工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、存儲(chǔ)及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)飛速發(fā)展，NI成重要推手

　　工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、存儲(chǔ)及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)飛速發(fā)展，NI成重要推手

　　“根據(jù)IDC此前的EMC數(shù)字宇宙研究顯示，平均僅5%的大數(shù)據(jù)得到分析?！?NI（美國(guó)國(guó)家儀器，National Instruments，簡(jiǎn)稱“NI”）工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)市場(chǎng)經(jīng)理崔鵬在前不久舉行的2017 NI工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)高峰論壇上談到相較于 22 ×2 60 字節(jié)的大數(shù)據(jù)總量，5%無(wú)異于冰山一角。而作為一種新的資產(chǎn)、資源和生產(chǎn)要素，工業(yè)大數(shù)據(jù)是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的核心，更是中國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要戰(zhàn)略資源。

　　智能測(cè)量+管理，平臺(tái)化方案方可透視不可見(jiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值

　　要解決大模擬數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，NI認(rèn)為第一步便是更智能的測(cè)量。作為此次NI工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)高峰論壇的特邀嘉賓，美國(guó)辛辛那提大學(xué)教授、美國(guó)智能維護(hù)系統(tǒng)中心主任李杰教授認(rèn)為，未來(lái)數(shù)據(jù)收集的趨勢(shì)將集中在三個(gè)方面：

　　從可見(jiàn)世界到不可見(jiàn)世界的擴(kuò)展，未來(lái)，數(shù)據(jù)收集將更多源于不可見(jiàn)世界；

　　從固定式到無(wú)線移動(dòng)式的擴(kuò)展，以無(wú)線傳感器為例的自主式將成為未來(lái)數(shù)據(jù)收集的主流；

　　從物理特性到信息特性的擴(kuò)展，不局限于當(dāng)前的測(cè)量功能，未來(lái)的數(shù)據(jù)收集更將具備辨識(shí)功能。

　　圖1. 李杰教授現(xiàn)場(chǎng)剖析工業(yè)大數(shù)據(jù)采集的未來(lái)趨勢(shì)