人工智能开发的5种最佳编程语言
AI（人工智能）为应用程序开发人员打开了一个充满可能性的世界。通过利用机器学习或深度学习，您可以生成更好的用户画像、个性特征和适当推荐，或者包含更智能的搜索、语音接口或智能辅助，或者以其他方式改进您的应用程序。您甚至可以构建能看、会听并响应的应用程序。
你应该学习哪种编程语言来探究AI的深度？当然，您需要一种具有许多良好机器学习和深度学习库的语言。它还应具有良好的运行时性能、良好的工具支持、大型程序员社区以及健康的支持包生态系统。这仍然能留下很多好的选择。
以下是我对人工智能开发的五种最佳编程语言的选择，以及三项荣誉提及。其中一些语言正在崛起，而其他语言似乎正在下滑。几个月后回来，没准你可能会发现这些排名发生了变化。
那么，应该选择哪种编程语言进行机器学习或深度学习项目？给你推荐五种最佳的编程语言选择。
一、AI编程首选
1.Python
排名第一的是Python。怎么可能是别的，真的吗？虽然有一些关于Python的令人抓狂的事情——空格、Python2.x和Python3.x之间的重大分裂、五种不同的打包系统，它们都将不是问题——如果你正在进行AI工作，你几乎肯定会在某些时候使用Python。
Python中提供的库在其他语言中几乎是无与伦比的。NumPy已经变得如此普遍，它几乎是张量操作的标准API，而Pandas将R强大而灵活的数据帧带入Python。对于自然语言处理（NLP），您拥有令人尊敬的NLTK和极其快速的SpaCy。对于机器学习，有经过实战考验的Scikit-learn。当涉及到深度学习时，所有当前的库（TensorFlow，PyTorch，Chainer，ApacheMXNet，Theano等）都是有效的Python优先项目。
如果您正在阅读关于arXiv的尖端深度学习研究，那么几乎可以肯定您会在Python中找到源代码。然后是Python生态系统的其他部分。虽然IPython已成为JupyterNotebook，而不是以Python为中心，但您仍会发现大多数JupyterNotebook用户以及大多数在线共享的笔记本都使用Python。
没法绕过它。Python是人工智能研究的最前沿语言，是你能找到最多的机器学习和深度学习框架的语言，也是AI世界中几乎所有人都会说的。出于这些原因，Python是人工智能编程语言中的第一个，尽管你的编码作者每天至少会诅咒一次空白问题。
2.Java和他的朋友
JVM家族系列语言（Java，Scala，Kotlin，Clojure等）也是AI应用程序开发的绝佳选择。无论是自然语言处理（CoreNLP）、张量操作（ND4J）还是完整的GPU加速深度学习堆栈（DL4J），您都可以使用丰富的库来管理所有部分。此外，您还可以轻松访问ApacheSpark和ApacheHadoop等大数据平台。
Java是大多数企业的通用语言，Java8和Java9中提供了新的语言结构，编写Java代码并不是我们许多人记忆中的可憎体验。用Java编写AI应用程序可能会让人觉得无聊，但它可以完成工作-您可以使用所有现有的Java基础架构进行开发、部署和监视。
3.C/C++
在开发AI应用程序时，C/C++不太可能是您的首选，但如果您在嵌入式环境中工作，并且无法负担Java虚拟机或Python解释器的开销，那么C/C++就是解决之道。当你需要从系统中获取最后一点性能时，你需要回到可怕的指针世界。
值得庆幸的是，现代的C/C++写起来还是很愉快的（诚实之言！）。具体方法你是有的选择的——您可以深入了解堆栈底部，使用CUDA等库来编写直接在GPU上运行的代码，也可以使用TensorFlow或Caffe来访问灵活的高级API。后者还允许您导入数据科学家可能使用Python构建的模型，然后以C/C++提供的所有速度在生产中运行它们。
请留意Rust在未来一年中在这个领域所做的事情。结合C/C++的速度与类型和数据安全性，Rust是实现生产性能的绝佳选择，而不会产生安全问题。并且对Rust来说，TensorFlow绑定已经可用了。
4.JavaScript
JavaScript？到底几个意思？淡定，听我说说——Google最近发布了TensorFlow.js，这是一个WebGL加速库，允许您在Web浏览器中训练和运行机器学习模型。它还包括KerasAPI以及加载和使用在常规TensorFlow中训练的模型的能力。这可能会吸引大量开发人员涌入AI领域。虽然JavaScript目前没有与此处列出的其他语言相同的机器学习库访问权限，但很快开发人员将在他们的网页中添加神经网络，与添加React组件或CSS属性几乎相同。真是即赋予权力有让人震恐。
TensorFlow.js仍处于早期阶段。目前它在浏览器中有用，但在Node.js中不起作用。它还没有实现完整的TensorFlowAPI。但是，我预计这两个问题将在2018年底之前得到解决，此后不久JavaScript将对人工智能进行入侵。
5.R
R进入前五名的底部，并且趋势向下。R是数据科学家喜爱的语言。但是，由于其以数据帧为中心的方法，其他程序员在第一次遇到R时会发现R有点混乱。如果你有一个专门的R开发人员小组，那么使用与TensorFlow，Keras或H2O的集成进行研究，原型设计和实验是有意义的，但由于性能和操作问题，我不愿意推荐R用于生产用途。虽然您可以编写可以部署在生产服务器上的高性能R代码，但是使用该R原型并使用Java或Python重新编写它几乎肯定会更容易。
二、其它AI编程
当然，Python，Java，C/C++，JavaScript和R并不是唯一可用于AI编程的语言。让我们来看看其它三种编程语言，这些语言并没有完全进入我们的前五——二上升，一下降。
1.Lua
几年前，Lua在人工智能领域处于领先地位。使用Torch框架，Lua是最流行的深度学习开发语言之一，你仍然会在GitHub上遇到很多历史深度学习工作，用Lua/Torch定义模型。我认为，为了研究和查看人们以前的工作，熟悉Lua是个好主意。但随着TensorFlow和PyTorch这样的框架的到来，Lua的使用已大幅减少。
2.Julia
Julia是一种高性能的编程语言，专注于数值计算，这使得它非常适合“数学繁重”的AI世界。虽然现在不是那种流行的语言选择，但像TensorFlow.jl和Mocha（受Caffe影响很大）这样的包装器提供了良好的深度学习支持。如果你不介意那里还没有一个庞大的生态系统，但是希望从其专注于使高性能计算变得容易和迅速的过程中获益，这是个不错的选择。
3.Swift
正如我们要推出的那样，LLVM编译器和Swift编程语言的创建者ChrisLattner宣布推出SwiftforTensorFlow，该项目承诺将Python提供的易用性与速度和静态类型检查相结合的编译型语言。作为奖励，SwiftforTensorFlow还允许您导入Python库（如NumPy）并在Swift代码中使用它们，就像使用任何其他库一样。
现在，SwiftforTensorflow目前处于开发的早期阶段，但是能够编写现代编程结构并获得速度和安全性的编译时保证，确实是一个诱人的前景。即使你还没出去学习Swift，我也建议你留意这个项目。
编译者：老崔@牛旦教育IT课堂
原文地址：https://www.infoworld.com/article/3186599/artificial-intelligence/the-5-best-programming-languages-for-ai-development.html
为什么说Python是学习人工智能的第一语言
撰文|牛毅昕配图|刘欣
随着人工智能的热度越来越高，Python这个词我们听到的越来越多，伴随着Python这个单词一起涌入我们视线的还有很多句子：人生苦短，我用Python;Python-人工智能第一语言等等这样的句子。Python真的如大家说的那样。这么厉害么？编程语言那么多，常用的也有10多种，Python凭什么能够座上人工智能第一语言的宝座？
在所有编程语言里，Python并不算年轻，从1991年发布第一个版本，至今已经快30年了。最近几年，随着人工智能概念的火爆，Python迅速升温，成为众多AI从业者的首选语言。那么Python到底有什么魔力呢?我们从四个要点看看为什么Python能够成为人工智能的第一语言。01
简便，直观且通俗易懂，新手福音
跟其他语言比较，Python有着简便、直观且通俗易懂的优势。我们请出了以效率著称的C语言，和在业务层面有着优秀战绩的Java语言，让他们和Python做对比。我们分别使用3种语言写一个HelloWorld，看谁对新手更友好。
首先是C语言：嗯，代码量还行，不算{}一共有三行代码。但是，int,main,return这都是什么跟什么？对于新手来说，一开始只能强行记忆了，没有任何理解的成分，我们只需要明白printf()使用来输出的，其他的即使解释了，也跟天书没什么区别。接下来该Java语言上场了，同样还是输出HelloWorld的例子:
貌似比C语言的更复杂了。由于Java语言面向对象的特性，所以任何代码都必须要放在class里面，所以Java的固定代码比较多。同样对于新手来说，Java语言也是从记忆到理解的过程，也只能强行记忆。C和Java语言看上去对新手不太友好，那么Python语言会有什么表现呢？相同的例子，会不会有不一样的结果呢？
就一句话，想输出helloworld,一行print语句就够了。没有C和Java那么多格式和需要额外记忆的东西。所以谁是新手福利，谁是菜鸟杀手呢？02
编译VS解释
当然，仅仅是一个HelloWorld的话，C和Java的代码也多不了几行。可是不要忘了，C和Java都是编译型语言，代码运行前都必须先经过编译的环节。
什么是编译呢？原来，除了艰深难懂的机器语言，我们写下的程序计算机是无法直接读取的。而是要经过“翻译”的过程，计算机才能“理解”要执行的指令。充当“翻译官”的是编译器的程序。当高级语言源程序进入计算机，被编译器翻译成目标程序，以完成源码要处理的运算并取得结果。
对于C语言来说，在不同的操作系统上使用什么样的编译器，也是一个需要斟酌的问题。一旦代码被带到新的机器，运行环境和之前不同，还需要重新编译。有时候不同的计算机的编译环境有所区别，我们还得写文件修改源代码来满足编译环境的需求。
而Python是一门解释型语言。充当编程语言与机器语言的翻译官是解释器，解释器不会一次把整个程序翻译出来，而是每翻译一行程序叙述就立刻运行，然后再翻译下一行再运行，不产生目标程序。解释器就像是同声口译，编程语言每说完一句话，解释器立即翻译给计算机，计算机立即执行程序。
我们可以这么理解，Python语言写的程序是不需要装编译器来编译程序的，就可以直接运行。而C和Java则需要安装编译器，而且如果版本和环境有偏差的话，可能还需要修改源文件。所以对于新手来讲，使用Python这样的解释性语言更直观方便，而且也更省事。03
强大的AI支持库
Python的另一个优势在于它具备了强大的AI支持库，有了支持库，Python就像瑞士军刀一样，在各种各样的场合都可以用到。我们举几个例子，看看Python的支持库有多强大吧。
数据神器NumPy我们知道，不管是机器学习(MachineLearning,ML)，还是深度学习(DeepLearning,DL)，模型(Model)、算法(algorithm)、网络结构(structure)都可以用现成的，但数据是要自己负责I/O并传递给算法的。而各种算法，实际上处理的都是矩阵和向量。
NumPy由数据科学家TravisOliphant创作，支持维度数组与矩阵运算。结合Python内置的math和random库，堪称AI数据神器！有了它们，就可以放心大胆玩矩阵了！
使用NumPy，矩阵的转置、求逆、求和、叉乘、点乘……都可以轻松地用一行代码搞定，行、列可以轻易抽取，矩阵分解也不过是几行代码的问题。而且，NumPy在实现层对矩阵运算做了大量的并行化处理，通过数学运算的精巧，而不是让用户自己写多线程程序，来提升程序效率。有了Python这种语法简洁明了、风格统一；连矩阵元素都可以像在纸上写公式一样；写完公式还能自动计算出结果的编程语言，开发者就可以把工作重心放在模型和算法上，不用操心运行的问题了。
可视化库Matplotlib
gMatplotlib是Python的绘图库。它可与NumPy一起使用，提供了一种有效的MatLab开源替代方案。它也可以和图形工具包一起使用，如PyQt和wxPython。Matplotlib主要的作用就是强大的数据可视化~在做数据分析的时候可以用各种图表(条形图，散点图，条形图，饼图，堆叠图，3D图和地图图表…..)来展现分析结果。
可以说，Matplotlib在数据科学的领域是非常好用的数据可视化工具。Python是一门非常适合人工智能开发的语言，人工智能所需数据获取、数据分析、数据建模的流程都可以通过Python的类库轻松解决：
网络爬虫库：requests、scrapy、selenium、beautifulSoup
人工智能最重要的是数据，怎么获取巨大的数据量呢？Python的网络爬虫类库就派上用场了。爬虫是一种网络机器人，它可以像真人访问网络一样源源不断地抓取你所需要的信息。用Python制作网络爬虫，你就可以更方便地获得人工智能时代的最重要的资源——数据。
数据处理库：Numpy、scipy、pandas、matplotlib
网络爬虫获取海量数据，而处理和分析数据的工作Python同样可以解决。数据处理相关的库能够帮助你更加直观地分析数据。这些库分别可以进行矩阵计算、科学计算、数据处理、绘图等操作，有了它们，你就可以一步步开始把数据处理成你需要的格式。
建模库：nltk、keras、sklearn
完成数据可视化处理后，我们就需要利用这些数据进行建模。这些库主要是用于自然语言处理、深度学习和机器学习的，把这些用好了，你的模型就构建出来了。
这些类库为我们提供了从数据收集、数据处理和建立模型的一条龙操作，掌握它们，我们就可以在人工智能的海洋里畅游了。
04
规模效应
根据StackOverflow网站的来自高收入国家问题阅读量的主要编程语言趋势统计，可以看出，近年来，Python已然成为目前发达国家增长最快的编程语言。
由图可见，2012年之后，对于Python相关问题的浏览量迅速增长，从时间上看，这一趋势正好和近几年人工智能的发展重合。语言简单易学，支持库丰富强大，这两大支柱从早期就奠定了Python的发展基础。技术的普及推广就像滚雪球，早期的积累相对缓慢，一旦过了临界点，就是大爆发。别的不说，就说现在tensorflow，caffe之类的深度学习框架，主体都是用Python来实现，提供的原生接口也是Python。
正是由于上述4个特点，Python在人工智能领域中已经遥遥领先其他的语言占据了头把交椅。
Python有如此之多的功能，我们从哪开始学习起呢？不用担心，Python为教育者专门准备了“turtle海龟绘图”类库，它继承了经典的编程学习语言Logo，是由浅入深的好工具。今天，科技学堂Python学习课程《Python-Turtle图形编程入门》正式开课，点击下面小程序报名课程吧！
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Python为什么成为人工智能的首选语言
前言之前一直都是在学习Python与机器学习，深度学习。但是究竟为什么在众多的编程语言中选择Python作为人工智能的首选语言呢我一直不得而知，今天就来以我的理解来梳理下吧。首先在我不再赘述Python的前世今生，只是深入的说一下Python与人工智能的关系。
一、从人工智能说起首先人工智能话题的热度再度升起应该是开始于一个引发全民狂欢的科技新闻：2016年到2017年，谷歌开发的围棋AI程序AlphaGo接连击败欧洲冠军樊麾、韩国九段棋手李世石、世界围棋冠军柯洁，登顶地球之巅。此时距离深蓝在国际象棋中横扫人类选手刚好20年。几个月后，AlphaGo的升级版化名AlphaGoZero卷土重来，仅仅通过3天的自我训练就击败了已经击败了李世石的AlphaGoLee，经过40天的训练，又轻描淡写的击败了已经击败了柯洁的AlphaGoMaster，没有一点防备，也没有一丝顾虑，围棋这个被认为是人类智慧遮羞布的领域就这样被机器按在地上狠狠摩擦，这也就彻底引发了舆论的狂欢。这个时候，许多人说人工智能的时代又一次到来...
在上面所说的是人工智能在游戏领域的应用，其实人工智能的应用还有很多，比如计算机视觉、语音识别、无人驾驶、自然语言处理、推荐系统等，在接下来，我们就重点讲讲我们本文的核心话题：Python为什么成为人工智能的首选语言吧。
二、Python成为人工智能的首选编程语言？首先我们需要明白一点，人工智能所有的核心算法，都是依赖C或者C++完成的，这些算法跑起来非常复杂，属于计算密集型任务，需要榨干硬件的每一分性能。而Python本身的性能只能说是可惜，Java的性能一直被人诟病，Python比Java还要更下一层楼，如果一个人黑python，那么肯定是朝性能这个点狠揍。python在人工智能、深度学习等领域扮演的更多是一个工具人的角色，也就是发挥一个前端或者说“花瓶”的作用，Python虽然不快，但是它易学易用易推倒，你只需要拿Python做做可视化，调用下Api接口，写写展示层的逻辑就完事了。现在的人工智能还处于人工智障阶段，快速搭建一个可以调用和迭代的原型比什么都重要。一些专门搞科研和算法的牛人精力都不在编程语言上，用python能以最低的学习成本快速上手。
为什么不学习其他的低成本的编程语言呢？Python的前期优势巨大，尤其是和人工智能相关的数据分析领域，Python更是深耕多年，早早占据了先机，像一些广受欢迎的数据分析框架：Numpy、Pandas等都是出自python的手笔;
一些大型的互联网公司，比如谷歌和FaceBook对Python也是十分的钟爱，而这两家公司都是走在人工智能前沿的先锋，谷歌发布了深度学习框架TensorFlow，FaceBook推出的机器学习库PyTorch，都将Python放在了扛把子的位置;
Python的学术圈和科研圈的渗透力度也远非其他语言可以相提并论，放着简单易学库多的Python不学，难道去学C++嘛，博士也是人，柿子也挑软的捏;
在美国，特朗普政府和奥巴马政府也花费大量金钱来推广计算机教育;
打铁还需自身硬，python语言也有其自己独特的优势:
Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子。高级语言————当你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节可移植性————由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。三、其他补充Python在一些公司的应用：
谷歌：GoogleAppEngine、code.google.com、Googleearth、谷歌爬虫、Google广告等项目都在大量使用Python开发CIA:美国中情局网站就是用Python开发的NASA:美国航天局(NASA)大量使用Python进行数据分析和运算YouTube:世界上最大的视频网站YouTube就是用Python开发的Dropbox:美国最大的在线云存储网站，全部用Python实现，每天网站处理10亿个文件的上传和下载Instagram:美国最大的图片分享社交网站，每天超过3千万张照片被分享，全部用python开发Facebook:大量的基础库均通过Python实现的Redhat:世界上最流行的Linux发行版本中的yum包管理工具就是用python开发的豆瓣:公司几乎所有的业务均是通过Python开发的知乎:国内最大的问答社区，通过Python开发(国外Quora)春雨医生：国内知名的在线医疗网站是用Python开发的除上面之外，还有搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、土豆、新浪、果壳等公司都在使用Python完成各种各样的任务。
Python的缺点:
速度慢，Python的运行速度相比C语言确实慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的，必须借助测试工具才能体现出来，比如你用C运一个程序花了0.1s,用Python是0.01s,这样C语言直接比Python快了10s,算是非常夸张了，但是你是无法直接通过肉眼感知的，因为一个正常人所能感知的时间最小单位是0.15-0.4s左右，哈哈。其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的。代码不能加密，因为PYTHON是解释性语言，它的源码都是以名文形式存放的，不过我不认为这算是一个缺点，如果你的项目要求源代码必须是加密的，那你一开始就不应该用Python来去实现。线程不能利用多CPU问题，这是Python被人诟病最多的一个缺点，GIL即全局解释器锁（GlobalInterpreterLock），是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得任何时刻仅有一个线程在执行，Python的线程是操作系统的原生线程。在Linux上为pthread，在Windows上为Winthread，完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程。即使在多核CPU平台上，由于GIL的存在，所以禁止多线程的并行执行。关于这个问题的折衷解决方法，我们在以后线程和进程章节里再进行详细探讨。探营世界人工智能大会：这款中文语言大模型会做旅游攻略
2023世界人工智能大会布展现场的商汤展台本文图片均由澎湃新闻记者俞凯摄
在本次世界人工智能大会上，商汤带来了“秒画SenseMirage”和“商量SenseChat”。
“秒画SenseMirage”是一个包含商汤自研AIGC大模型和便捷的LoRA训练能力、并提供第三方社区开源模型加速推理的创作平台，为创作者提供更加便利、完善的内容生产创作工具。“商量SenseChat”则是千亿级参数语言大模型。
商汤秒画SenseMirage3.0的自研生成大模型参数提升至70亿量级，能带来更强的图片生成效果和精细度
“秒画SenseMirage”可以结合输入的图片或文本，智能创作出与输入相关的图像内容，具有更强大的中文理解能力、更多样化的风格选择，模型内使用了flashattention的算子优化技术，作图速度提升3倍。平台内包含多个商汤自研模型及用户分享的社区模型，同时还支持用户finetune、动作控制等功能。
“一张西方美女的照片，特写，戴眼镜，短发，25岁左右，虚化背景……”根据参观者输入的提示词，现场大屏幕很快就显示出了两幅符合提示词特征的女士AI画像，看上去非常逼真
在世界人工智能大会的探营活动上，参展人员介绍，商汤秒画SenseMirage3.0的自研生成大模型参数提升至70亿量级，能带来更强的图片生成效果和精细度，实现专业摄影级细节刻画。同时，结合商汤自研的大语言模型能力，秒画3.0平台可以更智慧地理解用户需求，只需输入少量简单提示词（Prompt），就能自动延展生成内容丰富的图像结果。有进阶需求的模型创作者，还可通过简单拖拽的方式快速完成模型微调，打造个人专属的生成式AI模型。
亮相本届世界人工智能大会的千亿级参数语言大模型“商量SenseChat”
商汤科技透露，“商量SenseChat”拥有领先的语义理解、多轮对话、知识掌握、逻辑推理的综合能力，最新升级的“商量SenseChat2.0”在知识信息准确性、逻辑判断能力、上下文理解能力、创作性等方面均有大幅提升，可适用于不同终端和场景的应用需求，同时支持简体中文、繁体中文、英语等多种语言交互是目前表现最好的中国语言大模型之一。
千亿级参数语言大模型“商量”用自己的智慧挽救想摆烂的中考生
有位参观者给“商量”提出的要求是“生成一个到云南的旅行计划，用表格形式展示”，这也难不倒AI。“商量”一边说着“当然可以！”，一边给出了6天的简单云南旅游行程安排表：
“商量”给出了6天的简单云南旅游行程安排表
澎湃新闻记者在探营时获悉，目前，商汤“商量SenseChat2.0”已在医疗、金融、移动终端、代码开发等领域为客户提供服务，并持续实现快速迭代和提升，以及知识的实时更新。
另外，澎湃新闻在世界人工智能大会探营时获悉，数库科技将在本届WAIC上发布全新概念型产品图谱——“istari”。
现场工作人员介绍，“istari”是数库科技此次大会展出的融合统一产品图谱体系（UPG）与大模型的一款概念型产品，是一个能够呈现对话式交互的新一代产业全景图谱平台。立足于这个小小的对话窗口，所有产业和产品以及相关公司的数据维度都唾手可得。
澎湃新闻记者在探营中获悉，在本届世界人工智能大会上，数库科技主推的还有数字政府解决方案，其中，产业监测大脑平台能够对产业规模、产业环境、产业主体、产业图谱、产业创新、产业人才需求等层面进行实时监测对比分析，并可通过供应链、创新链、政策链、人才链的多链融合，统计和分析相关上下游主体、政策导向、产业人才、交易金额等，融合营商环境和投融资本数据，通过数据可视化展示，在大屏上实现产业生态投射，辅助政策执行和项目落地，同时通过全场景产业图谱能力和大数据挖掘分析手段，搭建招商数据底座，为产业链招商、以商招商、关系链招商、政策招商、基金招商、园区招商、并购招商、科创招商、绿色招商等近50种招商方式数据赋能，提升招商全场景数据服务能力，强力推进产业高质量发展。