PI状况

目前仍属于内转测试阶段,同时打造币价共识阶段,全球当前所有易货交易均在1pi=100美金左右(共识已经相当的高了)

第一阶段的内转需要开通KYC认证
只能卖出基础币(目前全球只有300人开通内转,由官方初期在全球筛选)

第二阶段3000人(由电脑节点筛选3000人,电脑节点分散在全球各地,节点需要配合电脑,及其复杂!节点是为上主网做准备。目前全球申请人数在20万以上,20多万人当中筛选3000人)

接下来就是8月份上线国际pnm商城(目前仍在测试阶段,pi的第一个全球生态应用,也是最关键的一个环节)

每个人基础币都是一样非常公平,你自己每天挖的才是基础币,不含推荐人产生的

推广产生的算力币是锁仓释放的,可能5年也可能10年才能释放完

Pi币真正的总量,没有你想的那么多!
1,刷号的被销毁收回
2,没短信认证的销毁
3,虚假算力也会被销毁
4,KYC开通后,身份未验证销毁
5,还有其他原因,账户忘记,或者丢弃账号、换了手机号码的等等各原因!

真正能够流通的没多少

目前全球矿工人数在800万左右,达到1000万官方会在平台内进行投票决定停产或者减产

不管值不值钱,你手里要有币
不管涨到多少,你手里要有币#pinetwork##Pi币##磊哥点评# https://t.cn/RJvQcXX

工业智能时代,无处安放的数据

华腾HUATENG 2020-07-29 15:52:57

 在工业4.0、智能制造等战略带动下,物联网、5G、云计算以及人工智能等新一代信息技术正在加速与传统工业融合。越来越多企业依托物联网将人、机、物连接起来并进行数据采集。同时,借助5G、云计算和人工智能等技术进行数据的传输、汇聚、计算和分析,工业智能场景的落地导致数据量的急剧增长,也正在推动的企业转型升级带来巨大挑战。

工业进入数据洪流时代

  过去30年,企业利用CAX、PLM、ERP、OA等信息化软件解决了产品研发和运营管理过程中的诸多需求,以及利用MES、APS部分地解决了生产管理过程中的需求,如生产资源管理和调度,但若再想进一步深入到工业现场,对机器和设备进行管理控制,则显得无能为力。

  当物联网、5G、人工智能等新一代信息技术的逐渐成熟并融入到传统工业生产,信息化时代未解决的问题正在逐一被突破。企业利用物联网对工业现场的人、机、物进行连接,并利用边缘计算平台对关键设备数据进行采集、汇聚和分析,实现与上层业务系统数据对接,以及通过云边协同实现数据共享互动,形成一个涵盖研发、运营、生产到销售的完整工业链闭环,而这也成为数字化和智能化实现的基础。

  从信息化到智能化,笔者总结了两点变化:一是对象从“人”到“物”的转换,二是场景从“办公区”到“生产区的转移。信息化解决了“人”的行为管理问题。而智能化则解决了“物”的运行控制问题。以往用一台电脑就能解决的问题,现在必须加上工业系统和自动化设备,而IT与OT在标准体系架构的不同,使得两者融合变得复杂和困难。

  当业务边界向下延伸时,也带来了更大问题,即企业获取的数据不如以往规整,非结构化数据越来越多,生成频度更高,很多数据需要及时获取和分析。更麻烦的是,工业过程产生的数据远超以往。

  IDC预计,到2025年,设备实时数据量将是2017年的200倍,达到惊人的49ZB,而随着工业智能化的发展,其中非结构化数据的占比将越来越高。对企业而言,每时每刻产生的工业数据正在存储管理和数据库带来的巨大压力,已经成企业智能化转型必须优先解决的问题。

  传统数据库已无法胜任

  十年前,当笔者还在做程序员时,每当来了新需求,首先需要做的就是评估用什么开发语言和数据库?那时候用的最多的是Oracle、MySQL和SQLServer,这些关系型数据库能面向用户提供功能交互服务,适用于数据生成频度低,以SQL索引表存储的结构化数据。

  而当我们迈入智能化时代,面向越来越多的工业场景APP开发需求,是否还能使用传统关系型数据库?答案显然不行。原因主要有三点:

  第一,数据结构不一样。信息化时代,一部电脑打天下,所有软件产品都是构建在通用操作系统和标准化硬件架构之上,只有符合X86+Windows平台标准,软件应用才能运行,所产生的数据都是结构化数据。然而,在工业场景中不存在统一的操作系统和体系标准,异构的工业系统和设备会产生许多不同形态的数据,大多是非结构化的,传统关系型数据库根本无法支撑。

  第二,工业领域大多是实时性较高的业务场景,传统信息化系统运行过程允许宕机,但工业场景不允许。特别在流程行业,生成过程是连续性的,而数据采集也是时序数据,任何中断都可能产生巨大的安全风险。随着接入设备越来越多,企业需要采集和处理实时、时序数据量越来越大,这需要能管理海量设备实时专业数据库,传统关系型数据库无法做到这一点。

  第三,在工业智能化的推进进程中,需要对海量工业数据进行管理、存储和分析,将大量不同类型的工业数据进行聚合归类是实现智能化分析的基础前提。传统关系型数据库对数据的聚合性分析性能较差。对时序数据的压缩比较低,且需要占用大量的机器资源。

  目前,领先的工业数据库企业不仅拥有专业的压缩算法,还充分考虑海量数据实时分析的聚合性能。国内麦杰科技推出的openPlant数据库就拥有专门的实时数据压缩算法,比传统关系型数据库降低90%,通过对写入、存储、查询等流程进行了优化,实时数据库性能可达传统数据性能的1000倍以上。

  做实时数据库的领航者

  2019年在某全球知名电气设备公司官方数据库评测报告中,提供了一则openPlant 和 PI的客户测试实例,前者是国内实时数据库公司麦杰科技面向工业互联网平台应用的主打数据库,后者是世界最知名的实时性能管理软件OSI Soft 的数据库产品。

在针对实时数据检索的线程测试中,openPlant实现每秒240万测点的读取,而PI则是每秒1万测点的读取。在针对历史数据分析检索的线程测试中,openPlant实现每秒280万记录的读取,而PI则是每秒9万记录读取。测试结果显示,openPlant读写平均响应时间要远低于PI,这说明,openPlant数据库具有更高的并发读写性能。作为完全自主创造的国内实时数据库产品,实现了对国外顶尖产品的超越,麦杰科技到底如何做到的?

  麦杰科技成立于2000年,是一家专注于工业实时数据管理技术的研究和应用的企业,openPlant实时数据库产品集成了麦杰科技多年在工业领域研发成果。openPlant实时数据库能实现对国外顶尖产品的超越,主要源于多年工业实时数据管理技术研究和产业经验,让麦杰科技深悟企业的痛点和需求,并结合问题不断优化改善。

  openPlant实时数据库性能全球领先的三大核心技术包括:智能数据压缩技术、数据库容量单机性能以及独有的数据传输技术。

首先,麦杰科技的智能数据压缩技术能让存储压缩比达到200以上,无损压缩、有损压缩、智能压缩三种模式能根据用户需求自主选择,在有效保障数据精度的前提下最优数据存储空间。

  其次,openPlant实时数据库单机容量可达千万级,并支持分布式无限扩容,采集频率与数据源同步,单机实时处理性能达到1000万事件/秒,100万数据点访问耗时小于400毫秒,支持超过2000用户并发访问。

  第三,独有的数据传输技术不但可在复杂网络环境下对实时传输的数据进行追踪、校验及补发,确保数据的完整性和有效性,为数据分析的准确性提供强有力的保障,同时在传输过程中可实现10倍以上数据压缩,帮助企业节约90%以上的流量费用,减低应用成本。

  为保证使用过程的高可靠性、高可用性以及多平台支持能力,openPlant实时数据库支持单机、双机、分布式和HA等部署方式,以及数据交叉映射功能,满足多种灾备应用场景。openPlant实时数据库提供完整的信息安全策略、客户自定义加密策略和专业技术加密的方法,贯穿于数据的采集、传输和访问全流程,并通过公安部的数据安全认证。

  随着中国产业升级与转型进入关键时期,发达工业国家开始逐渐收紧对中国企业使用工业软件权限的控制,发展自主的工业软件已成当务之急。作为工业软件的核心基础软件,高并发、海量数据管理的数据库长期被国外高端产品垄断把持,对中国智能制造的顺利推进形成了潜在的产业风险点。

  麦杰科技作为国内实时/时序数据库软件的领导者,其openPlant实时数据库不仅赶上并大幅超越了国外高端产品,为配合不断推进的工业软件全国产化进程,openPlant实时数据库还支持传统及虚拟化架构下的Unix、Linux、Windows等主流操作系统,并全面支持国产芯片和国产操作系统,为中国企业智能化升级构建最坚实的“防火墙”。

  此外,面对快速推进的工业互联网发展进程,麦杰科技凭借为超过8000万台设备提供数据采集、存储和数据分析的经验,以openPlant实时数据库为基础,依托自身多年积累的工业大数据管理技术、云计算、边缘计算等技术打造开发了物联网一体化平台。从数据接入层、传输汇聚层、存储处理层、业务分析层、价值实现层五个层面排除工业互联网应用痛点,帮助企业降低至少60%的硬件投资,并大大缩短开发周期和建设费用,大幅降低后期运维成本。

中保研撤回皓影碰撞成绩称数据被盗,因“广汽集团为其间接股东”而受质疑
经济观察网 记者 干群芳 继帕萨特之后,又一款产品被C-IASI(中国保险汽车安全指数)碰撞测试送上了热门话题排行榜,并且主办方自己中保研也搬起石头砸自己的脚。

6月19日,C-IASI官网公布了广汽本田皓影的全项试验测试结果,然而当天又连忙撤回。在引起外界关注后,6月20日C-IASI官网发布公告称,至今未以任何形式发布本田皓影测试结果,公司的相关测试结果被盗,已就此向警方报案,并将对官网进行安全性检查和相关数据校验,择日公布相关车型测试结果。

“网传的本田皓影保险汽车安全指数测试数据并非本公司发布,本公司不对网传的本田皓影保险汽车安全指数测试结果的发布、传播及使用承担任何法律责任!”中保研在公告中称。对于中保研撤回结果以及发布官方声明的操作,广汽本田方面则在回复经济观察网记者时表示,对中保研数据被盗感到惊讶,不知道具体情况,目前还在观望中。
C-IASI是目前国内新兴的一家汽车安全性测试,由中国保险行业协会牵头打造,中保研汽车技术试验中心(北京)有限公司(以下简称“中保研”)主要负责测评和运营。C-IASI的官网介绍说,碰撞测试设计一定程度上借鉴了美国公路安全保险协会(简称“IIHS”),分为G(优秀)、A(良好)、M(一般)、P(较差)四个等级,测试内容包括耐撞性及维修经济指数、车内成员安全指数、车外行人安全指数、车辆辅助安全指数。

从2018年开启测评至2020年5月9日,中保研测评车型已累计达76款。此次,广汽本田皓影同别克君威、特斯拉Model 3、哈弗H6、奥迪Q5L等车型一起中保研选为2020年第一批测评车型。6月12日,皓影的C-IASI碰撞测试视频流出。视频显示,在正面25%偏置碰撞中,皓影的A柱在撞击后发生了明显变形;在侧面碰撞环节,皓影的车门也出现较深的凹陷,接触到车内人员。

尽管中保研尚未发布最终的测试结果,但仅根据视频的情况,有汽车工程师认为其最终成绩不会理想。有不少网友们在广汽本田的官方微博吐槽了皓影碰撞测试表现,随后广汽本田关闭了官微的评论。

6月19日,中保研官网正式发布了皓影的测试结果。结果显示,本田皓影的正面25%偏置碰撞结果拿了A(良好),车内成员安全指数拿了G(优秀)。但该结果旋即在业内引起较大争议,有业内人士质疑C-IASI公正性。

在C-IASI测试项目中,车内成员安全指数最受外界关注,其又包括正面25%偏置碰撞、侧面碰撞、车顶强度、座椅/头枕测试几项指标。而正面25%偏置碰撞由于对车身刚度要求更为严格,一度难倒了多个豪华车品牌。

与皓影同批次进行测试的车型中,君威和Model 3成绩均已公布,这两款车型的车内成员安全指数都为G(优秀),正面25%偏置碰撞指数分别为A(良好)和G(优秀)。根据碰撞测试图片和视频,君威和Model 3在正面25%偏置碰撞中,A柱的变形程度明显好于皓影,但皓影与君威都被评为A(良好)。

目前,本田在中国已经有五款车型进行了C-IASI测试,除了皓影外,还包括雅阁、思域、凌派、INSPIR。在车内成员安全上,只有雅阁拿了G(优秀),其他三款车型都是M(一般);在正面25%偏置碰撞上,雅阁、思域均为A(良好),凌派和INSPIRE则是M(一般)。

皓影自去年11月上市之后一路畅销,今年5月份销量达到13271辆。在安全上,皓影在2020年首批C-NCAP评价中,以综合得分率92.15%的成绩获得了五星安全认证。与皓影一样在C-NCAP碰撞测试中拿到5星的帕萨特,此前也“栽”在了正面25%偏置碰撞项目上,至今仍未摆脱负面影响。今年1-5月,帕萨特的累计销量跌出轿车排行榜前15名,而去年其还位列第九名。

尽管对于这起事件,广本方面表示目前也处在疑惑中。但有业内人士质疑,广汽本田与中保研有很深的股权关系,或者这是其撤回成绩的真正原因。

经济观察网记者查询了相关股权信息发现,广汽集团旗下的众诚汽车保险股份公司参股设立了上海保险交易所股份有限公司。,而上海保险交易所股份有限公司参股的包括中国人民财产保险股份有限公司、中国大地财产保险股份有限公司、阳光财产保险股份有限公司、中国人寿财产保险股份有限公司、中国太平洋财产保险股份有限公司、中国平安财产保险股份有限公司等国内知名大保险公司皆为中保研汽车技术研究院有限公司的发起股东。

但是广汽本田人士对记者否认了这种猜测,“如果这样,那之前我们其他车型的碰撞成绩应该很好,但之前我们的凌派的成绩就不会是那样的结果了。如果以上面这个逻辑推测,所有国内汽车集团有下属保险公司的中保研有关了。”该人士称。目前,尚没有证据能够断定这是一起乌龙事件还是另有原委,经济观察网将持续关注该事件进展。


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