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文檔簡介

大數(shù)據(jù)解決智能智能制造關(guān)注核心大數(shù)據(jù)的價(jià)值來源：全數(shù)據(jù)維度時(shí)間、空間維度跨界舉例：個(gè)人健康數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)：小數(shù)據(jù)→知識→決策精確（概率）舉例：極致的個(gè)性化推薦大數(shù)據(jù)的價(jià)值潛力：智能語言視覺預(yù)測舉例：語音識別樣本量：3千小時(shí)→10萬小時(shí)識別率：80%→90%大數(shù)據(jù)與智能大數(shù)據(jù)和人工智能雖然關(guān)注點(diǎn)并不相同，但是卻有密切的聯(lián)系。

一方面人工智能需要大量的數(shù)據(jù)作為“思考”和“決策”的基礎(chǔ)，另一方面大數(shù)據(jù)也需要人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值化操作，比如機(jī)器學(xué)習(xí)就是數(shù)據(jù)分析的常用方式。大數(shù)據(jù)與智能在大數(shù)據(jù)價(jià)值的兩個(gè)主要體現(xiàn)當(dāng)中，數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要渠道之一就是智能體（人工智能產(chǎn)品），為智能體提供的數(shù)據(jù)量越大，智能體運(yùn)行的效果就會越好，因?yàn)橹悄荏w通常需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行“訓(xùn)練”和“驗(yàn)證”，從而保障運(yùn)行的可靠性和穩(wěn)定性。??大數(shù)據(jù)驅(qū)動智能大數(shù)據(jù)是智能制造創(chuàng)新的源動力智能工廠——生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、信息化、自動化制造加服務(wù)——產(chǎn)品管理、營銷優(yōu)化、客戶反饋、MRO創(chuàng)新驅(qū)動——數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘移動互聯(lián)——業(yè)務(wù)管理網(wǎng)、手持設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)輿情大數(shù)據(jù)驅(qū)動智能基于數(shù)據(jù)整合和大數(shù)據(jù)的良品率分析是智能制造的趨勢大數(shù)據(jù)驅(qū)動智能工業(yè)大數(shù)據(jù)是智能制造的大腦大數(shù)據(jù)驅(qū)動智能Oracle助力航空制造業(yè)實(shí)現(xiàn)制造大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建“XD+MPP+Hadoop”混搭企業(yè)級數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一

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