摘要: 时序数据大量存在于各行各业当中，尽管数量庞大且应用价值很高，但由于其获取方式和可解释性的限制，长期以来被大多数国内外科技巨头和研究学者所忽略，成了人工智能应用领域中"屋子里面的大象"。通过介绍时序数据特点，分析领域研究和应用难以融合的原因；阐述时序数据AI典型应用包括相似度搜索、分割和模式识别及研究领域概况；介绍时序AI系统构建流程、设计原则及参考架构等系统实施原则，通过多个真实案例分析，重点比较架构决策因素以及传统机器学习和深度学习在时序数据上的应用效果。