2020 年 7 月 18 日 13:00-17:30，DevRun 開發者沙龍 華為云深圳金蝶專場上，將由華為云 IoT 數據分析服務專家張少偉老師為大家深度講解物聯網下的數據分析能力如何基于孿生模型來為行業使能；此外也特別邀請到了華為云 EI 布道師唐福明到場，以 ModelArts 下的 AI 開發能力為引，帶領大家實現零代碼的 AI 開發。

除此之外，此次沙龍也有多位金蝶的技術專家與會分享，從中臺在企業內部應用的角度出發，以技術中臺、數據中臺以及業務中臺這三個維度，進一步挖掘中臺在企業內部的影響力。

活動海報日程圖

掃描二維碼即可免費報名參加。7 月 18 日，深圳市 IDG 亞洲體育產業育成中心（軟件產業基地 4A 棟一樓），期待各位的參與。(溫馨提示：此次有實操環節哦，報名成功的同學記得務必攜帶筆記本電腦參加。）

物聯網正日益成為企業數據驅動戰略的核心組成部分，一方面其為企業帶來的改進操作流程、更好的庫存管理和增強設備維護等好處也顯而易見；另一方面隨著 AI 技術的日趨成熟，IoT 通過與 AI 能力的結合來大幅提升數據分析能力也已經成為當下行業內的共識。

但是一個成功的物聯網戰略不僅僅是將設備和傳感器連接到互聯網，也不僅僅只是數據的收集。面對當下物聯網產生的 PB 級的海量數據，若無法及時分析與利用這些龐大的物聯網設備數據，就無法將數據的價值最大化，更無法基于數據開發更多的增值服務。

因此，建立有效分析物聯網創造的大量數據的能力，是幫助企業降本增效、實現物聯網商業價值的核心所在。但事實上這一直是行業內極具挑戰的工作，因為既要擁有大且全的行業數據，也需要行業全面的 know-how 特質。然而當下對于企業而言，最關鍵的是，在開始數據分析前，要具備一套合適、高效的物聯網數據分析基礎工具套件。

基于此，華為云物聯網數據分析服務應運而生，主要分為三個方面。

一、對于邊緣終端數據的高效管理

通過將數據預處理下發到邊緣，顯著降低數據運營的帶寬成本、減少時延。以幫助在商業應用層面能夠支持在邊緣節點完成數據接收、清洗、降頻、過濾、擬合等預處理操作，并實現在云端完成數據收集、存儲、分析、可視化等一站式數據分析的能力。

二、技術層面提供基于孿生模型的數據分析引擎

一方面，華為云 IoT 將提供 IoT 孿生模型，幫助在數字空間中構建物與物、物與空間、物與人等復雜關系，使能客戶完成物聯網數據場景化 (語義化)，讓行業應用更容易挖掘物聯網數據價值。

另一方面，華為云 IoT 負責提供物聯網專有數據分析工具，如時序分析（50+ 時序匯聚算子）、實時分析（IoT 流算子 50+）、離線分析（百萬并發作業）等，降低分析門檻。

三、AI 在應用層面為面向行業的高效物聯網數據分析提供能力支撐

與此同時，作為數據處理的好幫手，AI 在物聯網中的作用絕對不可小覷。如果說物聯網的數據可為 AI 的落地提供“食糧”，那么 AI 通過算法可以將物聯網設備更加智能化。

因此除在物聯網領域下的技術打磨之外，華為云一站式 AI 開發管理平臺 ModelArts 沉淀了豐富的行業 know-How 知識，創新提供流程式 AI 開發模式，通過簡單的工作流編排即可快速實現 AI 服務上線，將行業 AI 開發經驗模板化，目前已匯聚了諸如視覺套件、NLP 套件、OCR 套件、知識圖譜套件等 3000+ 行業分析套件，企業以及開發者可以基于這些開發套件來實現 AI 服務的快速上線，大幅提升 AI 開發效率，使能行業伙伴基于人工智能的能力來打造最佳物聯網數據價值挖掘解決方案。