5G作为第五代通信网络，目前已接近使用， 5G 相对于2G、3G、4G带宽更宽、信息传输速度更快（比4G快100倍）、准确。
5G技术的成熟应用，结合大数据和人工智能技术，将 助力物联网 （万物相连）的实现。物联网由 感知层 (传感器)、 网络传输层 （5G）、 存储分析计算层 （大数据和人工智能）、 应用层构成 （终端设备）构成，应用于 汽车 行业将实现在任何时间、任何地点，人、车、交通设施的 互联互通 。
下面我结合自身在 汽车 行业的工作经验，对5G、人工智能和大数据将在 汽车 产业中的应用场景 进行详细说明。
车联网平台模型如下：
通过模型可以看出，5G网络将车联网中控平台、 汽车 、交通设施和人连接到了一个网络内， 相互间可实时传输和接收相关信息 。
结合车联网模型， 无人驾驶 实现 场景 如下：
乘客 要出行，可在家里拿出手机或相关智能设备 打开车联网平台APP ，选择车型、用车时间、出行地点，确认后，车联网 中控平台下达指令到 符合要求的 汽车 ， 汽车 通过自身所带的控制系统 接收信号指令 ，自动 行使到小区上车点 ，等客人上车后， 客人 通过语音或触控 下发出行指令 ， 汽车 自动启动并开始行程；在 行使 过程中自动 感知 周边 交通设备 和 人员 等信息（通过车辆所带感应设备感应），进行制动、加速、避让等。同时车辆可从车联网监控平台 获取远处 公路上 车辆 多少、或是否有 交通事故、交通维护 等信息，自动 选择 最佳的 行车路线 ，避免拥堵；到达目的地后，客人通过车联网平台 APP结束行程 ，车辆等待车联网中控平台指令进行下一个任务。
汽车 设计目标的确定取决于顾客对车辆的需求+上市车型的故障缺陷+公司规划目标+国家法规要求。在5G带动下的车联网将对获取顾客需求和车辆故障缺陷的获取带来极大的便利。
2.1.1乘客需求感知
结合车联网模型，假设场景，车辆为 自动驾驶 车型：
车联网监控平台通过分析顾客 选择的出行车型 （在车联网监控平台）分析出最受大众欢迎的车型系列，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 整车型谱规划参考 。
车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集安装在车内的摄像头、语音识别、环境等感知设备传来的信息（ 包括 顾客行为、活动、坐姿、办公、休闲、 娱乐 等），通过 云计算 可以识别出绝大部分乘客的 舒适状态 ，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 内饰外观结构及功能设计参考 。
2.1.2驾驶员需求感知
结合车联网模型，假设场景，车辆为 人工驾驶 车型：
车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集安装在车内的摄像头、语音识别、人机操控设备传感器等感知设备传来的信息（ 包括 顾客驾驶起步加速模态、转向模态、档位转换模态、制动模态等），通过 云计算 可以识别出绝大部分 驾驶员 的 最佳操控模型 ，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 操控机构及功能、性能等设计参考。
车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集车辆在 运行过程中 的功能性能状态信息（如动力性、经济性、振动、噪声、平顺性、操稳等），通过 云计算 可以识别出 故障缺陷 信息，提供给 汽车 设计公司作为 整车或零部件功能 设计参考。
汽车 由车身、底盘、电气、内外饰、动力装置（燃油车为发动机、变速器；电动车为电池、电机、电控）等几大系统构成，同时每个系统又分为很多零部件，为了保证 汽车 的开发进度，所有零部件的设计开发人员分布在不同的国家或同一国家不同的区域。通过 5G技术助力虚拟现实技术 投入使用，实现不同区域的设计人员、实时在线的同步交流、评审分析数据的可行性，很大程度上提高了研发速度，降低了研发成本。
对于较大的零部件数据，通过5G传输技术可快速准确的传输到 异地3D打印设备 ，进行样件的快速制作。
根据试验进展及突发情况，可通过试验员或试验中控平台设定程序对 试验环境 （温度、湿度、大气压等）、试验设备的运行状态进行 远程控制 。同时可通过试验中控平台 监控试验设备 、 环境 的状态信息，对于不良状态做到 提前预防 。
在试验过程中，可通过试验员或试验中控平台设定程序对 产品（零部件或整车）的参数和运行状态进行远程控制 。同时可通过试验中控平台监控产品的 性能状态变化信息 ，对于后期改进提供参考。
通过5G技术建立生产设备、物料运输设备、环境设施等物联网控制平台，实现自动化信息交互和自动控制（可远距离异地）中控平台可实现对所有设备的监测和控制。模型图如下：
通过对生产中控平台人工输入相关程序， 中控平台协调 调动物料运输设备进行 物料准备 ，并送达到制定位置，相关的设备（工装、夹具、检具或焊接设备等）按照中控平台的指令进行相应的 加工 ，直到完成设定的目标成品。期间如发生 事故 ，中控平台（也可由生产监控人员）可启动相应 解决 措施，操控相应的设备执行相关工作。中控平台同时对所有设备设施的运行状态进行监控，对维保信息做到提前预防。
通过车联网 中控平台大数据功能 ，将整车及相关零部件的型号、生产日期、厂家信息等重要信息进行保存，当某一零部件或整车发生故障时，能很快找到对应的信息，便于迅速实现追溯。
随着物联网的实现， 汽车 实现自动驾驶，到时 汽车 由 专业公司集中管理 ， 消费者 通过智能手机登录车联网中控平台 预定车辆 ， 随用随还 ，方便快捷。省去了租车位， 汽车 保养、保险的繁杂事情。
随着车联网的实现，车联网中控平台能随时 监控车辆的质量 信息， 预知车辆故障信息 ，及时通知车主和售后服务中心，便于对车辆做出提前预防性保养或维修。节省维修成本。
随着车联网的实现，车联网中控平台能随时监控 车辆和零部件的质量信息 ，对于整车 达到报废要求 的车辆，及时通知报废回收部门进行车辆回收处理。同时中控平台通过 大数据计算 出 可以再利用的零部件 ，进行合理的回收利用。
总之，通过5G技术的应用，结合人工智能和大数据技术，将给 汽车 业带来极大的改变，可对相关的任何事物做到实时信息收集，构成大数据，通过人工智能技术，对数据进行迅速精确的分析，找出可利用的信息内容，提供给相应的需求部门或控制相关的事物，实现全自动的感知操控系统，大大提高人们的操控方便性。
汽车 的研发、生 产、维护质量和效率将会得到很大的提升，显著降低劳动时间和劳动成本。相关人员可节省大量的时间去做自己感兴趣的事情。
汽车行业步入智能时代，车企将如何做好数字化转型？
1、数字技术在中国汽车行业的应用程度比物联网、机器人、3D打印技术等其他行业先进，远超其他制造业。但与欧美国家相比，中国汽车制造业发展起步较晚，整体数字化进程滞后。汽车行业是典型的大规模离散行业，具有供应链高度分散、生产过程复杂、产品结构精密等特点。
2、目前，发展中存在很多行业痛点，比如长期研发和设计周期、供应链管理效率低下、下游需求数据碎片化、无法满足高端服务需求等。同时，汽车消费者对数字化消费的个性化需求日益增长，这就需要产品研发等业务流程全生命周期的数据关联和交互。生产、采购和售后服务。设计端、生产端、供应链端、销售端和售后服务端的数据难以横向整合。数字化转型浪潮推动汽车行业生产经营模式向电动化、智能化、网联化方向发生巨变，产业链更加协同、开放、共享。
3、汽车企业逐步超越技术创新的单一视角，推动5G、大数据、物联网、人工智能、工业机器人等数字技术集群创新突破，不断渗透到汽车行业各个环节，与汽车产业深度融合。全产业链，催生共享开放的汽车产业新生态。汽车行业正面临着从驱动力、控制方式、产品形态到运营管理的全方位颠覆性变革。
4、通过促进知识、技术、数据等生产要素的高效流动，带动汽车行业数字化中不同的市场主体围绕消费者的生产生活需求进行有效的开发和应用，多元主体的充分发挥发挥各自优势和优势互补，在价值创造过程中，解决能源革命与数字革命融合发展的关键问题，实现汽车革命、能源革命与数字革命的协同创新、绿色发展。汽车工业是我国的战略性支柱产业。汽车行业数字化转型是一项系统工程，需要国家统筹、地方重点推进和企业持续投入，共同推动行业数字化、高质量发展。
工业大数据应用在哪些方面？
在即将成为过去的2021年，互联网企业跨界造车、宁德时代市值破万亿、新能源汽车概念板块频繁拿下涨幅榜收尾……在这些年度关键词的背后，汽车行业的“火热”窥见一斑。
汽车行业从未像如今这样，处在各种新技术变革的交汇点，AI、大数据、云计算、IoT等技术正在深入改变汽车和出行领域。不论是新能源造车新势力，还是传统车企的转型，汽车行业的本质开始从“以产品中心”的生产制造商转向“以用户为中心”的移动出行服务商。IDC数据显示，2020年全球智能网联汽车出货量是4440万辆，到2024年全球智能网联汽车出货量将达到7620万辆。这四年复合增长率（CAGR）为14.5%。预测到2024年，全球出货的新车中超过71%将搭载智能网联系统，市场将逐渐趋于成熟，移动出行的未来已来。在这些数据的背后，也预示着未来整个汽车乃至移动出行产业，将会在自动驾驶、智能网联车等趋势的推动下，催生出更多的应用场景。“人、路、车”再次被重新定义，而这场变革对于车企们来说，是机遇也是挑战。
数字化转型是汽车行业的“可选项”还是“最优解”？创新技术如何与业务更好地融合？12月19日，2021中关村数字经济产业联盟会员代表大会暨华为北京城市峰会召开，在下午举办的“领跑汽车智能时代”高峰论坛上，一汽解放、阳光出行、禾多科技等多家汽车行业企业，分享了自身的数字化转型经验，探讨了汽车行业的机遇和挑战。下面笔者就带大家看一看，在数字化转型一线阵地的ta们，是如何做的？
一汽解放：数字化背景下，解放的云化之路
1956年7月13日，在长春市第一汽车制造厂装配出第一辆解放牌汽车，中国结束了不能制造汽车的历史。一汽解放60余年的发展历程，一定程度上代表了中国汽车工业发展的进步。
一汽解放作为一汽集团的商用车企业，也是传统车企阵营的代表，对于其所面临的能源和数字化的革命，用一汽解放CIO陈磊的话来说，就是“焦虑”。“首先，传统的优势，在能源革命下，‘护城河’被打掉了。对于传统的IT部门来说，数字化转型也不是自身所擅长的部分，所以需要合作伙伴协助共同做好数字化转型。”
2020年9月，国资委正式印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，明确国有企业数字化转型的基础、方向和策略，开启了国有企业数字化转型的新篇章。而一汽集团则在2019年就在全集团范围内正式启动了数字化转型战略，制定了“数字驱动美妙出行”完整战略。一汽解放也按照集团的整体规划，进行了相应的部署和实施。
陈磊回忆道，“从2018年3月，华为给一汽集团提供了DST，从战略的规划到落地的整个流程化的方法论，基于此制定了一汽解放的数字化转型的战略。通过引入ICT数字技术，高度融合于业务和产品，创建数字业务（数字化营销、数字化研发、数字化生产、数字化供应链、数字化产品/服务），最终实现用户为中心体验提升、平台为基础运营效率提升，数据为资产的新商业模式。通过业务与数字技术的‘双轮驱动’，回归业务创造价值，技术驱动产品创新。今年3月份成立了数字化部，为把解放集团所有的IT职能统一，希望能够统一架构，统一底座，然后能够更好降本增效以及响应业务的需求。”
在整个数字化转型战略中，“上云”是重中之重，在内部被称之为“解放云”。从2018年开始，车联网全都放在华为公有云上，经过三年多的时间，连接了一百多万的车辆和一百多万的客户和用户。从2019年开始，持续不断建设私有云，开始私有云建设，陆续扩容至17个节点，在2020年10月私有云二期建设，共12台计算节点，IaaS扩展和PaaS建设。
陈磊透露，最初做云选型的时候充分考虑了一汽解放的业务特点，首先，一汽解放在全国多个城市或区域都有自己的工厂，其次，面对中重卡、轻卡、新能源、海外未来解决方案等新业务，业务场景多样化；再次，历史遗留的系统和技术栈是比较复杂的。“在我们看来，华为能够通过自身的实践经验把能力总结出来，对我们的业务做一个详细的梳理和规划，来指导一汽解放逐步上云。”
在上云的具体成效方面，陈磊举了两个例子：
1、通过华为云来构筑云上的高性能计算平台。
众所周知，汽车行业产品开发中，对CAE仿真设计投入逐年加大，CAE计算量大、对HPC硬件性能要求高，集群规模大。在激烈的竞争环境中，产品研发效率亟需提升，以加速新车TTM，各研发部门对HPC需求呈现明显波峰波谷分布，峰值需求超过平时2-3倍，本地资源池显然不能迅速满足业务要求。华为云通过弹性扩展，突破了传统超算中心限制，提供无限的计算和存储能力，并实时应用到高性能最新技术产品，即租即用的灵活模式，可节约建设周期，配置多样性满足不同场景。线上线下协同调度，资源按弹性需求统一调度，互为补充，缩短作业计算时间，满足了突发需求，支撑快速响应研发的业务。
2、“解放行”车联网云化架构提升用户体验和效率。
一汽解放的车联网的品牌叫“解放行”。通过三年持续不断的开发迭代，中重型卡车、轻型卡车 还包括新能源卡车等近三年的全部产品都装了Tbox跑在华为公有云，实时在线百万量级车辆和一百多万的用户，采用基于华为云的混合云满足高可扩展性，华为云MRS+华为云OBS实现计算与存储分离，以及计算资源与任务的灵活调度，优化数据湖后台数据模型，结合大禹平台打造数据共享服务，优化用户自助式查询的性能。
“经过与华为五年的合作，特别是近三年与华为云的深入合作，我们越来越觉得，华为无论在数字转型咨询，包括云相关的业务，人才培养等方面，能够很好地符合一汽解放战略转型的诉求。”陈磊说。据了解，在11月，一汽解放和华为再次签署了深化战略合作的协议，未来，华为的数字化经验、云计算等技术能力将以更深入的方式持续不断为一汽解放转型赋能。
一汽解放CIO陈磊
禾多科技：自动驾驶全场景量产实践思考
自动驾驶，任重而道远。
作为量产领先的自动驾驶企业，禾多科技聚焦于行车和泊车两大场景，打造由本地数据驱动的量产解决方案。“打通场景比级别更重要，广泛运行比无人运行更重要”，在禾多科技副总裁王征看来，这是未来自动驾驶真正量产落地的一个必经之路。高速公路和停车场是相对能够更快实现自动驾驶落地应用的场景，禾多科技以这两大场景为量产切入点，进而打通城市场景，最终实现全场景的无人驾驶解决方案部署。
自动驾驶上路到底有多难？提起自动驾驶技术，有代表跨越式路线阵营的Waymo和渐进式路线阵营的特斯拉。禾多走的是渐进式路线。“解决一万个场景可能有一万零一个场景，只有大规模积累在道路上行驶的数据，才能解决自动驾驶长尾的问题。”王征表示，目前国内许多主机厂与禾多签订了平台化自动驾驶的量产合同，预计在未来5到10年，搭载禾多自动驾驶解决方案的车型会有近十款，将达到百万量级的交付，车辆未来5-10年在路上积累百万平方的数据，对于自动驾驶的算法和数据迭代将会是飞跃性的。
2021年，华为云与禾多签订合作协议，开始一起携手实现全国范围大规模的实际路测和数据积累，包括不同的天气情况、道路环境、道路参与者和驾驶行为等多维度的数据。通过华为云助力禾多打造的自动驾驶车辆大数据平台，通过算法针对不同的场景提取，放在仿真模拟的平台上去反哺算法，来打通数据闭环。此外，量产自动驾驶系统会同时收集众包地图，通过云端更新，经过OTA推送到终端车辆，这两个闭环完美实现未来自动驾驶的算法和地图的迭代。
此外，禾多借助华为MDC赋能自动驾驶最强大脑，在MDC610上面部署，可以实现2D、3D可量产的实时感知的效果。基于华为MDC610的领航驾驶辅助系统也已经部署完成，可实现上下匝道、长弯道行驶等复杂的功能。
未来，自动驾驶解锁更多的场景，指日可待。
禾多科技副总裁王征
阳光出行：如何让出行更智慧
从18世纪至今，出行行业最大的变化都发生在近十年。从2012年的“网约大战”，到其用了5年时间统一了整个中国用户侧的出行市场，再到2018年涌现了更多的网约车平台，整个过程看来，是信息技术催生的新商业模式。网约车平台的出现，让原有的用户和司机之前，增加了一个第三方平台侧。
阳光出行CTO孙洪静认为，一站式出行平台面对庞大的不同场景的市场，通过自身平台把全场景服务好的挑战很大。“我们认为，整个产业链从需求、服务到要素市场，如果是让这个市场能够良性运行，需要更多的开放和合作才能达到共赢的阶段。”在此背景和行业判断下，阳光出行没有选择在需求侧也就是流量测，直接面对乘客，而是采取在各大流量入口平台后边的运力侧进行服务。具体来说：
首先，建立核心引擎。把流量，各家平台流量重新聚合到一起，再分发给司机，用更公平的方式或者更随机的方式，给司机分发不同的订单。
其次，通过技术赋能司机管理和风控体系。例如，通过智能化的系统来智能触发司机的学习和考试，通过数字化的手段为司机管理提效，提升安全行驶水平。通过AI手段赋能客服端，致力于将全行业平均1%的投诉率降低到0.5%，通过司机和乘客电话、车内服务过程的录音等，转化成服务管控的手段，也跟华为云共同进行探索，如何利用智能化手段提升效率和客户满意度。
再次，通过智能运营系统，区分在什么样的场景下，司机可以更好地去服务，其中有一些价格杠杆和服务体系。
“智能出行领域还可以有哪些创新？产业链上下游都在探索，阳光出行也在实践，我们认为在供需市场上要保持开放合作共赢，作为平台经济的一个代表，核心是要通过技术手段创造价值。”孙洪静说。
阳光出行CTO孙洪静
华为云：助力车企“造好车、卖好车、用好车”
在这些车企数智化实践的背后，笔者发现了一个共同的身影——华为云。据了解，中国TOP30车企的80%都选择了华为，原因又是什么？
在经过多年的研发和投入下，华为已形成了汽车行业“云、管、边、端”的整体布局，2019年，华为轮值董事长徐直军公布了华为汽车行业的战略，即聚焦ICT技术帮助车企造好车，成为汽车行业增量部件的供应商。华为中国区副总裁、华为云中国区总裁张修征在分享中表示：
首先，造好车的关键是实现数字化研发和生产，数字化给汽车制造价值链附加值带来一个显著的变化就是，让研发和生产的附加值大大提升。在研发上，软件、平台、数据等作为企业价值创造的关键因素，比如汽车仿真，低代码开发平台，敏捷软件开发，自动驾驶模型训练，大数据等。在生产上，通过对工厂里生产产品的人、机器、物料、工艺流程和环境进行建模，构建数据底座，通过物联网、互联网进行连接，汽车生产的全流程就可以高度协同。汽车企业通过数字化研发和生产既解决了造好车的问题，同时也实现了大规模实现降本增效。
其次，卖好车的关键是做好数字化营销。随着汽车企业出行相关的服务增多，企业与消费者互动的界面和频次也将大幅增多，汽车企业需要通过数字化营销实现用户增长和维护用户活跃度，比如通过多维度的数据处理技术，完成用户画像，增长分析、智能营销等，围绕消费者用户旅程，进行精准营销，促进消费者留资、试驾、购车、保养、增换购，助力用户活跃度提升，为企业的业务增长助力护航。
再次，用好车的关键是实现价值链的重构，实现数字化出行。汽车企业要解决数字化出行的问题，就要投入整个车联网平台、自动驾驶能力、安全出行保障等。这些都是华为包括华为云所擅长的。
据了解，面向汽车行业，华为云持续和伙伴/客户一起，共同打造了汽车行业全场景的解决方案，除了自动驾驶、移动出行、车联网领域，也提供了面向数字化营销、HPC、数据使能平台等解决方案，助力汽车行业客户应对智能汽车新时代的挑战：
例如，江铃集团与华为云开展合作，华为云为其统筹规划了“数智江铃”数字化转型实施路径。通过打造智慧总部、联动四大板块、建立完善的数字化治理体系，逐步实现可感知、可洞察、可预测、可协同、可共享、可统筹的六大提升。通过优先建设本部数字化项目，实现本部的数字化能力构建，推动客户、员工、管理与服务的“
中汽数据有限公司天津分公司怎么样
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文将对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
1.加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。
2.产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。
3.生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。
4.工业供应链分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
5.产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。
6.生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。
大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。
帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7.产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。
8.工业污染与环保检测
工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。
工业大数据的应用将推动工业企业基于对内外部环境相关数据的采集、存储和分析，实现企业与内外部关联环境的感知和互联，并利用工业大数据分析技术开展挖掘分析，支撑工业企业基于数据进行决策管控，提升企业决策管控的针对性、有效性。
挺不错，中汽数据有限公司天津分公司是中汽数据旗下的全资子公司，隶属于中国汽车工业协会。天津分公司以“赋能汽车行业产业升级”为使命，以大数据分析、数据应用创新服务为核心，依托大数据、云计算等前沿技术，为行业客户提供高效、可靠的企业管理软件和解决方案。
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