大数据和人工智能正成为技术领域的热点。每个人都在谈论大数据，每个人都在谈论人工智能。随着近年来行业的不断升级，大数据和人工智能的商业价值日益凸显。

最近，工业和信息化部(MIIT)通过邀请私营公司和研究机构领导关键项目并制定2020年的短期目标，确定了人工智能(AI)发展的17个关键领域。全球已确定。 AI竞赛与美国竞争，目标是在2030年之前引领竞争。

大数据是未来行业在全球市场竞争中的优势所在。无论是德国工业4.0，美国工业互联网还是“中国制造2025”，国家制造创新战略的实施基础是大数据的收集和分析，以及未来制造系统的无忧环境。

然而，数据收集一直是困扰所有制造业的传统痛点。有许多类型的自动化设备品牌，制造商和数据接口是不同的，本地制造商有限的本地支持，以及不同的采购年限。即使自动收集生产停止数据，也不意味着获得整个制造过程数据。只要有其他手动参与链接，数据就不完整。

在这里，深圳超级计算机科技有限公司开发了“数据宝箱”，可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。各个领域：工业，机场，能源，旅游等场景似乎满足了不同场合客户的定制需求。

从数据采集的类型来看，不仅基本数据覆盖在原有基础上，还包括半结构化用户行为数据，网状社会关系数据，文本或音频类型用户意见和反馈数据，超计算这种技术产品( COOS AI数据宝盒)可以帮助您找到越来越多有价值的数据。

借助大数据和人工智能技术，使用工具可以解决数据采集技术中的几个难点：

1.数据量巨大。面对不同数据量的任何系统所需的技术难度是完全不同的。

2.工业数据协议不是标准的。互联网数据收集通常是我们的通用协议，例如HTTP，但是在工业领域中，将存在各种类型的协议，例如ModBus，OPC，CAN等。在各种领域中互连非常困难。

3.安全考虑不足。原始的各种类型的系统在局域网中运行，经常忽略安全问题。

以COOS AI数据宝箱数据采集程序为例，着重解决行业中的几个主要难点，这两个方面更为突出。开放云生态系统提供丰富的开源软件和硬件数据，以帮助升级产品;开放且易于使用的云，简化开发过程，并降低用户学习的门槛。实时在线监控，开放式API智能连接云，用户可以根据自己的需求自由定制传感器组件，并登录云端实时监控组件状态。