陳俊

1977年，Oracle在美國成立，1989年進入中國市場，已在華發(fā)展36年。近些年受益于AI領域的爆發(fā)，Oracle在數(shù)據(jù)、AI等領域的發(fā)展取得了長足進步，F(xiàn)Y24財年全球總營收達530億美元，全年股票市值大漲40%。

“46年來，Oracle幫助客戶管理和保護重要數(shù)據(jù)”，陳俊表示，甲骨文實現(xiàn)了在金融、交通、電信、健康等場景的廣泛應用，為百姓的衣食住行等日常生活提供支持和保障。在固廢行業(yè)，甲骨文將人工智能與數(shù)據(jù)平臺相融合，激發(fā)行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型與突破。

01固廢行業(yè)數(shù)據(jù)具備多樣性與AI結合創(chuàng)造價值

固廢行業(yè)的數(shù)據(jù)非常多樣，在企業(yè)端主要和生產(chǎn)、運營相關，如一些數(shù)據(jù)源自企業(yè)的管理軟件和平臺應用，成為企業(yè)管理的關鍵數(shù)據(jù)，在設備端源自大型焚燒設備的運行，所產(chǎn)生的視頻、文檔等數(shù)據(jù)，將為企業(yè)運營管理的進一步精細化和提質(zhì)增效提供巨大價值。

固廢行業(yè) AI 和數(shù)據(jù)應用場景需求

目前，固廢領域?qū)I 和數(shù)據(jù)管理在不同的應用場景產(chǎn)生了不同需求，如固廢特性分析、固廢風險評估、固廢處理技術匹配、固廢處理設施優(yōu)化、固廢處理技術匹配、固廢資源化產(chǎn)品推薦等等，實現(xiàn)這些需求需要依托于人工智能領域的數(shù)據(jù)、算法、算力的支撐。

在企業(yè)的運轉(zhuǎn)以及內(nèi)部管理中，由于各公司之間呈現(xiàn)不同的業(yè)務特點，涉及到不同類型數(shù)據(jù)的集中管理，數(shù)據(jù)平臺要通過底層的人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析來支撐前端的信息化管理。

Oracle 對現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺的定位

Oracle數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)來源包括自身及合作伙伴的不同設備、工作單元和系統(tǒng)，并將這些數(shù)據(jù)進行集成。

集成后將數(shù)據(jù)進行處理，包括實時數(shù)據(jù)快速更新、結構化數(shù)據(jù)的分析查詢、非結果化數(shù)據(jù)的復雜查詢等，實現(xiàn)管理和控制的優(yōu)化，如在固廢作業(yè)中實現(xiàn)風力分選、發(fā)酵過程的智能控制等。

同時，持續(xù)利用生產(chǎn)、設備運營和經(jīng)驗數(shù)據(jù)生成業(yè)務分析，去實現(xiàn)自動和預防性維護、實時預測和自動處理等運營需求，提升客戶和員工參與度，實現(xiàn)新收入增長。

將 AI引入數(shù)據(jù)來實現(xiàn)業(yè)務結果

Oracle 數(shù)據(jù)平臺將 AI 與數(shù)據(jù)緊密結合。包括Oracle 數(shù)據(jù)庫中的 AI 創(chuàng)新、簡化與 AI 服務的集成、豐富的分析，利用AI的分析運算學習能力，滿足企業(yè)業(yè)務、生產(chǎn)和管理上的需求。

如關系型數(shù)據(jù)：有效管理和分析傳統(tǒng)結構化數(shù)據(jù)，如垃圾收集記錄、處理成本等；圖數(shù)據(jù)：用于建模和分析固廢管理系統(tǒng)中的復雜網(wǎng)絡關系，如廢物運輸路徑、處理設施網(wǎng)絡等；JSON 格式數(shù)據(jù)：靈活處理和存儲來自各種傳感器 IoT 數(shù)據(jù)和設備的半結構化數(shù)據(jù)，如實時監(jiān)控數(shù)據(jù)和設備狀態(tài)信息；向量數(shù)據(jù)：特別適用于處理和分析圖像和視頻數(shù)據(jù)，如垃圾分類中的圖像識別任務。Oracle將融合數(shù)據(jù)庫存儲在一起，通過強大的底座對各種應用需求進行支撐。

目前，固廢領域在探索AI技術的結合，包括人臉識別、行為分析判斷及預測。陳俊表示，AI可以實現(xiàn)通過上傳一張項目現(xiàn)場的照片，通過語言模型分析得出準確的處理方案和建議。

Oracle 融合數(shù)據(jù)庫與大語言模型結合

02實現(xiàn)增強檢索生成行業(yè)知識庫至關重要

每個行業(yè)都具備自身特點和競爭力，只有將企業(yè)能力、知識與大語言模型緊密結合，才能提升生成式AI的準確性、實時性，實現(xiàn)增強檢索生成，這就需要建立固廢行業(yè)的知識庫。

固廢行業(yè)的知識庫包含法規(guī)政策、標準規(guī)范、指標體系、項目資料、工藝流程、操作流程等內(nèi)容和實踐建議，借助LLM + Embedding + Vector Search等技術構建固廢行業(yè)專屬知識庫。同時，結合業(yè)務數(shù)據(jù)，獲得融合的上下文，提供給大語言模型再創(chuàng)造，提升數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化，達到提升工作效率，減少工作量，降低一線員工的能力資歷要求的目標。

在具體的合作流程上，將企業(yè)內(nèi)部的知識庫文檔進行向量化，存儲在Oracle數(shù)據(jù)庫中，通過全面的人機交互，在知識庫中搜尋相關的知識和內(nèi)容，再把知識和內(nèi)容提交后端的大語言模型，最終生成符合前端操作需要的操作手冊、操作建議、操作指導。

支撐固廢行業(yè)在機器學習和算法使用要求

在Oracle機器學習中，工藝算法支撐廢物收集、分類、處理優(yōu)化的需求。企業(yè)可以根據(jù)自身重點能力進行決策的支持，同時支持在機器學習中進行調(diào)整和優(yōu)化，更快、更高效滿足企業(yè)生產(chǎn)運營的需求。

固廢業(yè)務運營智慧引擎

結合Oracle數(shù)據(jù)庫底層的多種數(shù)據(jù)，滿足固廢領域在運營管理、設備監(jiān)控、風險預測的生產(chǎn)要求。

實現(xiàn)AI在企業(yè)落地，企業(yè)員工是最終的使用者、掌控者。Oracle提供的技術手段，能更好的進行應用開發(fā)以及數(shù)據(jù)展示，同時通過Oracle語言進行相應的查詢，并對不同的數(shù)據(jù)提供單一的Oracle語句進行查詢，有效的簡化前端人員的使用和操作。

03基于資產(chǎn)服務提升服務生命周期

在數(shù)據(jù)庫以外，Oracle在企業(yè)管理軟件等方面都有相應的產(chǎn)品，能夠連接任何類型的機器以監(jiān)控位置、關鍵診斷和主動問題監(jiān)測，全面提升服務生命周期。

以設備為例，如實時儀表板，用于了解資產(chǎn)位置、健康狀況和性能的態(tài)勢感知；創(chuàng)建自定義 KPI 來監(jiān)控和自動檢測多個信號的異常；AI/ML 支持的異常檢測、趨勢/模式發(fā)現(xiàn)、機器故障預測；用于實時監(jiān)控和分析物理機器的離散和復合數(shù)字孿生；對連接資產(chǎn)的流遙測數(shù)據(jù)的實時和歷史可視化；端到端工作流導入資產(chǎn)、更新儀表并自動創(chuàng)建工作訂單等。

04將數(shù)據(jù)安全置于首要位置

數(shù)據(jù)作為非常寶貴的資產(chǎn)，保護數(shù)據(jù)免受任何未經(jīng)授權的訪問至關重要，Oracle始終將數(shù)據(jù)安全置于首要位置。

2019年，Oracle 19c 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)高分通過公安部“信息安全技術 網(wǎng)絡安全等級保護基本要求”(以下簡稱“等保2.0”)第四級要求中數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的安全防護要求能力測評?！癘racle 19c 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)”符合等保2.0 的數(shù)據(jù)保護標準。在數(shù)據(jù)的存儲和合規(guī)使用上，為企業(yè)用戶、研究院所提供可靠的保障。

陳俊表示，Oracle 數(shù)據(jù)平臺將 AI 與數(shù)據(jù)結合，可滿足固廢行業(yè)各種類型的數(shù)據(jù)處理要求，為固廢行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供數(shù)據(jù)價值。

編輯：李丹