《智能制造業(yè)新模式新業(yè)態(tài)》 課件 第2 章　智能制造新模式新業(yè)態(tài)的支撐技術(shù)

智能制造新模式新業(yè)態(tài)支撐技術(shù)NewFormsandModels

ofIntelligentManufacturing目錄數(shù)字化技術(shù)Digitaltechnology01網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)Networkedtechnology02智能化技術(shù)Intelligenttechnology0301數(shù)字化技術(shù)數(shù)據(jù)采集，是指從傳感器和其它待測設(shè)備等模擬和數(shù)字被測單元中自動采集非電量或者電量信號，送到上位機(jī)中進(jìn)行分析、處理。數(shù)據(jù)采集、通信與存儲

從廣義上講，數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取準(zhǔn)確和以前未知信息的過程。這些信息應(yīng)采用可理解、可執(zhí)行和可用于改進(jìn)決策過程的形式。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)先進(jìn)的低成本傳感器技術(shù)對于收集數(shù)據(jù)并利用數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)制造公司和供應(yīng)鏈的有效性能至關(guān)重要。傳感器技術(shù)01數(shù)字化技術(shù)機(jī)器設(shè)備數(shù)據(jù)工業(yè)信息化數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)數(shù)據(jù)工業(yè)數(shù)據(jù)來源包括基礎(chǔ)的利用設(shè)備和傳感器采集的周期性狀態(tài)數(shù)據(jù)，以及從控制系統(tǒng)中獲取的工藝數(shù)據(jù)。還將逐步包括其它的數(shù)據(jù)類型，例如文檔數(shù)據(jù)（包括工程圖紙、仿真數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)的CAD圖紙等，還有大量的傳統(tǒng)工程文檔），時頻數(shù)據(jù)（工業(yè)現(xiàn)場會有大量的視頻監(jiān)控設(shè)備，這些設(shè)備會產(chǎn)生大量的視頻數(shù)據(jù)），圖像數(shù)據(jù)（工業(yè)現(xiàn)場各類圖像設(shè)備拍攝的圖片（例如，巡檢人員用手持設(shè)備拍攝的設(shè)備、環(huán)境信息圖片），音頻數(shù)據(jù)（包括語音及聲音信息（例如，操作人員的通話、設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)的音量等）以及其越來越多有潛在意義的各類數(shù)據(jù)（例如遙感遙測信息、三維高程信息等等）。數(shù)據(jù)采集類型1數(shù)據(jù)采集、通信與存儲02直接聯(lián)網(wǎng)是指借助數(shù)控系統(tǒng)自身的通信協(xié)議、通信網(wǎng)口，不添加任何硬件，直接與車間的局域網(wǎng)進(jìn)行連接，與數(shù)據(jù)采集服務(wù)器進(jìn)行通信，服務(wù)器上的軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的展示、統(tǒng)計(jì)、分析，一般可實(shí)現(xiàn)對機(jī)床開機(jī)、關(guān)機(jī)、運(yùn)行、暫停、報警狀態(tài)的采集，及報警信息的記錄。直接聯(lián)網(wǎng)通信對于沒有以太網(wǎng)通信接口，或不支持以太網(wǎng)通信的數(shù)控系統(tǒng)，可以借助工業(yè)以太網(wǎng)關(guān)的方式連接數(shù)控機(jī)床的PLC控制器，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備數(shù)據(jù)的采集，實(shí)時獲取設(shè)備的開機(jī)、關(guān)機(jī)、運(yùn)行、暫停、報警狀態(tài)。工業(yè)網(wǎng)關(guān)通信對于不能直接進(jìn)行以太網(wǎng)口通信，又沒有PLC控制單元的設(shè)備，可以通過部署遠(yuǎn)程IO進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集，通過遠(yuǎn)程IO的方式可以實(shí)時采集到設(shè)備的開機(jī)、關(guān)機(jī)、運(yùn)行、報警、暫停狀態(tài)。遠(yuǎn)程IO通信01數(shù)字化技術(shù)1數(shù)據(jù)采集、通信與存儲數(shù)據(jù)通信01數(shù)據(jù)存儲是指將數(shù)據(jù)保存在各種介質(zhì)或設(shè)備中，以便將來可以隨時訪問、檢索和后續(xù)的分析。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)：智能制造中常用的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如Oracle、MySQL和SQLServer）和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MongoDB、Cassandra和Redis）。這些系統(tǒng)可以高效地存儲、查詢和處理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)倉庫是一種將來自不同來源的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲和管理的技術(shù)。它特別適用于為生產(chǎn)運(yùn)營提供數(shù)據(jù)整合，從而支持報告、分析和數(shù)據(jù)挖掘等功能。時序數(shù)據(jù)庫：時序數(shù)據(jù)庫專門用于存儲和分析由傳感器、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的時序數(shù)據(jù)。這對于智能制造環(huán)境中的實(shí)時數(shù)據(jù)存儲和分析非常重要。分布式文件系統(tǒng)：分布式文件系統(tǒng)可以用于存儲原始的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和大型文件，如3D模型和工藝圖紙。01數(shù)字化技術(shù)1數(shù)據(jù)采集、通信與存儲數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)清理(消除噪音或不一致數(shù)據(jù))數(shù)據(jù)集成(多種數(shù)據(jù)源可以組合在一起)數(shù)據(jù)選擇(從數(shù)據(jù)庫中提取與分析任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù))數(shù)據(jù)變換(數(shù)據(jù)變換或統(tǒng)一成適合挖掘的形式，如通過匯總或聚集操作)數(shù)據(jù)挖掘(基本步驟，使用智能方法提取數(shù)據(jù)模式)01數(shù)字化技術(shù)2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基本步驟模式評估(根據(jù)某種興趣度度量，識別提供知識的真正有用的模式)知識表示(使用可視化和知識表示技術(shù)，向用戶提供挖掘的知識)01數(shù)字化技術(shù)唯一屬性通常是一些id屬性，這些屬性并不能刻畫樣本自身的分布規(guī)律，所以簡單地刪除這些屬性即可。去除唯一屬性①特征二元化：特征二元化的過程是將數(shù)值型的屬性轉(zhuǎn)換為布爾值的屬性，設(shè)定一個閾值作為劃分屬性值為0和1的分隔點(diǎn)。②獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）:獨(dú)熱編碼采用N位狀態(tài)寄存器來對N個可能的取值進(jìn)行編碼，每個狀態(tài)都由獨(dú)立的寄存器來表示，并且在任意時刻只有其中一位有效。特征編碼缺失值處理的三種方法：直接使用含有缺失值的特征；刪除含有缺失值的特征（該方法在包含缺失值的屬性含有大量缺失值而僅僅包含極少量有效值時是有效的）；缺失值補(bǔ)全。處理缺失值數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是指將樣本的屬性縮放到某個指定的范圍。min-max標(biāo)準(zhǔn)化（歸一化）：新數(shù)據(jù)=（原數(shù)據(jù)-最小值）/（最大值-最小值）z-score標(biāo)準(zhǔn)化（規(guī)范化）：新數(shù)據(jù)=（原數(shù)據(jù)-均值）/標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、正則化010203042數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)預(yù)處理01數(shù)字化技術(shù)預(yù)測建?；谟糜诜诸惡突貧w建模的技術(shù)。表格數(shù)據(jù)集中的一個字段被預(yù)先標(biāo)識為響應(yīng)變量或類變量。這些算法為該變量生成一個模型，作為數(shù)據(jù)集中其他字段的函數(shù)，這些字段被預(yù)先識別為特征或解釋變量。如果響應(yīng)變量是離散值的，則采用分類建模；如果響應(yīng)變量是連續(xù)值的，則使用回歸建模。預(yù)測建模（分類或監(jiān)督學(xué)習(xí)）聚類是另一類主要的數(shù)據(jù)挖掘算法。使用前面描述的相同表格數(shù)據(jù)模型，這些算法試圖自動將數(shù)據(jù)空間劃分為一組區(qū)域或簇，表中的每個示例都被確定地或概率地分配給這些區(qū)域或簇。這些算法使用的搜索過程的目標(biāo)是以某種最佳方式識別數(shù)據(jù)中的所有相似示例集。聚類（分割或無監(jiān)督學(xué)習(xí)）這里的目標(biāo)是從表格數(shù)據(jù)模型中提取數(shù)據(jù)中存在的變量實(shí)例化的所有組合，這些組合具有某種預(yù)定義的規(guī)則性。通常，要提取的基本模式是一種關(guān)聯(lián)：兩個集合的元組，在兩個集合之間具有單向因果含義A->B.這個元組附有兩個統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，置信度和支持度。置信度測量指當(dāng)A存在時B在數(shù)據(jù)中存在的次數(shù)的分?jǐn)?shù)。支持度量拽A作為總數(shù)據(jù)的一部分存在的次數(shù)。頻繁模式提取2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘算法01數(shù)字化技術(shù)數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器:根據(jù)用戶的數(shù)據(jù)挖掘請求，數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器負(fù)責(zé)提取相關(guān)數(shù)據(jù)。知識庫:這是領(lǐng)域知識，用于指導(dǎo)搜索，或評估結(jié)果模式的興趣度。這種知識可能包括概念分層，用于將屬性或?qū)傩灾到M織成不同的抽象層。用戶確信方面的知識也可以包含在內(nèi)。數(shù)據(jù)挖掘引擎:這是數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)基本的部分，由一組功能模塊組成，用于特征、關(guān)聯(lián)、分類、聚類分析、演變和偏差分析。模式評估模塊:通常，該部分使用興趣度度量，并與挖掘模塊交互，以便將搜索聚焦在有趣的模式上。圖形用戶界面:該模塊在用戶和挖掘系統(tǒng)之間通訊，允許用戶與系統(tǒng)交互，指定數(shù)據(jù)挖掘查詢或任務(wù)，提供信息、幫助搜索聚焦，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的中間結(jié)果進(jìn)行探索式數(shù)據(jù)挖掘。此外，該成分還允許用戶瀏覽數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫模式或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，評估挖掘的模式，以不同的形式對模式可視化。01數(shù)字化技術(shù)2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)01數(shù)字化技術(shù)01數(shù)字化技術(shù)2傳感器技術(shù)被動傳感器01數(shù)字化技術(shù)傳感器可以主動或被動操作。當(dāng)主動操作時，需要特定的物理刺激來使傳感器工作。在被動的情況下，物理刺激已經(jīng)存在，不必提供。例如，紅外設(shè)備是被動的，因?yàn)榇碳ひ呀?jīng)從與身體溫度相關(guān)的紅外輻射中產(chǎn)生。由于溫度直接影響材料性能和產(chǎn)品質(zhì)量，因此它是工業(yè)工廠中需要測量和控制的關(guān)鍵參數(shù)之一。溫度傳感器壓力傳感器能夠捕捉壓力變化并將其轉(zhuǎn)換為電信號，電信號的大小與施加壓力相關(guān)，可以用于識別氣體或液體壓力。壓力傳感器這類傳感器配備有位置跟蹤能力，有助于確定設(shè)施內(nèi)在制品、工具和其他生產(chǎn)相關(guān)物品的精確位置。位置傳感器力傳感器被指定用于將施加的力（例如拉伸力、壓縮力等），通過電子信號來反應(yīng)力的大小。然后，這些信號被發(fā)送到指示器、控制器或計(jì)算機(jī)，通知操作員有關(guān)過程，或作為輸入，幫助實(shí)現(xiàn)對機(jī)器和過程的控制。力傳感器這些傳感器具有感測管道或?qū)Ч軆?nèi)的氣體、液體或固體的運(yùn)動的能力。這些傳感器在加工工業(yè)中有廣泛的用途。流量傳感器01數(shù)字化技術(shù)2傳感器技術(shù)智慧傳感器01數(shù)字化技術(shù)

隨著計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)過程中的集成，普通傳感器已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄軅鞲衅?，使它們能夠利用收集的?shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算。

智能傳感器除了功能增強(qiáng)外，還變得非常小巧和靈活。智能傳感器配備了信號調(diào)理、嵌入式算法和數(shù)字接口，已成為具有檢測和自我意識能力的設(shè)備。這些傳感器被構(gòu)建為物聯(lián)網(wǎng)組件，將實(shí)時信息轉(zhuǎn)換為可以傳輸?shù)骄W(wǎng)關(guān)的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。

這些能力使智能傳感器能夠預(yù)測和監(jiān)控真實(shí)的時間場景，并在瞬間采取糾正措施。復(fù)雜的多層操作，如收集原始數(shù)據(jù)，調(diào)整靈敏度，過濾，運(yùn)動檢測，分析和通信是智能傳感器的主要功能。02網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)物聯(lián)網(wǎng)新一代通訊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)網(wǎng)絡(luò)安全在全球第四次工業(yè)革命背景下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為推動人機(jī)物協(xié)同和智能制造的關(guān)鍵因素。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)要求網(wǎng)絡(luò)不僅要與企業(yè)IT網(wǎng)絡(luò)無縫集成，還要在惡劣環(huán)境中保持高性能。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)了工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)流程的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享，實(shí)現(xiàn)了柔性生產(chǎn)，提升了生產(chǎn)效率，但同時也帶來了網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)大和復(fù)雜度增加的挑戰(zhàn)，以及相關(guān)的成本上升和節(jié)能減排的要求。工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展經(jīng)歷了從早期的專用工業(yè)網(wǎng)絡(luò)到以太網(wǎng)和無線技術(shù)的集成過程。專用工業(yè)網(wǎng)絡(luò)減少了自動化系統(tǒng)中的通信鴻溝，而有線網(wǎng)絡(luò)提供了確定性操作的優(yōu)勢。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，以太網(wǎng)方法如Powerlink、PROFINET、EtherCAT等被開發(fā)出來，以滿足低延遲需求。無線網(wǎng)絡(luò)的集成，特別是IEEE802協(xié)議系列的采用，為機(jī)器和設(shè)備的無線連接提供了靈活性。TCP/IP作為網(wǎng)絡(luò)通信的基礎(chǔ)協(xié)議，支持了制造過程中各個單元的有效信息交換。OPCUA作為專為工業(yè)自動化設(shè)計(jì)的通信協(xié)議，提供了數(shù)據(jù)訪問的標(biāo)準(zhǔn)化和高級功能，適合復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境。通信方式從有線到無線的轉(zhuǎn)變，以太網(wǎng)技術(shù)提供了穩(wěn)定且高速的數(shù)據(jù)傳輸，而Wi-Fi、藍(lán)牙、ZigBee等無線技術(shù)提供了更高的通信靈活性，減少了布線的復(fù)雜性和成本。然而，有線和無線通信技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨挑戰(zhàn)，包括干擾問題、布線成本和復(fù)雜性、以及兼容性問題。工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)分為信息網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)兩層，信息網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)共享和傳輸，控制網(wǎng)絡(luò)與信息網(wǎng)絡(luò)緊密集成，同時保持獨(dú)立性和完整性。信息網(wǎng)絡(luò)通常由流行的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建，而控制網(wǎng)絡(luò)則主要基于現(xiàn)場總線構(gòu)建。目前，工業(yè)通信仍然是現(xiàn)場總線、以太網(wǎng)和無線解決方案的混合體，面臨著復(fù)雜性、升級困難等問題。新興的網(wǎng)絡(luò)方法如物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)（CPS）有望在未來工業(yè)自動化中發(fā)揮重要作用。CPS的理念是創(chuàng)建一個工業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，允許機(jī)器和系統(tǒng)之間更全面、更細(xì)粒度的互連。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的參考體系結(jié)構(gòu)，如RAMI4.0和IIRA，為工業(yè)4.0提供了框架。0202網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)1工業(yè)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)概述背景發(fā)展歷程通信協(xié)議通信方式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀與未來0202網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)1工業(yè)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)3.0要求：實(shí)現(xiàn)人、機(jī)、料、法、環(huán)、測的全面無死角網(wǎng)絡(luò)覆蓋和連接，構(gòu)建開放架構(gòu)體系。安全：增強(qiáng)主動防御、智能感知、協(xié)同處理能力，確保網(wǎng)絡(luò)設(shè)施和數(shù)據(jù)的安全可信。泛在互聯(lián)追求：在保證效率的同時，提升節(jié)能水平。技術(shù)：采用新型轉(zhuǎn)發(fā)技術(shù)和管控技術(shù)，提高網(wǎng)絡(luò)適配支撐能力，降低能耗，實(shí)現(xiàn)設(shè)備級、網(wǎng)絡(luò)級、系統(tǒng)級的高能效。高效低碳需求：實(shí)現(xiàn)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)全生命周期的智能化，降低人工輔助，實(shí)現(xiàn)無人化的“建、運(yùn)、管、維”。簡化：服務(wù)接口極簡化，降低工業(yè)網(wǎng)絡(luò)管理、運(yùn)營、維護(hù)的難度和技術(shù)門檻。智能極簡訴求：提供更好的承載能力和確定的服務(wù)性能。技術(shù)：實(shí)現(xiàn)端到端融合承載，按需提供確定性網(wǎng)絡(luò)保障。性能指標(biāo)：不同層級的網(wǎng)絡(luò)傳輸時延要求，如亞毫秒級、微秒級、毫秒級，以及TB級別的傳輸帶寬和百萬級以上的接入規(guī)模。確定承載時代背景：第四次工業(yè)革命時期，面向2030年及未來。特點(diǎn)：以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用為驅(qū)動，支撐人、機(jī)、平臺協(xié)同創(chuàng)新應(yīng)用，技術(shù)高融合、部署高靈活、服務(wù)可度量、接口可編程。目標(biāo)：泛在互聯(lián)、確定承載、智能極簡、高效低碳。0202網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)1工業(yè)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)3.0工業(yè)網(wǎng)絡(luò)3.0的功能架構(gòu)應(yīng)用層負(fù)責(zé)識別上層業(yè)務(wù)提出的需求并將其轉(zhuǎn)換為工業(yè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的各種服務(wù)指標(biāo)。編排層包含上下兩個部分，行業(yè)應(yīng)用平臺根據(jù)應(yīng)用層所理解的具體需求，對復(fù)雜任務(wù)進(jìn)行拆解并為不同業(yè)務(wù)建立特有的流量模型，同時根據(jù)服務(wù)指標(biāo)監(jiān)控業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量；共性能力平臺則將工業(yè)控制能力以及計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)資源融合為統(tǒng)一視圖，并基于流量模型對其進(jìn)行智能編排，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建?？刂茖痈兄?dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)并跨域管理網(wǎng)絡(luò)資源，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)編排結(jié)果對網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進(jìn)行管理配置，從而為上層業(yè)務(wù)提供資源保障。網(wǎng)絡(luò)層提供了工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)功能，其中，網(wǎng)絡(luò)OS配合控制層的指令調(diào)整和監(jiān)控設(shè)備配置，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)遙測與資源預(yù)留等功能；硬件設(shè)備則從硬件層次上保障了網(wǎng)絡(luò)的確定性轉(zhuǎn)發(fā)與實(shí)時模態(tài)轉(zhuǎn)換，并將工業(yè)控制能力集成進(jìn)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中。0202網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)2物聯(lián)網(wǎng)智能制造系統(tǒng)的挑戰(zhàn)設(shè)備多樣性：制造企業(yè)使用的設(shè)備來自不同國家和公司，技術(shù)不斷更新，包括數(shù)控機(jī)床、機(jī)器人、AGV小車、PLC等。通信協(xié)議異構(gòu)性：由于不同廠家在不同時期推出了針對不同應(yīng)用場景的通信協(xié)議，導(dǎo)致設(shè)備間通信困難。物聯(lián)網(wǎng)的作用連接與協(xié)調(diào)：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)旨在將各種物理設(shè)備連接起來，實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)工作，是智能制造系統(tǒng)的核心。數(shù)據(jù)交換：物聯(lián)網(wǎng)涉及大量數(shù)據(jù)的快速交換，通過傳感器等設(shè)備實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)集成：物聯(lián)網(wǎng)能夠與其他智能制造子系統(tǒng)（如MES、MDC、DCM、ERP）無縫對接，實(shí)現(xiàn)整體優(yōu)化。工業(yè)4.0與傳感器技術(shù)工業(yè)4.0的目標(biāo)：實(shí)現(xiàn)高度數(shù)字化制造，減少人為干預(yù)，優(yōu)化信息流。傳感器的角色：傳感器技術(shù)是工業(yè)4.0的關(guān)鍵，通過收集和分析信息，實(shí)現(xiàn)智能化決策和學(xué)習(xí)。物聯(lián)網(wǎng)平臺的特性云基礎(chǔ)：基于云的物聯(lián)網(wǎng)平臺能夠連接真實(shí)世界與虛擬世界，提高設(shè)備管理的連接性和靈活性。協(xié)議兼容性：物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)需要支持多種無線協(xié)議，并能適應(yīng)新傳感器的接入。物理靈活性：包括可穿戴設(shè)備、便攜設(shè)備和電池技術(shù)等，以滿足不同場景的需求。0202網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)2物聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)感知層是物理層，具有用于感測和收集環(huán)境信息的傳感器。它感應(yīng)一些物理參數(shù)或識別環(huán)境中的其他智能對象。網(wǎng)絡(luò)層負(fù)責(zé)連接到其他智能事物、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和服務(wù)器。它的功能還用于傳輸和處理傳感器數(shù)據(jù)。應(yīng)用層負(fù)責(zé)向用戶提供特定于應(yīng)用的服務(wù)。它定義了可以部署物聯(lián)網(wǎng)的各種應(yīng)用程序。感知層和應(yīng)用層的作用與三層架構(gòu)相同。傳輸層通過無線、5G、LAN、藍(lán)牙、RFID和NFC等網(wǎng)絡(luò)將傳感器數(shù)據(jù)從感知層傳輸?shù)教幚韺?，反之亦然。處理層也稱為中間件層。它存儲、分析和處理來自傳輸層的大量數(shù)據(jù)。它可以管理并向較低層提供一組不同的服務(wù)。它采用了許多技術(shù)，如數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)處理模塊。業(yè)務(wù)層管理整個物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，包括應(yīng)用程序、業(yè)務(wù)和利潤模式以及用戶隱私。0202網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)3新一代通訊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)WiFi6Wi-Fi作為一種廣泛普及的技術(shù)，已經(jīng)成為數(shù)十億設(shè)備連接互聯(lián)網(wǎng)的主要方式，并逐漸替代有線接入。Wi-Fi的重要性為了滿足新業(yè)務(wù)應(yīng)用的需求，如視頻會議、無線VR、移動教學(xué)等，以及物聯(lián)網(wǎng)（IoT）帶來的大量終端接入，每一代802.11標(biāo)準(zhǔn)都在提高速率。技術(shù)進(jìn)步與需求增長現(xiàn)象隨著接入Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)的終端數(shù)量激增，尤其是智能家居設(shè)備的增多，網(wǎng)絡(luò)效率和容量成為問題，需要進(jìn)一步提升速度和接入能力。面臨的挑戰(zhàn)Wi-Fi6標(biāo)準(zhǔn)在2019年推出，引入了多項(xiàng)新技術(shù)，包括上行MU-MIMO、OFDMA頻分復(fù)用、1024-QAM高階編碼等，旨在優(yōu)化頻譜資源利用和多用戶接入，從而提高網(wǎng)絡(luò)容量和傳輸效率。解決方案0202網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)3新一代通訊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)WiFi6核心技術(shù)發(fā)布年份802.11標(biāo)準(zhǔn)頻段新命名2009802.11n2.4GHz或5GHzWi-Fi42013802.11acwave15GHzWi-Fi52015802.11acwave15GHz2019Wi-Fi62.4GHz或5GHzWi-Fi6

Wi-Fi6(Wi-Fi6)繼承了Wi-Fi5(802.11ac)的所有先進(jìn)MIMO特性，并新增了許多針對高密部署場景的新特性。以下是Wi-Fi6的核心新特性：OFDMA頻分復(fù)用技術(shù)DL/ULMU-MIMO技術(shù)更高階的調(diào)制技術(shù)(1024-QAM)空分復(fù)用技術(shù)（SR）&BSSColoring著色機(jī)制⑤ 擴(kuò)展覆蓋范圍(ER)高密度無線接入：Wi-Fi6設(shè)計(jì)初衷是為了支持高密度的無線接入點(diǎn)，滿足大量設(shè)備同時在線的需求。工業(yè)互聯(lián)場景：包括但不限于產(chǎn)品與產(chǎn)線的VR規(guī)劃設(shè)計(jì)、AR輔助裝配、車間高清視頻回傳、AGV無人倉管理、以及物聯(lián)網(wǎng)全連接工廠等。Wi-Fi6的核心目標(biāo)與應(yīng)用場景OFDMA技術(shù)：通過將頻譜資源細(xì)分，允許多個設(shè)備同時共享一個信道，提高了頻譜效率和網(wǎng)絡(luò)容量。ULMU-MIMO：上行多用戶MIMO技術(shù)，允許更多設(shè)備同時上傳數(shù)據(jù)，提升了網(wǎng)絡(luò)的整體吞吐量。1024-QAM：高階調(diào)制技術(shù)，相比Wi-Fi5的256-QAM，能提供更高的數(shù)據(jù)傳輸速率。Wi-Fi6的技術(shù)優(yōu)勢設(shè)備數(shù)量激增：隨著工業(yè)自動化和智能化的發(fā)展，接入Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備數(shù)量急劇增長，對網(wǎng)絡(luò)容量提出更高要求。數(shù)據(jù)流量壓力：不斷增長的規(guī)?；恼Z音和視頻流量，尤其是對帶寬和時延敏感的應(yīng)用，如機(jī)器視覺質(zhì)檢、4K視頻流、實(shí)時語音通信、VR流媒體等，對網(wǎng)絡(luò)性能構(gòu)成挑戰(zhàn)。面臨的挑戰(zhàn)性能瓶頸：Wi-Fi5在面對高密度接入時，其吞吐量性能達(dá)到極限，難以滿足日益增長的行業(yè)需求?？煽啃蕴嵘篧i-Fi6通過上述技術(shù)手段，不僅支持更多設(shè)備接入，還能夠在高密度環(huán)境中保持穩(wěn)定的每用戶帶寬，更適合工業(yè)制造環(huán)境。與Wi-Fi5的對比0102030402網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)3新一代通訊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)WiFi60202網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)3新一代通訊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)5G定義:第五代移動網(wǎng)絡(luò)，旨在提高數(shù)據(jù)傳輸效率。技術(shù)進(jìn)步:從2G的語音傳輸?shù)?G的數(shù)據(jù)加語音，4G實(shí)現(xiàn)寬帶互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，而5G則極大增強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的互聯(lián)性和智能化。5G概述智能傳感器與環(huán)境交互:通過更快的通信和更大的容量，5G顯著擴(kuò)大了物聯(lián)網(wǎng)的覆蓋范圍和規(guī)模。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接:支持?jǐn)?shù)十億個智能設(shè)備的大規(guī)?；ヂ?lián)，促進(jìn)了物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的增加，如自動化工業(yè)、智能家居等。5G在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用5G-IoT架構(gòu)、5G使能無線連接、5G云計(jì)算、5G設(shè)備到設(shè)備通信、5G-IoT應(yīng)用等5G技術(shù)的關(guān)鍵使能技術(shù)0202網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)3新一代通訊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)5G技術(shù)改變新的空中接口標(biāo)準(zhǔn)。空中接口將使用一種稱為正交頻分復(fù)用（OFDM）的新標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)在多個載波頻率上對數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼。OFDM將允許5G無線電以更低的延遲運(yùn)行，并通過低頻和高頻工作提供更大的靈活性。對場地位置和尺寸的更改。5G標(biāo)準(zhǔn)要求低于1毫秒的延遲和每秒20千兆比特的傳輸速度。為了實(shí)現(xiàn)這些標(biāo)準(zhǔn)，運(yùn)營商將把5G站點(diǎn)定位在離用戶更近的地方，同時縮小其規(guī)模。軟件定義的移動核心網(wǎng)絡(luò)。通過用自動化取代通信基礎(chǔ)設(shè)施的手動配置、控制和服務(wù)，軟件定義的網(wǎng)絡(luò)有望提高成本節(jié)約和靈活性。增強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)處理器。5G環(huán)境中數(shù)據(jù)流量的復(fù)雜性和性能要求需要高性能的網(wǎng)絡(luò)處理器，尤其是轉(zhuǎn)發(fā)功能和相關(guān)服務(wù)。新的安全方案。隨著5G的發(fā)展，需要考慮更多的網(wǎng)絡(luò)元素和端點(diǎn)，以及更多的站點(diǎn)，因此安全性的攻擊范圍變得更廣。因此，需要新型的網(wǎng)絡(luò)安全方案。0202網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)3新一代通訊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)6G預(yù)計(jì)商用時間:2030年關(guān)鍵技術(shù):太赫茲通信、光通信、人工智能信號處理新的通信范式:非地面網(wǎng)絡(luò)（衛(wèi)星、無人機(jī)）、全頻譜探索、大數(shù)據(jù)與AI的集成、加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全6G技術(shù)的未來展望全球覆蓋:地面與非地面網(wǎng)絡(luò)的綜合數(shù)據(jù)速率和連接密度的提升新的智能應(yīng)用和服務(wù)需求的滿足網(wǎng)絡(luò)安全的加強(qiáng)6G的愿景

意義與策略

意義與策略01網(wǎng)絡(luò)安全的重要性保護(hù)企業(yè)資產(chǎn)和商業(yè)秘密確保制造系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和企業(yè)聲譽(yù)04主動防御措施部署入侵檢測系統(tǒng)（IDS）部署入侵防御系統(tǒng)（IPS）實(shí)時監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，快速響應(yīng)潛在威脅02數(shù)據(jù)安全核心資產(chǎn)：數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)加密：傳輸和存儲過程中的數(shù)據(jù)保護(hù)強(qiáng)化加密技術(shù)，防止數(shù)據(jù)泄露和篡改05員工安全培訓(xùn)提升安全意識和操作技能教育識別釣魚郵件、使用強(qiáng)密碼、安全訪問數(shù)據(jù)03訪問控制身份驗(yàn)證：雙因素認(rèn)證、生物識別技術(shù)權(quán)限管理：確保只有授權(quán)用戶和設(shè)備訪問網(wǎng)絡(luò)資源06持續(xù)的安全更新關(guān)注網(wǎng)絡(luò)安全最新動態(tài)適時更新和升級安全策略和工具02網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)4網(wǎng)絡(luò)安全03智能化技術(shù)人工智能技術(shù)數(shù)字孿生云計(jì)算邊緣計(jì)算01人工智能技術(shù)-人工智能致力于使計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣感知世界、理解信息、進(jìn)行學(xué)習(xí)和決策。-研究領(lǐng)域涵蓋：視覺、語音、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等模擬人類的智能行為-使計(jì)算機(jī)能夠解決各種復(fù)雜問題:-圖像識別、語音識別、自然語言處理、自動駕駛、醫(yī)療診斷等。-深度學(xué)習(xí)這類技術(shù)可使計(jì)算機(jī)從大量數(shù)據(jù)中提取有用的信息從而實(shí)現(xiàn)更高效的問題解決方法.人工智能可以解決的問題-強(qiáng)調(diào)計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并根據(jù)學(xué)習(xí)的結(jié)果不斷優(yōu)化自己的性能.-多個研究分支：如監(jiān)督學(xué)忌、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等.。學(xué)習(xí)能力-理想的人工智能系統(tǒng)應(yīng)該能夠獨(dú)立地進(jìn)行學(xué)習(xí)、決策和行動-子領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、專家系統(tǒng)、智能控制-子領(lǐng)域有不同的研究方法和技術(shù)，共同構(gòu)成了人工智能的多樣性自主性與多樣0102030403智能化技術(shù)1人工智能-關(guān)鍵概念03智能化技術(shù)六個技術(shù)領(lǐng)域：知識提?。簭姆墙Y(jié)構(gòu)化文檔中提取知識；計(jì)算機(jī)視覺：基于深度學(xué)習(xí)將圖像轉(zhuǎn)換為對象和活動；異常檢測：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式；會話輔助：設(shè)計(jì)基于自然語言的交互系統(tǒng)；決策：優(yōu)化復(fù)雜問題的解決方案；可用于制造系統(tǒng)中的生產(chǎn)監(jiān)控、優(yōu)化和控制。在工業(yè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)已被探索用于工業(yè)4.0的先進(jìn)制造過程機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù)之一，它幫助計(jì)算機(jī)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行建模。其目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠通過數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)和改善性能，并準(zhǔn)確地預(yù)測未來事件。性能是指模型對新數(shù)據(jù)的處理能力，如分類和預(yù)測性能等。系統(tǒng)對應(yīng)于數(shù)據(jù)模型，如決策樹、支持向量機(jī)等。經(jīng)驗(yàn)對應(yīng)于歷史數(shù)據(jù)，如互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等。機(jī)器學(xué)習(xí)的根本任務(wù)是數(shù)據(jù)的智能分析與建模03智能化技術(shù)1人工智能

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人工智能的核心技術(shù)之一-智能工廠利用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)收集來自各個流程的數(shù)據(jù)。-應(yīng)用：決策支持、產(chǎn)線調(diào)度、故障預(yù)測、能耗估計(jì)、質(zhì)量評估、缺陷檢測等。-解決問題：傳統(tǒng)模型無法理解復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系，機(jī)器學(xué)習(xí)能有效解決。03智能化技術(shù)1機(jī)器學(xué)習(xí)

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在智能工廠中的應(yīng)用03智能化技術(shù)1機(jī)器學(xué)習(xí)

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框架與應(yīng)用-ISO/IEC23053《運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)框架》細(xì)化了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)框架。-分類：監(jiān)督學(xué)習(xí)（分類）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（聚類）。-常見技術(shù)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、決策樹、k-means等。-應(yīng)用拓展：遷移學(xué)習(xí)，修改預(yù)訓(xùn)練模型執(zhí)行不同任務(wù)。經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有：支持向量機(jī)條件隨機(jī)場Boosting算法用一個或多個機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)的人工智能應(yīng)用程序可以使用專有的定制設(shè)計(jì)，也可以遵循特定領(lǐng)域的設(shè)計(jì)模式。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備技術(shù)的選擇都是根據(jù)應(yīng)用任務(wù)量身定制的。經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有支持向量機(jī)、條件隨機(jī)場、Boosting算法等。03智能化技術(shù)1機(jī)器學(xué)習(xí)

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經(jīng)典算法SVM通過構(gòu)建一個最大間隔的超平面，使得數(shù)據(jù)點(diǎn)離超平面的距離最大化，從而實(shí)現(xiàn)分類或回歸任務(wù)。SVM的應(yīng)用發(fā)展-初期主要應(yīng)用于二分類問題-擴(kuò)展至多分類和回歸問題-核函數(shù)引入處理復(fù)雜的非線性問題SVM的優(yōu)勢-優(yōu)秀的特征選擇能力-較高的準(zhǔn)確性-能處理高維稀疏的文本特征SVM在文本處理中的應(yīng)用-文本分類-情感分析-命名實(shí)體識別SVM在圖像處理中的應(yīng)用-圖像分類-目標(biāo)檢測-人臉識別03智能化技術(shù)1機(jī)器學(xué)習(xí)算法-支持向量機(jī)CRF是一種用于序列標(biāo)注和結(jié)構(gòu)化預(yù)測的概率圖型，它能夠?qū)?biāo)記序列的依賴關(guān)系進(jìn)行建模，它可以考慮上下文信息，并通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的相關(guān)特征來預(yù)測給定輸入序列的標(biāo)記。其最早由拉弗蒂等人提出。CRF的缺點(diǎn)-收斂速度慢-訓(xùn)練時間長-模型復(fù)雜度高CRF的優(yōu)點(diǎn)-自然地將上下文標(biāo)記間的聯(lián)系納入模型-靈活地設(shè)計(jì)特征-自然語言處理領(lǐng)域最常用且表現(xiàn)最好的模型之一實(shí)際應(yīng)用中，CRF主要用于序列標(biāo)注問題，如命名實(shí)體識別、詞性標(biāo)注、句法分析等，相比于其他統(tǒng)計(jì)模型，它能夠更好地利用上下文信息，提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性。03智能化技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法-條件隨機(jī)場1Boosting的起源羅伯特·夏柏爾于1990年提出最初的Boosting算法AdaBoost的提出羅伯特·夏柏爾和約夫·弗洛恩德于1996年提出改進(jìn)算法AdaBoost通過調(diào)整每個樣本的權(quán)重來增強(qiáng)弱分類器的表現(xiàn)，僅需10行代碼但非常有效GBM的提出杰羅姆·弗里德曼于1999年提出GBM算法，一種梯度提升算法，通過最小化損失函數(shù)的負(fù)梯度來訓(xùn)練新的分類器Boosting算法的基礎(chǔ)GBM與AdaBoost均為現(xiàn)代Boosting算法的基礎(chǔ)共同優(yōu)化預(yù)測結(jié)果Boosting是一種集成學(xué)習(xí)方法，其目標(biāo)是通過組合多個弱學(xué)習(xí)器來構(gòu)建一個強(qiáng)大的學(xué)習(xí)器03智能化技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法-Boosting算法1感知層-計(jì)算機(jī)的視覺、聽覺、觸覺等感知能力-在語音識別、圖像識別等方面取得重要突破-機(jī)器在感知智能方面接近人類認(rèn)知層-機(jī)器能夠理解世界和具有思考的能力-需要建立豐富的知識庫-知識圖譜是機(jī)器認(rèn)知能力的基礎(chǔ)人工智能的兩個層次：03智能化技術(shù)知識圖譜2-對各類應(yīng)用進(jìn)行智能化升級-構(gòu)建龐大的“知識”網(wǎng)絡(luò)-包含大量實(shí)體、屬性及關(guān)系-提供快速便捷的知識檢索與推理方式-推動信息檢索、智能問答等智能應(yīng)用知識圖譜將人與知識智能地連接起來，能夠?qū)Ω黝悜?yīng)用進(jìn)行智能化升級，為用戶帶來更智能的應(yīng)用體驗(yàn)。知識圖譜是一個宏大的數(shù)據(jù)模型，可以構(gòu)建龐大的“知識”網(wǎng)絡(luò)，包含客觀世界存在的大量實(shí)體、屬性以及關(guān)系，為人們提供一種快速便捷進(jìn)行知識檢索與推理的方式。近些年蓬勃發(fā)展的人工智能本質(zhì)上是一次知識革命，其核心在于通過數(shù)據(jù)觀察與感知世界，實(shí)現(xiàn)分類預(yù)測、自動化等智能化服務(wù)。知識圖譜作為人類知識描述的重要載體，推動著信息檢索、智能問答等眾多智能應(yīng)用。03智能化技術(shù)知識圖譜2知識圖譜實(shí)現(xiàn)人類知識的描述及推理計(jì)算是由弱人工智能到強(qiáng)人工智能的必然趨勢盡管人工智能依靠機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)取得了快速進(jìn)展，但嚴(yán)重依賴于人類的監(jiān)督以及大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，屬于弱人工智能智能范疇，離強(qiáng)人工智能仍然具有較大差距，而強(qiáng)人工智能的實(shí)現(xiàn)需要機(jī)器掌握大量的常識性知識，同時以人的思維模式和知識結(jié)構(gòu)來進(jìn)行語言理解、視覺場景解析和決策分析。知識圖譜技術(shù)將信息中的知識或者數(shù)據(jù)加以關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)人類知識的描述及推理計(jì)算，并最終實(shí)現(xiàn)像人類一樣對事物進(jìn)行理解與解釋。知識圖譜技術(shù)是由弱人工智能發(fā)展到強(qiáng)人工智能過程中的必然趨勢，對于實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能有著重要的意義。弱人工智能依賴于監(jiān)督和大量標(biāo)注數(shù)據(jù)強(qiáng)人工智能強(qiáng)人工智能需要大量常識性知識以人類思維模式和知識結(jié)構(gòu)進(jìn)行理解和分析03智能化技術(shù)知識圖譜與強(qiáng)人工智能2邏輯結(jié)構(gòu)

-模式層:存儲提煉知識，本體庫管理

-數(shù)據(jù)層:由事實(shí)組成，存儲在圖數(shù)據(jù)庫中技術(shù)架構(gòu)

-知識獲取、知識表示、知識存儲

-知識建模、知識融合、知識理解、知識運(yùn)維知識圖譜組成

-實(shí)體和實(shí)體關(guān)系的知識庫

-節(jié)點(diǎn)代表實(shí)體或概念，邊代表語義關(guān)系知識圖譜技術(shù)架構(gòu)03智能化技術(shù)知識圖譜-技術(shù)架構(gòu)203智能化技術(shù)知識圖譜-知識獲取2知識圖譜中的知識來源于結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的信息資源知識抽取技術(shù)：-提取計(jì)算機(jī)可理解和計(jì)算的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)-進(jìn)行知識提取，形成結(jié)構(gòu)化的知識并存入知識圖譜主要抽取問題：-實(shí)體抽取、關(guān)系抽取、屬性抽取和事件抽取知識圖譜中的知識來源于結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的信息資源。通過知識抽取技術(shù)從這些不同結(jié)構(gòu)和類型的數(shù)據(jù)中提取出計(jì)算機(jī)可理解和計(jì)算的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以供進(jìn)一步的分析和利用。知識獲取即是從不同來源、不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)中進(jìn)行知識提取，形成結(jié)構(gòu)化的知識并存入到知識圖譜中。當(dāng)前，知識獲取主要針對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行，需要解決的抽取問題包括：實(shí)體抽取、關(guān)系抽取、屬性抽取和事件抽取。知識獲取的方式可分為兩大類：直接和間接-領(lǐng)域?qū)＜姨峁?shù)據(jù)和資料-應(yīng)用統(tǒng)計(jì)歸納、因果推理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)-提取所需知識直接方式-領(lǐng)域?qū)＜艺碇R-知識工程師分析、抽象及簡化-編碼成計(jì)算機(jī)可理解的形式-輸入到專家系統(tǒng)的知識庫間接方式知識獲取的方式03智能化技術(shù)知識圖譜-知識獲取-實(shí)體抽取2自動識別文本語料中的實(shí)體

實(shí)體抽取指從文本語料中自動識別出實(shí)體。實(shí)體抽取方法可以分為：基于規(guī)則與詞典的方法、基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。

基于規(guī)則與詞典的方法：該方法適用于具有明顯命名特征的實(shí)體，在構(gòu)建領(lǐng)域知識圖譜過程中需要依賴領(lǐng)域?qū)＜揖帉懙囊?guī)則模板，雖然抽取出來的實(shí)體準(zhǔn)確率較高，但規(guī)則覆蓋范圍有限，很難適應(yīng)當(dāng)今數(shù)據(jù)變化快、數(shù)據(jù)量大的發(fā)展趨勢。

基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行實(shí)體抽取需要足夠數(shù)量的數(shù)據(jù)對機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模較小時，這些方法的有效性會受到影響。Text.適用于具有明顯命名特征的實(shí)體依賴領(lǐng)域?qū)＜揖帉懸?guī)則模板準(zhǔn)確率高，但覆蓋范圍有限Presentations.基于規(guī)則與詞典的方法

需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模小時，方法有效性受影響基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法E方法分類：-基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)-有監(jiān)督、半監(jiān)督和無監(jiān)督關(guān)系抽取-基于深度學(xué)習(xí)

-有監(jiān)督和遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取

關(guān)系抽取提取實(shí)體間或?qū)嶓w與屬性值間的關(guān)系

屬性抽取屬于關(guān)系抽取的一部分，描述實(shí)體與屬性值之間的關(guān)系關(guān)系抽取和屬性抽取是自然語言處理中重要的任務(wù)之一。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法在不同情境下都有應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。03智能化技術(shù)知識圖譜-知識獲取-關(guān)系抽取&屬性抽取203智能化技術(shù)知識圖譜-知識獲取-事件抽取2事件抽取-從自然語言文本中抽取并結(jié)構(gòu)化事件知識-包括事件發(fā)現(xiàn)與分類、識別觸發(fā)詞、事件要素抽取-識別文本中的時間、地域、參與角色等關(guān)鍵信息知識圖譜中的事件抽取是一個關(guān)鍵任務(wù)，它涉及到從自然語言文本中自動抽取并結(jié)構(gòu)化事件知識的過程。事件抽取是從無結(jié)構(gòu)文本中自動抽取結(jié)構(gòu)化事件知識的過程。這包括事件發(fā)現(xiàn)與分類，識別觸發(fā)詞，對事件類型進(jìn)行分類，以及事件要素抽取，即識別并分類事件中的各個要素。這有助于我們更好地理解文本內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)文本中的潛在事件，以及挖掘事件之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

相較于實(shí)體抽取和關(guān)系抽取，事件抽取的難度更大。這是因?yàn)槭录槿∫蕾噷?shí)體抽取和關(guān)系抽取，而且目前對事件還沒有統(tǒng)一的定義，在不同領(lǐng)域針對不同應(yīng)用不同人對事件有不同的描述。此外，事件抽取還需要準(zhǔn)確辨識文本中的關(guān)鍵信息，包括時間、地域、參與角色等，以及識別引發(fā)事件發(fā)生的觸發(fā)詞。03智能化技術(shù)知識圖譜-知識表示2知識是人類總結(jié)的客觀事實(shí)、概念、定理和公理的集合分類方式-常識性知識-領(lǐng)域性知識知識表示的重要性-將現(xiàn)實(shí)世界中的知識轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可處理的內(nèi)容-描述知識的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-人工智能構(gòu)建的關(guān)鍵-機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)基于數(shù)理邏輯的知識表示以符號邏輯為基礎(chǔ)的表示方法易于表達(dá)顯性、離散的知識存在的問題：-計(jì)算效率低-數(shù)據(jù)稀疏性問題03智能化技術(shù)知識圖譜-知識表示2-嵌入低維向量空間-語義計(jì)算-緩解數(shù)據(jù)稀疏性-構(gòu)建、推理、融合和應(yīng)用知識庫的重要方法基于向量空間學(xué)習(xí)的分布式知識表示TransE模型：-嵌入低維向量空間-參數(shù)訓(xùn)練規(guī)范模型-擴(kuò)展到大規(guī)模數(shù)據(jù)庫單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：-非線性操作連接實(shí)體向量-解決距離模型的問題-增加計(jì)算開銷03距離模型：-嵌入到連續(xù)向量空間-通過向量距離表示實(shí)體相關(guān)度-實(shí)體預(yù)測和信息檢索矩陣分解模型：-張量分解-預(yù)測實(shí)體間關(guān)系010204距離模型將知識庫中的實(shí)體和關(guān)系嵌入到連續(xù)向量空間中。在該空間中可以通過計(jì)算向量之間的距離來表示實(shí)體之間的相關(guān)度，距離越小說明兩個實(shí)體的語義相關(guān)度越高，存在某種語義關(guān)系。這種嵌入式的表示學(xué)習(xí)方法可用于實(shí)現(xiàn)實(shí)體預(yù)測和信息檢索。

矩陣分解模型通過張量分解來考慮二元關(guān)系數(shù)據(jù)的固有結(jié)構(gòu)，用于預(yù)測兩個實(shí)體之間的關(guān)系。該模型將知識庫中的三元組表示為一個張量。如果該三元組在知識圖譜中存在，則張量中對應(yīng)位置的元素置1，否則置0。

單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過一個標(biāo)準(zhǔn)的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用非線性操作隱式連接實(shí)體向量，用于解決距離模型無法精準(zhǔn)描述實(shí)體與關(guān)系的語義聯(lián)系的問題。雖然這是對距離模型的改進(jìn)，但單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性操作只提供兩個實(shí)體向量之間的弱相互作用，增加了計(jì)算開銷，并且引入了更高的計(jì)算復(fù)雜度。

TransE模型在低維向量空間中嵌入實(shí)體和多關(guān)系數(shù)據(jù)，利用較少量的參數(shù)訓(xùn)練一個規(guī)范模型并將其擴(kuò)展到大規(guī)模數(shù)據(jù)庫。對于每一個三元組按模型提出的時間順序，代表模型主要包括距離模型、矩陣分解模型、單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、TransE模型等。03智能化技術(shù)知識圖譜-知識表示的代表模型2存儲對象-基本屬性知識-關(guān)聯(lián)知識-事件知識-時序知識-資源類知識知識存儲是針對知識圖譜的知識表示形式設(shè)計(jì)底層存儲方式知識存儲-

針對知識表示設(shè)計(jì)底層存儲方式-

支持大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的管理和計(jì)算影響因素-知識查詢效率-知識計(jì)算效率-知識更新效率03智能化技術(shù)知識圖譜-知識存儲203智能化技術(shù)知識圖譜-知識融合2目標(biāo)：獲取隱含的或有價值的新知識，優(yōu)化知識結(jié)構(gòu)和內(nèi)涵方法：獲取、匹配、集成、挖掘分散、異構(gòu)資源上的知識結(jié)果：提供高質(zhì)量知識服務(wù)知識融合是知識組織與信息融合的交叉學(xué)科，它面向需求和創(chuàng)新，通過對眾多分散、異構(gòu)資源上知識的獲取、匹配、集成、挖掘等處理，獲取隱含的或有價值的新知識，同時優(yōu)化知識的結(jié)構(gòu)和內(nèi)涵，提供知識服務(wù)。知識融合可分為知識評估和知識擴(kuò)充03智能化技術(shù)知識圖譜-知識融合-評估方法2基于貝葉斯模型的方法

-計(jì)算知識為真的后驗(yàn)概率

-條件：知識獨(dú)立性，先驗(yàn)概率可預(yù)知上述4種知識評估方法都在一定程度上提高了知識的可靠性和置信度。然而，這些評估都適用于靜態(tài)知識。目前，對于具有動態(tài)演化性的知識，缺乏直接的評估方法。另外，由于缺乏對知識獲取渠道和獲取方式的建模，因此難以從不可靠的知識獲取方式中區(qū)分不可靠的數(shù)據(jù)源?；贒-S證據(jù)理論的方法

-融合信任函數(shù)，選擇最大支持度的假設(shè)

-問題：知識源沖突，時間復(fù)雜度大基于模糊集理論的方法-模糊積分進(jìn)行質(zhì)量評估-條件：需經(jīng)驗(yàn)設(shè)置模糊規(guī)則基于圖模型的方法

-利用先驗(yàn)知識為知識分配概率

-預(yù)測圖上邊的可能性03智能化技術(shù)知識圖譜-知識融合-擴(kuò)充方法2實(shí)體對齊

-判斷異構(gòu)數(shù)據(jù)中實(shí)體是否指向同一對象

-消除實(shí)體沖突和不一致性實(shí)體鏈接

-對齊后的實(shí)體與知識庫中的實(shí)體鏈接

-補(bǔ)充知識圖譜內(nèi)容關(guān)系對齊

-歸類和融合命名不同但含義相同的關(guān)系知識擴(kuò)充指將驗(yàn)證正確的知識擴(kuò)充到知識庫的方法，具體可以分為：實(shí)體對齊、實(shí)體鏈接和關(guān)系對齊。實(shí)體對齊指在異構(gòu)數(shù)據(jù)中判斷兩個實(shí)體是否指向同一對象，可以消除實(shí)體沖突、指向不明等不一致性問題。實(shí)體鏈接指將實(shí)體對齊后的實(shí)體與知識庫中的實(shí)體進(jìn)行鏈接，以補(bǔ)充知識圖譜的現(xiàn)有內(nèi)容。關(guān)系對齊指對兩個實(shí)體之間可能存在的命名不同但含義相同的關(guān)系進(jìn)行歸類和融合。知識建模

-建立數(shù)據(jù)模型，構(gòu)建本體概念、屬性和關(guān)系

-提高知識圖譜構(gòu)建效率，降低數(shù)據(jù)融合成本知識運(yùn)維-小步快走、快速迭代-保證質(zhì)量可控，逐步豐富衍化-覆蓋知識獲取至知識計(jì)算的生命周期知識計(jì)算-知識統(tǒng)計(jì)與圖挖掘：查詢、統(tǒng)計(jì)、圖挖掘-知識推理：基于符號和統(tǒng)計(jì)的推理算法03智能化技術(shù)知識建模、計(jì)算與運(yùn)維202數(shù)字孿生目標(biāo)實(shí)時構(gòu)建物理對象的數(shù)字化映射結(jié)果形成智能決策的優(yōu)化閉環(huán)

核心數(shù)據(jù)與模型的集成融合應(yīng)用模擬、驗(yàn)證、預(yù)測、控制物理實(shí)體全生命周期數(shù)字孿生是一種數(shù)字化理念和技術(shù)手段，以數(shù)據(jù)與模型的集成融合為基礎(chǔ)與核心03智能化技術(shù)數(shù)字孿生的概述3數(shù)字孿生技術(shù)最早在1969年被NASA應(yīng)用于阿波羅計(jì)劃中，用于構(gòu)建航天飛行器的孿生體，反映航天器在軌工作狀態(tài)，輔助緊急事件的處置

技術(shù)探索1969數(shù)字孿生概念正式被密歇根大學(xué)的Grieves教授提出，并強(qiáng)調(diào)全生命周期交互映射的特征概念提出2003自2010年開始，數(shù)字孿生技術(shù)在各行業(yè)呈現(xiàn)應(yīng)用價值應(yīng)用萌芽2010美國軍方：F35戰(zhàn)機(jī)數(shù)字伴飛通用電器：客機(jī)發(fā)動機(jī)實(shí)時監(jiān)控西門子、達(dá)索、ABB：工業(yè)裝備推廣行業(yè)滲透2010后03智能化技術(shù)數(shù)字孿生的發(fā)展歷程3虛實(shí)映射-數(shù)字空間構(gòu)建物理對象數(shù)字化表示-實(shí)現(xiàn)雙向映射、數(shù)據(jù)連接和狀態(tài)交互實(shí)時同步-基于實(shí)時傳感數(shù)據(jù)，動態(tài)反映物理對象狀態(tài)共生演進(jìn)-覆蓋設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)營到報廢的全生命周期閉環(huán)優(yōu)化-通過分析與仿真形成優(yōu)化指令，實(shí)現(xiàn)決策優(yōu)化數(shù)字孿生是一種“實(shí)踐先行、概念后成”的新興技術(shù)理念，與物聯(lián)網(wǎng)、模型構(gòu)建、仿真分析等成熟技術(shù)有非常強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性和延續(xù)性。數(shù)字孿生具有典型的跨技術(shù)領(lǐng)域、跨系統(tǒng)集成、跨行業(yè)融合的特點(diǎn)，涉及的技術(shù)范疇廣，自概念提出以來，技術(shù)邊界始終不夠清晰。數(shù)字孿生的理念四個典型技術(shù)特征03智能化技術(shù)數(shù)字孿生的技術(shù)特征3數(shù)字孿生技術(shù)通過構(gòu)建物理對象的數(shù)字化鏡像，實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、趨勢預(yù)測和綜合優(yōu)化需要IOT、建模、仿真等基礎(chǔ)支撐技術(shù)融合，搭建信息交互閉環(huán)完整的數(shù)字孿生系統(tǒng)應(yīng)包含四個實(shí)體層級：1.數(shù)據(jù)采集與控制實(shí)體2.核心實(shí)體3.用戶實(shí)體4.跨域?qū)嶓w數(shù)字孿生技術(shù)架構(gòu)03智能化技術(shù)數(shù)字孿生的技術(shù)架構(gòu)3數(shù)據(jù)采集與控制實(shí)體涵蓋感知、控制、標(biāo)識等技術(shù)負(fù)責(zé)孿生體與物理對象間數(shù)據(jù)的采集和控制指令的執(zhí)行核心實(shí)體依托通用支撐技術(shù)，實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)建與融合、數(shù)據(jù)集成、仿真分析、系統(tǒng)擴(kuò)展等功能生成孿生體并拓展應(yīng)用的主要載體用戶實(shí)體主要以可視化技術(shù)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)為主負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互跨域?qū)嶓w負(fù)責(zé)各實(shí)體層級之間的數(shù)據(jù)互通和安全保障一個完成的數(shù)字孿生系統(tǒng)應(yīng)包含以下四個實(shí)體層級：一是數(shù)據(jù)采集與控制實(shí)體，主要涵蓋感知、控制、標(biāo)識等技術(shù)，承擔(dān)孿生體與物理對象間上行感知數(shù)據(jù)的采集和下行控制指令的執(zhí)行。二是核心實(shí)體，依托通用支撐技術(shù)，實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)建與融合、數(shù)據(jù)集成、仿真分析、系統(tǒng)擴(kuò)展等功能，是生成孿生體并拓展應(yīng)用的主要載體。三是用戶實(shí)體，主要以可視化技術(shù)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)為主，承擔(dān)人機(jī)交互的職能。四是跨域?qū)嶓w，承擔(dān)各實(shí)體層級之間的數(shù)據(jù)互通和安全保障職能。03智能化技術(shù)數(shù)字孿生的技術(shù)架構(gòu)3感知是底層基礎(chǔ)獲取運(yùn)行環(huán)境和組成部件的狀態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)全要素、全業(yè)務(wù)、全流程精準(zhǔn)映射與實(shí)時交互需要精確可靠的物理測量技術(shù)和數(shù)據(jù)協(xié)同交互感知是數(shù)字孿生體系架構(gòu)中的底層基礎(chǔ)，為了建立全域全時段的物聯(lián)感知體系，并實(shí)現(xiàn)物理對象運(yùn)行態(tài)勢的多維度、多層次精準(zhǔn)監(jiān)測，感知技術(shù)不但需要更精確可靠的物理測量技術(shù)，還需考慮感知數(shù)據(jù)間的協(xié)同交互，明確物體在全域的空間位置及唯一標(biāo)識，并確保設(shè)備可信可控。03智能化技術(shù)數(shù)字孿生的基礎(chǔ)技術(shù)-感知3網(wǎng)絡(luò)是基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)現(xiàn)物理對象與數(shù)字孿生系統(tǒng)間的實(shí)時交互滿足超低時延、高可靠、精同步、高并發(fā)等需求需要靈活的網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)，實(shí)現(xiàn)極簡化和智慧化運(yùn)維網(wǎng)絡(luò)是數(shù)字孿生體系架構(gòu)的基礎(chǔ)設(shè)施，在數(shù)字孿生系統(tǒng)中，網(wǎng)絡(luò)可以對物理運(yùn)行環(huán)境和數(shù)字孿生組成部件自身信息交互進(jìn)行實(shí)時傳輸，是實(shí)現(xiàn)物理對象與其數(shù)字孿生系統(tǒng)間實(shí)時交互、相互影響的前提。03智能化技術(shù)數(shù)字孿生的基礎(chǔ)技術(shù)-網(wǎng)絡(luò)3將物理對象數(shù)字化和模型化表征實(shí)體對象的狀態(tài)，模擬其行為，分析未來發(fā)展趨勢涉及建模語言和模型開發(fā)工具主要建模語言：Modelica、AutomationML、UML、SysML、XML建模工具：CAD、FlexSim、Qfsm等數(shù)字孿生的建模是將物理世界的對象數(shù)字化和模型化的過程。通過建模將物理對象表達(dá)為計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)所能識別的數(shù)字模型，對物理世界或問題的理解進(jìn)行簡化和模型化。03智能化技術(shù)數(shù)字孿生的基礎(chǔ)技術(shù)-建模3在線數(shù)字仿真技術(shù)將確定性規(guī)律和完整機(jī)理的模型轉(zhuǎn)化為軟件模擬物理世界實(shí)現(xiàn)虛實(shí)共融和實(shí)時交互擴(kuò)展到產(chǎn)品的健康管理、遠(yuǎn)程診斷、智能維護(hù)、共享服務(wù)等應(yīng)用核心技術(shù)用于創(chuàng)建和運(yùn)行數(shù)字孿生，確保閉環(huán)優(yōu)化

數(shù)字孿生體系中的仿真作為一種在線數(shù)字仿真技術(shù)，將包含了確定性規(guī)律和完整機(jī)理的模型轉(zhuǎn)化成軟件的方式來模擬物理世界。針對物理實(shí)體建立相對應(yīng)的虛擬模型，并模擬物理實(shí)體在真實(shí)環(huán)境下的行為。03智能化技術(shù)數(shù)字孿生的基礎(chǔ)技術(shù)-仿真303云計(jì)算通過網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一組織和靈活調(diào)用各種ICT信息資源，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算的信息處理方式利用分布式計(jì)算和虛擬資源管理技術(shù)，將分散的ICT資源集中形成共享資源池動態(tài)按需和可度量的方式向用戶提供服務(wù)用戶可以通過PC、平板電腦、智能手機(jī)、智能電視等終端獲取ICT資源服務(wù)CLOUDCOMPUTING03智能化技術(shù)云計(jì)算的概述4加速信息流通和決策過程，提高生產(chǎn)效率和市場響應(yīng)速度提供按需分配和彈性伸縮的資源服務(wù)提高資源利用率和生產(chǎn)靈活性快速擴(kuò)展或縮減計(jì)算資源，無需投資昂貴硬件設(shè)施促進(jìn)數(shù)據(jù)和應(yīng)用的集中管理，便于資源共享和協(xié)同工作云計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)0102050403智能化技術(shù)403“云”由大量云基礎(chǔ)單元（Cloudunit）組成基礎(chǔ)單元通過網(wǎng)絡(luò)相連，匯聚為龐大資源池核心特征：1.寬帶網(wǎng)絡(luò)連接2.共享ICT資源3.快速、按需、彈性服務(wù)4.服務(wù)可測量寬帶網(wǎng)絡(luò)連接:用戶通過寬帶網(wǎng)絡(luò)接入云服務(wù)，云內(nèi)節(jié)點(diǎn)通過高速網(wǎng)絡(luò)相連共享ICT資源:云內(nèi)資源不為某一用戶專有快速、按需、彈性服務(wù):用戶按實(shí)際需求獲取或釋放資源，資源可動態(tài)擴(kuò)展服務(wù)可測量:按照用戶資源使用量進(jìn)行計(jì)費(fèi)“云”的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)智能化技術(shù)403云計(jì)算的物理實(shí)體：數(shù)據(jù)中心由云基礎(chǔ)單元（云元）、云操作系統(tǒng)及連接云元的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)組成基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)提供虛擬化的計(jì)算資源，如虛擬機(jī)、存儲、網(wǎng)絡(luò)等.平臺即服務(wù)提供應(yīng)用程序開發(fā)和部署平臺，包括開發(fā)工具、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、應(yīng)用服務(wù)器等軟件即服務(wù)提供基于云的應(yīng)用程序，用戶通過互聯(lián)網(wǎng)訪問，無需安裝和維護(hù)本地軟件IaaSPaaSSaaS云計(jì)算的類型：私有云:面向機(jī)構(gòu)內(nèi)部提供服務(wù)公共云:面向公眾使用混合云:結(jié)合私有云和公共云的特點(diǎn)按照云計(jì)算服務(wù)提供的資源所在的層次，可以分為IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）、PaaS（平臺即服務(wù)）和SaaS（軟件即服務(wù)）等“云”的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)智能化技術(shù)403云計(jì)算-智能制造中的應(yīng)用智能制造產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)等。云計(jì)算提供了大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲和管理能力，可以幫助制造企業(yè)有效地存儲、備份和管理這些數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲和管理云計(jì)算允許制造企業(yè)在全球范圍內(nèi)協(xié)作。生產(chǎn)線數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)文件和質(zhì)量報告可以在不同地點(diǎn)之間共享和訪問，加快了產(chǎn)品開發(fā)和制造的速度。?？绲乩矸植嫉膮f(xié)作云計(jì)算還支持機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和部署。制造企業(yè)可以使用云上的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)來構(gòu)建預(yù)測性維護(hù)模型，以監(jiān)測設(shè)備健康狀況并預(yù)測故障。

機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測維護(hù)云計(jì)算平臺可以與大數(shù)據(jù)分析工具集成，幫助制造企業(yè)分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在問題，提高生產(chǎn)效率。云上的大數(shù)據(jù)分析工具可以快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，提供有價值的見解。大數(shù)據(jù)分析智能化技術(shù)403云計(jì)算技術(shù)架構(gòu)云計(jì)算技術(shù)架構(gòu)如圖所示：

-由數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施層與ICT資源層組成

-包括云計(jì)算“基礎(chǔ)設(shè)施”和云計(jì)算“操作系統(tǒng)”

-核心和發(fā)展重點(diǎn)在資源控制層功能在云計(jì)算技術(shù)架構(gòu)中，由數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施層與ICT資源層組成的云計(jì)算“基礎(chǔ)設(shè)施”和由資源控制層功能構(gòu)成的云計(jì)算“操作系統(tǒng)”，是目前云計(jì)算相關(guān)技術(shù)的核心和發(fā)展重點(diǎn)。云計(jì)算的架構(gòu)智能化技術(shù)403云計(jì)算“操作系統(tǒng)”-調(diào)度和分配ICT資源池中的資源-主要目標(biāo)：-統(tǒng)一管理云計(jì)算“基礎(chǔ)設(shè)施”中的資源-構(gòu)建高度可擴(kuò)展、可自由分割的ICT資源池-向云計(jì)算服務(wù)層提供各種粒度的計(jì)算、存儲能力云計(jì)算“基礎(chǔ)設(shè)施”-承載在數(shù)據(jù)中心之上-高速網(wǎng)絡(luò)（主要是以太網(wǎng)）連接各種物理和虛擬資源-主要構(gòu)成元素：-物理資源：服務(wù)器、存儲設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等-虛擬資源：虛擬機(jī)、虛擬存儲空間等云計(jì)算的架構(gòu)智能化技術(shù)403213用系統(tǒng)可靠性代替云元的可靠性

降低對高性能硬件的依賴

使用分布式廉價X86服務(wù)器代替高性能計(jì)算單元

通過虛擬機(jī)、數(shù)據(jù)的熱遷移提高可靠性用系統(tǒng)規(guī)模擴(kuò)展降低單機(jī)能力升級需求

業(yè)務(wù)需求增長時通過增加資源節(jié)點(diǎn)提高系統(tǒng)性能

降低硬件性能升級需求以資源虛擬化提高系統(tǒng)資源利用率

主機(jī)虛擬化、存儲虛擬化等技術(shù)同時，云計(jì)算核心技術(shù)呈現(xiàn)開源化的趨勢，以Hadoop、OpenStack、Xen等為代表的眾多開源軟件已經(jīng)成為云計(jì)算平臺的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)。云計(jì)算的技術(shù)特點(diǎn)智能化技術(shù)40304邊緣計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展普通物體實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通各行業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型越來越多的行業(yè)終端設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接邊緣計(jì)算的出現(xiàn)解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式的弊端分布式開放平臺，靠近物或數(shù)據(jù)源頭提供邊緣智能服務(wù)物聯(lián)網(wǎng)的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)量的爆發(fā)，2025年將有超過千億終端設(shè)備聯(lián)網(wǎng)終端數(shù)據(jù)量將達(dá)300ZB傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理面臨網(wǎng)絡(luò)時延高海量設(shè)備接入難，海量數(shù)據(jù)處理難帶寬不夠，功耗過高為了解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式下時延高、數(shù)據(jù)實(shí)時分析能力匱乏等弊端，邊緣計(jì)算技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。邊緣計(jì)算技術(shù)是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，通過融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用核心能力的分布式開放平臺，就近提供邊緣智能服務(wù)。簡單點(diǎn)講，邊緣計(jì)算是將從終端采集到的數(shù)據(jù)，直接在靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的本地設(shè)備或網(wǎng)絡(luò)中激進(jìn)型分析，無需再將數(shù)據(jù)傳輸至云端數(shù)據(jù)處理中心。03智能化技術(shù)邊緣計(jì)算的概述5邊緣計(jì)算的優(yōu)勢數(shù)據(jù)本地分析，無需傳輸至云端降低網(wǎng)絡(luò)延遲，提高實(shí)時分析能力云計(jì)算的不足云計(jì)算的局限無法滿足爆發(fā)式海量數(shù)據(jù)處理需求無法滿足實(shí)時處理需求較長的響應(yīng)時間不適合新興應(yīng)用場景（如無人駕駛、智慧礦山）云計(jì)算VS邊緣計(jì)算03智能化技術(shù)5在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實(shí)時業(yè)