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没有几十万行代码，你还敢做大数据？
原创 中科安尔法 Alpha工业智能 2021-05-27
我们该如何评判一个大数据公司的竞争力?
技术层面来讲，大数据处理不同于不同的应用系统，需要在存储、性能、算法等方面有独特的技术体系（谷歌的人工智能架构），因此，在技术层面有框架，被其他同行认可，并愿意采纳，说明具备技术层面的核心竞争力；
业务层面来说，掌握分析方法、分析模型、有行业顶级的业务专家，具备行业权威性（谷歌围棋算法），说明该公司具备业务层面的核心竞争力。
这样继续说下去就比较复杂了，
其实评判一个大数据公司的竞争力有一个非常直观的维度，那就是
「代码量」
Codebases是一家美国的软件公司，它统计过历史上知名的软件/系统的代码量，也就是代码行数量，部分数据如下图：
就像我们对摩天大楼进行排名时主要看它们的「高度」一样，我们也可以用「代码行数」这个指标给各操作系统进行排名：
选取其中一些数据来对比一下：
平均每个iPhone的APP有5万行；
。
F-22战斗机有170万行；
Linux内核2.2.0版本有200万行；
美国军用无人机有350万行；
波音787客机有650万行；
鸿蒙系统2.0有800万行；
特斯拉车载系统有1000万行
......
大家应该都听说了最近的风口新闻：华为的鸿蒙操作系统即将在6月2日召开新闻发布会，有望打破谷歌的Android和苹果的iOS两家独大的格局，成为第三大操作系统。
安尔法PHM系统目前已有接近70万行代码，华为鸿蒙操作系统有800万行代码；安尔法PHM系统作为一个工业物联网应用程序，70万行代码已经非常好。
为什么我们预测设备故障更加精准？
做大数据的公司，不提数据简直就是不讲武德！
安尔法的数据
全球范围内，部署近 40,000 个各类型PHM传感器
年度机器学习时间约 300,000,000 小时
积累失效模型约20,000个
目前，安尔法的研发中心成功落地海南，PHM系统更新迭代会更快，突破百万行代码近在咫尺！
