看到这个盒子，我们畅谈有关数据采集的最新情况

大数据、人工智能正成为技术界的热点，人人在谈大数据，人人在谈人工智能。随着近年来产业的持续升级，大数据和人工智能的商业价值不断凸显。

最近，中国工业和信息化部（MIIT）通过邀请私营企业和研究机构领导重点项目并制定2020年的近期目标，确定了人工智能（AI）发展的17个关键领域，因为该国已确定在全球AI竞赛中与美国竞争，目标是在2030年前引领竞争。

大数据是未来行业工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。

但数据采集一直是困扰着所有制造业的传统痛点，自动化设备品牌类型繁多，厂家和数据接口各异，国外厂家本地支持有限，不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了，也不等于整个制造过程数据都获得了，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整。

在此，深圳超算科技公司已研发出“数据宝盒”，是一款能广泛应用于智能家居、智能穿戴、工业控制、公共设施等场景，为企业用户提供私有云定制服务，它可在各个领域：工业、机场、能源、旅游等场景出现，满足客户在不同场合的定制需求。

从数据采集的类型来看，不仅在原有的基础上涵盖基础数据，还将逐步包括半结构化的用户行为数据，网状的社交关系数据，文本或音频类型的用户意见和反馈数据，超算科技的这款产品（COOS AI数据宝盒），能从中帮你挖掘更多、更有价值的数据。

通过大数据、人工智能的技术加持下，运用好工具，可解决数据采集技术的几大难点：

1、数据量巨大。任何系统，在不同的数据量面前，需要的技术难度都是完全不同的。

2、工业数据的协议不标准。互联网数据采集一般都是我们常见的HTTP等协议，但在工业领域，会出现ModBus、OPC、CAN、等等各类的协议，要想在各个领域互联互通，这是极大地难度。

3、安全性考虑不足。原先的各类系统都是运行在局域网中，常会忽视安全问题。

以COOS AI数据宝盒的数据采集方案案例，为重点解决行业工业几大痛点，两大方面较为突出。开放的云生态，可提供丰富开源的软硬件资料，助力产品的升级改造；开放易用的云端，简化开发流程，降低用户学习使用门槛。实时在线监控，开放API智能连接云端，用户可根据需求自由定制传感器组件，并登录云端实时监控组件状态。