智能制造新模式新業態支撐技術NewFormsandModels

ofIntelligentManufacturing目錄數字化技術Digitaltechnology01網絡化技術Networkedtechnology02智能化技術Intelligenttechnology0301數字化技術數據采集，是指從傳感器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動采集非電量或者電量信號，送到上位機中進行分析、處理。數據采集、通信與存儲

從廣義上講，數據挖掘是從大量數據中提取準確和以前未知信息的過程。這些信息應采用可理解、可執行和可用于改進決策過程的形式。數據挖掘技術先進的低成本傳感器技術對于收集數據并利用數據實現制造公司和供應鏈的有效性能至關重要。傳感器技術01數字化技術機器設備數據工業信息化數據產業鏈相關數據工業數據來源包括基礎的利用設備和傳感器采集的周期性狀態數據，以及從控制系統中獲取的工藝數據。還將逐步包括其它的數據類型，例如文檔數據（包括工程圖紙、仿真數據、設計的CAD圖紙等，還有大量的傳統工程文檔），時頻數據（工業現場會有大量的視頻監控設備，這些設備會產生大量的視頻數據），圖像數據（工業現場各類圖像設備拍攝的圖片（例如，巡檢人員用手持設備拍攝的設備、環境信息圖片），音頻數據（包括語音及聲音信息（例如，操作人員的通話、設備運轉的音量等）以及其越來越多有潛在意義的各類數據（例如遙感遙測信息、三維高程信息等等）。數據采集類型1數據采集、通信與存儲02直接聯網是指借助數控系統自身的通信協議、通信網口，不添加任何硬件，直接與車間的局域網進行連接，與數據采集服務器進行通信，服務器上的軟件進行數據的展示、統計、分析，一般可實現對機床開機、關機、運行、暫停、報警狀態的采集，及報警信息的記錄。直接聯網通信對于沒有以太網通信接口，或不支持以太網通信的數控系統，可以借助工業以太網關的方式連接數控機床的PLC控制器，實現對設備數據的采集，實時獲取設備的開機、關機、運行、暫停、報警狀態。工業網關通信對于不能直接進行以太網口通信，又沒有PLC控制單元的設備，可以通過部署遠程IO進行設備運行數據的采集，通過遠程IO的方式可以實時采集到設備的開機、關機、運行、報警、暫停狀態。遠程IO通信01數字化技術1數據采集、通信與存儲數據通信01數據存儲是指將數據保存在各種介質或設備中，以便將來可以隨時訪問、檢索和后續的分析。數據庫管理系統：智能制造中常用的數據庫管理系統包括關系型數據庫（如Oracle、MySQL和SQLServer）和非關系型數據庫（如MongoDB、Cassandra和Redis）。這些系統可以高效地存儲、查詢和處理數據。數據倉庫：數據倉庫是一種將來自不同來源的大量數據進行收集、存儲和管理的技術。它特別適用于為生產運營提供數據整合，從而支持報告、分析和數據挖掘等功能。時序數據庫：時序數據庫專門用于存儲和分析由傳感器、物聯網設備和監控系統產生的時序數據。這對于智能制造環境中的實時數據存儲和分析非常重要。分布式文件系統：分布式文件系統可以用于存儲原始的生產數據和大型文件，如3D模型和工藝圖紙。01數字化技術1數據采集、通信與存儲數據存儲數據清理(消除噪音或不一致數據)數據集成(多種數據源可以組合在一起)數據選擇(從數據庫中提取與分析任務相關的數據)數據變換(數據變換或統一成適合挖掘的形式，如通過匯總或聚集操作)數據挖掘(基本步驟，使用智能方法提取數據模式)01數字化技術2數據挖掘技術基本步驟模式評估(根據某種興趣度度量，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，向用戶提供挖掘的知識)01數字化技術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值型的屬性轉換為布爾值的屬性，設定一個閾值作為劃分屬性值為0和1的分隔點。②獨熱編碼（One-HotEncoding）:獨熱編碼采用N位狀態寄存器來對N個可能的取值進行編碼，每個狀態都由獨立的寄存器來表示，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）；缺失值補全。處理缺失值數據標準化是指將樣本的屬性縮放到某個指定的范圍。min-max標準化（歸一化）：新數據=（原數據-最小值）/（最大值-最小值）z-score標準化（規范化）：新數據=（原數據-均值）/標準差數據標準化、正則化010203042數據挖掘技術數據預處理01數字化技術預測建模基于用于分類和回歸建模的技術。表格數據集中的一個字段被預先標識為響應變量或類變量。這些算法為該變量生成一個模型，作為數據集中其他字段的函數，這些字段被預先識別為特征或解釋變量。如果響應變量是離散值的，則采用分類建模；如果響應變量是連續值的，則使用回歸建模。預測建模（分類或監督學習）聚類是另一類主要的數據挖掘算法。使用前面描述的相同表格數據模型，這些算法試圖自動將數據空間劃分為一組區域或簇，表中的每個示例都被確定地或概率地分配給這些區域或簇。這些算法使用的搜索過程的目標是以某種最佳方式識別數據中的所有相似示例集。聚類（分割或無監督學習）這里的目標是從表格數據模型中提取數據中存在的變量實例化的所有組合，這些組合具有某種預定義的規則性。通常，要提取的基本模式是一種關聯：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計指標，置信度和支持度。置信度測量指當A存在時B在數據中存在的次數的分數。支持度量拽A作為總數據的一部分存在的次數。頻繁模式提取2數據挖掘技術數據挖掘算法01數字化技術數據庫或數據倉庫服務器:根據用戶的數據挖掘請求，數據庫或數據倉庫服務器負責提取相關數據。知識庫:這是領域知識，用于指導搜索，或評估結果模式的興趣度。這種知識可能包括概念分層，用于將屬性或屬性值組織成不同的抽象層。用戶確信方面的知識也可以包含在內。數據挖掘引擎:這是數據挖掘系統基本的部分，由一組功能模塊組成，用于特征、關聯、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之間通訊，允許用戶與系統交互，指定數據挖掘查詢或任務，提供信息、幫助搜索聚焦，根據數據挖掘的中間結果進行探索式數據挖掘。此外，該成分還允許用戶瀏覽數據庫和數據倉庫模式或數據結構，評估挖掘的模式，以不同的形式對模式可視化。01數字化技術2數據挖掘技術數據挖掘系統01數字化技術01數字化技術2傳感器技術被動傳感器01數字化技術傳感器可以主動或被動操作。當主動操作時，需要特定的物理刺激來使傳感器工作。在被動的情況下，物理刺激已經存在，不必提供。例如，紅外設備是被動的，因為刺激已經從與身體溫度相關的紅外輻射中產生。由于溫度直接影響材料性能和產品質量，因此它是工業工廠中需要測量和控制的關鍵參數之一。溫度傳感器壓力傳感器能夠捕捉壓力變化并將其轉換為電信號，電信號的大小與施加壓力相關，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，有助于確定設施內在制品、工具和其他生產相關物品的精確位置。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力的大小。然后，這些信號被發送到指示器、控制器或計算機，通知操作員有關過程，或作為輸入，幫助實現對機器和過程的控制。力傳感器這些傳感器具有感測管道或導管內的氣體、液體或固體的運動的能力。這些傳感器在加工工業中有廣泛的用途。流量傳感器01數字化技術2傳感器技術智慧傳感器01數字化技術

隨著計算和物聯網在工業過程中的集成，普通傳感器已經轉變為智能傳感器，使它們能夠利用收集的數據進行復雜的計算。

智能傳感器除了功能增強外，還變得非常小巧和靈活。智能傳感器配備了信號調理、嵌入式算法和數字接口，已成為具有檢測和自我意識能力的設備。這些傳感器被構建為物聯網組件，將實時信息轉換為可以傳輸到網關的數字數據。

這些能力使智能傳感器能夠預測和監控真實的時間場景，并在瞬間采取糾正措施。復雜的多層操作，如收集原始數據，調整靈敏度，過濾，運動檢測，分析和通信是智能傳感器的主要功能。02網絡化技術工業網絡物聯網新一代通訊網絡技術網絡安全在全球第四次工業革命背景下，工業互聯網成為推動人機物協同和智能制造的關鍵因素。工業互聯網要求網絡不僅要與企業IT網絡無縫集成，還要在惡劣環境中保持高性能。工業互聯網促進了工業企業生產流程的互聯互通和數據共享，實現了柔性生產，提升了生產效率，但同時也帶來了網絡規模擴大和復雜度增加的挑戰，以及相關的成本上升和節能減排的要求。工業網絡的發展經歷了從早期的專用工業網絡到以太網和無線技術的集成過程。專用工業網絡減少了自動化系統中的通信鴻溝，而有線網絡提供了確定性操作的優勢。隨著互聯網技術的發展，以太網方法如Powerlink、PROFINET、EtherCAT等被開發出來，以滿足低延遲需求。無線網絡的集成，特別是IEEE802協議系列的采用，為機器和設備的無線連接提供了靈活性。TCP/IP作為網絡通信的基礎協議，支持了制造過程中各個單元的有效信息交換。OPCUA作為專為工業自動化設計的通信協議，提供了數據訪問的標準化和高級功能，適合復雜的工業環境。通信方式從有線到無線的轉變，以太網技術提供了穩定且高速的數據傳輸，而Wi-Fi、藍牙、ZigBee等無線技術提供了更高的通信靈活性，減少了布線的復雜性和成本。然而，有線和無線通信技術在實際應用中仍面臨挑戰，包括干擾問題、布線成本和復雜性、以及兼容性問題。工業網絡的結構分為信息網絡和控制網絡兩層，信息網絡負責數據共享和傳輸，控制網絡與信息網絡緊密集成，同時保持獨立性和完整性。信息網絡通常由流行的網絡技術構建，而控制網絡則主要基于現場總線構建。目前，工業通信仍然是現場總線、以太網和無線解決方案的混合體，面臨著復雜性、升級困難等問題。新興的網絡方法如物聯網（IoT）和網絡物理系統（CPS）有望在未來工業自動化中發揮重要作用。CPS的理念是創建一個工業生態系統，允許機器和系統之間更全面、更細粒度的互連。工業物聯網的參考體系結構，如RAMI4.0和IIRA，為工業4.0提供了框架。0202網絡化技術1工業網絡工業網絡概述背景發展歷程通信協議通信方式網絡結構現狀與未來0202網絡化技術1工業網絡工業網絡3.0要求：實現人、機、料、法、環、測的全面無死角網絡覆蓋和連接，構建開放架構體系。安全：增強主動防御、智能感知、協同處理能力，確保網絡設施和數據的安全可信。泛在互聯追求：在保證效率的同時，提升節能水平。技術：采用新型轉發技術和管控技術，提高網絡適配支撐能力，降低能耗，實現設備級、網絡級、系統級的高能效。高效低碳需求：實現工業網絡全生命周期的智能化，降低人工輔助，實現無人化的“建、運、管、維”。簡化：服務接口極簡化，降低工業網絡管理、運營、維護的難度和技術門檻。智能極簡訴求：提供更好的承載能力和確定的服務性能。技術：實現端到端融合承載，按需提供確定性網絡保障。性能指標：不同層級的網絡傳輸時延要求，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模。確定承載時代背景：第四次工業革命時期，面向2030年及未來。特點：以工業互聯網應用為驅動，支撐人、機、平臺協同創新應用，技術高融合、部署高靈活、服務可度量、接口可編程。目標：泛在互聯、確定承載、智能極簡、高效低碳。0202網絡化技術1工業網絡工業網絡3.0工業網絡3.0的功能架構應用層負責識別上層業務提出的需求并將其轉換為工業網絡內部的各種服務指標。編排層包含上下兩個部分，行業應用平臺根據應用層所理解的具體需求，對復雜任務進行拆解并為不同業務建立特有的流量模型，同時根據服務指標監控業務和網絡的質量；共性能力平臺則將工業控制能力以及計算和網絡資源融合為統一視圖，并基于流量模型對其進行智能編排，進而實現自適應的網絡構建。控制層感知當前網絡狀態并跨域管理網絡資源，根據網絡編排結果對網絡設備進行管理配置，從而為上層業務提供資源保障。網絡層提供了工業網絡的基礎功能，其中，網絡OS配合控制層的指令調整和監控設備配置，實現網絡遙測與資源預留等功能；硬件設備則從硬件層次上保障了網絡的確定性轉發與實時模態轉換，并將工業控制能力集成進網絡設備中。0202網絡化技術2物聯網智能制造系統的挑戰設備多樣性：制造企業使用的設備來自不同國家和公司，技術不斷更新，包括數控機床、機器人、AGV小車、PLC等。通信協議異構性：由于不同廠家在不同時期推出了針對不同應用場景的通信協議，導致設備間通信困難。物聯網的作用連接與協調：物聯網技術旨在將各種物理設備連接起來，實現協調工作，是智能制造系統的核心。數據交換：物聯網涉及大量數據的快速交換，通過傳感器等設備實現。系統集成：物聯網能夠與其他智能制造子系統（如MES、MDC、DCM、ERP）無縫對接，實現整體優化。工業4.0與傳感器技術工業4.0的目標：實現高度數字化制造，減少人為干預，優化信息流。傳感器的角色：傳感器技術是工業4.0的關鍵，通過收集和分析信息，實現智能化決策和學習。物聯網平臺的特性云基礎：基于云的物聯網平臺能夠連接真實世界與虛擬世界，提高設備管理的連接性和靈活性。協議兼容性：物聯網架構需要支持多種無線協議，并能適應新傳感器的接入。物理靈活性：包括可穿戴設備、便攜設備和電池技術等，以滿足不同場景的需求。0202網絡化技術2物聯網物聯網架構感知層是物理層，具有用于感測和收集環境信息的傳感器。它感應一些物理參數或識別環境中的其他智能對象。網絡層負責連接到其他智能事物、網絡設備和服務器。它的功能還用于傳輸和處理傳感器數據。應用層負責向用戶提供特定于應用的服務。它定義了可以部署物聯網的各種應用程序。感知層和應用層的作用與三層架構相同。傳輸層通過無線、5G、LAN、藍牙、RFID和NFC等網絡將傳感器數據從感知層傳輸到處理層，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據。它可以管理并向較低層提供一組不同的服務。它采用了許多技術，如數據庫、云計算和大數據處理模塊。業務層管理整個物聯網系統，包括應用程序、業務和利潤模式以及用戶隱私。0202網絡化技術3新一代通訊網絡技術WiFi6Wi-Fi作為一種廣泛普及的技術，已經成為數十億設備連接互聯網的主要方式，并逐漸替代有線接入。Wi-Fi的重要性為了滿足新業務應用的需求，如視頻會議、無線VR、移動教學等，以及物聯網（IoT）帶來的大量終端接入，每一代802.11標準都在提高速率。技術進步與需求增長現象隨著接入Wi-Fi網絡的終端數量激增，尤其是智能家居設備的增多，網絡效率和容量成為問題，需要進一步提升速度和接入能力。面臨的挑戰Wi-Fi6標準在2019年推出，引入了多項新技術，包括上行MU-MIMO、OFDMA頻分復用、1024-QAM高階編碼等，旨在優化頻譜資源利用和多用戶接入，從而提高網絡容量和傳輸效率。解決方案0202網絡化技術3新一代通訊網絡技術WiFi6核心技術發布年份802.11標準頻段新命名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頻分復用技術DL/ULMU-MIMO技術更高階的調制技術(1024-QAM)空分復用技術（SR）&BSSColoring著色機制⑤ 擴展覆蓋范圍(ER)高密度無線接入：Wi-Fi6設計初衷是為了支持高密度的無線接入點，滿足大量設備同時在線的需求。工業互聯場景：包括但不限于產品與產線的VR規劃設計、AR輔助裝配、車間高清視頻回傳、AGV無人倉管理、以及物聯網全連接工廠等。Wi-Fi6的核心目標與應用場景OFDMA技術：通過將頻譜資源細分，允許多個設備同時共享一個信道，提高了頻譜效率和網絡容量。ULMU-MIMO：上行多用戶MIMO技術，允許更多設備同時上傳數據，提升了網絡的整體吞吐量。1024-QAM：高階調制技術，相比Wi-Fi5的256-QAM，能提供更高的數據傳輸速率。Wi-Fi6的技術優勢設備數量激增：隨著工業自動化和智能化的發展，接入Wi-Fi網絡的設備數量急劇增長，對網絡容量提出更高要求。數據流量壓力：不斷增長的規?；恼Z音和視頻流量，尤其是對帶寬和時延敏感的應用，如機器視覺質檢、4K視頻流、實時語音通信、VR流媒體等，對網絡性能構成挑戰。面臨的挑戰性能瓶頸：Wi-Fi5在面對高密度接入時，其吞吐量性能達到極限，難以滿足日益增長的行業需求。可靠性提升：Wi-Fi6通過上述技術手段，不僅支持更多設備接入，還能夠在高密度環境中保持穩定的每用戶帶寬，更適合工業制造環境。與Wi-Fi5的對比0102030402網絡化技術3新一代通訊網絡技術WiFi60202網絡化技術3新一代通訊網絡技術5G定義:第五代移動網絡，旨在提高數據傳輸效率。技術進步:從2G的語音傳輸到3G的數據加語音，4G實現寬帶互聯網服務，而5G則極大增強物聯網設備的互聯性和智能化。5G概述智能傳感器與環境交互:通過更快的通信和更大的容量，5G顯著擴大了物聯網的覆蓋范圍和規模。物聯網設備連接:支持數十億個智能設備的大規?；ヂ摚龠M了物聯網應用的增加，如自動化工業、智能家居等。5G在物聯網中的應用5G-IoT架構、5G使能無線連接、5G云計算、5G設備到設備通信、5G-IoT應用等5G技術的關鍵使能技術0202網絡化技術3新一代通訊網絡技術5G技術改變新的空中接口標準?？罩薪涌趯⑹褂靡环N稱為正交頻分復用（OFDM）的新標準，該標準在多個載波頻率上對數據進行編碼。OFDM將允許5G無線電以更低的延遲運行，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標準要求低于1毫秒的延遲和每秒20千兆比特的傳輸速度。為了實現這些標準，運營商將把5G站點定位在離用戶更近的地方，同時縮小其規模。軟件定義的移動核心網絡。通過用自動化取代通信基礎設施的手動配置、控制和服務，軟件定義的網絡有望提高成本節約和靈活性。增強的網絡處理器。5G環境中數據流量的復雜性和性能要求需要高性能的網絡處理器，尤其是轉發功能和相關服務。新的安全方案。隨著5G的發展，需要考慮更多的網絡元素和端點，以及更多的站點，因此安全性的攻擊范圍變得更廣。因此，需要新型的網絡安全方案。0202網絡化技術3新一代通訊網絡技術6G預計商用時間:2030年關鍵技術:太赫茲通信、光通信、人工智能信號處理新的通信范式:非地面網絡（衛星、無人機）、全頻譜探索、大數據與AI的集成、加強網絡安全6G技術的未來展望全球覆蓋:地面與非地面網絡的綜合數據速率和連接密度的提升新的智能應用和服務需求的滿足網絡安全的加強6G的愿景

意義與策略

意義與策略01網絡安全的重要性保護企業資產和商業秘密確保制造系統的穩定運行和企業聲譽04主動防御措施部署入侵檢測系統（IDS）部署入侵防御系統（IPS）實時監控網絡狀態，快速響應潛在威脅02數據安全核心資產：數據數據加密：傳輸和存儲過程中的數據保護強化加密技術，防止數據泄露和篡改05員工安全培訓提升安全意識和操作技能教育識別釣魚郵件、使用強密碼、安全訪問數據03訪問控制身份驗證：雙因素認證、生物識別技術權限管理：確保只有授權用戶和設備訪問網絡資源06持續的安全更新關注網絡安全最新動態適時更新和升級安全策略和工具02網絡化技術4網絡安全03智能化技術人工智能技術數字孿生云計算邊緣計算01人工智能技術-人工智能致力于使計算機能夠像人類一樣感知世界、理解信息、進行學習和決策。-研究領域涵蓋：視覺、語音、自然語言處理、機器學習等模擬人類的智能行為-使計算機能夠解決各種復雜問題:-圖像識別、語音識別、自然語言處理、自動駕駛、醫療診斷等。-深度學習這類技術可使計算機從大量數據中提取有用的信息從而實現更高效的問題解決方法.人工智能可以解決的問題-強調計算機能夠從數據中學習，并根據學習的結果不斷優化自己的性能.-多個研究分支：如監督學忌、無監督學習、強化學習等.。學習能力-理想的人工智能系統應該能夠獨立地進行學習、決策和行動-子領域：機器學習、計算機視覺、自然語言處理、專家系統、智能控制-子領域有不同的研究方法和技術，共同構成了人工智能的多樣性自主性與多樣0102030403智能化技術1人工智能-關鍵概念03智能化技術六個技術領域：知識提取：從非結構化文檔中提取知識；計算機視覺：基于深度學習將圖像轉換為對象和活動；異常檢測：發現數據中隱藏的模式；會話輔助：設計基于自然語言的交互系統；決策：優化復雜問題的解決方案；可用于制造系統中的生產監控、優化和控制。在工業領域，人工智能技術已被探索用于工業4.0的先進制造過程機器學習是人工智能的核心技術之一，它幫助計算機根據經驗進行建模。其目標是使計算機系統能夠通過數據來學習和改善性能，并準確地預測未來事件。性能是指模型對新數據的處理能力，如分類和預測性能等。系統對應于數據模型，如決策樹、支持向量機等。經驗對應于歷史數據，如互聯網數據、科學實驗數據等。機器學習的根本任務是數據的智能分析與建模03智能化技術1人工智能

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人工智能的核心技術之一-智能工廠利用強大的數據采集系統收集來自各個流程的數據。-應用：決策支持、產線調度、故障預測、能耗估計、質量評估、缺陷檢測等。-解決問題：傳統模型無法理解復雜數據關系，機器學習能有效解決。03智能化技術1機器學習

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在智能工廠中的應用03智能化技術1機器學習

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框架與應用-ISO/IEC23053《運用機器學習的人工智能系統框架》細化了機器學習技術框架。-分類：監督學習（分類）、無監督學習（聚類）。-常見技術：神經網絡、支持向量機、決策樹、k-means等。-應用拓展：遷移學習，修改預訓練模型執行不同任務。經典的機器學習算法有：支持向量機條件隨機場Boosting算法用一個或多個機器學習模型開發的人工智能應用程序可以使用專有的定制設計，也可以遵循特定領域的設計模式。機器學習的算法和數據準備技術的選擇都是根據應用任務量身定制的。經典的機器學習算法有支持向量機、條件隨機場、Boosting算法等。03智能化技術1機器學習

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經典算法SVM通過構建一個最大間隔的超平面，使得數據點離超平面的距離最大化，從而實現分類或回歸任務。SVM的應用發展-初期主要應用于二分類問題-擴展至多分類和回歸問題-核函數引入處理復雜的非線性問題SVM的優勢-優秀的特征選擇能力-較高的準確性-能處理高維稀疏的文本特征SVM在文本處理中的應用-文本分類-情感分析-命名實體識別SVM在圖像處理中的應用-圖像分類-目標檢測-人臉識別03智能化技術1機器學習算法-支持向量機CRF是一種用于序列標注和結構化預測的概率圖型，它能夠對標記序列的依賴關系進行建模，它可以考慮上下文信息，并通過學習訓練數據中的相關特征來預測給定輸入序列的標記。其最早由拉弗蒂等人提出。CRF的缺點-收斂速度慢-訓練時間長-模型復雜度高CRF的優點-自然地將上下文標記間的聯系納入模型-靈活地設計特征-自然語言處理領域最常用且表現最好的模型之一實際應用中，CRF主要用于序列標注問題，如命名實體識別、詞性標注、句法分析等，相比于其他統計模型，它能夠更好地利用上下文信息，提高標注的準確性。03智能化技術機器學習算法-條件隨機場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年提出改進算法AdaBoost通過調整每個樣本的權重來增強弱分類器的表現，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的負梯度來訓練新的分類器Boosting算法的基礎GBM與AdaBoost均為現代Boosting算法的基礎共同優化預測結果Boosting是一種集成學習方法，其目標是通過組合多個弱學習器來構建一個強大的學習器03智能化技術機器學習算法-Boosting算法1感知層-計算機的視覺、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-機器在感知智能方面接近人類認知層-機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-知識圖譜是機器認知能力的基礎人工智能的兩個層次：03智能化技術知識圖譜2-對各類應用進行智能化升級-構建龐大的“知識”網絡-包含大量實體、屬性及關系-提供快速便捷的知識檢索與推理方式-推動信息檢索、智能問答等智能應用知識圖譜將人與知識智能地連接起來，能夠對各類應用進行智能化升級，為用戶帶來更智能的應用體驗。知識圖譜是一個宏大的數據模型，可以構建龐大的“知識”網絡，包含客觀世界存在的大量實體、屬性以及關系，為人們提供一種快速便捷進行知識檢索與推理的方式。近些年蓬勃發展的人工智能本質上是一次知識革命，其核心在于通過數據觀察與感知世界，實現分類預測、自動化等智能化服務。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用。03智能化技術知識圖譜2知識圖譜實現人類知識的描述及推理計算是由弱人工智能到強人工智能的必然趨勢盡管人工智能依靠機器學習和深度學習取得了快速進展，但嚴重依賴于人類的監督以及大量的標注數據，屬于弱人工智能智能范疇，離強人工智能仍然具有較大差距，而強人工智能的實現需要機器掌握大量的常識性知識，同時以人的思維模式和知識結構來進行語言理解、視覺場景解析和決策分析。知識圖譜技術將信息中的知識或者數據加以關聯，實現人類知識的描述及推理計算，并最終實現像人類一樣對事物進行理解與解釋。知識圖譜技術是由弱人工智能發展到強人工智能過程中的必然趨勢，對于實現強人工智能有著重要的意義。弱人工智能依賴于監督和大量標注數據強人工智能強人工智能需要大量常識性知識以人類思維模式和知識結構進行理解和分析03智能化技術知識圖譜與強人工智能2邏輯結構

-模式層:存儲提煉知識，本體庫管理

-數據層:由事實組成，存儲在圖數據庫中技術架構

-知識獲取、知識表示、知識存儲

-知識建模、知識融合、知識理解、知識運維知識圖譜組成

-實體和實體關系的知識庫

-節點代表實體或概念，邊代表語義關系知識圖譜技術架構03智能化技術知識圖譜-技術架構203智能化技術知識圖譜-知識獲取2知識圖譜中的知識來源于結構化、半結構化和非結構化的信息資源知識抽取技術：-提取計算機可理解和計算的結構化數據-進行知識提取，形成結構化的知識并存入知識圖譜主要抽取問題：-實體抽取、關系抽取、屬性抽取和事件抽取知識圖譜中的知識來源于結構化、半結構化和非結構化的信息資源。通過知識抽取技術從這些不同結構和類型的數據中提取出計算機可理解和計算的結構化數據，以供進一步的分析和利用。知識獲取即是從不同來源、不同結構的數據中進行知識提取，形成結構化的知識并存入到知識圖譜中。當前，知識獲取主要針對文本數據進行，需要解決的抽取問題包括：實體抽取、關系抽取、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-領域專家提供數據和資料-應用統計歸納、因果推理、人工神經網絡等技術-提取所需知識直接方式-領域專家整理知識-知識工程師分析、抽象及簡化-編碼成計算機可理解的形式-輸入到專家系統的知識庫間接方式知識獲取的方式03智能化技術知識圖譜-知識獲取-實體抽取2自動識別文本語料中的實體

實體抽取指從文本語料中自動識別出實體。實體抽取方法可以分為：基于規則與詞典的方法、基于統計機器學習的方法。

基于規則與詞典的方法：該方法適用于具有明顯命名特征的實體，在構建領域知識圖譜過程中需要依賴領域專家編寫的規則模板，雖然抽取出來的實體準確率較高，但規則覆蓋范圍有限，很難適應當今數據變化快、數據量大的發展趨勢。

基于統計機器學習的方法：基于機器學習的方法進行實體抽取需要足夠數量的數據對機器學習模型進行訓練，當訓練數據規模較小時，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體依賴領域專家編寫規則模板準確率高，但覆蓋范圍有限Presentations.基于規則與詞典的方法

需要大量訓練數據訓練數據規模小時，方法有效性受影響基于統計機器學習的方法E方法分類：-基于傳統機器學習-有監督、半監督和無監督關系抽取-基于深度學習

-有監督和遠程監督關系抽取

關系抽取提取實體間或實體與屬性值間的關系

屬性抽取屬于關系抽取的一部分，描述實體與屬性值之間的關系關系抽取和屬性抽取是自然語言處理中重要的任務之一。傳統機器學習和深度學習方法在不同情境下都有應用前景和挑戰。03智能化技術知識圖譜-知識獲取-關系抽取&屬性抽取203智能化技術知識圖譜-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構化事件知識-包括事件發現與分類、識別觸發詞、事件要素抽取-識別文本中的時間、地域、參與角色等關鍵信息知識圖譜中的事件抽取是一個關鍵任務，它涉及到從自然語言文本中自動抽取并結構化事件知識的過程。事件抽取是從無結構文本中自動抽取結構化事件知識的過程。這包括事件發現與分類，識別觸發詞，對事件類型進行分類，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容，發現文本中的潛在事件，以及挖掘事件之間的關聯關系。

相較于實體抽取和關系抽取，事件抽取的難度更大。這是因為事件抽取依賴實體抽取和關系抽取，而且目前對事件還沒有統一的定義，在不同領域針對不同應用不同人對事件有不同的描述。此外，事件抽取還需要準確辨識文本中的關鍵信息，包括時間、地域、參與角色等，以及識別引發事件發生的觸發詞。03智能化技術知識圖譜-知識表示2知識是人類總結的客觀事實、概念、定理和公理的集合分類方式-常識性知識-領域性知識知識表示的重要性-將現實世界中的知識轉換為計算機可處理的內容-描述知識的數據結構-人工智能構建的關鍵-機器學習的基礎基于數理邏輯的知識表示以符號邏輯為基礎的表示方法易于表達顯性、離散的知識存在的問題：-計算效率低-數據稀疏性問題03智能化技術知識圖譜-知識表示2-嵌入低維向量空間-語義計算-緩解數據稀疏性-構建、推理、融合和應用知識庫的重要方法基于向量空間學習的分布式知識表示TransE模型：-嵌入低維向量空間-參數訓練規范模型-擴展到大規模數據庫單層神經網絡模型：-非線性操作連接實體向量-解決距離模型的問題-增加計算開銷03距離模型：-嵌入到連續向量空間-通過向量距離表示實體相關度-實體預測和信息檢索矩陣分解模型：-張量分解-預測實體間關系010204距離模型將知識庫中的實體和關系嵌入到連續向量空間中。在該空間中可以通過計算向量之間的距離來表示實體之間的相關度，距離越小說明兩個實體的語義相關度越高，存在某種語義關系。這種嵌入式的表示學習方法可用于實現實體預測和信息檢索。

矩陣分解模型通過張量分解來考慮二元關系數據的固有結構，用于預測兩個實體之間的關系。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，則張量中對應位置的元素置1，否則置0。

單層神經網絡模型通過一個標準的單層神經網絡，采用非線性操作隱式連接實體向量，用于解決距離模型無法精準描述實體與關系的語義聯系的問題。雖然這是對距離模型的改進，但單層神經網絡的非線性操作只提供兩個實體向量之間的弱相互作用，增加了計算開銷，并且引入了更高的計算復雜度。

TransE模型在低維向量空間中嵌入實體和多關系數據，利用較少量的參數訓練一個規范模型并將其擴展到大規模數據庫。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、單層神經網絡模型、TransE模型等。03智能化技術知識圖譜-知識表示的代表模型2存儲對象-基本屬性知識-關聯知識-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計底層存儲方式知識存儲-

針對知識表示設計底層存儲方式-

支持大規模圖數據的管理和計算影響因素-知識查詢效率-知識計算效率-知識更新效率03智能化技術知識圖譜-知識存儲203智能化技術知識圖譜-知識融合2目標：獲取隱含的或有價值的新知識，優化知識結構和內涵方法：獲取、匹配、集成、挖掘分散、異構資源上的知識結果：提供高質量知識服務知識融合是知識組織與信息融合的交叉學科，它面向需求和創新，通過對眾多分散、異構資源上知識的獲取、匹配、集成、挖掘等處理，獲取隱含的或有價值的新知識，同時優化知識的結構和內涵，提供知識服務。知識融合可分為知識評估和知識擴充03智能化技術知識圖譜-知識融合-評估方法2基于貝葉斯模型的方法

-計算知識為真的后驗概率

-條件：知識獨立性，先驗概率可預知上述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知識。目前，對于具有動態演化性的知識，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分不可靠的數據源。基于D-S證據理論的方法

-融合信任函數，選擇最大支持度的假設

-問題：知識源沖突，時間復雜度大基于模糊集理論的方法-模糊積分進行質量評估-條件：需經驗設置模糊規則基于圖模型的方法

-利用先驗知識為知識分配概率

-預測圖上邊的可能性03智能化技術知識圖譜-知識融合-擴充方法2實體對齊

-判斷異構數據中實體是否指向同一對象

-消除實體沖突和不一致性實體鏈接

-對齊后的實體與知識庫中的實體鏈接

-補充知識圖譜內容關系對齊

-歸類和融合命名不同但含義相同的關系知識擴充指將驗證正確的知識擴充到知識庫的方法，具體可以分為：實體對齊、實體鏈接和關系對齊。實體對齊指在異構數據中判斷兩個實體是否指向同一對象，可以消除實體沖突、指向不明等不一致性問題。實體鏈接指將實體對齊后的實體與知識庫中的實體進行鏈接，以補充知識圖譜的現有內容。關系對齊指對兩個實體之間可能存在的命名不同但含義相同的關系進行歸類和融合。知識建模

-建立數據模型，構建本體概念、屬性和關系

-提高知識圖譜構建效率，降低數據融合成本知識運維-小步快走、快速迭代-保證質量可控，逐步豐富衍化-覆蓋知識獲取至知識計算的生命周期知識計算-知識統計與圖挖掘：查詢、統計、圖挖掘-知識推理：基于符號和統計的推理算法03智能化技術知識建模、計算與運維202數字孿生目標實時構建物理對象的數字化映射結果形成智能決策的優化閉環

核心數據與模型的集成融合應用模擬、驗證、預測、控制物理實體全生命周期數字孿生是一種數字化理念和技術手段，以數據與模型的集成融合為基礎與核心03智能化技術數字孿生的概述3數字孿生技術最早在1969年被NASA應用于阿波羅計劃中，用于構建航天飛行器的孿生體，反映航天器在軌工作狀態，輔助緊急事件的處置

技術探索1969數字孿生概念正式被密歇根大學的Grieves教授提出，并強調全生命周期交互映射的特征概念提出2003自2010年開始，數字孿生技術在各行業呈現應用價值應用萌芽2010美國軍方：F35戰機數字伴飛通用電器：客機發動機實時監控西門子、達索、ABB：工業裝備推廣行業滲透2010后03智能化技術數字孿生的發展歷程3虛實映射-數字空間構建物理對象數字化表示-實現雙向映射、數據連接和狀態交互實時同步-基于實時傳感數據，動態反映物理對象狀態共生演進-覆蓋設計、生產、運營到報廢的全生命周期閉環優化-通過分析與仿真形成優化指令，實現決策優化數字孿生是一種“實踐先行、概念后成”的新興技術理念，與物聯網、模型構建、仿真分析等成熟技術有非常強的關聯性和延續性。數字孿生具有典型的跨技術領域、跨系統集成、跨行業融合的特點，涉及的技術范疇廣，自概念提出以來，技術邊界始終不夠清晰。數字孿生的理念四個典型技術特征03智能化技術數字孿生的技術特征3數字孿生技術通過構建物理對象的數字化鏡像，實現狀態監測、故障診斷、趨勢預測和綜合優化需要IOT、建模、仿真等基礎支撐技術融合，搭建信息交互閉環完整的數字孿生系統應包含四個實體層級：1.數據采集與控制實體2.核心實體3.用戶實體4.跨域實體數字孿生技術架構03智能化技術數字孿生的技術架構3數據采集與控制實體涵蓋感知、控制、標識等技術負責孿生體與物理對象間數據的采集和控制指令的執行核心實體依托通用支撐技術，實現模型構建與融合、數據集成、仿真分析、系統擴展等功能生成孿生體并拓展應用的主要載體用戶實體主要以可視化技術和虛擬現實技術為主負責實現人機交互跨域實體負責各實體層級之間的數據互通和安全保障一個完成的數字孿生系統應包含以下四個實體層級：一是數據采集與控制實體，主要涵蓋感知、控制、標識等技術，承擔孿生體與物理對象間上行感知數據的采集和下行控制指令的執行。二是核心實體，依托通用支撐技術，實現模型構建與融合、數據集成、仿真分析、系統擴展等功能，是生成孿生體并拓展應用的主要載體。三是用戶實體，主要以可視化技術和虛擬現實技術為主，承擔人機交互的職能。四是跨域實體，承擔各實體層級之間的數據互通和安全保障職能。03智能化技術數字孿生的技術架構3感知是底層基礎獲取運行環境和組成部件的狀態數據實現全要素、全業務、全流程精準映射與實時交互需要精確可靠的物理測量技術和數據協同交互感知是數字孿生體系架構中的底層基礎，為了建立全域全時段的物聯感知體系，并實現物理對象運行態勢的多維度、多層次精準監測，感知技術不但需要更精確可靠的物理測量技術，還需考慮感知數據間的協同交互，明確物體在全域的空間位置及唯一標識，并確保設備可信可控。03智能化技術數字孿生的基礎技術-感知3網絡是基礎設施實現物理對象與數字孿生系統間的實時交互滿足超低時延、高可靠、精同步、高并發等需求需要靈活的網絡接入技術，實現極簡化和智慧化運維網絡是數字孿生體系架構的基礎設施，在數字孿生系統中，網絡可以對物理運行環境和數字孿生組成部件自身信息交互進行實時傳輸，是實現物理對象與其數字孿生系統間實時交互、相互影響的前提。03智能化技術數字孿生的基礎技術-網絡3將物理對象數字化和模型化表征實體對象的狀態，模擬其行為，分析未來發展趨勢涉及建模語言和模型開發工具主要建模語言：Modelica、AutomationML、UML、SysML、XML建模工具：CAD、FlexSim、Qfsm等數字孿生的建模是將物理世界的對象數字化和模型化的過程。通過建模將物理對象表達為計算機和網絡所能識別的數字模型，對物理世界或問題的理解進行簡化和模型化。03智能化技術數字孿生的基礎技術-建模3在線數字仿真技術將確定性規律和完整機理的模型轉化為軟件模擬物理世界實現虛實共融和實時交互擴展到產品的健康管理、遠程診斷、智能維護、共享服務等應用核心技術用于創建和運行數字孿生，確保閉環優化

數字孿生體系中的仿真作為一種在線數字仿真技術，將包含了確定性規律和完整機理的模型轉化成軟件的方式來模擬物理世界。針對物理實體建立相對應的虛擬模型，并模擬物理實體在真實環境下的行為。03智能化技術數字孿生的基礎技術-仿真303云計算通過網絡統一組織和靈活調用各種ICT信息資源，實現大規模計算的信息處理方式利用分布式計算和虛擬資源管理技術，將分散的ICT資源集中形成共享資源池動態按需和可度量的方式向用戶提供服務用戶可以通過PC、平板電腦、智能手機、智能電視等終端獲取ICT資源服務CLOUDCOMPUTING03智能化技術云計算的概述4加速信息流通和決策過程，提高生產效率和市場響應速度提供按需分配和彈性伸縮的資源服務提高資源利用率和生產靈活性快速擴展或縮減計算資源，無需投資昂貴硬件設施促進數據和應用的集中管理，便于資源共享和協同工作云計算的優點0102050403智能化技術403“云”由大量云基礎單元（Cloudunit）組成基礎單元通過網絡相連，匯聚為龐大資源池核心特征：1.寬帶網絡連接2.共享ICT資源3.快速、按需、彈性服務4.服務可測量寬帶網絡連接:用戶通過寬帶網絡接入云服務，云內節點通過高速網絡相連共享ICT資源:云內資源不為某一用戶專有快速、按需、彈性服務:用戶按實際需求獲取或釋放資源，資源可動態擴展服務可測量:按照用戶資源使用量進行計費“云”的基礎結構智能化技術403云計算的物理實體：數據中心由云基礎單元（云元）、云操作系統及連接云元的數據中心網絡組成基礎設施即服務提供虛擬化的計算資源，如虛擬機、存儲、網絡等.平臺即服務提供應用程序開發和部署平臺，包括開發工具、數據庫管理系統、應用服務器等軟件即服務提供基于云的應用程序，用戶通過互聯網訪問，無需安裝和維護本地軟件IaaSPaaSSaaS云計算的類型：私有云:面向機構內部提供服務公共云:面向公眾使用混合云:結合私有云和公共云的特點按照云計算服務提供的資源所在的層次，可以分為IaaS（基礎設施即服務）、PaaS（平臺即服務）和SaaS（軟件即服務）等“云”的基礎結構智能化技術403云計算-智能制造中的應用智能制造產生大量的數據，包括傳感器數據、生產數據、質量數據等。云計算提供了大規模的數據存儲和管理能力，可以幫助制造企業有效地存儲、備份和管理這些數據。數據存儲和管理云計算允許制造企業在全球范圍內協作。生產線數據、設計文件和質量報告可以在不同地點之間共享和訪問，加快了產品開發和制造的速度。?？绲乩矸植嫉膮f作云計算還支持機器學習模型的訓練和部署。制造企業可以使用云上的機器學習服務來構建預測性維護模型，以監測設備健康狀況并預測故障。

機器學習和預測維護云計算平臺可以與大數據分析工具集成，幫助制造企業分析生產數據，發現潛在問題，提高生產效率。云上的大數據分析工具可以快速處理大規模數據集，提供有價值的見解。大數據分析智能化技術403云計算技術架構云計算技術架構如圖所示：

-由數據中心基礎設施層與ICT資源層組成

-包括云計算“基礎設施”和云計算“操作系統”

-核心和發展重點在資源控制層功能在云計算技術架構中，由數據中心基礎設施層與ICT資源層組成的云計算“基礎設施”和由資源控制層功能構成的云計算“操作系統”，是目前云計算相關技術的核心和發展重點。云計算的架構智能化技術403云計算“操作系統”-調度和分配ICT資源池中的資源-主要目標：-統一管理云計算“基礎設施”中的資源-構建高度可擴展、可自由分割的ICT資源池-向云計算服務層提供各種粒度的計算、存儲能力云計算“基礎設施”-承載在數據中心之上-高速網絡（主要是以太網）連接各種物理和虛擬資源-主要構成元素：-物理資源：服務器、存儲設備、網絡設備等-虛擬資源：虛擬機、虛擬存儲空間等云計算的架構智能化技術403213用系統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服務器代替高性能計算單元

通過虛擬機、數據的熱遷移提高可靠性用系統規模擴展降低單機能力升級需求

業務需求增長時通過增加資源節點提高系統性能

降低硬件性能升級需求以資源虛擬化提高系統資源利用率

主機虛擬化、存儲虛擬化等技術同時，云計算核心技術呈現開源化的趨勢，以Hadoop、OpenStack、Xen等為代表的眾多開源軟件已經成為云計算平臺的實現基礎。云計算的技術特點智能化技術40304邊緣計算物聯網技術的發展普通物體實現互聯互通各行業利用物聯網技術實現數字化轉型越來越多的行業終端設備通過網絡聯接邊緣計算的出現解決傳統數據處理方式的弊端分布式開放平臺，靠近物或數據源頭提供邊緣智能服務物聯網的挑戰數據量的爆發，2025年將有超過千億終端設備聯網終端數據量將達300ZB傳統數據處理面臨網絡時延高海量設備接入難，海量數據處理難帶寬不夠，功耗過高為了解決傳統數據處理方式下時延高、數據實時分析能力匱乏等弊端，邊緣計算技術應運而生。邊緣計算技術是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，通過融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的分布式開放平臺，就近提供邊緣智能服務。簡單點講，邊緣計算是將從終端采集到的數據，直接在靠近數據產生的本地設備或網絡中激進型分析，無需再將數據傳輸至云端數據處理中心。03智能化技術邊緣計算的概述5邊緣計算的優勢數據本地分析，無需傳輸至云端降低網絡延遲，提高實時分析能力云計算的不足云計算的局限無法滿足爆發式海量數據處理需求無法滿足實時處理需求較長的響應時間不適合新興應用場景（如無人駕駛、智慧礦山）云計算VS邊緣計算03智能化技術5在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷連接、實時業