智能工程數據的案例
數據分析與AI丨F1賽車級數據智能：Altair Panopticon如何助力Prodrive領跑賽事工程？
</p><p><br></p><p>“我們擁有龐大的賽車日志數據庫，但海量數據幾乎令人無從下手。Altair Panopticon正是理想的解決方案，它既能挖掘歷史數據中隱藏的模式，又能實時解析賽車傳輸的數據流。</p><p class="ql-align-right"><strong>—— Prodrive高級數據分析工程師 </strong></p><p class="ql-align-right"><strong>Alistair Grimshaw</strong>”</p><p><br></p><p><strong>數據挑戰：TB級賽事數據的智能困局</strong></p><p><br></p><p>Prodrive原有的分析系統雖然能夠采集賽車傳感器數據，<strong>但與大多數賽車數據分析系統一樣，難以有效處理長期積累的大規模數據集</strong>。然而，對賽車全生命周期發動機數據的分析，能夠為設計和制造工藝的優化提供關鍵洞察，從而提升車輛性能。此外，準確預測關鍵部件的潛在故障時間，有助于車隊在比賽中優化進站策略。</p><p><br></p><p>由于Prodrive賽車搭載的傳感器數量眾多且采樣頻率高，單車全生命周期產生的數據量極為龐大。在常規比賽周末，每輛賽車可生成約0.5 TB數據；而在測試期間，每周數據量可達5至10 TB。因此，Prodrive需要一套能夠高效管理海量數據、提供更強大分析能力，并支持快速開發和部署周期的數據分析軟件。</p><p><br></p><p><strong>Altair 解決方案：實時數據智能平臺</strong></p><p><br></p><p>Prodrive工程團隊不僅需要處理高頻實時數據流并實現可視化，還希望提升關鍵發現向管理層的傳達效率。
展開 面向智能決策的軍事數據工程建設
肖楚琬，劉 嘉，唐小峰
(海軍航空大學，山東 煙臺 264001)
摘 要:針對軍事智能決策對于數據的高速、高效、高融合等要求，在分析當前軍事數據面臨的數據需求、采集、分析和服務等困難的基礎上，提出了由需求層、數據層、知識層、服務層和評估反饋過程構成的軍事數據工程結構框架，指出了建設需要重點關注的元數據、數據質量、小樣本特征提取、服務體系構建等重點內容和關鍵技術，為開展軍事數據工程建設打下了基礎。
關鍵詞:智能決策;軍事數據工程;元數據;數據質量;數據服務
隨著人工智能技術的發展，智能軍事決策由于其解決不確定和不完全性問題的天然優勢，成為軍事運籌領域的重點研究方向［1］。Alpha Star在“星際爭霸II”中戰勝人類職業玩家，顯示了人工智能在軍事決策領域的巨大潛力。美軍在“深綠”計劃研究的基礎上，持續開展了空戰模擬系統“Alpha AI”、虛擬指揮官參謀(CVS)等一系列智能項目研究，軍事智能決策技術日益成熟，逐漸走向實戰［2-4］。
數據是智能決策的基礎。隨著互聯網技術的發展，云計算、大數據、數據挖掘等技術已逐步成熟，為軍事數據工程建設打下了基礎。但是，由于保密和專業性等要求，軍事數據分散在各獨立單元，尚難以達到大數據規模。其準確性、一致性、完整性差，橫向不合，縱向不通等問題突出，很難滿足軍事智能決策需求。因此，亟須將現有軍事數據資源整合，從體系架構、標準規范、服務管理等方面合理規劃，建設能夠支撐戰略仿真、計劃制定等智能決策需求的軍事數據工程體系，為建設新一代“軍事智腦”，打贏下一場智能戰爭打下基礎。
1 軍事智能決策
1.1 決策的一般模型
決策是人類意志的直接反映，傳統決策方法一般來源于人的經驗。本質上它是一個基于目標，對有限條件和方法進行分析評估的過程，通過對方案進行分析和論證，從而做出決策，并驗證評估效果。
展開 Cubis Systems提供入孔井和電纜管道系統的3D BIM CAD工程數據
自2019年5月起，建筑師、規劃師和工程師們可以輕松獲取和使用Cubis旗下產品的BIM工程數據，例如：入孔井系統 STAKKAbox? ULTIMA Connect 和多孔管道系統MULTIduct?等，并可以以多種原始和中性BIM CAD格式（例如Autodesk Revit，Graphisoft Archicad，Nemetschek Allplan，Vectorworks，Tekla Structures和SketchUp）對模型數據進行免費下載。在PARTCOMMUNITY上，客戶和潛在用戶可以輕松找到所需的組件，根據需要進行配置，并在下載后將其集成到各自的計劃軟件中。
Cubis Systems是一家為基礎設施項目提供網絡接入和電纜通道系統的世界領先者。項目遍布英國、法國、斯堪的納維亞、北美和澳大利亞。Cubis與全球電信網絡領域的一些超大型工程公司以及鐵路基礎設施項目密切合作，為各種公用事業和網絡運營商提供創新的網絡接入系統。
直面客戶、改善服務、實現入孔井和電纜保護系統產品的最佳市場營銷
Cubis Systems是一家為基礎設施項目提供網絡接入和電纜通道系統的世界領先者。項目遍布英國、法國、斯堪的納維亞、北美和澳大利亞。Cubis與全球電信網絡領域的一些超大型工程公司以及鐵路基礎設施項目密切合作，為各種公用事業和網絡運營商提供創新的網絡接入系統。
憑借CADENAS電子產品目錄廣泛且可擴展的解決方案，Cubis等組件制造商的客戶和潛在客戶可以自如地在線配置和下載所需的設計數據。規劃人員可以在PARTCOMMUNITY上選擇所需的Cubis建筑組件，并在3D預覽窗口進行查看，然后以所需的BIM格式下載智能BIM工程數據。
展開 智能建筑工程子分部工程、分項工程劃分表
終將渡過成長的海
01
正文
智能建筑工程子分部工程、分項工程劃分表
智能建筑工程子分部工程、分項工程劃分表
分部工程
子分部工程
分項工程
檢驗批
檢查內容
主控項目
一般項目
智能建筑工程
通信網絡系統
通信系統
以每一個樓層為一檢驗批
衛星及有線電視系統
以每一個樓層為一檢驗批
公共廣播系統
以每一個樓層為一檢驗批
辦公自動化系統
計算機網絡系統
以每一個樓層為一檢驗批
信息平臺及辦公自動化應用軟件
以每一個樓層為一檢驗批
網絡安全系統
以每一個樓層為一檢驗批
建筑設備監控系統
空調與通風系統
以每一個樓層為一檢驗批
變配電系統
展開 
ViCANdo — 智能駕駛數據采集及數據分析平臺
隨著智能化在汽車工業快速推進，智能駕駛系統的復雜程度已經遠超一般的汽車，為了車輛系統的可靠性，研發中對產品功能的驗證和測試流程不可少。經緯恒潤基于ViCANdo軟件，為智能駕駛測試提供從數據采集到數據分析全流程的解決方案，幫助智能駕駛研發測試人員快速了解產品性能，提升產品可靠性。
產品介紹
?ViCANdo是瑞典Zuragon公司研制的一款針對智能駕駛功能的開發和測試平臺軟件，具備如下特性:
?兼容性好，能運行在Windows、Linux、MacOS等操作系統，支持x86、ARM等平臺
?能夠完成車載總線全量數據的采集和同步
?具備數據實時分析和后處理能力
?提供靈活的API接口，方便后續二次開發
產品功能
?智能駕駛數據采集分析
? 全量數據采集，CAN、LIN、Ethernet和GPS串口數據等
? 定制化傳感器接入
? 遠程事件監控/數據傳輸
? 數據同步
? 數據可視化
?ViCANdo擴展工具組(ICVT)
ViCANdo軟件搭配有多種擴展組件，用于智能駕駛的測試和數據分析。
展開 數據分析與AI丨AI Fabric：數據和人工智能架構的未來
wx_fmt=jpeg&from=appmsg"></p><p><br></p><p>在當今商業環境中，數據分析和人工智能領域發展可謂日新月異。幾乎每天都有新興技術誕生，新的應用場景不斷涌現，前沿探索持續拓展。可遺憾的是，眾多企業在利用數據和人工智能方面，腳步總是滯后。</p><p><br></p><p>這是每個行業進行創新和獲得競爭優勢的沖刺階段，但正如大多數企業時常感受到的那樣，<strong>大規模實施下一代數據和 AI 工具說起來容易做起來難。</strong></p><p><br></p><p>實際操作中，無論企業員工能力如何、專長在哪方面，想要實現數據與人工智能的順暢應用都困難重重。一方面，數據格式陳舊，沿用幾十年的遺留系統架構混亂復雜；另一方面，企業常常難以精準定位問題根源，而這其中，數據架構往往就是“罪魁禍首”。<strong>解決這一系列難題的關鍵方案則是：AI Fabric。</strong></p><p><br></p><p><strong>AI FABRIC：一種大膽的創新方法</strong></p><p><br></p><p>AI Fabric 源自 Data Fabric的演變。Data Fabric （數據架構）是過去十年左右出現的，它巧妙地融合了數據倉庫和數據湖的優勢特性，為企業的數據資產構建起一個統一且流暢的管理體系。借助這一體系，企業在數據管理工作上效率大幅提升，操作更加便捷，并且能夠輕松實現管理規模的擴展。</p><p><br></p><p>然而，隨著 AI 領域創新步伐的不斷加快，單純依靠 Data Fabric 已難以滿足企業的需求。</p><p><br></p><p>Data Fabric 固然重要，但它無法完全涵蓋有效激活和運用數據所需的全部要素。
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展開 打破數據壁壘，北鯤云超算混合云模式激活人工智能數據價值
近幾年，在數字經濟與信息化的大背景下，越來越多的企業將數據作為塑造企業未來競爭的關鍵，并放到了極其重要的位置。因此許多企業都將數據作為戰略資源與核心資產，并致力于將數據貫穿于研發、設計、生產、運營、管理、服務等各個環節，推動企業經營管理由經驗依賴向數據驅動轉變，進而實現智慧型企業、認知型企業的轉型。如何實現異構數據的整合與統一管理，同時利用人工智能技術實現對復雜數據的深入挖掘與洞察，進而激活和釋放數據價值。是北鯤云超算混合云模式重點為企業用戶解決的問題。
隨著混合云技術架構的興起，以及人工智能技術的日漸成熟，北鯤云超算混合云模式能夠幫助企業打破數據孤島，實現異構數據的整合與統一管理，幫助企業上云，進而激活和釋放數據價值。但隨著企業上云的程度越來越高，數據量越來越大，企業的數據存儲與管理的成本也會越來越高。因此，促進數據的高效流動與融合應用，同時降低數據管理的成本與復雜性也是北鯤云超算平臺幫助企業解決的問題之一。這就不得不用到人工智能技術，我們知道人工智能技術是通過海量數據的分析與挖掘，產生基于數據的實時洞察與預測，將原始數據加工為信息和知識，能夠以全新的方式釋放數據的價值，進而能夠從微觀和宏觀層面產生基于數據的洞察，預測并塑造未來成果；從而更好地指導企業經營、管理與決策，確保企業能夠實現穩定且持續的業務增長，塑造面向未來的企業競爭力。
北鯤云超算平臺混合云模式旨在通過海量數據的分析與挖掘，產生基于數據的實時洞察與預測，從而幫助企業優化勞動力分配，支持員工專注于更高價值、格局創造性的工作；創建自動執行決策并帶來出色體驗的智能工作流程，實現決策、流程、體驗自動化。
展開 數據分析與AI丨AI+數據，助力企業實現全生命周期智能運營
在當今快節奏且競爭激烈的制造業環境中，數據已成為企業保持領先地位的核心要素。充分挖掘數據潛力，能夠助力工程師做出更明智的決策、預測未來趨勢、并快速響應不斷變化的市場需求。通過實時洞察優化生產流程、減少停機時間、提升生產效率，是制造行業維持敏捷性與競爭力的關鍵所在。
Altair 的制造行業分析解決方案致力于簡化企業運營，強化預測性維護能力，并協助團隊獲取實時洞察，從而推動創新，加速智能制造轉型進程。
01
實現數據驅動的智能運營
40 年來，Altair 始終致力于通過在產品全生命周期中應用仿真、數據分析等技術，助力客戶實現產品設計與決策模式的革新。
我們深諳企業制造運營與數據分析的復雜性。依托在制造行業人工智能（AI）與機器學習領域的專業積累，我們推出的低代碼/無代碼分析解決方案，讓不同技能水平的用戶都能輕松構建應用程序，支持更快速、高效的決策。
通過全面的自助式數據分析與機器學習平臺，Altair 助力企業在從車間到管理層的全數據生命周期中充分利用運營數據，實現價值提升，并降低風險。
（視頻）
02
增強制造業運營分析能力
數字孿生
借助數據構建產品與流程的數字孿生模型，實現對生產系統的預測與優化。通過融合 AI、機器學習和知識圖譜技術，構建高價值模型，為團隊提供深度洞察，輔助制定更優決策，提升運營效果。
可持續性
跟蹤整條生產線的能源使用情況，是提升效率與實現可持續發展的重要環節。通過測量與報告多維度環境數據，企業能夠精準定位需改進的領域，如及早發現效率瓶頸、減少資源浪費與能源消耗、優化產量、最大限度降低廢料產生等。Altair 的專業工具將助力企業實現經濟效益與環境效益的雙重突破。
展開 經緯恒潤智能駕駛開發、測試評估平臺——智能駕駛全量數據感知及分析系統
上一期給大家介紹了平臺的總體方案，本期從“單車智能”開發及測試的角度，為各位看官帶來智能駕駛全量數據感知及分析系統。
智能駕駛全量感知數據實時可視化系統，可實時展示車端各類傳感器數據，可實現感知系統自動對標，并可感知端獲取各類極限場景。包括以下幾部分組成：
智能駕駛數據采集分析及可視化系統
提供一套智能駕駛傳感器全量數據采集及分析軟硬件系統，傳感器數據同步，可實時在可視化界面展示各傳感器數據。
? 全量數據采集
? 定制化傳感器接入
? 遠程事件監控/數據傳輸
? 數據同步
? 數據可視化
? 定制化場景提取
? ADAS功能/測試信號分析
真值系統
真值系統，通過量化真值系統和本車系統的感知結果差異可以評價標注過程，軟件和模型訓練過程。
展開 康謀產品 | 仿真驅動、數據自造：Anyverse巧用合成數據重構智能座艙
隨著汽車向智能化、場景化加速演進，智能座艙已成為人車交互的核心承載。從駕駛員注意力監測到兒童遺留檢測，從乘員識別到安全帶狀態判斷，座艙內的每一次行為都蘊含著巨大的安全與體驗價值。
然而，這些感知系統要在多樣駕駛行為、復雜座艙布局和極端光照條件下持續穩定運行，傳統的真實數據采集方式已難以支撐其開發迭代需求。智能座艙的技術演進，正由“采集驅動”轉向“仿真驅動”。
一、智能座艙仿真的挑戰與突破
圖1：座艙實例圖
智能座艙中的AI系統，不僅需要理解駕駛員的行為和狀態，還要同時感知乘員、兒童、寵物乃至環境中的潛在交互風險。其仿真面臨幾大挑戰：
（1）行為維度復雜：如疲勞駕駛、身體遮擋、嬰兒誤留、飲水打電話等多樣行為難以統一采集；
（2）環境變因多樣：如夜間光照、紅外反射、遮擋物等情況干擾傳感器判斷；
（3）隱私合規嚴苛：特別是在兒童檢測等場景，獲取真實數據存在法律與倫理障礙。
這些因素決定了：高質量的、多模態的合成數據與虛擬仿真，已成為智能座艙感知系統研發不可或缺的支撐工具。
二、合成數據：真實世界外的“數據宇宙”
在智能座艙開發中，獲取高質量訓練數據往往面臨隱私、成本和長尾場景覆蓋不足的問題。合成數據以其可控、高效、多樣、合規等優勢，正成為訓練AI感知系統的重要資源。
展開 
數據分析與AI丨從傳感器到智能決策：數據驅動企業發展與 ESG 創新的全鏈路實踐
至于具體如何解決問題，我們會通過合作溝通，了解其實際需求，并安排專家、算法工程師和數據科學家協助解決。</p><p class="ql-align-justify">至于您提到的“小模型”和“方法論”的問題，我們確實已經積累了較為完善的專家團隊和相關方法論。我們所招聘的工程師大多擁有十年到二十年的工程經驗，不乏擁有空調冷熱、汽車工業等專業背景的博士級專家。這使得我們可以結合客戶實際業務提供一整套專業、可落地的 AI 解決方案，真正實現“技術賦能業務”的目標。</p><p><strong>以上就是本次分享的內容，謝謝大家。
展開 Altair RapidMiner 數據分析和 AI 平臺助力企業加速智能升級：擴展智能體 AI 及分析生態系統
NEWS
Altair 數據分析與 AI 平臺 Altair? RapidMiner? 迎來重大更新。此次更新旨在幫助企業實現智能運營，在統一生態系統中打通人員洞察、數據自動化與智能體 AI 協作的壁壘。
最新更新進一步強化了Altair 的數據分析與 AI 生態系統，助力企業構建兼具可擴展性、可信賴的智能數據環境。
“
這次更新能幫助企業從“孤立分析”的傳統模式轉向全面互聯的智能體系。通過 AI、數據治理與實時決策能力深度整合，Altair 讓企業內部的每個團隊，無論是業務分析師還是數據科學家，都能以更快的速度、更充足的信心將數據資源轉化為實際行動。
—— Altair 首席技術官 & 西門子數字工業軟件仿真業務負責人
Sam Mahalingam
”
推動企業全域互聯智能
Altair? AI Cloud 為規?；?em>智能體系統提供了安全基礎。借助全新推出的 Agent Studio，用戶可在統一環境中構建并編排智能體工作流，同時整合大語言模型、機器學習與企業數據。增強型多智能體協作功能支持智能體協同推理、數據檢索與任務自動化。依托這些功能，傳統數據流程將轉變為動態、自主的生態系統，讓企業級 AI 的使用門檻大幅降低，實現普及化應用。
Altair? Graph Studio? 以語義數據智能與智能體系統治理能力為核心，成為 Altair 生態系統的核心支柱。通過集成模型上下文協議 (MCP)，智能體可直接與 Graph Studio 交互，完成查詢、推理與決策；同時，內置的 LLM 驅動輔助工具簡化了元數據管理與本體構建流程。
展開 大數據智能決策.
陳純院士指出,當前大數據智能正從規則的學習推理方法,到數據驅動的知識挖掘方法,邁向數據驅動與知識引導的新時代.將數據驅動的機器學習方法與人類的常識先驗與隱式直覺相結合,可以實現可解釋、更魯棒和更通用的人工智能[9].鄭南寧院士指出,由于人類生活環境的高度不確定性和脆弱性以及面臨問題的開放性,任何智能程度的機器都無法完全取代人類,因此有必要將人類的認知能力或類人認知模型引入人工智能系統,形成混合增強智能形態[142].張鈸院士指出,人類在問題求解中具有天生的知識驅動能力、對不確定性問題的處理優勢和對全局整體的感知能力; 傳統機器學習具有在數據分析處理中的數據驅動能力、高速計算能力,二者結合是未來信息處理的發展趨勢[143].因此,人機結合的智能形態有望構造出更加有效的認知計算方法.在今后的大數據智能決策的應用與研究中,人機結合的增強智能有望實現對大數據更加有效的處理,并創造出更好的結果.
4 結束語
在全球信息化快速發展的背景下,大數據以其蘊含的巨大價值正受到社會各界的廣泛關注.發展基于大數據的人工智能新技術,實現基于大數據的智能決策是推動發展智能經濟、智能服務、智能制造的關鍵手段.現階段,智能決策理論方法在大數據驅動的模式下快速發展,并逐漸形成一系列圍繞多源異構大數據智能化處理的新方法和新趨勢.為了深入了解大數據智能決策的發展現狀,文章對大數據的特性以及大數據決策的特點進行了歸納總結,并著重從智能決策支持系統的發展、不確定性信息處理、信息融合、關聯分析以及增量分析五個方面綜述了當前大數據智能決策的發展現狀.最后文章討論了大數據智能決策仍然面臨的問題與挑戰,展望了一些潛在的方法及研究方向.作為一門快速發展的開放性學科領域,大數據智能決策在內涵外延、模型理論、技術方法及實施策略等方面還需要人們繼續投入更多的研究與實踐.希望本文對大數據智能決策的相關介紹與探討能夠對讀者提供有益的借鑒和幫助
展開 新聞速遞丨Altair RapidMiner 數據分析和 AI 平臺助力企業加速智能升級：擴展智能體 AI 及分析生態系統
NEWS
Altair 數據分析與 AI 平臺 Altair? RapidMiner? 迎來重大更新。此次更新旨在幫助企業實現智能運營，在統一生態系統中打通人員洞察、數據自動化與智能體 AI 協作的壁壘。
最新更新進一步強化了Altair 的數據分析與 AI 生態系統，助力企業構建兼具可擴展性、可信賴的智能數據環境。
“
這次更新能幫助企業從“孤立分析”的傳統模式轉向全面互聯的智能體系。通過 AI、數據治理與實時決策能力深度整合，Altair 讓企業內部的每個團隊，無論是業務分析師還是數據科學家，都能以更快的速度、更充足的信心將數據資源轉化為實際行動。
—— Altair 首席技術官 & 西門子數字工業軟件仿真業務負責人
Sam Mahalingam
”
推動企業全域互聯智能
Altair? AI Cloud 為規?；?em>智能體系統提供了安全基礎。借助全新推出的 Agent Studio，用戶可在統一環境中構建并編排智能體工作流，同時整合大語言模型、機器學習與企業數據。增強型多智能體協作功能支持智能體協同推理、數據檢索與任務自動化。依托這些功能，傳統數據流程將轉變為動態、自主的生態系統，讓企業級 AI 的使用門檻大幅降低，實現普及化應用。
Altair? Graph Studio? 以語義數據智能與智能體系統治理能力為核心，成為 Altair 生態系統的核心支柱。通過集成模型上下文協議 (MCP)，智能體可直接與 Graph Studio 交互，完成查詢、推理與決策；同時，內置的 LLM 驅動輔助工具簡化了元數據管理與本體構建流程。
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