【人工智能】AI助力企业深度洞察数据；人工智能标准化白皮书图文解读_ai深度应用体系规则

引言：2017年11月18日，在永洪科技举办的北京用户大会上，永洪科技咨询总监符鹏飞作了题为《AI助力企业深度洞察数据》的演讲，介绍了Yonghong AI产品在行业中的应用实践案例。本文根据符鹏飞演讲内容整理而成。

 

大家好，我是永洪科技咨询总监符鹏飞，今天给大家分享一些关于AI在行业中的应用案例。永洪旗下Yonghong Z-Suite套件包含了具备AI能力的深度分析模块，已经支持95%以上的常用算法。截至目前，已有不少客户在这一平台上开展自己的AI工作，并取得了一定的成果。

Yonghong AI能够从海量数据中挖掘出数据价值，帮助企业了解现状、预测未来，做出科学的经营决策。

Yonghong AI产品架构

下面这张图是永洪科技深度分析产品架构图，包括三层：

计算层：基于永洪的MPP数据集市及R，通过列式存储、分布式计算、内存计算等方式保障计算性能；

建模层：在做深度分析应用时，会面临着各种数据准备过程，通过“可视化流程式建模”的方式，快速实现数据准备；

算法层：基于建模层准备后的数据，可以作为深度分析的入口，通过逻辑回归、决策树、K-means聚类、关联规则、时序预测、R模型等算法模型，完成深度分析应用。

Yonghong AI产品架构

深度分析的原理和应用步骤：

第一步：按照业务需求，对接数据；

第二步：经“可视化流程式建模”完成数据准备，准备后的数据作为深度分析的入口；

第三步：通过可视化拖拽的方式，选择合适的算法与模型，完成深度分析应用，比如将数据集自动拆分成测试集和训练集，选择特征值、构建算法模型、对模型评分等；

第四步：输出深度分析数据应用结果，应用于可视化分析，指导业务决策等。

Yonghong AI产品定位

Yonghong AI产品定位包括以下几个方面：

定位1：降低AI应用门槛

过去，企业在做深度分析的时候，需要借助IT部门及专业的数据挖掘人员，往往过程耗时长。在永洪平台中，具备自服务数据准备功能，能够更便捷的帮助业务人员完成数据准备。之后，基于可视化拖拽的方式，就可以完成深度分析应用及模型的检验，普通业务人员经过简单培训后即可操作。

 降低AI应用门槛

定位2：提升计算性能

在深度分析的应用过程中，用到比如K-means、关联分析、决策树等算法时，如果数据量比较大，基于R或者其他工具，可能需要等待很长的时间，效率低。基于永洪MPP，可以将数据分散到多台服务器开展并行计算，大大的提高了计算性能，减少了用户等待的时间。

定位3：一体化

永洪打通了数据接入、自服务数据准备、可视化分析、深度分析的全链条。用户通过可视化方式接入需要分析的数据，完成数据准备后，即可进行深度分析，得到预测分析结果后，可以制作数据报告。具体如下：

• 自服务数据准备与深度分析结合；

• 深度分析算法产生的数据结果复用；

• BI与深度分析深度结合，做联动分析。

定位4：高扩展

不同的行业，不同的客户，我们都会面临着定制化和个性化的需求，在算法支持上（包括逻辑回归、决策树、K-means聚类、关联规则、时序预测等算法），我们将95%以上的常用算法做成了标准化的产品功能，用户通过拖拽操作即可完成。如遇到一些定制化算法的时候，可以快速引入第三方R算法包，满足企业个性化和定制化的需求。

下面我将为大家分享几个基于永洪深度分析产品，我们做过的一些成功案例。

Yonghong AI产品应用案例

案例1：核电站设备检修预测

背景：核电站柴油机及各控制系统使用大量的继电器实现控制，在运行过程中发现部分继电器不可靠。为提高继电器的可靠性，需对继电器进行预防性维修，及早剔除不合格或者接近不合格的继电器。

我们的解决方案是通过对测点收集的数据进行预处理及数据探索，并根据历史积累的训练数据，建立分类模型，从而更智能地判断继电器是否合格。

模型评估：在训练集和验证集上，模型分类的准确率分别为92.9%和83.3%。说明模型分类效果良好，不存在明显的欠拟合或过拟合现象。

模型评估

案例2：公司财务预算决策

背景：根据财务活动的历史资料，考虑现实的要求和条件，对企业未来的财务活动和财务成果作出科学可预计和测算。测算各项生产经营方案的经济效益，为决策提供可靠的依据，预计财务收支的发展变化情况，以确定经营目标。

通过历年的财务数据，建立时序预测模型：

时序预测模型

根据历史数据预测的拟合情况，预测未来一年的财务状况：

• 图中蓝色的点为每月的实际收入，灰点为模型预报的数值；
  

• 从图中可以看到整体趋势在逐年递增，每季度末都会有指标冲高的情况，以年底冲指标尤为明显；

• 模型也很好地拟合了这些规律；

• 2016年12月发生了比较大的波动，实际收入明显低于同期水平，可能是受到政策或宏观经济环境的影响。

财务预测实际值与预测值比对

案例3：电网运维预警分析

背景：供电公司需要对电网维护进行预测指导，根据台区负载率、及当时所处气温、负荷性质等因素，预测未来1周可能会出险台区的人员调度安排。

我们的解决方案是通过对历史数据的预处理计算负载率，通过时间预测模型对历史数据进行训练，并根据历史数据拟合情况对未来一段时间进行负载预测，MAPE值<20%时说明预测结果较为准确。

下面这张图是我们当时在做的深度分析实施步骤：

永洪深度分析实施步骤

最后结合预测结果，通过BI展现，更好的将预测结果呈现在用户面前。

预测结果

永洪的AI产品应用领域，目前已经覆盖了金融、保险、零售、互联网、交通物流、运营商、制造、公安、教育等行业。

Yonghong AI应用领域

产品层面，我们会做的更易用、更实用；服务层面，我们基于行业专家、行业经验积累，成熟的数据应用体系，给客户带来更多的价值。今天我的演讲就是这样，谢谢大家。

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人工智能标准化白皮书图文解读

为贯彻落实党的十九大关于推动人工智能和实体经济深度融合工作要求，落实《新一代人工智能发展规划》对标准化工作的部署，充分发挥标准化工作对人工智能技术、产业的支撑推进作用，中国电子技术标准化研究院组织编写了《人工智能标准化白皮书》。

    白皮书通过梳理人工智能技术、应用和产业演进情况，分析人工智能的技术热点、行业动态和未来趋势，从支撑人工智能产业整体发展的角度出发，研究制定了能够适应和引导人工智能产业发展的标准体系进而提出近期急需研制的基础和关键标准项目。白皮书旨在与业界分享人工智能领域的研究成果和实践经验，呼吁社会各界共同加强人工智能领域的技术研究、产业投入、标准建设与服务应用，共同推动人工智能及其产业发展。

 

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

1. 重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？

2. 重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

1. 精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

2. 智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。

3. 高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

4. 不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。

5. 边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

1. 创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；

2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；

3. 人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

1. 超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；

2. 迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新

   评估未来的知识和技能类型；

3. 制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开

   发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；

4. 重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临

   较高失业风险的人群；

5. 开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

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产业智能官  AI-CPS

用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。

长按上方二维码关注微信公众号： AI-CPS，更多信息回复：

新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”；新模式：“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”。

官方网站：AI-CPS.NET

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