產銷合一雖然可以實現柔性生產，但工業4.0并非只有C2M一條路徑，產業互聯網的終極價值還是要從人走向機器，對于不面向C端服務的需求生產，比如大規模的材料加工、能源，電力等與國家經濟核心命脈強相關的工業領域，如何實現個性化的柔性生產交付？
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大規模的傳感器網絡數據在不斷產生，而物聯網的設備比如油壓、溫度的數據，數據可表達性越來越差，密度越來越高，數字化時代比電器時代對生產流程刻畫顆粒度越來越細碎，已經很難用最佳實踐的方法來控制生產，電力的線損，管道的損失，加工的成品率，物聯網的數據使得制造業從電氣化迅速升級為數字化，但是隨之而來的數據智能卻沒有隨之而完成。對生產的流程結果做預測，對有效資源做動態的規劃和優化，從AI發展到MI成為最佳路徑。
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為加快建設新型基礎設施，賦能傳統行業轉型升級，自2018年，天云數據已布局能源、金融、醫藥、軍工等行業的人工智能落地，打造數字產業“新底座”，加速各行業的數字化轉型進程。
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新形勢下，人工智能將成為中國能源革命的新動能。為在能源領域發揮人工智能這一引領科技產業變革戰略性技術的溢出帶動性“頭雁效應”，天云數據布局能源領域，成立五季數據，專注于人工智能技術在能源領域落地。經過兩年多的探索，已在如下領域部署成功案例：
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