人工智能和機器學習手段逐漸被廣泛應用于智能化的冷熱數(shù)據(jù)分層、異常檢測、智能建模、資源調動、參數(shù)調優(yōu)、壓測生成、索引推薦等領域，有效降低數(shù)據(jù)計算、處理、存儲、運維的管理成本，實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的“自治與自我進化”。
趨勢七：云原生重塑IT技術體系
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，云原生架構充分利用了云計算的分布式、可擴展和靈活的特性，更高效地應用和管理異構硬件和環(huán)境下的各類云計算資源。通過方法論工具集、最佳實踐和產(chǎn)品技術，開發(fā)人員可專注于應用開發(fā)過程本身。
未來，芯片、開發(fā)平臺、應用軟件乃至計算機等將誕生于云上，可將網(wǎng)絡、服務器、操作系統(tǒng)等基礎架構層高度抽象化，降低計算成本、提升迭代效率，大幅降低云計算使用門檻、拓展技術應用邊界。
趨勢八：農(nóng)業(yè)邁入數(shù)據(jù)智能時代
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、云計算等為代表的數(shù)字技術正在與農(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。
結合新一代傳感器技術，農(nóng)田地面數(shù)據(jù)信息得以實時獲取和感知，并依靠大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術快速處理海量領域農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)農(nóng)作物監(jiān)測、精細化育種和環(huán)境資源按需分配。
同時，通過5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術的應用，確保農(nóng)產(chǎn)品物流運輸中的可控和可追溯，保障農(nóng)產(chǎn)品整體供應鏈流程的安全可靠。農(nóng)業(yè)將告別“靠天”吃飯，進入智慧農(nóng)業(yè)時代。
趨勢九：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從單點智能走向全局智能
受實施成本和復雜度較高、供給側數(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)濟所展現(xiàn)出來的韌性，讓企業(yè)更加重視工業(yè)智能的價值，加之數(shù)字技術的進步普及、新基建的投資拉動，這些因素將共同推動工業(yè)智能從單點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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ROBOHAND DLT-10-B-C-1.5 THRUSTER SLIDE DLT10BC1.5
 
 
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