机器人日志系统十年演进（2015-2025）

2015-2025年，是机器人日志体系从故障排查的附属零散文本，到全链路可追溯的结构化数据，再到具身智能原生的全生命周期核心数据资产彻底重构的十年。

机器人日志作为机器人系统的“黑匣子”与运维管控的核心数据底座，其核心职责从最初的「故障发生后人工追溯的零散记录」，逐步升级为覆盖设备运行、集群调度、健康管理、算法迭代、安全合规全维度的可追溯、可分析、可复用的数据体系。其十年演进始终与机器人技术迭代、产业规模化发展深度同频，完成了从非结构化到标准化、从本地零散到分布式全域、从人工排查到智能解析、从事后补救到事前预判、从无价值文本到全链路数据资产的本质跨越，是机器人平台化、智能化、规模化发展的核心底层支撑。

本文系统梳理机器人日志十年演进的四大核心阶段、关键维度变化、本质规律与未来趋势，与此前协议、监控、平台化、质量/成本控制的演进内容形成完整闭环。

一、日志体系十年演进总纲

机器人日志的十年演进，始终围绕**「标准化-结构化-分布式-智能化-资产化」**的核心逻辑推进，整体可划分为四大里程碑阶段，核心主线清晰可溯：

1. 2015-2017 萌芽期：厂商私有封闭系统主导，仅支持本地零散故障日志存储，无标准化格式、无集中检索、无全链路追溯能力；
2. 2018-2020 起步期：ROS/ROS2开源框架普及，日志从非结构化走向标准化结构化，从本地存储走向服务器集中存储，实现故障全链路可追溯；
3. 2021-2023 成熟期：云边端一体化分布式架构全面成熟，PB级分布式日志体系落地，与监控、诊断、算法优化深度联动，实现数据价值闭环；
4. 2024-2025 爆发期：具身智能原生的语义化日志体系成型，大模型实现日志智能解析与自然语言交互，多模态日志融合支撑端云协同训练闭环，日志从运维工具升级为机器人核心数据资产。

二、日志体系十年演进四大核心阶段详解

1. 2015-2017 萌芽期：单机封闭零散化，仅具备基础故障记录能力

这一阶段全球工业机器人市场被ABB、发那科、安川、库卡「四大家族」垄断90%以上高端份额，机器人以单机固定场景运行为核心形态，无真正意义上的日志体系，日志仅作为机器人控制器的附属功能，仅能满足最基础的故障事后记录需求，无标准化、无分析能力、无价值挖掘。

核心日志体系特征

1. 日志格式：完全非结构化，无统一规范
   日志为纯文本零散记录，无统一的字段规范与格式标准，仅包含简单的时间戳、故障代码、简短描述三类信息，无设备ID、运行模块、上下文环境、参数变化等关键追溯信息；不同厂商、不同型号设备的日志格式完全不兼容，甚至同一厂商不同系列设备的日志规范都不统一。
2. 存储架构：本地嵌入式封闭存储，无备份无追溯
   日志仅存储在机器人示教器/控制器本地嵌入式存储中，存储空间极小，一般仅保留最近数百条故障日志，日志满后自动覆盖，无自动备份、无异地存储机制；无集中存储、无分布式管理能力，跨设备日志汇总完全依赖人工手动导出，设备运行数据、调试数据无归档存储，故障发生后无全链路追溯能力。
3. 采集范围：极度单一，仅覆盖核心故障报警
   日志采集仅局限于机器人控制器的故障报警信息，无设备运行状态、关节参数、IO信号变化、任务执行过程、调度指令、用户操作等全维度数据采集；无健康维度、安全维度的日志记录，更无调试、研发、生产环节的全生命周期日志归档。
4. 检索与分析能力：纯人工关键词匹配，无任何自动化分析能力
   无专用的日志检索工具，仅能在示教器本地查看简单的日志列表，或导出到电脑后用文本编辑器手动搜索；无多维度检索、无全文检索、无关联分析、无统计报表能力，故障复现与根因分析完全依赖工程师的个人经验，对照手册逐行排查，效率极低。
5. 国产化与开放度：完全空白，无自主可控能力
   进口厂商的日志系统完全私有封闭，仅开放最基础的查看权限，无日志格式说明、无二次开发接口、无自定义采集能力；国产机器人厂商仅能实现最基础的故障日志记录，无独立的日志系统研发能力，完全跟随进口厂商的技术路线，无行业话语权。
6. 核心价值：仅作为故障事后追溯的补充文本，无任何数据价值挖掘
   日志的唯一作用是故障发生后，辅助工程师排查基础故障原因，无任何其他价值；日志数据仅临时存储不归档，无法用于设备质量改进、算法优化、产线效率提升，完全没有实现数据价值的转化。

典型代表与核心痛点

• 行业典型：发那科30iB系统本地故障日志、库卡KRC4系统报警记录、ABB IRC5系统事件日志、国产新松/埃斯顿早期单机嵌入式故障记录；
• 核心痛点：日志完全非结构化无规范，存储容量小易丢失，无集中检索与分析能力，故障追溯完全依赖人工，运维成本高、效率低，完全被海外厂商技术锁定。

2. 2018-2020 起步期：集中式标准化体系落地，从零散文本到全链路可追溯结构化数据

这一阶段是机器人日志体系从0到1的关键转折期：电商物流、3C柔性制造的需求爆发，推动移动AMR赛道快速崛起，百台级多机调度、柔性作业的需求倒逼行业打破封闭系统；ROS/ROS2开源框架全面普及，结构化日志规范、分布式日志工具链成为行业主流，机器人日志从单机零散的故障记录，正式升级为标准化、可追溯、可分析的集中式体系。

核心日志体系特征

1. 日志格式：标准化结构化，形成行业通用规范
   日志从非结构化纯文本，升级为标准化结构化格式，统一规范了必填字段：时间戳、设备唯一ID、模块名称、事件类型、日志等级（DEBUG/INFO/WARN/ERROR/FATAL）、事件详情、运行上下文、关联参数；ROS2形成了通用的日志规范，国产厂商逐步统一了自有设备的日志格式，支持自定义字段扩展，为跨设备、跨模块的关联分析奠定了基础。
2. 存储架构：从本地存储到服务器集中式存储，实现数据永久归档
   彻底打破本地嵌入式存储的限制，形成了「设备端本地缓存-服务器端集中存储」的两层架构：设备端负责日志实时采集与本地缓存，通过以太网/WiFi/4G将日志同步至服务器端；采用MySQL、时序数据库、Elasticsearch实现日志的集中存储与永久归档，支持日志自动备份、多副本冗余，彻底解决了日志丢失、存储容量不足的问题。
3. 采集范围：从单一故障记录，拓展到设备全运行维度全链路采集
   日志采集范围大幅拓展，从仅采集故障报警信息，升级为设备全运行生命周期全链路采集：覆盖设备运动控制、导航定位、任务执行、IO信号变化、用户操作、调度指令、异常告警、健康状态全维度数据；ROS的rosbag工具实现了机器人运行全链路数据的录制与回放，可完整复现故障发生的全过程，为根因分析提供了完整的数据支撑。
4. 检索与分析能力：专用工具链落地，实现自动化检索与基础统计分析
   ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）、Loki等分布式日志架构开始在机器人行业普及，形成了专用的日志采集、存储、检索、可视化工具链；支持多维度组合检索、全文检索、模糊匹配、日志等级过滤，可实现毫秒级的日志检索；支持日志趋势可视化、设备故障率统计、任务完成率分析、异常事件汇总等基础报表生成，大幅降低了人工排查的成本。
5. 国产化与开放度：国产日志系统从0到1落地，半开放生态成型
   国产头部机器人厂商、物流自动化企业推出了自主研发的日志管理系统，如海康机器人、极智嘉的AMR设备日志平台，汇川、埃斯顿的工业机器人日志系统，实现了对自有设备的全维度日志采集与管理；基于ROS2的开源日志工具链全面普及，行业逐步形成半标准化的日志规范，厂商开始开放日志格式说明与二次开发接口，跨设备兼容能力初步成型。
6. 核心价值：从故障事后追溯，升级为运维管控与效率优化的核心数据支撑
   日志的核心价值从单一的故障排查，拓展为设备运维管控、产线效率优化的核心数据支撑：通过日志分析可定位设备高频故障点、产线调度瓶颈、作业效率短板，反向优化设备设计、调度算法与产线布局；日志与监控、故障诊断系统联动，实现了异常事件的快速定位与闭环处理，运维效率提升5倍以上。

典型代表与核心痛点

• 行业典型：ROS2 Foxy版本日志工具链、rosbag数据回放工具、ELK分布式日志架构、海康机器人AMR日志管理平台、极智嘉设备运维日志系统；
• 核心痛点：行业日志规范不统一，跨品牌、跨品类设备日志兼容性差；海量日志处理能力不足，PB级数据检索与分析效率低；日志仅用于基础运维，深层数据价值挖掘不充分；高端工业场景仍被进口厂商的封闭日志系统垄断。

3. 2021-2023 成熟期：云边端一体化分布式体系全面成熟，实现全生命周期数据价值闭环

这一阶段是机器人日志体系的爆发式成熟期：新能源锂电、光伏行业的万台级机器人集群需求，推动行业从单厂百台级走向整厂万台级规模化应用；云边端架构、数字孪生、AI技术深度融入日志体系，全国产化分布式日志体系全面成熟，与监控、诊断、研发、生产全环节深度联动，日志从运维工具升级为机器人全生命周期管理的核心数据资产。

核心日志体系特征

1. 日志格式：全国产化标准体系成型，实现跨品牌互联互通
   中国机器人产业联盟、全国自动化系统与集成标准化技术委员会发布了《工业机器人日志数据规范》《移动机器人设备日志通用要求》等多项国家标准与行业规范，形成了全国产化的日志标准化体系；统一了日志的字段规范、分级标准、传输协议、安全要求，实现了不同厂商、不同品类机器人日志的基础互联互通，跨品牌设备日志的兼容解析成为可能。
2. 存储架构：云边端三级分布式架构，支撑PB级海量数据存储
   针对万台级机器人集群的海量日志数据需求，形成了**「端侧实时采集-边缘侧本地处理-云端全局存储分析」**的三级标准化分布式架构：
   • 端侧：负责设备高频运行数据、全链路事件的实时采集与本地缓存，保障微秒级时间戳同步；
   • 边缘侧：负责车间级设备日志的本地预处理、异常过滤、低时延检索，避免网络波动影响生产，减少云端传输带宽压力；
   • 云端：负责跨厂区万台级设备日志的分布式存储、全局分析、永久归档，采用时序数据库、数据湖、对象存储实现PB级海量日志数据的低成本、高可靠存储，支持弹性扩容。
3. 采集范围：全生命周期全链路采集，实现端到端可追溯
   日志采集范围从设备运行维度，拓展至机器人研发设计、生产制造、部署运维、迭代升级全生命周期：研发端的仿真测试、设计验证日志，生产端的装配、检测、跑机日志，部署端的调试、上线、任务执行日志，运维端的故障、保养、升级日志，实现了机器人从设计到报废的全生命周期端到端可追溯，形成了「一机一档」的全生命周期日志档案。
4. 检索与分析能力：AI智能分析落地，实现全链路关联分析与根因定位
   针对海量日志数据，形成了成熟的检索与分析能力：支持多维度组合检索、全文检索、跨模块关联分析、跨设备链路追踪，可实现亿级日志数据的秒级检索；基于机器学习的日志异常检测、根因分析模型全面落地，可自动识别日志中的异常模式、定位故障根因、匹配解决方案，故障根因分析效率提升10倍以上；日志与监控、PHM（故障预测与健康管理）系统深度联动，实现了从异常预警、故障定位到解决方案的全闭环。
5. 国产化与开放度：全国产化体系全面成熟，开放生态成型
   全国产化日志管理平台实现工业场景全面替代，华为云机器人日志服务、阿里云SLS机器人日志解决方案、国产厂商自研的设备全生命周期日志平台，在新能源、汽车、物流等场景实现了万台级规模落地；日志系统全面适配国产操作系统、国产芯片、国产数据库，实现了全栈自主可控；平台开放全量API与开发工具链，支持第三方深度定制，形成了完整的开发者生态。
6. 核心价值：从运维支撑升级为全生命周期数据价值闭环
   日志的核心价值实现了质的飞跃，不再局限于运维管控，而是形成了全生命周期的数据价值闭环：通过日志数据分析，反向优化机器人研发设计、生产工艺、运动控制算法、集群调度策略，提升设备可靠性、产线运行效率；日志数据用于故障预测模型、异常检测模型的训练与迭代，实现了从「数据采集-分析-优化-落地」的完整价值闭环，成为机器人企业核心竞争力的重要组成部分。

典型代表与核心痛点

• 行业典型：华为云机器人日志分析平台、阿里云SLS机器人运维日志解决方案、新松机器人全生命周期日志管理系统、极智嘉数字孪生运维日志平台、汇川工业机器人设备健康日志系统；
• 核心痛点：超高端半导体、航空航天场景仍有进口依赖；日志分析模型的跨设备、跨场景泛化能力不足，复杂故障的根因定位能力有限；海量日志数据的存储成本、计算成本仍有优化空间；不同厂商的日志规范细节仍有差异，跨品牌互联互通仍有适配壁垒。

4. 2024-2025 爆发期：具身智能原生的语义化日志体系成型，大模型实现数据价值最大化

这一阶段是全球具身智能元年，人形机器人实现小批量量产落地，大模型、世界模型、多模态感知深度融入机器人系统，日志体系完成了从「运维管控工具」到「具身智能原生的核心数据资产」的范式革命，国产日志体系在人形机器人、具身智能新赛道实现全球领跑。

核心日志体系特征

1. 日志格式：具身智能原生的多模态语义化规范，中国主导国际标准
   针对人形机器人、具身智能的需求，日志体系从传统的结构化控制数据，升级为多模态语义化统一规范：不仅包含传统的运动控制、状态数据，还拓展至视觉、语音、力觉、触觉、听觉等多模态传感器数据的关联日志，实现了多模态感知数据与控制指令、执行结果的时间同步与关联标注；由中国牵头的《具身智能机器人日志数据规范》《人形机器人多模态数据交互标准》等多项国际标准在IEC/ISO正式立项，中国从日志标准的跟随者转变为核心制定者。
2. 存储架构：端云协同训练原生架构，实现冷热数据分层智能存储
   形成了**「端侧实时处理-边缘侧场景化存储-云端训练级归档」**的端云协同原生架构，适配具身智能机器人的训练与迭代需求：端侧负责高频日志的实时采集、过滤与本地推理，仅将高价值异常数据、场景化数据上传至边缘侧与云端；采用冷热数据分层存储策略，热数据采用高性能时序数据库保障低时延检索，冷数据采用低成本对象存储实现永久归档，兼顾性能与成本；支持联邦学习架构下的日志数据本地训练、模型参数云端共享，兼顾数据价值挖掘与隐私合规。
3. 采集范围：多模态全场景全生命周期采集，支撑端云协同训练闭环
   日志采集范围从传统工业机器人，拓展至人形机器人、服务机器人、特种机器人全品类，从工业场景拓展至家庭、商业、低空、海洋全场景；采集内容从结构化运行数据，拓展至多模态感知数据、人机交互数据、大模型推理决策数据、环境交互数据、世界模型推演数据全维度，实现了机器人感知、决策、控制、执行、反馈的全链路日志采集与关联标注；日志数据形成端云协同闭环，直接用于具身大模型的微调、场景化适配与能力迭代，成为机器人持续进化的核心数据燃料。
4. 检索与分析能力：大模型语义化智能解析，自然语言实现零门槛交互
   大模型与日志体系深度融合，彻底重构了日志的检索与分析模式：大模型实现了日志的自动语义化解析、跨模块关联分析、异常事件智能复盘、根因分析与解决方案自动生成，故障分析准确率超99%；支持自然语言零门槛交互，用户无需专业知识，即可通过自然语言直接查询设备状态、故障原因、优化建议，一键生成全链路故障复盘报告、设备运行分析报表；日志与数字孪生、世界模型深度联动，可基于日志数据实现故障场景的模拟复现、解决方案的虚拟验证，从「故障分析」升级为「风险预判与决策支撑」。
5. 国产化与全球化：国产体系全球领跑，全栈自主可控
   国产日志平台在人形机器人、具身智能赛道实现全球领跑，华为RoboOS具身日志系统、宇树Unitree机器人全生命周期日志平台、智元AgiBot多模态日志系统等国产方案，在多模态日志融合、大模型语义解析、端云协同训练支撑等核心能力上，实现了对海外厂商的超越；日志系统全面适配国产具身大模型、国产人形机器人硬件平台，实现了全栈自主可控，形成了全球化的适配能力。
6. 核心价值：从运维数据升级为具身智能机器人的核心数据资产
   日志的核心价值实现了根本性的重构，从机器人运维管控的辅助工具，升级为具身智能机器人持续进化的核心数据资产：日志数据不仅用于设备运维、质量改进，更成为具身大模型场景化训练、机器人行为策略优化、人机交互能力提升的核心数据燃料；通过全生命周期日志数据的闭环迭代，实现了机器人「越用越智能、越用越稳定、越用越贴合用户需求」的持续进化，真正实现了数据价值的最大化。

典型代表与核心痛点

• 行业典型：华为RoboOS V2.0具身日志系统、特斯拉Optimus端云协同日志训练平台、宇树Unitree机器人全生命周期日志平台、智元AgiBot多模态日志分析系统；
• 核心痛点：人形机器人多模态日志的全球标准化体系尚未完全成型；端到端大模型的日志解析可解释性不足，高安全场景的合规认证仍有壁垒；海量多模态日志数据的存储、处理成本仍有优化空间；人机交互场景的用户隐私数据合规问题仍需完善。

三、机器人日志核心维度十年演进对比表

核心维度	2015年行业基准水平	2025年行业顶尖水平	十年核心质变
日志格式	纯文本非结构化，无统一规范，厂商间完全不兼容	全国产化标准化多模态语义化规范，跨品牌跨品类互联互通，中国主导国际标准	从零散无规范，到全球统一标准化体系
存储架构	示教器本地嵌入式存储，容量小易丢失，无备份	云边端三级分布式架构，PB级冷热数据分层智能存储，多副本高可靠永久归档	从本地临时存储，到全域分布式高可靠存储
采集范围	仅采集核心故障报警信息，维度极度单一	全品类全场景全生命周期多模态采集，覆盖感知、决策、控制、执行全链路	从单点故障记录，到全生命周期端到端可追溯
检索分析能力	纯人工关键词匹配，无自动化分析能力，故障排查依赖经验	大模型语义化智能解析，自然语言零门槛交互，亿级日志秒级检索，AI自动根因分析与决策支撑	从人工逐行排查，到智能自动化全链路分析，效率提升超10倍
设备接入规模	仅支持单机本地日志查看，无多设备集中管理	支持万台级设备并发接入、跨厂区全局集中管理与分析	从单机到万级集群的本质跨越
国产化程度	100%进口系统垄断，无自主可控能力	全国产化体系工业场景全面替代，人形赛道全球领跑，全栈自主可控	从完全进口依赖，到全栈自主可控全球引领
核心价值	仅作为故障事后追溯的补充文本，无数据价值挖掘	具身智能机器人持续进化的核心数据资产，实现全生命周期数据价值闭环	从无价值零散文本，到驱动机器人进化的核心数据资产
安全合规	无安全设计，无数据加密、权限管控	内置国密加密、身份认证、权限管控、隐私脱敏、审计追溯全链路安全体系，满足全球数据合规要求	从无安全设计，到全链路安全合规可控

四、十年演进的五大核心本质转变

1. 核心定位：从故障排查的附属品，到机器人全生命周期核心数据资产

十年前，日志只是机器人示教器上的附属功能，是故障发生后才会用到的补充文本，无任何额外价值；十年后，日志成为覆盖机器人研发、生产、部署、运维、迭代全生命周期的核心数据资产，不仅是运维管控的核心支撑，更是具身智能机器人持续进化的核心数据燃料，完成了从「边缘附属品」到「核心价值载体」的本质转变。

2. 数据形态：从非结构化零散文本，到标准化结构化多模态可追溯数据体系

十年前，日志是无规范、无标准、无关联的零散纯文本，不同设备、不同厂商的日志完全不兼容，无法实现关联分析与全链路追溯；十年后，日志形成了全国产化、标准化的统一规范，从结构化运行数据拓展至多模态感知数据，实现了机器人全生命周期端到端可追溯、跨设备跨模块关联分析，完成了从「无序文本」到「有序数据体系」的本质转变。

3. 架构演进：从单机嵌入式封闭存储，到云边端分布式全域互联架构

十年前，日志仅能存储在机器人本地控制器中，容量小、易丢失、无备份，无法实现集中管理与跨设备汇总；十年后，日志体系形成了云边端三级分布式架构，支撑万台级设备的并发接入与PB级海量数据的存储分析，实现了跨厂区、跨地域的全域日志管理，完成了从「单机封闭孤岛」到「分布式全域互联」的本质转变。

4. 分析模式：从人工经验驱动的被动排查，到数据智能驱动的主动预判与决策支撑

十年前，日志分析完全依赖工程师的个人经验，手动逐行检索排查，效率极低，仅能在故障发生后被动追溯；十年后，AI大模型实现了日志的智能解析、异常检测、根因分析、方案生成，支持自然语言零门槛交互，可提前预判设备故障风险、提供决策支撑，完成了从「人工被动补救」到「智能主动预判」的本质转变。

5. 产业格局：从进口垄断的被动跟随者，到全球标准的主动引领者

十年前，全球机器人日志体系完全被海外四大家族定义，国产厂商只能被动模仿跟随，无任何话语权；十年后，国产自主日志体系在工业场景实现全面替代，在人形机器人、具身智能新赛道实现全球领跑，同时开始主导机器人日志相关的国际标准制定，从全球体系的被动跟随者，转变为规则制定者与产业引领者。

五、现存核心挑战

1. 全球统一的日志标准体系尚未完全落地
   尽管国内已形成完善的标准化体系，但全球范围内不同厂商、不同地区的日志格式、数据模型、传输协议仍不统一，IEC/ISO国际标准仍在制定过程中，跨品牌、跨地区的日志互联互通仍存在大量适配工作，制约了机器人产业的全球化发展。

2. 具身智能多模态日志的可解释性与安全认证仍有瓶颈
   大模型原生的日志体系，面临端到端模型黑盒化、决策过程不可解释、功能安全难以认证的核心问题，在人机协同、家庭服务、工业生产等高安全要求的场景，落地仍有较大壁垒；人形机器人多模态日志的全球标准体系尚未完全成型，行业规范仍需完善。

3. 海量多模态数据的存储与处理成本仍有优化空间
   人形机器人、具身智能带来了海量的视觉、语音、触觉等多模态日志数据，对实时处理、存储、分析能力提出了极高要求，当前海量数据的存储成本、计算成本仍处于高位，中小厂商难以承担，行业马太效应持续加剧。

4. 人机交互场景的隐私合规与数据安全挑战
   服务机器人、人形机器人的人机交互场景，会采集大量的用户语音、图像、行为等隐私数据，日志数据的存储、传输、使用过程中的隐私保护、数据合规问题，给日志体系的全球化落地带来了极大挑战，不同国家和地区的数据安全、隐私合规要求差异极大，跨区域适配难度高。

5. 中小厂商的日志体系建设能力严重不足
   头部厂商已形成成熟的全链路日志体系，而绝大多数中小厂商仍停留在基础的故障日志记录阶段，无能力搭建云边端分布式日志平台、研发AI智能分析模型，也无法承担海量数据的存储与处理成本，行业两极分化持续加剧，不利于全行业的技术普惠。

六、未来演进趋势（2025-2030）

1. 全球统一的机器人日志标准体系全面落地

由中国主导的机器人日志、多模态数据交互相关国际标准将在IEC/ISO全面落地，形成全球统一的技术规范与数据模型，彻底解决跨品牌、跨品类、跨地区的日志互联互通壁垒，实现机器人日志数据的全球标准化流转与共享。

2. 大模型原生的一体化日志分析系统全面普及

端到端具身大模型将成为机器人日志系统的标配核心，日志体系从「模块化工具拼接」升级为「大模型原生的一体化智能运维系统」，实现自然语言交互、自主故障诊断、主动风险预判、参数自整定与故障自愈的全链路智能化，成为机器人的「智能运维大脑」。

3. 端云协同的日志数据闭环体系成为具身智能核心底座

日志系统将与机器人的感知、决策、控制系统深度融合，形成「数据采集-本地训练-模型优化-端侧部署」的端云协同闭环，日志数据成为具身智能机器人场景化适配、能力持续进化的核心数据燃料，真正实现「数据定义机器人、数据驱动进化」。

4. 隐私计算与联邦学习实现数据价值与合规的平衡

隐私计算、联邦学习技术将全面融入日志体系，实现「数据可用不可见」，在保障用户隐私、数据合规的前提下，完成跨设备、跨厂区、跨地区的日志数据联合分析与模型训练，兼顾数据价值挖掘与全球合规要求，打破数据孤岛的同时保障数据安全。

5. 绿色低碳与低成本存储技术实现普惠化落地

针对海量日志数据的低成本、低功耗存储技术将全面成熟，冷热数据智能分层、数据压缩、增量存储等技术实现普惠化落地，大幅降低海量日志数据的存储、计算成本，让中小厂商也能搭建完善的日志管理体系，实现全行业的技术普惠。