来源：华为2019-06-26

在“安全可信”的配电物联网战略基础之上，利用ai+智能数据等技术，联合生态伙伴助力配电物联网持续演进，实现智能自治。

来源：中国能源报2019-06-19

智能数据为企业降本数百万元智慧能源管控平台的构建，需要人工智能、大数据、5g等先进信息技术的支撑，但更需要能源管理基础工作的支撑。

来源：中国能源报2019-06-10

为此，目前国网正在开展的重点攻关领域包括芯片、边缘计算、人工智能、数据融合、网络安全、智能终端融合、新一代信息通信、能源转换、能源综合利用与优化、新能源高比例消纳等。

来源：国家电网报2019-06-03

当前正在开展的重点攻关领域包括芯片、边缘计算、人工智能、数据融合、网络安全、智能终端融合、新一代信息通信网、能源转换、能源综合利用与优化、新能源高比例消纳等。

来源：中国电力新闻网2019-05-31

王继业：当前正在开展的重点攻关领域包括芯片、边缘计算、人工智能、数据融合、网络安全、智能终端融合、新一代信息通信、能源转换、能源综合利用与优化、新能源高比例消纳等。

来源：华为2019-05-30

会上，华为中国区云业务部能源解决方案总监张振红介绍了华为云ei智能数据、新能源发电管理云在电力行业的表现与价值，助力发电行业转型升级。

来源：北极星输配电网2019-05-29

当前正在开展的重点攻关领域包括芯片、边缘计算、人工智能、数据融合、网络安全、智能终端融合、新一代信息通信、能源转换、能源综合利用与优化、新能源高比例消纳等。

来源：电网头条2019-05-28

当前正在开展的重点攻关领域包括芯片、边缘计算、人工智能、数据融合、网络安全、智能终端融合、新一代信息通信、能源转换、能源综合利用与优化、新能源高比例消纳等。

来源：大恒能源2019-03-18

“大恒能源智能光伏组件具有“高品质，高功效，高性价比”优异特点，智能数据化、精细化管理能显著提高运维人员的工作效率，提高运营监管水平，降低运维成本，大大提升光伏电站的发电量，为电站降本增效，助力平价上网

来源：北京国际风能大会暨展览会CWP2018-10-26

凭借强大的智能数据能力以及超过78吉瓦的运维服务规模，维斯塔斯运用大数据分析、预测和利用风资源，从而交付一流的风电解决方案。

来源：北京国际风能大会暨展览会CWP2018-10-11

凭借业内领先的智能数据能力以及无可匹敌的超过78吉瓦的运维服务规模，维斯塔斯运用大数据，分析、预测和利用风资源，从而交付一流的风电解决方案。

来源：中国工业报2018-10-09

西门子起重机摇摆控制系统助其实现了行车智能路径跟踪和快速定位、自动纠偏、自动巡航和状态监测；cms/rcms技术则支持从大数据到智能数据的迁移。

来源：中国能源报2018-09-20

远景通过自主研发自主量产的新型激光雷达和构建智能数据云平台，把没有感知力、闭着眼睛死扛的风机变成能“看”、可“感知”、会“思考”的智能风机。这将进一步提升了海上风机运行的安全性和可靠性。

来源：西南传媒网2018-06-07

下一阶段，国网四川电力将拓展数据接入范围，开展数据质量监测和数据治理，持续完善已有数据服务质量，深入开展商务智能、数据可视化实用化，推动实现模型对业务的全覆盖，推进业务应用场景建设，使全业务统一数据中心全面服务国网四川电力重点业务发展

来源：北极星输配电网整理2018-05-15

属下全资子公司：深圳显鸿海若新标识科技有限公司，是德国莱宾格喷码机中国唯一总代理;广州三拓识别技术有限公司，专业生产工业用途的自动贴标和检测设备;深圳市显讯智能数据有限公司，提供数据库管理、大数据分析解决方案

来源：电力头条APP2018-05-09

智能设备，其实解决了智能电站的基础，实现了对生产过程状态的测量、数据的上传以及从控制信号到控制操作等等各种转换，来具备信息的自检、自举以及预警，在智能控制层，在智能数据建立基础上对生产进行控制、优化和诊断

来源：北极星风力发电网2018-01-18

通过行业领先的智能数据能力和前所未有的超过73gw的风力涡轮机服务，用数据来解释、预测和开发风力资源，并提供一流的风能解决方案。关于三菱重工三菱重工股份有限公司。

来源：盖世汽车2018-01-02

作为贵安新能产业链的重要一环，贵安sitech新特电动汽车立足新区，利用贵安新区作为国家大数据中心的智能数据优势，致力于智能、电动、共享的出行产品研发制造及服务生态，并加速全球化的战略布局。

来源：中国核网2017-12-20

英国商务、能源与产业战略大臣格雷格克拉克15日在接受中国媒体联合采访时表示，后“脱欧”时代，英中两国应牢牢把握“黄金机遇”，共迎挑战，在经贸、清洁能源、人工智能、数据经济等领域加强和深化国际合作。

来源：cwp2017展报2017-10-17

这一方面为维斯塔斯工程师进行细微校调提供了实时数据参考，以保证发电量；另一方面，为维斯塔斯积累了宝贵的大数据，为今后的产品改进提供了智能数据基础。