本文目录一览：
- 1、数字化研发
- 2、工业智能专业好吗
- 3 、数字化应用都有哪些方面
- 4 、人工智能的发展历史是什么?
数字化研发
该专业的研究生在华为可以从事数字化产品研发、数字化产品推广 、数字化产品服务。数字化产品研发：力学研究生可以利用自己的专业知识和技能，参与华为的数字化产品的研发 ，包括数字化产品的设计 、开发和测试等方面的工作 。
数据驱动研发 ，革新组织架构及体系文化 在全球，宝马已经拥有超过7000名信息技术领域专业人才 。2020年10月1日起 ，宝马集团成立“数字化汽车(Digital Car)”部门 ，将自动驾驶及驾驶辅助、智能互联及数字化服务等所有数字化相关研发业务集合为一个部门，促进数字化研发力量的内部整合。
数字化转型-派可数据商业智能BI 完成信息化基础建设后 ，企业可以部署商业智能BI ，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库 ，由分析人员以图形化手段 ，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表 ，追踪业务执行效果 ，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策 。
工业智能专业好吗
学习工业智能专业有许多好处 ，以下是一些主要的：高就业率和薪资待遇：随着科技的发展 ，工业智能已经成为了各行各业的热门领域 。无论是制造业 、能源业 、交通业还是服务业，都在寻求工业智能的解决方案。因此 ，学习工业智能专业的毕业生通常有很高的就业率和薪资待遇 。
工业智能专业是一个比较好找工作的专业 。工业智能专业就业方向：可以在智能制造、智能机器人 、智能汽车等多个新兴的交叉前沿领域从事工业智能系统建模 、系统分析、设计与开发方面的工作。
学习工业智能专业有以下几个好处：高就业率：随着科技的发展 ，工业智能已经成为了各个行业的重要组成部分 。无论是制造业 、交通运输业，还是服务业 ，都对工业智能有着极大的需求 。因此 ，学习工业智能专业的学生在毕业后有着广阔的就业前景。
工业智能专业就业前景很不错 。工业智能专业是一个融合了多个学科的新兴专业，包括机器学习 、人工智能、数据科学等 。随着人工智能和工业0的快速发展 ，工业智能专业具有广阔的就业前景。一方面 ，工业智能专业毕业生可以在工业企业中从事智能制造、智能控制 、智能优化等方面的工作。
工业智能专业的毕业生发展前景广阔 。随着我国进入智能经济时代，工业智能化成为提升生产效率和产品质量的重要手段 。毕业生可以在制造业 、机器人产业、大数据和人工智能领域等多个方向发展 ，为企业提升信息化水平 、生产管理水平和产品品质 ，降低生产成本，提高经济效益。工业智能专业的毕业生薪资水平呈上升趋势 。
数字化应用都有哪些方面
1 、智慧农业：数字化技术提升农业生产效率，监控作物生长 ，优化农业资源管理 。 智能制造：实现自动化生产 ，提高生产率和质量，降低成本 ，促进精细化管理。 智能交通：数字化技术改善交通管理 ，包括信号灯控制、导航 、停车，增强交通效率和安全性 。
2 、智慧农业：利用数字化技术 ，如物联网和遥感 ，农业生产者能够更有效地管理作物生长，监控农业资源 ，并提高整体生产效率 。 智能制造：通过自动化和数据分析 ，数字化技术助力制造业提高生产力和产品质量，同时降低成本 ，实现更加精细化的管理。
3、数字化应用包括以下场景： 数字支付：数字支付已经成为我们生活中不可或缺的一部分 ，它为我们带来了极大的便利 。无论是在网上购物还是在线转账，数字支付都是我们最常用的工具之一 。 数字健康管理：数字健康管理已经成为了现代医学的一部分。
4 、数字化支付：作为现代生活的核心组成部分，数字支付极大地提升了购买和转账的便利性 ，成为我们日常交易的首选工具 。 健康管理：数字化技术革新了健康管理方式 ，使得我们能够实时监测和管理个人健康，提高生活质量 。
人工智能的发展历史是什么?
1 、一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后 ，相继取得了一批令人瞩目的研究成果 ，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初 。
2 、人工智能的发展历程：人工智能起源于20世纪50年代中期 ，1956年被确立为一门独立的学科 。其发展历程中 ，曾经历过两次经费削减导致的低潮期（1974-1980年 、1987-1993年），也经历过两次快速发展期（1956-1974年、1993-2005年）。这些历程表明 ，人工智能的产生和发展是科技进步的必然结果 。
3、AI的发展历史：人工智能的概念最早由约翰·麦卡锡在1956年提出 ，之后在20世纪60年代开始逐渐发展 。目前，AI已经成为计算机科学领域的一个热门研究方向 ，涉及到机器学习 、深度学习 、自然语言处理等多个子领域。
4、人工智能的历史起源于20世纪50年代中期 ，正式成为一门学科是在1956年 。在这期间，人工智能领域经历了两次经费削减导致的寒冬，分别发生在1974年至1980年和1987年至1993年 。 然而 ，人工智能也经历了两次重要的春天 ，第一次是从1956年至1974年，第二次则是从1993年至2005年。
