业务痛点

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  数据分散与难以整合

  在许多传统业务中，数据来源多样且分散，难以进行统一管理和分析。AIOT 系统能够将来自不同设备和传感器的数据整合到一个平台，实现数据的集中处理和有效利用

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  设备维护的高成本和不确定性

  设备故障往往导致生产中断和维修成本增加。依靠人工定期检查难以提前发现潜在问题。AIOT 系统通过实时监测设备的运行状态，运用人工智能算法预测可能的故障，实现预测性维护

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  效率低下的资源分配

  在物流、能源等行业，资源分配不合理会导致浪费和效率低下。AIOT 系统基于数据分析，实现资源的精准配置

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  缺乏对客户需求的精准理解

  对于面向消费者的业务，了解客户的实时需求和行为模式至关重要。AIOT 系统借助智能设备收集用户数据，为企业提供精准的客户画像

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  人工操作的误差和延迟

  在一些需要实时响应和高精度操作的业务中，人工操作容易出现误差和延迟。AIOT 系统能够实现自动化和智能化的操作，提高准确性和及时性

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AIOT（设备物联）系统的产品价值

提高效率

通过智能化的设备互联和数据分析，能够优化流程，减少人工干预和错误，提高生产、运营和管理的效率

改善用户体验

能够根据用户的需求和习惯提供个性化的服务

提升安全性

借助智能监控和预警功能，及时发现潜在的安全风险

节能与环保

智能控制能源的使用，实现节能减排

创新商业模式

为企业创造新的盈利模式和商业机会

推动产业升级

促使传统产业向智能化、数字化转型，提升产业竞争力

暂无数据

一套软件，解决企业一体化管理难题

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  供应链管理

  供应链是一个数据密集型的行业，但庞大的数据只被记录下来，并不具备提供预警和指导未来的能力。AI 独角兽公司旷视宣布业务上的战略升级，押注 AIoT 应用于供应链改造。AI使得原材料采购、销售更加具有可预测性，能够做出供应链选品、库存管理以及调拨、补货的决策

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  生产过程工艺优化

  布置在生产线过程的传感器实时检测设备数据、监控设备运行状态、监测材料消耗状态。AI对数据进行分析，提高生产过程的智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护水平。例如，钢铁企业应用各种传感器和通信网络，在生产过程中实现对加工产品的宽度、厚度、温度的实时监控，从而提高了产品质量，优化了生产流程

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  工业安全生产管理

  通过图像采集设备或可穿戴设备，监测操作人员的健康状况和工作方式，在出现违规操作等情况时，能及时发出警报，避免事故发生。AI还能够实时监测工作环境是否安全，比如在将感应器嵌入和装备到矿山设备、油气管道、矿工设备中，可以感知危险环境中工作人员、设备机器、周边环境等方面的安全状态信息，这对于高危环境下的工作人员尤其有用

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  质量控制与故障诊断

  基于机器视觉和人工智能技术的工业产品质量检测已经广泛应用。通过图像检测算法辅助工人对缺陷定位和分类，有效控制质量异常，减少人力成本，降低劳动强度。经验丰富的操作工人能够通过设备运行状态的声音判断其是否处于正常状态。AI通过对关键的设备运行参数进行建模，定位异常参数，协助故障分析

AIOT（设备物联）系统可以突破的瓶颈

数据处理和分析能力

面对海量且复杂的数据，需要更强大的算法和计算能力，以实现快速、准确的数据分析和决策。例如，在智能交通领域，要实时处理来自大量车辆和道路设施的信息，准确预测交通流量和拥堵情况，就需要高效的数据处理技术

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能耗管理

众多设备长时间运行所带来的高能耗问题需要得到解决。比如，优化芯片设计和算法，让设备在保持性能的同时降低能耗，像一些低功耗的传感器技术的研发

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安全和隐私保护

建立更完善的安全机制，包括加密技术、身份验证和访问控制等。比如采用先进的区块链技术来确保数据的不可篡改和可追溯性，增强用户对数据安全的信心

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设备兼容性和互操作性

制定统一的标准和协议，促进不同品牌、不同类型设备之间的无缝对接和协同工作。例如，建立一个通用的智能家居通信标准，使得各种智能家电能够轻松互联互通

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突破人才短缺

培养既懂 AI 又懂 IoT 技术，还具备系统集成和创新能力的复合型人才。通过高校开设相关专业课程，企业加强内部培训等方式来满足市场需求

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突破成本控制

通过技术创新和规模生产来降低硬件成本，同时优化软件开发流程以降低开发成本。比如采用更先进的制造工艺降低芯片生产成本

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突破用户体验优化的瓶颈

使产品更易于操作和理解，提高设备的稳定性和可靠性。例如，设计简洁直观的用户界面，减少用户的学习成本

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产品功能框架