IDC发布的《IDC2018年中国商业智能软件市场追踪报告》显示帆软软件以14.88%的市场占有率高居第一延续了2017年的市场地位并且领先第二名SAP公司4.6%。类比于每年国外专业的商业智能领域大会小编注意到2018年帆软就担起了国产BI软件的责任在南京举办了第一届智数大会共计700家企业近1400名信息化高管参与。今年年初帆软又发起了对第二届智数大会的筹备工作经过一轮又一轮的话题甄选第二届的时间确认在8月15到17日在南京召开。本次大会以“数据有引力”为主题讨论国内的商业智能行业发展及数据对企业的价值探讨如何让沉睡的企业负资产变现展现出它本身应有的价值。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
