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    2. 產業互聯網是什么?先認識一下這六類56條術語吧

      產業互聯網是基于互聯網技術和生態,對各個垂直產業的產業鏈和內部的價值鏈進行重塑和改造,從而形成的新的產業生態和形態。

      隨著產業互聯網的發展以及新理念、新技術的引入,圍繞產業互聯網出現了大量術語和定義。

      認識和理解產業互聯網,可以從熟悉這些產業互聯網相關的術語開始,即便是望文生義,也能夠對產業互聯網的基本概念,有了一個初步的認識。


      通信與網絡相關:產業互聯網,首先離不開網絡與通信

      1.傳感器(Sensor):一種物理裝置,能夠探測、感受外界的信號、物理條件(如光、熱、濕度、速度)或化學組成(如煙霧)等,并能夠將探知的信息傳遞給其他裝置。

      2.確定性網絡(Deterministic Networking, DetNet):確定性網絡指在一個網絡域內給承載的業務提供確定性業務保證的能力,這些確定性業務保證能力包括時延,時延抖動,丟包率等指標。

      3.軟件定義網絡 (Software Defined Networking, SDN):軟件定義網絡是一種新型的網絡架構,它將網絡控制平面和轉發平面分離, 采用集中控制替代原有分布式控制,并通過開放和可編程接口實現軟件定義。

      4.射頻識別 (Radio Frequency Identification, RFID):射頻識別是一種通信技術,可通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數據, 而無需識別系統與特定目標之間建立機械或光學接觸。

      5.時間敏感網絡 (Time-Sensitive Networking, TSN):時間敏感網絡是一種具有有界傳輸時延、低傳輸抖動和極低數據丟失率的高 質量實時傳輸網絡。它基于標準以太網,憑借時間同步、數據調度、負載整形等多種優化機制,來保證對時間敏感數據的實時、高效、穩定、安全傳輸。

      6.通信協議(Communication Protocol):通信協議是指完成通信或服務所必須遵循的規則和約定。通過通信信道和設備互連起來的多個不同地理位置的數據通信系統,要使其能協同工作實現信息交換和資源共享,它們之間必須具有共同的語言。交流什么、怎樣交流及何時交流,都必須遵循某種互相都能接受的規則,這個規則 就是通信協議。不同垂直行業的信息系統會有各自的通信協議,例如在工業領域,常見的通信協議包括 ModBus、OPC/OPC-UA、CAN等。

      7.網絡虛擬化 (Network Virtualization):網絡虛擬化是能夠實現網絡資源動態調配、動態管理的技術。

      8.物聯網 (Internet of Things, IoT):物聯網是通信網和互聯網的拓展應用和網絡延伸,它利用感知技術與智能裝置對物理世界進行感知識別,通過網絡傳輸互聯,進行計算、處理和知識挖掘,實現人與物、物與物信息交互和無縫鏈接,達到對物理世界實時控制、精確管理 和科學決策目的。

      9.增強機器類通信 (Enhanced Machine Type Communication, eMTC):增強機器類通信是萬物互聯技術的一個重要分支,基于 LTE 協議演進而來,為了更加適合物與物之間的通信,也為了更低的成本,對 LTE 協議進行了裁剪和 優化 eMTC 基于蜂窩網絡進行部署,其用戶設備通過支 1.4MHz 的射頻和基帶帶 寬,可以直接接入現有的 LTE 網絡。eMTC 支持上下行最大 1Mbps 的峰值速率, 可以支持豐富、創新的物聯應用。

      10.窄帶物聯網(Narrow Band-Internet of Things, NB-IoT):窄帶物聯網是基于 E-UTRAN 技術,使用180kHz的載波傳輸帶寬,支持低功耗設備在廣域網的一種蜂窩數據連接技術。具備廣覆蓋,支持海量連接,支持低時延敏感、低功率的特點。


      云計算相關:產業互聯網需要借助云計算技術及平臺實現信息的處理

      1、邊緣計算(Edge Computing):邊緣計算是指在靠近物或數據源頭的一側,采用網絡、計算、存儲、應用核 心能力為一體的開放平臺,就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發起,產 生更快的網絡服務響應,滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方 面的基本需求。

      2. 產業互聯網平臺(Industrial Internet Platform):產業互聯網平臺是面向制造業數字化、網絡化、智能化需求,構建基于海量 數據采集、匯聚、分析的服務體系,支撐產業資源泛在連接、彈性供給、高效配 置的產業云平臺。

      3. 基礎設施即服務(Infrastructure as a Service,IaaS):基礎設施即服務是指用戶通過互聯網可以從完善的計算機基礎設施獲得服 務,主要提供了虛擬計算、存儲、數據庫等基礎設施服務,通常分為三種用法: 公有云、私有云和混合云。其中公有云通常指第三方提供商為多個用戶提供的能 夠使用的云;私有云是為一個客戶單獨使用而構建的,因而提供對數據、安全性 和服務質量的最有效控制;混合云是公有云和私有云兩種服務方式的結合。

      4. 平臺即服務 (Platform as a Service, PaaS ):平臺即服務是將應用服務的運行和開發環境作為一種服務提供的商業模式。 PaaS 是位于 IaaS 和 SaaS 模型之間的一種云服務,它提供了應用程序的開發和 運行環境,借助于 PaaS 服務,使用戶無須過多的考慮底層硬件,并可以方便的 使用很多在構建應用時的必要服務。PaaS 能將現有各種業務能力進行整合,具 體可以歸類為應用服務器、業務能力接入、業務引擎、業務開放平臺,向下根據 業務能力需要測算基礎服務能力,通過 IaaS 提供的 API 調用硬件資源,向上提 供業務調度中心服務,實時監控平臺的各種資源,并將這些資源通過 API 開放給 SaaS 用戶。

      5.云安全(Cloud Security):云安全指保護云計算基礎設施及其上業務系統和數據的信息安全。

      6.云存儲(Cloud Storage):云存儲是一種網上在線存儲的模式,即把數據存放在多臺虛擬服務器,而非專屬的服務器上。

      7.云計算(Cloud Computing):云計算通過互聯網,“按使用量付費”的方式提供隨需應變的計算資源(從 應用到數據中心)。其部署方式包括公有云、私有云和混合云。云計算通常簡稱 為“云”。

      8.軟件即服務 (Software as a Service, SaaS):軟件即服務(SaaS)是一種通過 Internet 提供軟件的模式,廠商將應用軟 件統一部署在自己的服務器上,客戶可以根據自己實際需求,通過互聯網向廠商 定購所需的應用軟件服務,按定購的服務多少和時間長短向廠商支付費用,并通 過互聯網獲得廠商提供的服務。

      9.云制造(Cloud Manufacturing):云制造是一種基于泛在網絡,借助新興制造技術、新興信息技術、智能科學 技術及制造應用領域技術等 4 類技術深度融合的數字化、網絡化、智能化技術工具,構成以用戶為中心的制造資源、產品與能力的服務云(網),使用戶通過智能終端及制造云服務平臺便能隨時隨地按需獲取制造資源、產品與能力服務,對制造全系統、全生命周期活動(產業鏈)中的人、機、物、環境、信息進行自主智能地感知、互聯、協同、學習、分析、認知、決策、控制與執行,促使制造全系統及全生命周期活動中的人/組織、技術/設備、管理、數據、材料、資金(六 要素)及人流、技術流、管理流、數據流、物流、資金流(六流)集成優化;形 成一種用戶為中心的互聯化(協同化)、服務化、個性化(定制化)、柔性化、社會化、智能化的制造新模式。


      大數據相關:隨著業務上云,企業內部會產生大量的數據資產

      1.大數據(Big Data):是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

      2.大數據服務(Big Data Service):大數據服務是指通過底層可伸縮的大數據平臺和上層各種大數據應用,支撐 機構或個人對海量、異構、快速變化數據采集、傳輸、存儲、處理(包括計算、 分析、可視化等)、交換、銷毀等覆蓋數據生命周期相關活動的各種數據服務。

      3.關系型數據庫 (Relational Database):關系數據庫是建立在關系模型基礎上的數據庫,借助于集合代數等數學概念 和方法來處理數據庫中的數據。關系模型由關系數據結構、關系操作集合、關系 完整性約束三部分組成。

      4.數據安全(Data Security):數據安全指以數據為中心的安全,保護數據的可用性、完整性和機密性。

      5.數據采集 (Data Acquisition,DAQ):又稱數據獲取,是指利用某種裝置,從系統外部采集數據并輸入到系統內部。數據采集技術廣泛引用在各個領域。比如攝像頭,麥克風,都是數據采集工具。 被采集數據通常是已被轉換為電訊號的各種物理量,如溫度、水位、風速、壓力等,可以是模擬量,也可以是數字量。

      6.數據服務(Data Service):數據服務指提供數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據處理(包括計算、分 析、可視化等)、數據交換、數據銷毀等數據各種生存形態演變的一種信息技術 驅動的服務。

      7.數據管理(Data Management):數據管理是利用計算機硬件和軟件技術對數據進行有效的收集、存儲、處理 和應用的過程,其目的在于充分有效地發揮數據的作用。在產業互聯網平臺領域, 數據管理主要指提供面向各類產業應用場景的對象存儲、關系數據庫、NoSQL 數據庫等數 據管理和存儲的工具。

      8.數據脫敏 (Data Desensitization):數據脫敏指對敏感信息進行數據變形處理,實現對敏感隱私信息的保護。

      9.數據挖掘(Data Mining):數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數 據挖掘通常與計算機科學有關,并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學 習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

      10.數據預處理 (Data Preprocessing):數據預處理指對原始數據的過濾、清洗、聚合、質量優化(剔除壞數據等) 和語義解析。

      11.數據治理 (Data Governance):數據治理指對數據資產管理活動行使權力和控制的活動集合(規劃、監控和 執行)。數據治理職能指導其他數據管理職能如何執行。數據治理制定正確的原 則、政策、流程、操作規程,確保以正確的方式對數據和信息進行管理。

      12.數據資產 (Data Asset):數據資產是指由企業擁有或者控制的,能夠為企業帶來未來經濟利益的,以 物理或電子的方式記錄的數據資源,如文件資料、電子數據等。在企業中,并非 所有的數據都構成數據資產,數據資產是能夠為企業產生價值的數據資源。


      應用新技術后,在生產、控制、管理和安全等方面出現的新理念

      1、安全策略(Security Policy):安全策略是關于如何在組織及其系統內管理、保護和分發資產(包括敏感信 息)的規則、指令和實踐,特別是影響到系統和相關要素的規則、指令和實踐。

      2.分布式控制系統(Distributed Control System, DCS):分布式控制系統以計算機為基礎,采用控制分散、操作和管理集中的基本設計思想,采用多層分級、合作自治的結構形式。其主要特征是它的集中管理和分散控制,目前在電力、冶金、石化等各行各業都獲得了極其廣泛的應用。

      3.個性化定制(Personalized Customization):通過產業互聯網平臺,將用戶需求和企業產品設計、生產計劃精確匹配,并借助模塊化產線和新型制造工藝,實現和產品多樣化、定制化生產制造模式。

      4.供應鏈管理(Supply Chain Management, SCM):供應鏈管理是在滿足一定的客戶服務水平的條件下,為了使整個供應鏈系統 成本達到最小而把供應商、制造商、倉庫、配送中心和渠道商等有效地組織在一起來進行的產品制造、轉運、分銷及銷售的管理方法。

      5.供應鏈金融(Supply Chain Finance):供應鏈金融是指銀行圍繞供應鏈中的核心企業,管理上下游中小企業的資金 流和物流,并把單個企業的不可控風險轉變為供應鏈企業整體的可控風險,通過全方位多渠道獲取企業的各類信息,將風險控制在最低的金融服務。

      6.數字孿生 (Digital Twins):數字孿生是指以數字化方式拷貝一個物理對象,模擬對象在現實環境中的行為,對產品、制造過程乃至整個工廠進行虛擬仿真,從而提高制造企業產品研發、制造的生產效率。

      7.柔性制造 (Flexible Manufacturing):柔性制造可以表述為兩個方面:一個方面是指生產能力的柔性反應能力,也 就是機器設備的小批量生產能力;第二個方面,指的是供應鏈的敏捷和精準的反應能力。這種以消費者為導向的,以需定產的方式對立的是傳統大規模量產的生 產模式。

      8.虛擬仿真 (Virtual Reality):虛擬仿真是用一個系統模仿另一個真實系統的技術。虛擬仿真實際上是一種可創建和體驗虛擬世界的計算機系統。此種虛擬世界由計算機生成,可以是現實世界的再現,亦可以是構想中的世界,用戶可借助視覺、聽覺及觸覺等多種傳感 通道與虛擬世界進行自然的交互。

      9.眾包(Crowdsourcing):借助互聯網等手段,將傳統由特定企業和機構完成的任務向自愿參與的所有企業和個人進行分工,最大限度利用大眾力量,以最高的效率、更低的成本滿足 生產及生活服務需求,促進生產方式變革。

      10.智能工廠(Intelligent Factory):智能工廠是在數字化工廠的基礎上,利用物聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術加強信息管理以及合理計劃排程,同時集智能手段和智能系統等新興 技術于一體,構建高效、和服務,提高生產過程可控性、減少生產線人工干預,節能、綠色、環保、舒適的人性化工廠。

      11.智能制造(Intelligent Manufacturing):智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合,貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節,具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。


      推進產業互聯網,也離不開企業內部的專業化軟件的應用與開發

      1.開源框架(Open Source Framework):開源框架是定義開源軟件實現的一組功能集或工具、接口依賴關系及實現邏輯。

      2.開源軟件(Open Source Software):開源軟件是按一定規則和協議實現源代碼對開發者開放的軟件。

      3.開源社區(Open Source Community):開源社區是為開源軟件開發者搭建的開發、使用、交流開源軟件和技術的網絡平臺。

      4.客戶關系管理系統 (Customer Relationship Management, CRM):客戶關系管理系統是指用計算機自動化分析銷售、市場營銷、客戶服務以及 應用等流程的軟件系統。它的目標是通過提高客戶的價值、滿意度、贏利性和忠 實度來縮減銷售周期和銷售成本、增加收入、尋找擴展業務所需的新的市場和渠 道。CRM 是選擇和管理有價值客戶及其關系的一種商業策略,CRM 要求以客戶為 中心的企業文化來支持有效的市場營銷、銷售與服務流程。

      5.企業資源計劃管理系統 (Enterprise Resource Planning, ERP):企業資源計劃管理系統是指建立在信息技術基礎上,以系統化的管理思想,為企業決策層及員工提供決策運行手段的管理平臺。

      6.微服務(Microservice):微服務是以單一功能組件為基礎,通過模塊化組合方式實現“松耦合”應用開發的軟件架構。微服務顛覆傳統軟件研發方式、打破知識封閉傳承體系和創造全新平臺開放價值生態。

      7.許可證(License):許可證是就某一產品特定功能、容量、使用期限等方面進行授權的許可。許 可可以是文件或序列號的形式。許可通常由加密密碼組成,操作權限隨許可的級 別而不同。


      還有很多通用性的新技術,可以結合場景,應用于產業互聯網中

      1.混合現實(Mixed Reality, MR):混合現實(MR)技術是虛擬現實技術的進一步發展,該技術通過在虛擬環境 中引入現實場景信息,在虛擬世界、現實世界和用戶之間搭起一個交互反饋的信 息回路,以增強用戶體驗的真實感。

      2.機器學習(Machine Learning):機器學習是一門人工智能的科學,主要研究對象是人工智能,特別是如何在 經驗學習中改善具體算法的性能。

      3.區塊鏈 (Blockchain):區塊鏈一種由多方共同維護,使用密碼學保證傳輸和訪問安全,能夠實現數 據一致存儲、難以篡改、防止抵賴的技術體系。

      4.人工智能 (Artificial Intelligence):人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術 及應用系統的一門新的技術科學。

      5.深度學習(Deep Learning):深度學習是機器學習的分支,是一種以人工神經網路為架構,對資料進行表 征學習的算法。深度學習是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的算法。觀 測值可以使用多種方式來表示,如每個像素強度值的向量,或者更抽象地表示成 一系列邊、特定形狀的區域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實例中學習 任務。深度學習的好處是用非監督式或半監督式的特征學習和分層特征提取高效 算法來替代手工獲取特征。

      6.增強現實(Augmented Reality,AR):增強現實是通過將三維內容投射到某介質上,呈現真實的人、場景與虛擬物 體結合效果,與虛擬現實最大的不同是其中多了現實世界的東西,現實與虛擬融 合。

      7.知識圖譜(Knowledge Graph):知識圖譜是描述真實世界中存在的各種實體、概念及其關系構成的語義網絡, 現在泛指各種大規模知識庫。

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