佰聆數據新三板募資576萬元

A. 中國速度領跑世界的背後深刻原因是什麼

「中國高鐵是我國對外交往中的一張靚麗名片，復興號是中國高鐵的一顆璀璨明珠。」提及復興號，中國鐵道科學研究院首席研究員姚建偉倍感驕傲和自豪。

2017年6月26日，復興號在京滬高鐵正式雙向首發，9月實現時速350公里的全球高鐵商業運營最高速度。自那時起，我國高鐵擁有了具備完全自主知識產權的高速動車組技術平台，跑出了世界最高時速。

■21萬公里的數據積累

「我國在1990年將發展高速鐵路擺上議事日程。」據姚建偉介紹，從2003年開始以引進消化吸收再創新方式，科研團隊與分屬日本、法國、德國等的製造商開展聯合設計生產，打造了CRH1、CRH2、CRH3、CRH5四種中國品牌的不同技術平台，並在此基礎上研發了CRH380系列。

為了測試列車的各種性能，姚建偉跟隨CRH380列車在京滬高鐵完成了大規模系統驗證，累計運行21萬公里。「這些寶貴的試驗數據為復興號的研發奠定了重要基礎。」姚建偉說。

但是不同的技術平台研究出的車型差異較大，相互間不能互聯互通。

「不能互聯互通的一個重要原因是我們不掌握列車網路控制系統技術。這就好像人沒有自己的大腦一樣，不能相互理解，更談不上溝通合作。」當年，全國政協委員、中國鐵道科學研究院首席研究員趙紅衛率領著一支由40多人組成、平均年齡只有32歲的年輕隊伍，承擔起這項艱難的任務。她帶領團隊成員突破國外層層技術封鎖、攻破一個個技術壁壘，自主研發了列車網路控制系統，讓中國所有標准動車組實現了互聯互通。

「上學的時候，從廊坊到北京雖然只有74公里，卻要花費1個多小時，現在乘坐復興號只需要21分鍾。」趙紅衛欣喜地說，復興號拉近了城市間的距離，極大地方便了百姓出行，已經成為一種新的生活方式。

■在車上一待就是七天

在不斷刷新運營速度的同時，高鐵列車對制動系統的要求也在逐步提高。制動系統相當於汽車的剎車，關繫到旅客的生命安全。

「如果高鐵有VIP的話，制動系統就是超級VIP。」被評為第二屆中國鐵道科學研究院「感動鐵科」十大年度人物之一的張洋向記者開玩笑說。

16年前，張洋踏入了鐵路行業，一干就是十餘年。

2014年9月4日，北京縱橫機電自主研發的動車組制動系統第一次進行載客運行。按照安排，添乘人員必須每天3:30上車，4∶33隨車出檢修基地，等最後一班列車回到北京南站，進入檢修基地，已經是次日凌晨。

「那會，我剛從研發團隊進入調試崗位，因為曾經參與了這套系統的研發工作，對它抱有很深的感情。這次試用，我又承擔著運行安全的責任，心裡實際上也並不是特別踏實。」張洋說。

為了這份感情、這份不踏實，為了「出庫無晚點，當日無故障」的職業信條，張洋放棄了每天3個小時的下車時間，在車輛回檢修基地時，躺在動車拼接的座椅上睡3個小時。只帶了檢修工具和電腦的張洋，靠著從車上「撿」來的同事的外套,在車上一待就是7天，隨著列車在北京南站到天津站之間往返穿梭，把車上的各種裝置設備爛熟於心。

復興號制動系統上線的3年間，張洋和他的小團隊完成了8種不同動車組產品的調試及試驗工作，隨車210餘萬公里，相當於繞地球52圈多。

「目前，由我國自主研發的制動系統已能完全替代國外產品，技術指標和運營的可靠性已達到國際先進水平。在這背後，是幾代具有工匠精神的鐵路人的不懈努力。」鐵科院北京縱橫機電科技有限公司副總經理康晶輝說。

截至2018年底，我國鐵路營業里程已達13.1萬公里，其中高鐵2.9萬公里。「1919年，孫中山在《實業計劃》中提出在中國修建20萬公里鐵路的宏大目標。100年後，中國的鐵路里程向著這個目標不斷邁進，發展速度也越來越快。」中國鐵道博物館原副館長金萬智感慨地說。

B. 業務中台和數據中台有什麼關系

WakeData數據公司，中台的設定是「雙中台」，包含了業務中台和數據中台，業務中台承載公司所有的通用業務，將一切業務數據化。

數據中台則基於業務產生的數據反哺業務，將一切數據業務化。意思就是企業的數字化轉型要把數據和業務結合起來，實現數據與業務雙驅動，這樣中台才是真正地賦能數字化轉型了。

從IT、CT、OT，到DT，數字化轉型勢不可擋。中台可以說是數字時代企業業務應用實現技術架構中的核心部分。未來，在頭部企業帶動下，中部企業會迅速跟進，形成技術發展潮流，並形成一大批成功的應用案例，助力企業數字化經濟的發展。

(2)佰聆數據新三板募資576萬元擴展閱讀：

產品價值：

1、拓展分析的深度和廣度。同步記錄和直觀展現用戶的分析思考過程，實現任意深度和廣度的數據探索和業務分析

2、升級傳統分析型信息化系統構建方式。動態切換分析思考過程和思考成果，優化傳統看板內容固定、不能靈活分析的缺點，升級傳統的BI、數據可視化、分析型信息化系統構建方式。

3、利於構建企業業務分析知識庫。凝聚用戶的業務認知經驗，促進形成企業業務分析知識庫，普及普通業務人員開展數據分析的能力。

4、讓數據分析成為一門體系化、工業化行為。讓思考認知過程可見、可復制、可追溯，便於集體討論、復盤，讓數據分析上升為集體行為，走向體系化、工業化。