ligence）的简称，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业经济价值。常见的展现形式有数据报表、数字大屏、数字地图等，通过数据可视化帮企业做出科学的决策

　　AI人工智能（Artiicial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，可以通俗的理解为一种算法。

　　AI是建立智能计算模型的新企业的核心。人工智能是让我们把人所积累的业务经验和知识，固化到系统。AI是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出一定的反应的智能机器。

　　商业智能通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。它能够在一定程度上帮助企业梳理其生产关系，培养依托数据做决策的基础和习惯。商业智能解决方案以规模，复杂性和速度提供以业务为重点的分析，即基本操作系统报告或电子表格分析无法实现的分析，从而带来了可观的价值。

　　AI就是人工智能，模拟人类的智能，更多的是模拟人的某种能力，例如图像识别，语音识别等自然语言识别，以及用专家经验来挖掘数据背后的关系，他是关注人解决问题的能力，受众更多的是人，AI提高的是人解决问题的能力。

　　BI是商业智能，商业分对内的管理和对外的合作，他的受众是企业，提高的是企业的内部协同办公的能力和对外合作处理事件的能力，BI提高的是企业解决问题的能力。

　　AI领域的研究主要是机器与人的某些关联，最简单如指纹识别、视网膜技术、语言识别、人脸识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等等；还有医学上的应用，纳米机器人，机器器官等；在各类产品与服务中，机器人是公众认知最强烈的人工智能产物。近年来在线下零售店、火车站等公共场所、家庭儿童教育、养老陪护与家务工作等多种场景，机器人落地速度快，国内一大批机器人企业迅速成长起来。

　　BI是对企业数据的搜集和分析过程，目的是促使企业的各级决策者做出对企业更有利的决策。而商业智能可以辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。

　　举个例子，某贸易企业的商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、销售、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。为了将这些数据转化为知识，BI的技术体系会包括数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘（DM）等。

　　因此，从技术层面上讲，商业智能不是新发明的一项技术，它只是现有技术的综合运用。现在市面上比较好的BI系统，可以去看看Smartbi，它是现在市场上口碑比较好的BI系统。

　　传统 BI 产品只能对历史数据进行统计，无法做到实时监控预警，更别说提前一天一周进行预测，以及更进一步的自动诊断与行动建议了。而在目前的市场环境下，瞬息万变，发现问题后再及时解决问题已经不是最先进的行为了。如果能够通过AI算法来进行各种销售指标、库存指标预测，未卜先知，一定会领先同行一大步。将AI算法融入到BI建设中，实现销售预测、智能备货、提供智能决策建议等功能。

　　人工智能和商业智能是绝配。人工智能和商业智能通过从基本阈值警报到高级神经网络警报的AI动力警报进行见证，并通过在事件发生时立即发出警报来帮企业完全控制关键成功因素。当与创新的业务仪表板结合使用时，这些AI优势将继续革新商业智能领域。所有这些业务都摆脱了费时的过程，即从数据挖掘到挖掘趋势以及对代价高昂的问题做出反应。

　　AI是通过提高企业中每个人处理问题的能力来实现整个企业BI商业能力的提升，AI是需要数据和算法，数据又是BI的产物，所以两者结合最终的结果就是企业中人的能力提升和整个企业的竞争力提升。

　　AI+BI是一种智能的数据分析方案，那是不是对于所有企业都一样适用呢？客观的说并不是。在接入AI之前，企业要考虑数据基础，考虑技术壁垒，考虑投资回报率。虽然说BI平台在数据处理过程中有一定的局限性，却能够给公司能够带来直观的效果展示，能够完全满足大部分企业的数据分析需求。

　　本用户手册指导了基于 IDE 逐步构建用于 STM32 微处理器的完整

　　）项目，自动转换预训练好的神经网络（NN）并集成所生成的优化库。本手册还介绍了 X-CUBE-

　　应用到效能评估系统软件中去解决 华盛恒辉效能评估系统是一种很实用的管理工具，它能够在一定程度上帮助组织和企业掌握其运营状况，优化业务流程，提高效率和生产力。然而，随着

　　技术的慢慢的提升和应用，慢慢的变多的人开始对这项技术产生了浓厚的兴趣。但是，

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　　）和自动化（Automation）是两个很常见的词汇，但是很多人却误认为这两个概念是一样的或者仅仅是小小的差别，实际上，

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