腾讯云-智能钛工业AI平台概述

中国八大工业互联网平台最全介绍
一、中国工业互联网平台（CIIP）
中国工业互联网平台（CIIP）由中国科学院计算机网络系统研究所发起，是国家规划布局的一项关键战略性举措，旨在打造行业可信赖、协同
创新的全球领先的互联网平台。

它不仅提供高性能、安全可靠的终端设备、高效节能的控制系统，还支持统一的设备管理、系统配置、应用开发以及
数据采集等功能，帮助企业实现从设备到云的智能管理。

二、中国能源互联网平台（CEIP）
中国能源互联网平台（CEIP）是一个以国家能源安全保障为核心、以
互联网技术为支撑、以大数据为基础、以云计算为基础的能源管理系统。

它借助于互联网、大数据、物联网等技术，支持企业、组织，实现能源的
资源开发、管理、使用，打造从资源开发到能源生产、消费、服务的综合
能源管理平台。

三、中国智能制造互联网平台（CIMP）
中国智能制造互联网平台（CIMP）是以互联网技术为支撑，以物联网、大数据、云计算、人工智能等技术为驱动的。

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文档目录产品简介产品概述客户价值应用场景版本更新产品简介产品概述最近更新时间：2019-11-22 15:34:49什么是 TI-ONE智能钛机器学习平台（TI-ONE）是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台，为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发及部署支持。

智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件，支持多种算法框架，满足多种 AI 应用场景的需求。

如何使用 TI-ONE智能钛机器学习支持多样化的交互方式，以便满足各类用户的不同使用习惯。

可视化建模：拖拽式自定义任务流交互设计，帮助 AI 初学者及企业内算法工程师快速上手。

Notebook：Notebook 是一个灵活的交互式开发工具，为算法工程师提供数据处理、算法调试与模型训练等支持。

如果您是智能钛机器学习平台的新用户，我们建议您按照文档顺序阅读。

快速入门：在这里您可以快速了解 TI-ONE 的基本操作。

最佳实践：数十个实践案例手把手带您体验在智能钛平台上使用多种算法、框架建模的全流程。

操作指南：在这里您可以了解更多智能钛的操作指引和功能特性。

常见问题：帮您解决使用过程中遇到的常见问题。

TI-ONE 定价智能钛机器学习平台目前处于试运营阶段限时0折，您只需在使用平台前，开通所需地区的后付费服务即可开始使用。

智能制造中的工业云平台技术在智能制造时代，工业云平台技术是一个备受关注的领域。

工业云平台技术是将云计算、物联网、大数据等技术融合到工业制造中，通过云端资源的集成和调度，实现工业生产数据的实时处理、分析和应用，从而实现智能化、高效化和可持续化的工业制造。

一、工业云平台技术的发展历程工业云平台技术源于工业4.0的发展，其发展历程可以分为三个阶段。

第一阶段是云平台的出现，主要是通过云计算技术来实现数据中心的资源整合和高效管理。

第二阶段是工业物联网的出现，主要是通过物联网技术来实现设备的连接和数据的采集。

第三阶段是云端数据处理和分析的出现，主要是通过大数据和人工智能技术来处理和分析海量工业数据。

二、工业云平台技术的优势1. 实现更高效的生产通过工业云平台技术，企业可以将生产数据集中管理，实现对工厂生产的全面梳理和管理。

同时，工业云平台技术可以实时采集数据并进行分析，提供实时的生产数据指标和预警信息，帮助企业快速响应市场需求和生产变化。

2. 降低生产成本通过工业云平台技术，企业可以将生产过程中的各个环节进行优化和升级，同时也可以节约大量人力、物力、财力等资源。

这将有助于降低企业的生产成本，提高企业利润。

3. 增强了生产安全性工业云平台技术可以帮助企业对生产环境进行全面监控，实时掌握异常和安全隐患，避免因人为操作而产生的危险事故。

同时，工业云平台技术还可以通过大数据分析，预测安全事故的发生概率，提前采取措施避免事故的发生。

三、工业云平台技术的应用案例1. 奔驰量产线工业云平台德国奔驰公司量产线采用了工业云平台技术，对生产过程进行全面监控和控制，实现生产数据的实时采集、分析、预警和应用。

工业云平台还可以实时监控机器设备的运行状态，预测和避免出现故障，从而提高生产效率和产品质量。

2. 海尔云智慧工厂海尔云智慧工厂是一个以工业云平台技术为基础的智慧工厂。

通过物联网技术和大数据分析，实现了自动化、智能化、可视化、标准化的工厂生产。

张文杰腾讯云AI平台总经理目录1.智能钛机器学习（TI-ML）2.TI Self-Learning3.TI One4.TI Accelerator5.极速训练强大计算力的一站式机器学习服务平台多产品形态提供差异化机器学习能力形成完整的开发者生态图像识别金融风控智能投研精准推荐其他场景T encent I ntelligence Machine Learning PlatformCPU / GPU / FPGA / ASIC/CVM非算法人员AI算法工程师AI算法专家T encent I ntelligence Machine Learning Platform 全自动、快迭代拖拽式、可视化高性能、轻量级TI O ne TI A ccelerator AI Project场景算法数据TI S elf-Learning低中高低TI S 中TI One 高TI A成本技能公有云服务•按需使用，按量付费•单机多卡、多机多卡•云端数据、定制算法•数据存放限制及监管•多种硬件定制选型•私有云到公有云无缝迁移私有化一体机TI Self-Learning 无需算法知识的机器学习平台TI S 如何解决行业需求业界痛点•非AI 专业人员，有AI 业务场景•AI 算法人员稀少、代价高•模型选择：NAS 、神经进化•自动调参：Hyper Learning 、Learning2learn•Transfer Learning 迁移学习•不懂算法，也能做模型，享受AI 能力•真正降低AI 门槛、AI 平民化01提供多个场景自动建模能力02提供深度定制功能优于业界效果03模型算法无需人工调参04模型结果更加简单，易于部署TI One 一站式机器学习平台TI O业界痛点我们提供行业需求•难以快速入门机器学习•需要构建机器学习基础设施•缺乏模型构建能力•快速上手、教学容易•提供算法模型•操作可视化、拖拉拽式任务流•大量现成算法模型、算法结果具象化•灵活可自定义一站式机器学习平台拖拽式任务流设计运行模式灵活支持10+机器学习框架100+机器学习算法效果可视化强大的团队协作和分享TI One 的6个特点TI ONE 自建框架算法模型评估协作实时动态可视化评估手工编写画图脚本模型训练和使用脱节；选取最优模型、使用模型都要手动开发模型训练与预测无缝衔接，可多流程复用模型自动更新，异常迅速告警拖拽式界面，合理的算法参数设置一键多种参数组合调优批量可视化评估，结果一目了然一键集成，开箱即用大量样本数据集及开发人员进行算法设计和参数调优，记录每次训练结果框架重复繁琐的步骤从头到尾搭建，并专人维护更新多种监控配置，完善告警体系，多次自动重试；发布算法和模型，可控分享粒度和级别监控脚本监控运行的任务，自行发现并处理异常；通过拷贝代码或者git 分享算法TI One 值得选择的理由TI One 的全体验TI A业界痛点我们提供行业需求•大规模训练时间长•计算集群成本高、太复杂•业务规模持续扩大、模型快速更新•轻便快捷的专业机器学习环境•整合常见的算法框架•分布式、高性能、易部署•大算力、高性价比TI A 算法极客的机器学习平台•整合腾讯内部机器学习经验•大规模集群、资源调配、网络调优•框架优化、易用、高性价比方便便捷轻量级高性能多框架选择成本低TI A 的5个优势TI A 的极简体验模型部署及验证创建任务及查询查看任务及日志计算集群分配算力共享实现CPU>40万核, GPU>2000卡自由分配框架性能优化MPI + NCCL + RDMA 数据传输压缩迭代参数压缩、节点极速互连极速训练TI A 业界领先的资源调度•图像分类：>10000类•数据规模：~3千万张图片（3TB ），HDFS 存储•模型：resnet101•机器资源：12台机器96块P40显卡•3倍性能加速，GPU 整体效率超过70%大规模GPU 集群加速提升明显（128块GPU 卡时，提升超过1倍）•节点扩展成本恒定•超大规模GPU 集群（>1000块GPU 卡）TI A 训练加速对比极速训练案例分享。

工业互联网及其层次结构工业互联网（industrial internet）概念最初由通用公司提出，它集成了大数据技术和各类分析工具，并通过无线网络将工业设备连接起来。

工业互联网将能快速适应不同任务的人工智能模型应用于分布式系统，通过云计算优化控制过程，实现更高程度的自动化，其核心含义与德国提出的“工业4.0”、中国提出的“中国制造2025”相同，即借助飞速发展的信息技术，在更高的层次将生产所涉及到的离散信息联结起来，利用大数据分析技术，优化生产过程，提高智能制造水平。

工业革命以来，机器生产取代人力，大规模工厂化生产取代个体工场手工生产。

传统手工生产时，人通过视觉、听觉、触觉等方式感知生产要素信息，在大脑中对信息进行整合、分析，以生产需求为驱动，对生产要素进行配置，从而满足生产要求。

进入机器大生产时代以来，生产分工越来越细致，一种产品往往是多家工厂共同协作生产而来。

生产设备的大幅度增加，导致生产涉及到大量的生产要素。

同时，生产设备朝着精密化、智能化的方向发展，描述单一设备的状态需要大量的信息，因此，传统的通过人的知觉感知全部生产要素是十分困难的。

此外，生产要素之间通常是跨越空间和时间的，人们感知到的信息通常具有局限性和延迟性，基于感知到的信息制定的决策，通常不是全局最优的策略。

随着智能传感器的广泛应用，人们可以实时感知离散的生产要素信息。

而物联网时代，能将这类信息在云平台上进行整合、分析，来优化制造过程，实现智能化生产，工业互联网平台也就应运而生。

工业互联网通过智能传感器，实时感知生产要素信息，并通过无线网络传输到工业互联网平台，工业互联网平台对信息进行分析、优化，然后对生产要素进行最优化配置，从而实现智能制造。

工业互联网层次结构可以分为4层，如图1所示。

主要包含边缘层、平台层、应用层以及IaaS层。

其中，边缘层解决数据采集的问题，其通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础；工业PaaS层解决工业数据处理和知识积累沉淀问题，依赖大数据分析技术，提供最优策略，形成开发环境，与之前不同的是会有云化的软件的应用；应用层解决工业实践和创新的问题，主要面向特定工业应用场景，激发全社会资源推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化、再封装（即工业APP），用户通过对工业APP的调用实现对特定制造资源的优化配置；IaaS层通过虚拟化技术将计算、存储、网络等资源池化，向用户提供可计量、弹性化的资源服务。

腾讯云架构工程师认证TCP真题（二）1.单选题人工智能是指通过计算机、生命科学等技术手段使机器具备感知、分析、推理和决策等人工智能的产品和相关服务的总称。

人工智能和机器学习，深度学习，这两个概念关系密切，以下对这三者之间的关系描述正确的是哪一项？ [单选题] *A.人工智能属于机器学习的一个分支B.人工智能、机器学习、和深度学习是三个并行技术C.机器学习和深度学习都属于人工智能的技术(正确答案)D.机器学习是深度学习研究中的一种技术2.单选题数据计算从技术上大致可以划分为离线计算和实时流式计算两种，以下选项中属于离线计算解决方案的是哪一个？ [单选题] *SparkstreamingMapReduce(正确答案)FlinkStorm答案解析：答案解析：B其他都是支持流计算3.多选题云原生架构涉及众多技术，包括：容器化、微服务、DevOps等等，以下哪些选项属于微服务架构的主流框架？( )Spring cloud(正确答案)MapReduceFlinkService Mesh(正确答案)答案解析：答案：AD，Spring Cloud和ServiceMesh是微服务的主流框架，其中SC仅支持Java，SM支持跨语言。

4.单选题某电商企业的元IT架构是传统耦合架构，在传统耦合架构中，客户在电商网站中下订单购买一台手机，订单系统接收到请求后，立即调用系统库存接口，库存减一。

但这种模式存在库存压力大，库存系统无法访问则订单失败等等风险。

因此，该企业决定更改应用架构以应对高峰流量。

如下图所示，通过消息服务队列将系统解耦。

以下选项中，对该架构描述正确的是哪一项？( )[单选题] *CMQ提供同步的通信协议。

让库存系统和订单系统能够同时工作，互不影响，实现系统解耦在新的应用架构下，订单系统写入CMQ消息队列后，需要等待库存系统响应，才能进行完成订单在新的应用架构下，用户在下单时库存系统宕机，也不影响正常下单，订单系统写入CMQ消息队列后，无需关心其他后续操作，实现订单系统和库存系统的应用解耦。

工业机器人云平台的构建随着工业4.0的到来，工业机器人在制造业中发挥着越来越重要的作用。

通过集成自动化技术、人工智能和云计算等先进技术，工业机器人能够实现智能化生产和灵活化制造，提高生产效率和产品质量。

为了更好地管理和运营工业机器人，以及实现工业机器人之间的协作和数据共享，工业机器人云平台应运而生。

本文将介绍工业机器人云平台的构建方式，并探讨其在制造业中的应用前景。

1. 数据中心建设数据中心是工业机器人云平台的核心设施，负责存储和管理工业机器人的运行数据、传感器数据、控制程序等信息。

为了确保数据中心的稳定运行和数据安全，需要建设高可靠、高安全性的数据中心设施，包括服务器、存储设备、网络设备等。

还需要建设完善的数据中心管理系统，实现对数据中心资源的监控、调度和维护。

2. 云平台架构设计工业机器人云平台的架构设计是关键的一步，它决定了平台的性能、可扩展性以及对多种工业机器人的适配性。

通常，工业机器人云平台的架构包括前端、后端和数据库三个部分。

前端负责用户接口和数据展示，后端负责数据处理和分析，数据库负责数据存储和管理。

在设计云平台架构时，需要考虑多种工业机器人的接入和数据交换，以及平台的高可用性和高性能要求。

3. 数据接入和协议适配工业机器人的类型和品牌多种多样，它们之间存在着不同的通信协议和数据格式。

在构建工业机器人云平台时，需要考虑多种工业机器人的数据接入和通信协议适配。

这涉及到对不同工业机器人的通信协议进行解析和转换，实现数据的统一格式和标准化，方便平台对数据的处理和分析。

4. 数据安全和隐私保护工业机器人的数据涉及到企业的核心技术和生产秘密，因此在构建工业机器人云平台时，需要重点关注数据安全和隐私保护。

需要采取多层次的安全措施，包括数据加密、访问控制、身份认证等，确保工业机器人的数据在传输和存储过程中不被泄露或篡改。

5. 应用接口和功能扩展工业机器人云平台应提供丰富的应用接口和功能扩展能力，便于用户根据自身需求定制和开发相关应用。