拥有海量数据，工业AI却为何跑不出来？

在工业领域，数据库要做的事，就是听懂这个世界每一台机器说的话。（本文作者为 Leo张ToB杂谈，钛媒体经授权发布）在一家航空企业的现场，工程师们接到一个任务：分析某架飞机的飞行姿态，锁定重点工况。提需求的人觉得这事不难，把各类数据按时间轴对齐就行，业内叫“时标对齐”。在数据库工程师的教科书里，这甚至算不上一道难题：按时间列做个连接，完事。但真到了现场，事情立刻变了味道。需要对齐的不只是气压、高度、电流、电压、速度、姿态这些常规的数值，还有驾驶舱里录下的语音、机载摄像头拍的图片。更要命的是，这些数据压根不在同一个系统里：数值数据在时序数据库，图片、文本和文档散落在文件系统，还有些被扔进了对象存储。想做一次完整的分析，工程师得先当“搬运工”，把数据从各个系统里捞出来、汇到一处，再逐段拼装对齐，每一次分析，都是一遍重复劳动。于是，用户向数据库厂商抛出了一个问题：既然我们对这些数据的所有分析都是沿

原文：钛媒体