华为云ai加速（华为云 游戏加速）

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本文目录一览：

• 1、质量与流程it华为云怎么选
• 2、华为发布最强AI训练集群Atlas 900的意义何在？
• 3、华为云张修征：携手伙伴共建生态，助力汽车产业高质量发展
• 4、专访华为云业务总裁郑叶来：数字化转型是产业经济稳定的关键
• 5、数据治理说起来容易，做起来难，华为云Stack有解

质量与流程it华为云怎么选

选质量。根据查询相关资料显示，质量与流程it华为云选质量。华为云智能流程机器人方案将机器人流程自动化（RPA）与人工智能技术（AI）结合，利用华为云ModelArts Pro开发套件与HiLens端云协同架构，实现0代码线上开发、端侧快速部署，打造财务助手、营销助手、政务治理助手等场景化方案，帮助企业构筑AI数字员工，加速智能自动化转型。

华为发布最强AI训练集群Atlas 900的意义何在？

日前，在华为全联接2019大会上，华为副董事长胡厚昆发布了Atlas 900 AI训练集群。

此次发布的Atlas 900 AI训练集群由数千颗升腾910 AI处理器互联构成，每颗升腾910 AI处理器内置32个达芬奇AI Core，单芯片提供比业界高一倍的算力。集群总算力达到256P～1024P FLOPS @FP16，相当于50万台PC的计算能力。

华为已在华为云上部署了一个Atlas 900 AI训练集群，集群规模为1024颗升腾910 AI处理器。华为以极优惠的价格，面向全球科研机构和大学，即刻开放申请使用。

传统上，我们对华为的认知是一个做基站的通讯业厂商，后来华为开始做手机，是一个手机厂商，而事实上，华为还有一个企业业务BG，为企业服务也是华为的重要业务。

那么，华为搞这个Atlas 900 AI训练集群的目的是什么?这个东西到底有多先进?其意义何在呢?

一、 升腾910的实力

最近几年，随着深度学习算法的突破，人工智能开始热了起来。但是人工智能的计算模式与传统的CPU计算不太一样，这让算力成了瓶颈。

一开始，人们用很多CPU组成传统的超级计算机，做AI计算。

后来，人们用GPU并行计算的优势，把GPU做人工智能计算。我们熟悉的AlphaGO，就是在nVIDIA的GPU上训练的。

但是，从理论角度，GPU设计出来是跑 游戏 ，跑设计的，而不是为了计算的。后来nVIDIA的黄老板发现，这么强大的计算能力只用来玩 游戏 太浪费，搞出来通用计算，GPU才能跑计算。

而那个时候，深度学习还没突破，人工智能还没热闹起来，所以GPU跑AI计算其实也是兼职，不是专职。

最后，人们干脆搞专门的芯片用来做AI计算，谷歌在搞，百度在搞，中科院投资的寒武纪在搞。

华为一开始是买的寒武纪的IP，用在自己的麒麟970上面，但是很快华为发现这个东西自己也可以来，于是就开发出达芬奇架构，搞出来升腾910。

按照华为的数据，在7nm工艺上，升腾910相比Nvidia 12nm下的Tesla V100要快一倍。

因为Tesla V100不仅算AI，也要当超算的加速器用，阉割一下还得当显卡用，所以晶体管不能全部用在算AI上。

而升腾910是专用的，这个差别，类似于CPU挖矿，GPU挖矿和矿机芯片挖矿的区别。

从专用芯片比较，百度的昆仑，寒武纪公布的芯片算力效率也很强大。但是它们相比华为的硬件实力有很大差距。

所以，华为的产品已经流片上线，它们的产品还在PPT和流片实验阶段。

目前，你能用上的AI计算，华为的方案是最强的。

二、 华为的意图

目前，华为的升腾910和Atlas 900 AI训练集群对外不销售，而是通过网络提供廉价的算力。

从成本上看，Atlas 900 AI训练集群采用“HCCS、 PCIe 4.0、100G以太”三类高速互联方式，高速低延迟互联的另外一个涵义就是“贵!”。

而升腾910用7nm流片，7nm本身就很贵，nVIDIA还用便宜的12nm，华为用昂贵的7nm加上昂贵的高速互联，成本应该高很多。

但是，华为偏偏不高价卖。

nVIDIA的Tesla V100一个卖1万美元。谷歌对外租，但是你要租一个32核的算力一个小时24美元，租一年优惠价是37842美元。

华为的价格还没出来，但是华为说了会以极优惠的价格，面向全球科研机构和大学。

华为高成本搭建算力平台，低价出租，这是做慈善吗?

当然不是，华为的意图也很有意思。

现在人工智能热，相当于淘金。而华为，nVIDIA和谷歌(未来也许有百度、寒武纪)是卖水的。

在通讯行业，电信运营商是淘金的，华为、诺基亚，爱立信是卖水的。

华为知道卖水能发财，目前这个布局期，我卖便宜点，尽量让淘金者喝我的水，然后习惯用我的杯子，我的水桶(AI配套的软件框架)，等你习惯了，整个AI业界都用我的算力。我再舒舒服服的收费，淘金者就只能从我这买水了。

这个策略，和当年微软纵容盗版Windows一样，你习惯用Windows不是个系统问题，而是整个生态都在Windows下没法换了。X86处理器也没法换。

这是华为的意图。

三、 华为的AI大局缺一个百度

我们知道，当年在桌面计算上。是Wintel联盟，英特尔出硬件，微软出软件，搭建生态系统。

后来移动领域，是AA，ARM和安卓，ARM和苹果。

华为要搞这个，不仅是开放算力的问题，还需要有一个搞软件，搞应用的把算力需求放到华为平台上来。

这个人是谁呢?百度最合适 。

百度深耕AI的年头很长，布局时间和谷歌差不多，其他家的AI还在概念的时候，百度的AI已经落地到工业企业，用于质检，物流，客服很多领域了。

百度的做法是，前台服务结合行业，后台算力在百度的AI云上，百度提供软件框架，落地到解决方案。百度云端相当于AI的大系统。

华为的AI卖水要成功，需要和百度结合起来，华为AI提供算力，百度把华为的AI算力，做成AI云平台，让应用端直接调用，应用端解决实际问题。

最后是任何行业需要AI提高效率，那么它就用百度AI云平台的方案，直接调动功能。而百度AI再使用华为的AI计算硬件的算力。

华为与百度联手，或者能够变成AI时代的Wintel。

华为云张修征：携手伙伴共建生态，助力汽车产业高质量发展

12月19日，“2021中关村数字经济产业联盟会员代表大会暨华为北京城市峰会”成功举行。在“领跑汽车智能时代”高峰论坛上，华为中国区副总裁、华为云中国区总裁张修征发表致辞表示，数字化转型已然成为每个汽车企业高质量发展的基本面，而迈步“新四化”智能汽车时代，车企转型需要长期布局、持续演进。在此过程中，华为云提供技术赋能和生态支持，帮助车企实现研发、生产与供应链、营销、出行等全流程数字化转型，助力车企造好车、卖好车、用好车。

华为中国区副总裁、华为云中国区总裁张修征

汽车产业变革时代，数字化转型成车企高质量发展基本面

当前，世界汽车产业进入变革时代，电动化、智能化、网联化和共享化的汽车“新四化”正在成为汽车产业新的发展趋势，拥有百年历史的传统汽车工业格局生变。迈步“新四化”智能汽车时代，数字化转型是必由之路，而由此引发的数字化转型也将成为一项更复杂且庞大的系统工程。对此，张修征表示，数字化转型已然成为每个汽车企业高质量发展的基本面，汽车企业需要长期布局、持续演进。

张修征进一步指出，在通向数字化转型的进程中，不论是新能源催生的造车新势力，还是传统汽车企业转型，都需要认识到，汽车企业的本质已从“以产品为中心”的生产制造商转向“以用户为中心”的移动出行服务商。根据IDC发布报告显示，预测到2024年，全球出货的新车中超过71%将搭载智能网联系统，市场将逐渐趋于成熟，移动出行的未来已来。在市场热潮之下，未来整个汽车乃至移动出行产业将催生出更多新的应用场景，如Robotaxi、无人驾驶小巴、智能座舱等。

造好车、卖好车、用好车，华为云全面助力车企数字化转型

拥抱“新四化”大趋势，汽车企业已开启数字化转型进程。然而，智能汽车时代的数字化转型庞杂，也面临着新的商业模式、出行安全、产业生态重组等各种问题。如何把握时代发展机遇，张修征从“造好车”、“卖好车”、“用好车”三个方面分享了自己的见解。

首先，造好车的关键是实现数字化研发和生产。张修征表示，数字化给汽车制造价值链附加值带来一个显著的变化就是，让研发和生产的附加值大大提升。汽车企业通过数字化研发和生产既解决了造好车的问题，同时也实现了降本增效。

对于造好车，华为云整合技术和产品推出针对性的解决方案，在研发阶段，华为云提供汽车仿真、自动驾驶开发、敏捷软件开发、高性能计算等技术产品和计算资源，企业可以按需取用，提升研发效率；在生产阶段，华为云可以提供数字工厂、智慧物流等解决方案，帮助提升良品率，实现工厂智能化升级。

其次，卖好车的关键是做好数字化营销。数字化营销能够帮助汽车企业实现用户增长、维护用户活跃度，为业务增长助力护航。在这方面，华为云集成华为全球营销和数字门店营销经验，通过云服务形式开放给车企，提升用户活跃度，帮助车企卖好车。同时，华为云提供BI大数据平台，能够对目标客户进行画像分析，定制中长期营销策略；通过实时的进度管理把握销售情况，及时调整销售对策，辅助业务人员快速响应市场变化、精准决策。

最后，用好车的关键是实现数字化出行。“汽车企业要解决数字化出行问题，就要投入车联网平台、自动驾驶能力、安全出行保障等，这些都是华为云所擅长的。”张修征表示。针对出行场景，特别是移动出行服务场景，华为云提供了车联网平台、移动出行服务、自动驾驶等能力，助力车企用好车。其中，在智慧出行方面，华为云提供了丰富的AI服务、一站式ServiceStage业务开发平台以及全栈安全服务，可提供多种出行服务智能算法，加速AI开发效率；在自动驾驶方面，华为云提供海量的、高度扩展能力的存储和计算能力，以及Hadoop、Spark等大数据组件和AI一站式开发平台ModelArts，帮助车企降低开发环境基础设施部署复杂度和成本。

作为全球增长最快的云服务提供商，华为云已在多个行业实现突破，在汽车行业，已有30+汽车制造企业、以及自动驾驶出行公司选择“在华为云上智造好车”。此外，华为云还打通内部平台，协同华为流程IT、华为终端、华为车BU的能力，服务车企创新发展。张修征在最后表示，“华为云在助力汽车行业数字化转型的过程中，一直心存敬畏，尤其像汽车这样的行业，华为云更需要携手汽车产业上下游伙伴一起，打造开放的产业生态，共同推动汽车产业发展，助力车企造好车、卖好车、用好车。 ”

专访华为云业务总裁郑叶来：数字化转型是产业经济稳定的关键

“通过600多个项目实践，我们发现已经有30%的项目进入企业核心生产系统，人工智能正在加速进入行业核心业务系统，AI正由‘人工’智能走向真正的人工智能。”11月24日，在世界互联网大会人工智能论坛上，华为公司副总裁、华为云计算技术有限公司董事长郑叶来在演讲中透露，经过测算，AI进入企业核心生产系统会带来超过18%的盈利和效率提升。

郑叶来强调，站在政企智能化升级的重要关口，华为云的目标是要构建智能世界的“黑土地”,通过技术创新助力政企行业伙伴轻松跨越技术鸿沟，帮助政企客户更好地聚焦在业务创新上。

疫情进一步放大政企上云紧迫性，华为云受国际环境变化影响较小

新京报贝壳 财经 ：十四五规划建议提出，要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合，推动先进制造业集群发展，云计算在赋能千行百业中能起到什么作用？

郑叶来：今年突如其来的疫情，给生产生活方式带来了十分巨大的变化，更进一步放大了政企上云的紧迫性。因此，通过推动各行业企业“上云用数赋智”的数字化转型，促进产业经济稳定和高质量发展，是破解当前难题的关键举措。

在此背景下，华为云在“赋能应用、使能数据、加速AI落地”三个方面也做了进一步的技术创新，提高行业数字化高效创新能力，使能数据治理和运营，释放海量数据价值，推动跨行业的可信数据融合和协同，通过为政企提供完整的云数智融合服务，进一步加速政企智能化升级。

新京报贝壳 财经 ：现在华为整体上处于非常特殊的时期，华为云的业务有没有受到什么影响？

郑叶来：从华为来讲，我们知道，云本身是一个软件为主的产品，云的软件就是我们自己一个个代码敲出来的。云本质是一个软件产品，不是硬件产品，当然硬件强会发挥更好的性能。

从这个角度讲，华为云受到的影响相对较小。我们一直讲多样性算力，既是客户选择的结果，也是技术发展的选择。原来做服务器做存储的时候，那是一个一体机，是一个盒子，需要追求极致的性价比，拼命追求制程。到云的时候我们发现，云的前端服务化，就实现了算力的重新定位。因为服务的对象不关心后面用的是什么制程，感受到的只是服务。云的本质练的是什么？练的是团队软件能力。从这个角度来讲，我们未来应对更加复杂的外部环境，更重要的是把软件能力踏踏实实打造好，真正体现出架构的能力。

新一代AI将结合知识驱动和数据驱动，混合云要实现真正的云化服务

新京报贝壳 财经 ：展望未来，人工智能技术演进迭代的趋势是什么？

郑叶来：AI在发展过程中，经历了知识驱动和数据驱动两个阶段。知识驱动的人工智能包括知识、算法、算力三要素，数据驱动的人工智能包括数据、算法、算力三要素，两者都有一定的局限性，很难深入行业生产系统，解决行业的实际问题。

新一代人工智能则是要把知识驱动和数据驱动结合起来，通过同时利用知识、数据、算法和算力四个要素，构造更强大的“四位一体”AI。由“三体”走向“四体”，这是AI未来发展的必然方向。

新京报贝壳 财经 ：很多云计算厂商都在强调混合云，华为如何看待混合云这个新趋势面临的机遇与挑战？

第二是真正要实现云化的服务，而不是传统的服务。今天我们讲企业数字化、进入智能时代，政企就需要AI、区块链、IoT、大数据等新技术。这种情况下技术更新迭代非常快。如果再像以前一样一年交付一个版本、两个版本，就根本玩不下去。

我们今年发布的华为云Stack，就是要重新定义混合云，全新混合云可以持续同步公有云能力，可本地化部署，从资源混合到能力融合，匹配政企组织架构和业务流程，实现用户视角一朵云。目前，华为云Stack已经在全球交付了4000多个项目。面向未来，华为云还将进一步完善混合云的解决方案，满足政企转型的复杂需求。

云市场年交易额超10亿元，华为云要构建智能世界的“黑土地”

新京报贝壳 财经 ：华为进入云市场已经三年了，你如何评价过去三年华为云取得的进展？

郑叶来：三年前，我们正式发布华为云。我们有三点初心：第一，把华为在ICT领域的研发投资以云服务的形式变现。第二，把华为30多年积累的各种能力，通过云服务的方式提供给客户。第三，为华为自身，包括华为终端云服务、内部IT，提供云底座支撑全球业务发展。

经过3年的持续努力，我们取得了巨大的进步，华为云已上线210多个云服务，有210多个解决方案服务全球客户，汇聚了150万全球开发者，携手伙伴在全球23个地理区域运营45个可用区。云市场上架应用3500+个，云市场年交易额超过10亿元。

新京报贝壳 财经 ：当前的云计算竞争很激烈，你对华为云的市场份额和排名有什么样的期待？

站在政企智能化升级的重要关口，华为云的目标是要构建智能世界的“黑土地”,通过技术创新助力政企行业伙伴轻松跨越技术鸿沟，帮助政企客户更好地聚焦在业务创新上，无需在基础设施的选择、升级上浪费时间。而这也正是在新基建时代，华为云之于政企智能转型升级的价值和意义所在。

数据治理说起来容易，做起来难，华为云Stack有解

移动互联网和大数据日益发展，沉淀的数据越来越多，数据的质量、使用效率、数据安全等等各类的问题迎面而来。为了让数据发挥最大的价值，数据治理作为数智化战略的一项必要举措，列入了大多数企业的战略行动计划，业界也有“数字转型、治理先行”的说法。但是谈到数据治理，业界有一个普遍的共识，那就是 “数据治理说起来容易，做起来难”。怎么通过数据治理解决这些难题？数据治理究竟难在哪里？华为作为典型的非云原生企业是如何应对的呢？

2018到2021年间全球8300家标杆企业中，全面拥抱数字技术的前10%企业相比后25%企业营收增速超过5倍。数字化转型浪潮下，数据资产将成为关键生产要素支撑未来数据产业化升级，是未来政企实现跨越式发展的必然选择。

根据华为在政企行业多年的深入耕耘和自身转型的实践，我们发现，优质高效的数据底座，是保障政企运营效率持续提升和业务创新升级的重要基石。我们深知打破数据孤岛、确保数据准确、促进数据共享、保障数据隐私与安全，是政企数据治理的关键。当前很多企业数据体系建设呈现出“烟囱化”的趋势，为政企数据治理带来了四大挑战：

l 进不来 ：数据来源复杂，集成难；

l 质量差 ：数据质量要求高，规则校验多，落地难；

l 出不去 ：数据烟囱林立，业务和数据匹配难，共享难；

l 不放心 ：数据安全、交互风险高。

早期的华为是典型的非数字原生企业。从2007年开始，我们通过两个阶段的持续变革，系统地完成了数据管理体系建设，实现业务感知和ROADS体验的数字化转型：

l 阶段一（2007-2017） ：设立数据管理专业组织，建立数据管理框架，发布数据管理政策，通过统一信息架构与标准、有效的数据质量改进机制，提升数据质量，实现数据全流程贯通，业务运作效率整体提升。

l 阶段二（2017-至今）： 建设数据底座，汇聚和联接全域数据，实现数据业务可视、随需共享、敏捷自助、安全透明的目标，支撑准确决策和数据创新，构筑差异化竞争力。

华为经过十多年的实践，我们总结出 “4层保障”和“2个抓手”（信息架构、数据质量） ，实现清洁数据，充分释放数据价值的核心手段。

4层保障包括：

l 政策保障： 从目的、适用范围、管理原则、问责等方面进行政策制定，公司层面需统一遵从，确保业务与IT共同参与数据治理。

l 流程保障： 建立数据管理流程，重大决议由企业变革指导委员会决策，通过变革管理体系和流程运营体系落地。

l 组织保障： 按领域任命数据管理Owner和团队，建立实体化数据管理组织承接数据管理改进目标。

l IT落地保障： 建设承载面向“联接共享”的数据底座和数据服务融合的统一IT平台，完成数据全流程流转与价值变现。

2个抓手是指：

l 信息架构： 构建面向“业务交易”的信息架构，描述业务运作和管理决策所需要的各类数据及其关系，保障企业内统一“数据语言”。

l 数据质量： 建立数据质量管理框架和运作机制，例行开展公司级数据质量评估，由企业数据管理组织定期发布报告，牵引各业务领域持续改进。

上述的4层保障和2个抓手，构成了企业数据战略资产综合治理体系，能够确保关键数据资产的有清晰的业务管理责任，IT落地有稳定清晰的原则依据，作业人员有规范的流程指导。遇到争议时，有裁决和升级处理机制，治理过程有充足的人力、组织、预算保障。只有建立起有效的数据治理环境，数据的质量和安全才能得到保障，数据的价值才能真正发挥。

作为华为数字化转型的底座，华为云沉淀了大量的实践经验和方案能力，并通过华为云Stack来赋能政企，加速各行各业的数字化转型。在数据治理领域，华为云Stack为政企提供数据湖治理中心服务（DGC）来帮助企业客户快速构建数据运营能力。DGC是数据全生命周期一站式开发运营平台，提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务、数据可视化等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座。下面我们就来一起看看DGC是怎样应对我们前面提到的挑战：

l 进的来：简单高效的物理和逻辑数据集成保障数据全面入湖

非数字原生企业发展普遍有较长的 历史 ，随着不同阶段的发展需求，业务系统间存在大量复杂的集成和嵌套，数据来源多样，数据形成孤岛难以集中共享。

数据集成：简单易用的多源异构数据批量和实时接入

DGC能够提供活易用的可视化配置与迁移任务编排，将数据迁移和集成的效率提升数十倍。除主流关系型数据库支持外，还支持对象存储、NoSQL等40余种同/异构数据源及三方大数据平台批量迁移入湖。 DGC物理入湖与HetuEngine跨湖跨仓协同的逻辑入湖 作为两种重要数据集成方式协同互补，满足数据联接和用户数据消费不同场景需求，支撑客户数据湖从离线走向实时，构建物理分散、逻辑统一的逻辑数据湖。

l 理的清：从源端架构到平台工具端到端数据质量保障

企业级信息架构：结构化的方式实施有效的治理

企业在运转过程中，需要定义业务流程中涉及的人、事、物资源，实施有效的数据治理，确保各类数据在企业业务单元间高效、准确地传递，上下游流程快速执行和运作。企业长期存在信息架构与IT开发实施“两张皮”的现象，数据人员和IT人员缺乏统一协同，企业数据架构混乱，信息架构资产和产品实现逻辑割裂，数据模型资产缺失。

平台工具和服务：一体化开发设计，端到端专业服务，有机联动保障数据质量

结合华为数据治理专家团队与项目实践经验，DGC规范设计实现了一体化设计和开发，不仅确保了元数据验证、发布和注册的一致性，而且实现了产品数据模型管理和资产可视，同时辅以专业的数据治理服务团队、成熟项目管理机制和丰富的实践经验，支撑企业构建高质量的清洁数据架构和能力。在政务大数据中心通过DGC一体化平台和专业服务，完成多个委办局全量数据接入，落地数据分层架构模型设计，完成基础库与主题库的建设，实现委办局数据全流程生命周期设计与落地，涵盖数据架构和模型设计、数据标准设计、数据模型物化、数据质量稽核作业等，助力领导决策支持、宏观经济云图和惠民APP示范应用系统上线。

l 出得去：通过数据服务和数据地图实现数据自助消费

数据底座建设的目标是便捷地支撑数据消费，确保用户安全可靠地获取数据，并通过灵活的数据分析等方式，按需快捷的消费数据。

数据服务：服务化方式供应数据

通过服务化方式对外提供，用户不再直接集成数据，而是通过聚合应用模型可视化构建，涵盖API发布、管理、运维、售卖的全生命周期管理，作为业务的“可消费产品”的关键要素之一，解决了数据的可供应性。

数据地图：从查询到分析到使用一站式自助

以数据搜索为核心，综合反映数据的来源、数量、质量、分布、标准、流向、关联关系，满足多用户、多场景的数据消费需求，解决了数据“可搜索/可获取性”的难点问题。消费方获取数据后，还支持从数据查询到拖拽式分析的端到端的一站式自助作业，帮助数据消费者结合自身需要获取分析结果，满足业务运营中数据实时可视化需求。

l 用的安：从模型、制度到平台多维度打造立体化数据安全体系

安全能力模型评估：系统化安全管理抓手

数据安全能力成熟度模型是数据安全建设中的系统化框架，围绕数据全生命周期，结合业务的需求以及监管法规的要求，持续不断的提升组织整体的数据安全能力，提升数据安全水平和行业竞争力，确保数据生产要素安全流通和数字经济 健康 发展。在多个项目中，华为通过安全评估、安全加固等专业服务，助力客户高分通过等保评估，实现数据安全流通。

从制度到工具和服务：统一安全治理框架落地

数据安全治理需要从决策层到技术层，从管理制度到工具支撑和服务体系，自上而下形成贯穿整个组织架构的完整链条。企业组织内的各个层级之间需要对数据安全治理的目标达成共识，确保采取合理和适当的措施；DGC数据安全定义数据密级、认证数据源、对数据动静态脱敏及添加水印等方式以最有效的方式保护数字资产。

企业数字化转型逐步进入深水区，如何提升海量数据治理的效率和准确率，如何将专家经验固化传递都面临巨大的挑战。人工智能与数据治理深度融合将会开启数据治理的新阶段，通过AI加速企业数据生产要素的变现、进一步释放数据价值。

l 智能数据资产编目

基于AI的智能数据编目系统具备数据的学习、理解和推理能力，帮助团队实现数据自主、简化数据 探索 、实现重要数据资产智能编目推荐。

l 智能数据标准推荐/去重

通过机器学习技术，自动扫描元数据信息，提炼关键数据项，智能识别新增数据标准、冗余存量数据标准去重，提高智能化程度。

l 智能重复/异常数据检测

智能重复/异常数据检测技术，将数据根据相似读音、相似数据类型分组，通过模型计算相似度得分，超出规定阈值时，自动异常检测和识别。

l 智能主外键识别

通过筛选候选主外键时构造特征向量，并调用分类器智能判别该元数据是否为主外键，提升数据模型质量，进而优化和简化后续资产梳理和对外提供数据服务。

数据是物理世界、数字世界和认知世界相互联接转换的纽带，大规模数据交互将构成庞大的政企数据生态。政企数字化转型不能一蹴而就，数据治理亦非一朝一夕之功，治理的数据规模日趋庞大，类型千变万化，手段也更智能丰富，需要我们共同携手从制度、流程、技术、生态多维度一起努力，构建数据智能新世界。

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