腾讯云-智能钛工业AI平台概述
中国八大工业互联网平台最全介绍
中国八大工业互联网平台最全介绍
一、中国工业互联网平台（CIIP）
中国工业互联网平台（CIIP）由中国科学院计算机网络系统研究所发起，是国家规划布局的一项关键战略性举措，旨在打造行业可信赖、协同
创新的全球领先的互联网平台。
它不仅提供高性能、安全可靠的终端设备、高效节能的控制系统，还支持统一的设备管理、系统配置、应用开发以及
数据采集等功能，帮助企业实现从设备到云的智能管理。
二、中国能源互联网平台（CEIP）
中国能源互联网平台（CEIP）是一个以国家能源安全保障为核心、以
互联网技术为支撑、以大数据为基础、以云计算为基础的能源管理系统。
它借助于互联网、大数据、物联网等技术，支持企业、组织，实现能源的
资源开发、管理、使用，打造从资源开发到能源生产、消费、服务的综合
能源管理平台。
三、中国智能制造互联网平台（CIMP）
中国智能制造互联网平台（CIMP）是以互联网技术为支撑，以物联网、大数据、云计算、人工智能等技术为驱动的。
腾讯云产品图标
SSL_CertificateServices (SSL)
物联卡 IoT Link
物联网边缘计算平台 IECP
物联网边缘智能数据处理 IoT EIDP
物联网开发平台 IoT Explorer
物联网设备身份认证 IoT TID
物联网通信 IoT Hub TencentCloudConference
物联网智能视频服务 IoT Video
数据库智能管家 DBbrain
数据库专家服务
腾讯云图
腾讯云产品-安全
高级威胁检测系统
网络入侵防护系统
样本智能分析平台
DDoS 防护
云基础应用
T Sec 云防火墙
反病毒引擎
零信任无边界 访问控制系统
企业移动管理
终端安全管理系统
主机安全 CloudWorkloadProtection
漏洞扫描服务
手游安全 MobileTencentProtect
腾讯微服务平台
腾讯Kona
云基础应用
消息列队CKAFKA CloudKafka
消息列队CMQ CMQ_CloudMessageQueue
消息列队 TDMQ
API网关 API_Gateway
Mesh 微服务平台
Serverless微服务平台
内容识别
数据万象 Cloud_Infinite
图片处理
图片审核
手势识别 GR
卡证文字识别 Card OCR
票据单据识别 Invoice OCR
汽车相关识别 Vehicle OCR
通用文字 识别General OCR
行业文档识别 Document OCR
营业执照核验 BLV
增值税发票核验 VTIV
人工智能创新平台项目介绍ppt
负责产品的运营推广和市场拓展，包括用户增长、活动策划、渠道合 作等。
数据分析团队
负责对产品运营数据进行分析和挖掘，为产品优化和市场推广提供数 据支持。
培训体系搭建和人才储备策略
内部培训体系
建立完善的内部培训体 系，包括技术分享、业 务培训、职业规划等， 提升团队成员的专业技 能和综合素质。
技术的研发和应用。
市场需求驱动
随着人工智能市场的不断扩大，企 业对于人工智能技术的需求日益强 烈，项目发起有助于满足市场需求， 推动产业发展。
技术创新需求
当前人工智能技术仍存在一些瓶颈 问题，项目发起有助于集聚创新资 源，突破关键技术难题，推动人工 智能技术创新发展。
项目目标与预期成果
研发核心技术
自然语言处理模块
文本分析
提供文本分类、情感分析、关键词提取等功能，帮助用户深入理 解文本数据。
语义理解
通过自然语言处Leabharlann 技术理解用户意图，实现智能问答、对话系统 等应用。
文本生成
根据用户需求生成相应的文本内容，如新闻稿、诗歌、小说等。
机器学习算法库模块
算法丰富
提供多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类、 降维等，满足用户不同需求。
深度学习、自然语言处理、计算机视 觉等人工智能技术不断创新，推动人 工智能市场向更高层次发展。
行业应用广泛
人工智能已广泛应用于金融、医疗、 教育、交通等多个行业，为传统行业 转型升级提供了有力支持。
项目发起原因与必要性
响应国家政策
国家出台了一系列支持人工智能 发展的政策，项目发起符合国家 政策导向，有利于推动人工智能
04 应用场景与案例分析
智能家居领域应用案例
智能钛机器学习
智能钛机器学习平台产品简介产品文档【版权声明】©2013-2019 腾讯云版权所有本文档著作权归腾讯云单独所有，未经腾讯云事先书面许可，任何主体不得以任何形式复制、修改、抄袭、传播全部或部分本文档内容。
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文档目录产品简介产品概述客户价值应用场景版本更新产品简介产品概述最近更新时间：2019-11-22 15:34:49什么是 TI-ONE智能钛机器学习平台（TI-ONE）是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台，为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发及部署支持。
智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件，支持多种算法框架，满足多种 AI 应用场景的需求。
如何使用 TI-ONE智能钛机器学习支持多样化的交互方式，以便满足各类用户的不同使用习惯。
可视化建模：拖拽式自定义任务流交互设计，帮助 AI 初学者及企业内算法工程师快速上手。
Notebook：Notebook 是一个灵活的交互式开发工具，为算法工程师提供数据处理、算法调试与模型训练等支持。
如果您是智能钛机器学习平台的新用户，我们建议您按照文档顺序阅读。
快速入门：在这里您可以快速了解 TI-ONE 的基本操作。
最佳实践：数十个实践案例手把手带您体验在智能钛平台上使用多种算法、框架建模的全流程。
操作指南：在这里您可以了解更多智能钛的操作指引和功能特性。
常见问题：帮您解决使用过程中遇到的常见问题。
TI-ONE 定价智能钛机器学习平台目前处于试运营阶段限时0折，您只需在使用平台前，开通所需地区的后付费服务即可开始使用。
智能制造中的工业云平台技术
智能制造中的工业云平台技术在智能制造时代，工业云平台技术是一个备受关注的领域。
工业云平台技术是将云计算、物联网、大数据等技术融合到工业制造中，通过云端资源的集成和调度，实现工业生产数据的实时处理、分析和应用，从而实现智能化、高效化和可持续化的工业制造。
一、工业云平台技术的发展历程工业云平台技术源于工业4.0的发展，其发展历程可以分为三个阶段。
第一阶段是云平台的出现，主要是通过云计算技术来实现数据中心的资源整合和高效管理。
第二阶段是工业物联网的出现，主要是通过物联网技术来实现设备的连接和数据的采集。
第三阶段是云端数据处理和分析的出现，主要是通过大数据和人工智能技术来处理和分析海量工业数据。
二、工业云平台技术的优势1. 实现更高效的生产通过工业云平台技术，企业可以将生产数据集中管理，实现对工厂生产的全面梳理和管理。
同时，工业云平台技术可以实时采集数据并进行分析，提供实时的生产数据指标和预警信息，帮助企业快速响应市场需求和生产变化。
2. 降低生产成本通过工业云平台技术，企业可以将生产过程中的各个环节进行优化和升级，同时也可以节约大量人力、物力、财力等资源。
这将有助于降低企业的生产成本，提高企业利润。
3. 增强了生产安全性工业云平台技术可以帮助企业对生产环境进行全面监控，实时掌握异常和安全隐患，避免因人为操作而产生的危险事故。
同时，工业云平台技术还可以通过大数据分析，预测安全事故的发生概率，提前采取措施避免事故的发生。
三、工业云平台技术的应用案例1. 奔驰量产线工业云平台德国奔驰公司量产线采用了工业云平台技术，对生产过程进行全面监控和控制，实现生产数据的实时采集、分析、预警和应用。
工业云平台还可以实时监控机器设备的运行状态，预测和避免出现故障，从而提高生产效率和产品质量。
2. 海尔云智慧工厂海尔云智慧工厂是一个以工业云平台技术为基础的智慧工厂。
通过物联网技术和大数据分析，实现了自动化、智能化、可视化、标准化的工厂生产。
张文杰腾讯云AI平台总经理
张文杰腾讯云AI平台总经理目录1.智能钛机器学习（TI-ML）2.TI Self-Learning3.TI One4.TI Accelerator5.极速训练强大计算力的一站式机器学习服务平台多产品形态提供差异化机器学习能力形成完整的开发者生态图像识别金融风控智能投研精准推荐其他场景T encent I ntelligence Machine Learning PlatformCPU / GPU / FPGA / ASIC/CVM非算法人员AI算法工程师AI算法专家T encent I ntelligence Machine Learning Platform 全自动、快迭代拖拽式、可视化高性能、轻量级TI O ne TI A ccelerator AI Project场景算法数据TI S elf-Learning低中高低TI S 中TI One 高TI A成本技能公有云服务•按需使用，按量付费•单机多卡、多机多卡•云端数据、定制算法•数据存放限制及监管•多种硬件定制选型•私有云到公有云无缝迁移私有化一体机TI Self-Learning 无需算法知识的机器学习平台TI S 如何解决行业需求业界痛点•非AI 专业人员，有AI 业务场景•AI 算法人员稀少、代价高•模型选择：NAS 、神经进化•自动调参：Hyper Learning 、Learning2learn•Transfer Learning 迁移学习•不懂算法，也能做模型，享受AI 能力•真正降低AI 门槛、AI 平民化01提供多个场景自动建模能力02提供深度定制功能优于业界效果03模型算法无需人工调参04模型结果更加简单，易于部署TI One 一站式机器学习平台TI O业界痛点我们提供行业需求•难以快速入门机器学习•需要构建机器学习基础设施•缺乏模型构建能力•快速上手、教学容易•提供算法模型•操作可视化、拖拉拽式任务流•大量现成算法模型、算法结果具象化•灵活可自定义一站式机器学习平台拖拽式任务流设计运行模式灵活支持10+机器学习框架100+机器学习算法效果可视化强大的团队协作和分享TI One 的6个特点TI ONE 自建框架算法模型评估协作实时动态可视化评估手工编写画图脚本模型训练和使用脱节；选取最优模型、使用模型都要手动开发模型训练与预测无缝衔接，可多流程复用模型自动更新，异常迅速告警拖拽式界面，合理的算法参数设置一键多种参数组合调优批量可视化评估，结果一目了然一键集成，开箱即用大量样本数据集及开发人员进行算法设计和参数调优，记录每次训练结果框架重复繁琐的步骤从头到尾搭建，并专人维护更新多种监控配置，完善告警体系，多次自动重试；发布算法和模型，可控分享粒度和级别监控脚本监控运行的任务，自行发现并处理异常；通过拷贝代码或者git 分享算法TI One 值得选择的理由TI One 的全体验TI A业界痛点我们提供行业需求•大规模训练时间长•计算集群成本高、太复杂•业务规模持续扩大、模型快速更新•轻便快捷的专业机器学习环境•整合常见的算法框架•分布式、高性能、易部署•大算力、高性价比TI A 算法极客的机器学习平台•整合腾讯内部机器学习经验•大规模集群、资源调配、网络调优•框架优化、易用、高性价比方便便捷轻量级高性能多框架选择成本低TI A 的5个优势TI A 的极简体验模型部署及验证创建任务及查询查看任务及日志计算集群分配算力共享实现CPU>40万核, GPU>2000卡自由分配框架性能优化MPI + NCCL + RDMA 数据传输压缩迭代参数压缩、节点极速互连极速训练TI A 业界领先的资源调度•图像分类：>10000类•数据规模：~3千万张图片（3TB ），HDFS 存储•模型：resnet101•机器资源：12台机器96块P40显卡•3倍性能加速，GPU 整体效率超过70%大规模GPU 集群加速提升明显（128块GPU 卡时，提升超过1倍）•节点扩展成本恒定•超大规模GPU 集群（>1000块GPU 卡）TI A 训练加速对比极速训练案例分享。
人工智能创新平台项目介绍ppt
XXXX科技有限公司
补充公司简介。
经济效益与社会效益
02
I believe that the science of artificial intelligence is waiting for humanity to explore it step by step the real connotation
4、加强人工智能领域军民融合
建立新一代人工智能基础理论体系
建立新一代人工智能关键共性技术体系
统筹布局人工智能创新平台
大力发展人工智能新兴产业
加快推进产业智能化升级
大力发展智能企业
发展便捷高效的智能服务
推进社会治理智能化
加强军民人工智能技术通用标准体系建设，推进科技创新平台基地的统筹布局和开放共享。
《新一代人工智能发展规划》提出了具体的“重点任务”
智能制造和人工智能结合升级
05
将智能制造和人工智能相结合，有利于加快推进产业智能化升级。XXXX公司作为世界领先的智能制造企业，XXXXX在人工智能和智能制造领先的科研机构，对于XXXXXX地企业智能制造的指导、支持及打造智能制造的示范企业将有重大推动作用。
形成人工智能产业集聚生态圈
06
AI中国开放创新中心打造的是一个技术标准化、数据开放化、参考设计普通化的平台，对企业既有强大的吸引力，也有强大的控制力。从全球范围看，XXXXXXXX，通过本地培育和外来引进两种方式，打造贵阳在AI领域的领军企业；同时在全球范围内开展招商引智工作，逐步形成产业集聚效应。有利于集聚高端要素、高端企业、高端人才，打造人工智能产业集群和创新高地。
立足核心平台、服务影响全国
03
充分发挥三方资源优势，扩大服务区域，成为中国人工智能产业发展的源动力。有利于加快人工智能关键技术转化应用，促进技术集成与商业模式创新，推动重点领域智能产品创新，积极培育人工智能新兴业态，布局产业链高端，打造具有国际竞争力的人工智能产业集群。
智能制造的核心技术之工业互联网平台
工业互联网及其层次结构工业互联网（industrial internet）概念最初由通用公司提出，它集成了大数据技术和各类分析工具，并通过无线网络将工业设备连接起来。
工业互联网将能快速适应不同任务的人工智能模型应用于分布式系统，通过云计算优化控制过程，实现更高程度的自动化，其核心含义与德国提出的“工业4.0”、中国提出的“中国制造2025”相同，即借助飞速发展的信息技术，在更高的层次将生产所涉及到的离散信息联结起来，利用大数据分析技术，优化生产过程，提高智能制造水平。
工业革命以来，机器生产取代人力，大规模工厂化生产取代个体工场手工生产。
传统手工生产时，人通过视觉、听觉、触觉等方式感知生产要素信息，在大脑中对信息进行整合、分析，以生产需求为驱动，对生产要素进行配置，从而满足生产要求。
进入机器大生产时代以来，生产分工越来越细致，一种产品往往是多家工厂共同协作生产而来。
生产设备的大幅度增加，导致生产涉及到大量的生产要素。
同时，生产设备朝着精密化、智能化的方向发展，描述单一设备的状态需要大量的信息，因此，传统的通过人的知觉感知全部生产要素是十分困难的。
此外，生产要素之间通常是跨越空间和时间的，人们感知到的信息通常具有局限性和延迟性，基于感知到的信息制定的决策，通常不是全局最优的策略。
随着智能传感器的广泛应用，人们可以实时感知离散的生产要素信息。
而物联网时代，能将这类信息在云平台上进行整合、分析，来优化制造过程，实现智能化生产，工业互联网平台也就应运而生。
工业互联网通过智能传感器，实时感知生产要素信息，并通过无线网络传输到工业互联网平台，工业互联网平台对信息进行分析、优化，然后对生产要素进行最优化配置，从而实现智能制造。
工业互联网层次结构可以分为4层，如图1所示。
主要包含边缘层、平台层、应用层以及IaaS层。
其中，边缘层解决数据采集的问题，其通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础；工业PaaS层解决工业数据处理和知识积累沉淀问题，依赖大数据分析技术，提供最优策略，形成开发环境，与之前不同的是会有云化的软件的应用；应用层解决工业实践和创新的问题，主要面向特定工业应用场景，激发全社会资源推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化、再封装（即工业APP），用户通过对工业APP的调用实现对特定制造资源的优化配置；IaaS层通过虚拟化技术将计算、存储、网络等资源池化，向用户提供可计量、弹性化的资源服务。
腾讯云架构工程师认证TCP真题word版(二)
腾讯云架构工程师认证TCP真题（二）1.单选题人工智能是指通过计算机、生命科学等技术手段使机器具备感知、分析、推理和决策等人工智能的产品和相关服务的总称。
人工智能和机器学习，深度学习，这两个概念关系密切，以下对这三者之间的关系描述正确的是哪一项？ [单选题] *A.人工智能属于机器学习的一个分支B.人工智能、机器学习、和深度学习是三个并行技术C.机器学习和深度学习都属于人工智能的技术(正确答案)D.机器学习是深度学习研究中的一种技术2.单选题数据计算从技术上大致可以划分为离线计算和实时流式计算两种，以下选项中属于离线计算解决方案的是哪一个？ [单选题] *SparkstreamingMapReduce(正确答案)FlinkStorm答案解析：答案解析：B其他都是支持流计算3.多选题云原生架构涉及众多技术，包括：容器化、微服务、DevOps等等，以下哪些选项属于微服务架构的主流框架？( )Spring cloud(正确答案)MapReduceFlinkService Mesh(正确答案)答案解析：答案：AD，Spring Cloud和ServiceMesh是微服务的主流框架，其中SC仅支持Java，SM支持跨语言。
4.单选题某电商企业的元IT架构是传统耦合架构，在传统耦合架构中，客户在电商网站中下订单购买一台手机，订单系统接收到请求后，立即调用系统库存接口，库存减一。
但这种模式存在库存压力大，库存系统无法访问则订单失败等等风险。
因此，该企业决定更改应用架构以应对高峰流量。
如下图所示，通过消息服务队列将系统解耦。
以下选项中，对该架构描述正确的是哪一项？( )[单选题] *CMQ提供同步的通信协议。
让库存系统和订单系统能够同时工作，互不影响，实现系统解耦在新的应用架构下，订单系统写入CMQ消息队列后，需要等待库存系统响应，才能进行完成订单在新的应用架构下，用户在下单时库存系统宕机，也不影响正常下单，订单系统写入CMQ消息队列后，无需关心其他后续操作，实现订单系统和库存系统的应用解耦。
工业机器人云平台的构建
工业机器人云平台的构建随着工业4.0的到来，工业机器人在制造业中发挥着越来越重要的作用。
通过集成自动化技术、人工智能和云计算等先进技术，工业机器人能够实现智能化生产和灵活化制造，提高生产效率和产品质量。
为了更好地管理和运营工业机器人，以及实现工业机器人之间的协作和数据共享，工业机器人云平台应运而生。
本文将介绍工业机器人云平台的构建方式，并探讨其在制造业中的应用前景。
1. 数据中心建设数据中心是工业机器人云平台的核心设施，负责存储和管理工业机器人的运行数据、传感器数据、控制程序等信息。
为了确保数据中心的稳定运行和数据安全，需要建设高可靠、高安全性的数据中心设施，包括服务器、存储设备、网络设备等。
还需要建设完善的数据中心管理系统，实现对数据中心资源的监控、调度和维护。
2. 云平台架构设计工业机器人云平台的架构设计是关键的一步，它决定了平台的性能、可扩展性以及对多种工业机器人的适配性。
通常，工业机器人云平台的架构包括前端、后端和数据库三个部分。
前端负责用户接口和数据展示，后端负责数据处理和分析，数据库负责数据存储和管理。
在设计云平台架构时，需要考虑多种工业机器人的接入和数据交换，以及平台的高可用性和高性能要求。
3. 数据接入和协议适配工业机器人的类型和品牌多种多样，它们之间存在着不同的通信协议和数据格式。
在构建工业机器人云平台时，需要考虑多种工业机器人的数据接入和通信协议适配。
这涉及到对不同工业机器人的通信协议进行解析和转换，实现数据的统一格式和标准化，方便平台对数据的处理和分析。
4. 数据安全和隐私保护工业机器人的数据涉及到企业的核心技术和生产秘密，因此在构建工业机器人云平台时，需要重点关注数据安全和隐私保护。
需要采取多层次的安全措施，包括数据加密、访问控制、身份认证等，确保工业机器人的数据在传输和存储过程中不被泄露或篡改。
5. 应用接口和功能扩展工业机器人云平台应提供丰富的应用接口和功能扩展能力，便于用户根据自身需求定制和开发相关应用。
工业互联网基础知识
工业互联网基础知识目录一、工业互联网概述 (3)1.1 定义与概念 (3)1.1.1 工业互联网的定义 (4)1.1.2 工业互联网的起源与发展 (5)1.2 架构与组成 (7)1.2.1 核心架构 (8)1.2.2 关键技术 (9)二、工业互联网的应用领域 (11)2.1 制造业 (12)2.1.1 智能制造 (13)2.1.2 工业机器人 (14)2.2 供应链管理 (15)2.2.1 需求预测与库存管理 (16)2.2.2 物流追踪与配送优化 (17)2.3 城市管理 (18)2.3.1 智慧城市 (20)2.3.2 能源管理与环保 (21)2.4 其他领域 (22)2.4.1 医疗健康 (23)2.4.2 教育培训 (24)三、工业互联网的发展趋势 (25)3.1 5G与物联网的融合 (26)3.1.1 5G技术简介 (28)3.1.2 物联网在工业互联网中的应用 (29)3.2 AI与大数据的赋能 (30)3.2.1 人工智能在工业互联网中的作用 (32)3.2.2 大数据分析在工业优化中的应用 (33)3.3 边缘计算与云计算的结合 (34)3.3.1 边缘计算简介 (35)3.3.2 云计算在工业互联网中的应用 (36)3.4 网络安全与隐私保护 (38)3.4.1 工业互联网安全挑战 (39)3.4.2 数据隐私保护措施 (40)四、工业互联网的挑战与机遇 (41)4.1 技术挑战 (42)4.1.1 技术标准与互操作性 (43)4.1.2 技术更新与研发投入 (45)4.2 商业模式与盈利路径 (46)4.2.1 企业上云与数字化转型 (47)4.2.2 商业模式的创新与实践 (48)4.3 政策与法规环境 (50)4.3.1 国家政策支持 (51)4.3.2 法律法规保障 (52)一、工业互联网概述工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等全面连接，实现全要素、全流程、全产业的深度互联和智能化发展。
腾讯云产品概览
国际/国内/国内语音
基础
0 1
消息队列 CMQ
0 3
API 网关
0 2
消息队列 CKAFKA
0 4
腾讯微服 务平台
互联网中间件
基础
量子技术
抗量子签名服务
产品
安全
终端安全
营销风控
（御点）
产品
安全
内容安全
专家服务
网络 安全
应用 安全
安全
数据 安全
金融 风控
主机安全 （云镜）
安全 管理
别
自然语
05
言处理
语音技
03
术
智能机
06
器人
人工智能
01
智能鉴 黄
02
图片标 签
03
文字识 别
图像识别
人工智能
人脸识别
01
人脸识 别
03
人脸核 身
02
人脸融 合
04
人脸支 付
人工智能
语音技术
01
语音识 别 ASR
02
语音 合成
03
声纹 识别
人工智能
AI平台服务
01
02
03
01
智能钛机器学 习
06
企业邮箱
05
移动解析
HttpDNS
04
SSL证书
03
网站备案
02
云解析
01
域名注册
企业服务
域名与网站
检测工具
企业服务
域名与网站
物联网 通信
物联网 设备身 份认证
物联卡
企业服务
物联网
LPWA 物联网 络
智能制造中的工业云平台技术
智能制造中的工业云平台技术随着信息技术的飞速发展，智能制造正成为全球制造业的发展趋势。
在智能制造中，工业云平台技术扮演着至关重要的角色。
工业云平台技术是指将云计算、大数据、物联网等技术与制造业相结合，为企业提供全方位的智能化解决方案。
本文将探讨智能制造中的工业云平台技术及其在制造业中的应用。
一、工业云平台技术的基本概念工业云平台技术是指将制造业中的各个环节、各个系统通过云计算技术进行整合和协同。
它以云计算为基础，通过虚拟化技术将制造业中的各种资源（包括设备、数据、软件等）统一管理和调度，实现资源的共享和高效利用。
同时，工业云平台技术还可以通过大数据分析和物联网技术，实现对制造过程的实时监控和优化。
二、工业云平台技术的核心功能1. 数据管理和共享工业云平台技术可以将制造业中产生的海量数据进行统一管理和存储。
通过云计算技术，企业可以将数据存储在云端，实现数据的共享和远程访问。
这样，不同部门、不同企业之间可以实现数据的共享和交流，提高信息的流通效率，避免信息孤岛的问题。
2. 资源调度和优化工业云平台技术可以将制造业中的各种资源进行统一调度和优化。
通过云计算技术，企业可以实时监控和管理设备的运行状态，对设备进行远程维护和故障排除。
同时，通过大数据分析技术，可以对生产过程进行实时监控和优化，提高生产效率和产品质量。
3. 供应链管理工业云平台技术可以实现供应链的全程可视化和协同管理。
通过云计算技术，企业可以实时了解供应链上各个环节的情况，及时调整生产计划和物流配送。
同时，通过物联网技术，可以实现对供应链上各个节点的实时监控和追溯，提高供应链的安全性和可靠性。
三、工业云平台技术在制造业中的应用1. 智能制造工业云平台技术可以实现制造过程的智能化。
通过云计算、物联网和大数据技术，可以实现对设备、工件和生产过程的实时监控和优化。
同时，通过虚拟化技术，可以实现对制造过程的模拟和仿真，在实际生产之前进行预测和优化，提高产品质量和生产效率。
腾讯云-人工智能服务平台概述
人工智能服务平台产品概述目录产品简介产品概述 (3)简介 (3)产品功能 (3)产品优势 (4)应用场景 (5)产品简介产品概述19-01-22 17:24:18简介腾讯人工智能服务平台（TI Matrix Platform，简称云智天枢平台）是基于腾讯云和腾讯优图的强大技术能力打造的全栈式平台，致力于帮助企业加速数字化转型并促进 AI 行业生态共建。
云智天枢平台支持快速接入各种数据、算法和智能设备，并提供可视化编排工具对服务和资源进行管理和调度，进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放，降低 AI 应用开发成本。
产品功能弹性伸缩提供灵活简便的弹性扩缩容能力。
用户通过容器管理平台实现手动 / 自动的节点扩容，以适配业务的发展。
集群管控提供集群自动扩缩容、集群配置、启停、资源智能监控报警等功能。
用户可以利用集群管控功能进行日常运维、集群性能调优。
算法管理提供多算法自动化托管、自动化适配能力、多算法接口规范，提高算法开发效率和算法复用能力。
任务编排提供任务编排调度管理模块，支持算法驱动和数据驱动的任务编排和调度。
同时提供完备的任务监控能力以及数据处理能力，方便用户使用任务的结构化数据。
设备管理用户可按照官方提供的接入规范，自行接入智能设备，并且可对多种设备进行统一管理。
运营监控提供完善的监控告警、日志查询、弹性扩缩容以及容器平台等全方位的运维能力，更好地保障 TI Matrix 平台的稳定性和高可用性。
产品优势19-01-24 15:54:09全栈式平台支持一个平台连接云边端，支持方便快捷接入多种硬件设备、算法模型和客户数据，提供灵活调度能力，更高效率地构建适用于企业的 AI 应用。
开放式服务通过提供 API 网关的方式，标准化地开放 AI 能力，支持和第三方系统集成对接，为企业系统快速赋予智慧。
简单易用提供可视化、可拖拽的任务编排和调度能力，轻松实现算法和业务微服务的组合调度、多数据组件组装，快速满足企业业务场景诉求。
联想 LeapAI 开发平台白皮书说明书
联想LeapAI开发平台白皮书一、了解联想LeapAI平台1.leapAI平台定义LeapAI是一个同时具备硬件开放平台和软件开放平台的综合性平台。
专属面向开发者及软/硬件服务商，为有开发能力的用户提供一个工业App开发的完整解决方案，特别是降低软件开发人员在硬件开发领域的门槛。
系统采用分布式微服务架构，能够为工业App提供安全、稳定、高效的运行支撑。
灵活的前端框架和丰富的API能力组件，为工业App的开发提供了强有力的手段。
通过LeapAI，开发者可以将工业应用快速上云，并对现有解决方案进行能力扩展，轻松应对工业应用的复杂场景和需求的不断变化。
2.平台架构3.产品规格4.名词解释a)LeapAI 智能API网关用户可以调用LeapAI 智能API 网关进行业务配置，无需自行搭建API网关部署所需要的设备。
根据LeapAI平台提供的帮助文档，用户可快速搭建所需API 网关服务。
b)统一消息队列UCQ消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削峰等问题。
实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。
LeapAI平台统一使用的消息队列是Kafka。
c)FlexBroker/API Broker除了提供直接对接厂商API功能，LeapAI平台还提供灵活的代理功能直接调用多个API，以简化开发流程，提高开发效率。
d)HyperHub API访问控制引擎通过HyperHub API控制API的访问权限。
5.产品优势a)一站式开发体验极大提高了工作效率LeapAI平台给开发者提供工业PaaS微服务的调用、组合、封装及来自第三方和开源社区的应用服务及多种开发工具，以便支持开发人员快速实现应用的开发与部署，并在平台上得到发布。
b)分布式微服务架构轻松应对大数据量高并发需求LeapAI平台采用行业最佳实践的Sping Cloud分布式微服务框架，c)对接工业领域成熟解决方案，实现能力扩展对接行业领先厂商的解决方案和能力组件，大大提高特定行业特定场景的APP开发效率。
干货！腾讯云AI机器学习平台TI-ONE是什么？
⼲货！腾讯云AI机器学习平台TI-ONE是什么？背景：5⽉23-24⽇，以“焕启”为主题的腾讯“云+未来”峰会在⼴州召开，⼴东省各级政府机构领导、海内外业内学术专家、⾏业⼤咖及技术⼤⽜等在现场共议云计算与数字化产业创新发展。
腾讯云AI平台技术负责⼈王才华博⼠在腾讯“云+未来”峰会的「开发者专场」做了主题为“智能钛·⼀站式机器学习 TI-ONE：腾讯云上的机器(深度)学习IDE”的技术内容分享。
最近⼤家有没有看漫威的《复仇者联盟3》？其中钢铁侠的战甲就是⽤⾦属钛制造的，钛具有质量轻，⾼强度的特点，⽽TI-ONE是⼈⼯智能平台，因此我们⽤了科技感⼗⾜的名字“智能钛”来形容它。
▌⾸先说说为什么需要TI-ONE？⼈⼯智能的重要性不需要我再强调，Andrew Ng 在Spark Summit 2017上提出《AI: The new Electricity》. 各⼤公司也相争提出⾃⼰的机器学习平台，⽐如说微软的CNTK，Google的Tensorflow等等。
但是回答为什么需要TI-ONE这个问题，还要从云计算的特点和机器学习的⽣命周期出发。
在云上，我们偏向云服务化，基础设施服务化，平台服务化，算法服务化，机器学习算法也不例外。
但是机器学算法有⼀个漫长的⽣命周期，从数据获取到数据预处理再到选择⼀个框架并编写算法，然后训练得到⼀个模型，最后⽤这个模型进⾏预测。
在云上我们还要对模型进⾏服务化。
如此漫长的过程，所以我们需要加速机器学习的⽣命周期，加速模型的服务化，这就是我们需要TI-ONE的原因。
具体⽽⾔，TI-ONE提供了如下功能：⾸先整合了数据预处理平台，提⾼数据预处理效率。
⽀持主流机器学习框架，内置常⽤算法，以拖拽的⽅式就能完成算法开发。
⽀持⾃动调参，⽀持多个层⾯的协作，⽀持了⼀键模型部署和服务化，还有在线推理。
⽤开发者的语⾔来说， TI-ONE就是腾讯云上的机器学习IDE。
▌什么是TI-ONE？我将从架构，⼯作流，调参，协作，部署等这⼏个⽅⾯进⾏分享。
升腾AI
升腾AI
升腾AI是一种人工智能计算平台，由华为推出，主要面向AI芯片的研制、开发、测试和优化。
升腾AI计算平台包括芯片、硬件加速卡、服务器、操作系统和AI开发套件，旨在帮助用户在云、边、端多个场景下快速构建和部署AI解决方案。
升腾AI平台以其高性能和低功耗而著称。
它采用自主研发的达芬奇架构和处理器，可以支持形状推理、卷积计算、全连接计算、激活函数等多种AI计算任务。
同时，升腾AI 平台还提供了专业的AI开发套件，包括Mind Studio、ModelArts等，以便用户更好地进行AI应用的开发和部署。
总之，升腾AI是一种集成AI芯片、硬件、软件和服务的全栈人工智能计算平台，可以为用户提供高效、灵活、易用的AI应用开发和部署解决方案。
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智能钛工业 AI 平台
产品概述
目录
智能钛工业 AI 平台 (1)
产品简介产品概述 (3)
产品功能 (3)
产品优势 (4)
AI 训练系统 (4)
AI 推理系统 (4)
应用场景 (6)
产品简介
产品概述
19-07-08 16:30:25
智能钛工业 AI 平台（Tencent Intelligence Industry Insight，TI-Insight，以下简称平台）是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台。
它包含了 AI 训练系统，AI 推理系统两个功能组件。
平台提供了包含数据工厂、内置通用和行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。
支持算法工程师、及具备有限深度学习知识的业务用户可以从0到1快速构建模型、1到 N 快速迭代训练模型。
同时，平台提供优化调度算法微服务能力，可以帮助团队快速地部署模型，高效利用硬件计算资源，提高生产力。
产品功能
AI 训练系统
提供数据集管理、新建模型、模型迭代提升、模型在线评估、题库测试、结果分析和洞察、内置通用/行业/定制算法等功能，通过AI 训练系统可持续提升模型精度，在上线后短时间内就可以达到相当稳定的运行精度，识别速度高、准确率好、效率高。
AI 推理系统
提供微服务部署、运行管理、CPU/GPU 资源管理、请求负载均衡、服务高可用、计算实例自动扩缩容等功能。
产品优势
19-07-08 15:27:44
智能钛工业 AI 平台（TI-Insight）包括 AI 训练系统和 AI 推理系统两个业务模块：
AI 训练系统
简单易用，快速上手
功能界面简洁清晰，集数据管理、模型训练、评估、预测和结果洞察于一体，覆盖全工作流程，形成模型训练的完整闭环，操作流程方便易用，基于内置的算法工具集和直观的操作指导可以让业务专家无需具备编程或深度学习的专业知识就可以创建出业务模型。
全面提高线上生产能力
内置了一体化的训练集和题库集管理工具，以及自动化模型迭代环境，可以将原有模型快速迭代更新，适应生产中不断出现的新变化，紧密贴合实际生产业务的需求，大幅提高生产能力。
强大的算法通用化能力
提供多种通用/行业/定制算法镜像，可适应不同行业客户需求。
用户可基于此进行模型训练，为算法工程师免除定制化模型开发之苦。
开放式平台
在内置的算法包不满足客户需求情况下，客户或实施合作伙伴根据可以根据软件提供的算法包封装文档在短短数周内就封装出一个定制算法，并且能导入到平台中用来训练出新的业务模型。
集成方便，部署灵活
可将模型一键部署至 AI 推理系统，用户可以脱离线下人工部署的繁琐流程和操作，只需关注于模型的优化迭代。
系统可靠，维护成本低
采用腾讯云容器服务 TKE 进行训练，具备稳定的运行性能，可进行服务架构的快速升级，安全可靠，性价比高。
AI 推理系统
异构算力虚拟化
GPU 算力虚拟化，一键部署不同类型的机器学习模型和深度学习模型，为用户提供最佳推理服务。
自动弹性扩缩容
客户可以选择手动或自动调整弹性实例扩展策略，AI 推理平台会根据业务负载情况，动态实时自动管理实例数量，帮助您以最合适的实例数量应对业务情况，为您免去人工部署负担。
模型服务 QoS 保障
可以帮助及时发掘您的线上模型服务的瓶颈，并提供可靠的扩展策略，从而保障客户线上服务健康运行。
服务自动启停
微服务自启停可以使客户在硬件资源有限的情况下高效利用 CPU/GPU 的计算资源，通过智能策略和请求趋势，智能的启动和停止没有任务执行的服务，从而满足外部系统复杂调用情况的需求，达到分时段资源自动共享的目的。
优化加速
支持模型和框架的优化加速，提升模型服务运行效率，为您提供流畅的推理性能服务。
功能完善
提供丰富的多模型支持、版本管理和灰度升级等使用功能，为客户的各类业务保驾护航。
应用场景
19-07-08 15:27:55
缺陷检测
根据工业生产制造过程中 AOI 设配拍摄的产品质量的检测图像，识别出产品中所存在的质量缺陷，并依照设定的业务规则对缺陷进行编码分类。
通过 AI 技术可以替代目前使用人力进行重复性劳动、大幅降低人力成本、提升缺陷识别的速度和准确性，从而缩短检测时间，提高产品质量和产能。
视频检测
对用户上传、摄像头传输的视频和图片等多媒体文件进行实时或离线批处理分析，检测图像或者多媒体文件中的内容，包含场景识别、人物检测、目标检测等一系列任务。
质量监控
根据工业生产制造过程中的历史数据构建阈值模型，对产线质量进行实时监控。
预测性维护
根据工业生产制造过程中企业设备资产和售后产品的历史数据、实时物联网数据构建设备的生命周期预测模型，提高企业设备有效利用率（OEE）和设备健康管理水平，创新增值服务。
良率预测
根据工业生产制造过程中的产品检测历史数据，预测产品的良率。