大數據和人工智能正成為技術領域的熱點。每個人都在談論大數據，每個人都在談論人工智能。隨著近年來行業的不斷升級，大數據和人工智能的商業價值日益凸顯。

最近，工業和信息化部(MIIT)通過邀請私營公司和研究機構領導關鍵項目并制定2020年的短期目標，確定了人工智能(AI)發展的17個關鍵領域。全球已確定。 AI競賽與美國競爭，目標是在2030年之前引領競爭。

大數據是未來行業在全球市場競爭中的優勢所在。無論是德國工業4.0，美國工業互聯網還是“中國制造2025”，國家制造創新戰略的實施基礎是大數據的收集和分析，以及未來制造系統的無憂環境。

然而，數據收集一直是困擾所有制造業的傳統痛點。有許多類型的自動化設備品牌，制造商和數據接口是不同的，本地制造商有限的本地支持，以及不同的采購年限。即使自動收集生產停止數據，也不意味著獲得整個制造過程數據。只要有其他手動參與鏈接，數據就不完整。

在這里，深圳超級計算機科技有限公司開發了“數據寶箱”，可廣泛應用于智能家居，智能穿戴，工業控制，公共設施等場景，為企業用戶提供私有云定制服務。各個領域：工業，機場，能源，旅游等場景似乎滿足了不同場合客戶的定制需求。

從數據采集的類型來看，不僅基本數據覆蓋在原有基礎上，還包括半結構化用戶行為數據，網狀社會關系數據，文本或音頻類型用戶意見和反饋數據，超計算這種技術產品( COOS AI數據寶盒)可以幫助您找到越來越多有價值的數據。

借助大數據和人工智能技術，使用工具可以解決數據采集技術中的幾個難點：

1.數據量巨大。面對不同數據量的任何系統所需的技術難度是完全不同的。

2.工業數據協議不是標準的?；ヂ摼W數據收集通常是我們的通用協議，例如HTTP，但是在工業領域中，將存在各種類型的協議，例如ModBus，OPC，CAN等。在各種領域中互連非常困難。

3.安全考慮不足。原始的各種類型的系統在局域網中運行，經常忽略安全問題。

以COOS AI數據寶箱數據采集程序為例，著重解決行業中的幾個主要難點，這兩個方面更為突出。開放云生態系統提供豐富的開源軟件和硬件數據，以幫助升級產品;開放且易于使用的云，簡化開發過程，并降低用戶學習的門檻。實時在線監控，開放式API智能連接云，用戶可以根據自己的需求自由定制傳感器組件，并登錄云端實時監控組件狀態。