每周三次，详细讲解人工智能行业的解决方案，让AI离你更近一步。
解决方案均选自机器心Pro的工业数据库。
方案1：流动无人便利店—Robomart
解决方案简介：
开发商开发了移动无人便利店，比传统商店占用空间小、成本低、更灵活。开发商将食品杂货、烘焙食品等现成食品装入装有制冷和供暖系统的自动驾驶汽车，形成了一个移动无人便利店。便利店可以自己开车到买家门口。
对于使用该移动便利店的批发商和大型零售商，批发商或零售商可以在销售时保留所有客户信息，而无需向优步、Postmates、Instacart和其他(运输和物流)企业提供客户信息。
人工采摘和运输食物非常昂贵。按需定制的自驾店不仅价格实惠，而且更快更方便。
零售商可以在没有初始资本支出的情况下，以更低的成本扩大其店铺规模。
零售商将能够使用先进的管理系统管理订单、补充库存和远程操作，并能够通过远程操作与客户、商店员工和执法人员进行沟通，并获得实时销售数据和分析数据。
详细解决方案：
Robomart采用最先进的自动化技术“即取即走”，让用户完全自主购物。自动驾驶汽车用于送货服务，无线电动车采用最新尖端技术充电。Robomart正在构建用于传感器融合、控制、路径规划和避障的软件。Robomart正在向加州机动车部门申请自动驾驶汽车测试牌照，与领先的无线电动汽车充电站供应商合作，并将其无线充电站作为Robomar产品的一部分。
该企业是英伟达事故计划的成员。
方案2：财富预测机器人——苗条的项链
解决方案简介：
超薄项链是基于DigitalGlobe的分析平台GBDX打造的智能工具。通过用覆盖纽约高分辨率卫星图像的普查数据训练神经网络，系统模型可以发现城市景观中的视觉模式(如建筑形状)与停车场收入水平(如停车场较多的停车场和绿地较多的停车场)之间的关系。根据这些相关性，其人工智能系统可以预测城市不同地区居民的收入。
同时，研究者还与数据可视化工作室Stamen合作，创建了一个搜索这些相关性的界面，有助于收入分配的归因研究。
详细解决方案：
该模型的具体训练方法如下：
1.从美国人口普查局的收入数据开始，首先录入城市周边的人口普查数据。然后，将普查区域划分为更小的区域，以匹配DigitalGlobe中的卫星图像块。根据收入水平给这些不同的区域着色，可以构建一个城市的家庭收入地图。绿色代表年收入四分位数最高的地区(平均71876美元及以上)，红色代表年收入最低的地区(平均34176美元及以下)，橙色代表中等收入水平，分别为34176美元和49904美元、49904美元和71876美元；
2.将普查数据与DigitalGlobe卫星图像进行比较，然后与在DigitalGlobe卫星图像上创建的基于普查的收入地图重叠；
3.将这些信息提供给神经网络，利用人口普查和卫星的这些数据层来训练人工智能，预测城市任何地方的平均家庭收入。人工智能模型在与人口普查数据相关的图像中寻找模式。随着时间的推移，神经网络已经学会了什么样的模型可以最好地预测高收入和低收入水平。然后，根据卫星图像，你可以问模型它认为某个地方的收入水平是多少。
DigitalGlobe运营着全球领先的商业影像卫星，GBDX帮助开发者在DigitalGlobe的高清影像上打造新产品。
方案3：计算型农学解决方案平台——CiBOTechnologies
解决方案简介：结合大数据驱动的软件产品和先进的分析能力，主要解决以下六大痛点：
1.农场服务：为了保持竞争力，为农民提供服务的大型农场和公司增加了对数据利用的需求。目前缺乏工具将土壤样本中大量不一致的数据集整合到利润表中。
2.农业经营：农业企业的客户有与其特定环境相关的独特需求、约束和机会。那些最能满足客户需求的企业，将能够在21世纪继续盈利。对于物种
子销售和市场营销以及供应链优化和产品发现与开发也是如此。可持续发展也成为农业企业的一个组成部分，在未来几年将变得越来越重要。 那些能够确定如何将可持续经营与盈利高效运营相结合的人将处于特权市场地位；3. 可持续性发展：可持续发展是未来农业的方向，但目前缺少对农业生产造成的环境影响的量化；
4. 保险：作物保险可以通过量化产量，更好地管理风险；
5. 金融服务：绝大多数关于农业的金融服务工作建立在对相关资产的统计理解基础之上。但农业资产的系统较为复杂，与农田潜力、天气、管理等因素均有关。需要更好地管理风险，以进行套利和完善制度；
6. 消费者商品：管理全球农业供应链很困难。需要在分布式生产系统中提供可预测的供应和质量。此外，消费者希望了解原材料生产的来源以及对环境影响。
解决方案详解：
在其平台 Computational Agronomy 中应用以下六项技术实现六项功能：
1. 数据融合：结合地理空间科学，Continuum DB 是用于时空建模的分布式数据库，可实现与农学相关的计算和分析；
2. 作物建模：BarnCAT（计算农学工具包）是植物，土壤和农艺科学的所有方面的建模工具包，帮助用户回答有关植物，环境和农业的问题。涉及作物科学，植物科学，土壤科学，地理空间科学，农艺学，环境科学；
3. 环境模拟：WhetherRain 是一个综合的农田级随机天气发生器，使用数据科学，农学和计算来创建详细的天气模拟。
涉及涉及作物科学，植物科学，土壤科学，地理空间科学，农艺学，环境科学等行业；
4. 环境重建：DirtPatch 是一个环境重建平台，结合了历史数据，数学技术和作物科学，推断农艺数据的价值。涉及作物科学，植物科学，土壤科学，地理空间科学，农艺学，环境科学；
5. 行星尺度的模拟：TerraFarm 是一个大型模拟框架，利用较低级别的技术，实现在日常子农田级下的行星尺度农业模拟。涉及地理空间科学，农艺学，环境科学；
6. 衍生观点：Emergence 是能够在计算农学平台内外形成洞察力的组件。 出现汇总，总结，优化和可视化结果，以帮助解决业务问题。涉及地理空间科学。
方案4：数据分析工具——Warren
解决方案简介：
运用了领先的云端搜索及过滤技术，由计算机程序对互联网财经数据、政策事件、新闻公告等信息进行 7x24 自动抓取和采集，与主流财经媒体同步更新，建立强大的财经数据库。集成各种前沿技术运用到财经分析领域，将原本需要海量专业知识、大量时间精力进行的复杂的财经数据分析，演化成自助问答。有庞大的概念题材库，为财经分析提供数据支持。能实时更新最新价格，自动上传涨停数据，并根据当日板块资讯、公司资讯、公司历史涨停数据及当前市场表现等。能够回答复杂的金融市场问题，如各种数据、股票走向等，可回答约 100 万种关于全球事件对股价影响的英文问题。有强大的人工智能系统作为支撑，通过用户对搜索结果的选择以及财经数据的不断收集完善，自动完善逻辑分析判定功能。
解决方案详解：
1. 让软件的功能尽可能地模仿金融工程师的工作流程。这包括收集、整合和初步分析各种关联历史数据；
2. 利用大数据的关联度分析方法对上千个变量进行运算，找出其中有意义的关联关系和模式；
3. 针对实时发生的特定事件，运用模型建立的相应的关联模式和算法逻辑进行模拟计算，从而预测出某类股票或特定个股在一段时间的走势；
4. 把预测结果与实际发生的结果做比对，根据其成功和失败概率，对模式进行相应调整，直到预测概率非常接近实际结果；
5. 把这个成功的模块储存在云计算的整个模式中并分类，用于未来特定事件的趋势预测。
方案5：日志分析及管理工具
解决方案简介：
提供处理大数据的软件解决方案，其高可扩展性的分布式系统架构设计支持每日数十 TB 的新增数据。对特定基线、固定阈值、动态基线等进行实时、定时的告警，以电子邮件、微信、电话、远端接口等方式发送日报、周报、月报。提供可用 SPL 编程的搜索框，实现对日志的有效索引。通过 SPL 统计，或快捷统计菜单，创建饼图、柱状图、折线图、地图等各种可视化效果，辅助用户跟踪事件，高亮显示关键 KPI 状态以突出异常。
传统的运维和数据分析方法因日志数据复杂，难以集中管理，更无法进行关联分析。通过对网络设备、安全设备进行审计，日志易可以让用户：
1. 通过日志手段对网络设备进行实时健康度监控，有效补充网管软件的不足；
2. 满足国家等级保护要求，对网络设备，安全设备日志进行集中收集和存储；
3. 自动输出日常安全日报/ 周报/ 月报，提供安全运维人员工作效率；
4. 通过对安全设备日志分析，有效实现安全日志和攻击溯源分析，加大加强网络安全管理，提供网络安全等级。
此外，2015 年，FortScale 调查反馈 85% 的数据泄露是来于内部威胁，因此，对内网各环节的用户行为审计（UBA）就显得愈发重要。而该软件可通过分析内容用户行为协助防御。
解决方案详解：
1. 日志易对日志数据提供了脱敏功能，而且下载后的数据也是脱敏的。日志易支持日志全生命周期管理，支持配置不同种类日志的生命周期，支持索引备份，支持界面化日志恢复，支持全文检索，便于用户实现：
1）满足网络安全法要求；
2）满足监管部门日志查询要求；
3）实现数据生命周期管理，既提供明文数据查询，也提供脱敏数据查询，既能实现实时数据快速搜索，也能实现历史数据还原搜索。
2. 日志易能够实现对网络设备、安全设备的日志审计。
1）网络设备审计。实时监控所有网络设备日志：包括每台网络设备的日志量趋势，日志等级分布，通过 ip 地址和日志等级过滤，可以联动统计和查询某台异常网络设备的事件趋势，日志等级分别和日志详情，方便快速定位故障；
2）防火墙日志审计。提供日志级别、事件代码，五元组(源地址、目的地址、源端口、目的端口、访问协议)供用户搜索过滤，用户可以根据源 IP、日志级别等快速进行日志溯源。输出防火墙日志五元组巡检日报。通过分析防火墙日志，识别可疑的扫描源 IP 信息，以及被扫描可疑目的 IP 和目的端口信息；
3）IPS 日志审计实时攻击概况分析另外，还有攻击明细分析、邮件攻击分析、SQL 注入攻击分析、Web 攻击分析等；
4）安全设备日志分析场景日志易可实现上百种安全设备事件统计规则，例如恶意软件访问信息的统计，包括恶意软件源 IP 分布、恶意软件目的 IP 分布、恶意软件服务分布、恶意软件名、服务、事件数及百分比等，每种统计可以自定义统计周期。
通过系统用户登录行为分析、用户操作行为分析、文件访问行为分析、用户登录域控日志分析、DNS&DHCP 日志分析等全方位的内容用户行为分析，不仅实现安全行为审计，还能协助内网运维分析，实现对内网安全的防御，是安全运营中心（SOC）的重要组成部分。