化制造技术已成为制造业发展的趋势，智能化制造技术的研究和应用推动了工业系统和先进的技术在工 业领域的应用，智能制造应用不断成熟，一方面正在慢慢地打破数据孤岛壁垒，实现人与机器、机器与机器的互联互通，为工业数据的自由汇聚奠定基础，另一方面进 一步增强了工业大数据的应用需求，使得工业大数据应用的外部环境日益成熟。
工业大数据的广泛深入应用，离不开机器学习、数据挖掘、模式识别、自然语言理解等人工智能技术清理数据、提升数据质量和实现数据分析的智能化。工业大数据的应用和安全保障不能离开人工智能技术，而AI的核心是数据支持，工业大数据反过来又促进人工智能技术的应用发展，两者的深层次地融合成为发展的必然趋势。
工业大数据云平台是推动工业大数据发展的重要抓手。上海大数据培训总结对比：传统的互联网大数据处理方法、模型和工具难以直接用，增加了工业大数据的技术壁垒，导致工业大数据解决方案非常昂贵，云平台的出现，为工业公司特别是中小型工业公司随时、按需、 高效地使用工业大数据技术和工具提供了便宜、可扩展、用户友好的解决方案，大幅度的降低了工业公司拥抱工业大数据的门槛和成本。
除了云平台，新的大数据可视化和自动化软件也能大大简化工业大数据的数据处理、分析过程，打破了大数据专家和外行之间的壁垒。这些软件的出现使得公司能够自主利用工业大数据，做相对简单的工业大数据分析，以及外包复杂的工业大数据应用需求给专业工业大数据服务企业，从而催生新产业，包括工业大数据存储、清理、分析、可视化等相关的软件开发、外包服务等。
应用所产生的产业新形态，是制造业数字化转型3.0的重要载体，是一个新质体。
模型的五个基本问题 /
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的价值发现问题，但由于历史原因，“信息孤岛”现象在企业内部、企业之间大量存在。标识解析技术是目前可见解决“信息孤岛”、完成
应用案例，并总结成功经验，加强在行业、地区推广，分享实施路径，推动先进计算在更多领域发挥作用。
智慧农业，作为未来农业的发展趋势，其实现基于种植环境、生长管理、农机设备等
看到农业两个字，我们先想起来的是什么？是耕种呢，还是灌溉？ 其实，种植业只是狭义上的农业，从广义上讲，农业指包括种植业、林业、畜牧业、渔业、副业五种产业形式。所以，山东仁科智慧农
平台的“智慧”体现在哪几个方面？ /
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