人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)手段逐漸被廣泛應(yīng)用于智能化的冷熱數(shù)據(jù)分層、異常檢測、智能建模、資源調(diào)動(dòng)、參數(shù)調(diào)優(yōu)、壓測生成、索引推薦等領(lǐng)域，有效降低數(shù)據(jù)計(jì)算、處理、存儲(chǔ)、運(yùn)維的管理成本，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的“自治與自我進(jìn)化”。
趨勢(shì)七：云原生重塑IT技術(shù)體系
在傳統(tǒng)IT開發(fā)環(huán)境里，產(chǎn)品開發(fā)上線周期長、研發(fā)效能不高，云原生架構(gòu)充分利用了云計(jì)算的分布式、可擴(kuò)展和靈活的特性，更高效地應(yīng)用和管理異構(gòu)硬件和環(huán)境下的各類云計(jì)算資源。通過方法論工具集、最佳實(shí)踐和產(chǎn)品技術(shù)，開發(fā)人員可專注于應(yīng)用開發(fā)過程本身。
未來，芯片、開發(fā)平臺(tái)、應(yīng)用軟件乃至計(jì)算機(jī)等將誕生于云上，可將網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、操作系統(tǒng)等基礎(chǔ)架構(gòu)層高度抽象化，降低計(jì)算成本、提升迭代效率，大幅降低云計(jì)算使用門檻、拓展技術(shù)應(yīng)用邊界。
趨勢(shì)八：農(nóng)業(yè)邁入數(shù)據(jù)智能時(shí)代
傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在土地資源利用率低和從生產(chǎn)到零售鏈路脫節(jié)等瓶頸問題。以物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計(jì)算等為代表的數(shù)字技術(shù)正在與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)深度融合，打通農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的全鏈路流程。
結(jié)合新一代傳感器技術(shù)，農(nóng)田地面數(shù)據(jù)信息得以實(shí)時(shí)獲取和感知，并依靠大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)快速處理海量領(lǐng)域農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物監(jiān)測、精細(xì)化育種和環(huán)境資源按需分配。
同時(shí)，通過5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)的應(yīng)用，確保農(nóng)產(chǎn)品物流運(yùn)輸中的可控和可追溯，保障農(nóng)產(chǎn)品整體供應(yīng)鏈流程的安全可靠。農(nóng)業(yè)將告別“靠天”吃飯，進(jìn)入智慧農(nóng)業(yè)時(shí)代。
趨勢(shì)九：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從單點(diǎn)智能走向全局智能
受實(shí)施成本和復(fù)雜度較高、供給側(cè)數(shù)據(jù)難以打通、整體生態(tài)不夠完善等因素限制，目前的工業(yè)智能仍以解決碎片化需求為主。
疫情中數(shù)字經(jīng)濟(jì)所展現(xiàn)出來的韌性，讓企業(yè)更加重視工業(yè)智能的價(jià)值，加之?dāng)?shù)字技術(shù)的進(jìn)步普及、新基建的投資拉動(dòng)，這些因素將共同推動(dòng)工業(yè)智能從單點(diǎn)智能快速躍遷到全局智能。SMC PRESSURE SWITCH ISG231-031 NIB
 
 
 
SMC MHR2-15R ROTARY GRIPPER MHR215R MHR2
 
ROBOHAND DLT-16-B-B-2 ROBOHAND THRUSTER DLT DLT16BB2 NE
 
 
 
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