猜测性维护是边沿计较与人工智能，在家产落地的最短路径？

两三年早年我研究过猜测性维护这个事。思绪是操作数据成立一个体系运行的有限状态机模子。然后按照现实数据与状态机猜测的毛病来举办提防性法子。其后发明有这样几个题目，第一是数据量维度需求太多根基是至少是在几十维的向量空间长举办支解。计较劲太大。第二是现实数据的偏差很影响功效。第三是许多装备的数据量不敷。不外我照旧以为猜测性说明在家产设惫亓?应用是有远景的。由于家产装备的运行状况相对不变。事实得当猜测性维护。

(8) 小胡：

投资回报率难以计较：家产互联网起首姓工，然后才姓网，工意味着种类多，行业齐集度低，细节庞杂。

贸易模式，省钱不必然便是挣钱，结果看事前照旧过后，主动照旧被动，纷歧而足。

基本不踏实，数据量不敷，智能处事，意味着数据在全生命周期中是自动活动的，一个企业的代价链能延长到哪，怎样判评，有待商讨。

(9) 郭朝晖：

从这个观念发生，我就一向没有看好过，并重复多次品评这种设法离开现实，对绝大大都应用不靠谱。

(10) 鸟人：

（编辑：湖南网）

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