工业互联网九大核心技术
工业互联网七大关键技术
工业互联网七大关键技术工业互联网是指将互联网与传统工业深度融合，实现设备、物料、能源和信息等各要素的高效连接和智能化运行。
在工业互联网的发展过程中，关键技术起到了至关重要的作用。
本文将介绍工业互联网的七大关键技术，并详细说明它们在实践中的应用。
一、大数据分析技术大数据分析技术是工业互联网的基础和核心技术之一。
随着各种传感器和终端设备在工业生产中的广泛应用，大量实时生成的数据被采集和存储。
利用大数据分析技术，可以对这些数据进行实时监测、分析和挖掘，从而帮助企业及时发现问题和优化生产过程。
二、云计算与边缘计算技术云计算与边缘计算技术是工业互联网实现高效连接和数据处理的关键技术。
云计算提供了强大的计算和存储能力，能够帮助企业实现大规模数据的中心化管理和分析。
而边缘计算则强调将计算和存储资源尽可能地靠近数据产生的地方，减少数据传输的延迟和成本，提升数据处理的效率。
三、物联网技术物联网技术是工业互联网的基础设施，通过传感器和通信技术将设备、物料和人员等各种要素连接起来。
物联网技术可以实现设备的远程监控、故障预警和智能调度等功能，提高生产的效率和可靠性。
四、人工智能技术人工智能技术在工业互联网中发挥着重要的作用。
通过机器学习和深度学习等技术，可以对大量数据进行自动分析和处理，并从中提取有价值的信息。
人工智能技术还可以实现智能感知和智能决策，并与人类合作完成复杂的任务。
五、装备智能化技术装备智能化技术是工业互联网的重要组成部分。
通过在传统设备上添加传感器和智能控制系统，可以实现设备的远程监控、自动调整和自愈能力。
装备智能化技术可以提高设备的效率、可靠性和安全性，降低生产成本和能耗。
六、网络安全技术工业互联网的发展离不开网络安全的保障。
在工业互联网中，大量的数据和信息在网络中传输，面临着被黑客攻击和数据泄漏的风险。
因此，网络安全技术对于工业互联网的可持续发展至关重要。
网络安全技术包括身份认证、数据加密、入侵检测等，可以有效地保护工业互联网的安全。
工业互联网的核心技术与应用研究
工业互联网的核心技术与应用研究随着信息技术的迅猛发展，工业互联网成为目前最为热门的领域之一。
以传统制造业为主要对象，工业互联网能够实现设备、数据、人员、业务等多者间的互动，实现制造业的高效化、智能化、网络化和可持续发展。
本文将从敏捷制造、大数据分析、云计算及智能终端等方面分析工业互联网的核心技术及其应用研究。
一. 敏捷制造技术敏捷制造作为一种去中心化的制造模式，能够在灵活性和自适应性的前提下降低生产成本和生产周期。
然而，敏捷制造在应用过程中面临着生产计划、质量控制等难题。
工业互联网则能够实现规划、调度和监控数据流、物流和价值流的智能化，大大提升敏捷制造的效率和准确度。
二. 大数据分析技术在工业互联网时代，数据成为了“新型工业原材料”，但海量的数据难以管理和分析，因此需要利用大数据分析技术，对数据展开挖掘和分析，实现对设备状态、生产效率、故障预警等方面的精细化管理。
借助工业互联网的技术平台，企业能够有计划地规划生产，预测未来的市场需求和用户需求，实现智能化工厂的构建。
三. 云计算技术随着工业互联网的快速发展，云计算技术被广泛应用于工业生产领域。
通过云计算技术，企业能够实现设备联网、数据共享、应用交换和资源共享等功能，同时也能够大大提升生产效率和降低制造成本。
通过聚合互联网技术，企业可分享云计算的存储和计算资源，提高生产效率、降低生产成本，实现数字化管理，使生产更加智能化、高效化、快速化和灵活化。
四. 智能终端技术智能终端，如智能手机、手表等可穿戴设备，已广泛应用于工业互联网。
这些智能终端可以通过互联网快速传递数据，使信息实现实时高效交互，大大提升生产效率。
此外，使用智能终端可实现设备监控、运维管理和远程控制等功能，为工业互联网的智能化管理提供了可靠的保障。
总之，工业互联网的核心技术及其应用研究，在当前信息时代具有重要意义。
敏捷制造、大数据分析、云计算及智能终端等技术的发展，为制造业的转型升级提供了新的方向和动力。
工业互联网技术的关键技术点分析
工业互联网技术的关键技术点分析工业互联网技术是当今最为热门的话题之一，它不仅是数字化转型的重要组成部分，也是实现智能制造的关键。
但是，要想在工业互联网的竞争中立于不败之地，关键技术点的突破是必须的。
本文将从以下几个方面，对工业互联网技术中的关键技术点进行分析。
一、物联网连接技术工业互联网中最核心的技术就是物联网连接技术，它是工业互联网的基础。
物联网连接技术主要分为两种：边缘计算和云计算。
边缘计算是指将计算数据和处理过程放在设备或其它边缘设备中，而不是传输到中心服务器或云上。
这种技术可以降低通信延迟，减轻网络负担，同时也增强了数据的安全性。
云计算则是把数据储存在云端，通过云计算来解决大规模存储和计算的问题。
只要有互联网，无论在哪个地方都可以通过云端访问物联网。
二、信息安全技术工业互联网中的信息安全技术是至关重要的。
随着生产和管理信息的数字化和网络化，数据的泄露、篡改和攻击等安全问题越来越复杂和严重。
因此，信息安全技术成为了确保工业互联网系统安全稳定运行不可或缺的技术。
安全加密技术、身份认证技术、访问控制技术等都是重要的信息安全技术。
三、大数据处理技术随着制造业数字化的深入推进，生产过程中产生的各种数据以及与制造相关的数据量不断增加，如何快速、有效地处理这些数据，并从中提取有用信息，成为了工业互联网面临的一个重要问题。
大数据处理技术可以通过数据挖掘、机器学习等技术手段，对制造相关的数据分析和建模，进行数据预测，从而实现生产过程中的优化。
四、人工智能技术人工智能技术在工业互联网中具有重要的应用前景。
通过人工智能技术实现产品的智能化、自动化知识化，可以大大提高产品的生产效率和质量。
人工智能技术还可以使机器能够自主决策，从而实现生产过程的自动化控制和优化。
在这个领域中，深度学习、自然语言处理等技术都占据着关键地位。
五、区块链技术区块链技术是工业互联网中一个十分重要的技术，其主要作用是确保数据的完整性和安全性。
工业互联网体系架构介绍
工业互联网体系架构介绍工业互联网：解开未来工业之谜在我们迈向智能制造的新时代，工业互联网扮演着至关重要的角色。
它不仅将机器、设备、传感器、人和产品等元素连接起来，形成了一个庞大的工业网络，更在推动工业领域的创新和生产力提升方面发挥着重要作用。
为了更好地理解和利用工业互联网，我们需要先了解其体系架构。
工业互联网体系架构概述工业互联网体系架构将各种硬件和软件资源整合到一个统一的框架中，为数据交换、通信和互操作提供支持。
该架构由三个主要部分组成：核心层、网络层和应用层。
核心层核心层是工业互联网体系架构的最底层，主要包括设备、传感器和执行器等硬件元素。
这些设备通过工业总线、以太网、无线局域网等通信技术相互连接，实现数据采集和设备控制。
网络层网络层位于核心层之上，主要负责数据传输和通信。
它可以将来自不同设备的数据整合到一个统一的网络中，实现数据共享和远程控制。
网络层还提供安全和可靠的数据传输机制，确保数据在传输过程中的完整性和机密性。
应用层应用层是工业互联网体系架构的最顶层，主要负责数据处理和分析。
通过使用大数据、云计算和人工智能等技术，应用层可以对海量的数据进行挖掘和分析，提供决策支持和优化方案。
此外，应用层还可以为用户提供友好的人机界面，实现远程监控和操作。
工业互联网核心技术工业互联网的核心技术包括物联网、云计算、大数据和人工智能等。
这些技术是工业互联网体系架构实现的基础。
物联网物联网技术将各种设备、传感器和执行器连接起来，形成一个统一的工业网络。
通过物联网技术，我们可以实现设备的远程监控和控制，提高生产效率。
云计算云计算技术为工业互联网提供了强大的计算和存储能力。
通过将数据存储在云端，我们可以随时随地访问和分析数据，提高了数据利用的灵活性和效率。
大数据大数据技术帮助我们处理和分析海量的工业数据。
通过对这些数据的挖掘和分析，我们可以发现隐藏在数据中的价值，为决策提供支持。
人工智能人工智能技术为工业互联网提供了强大的智能化能力。
工业互联网的关键技术及应用创新
工业互联网的关键技术及应用创新近年来，随着信息技术的快速发展，工业互联网成为了新的产业趋势。
工业互联网是指将现代信息技术与工业生产相结合，实现信息化、智能化和自动化的生产方式。
工业互联网的出现，意味着传统工业时代已经过去，进入了全新的智能化时代。
本文将从关键技术及应用创新方面展开深入探讨。
一、传感器技术传感器是工业互联网的核心技术之一。
在工业互联网中，传感器可以将工业设备所生成的数据实时采集、分析和传输，以实现智能化生产过程。
传感器技术的应用非常广泛，例如在车间生产中，可以通过传感器对设备进行实时监测，减少人工巡检，提高设备利用率；在物流领域，我们可以利用传感器实现货物位置的实时监控，减少货物丢失和货损率等问题。
二、云计算技术云计算技术是指将计算机技术与互联网相结合，形成一种分布式计算的方式。
在工业互联网中，云计算技术可以实现对数据的高效存储、快速分析和实时响应。
利用云计算技术，不仅可以满足海量数据的处理需求，还可以提高数据的可靠性和安全性，实现全局数据的共享和交流。
三、人工智能技术人工智能技术是工业互联网的“大脑”，其应用可以实现工业生产自动化、智能化、自适应化等功能。
例如在电力系统中，可以利用人工智能技术对电力负荷进行预测，优化配电方案；在制造领域，可以通过人工智能技术对产品质量进行监测和分析，减少生产过程中的缺陷。
四、区块链技术区块链技术是一种分布式账本技术，能够保证信息的可信和安全。
在工业互联网中，区块链技术可以实现工业设备的去中心化管理和控制，并且可以保证数据的实时性、可追溯性和安全性。
例如在生产过程中，可以利用区块链技术对生产数据进行实时监测和追踪，防止数据篡改和信息泄漏。
五、ERP系统ERP系统是一种企业资源规划系统，可以对企业生产和业务运营进行全面集中管理。
在工业互联网中，ERP系统可以将不同的业务流程整合到一起，实现信息的统一管理、流程的协同和资源的优化分配。
例如在生产过程中，可以利用ERP系统实现对原材料的采购、仓储、生产和销售等全链条流程的管理和协调。
工业互联网解决方案核心
工业互联网解决方案核心
《工业互联网解决方案核心》
工业互联网是指利用互联网和物联网的技术，对工业生产过程进行信息化、智能化和网络化的一种新型生产模式。
在工业生产中，通过各种传感器、设备和系统的连接，实现数据采集、通信和分析，从而提高生产效率、降低成本，并实现智能化和自动化生产。
工业互联网解决方案核心主要包括以下几个方面：
1. 数据收集与处理：工业生产中产生的大量数据需要通过传感器、设备和系统进行采集和处理。
这一过程涉及数据的实时采集、存储、清洗、分析和处理，需要运用大数据、云计算和人工智能技术。
2. 设备联网与通信：工业生产中的设备需要能够实现联网和通信，才能实现数据的采集和传输。
这需要利用物联网技术，对设备进行连接和管理，实现设备之间的通信和协调。
3. 智能化控制与优化：利用数据采集和处理的结果，对生产过程进行智能化控制和优化。
通过自动化和智能化技术，实现生产线的智能控制、生产计划的优化以及生产过程的自动调节。
4. 安全与管理：工业互联网解决方案需要考虑信息安全和生产管理的问题，在数据传输、存储和处理过程中，需要确保信息的安全性和可靠性，同时也需要考虑生产过程的合规管理和监
控。
工业互联网解决方案的核心在于实现数据的采集、传输和分析，以此实现生产过程的智能化和自动化。
通过运用先进的信息技术和自动化控制技术，可以实现工业生产的数字化转型，提升生产效率和质量，降低成本和能源消耗，推动制造业的转型升级。
工业互联网基础知识
工业互联网基础知识目录一、工业互联网概述 (3)1.1 定义与概念 (3)1.1.1 工业互联网的定义 (4)1.1.2 工业互联网的起源与发展 (5)1.2 架构与组成 (7)1.2.1 核心架构 (8)1.2.2 关键技术 (9)二、工业互联网的应用领域 (11)2.1 制造业 (12)2.1.1 智能制造 (13)2.1.2 工业机器人 (14)2.2 供应链管理 (15)2.2.1 需求预测与库存管理 (16)2.2.2 物流追踪与配送优化 (17)2.3 城市管理 (18)2.3.1 智慧城市 (20)2.3.2 能源管理与环保 (21)2.4 其他领域 (22)2.4.1 医疗健康 (23)2.4.2 教育培训 (24)三、工业互联网的发展趋势 (25)3.1 5G与物联网的融合 (26)3.1.1 5G技术简介 (28)3.1.2 物联网在工业互联网中的应用 (29)3.2 AI与大数据的赋能 (30)3.2.1 人工智能在工业互联网中的作用 (32)3.2.2 大数据分析在工业优化中的应用 (33)3.3 边缘计算与云计算的结合 (34)3.3.1 边缘计算简介 (35)3.3.2 云计算在工业互联网中的应用 (36)3.4 网络安全与隐私保护 (38)3.4.1 工业互联网安全挑战 (39)3.4.2 数据隐私保护措施 (40)四、工业互联网的挑战与机遇 (41)4.1 技术挑战 (42)4.1.1 技术标准与互操作性 (43)4.1.2 技术更新与研发投入 (45)4.2 商业模式与盈利路径 (46)4.2.1 企业上云与数字化转型 (47)4.2.2 商业模式的创新与实践 (48)4.3 政策与法规环境 (50)4.3.1 国家政策支持 (51)4.3.2 法律法规保障 (52)一、工业互联网概述工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等全面连接，实现全要素、全流程、全产业的深度互联和智能化发展。
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工业互联网可行性分析
工业互联网可行性分析工业互联网是指将物理世界与网络世界相结合，实现设备、工艺和人员之间的数据共享、通信和协同工作的系统。
它可以帮助企业优化生产过程、提高生产效率和质量，降低生产成本，改善企业竞争力。
本文将对工业互联网的可行性进行分析，并探讨其在实际应用中所面临的挑战。
一、技术可行性分析工业互联网的核心技术包括物联网、云计算、大数据、人工智能等。
这些技术都已经比较成熟，可以在工业环境中得到应用。
物联网可以连接各类传感器和设备，实现设备之间的数据传输和远程监控。
云计算可以提供强大的计算和存储能力，支持大规模数据的处理和分析。
大数据和人工智能可以帮助企业挖掘数据的价值，优化生产过程和决策。
因此，从技术上来说，工业互联网是可行的。
然而，在实际应用中，仍然存在一些技术挑战。
首先是物联网设备的标准化和互操作性问题。
不同厂商生产的设备可能采用不同的通信协议和数据格式，导致设备之间无法互相通信。
其次是大数据处理和分析的问题。
工业互联网将会产生大量的实时数据，对数据的采集、存储、处理和分析提出了更高的要求。
再次是数据安全和隐私问题。
工业互联网中的数据往往涉及到企业的核心技术和商业机密，必须采取有效的安全措施来保护数据的安全和隐私。
二、经济可行性分析工业互联网在经济上可行的原因主要体现在三个方面。
首先，通过优化生产过程和提高生产效率，工业互联网可以降低生产成本。
比如，通过实时监测设备状态和预测设备故障，可以及时进行维护和修理，减少停工时间和维修成本。
其次，通过数据分析和优化决策，工业互联网可以提高生产质量。
比如，通过分析产品数据，找出生产过程中的问题，并及时进行调整和改进，减少次品率和质量问题带来的损失。
最后，工业互联网可以帮助企业开展个性化定制和追踪溯源，提高产品附加值，增加利润空间。
然而，实施工业互联网也需要一定的投入。
企业需要购买物联网设备、搭建云计算平台、进行数据分析和培训人员等。
因此，在决策是否实施工业互联网时，企业需要进行综合的经济评估，确保投入与收益的平衡。
工业互联网的9大核心技术
1、超级计算终端超级计算终端就是一些新的智能化设备，譬如汽车以及穿戴式设备，譬如带芯片的内衣。
这些产品汹涌的势头正在成为我们所熟悉的物理世界的一个新的成员。
这些产品的核心都是有一个强大的芯片。
传统意义上的芯片王者英特尔公司正在意识到，在风起云涌的移动互联时代，他已经不行了。
比如，ARM芯片结构，随着以苹果公司为代表的公司突起，正在取代传统的PC时代英特尔的王者地位。
随处可及的超级智能终端，正在突破摩尔定律的芯片所赋予我们的想象空间。
摩尔定律曾经预测，每将近两年时间，芯片的计算力会提高一倍，而价格会降一半。
这是1965年的时候，英特尔公司曾经提出的遐想。
过去了将近五十年，这个摩尔定律还没有看到尽头，即便摩尔定律在纳米级别碰到瓶颈，新的替代技术也正在出现。
而且随着IPV6的寻址能力的无限拓展，我们人类可以预想，在未来每一个智能终端都可以有强大的计算能力以及寻址能力，所以物联网时代这两个关键的技术要素已经具备了。
除了芯片技术竞赛以外，在这个行业里，正在进行激烈竞争的还有有关交互式互联进入标准的竞赛。
在这里面有一些产业巨头正在形成产业联盟。
譬如说包括三星、Nest以及谷歌公司进行联盟。
Nest在2014年被谷歌公司斥资32亿美元收购。
这家公司可以提供能源回馈系统，因此在美国有庞大的家庭用户，而这个为谷歌公司进入到家庭的能源管理系统提供了一个便捷的通道。
同时出现在市场的是苹果公司，在2014年6月，苹果公司对外宣布了Homekit框架。
2、软件定义机器苹果公司发布iPhone之后，软件定义机器在工业界引起了大家的注意。
这之前，传统的功能型手机是由厂家的功能设定来定义的。
苹果发布iPhone以后，它的真正功能设定是用户通过下载软件来设定的，这对大量的工业企业带来了非常大的启发。
正因为如此，在通讯时代曾经处于王者地位的诺基亚被迅速拉下马。
而代表新的产业思维，用软件定义硬件带来新的功能和功能创想的苹果公司就后来居上赢得了胜利。
工业互联网平台七大核心技术
⼯业互联⽹平台七⼤核⼼技术⼯业互联⽹平台需要解决多类⼯业设备接⼊、多源⼯业数据集成、海量数据管理与处理、⼯业数据建模分析、⼯业应⽤创新与集成、⼯业知识积累迭代实现等⼀系列问题，涉及七⼤类关键技术，分别为数据集成和边缘处理技术、IaaS技术、平台使能技术、数据管理技术、应⽤开发和微服务技术、⼯业数据建模与分析技术、安全技术。
\1.数据集成与边缘处理技术设备接⼊：基于⼯业以太⽹、⼯业总线等⼯业通信协议，以太⽹、光纤等通⽤协议，3G/4G、NB-IOT等⽆线协议将⼯业现场设备接⼊到平台边缘层。
协议转换：⼀⽅⾯运⽤协议解析、中间件等技术兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各类⼯业通信协议和软件通信接⼝，实现数据格式转换和统⼀。
另⼀⽅⾯利⽤HTTP、MQTT等⽅式从边缘侧将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接⼊。
边缘数据处理：基于⾼性能计算芯⽚、实时操作系统、边缘分析算法等技术⽀撑，在靠近设备或数据源头的⽹络边缘侧进⾏数据预处理、存储以及智能分析应⽤，提升操作响应灵敏度、消除⽹络堵塞，并与云端分析形成协同。
2.IaaS技术基于虚拟化、分布式存储、并⾏计算、负载调度等技术，实现⽹络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进⾏弹性分配，并确保资源使⽤的安全与隔离，为⽤户提供完善的云基础设施服务。
3.平台使能技术资源调度：通过实时监控云端应⽤的业务量动态变化，结合相应的调度算法为应⽤程序分配相应的底层资源，从⽽使云端应⽤可以⾃动适应业务量的变化。
多租户管理：通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不同租户应⽤和服务的隔离，保护其隐私与安全。
4.数据管理技术数据处理框架：借助Hadoop、Spark、Storm等分布式处理架构，满⾜海量数据的批处理和流处理计算需求。
数据预处理：运⽤数据冗余剔除、异常检测、归⼀化等⽅法对原始数据进⾏清洗，为后续存储、管理与分析提供⾼质量数据来源。
数据存储与管理：通过分布式⽂件系统、NoSQL数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量⼯业数据的分区选择、存储、编⽬与索引等。
智能制造的九大技术
1. 安全计划 2. 网络分隔 3. 周边防护 4. 网络分段 5. 设备加固 6. 监控与更新
工业大数据在工业企业中的生产线上高速运转，是机器所产生的一种非结 构化数据
大数据应用将贯穿设计、制造、营销、服务全过程，成为辅助 决策的重要工具，更成为重要的生产要素
数字化设计 CAD/CAE/CAM/CAPP
办公业务数据流 OA/Email
数字化制造 MES
电子商务 EC
客户关系管理 CRM
工业化大数据
数据中心
数字化管理 ERP 产品运营服务 MRO/制造物联
产品数据管理 PDM/PLM
制造设备通讯接口
Internet
供应商 市场行情
④ 工业机器人
Industrial Robot
工业机器人——工业4.0的最佳助手
工业机器人是工业4.0的最佳助手。工业机器人是面向工业领域的多关节 机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制 能力来实现各种功能的一种机器
新一轮工业革命的核心是智能制造。德国工业 4.0、美国 工业互联网和中国制造2025 这三大国家战略虽在表述上不一 样，但本质上异曲同工，同在智能制造。新一轮工业革命的本 质是未来全球新工业革命的标准之争，各个国家都在构建自己 的智能制造体系，而其背后是技术体系、标准体系、产业体系。
2016年，让我们盘点一下未来一年智能制造领域最值得关 注的九大核心技术，即：工业物联网、云计算、工业大数据、 工业机器人、3D打印、知识工作自动化、工业网络安全、 虚拟现实和人工智能。
3D打印的原理：离散-堆积
3D打印技术的基本原理是离散-堆积，是属于由零件三维数据驱动直接制造零件的 科学技术体系
CAD模型
工业互联网讲座
工业互联网讲座随着科技的飞速发展，工业互联网以其独特的魅力和巨大的潜力，正在改变世界的运作方式。
为了帮助大家更好地理解和应用工业互联网，我们特地举办了一场关于工业互联网的讲座。
在这次讲座中，我们邀请了业内领先的工业互联网专家，他们将为大家详细解读工业互联网的内涵、现状及未来趋势。
一、工业互联网的内涵与价值工业互联网，简单来说，就是将互联网技术与工业生产相结合，通过大数据、云计算、人工智能等先进技术的应用，实现生产过程的智能化、高效化、自动化。
它可以帮助企业降低生产成本、提高生产效率、优化资源配置，同时为企业的创新发展提供强大的技术支持。
二、工业互联网的现状与挑战当前，全球各国都在积极推动工业互联网的发展。
我国也出台了一系列政策，支持工业互联网的发展。
然而，工业互联网在应用过程中也面临着一些挑战，如数据安全、技术更新速度、人才短缺等。
因此，我们需要不断探索和创新，以应对这些挑战。
三、工业互联网的未来趋势1、更深层次的智能化：随着人工智能技术的发展，未来的工业互联网将更加智能化，能够更好地适应复杂多变的市场需求。
2、更广泛的互联互通：未来的工业互联网将打破设备、企业之间的界限，实现更广泛的互联互通，从而更好地整合资源，提高效率。
3、更高效的生产管理：借助大数据和云计算技术，未来的工业互联网将实现更高效的生产管理，为企业决策提供更准确的数据支持。
4、更严格的安全保障：面对日益复杂的安全威胁，未来的工业互联网将采取更严格的安全措施，保障企业信息安全和生产安全。
四、结语工业互联网是工业4.0时代的重要基石，是推动经济发展和社会进步的重要力量。
通过这次讲座，我们希望能够帮助大家更好地理解和应用工业互联网，为企业的创新发展提供强大的技术支持。
我们也期待与大家一起探索和创新，共同推动工业互联网的未来发展。
工业互联网介绍及核心技术讲座随着科技的快速发展，工业互联网应运而生，它融合了互联网、大数据等新一代信息技术，正推动着全球工业体系的革命性变革。
工业互联网的核心技术解析
工业互联网的核心技术解析工业互联网是当前工业领域的热门话题，它将传统制造业与现代互联网技术相结合，致力于实现生产线的智能化、网络化和自动化。
在工业互联网的发展过程中，涌现出了一系列核心技术，本文将对这些核心技术进行解析。
一、物联网技术物联网是工业互联网的基石。
物联网技术通过传感器、RFID等设备将各种物体与互联网相连接，形成庞大的数据网络。
在工业领域，物联网技术可以实现对设备、产品以及生产环境的实时监测和管理，提高生产效率和质量。
同时，物联网技术还可以实现对设备的远程控制和远程维护，降低了成本和风险。
二、云计算技术云计算是工业互联网实现大规模数据处理和存储的重要手段。
通过云计算技术，工业企业可以将庞大的数据存储在云服务器上，并通过云平台进行高效的数据处理和分析。
云计算技术可以更好地满足工业场景对大数据处理的需求，并实现数据共享和协同工作。
三、大数据技术大数据技术是工业互联网发展的关键。
工业互联网产生了海量的数据，包括设备数据、生产数据、市场数据等。
通过大数据技术，可以对这些数据进行深入挖掘和分析，发现潜在的生产优化和经营决策的价值。
同时，大数据技术还可以实现对设备状态的实时监测和预测，帮助企业进行故障预警和预防性维护。
四、人工智能技术人工智能技术是工业互联网实现智能化生产的基础。
通过深度学习、机器学习等技术，工业互联网可以实现对生产过程的智能监控和控制。
例如，通过图像识别技术可以实现对产品质量的自动检测，通过自动调度算法可以实现生产线的智能调度等。
人工智能技术的应用可以极大地提高生产效率和产品质量。
五、安全技术安全技术是工业互联网发展的必要条件。
工业互联网中的数据和网络面临着各种安全风险，包括数据泄露、网络攻击等。
因此，工业互联网需要建立起一套完善的安全体系，包括网络安全、数据安全、身份认证等方面的技术保障。
只有具备了可靠的安全技术，工业互联网才能够实现稳定、可持续的发展。
综上所述，物联网、云计算、大数据、人工智能以及安全技术是工业互联网的核心技术。
工业互联网的九大核心技术
工业互联网的九大核心技术工业互联网这个话题是由GE公司在2012年率先提出的。
这个话题和后来2013年德国提出的工业4.0，可以说搅动了很多企业的神经。
但是这些新的理念并不是空穴来风，它是工业化国家在过去几十年强大的技术积累，以及和互联网结合以后产生的新战略，新的技术布局以及对未来的一种新的愿景。
如果我们单从互联网角度去解读这些愿景和战略，我认为是不够的。
事实上工业互联网有强大的技术支撑。
在工业互联网领域，我们要想获得持续、稳健的发展，需要具备坚实的技术基础。
下面这张图将正在出现的以及未来可能出现的技术要素用结构化的方式展现出来，让大家对工业互联网所形成的技术和系统基础，有一个系统性的了解。
在这个结构当中，最为基础是工业互联网的标准和系统安全体系，不同于已经成熟的商业互联网和人际互联网，工业互联网相关的技术标准还远远没有成形，可以讲不同技术阵营当中的博弈和争夺正在激烈展开。
而且系统安全是比较薄弱的环节，这在相当程度上阻碍了工业互联网的开放，和彼此数据的交换。
在未来我们可以预见到各个工业化的国家、组织乃至企业，以及科研机构，将围绕标准的设立和系统安全的共识和创建，进行大量的工作。
这些基础性的工作是非常重要的，而且是战略性的。
因此我们中国的企业家群体要非常关注这些基础性的工作，要抛弃那些可能假想性的，以及希望快速弯道超车的简单愿望。
没有这些基础工作，要实现真正意义上的工业互联，是不可能的。
在此之上还有三个非常关键的技术组件，一个称之为随处可及的超级计算终端。
所谓随处可及的超级计算终端，是由传感器、强大的芯片以及因此产生的分布式强大计算能力所带来的，这个是因为芯片技术的普及和IPV6的寻址能力的扩张所带来的。
第二类的组件基础，我们称为软件定义机器。
所谓软件定义机器就是强大的、无处不在的超级计算终端，以及我们所使用的工业时代的各种设备的整合以后所出现的一种新的前景。
未来硬件虽然重要，但是软件更加重要。
硬件作为技术组件，相对软件赋予不同的功能，软件定义硬件和定义机器，将成为未来的大势所趋。
工业互联网核心技术
来源：视联动力
视联网协议
自主创新、安全可靠
“中国人自己的网络——视联网” 1. 创新的非IP通信协议，传统手段无法攻击 2. 安全可控可靠、品质保障 3. 核心网络资源自主控制 4. 具备结构性安全、先管理后通信 5. 数据传输可管控，提高数据安全等级 6. 兼容IP网络，上层应用全透明。
当前，以翼辉SylixOS替代VxWorks等外国实时操作系统的 条件已经基本成熟，这既有利于增强网络安全，也有利于 规避使用外国盗版软件（或不遵从开源许可证的开源软件） 带来的知识产权风险。
来源：翼辉信息
SylixOS可替代其他实时操作系统
工信部CSIP对SylixOS源代码的扫描报告确认， 其代码自主研发约90%，其余是合规开源代码。
比较结果
SylixOS < Linux+RT < Linux
SylixOS < Linux+RT < Linux
SylixOS < Linux+RT < Linux
来源：翼辉信息
SylixOS 的一些特点
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来源：翼辉信息
SylixOS 的应用
来源：成都西谷
具有自主知识产权并初步取得了国际标准制订权
涉及37项国内外重大发明专利 初步取得了国际标准制定权
来源：成都西谷
适合LDSW芯片的应用场景
来源：成都西谷
三、工控实时操作系统SylixOS
工控实时操作系统是工业互联网、工控系统等的核心技术， 关系到各行各业的安全，过去这一领域被外国的VxWorks、 QNX等操作系统垄断，存在着巨大的安全隐患。
工业互联网技术在新质生产力中的引领作用
工业互联网技术在新质生产力中的引领作用随着科技的飞速发展，工业互联网技术已经成为推动新质生产力的重要驱动力。
它不仅改变着传统制造业的生产方式，也为企业创新发展提供了新的机遇。
那么工业互联网技术究竟在新质生产力中扮演了怎样的引领作用呢？接下来我们来进行探讨。
一、工业互联网技术的背景随着信息技术的日益成熟和物联网的广泛应用，工业互联网技术应运而生。
它通过物联网、大数据、人工智能等技术手段，将传感器、设备、系统等实现互联互通，实现工业化生产的数字化、智能化。
二、工业互联网技术的核心技术工业互联网技术的核心技术主要包括物联网技术、云计算技术、大数据技术、人工智能技术等。
这些技术相互结合，构建起一个完整的工业互联网生态系统。
三、工业互联网技术在生产管理中的应用工业互联网技术在生产管理中的应用，可以实现生产过程的实时监控、数据分析和预测。
通过对设备、生产线进行数字化管理，企业能够更加高效地进行生产计划、资源调度，提高生产效率和质量。
四、工业互联网技术对供应链的优化工业互联网技术通过物流信息的数字化管理，可以实现供应链的智能化和优化。
企业可以准确地了解供应链中每一个环节的情况，及时调整生产计划，降低库存成本，提高对市场的响应速度。
五、工业互联网技术在产品设计中的应用工业互联网技术在产品设计中的应用，可以实现产品研发的数字化和智能化。
通过与设备、系统的互联互通，可以快速有效地进行产品设计和测试，大大缩短产品研发周期，提高产品创新能力。
六、工业互联网技术在智能制造中的作用工业互联网技术可以帮助企业实现智能制造，将生产过程变得更加灵活高效。
通过机器学习和人工智能技术，企业可以制定更加智能的生产计划，提高生产效率和产品质量。
七、工业互联网技术在服务增值中的应用工业互联网技术在服务增值中的应用，可以为企业带来新的商业模式和增值服务。
通过将工业产品与互联网相结合，企业可以提供更加个性化、定制化的产品和服务，吸引更多客户。
工业互联网组成
工业互联网组成
工业互联网的组成涉及多项关键性技术，如智能数据采集技术、设备兼容技术、网络技术、信息处理技术、安全技术等。
（1）智能数据采集技术：工业互联网发展需具备低成本、精确、高效且智能的数据采集技术，数据采集技术是智能制造应用的基础。
未来包含传感器技术在内的智能数据采集技术将成为工业互联网技术的重点研发方向。
企业用户将能够通过智能的方式以低成本采集准确数据并传送后端进行大数据分析，进而帮助其决策。
（2）智能数据采集技术：工业互联网发展需具备低成本、精确、高效且智能的数据采集技术，数据采集技术是智能制造应用的基础。
未来包含传感器技术在内的智能数据采集技术将成为工业互联网技术的重点研发方向。
企业用户将能够通过智能的方式以低成本采集准确数据并传送后端进行大数据分析，进而帮助其决策。
（3）网络技术：网络技术为工业互联网的核心技术之一，各种数据及信息在系统不同层面和区域间均通过网络进行传输。
网络技术可分为有线网络及无线网络。
其中，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、。
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工业互联网的九大核心技术工业互联网这个话题是由GE公司在2012年率先提出的。
这个话题和后来2013年德国提出的工业4.0，可以说搅动了很多企业的神经。
但是这些新的理念并不是空穴来风，它是工业化国家在过去几十年强大的技术积累，以及和互联网结合以后产生的新战略，新的技术布局以及对未来的一种新的愿景。
如果我们单从互联网角度去解读这些愿景和战略，我认为是不够的。
事实上工业互联网有强大的技术支撑。
在工业互联网领域，我们要想获得持续、稳健的发展，需要具备坚实的技术基础。
下面这张图将正在出现的以及未来可能出现的技术要素用结构化的方式展现出来，让大家对工业互联网所形成的技术和系统基础，有一个系统性的了解。
在这个结构当中，最为基础是工业互联网的标准和系统安全体系，不同于已经成熟的商业互联网和人际互联网，工业互联网相关的技术标准还远远没有成形，可以讲不同技术阵营当中的博弈和争夺正在激烈展开。
而且系统安全是比较薄弱的环节，这在相当程度上阻碍了工业互联网的开放，和彼此数据的交换。
在未来我们可以预见到各个工业化的国家、组织乃至企业，以及科研机构，将围绕标准的设立和系统安全的共识和创建，进行大量的工作。
这些基础性的工作是非常重要的，而且是战略性的。
因此我们中国的企业家群体要非常关注这些基础性的工作，要抛弃那些可能假想性的，以及希望快速弯道超车的简单愿望。
没有这些基础工作，要实现真正意义上的工业互联，是不可能的。
在此之上还有三个非常关键的技术组件，一个称之为随处可及的超级计算终端。
所谓随处可及的超级计算终端，是由传感器、强大的芯片以及因此产生的分布式强大计算能力所带来的，这个是因为芯片技术的普及和IPV6的寻址能力的扩张所带来的。
第二类的组件基础，我们称为软件定义机器。
所谓软件定义机器就是强大的、无处不在的超级计算终端，以及我们所使用的工业时代的各种设备的整合以后所出现的一种新的前景。
未来硬件虽然重要，但是软件更加重要。
硬件作为技术组件，相对软件赋予不同的功能，软件定义硬件和定义机器，将成为未来的大势所趋。
由此产生的数据、模式、方法论和人工智能，将归结在知识工作的自动化领域，这个领域涉及大量新的技术。
在这三个技术组件之上，是关于新型的工业流程。
未来的工业流程将突破流程化，或者是离散化的传统定义。
随着机器人的深度介入，将使得工业流程和工业生产的过程发生根本性的改变。
工业生产将变成真正没有停息的全过程，因为机器人没有疲劳，而且机器人之间将进行深度的交流和自动化处理，使得生产效率突破人类介入方式的瓶颈，达到新的高峰。
在分布式生产领域，3D打印作为分布式生产的一个代表，将成为一个新的明星，而且它使得个体、组织成为大型生产中间的一个个节点，彻底改变过去大规模生产方式，这将重新定义未来的工业流程。
图中最上面这两个技术要素，将是人类意识或者人类所创造的虚拟世界与物理世界进行融合乃至整合。
我认为人类意识将融入到机器当中，彼此发生深刻的互动。
我们既可以控制机器，反过来机器也将能读懂我们的心意，彼此的交融互动，使得人类的意识世界和身外物理世界之间的融合进一步加深，甚至使得界限变的更加模糊。
而虚拟世界是人类在物理世界之外构建的更加庞大的世界，它的整合效用、深度智能将是我们眼前的物理世界无法比拟的。
最终我们所熟知的物理世界，也就是我们所熟的工业世界，将与虚拟世界完全整合，这是我们能看到的工业互联网的远景。
这几个技术要素是非常重要的，而且正在形成未来工业基本技术的组件和技术支撑。
下面我将就这九个方面，简单剖析一下。
有一些是正在发生的技术事件、趋势。
而更多的是正被人类考虑采纳的一些新的技术、措施、走向，非常值得我们认真的关注。
总之，工业互联网不仅仅是互联网，它是更多传统的技术在新时代的综合性应用。
每一个做企业的人都应该关注到这样的复杂、整合的整体，对我们带来的冲击以及新的机会。
1、超级计算终端超级计算终端就是一些新的智能化设备，譬如汽车以及穿戴式设备，譬如带芯片的内衣。
这些产品汹涌的势头正在成为我们所熟悉的物理世界的一个新的成员。
这些产品的核心都是有一个强大的芯片。
传统意义上的芯片王者英特尔公司正在意识到，在风起云涌的移动互联时代，他已经不行了。
比如，ARM芯片结构，随着以苹果公司为代表的公司突起，正在取代传统的PC时代英特尔的王者地位。
随处可及的超级智能终端，正在突破摩尔定律的芯片所赋予我们的想象空间。
摩尔定律曾经预测，每将近两年时间，芯片的计算力会提高一倍，而价格会降一半。
这是1965年的时候，英特尔公司曾经提出的遐想。
过去了将近五十年，这个摩尔定律还没有看到尽头，即便摩尔定律在纳米级别碰到瓶颈，新的替代技术也正在出现。
而且随着IPV6的寻址能力的无限拓展，我们人类可以预想，在未来每一个智能终端都可以有强大的计算能力以及寻址能力，所以物联网时代这两个关键的技术要素已经具备了。
除了芯片技术竞赛以外，在这个行业里，正在进行激烈竞争的还有有关交互式互联进入标准的竞赛。
在这里面有一些产业巨头正在形成产业联盟。
譬如说包括三星、Nest以及谷歌公司进行联盟。
Nest在2014年被谷歌公司斥资32亿美元收购。
这家公司可以提供能源回馈系统，因此在美国有庞大的家庭用户，而这个为谷歌公司进入到家庭的能源管理系统提供了一个便捷的通道。
同时出现在市场的是苹果公司，在2014年6月，苹果公司对外宣布了Homekit框架。
Homekit框架被整合到苹果公司发布的iOS8系统当中，并且获得了飞利浦、霍尼韦尔等传统产业巨头的支持。
苹果公司是希望通过Homekit进入到智能家居领域。
在智能家居领域，过去几十年一直缺乏强有力的整合者，随着像苹果公司和谷歌公司的强势进入，这样的局面正在被打破，包括海尔公司也成为第一个满足IOS进入认证标准MFi的中国企业。
随处可及超级计算终端，其实也是物联网领域，最近也在发生一些重大的事情，特别是关于技术的趋势和标准的出现。
GE公司正在推出的工业操作系统Predix，这个工业操作系统得到非常多的美国传统企业的支持和加入。
GE公司将它定位为工业操作系统，大家知道雄心以及对未来产业影响所在。
包括中国华为公司也推出了LITEOS系统，希望在物联网领域占有一席之地，这些顶尖公司在这一方面的布局，正是希望在基本的标准，以及接入的交互式协议占有领先的一席之地。
2、软件定义机器苹果公司发布iPhone之后，软件定义机器在工业界引起了大家的注意。
这之前，传统的功能型手机是由厂家的功能设定来定义的。
苹果发布iPhone以后，它的真正功能设定是用户通过下载软件来设定的，这对大量的工业企业带来了非常大的启发。
正因为如此，在通讯时代曾经处于王者地位的诺基亚被迅速拉下马。
而代表新的产业思维，用软件定义硬件带来新的功能和功能创想的苹果公司就后来居上赢得了胜利。
软件定义硬件，互惠走出通讯和电子产品，成为工业界的未来和常态，我认为答案是一定的。
理由很简单，在今天硬件产品和机械设备越来越低门槛和同质化竞争的时代，真正能够取得差异化优势的是软件。
这是未来的趋势，而且各种嵌入式的软件和附加的软件功能，将越来越廉价化，软件产品的开发也越来越平台化，而软件产品的升级和维护也越来越云端化。
这一趋势将有助于厂家更快地根据消费者需要，快速推出产品、升级产品，而消费者和工业的用户也会利用这样的优势获得廉价的服务和快速的产品，以及远程的维护服务。
在这个基础上将来的产品会走向服务化，而这个服务化有两个特别明显的趋势。
一个就是服务软件化，第二就是产品个性化。
所谓服务软件化就是那些真正的趋向于标准化和模块化的工业产品，将以服务交互的方式替代过去产品的售卖方式。
而在这个变化里，我认为首当其冲是两个行业。
一个是汽车行业，一个是家用电器行业。
汽车行业，现在打车软件的风行已经让我们看到了这个事情未来的端倪和趋势。
汽车行业会不会变成未来的服务行业，汽车制造商会不会变成服务运营商的产品提供方，他们会不会离消费者越来越远？我想今天汽车行业很多人对此都会产生深深的恐惧，因为这将迎来一波来势凶猛的产业革命。
第二个重要的趋势是产品个性化。
产品个性化指的是消费者和客户将来可以利用软件平台互联网，为自己的产品进行客户化的定制，并且可以通过远程软件进行维护，来进行产品的升级。
那么目前正在出现的是医疗行业，医疗的远程维护甚至诊断。
包括我们一般用的家用产品、服装的定制，乃至于化妆品、其他个性化产品都会因此而风行。
这是前一段时间所谓C2B模式的出现，在我《工业互联网》书里面讲到西门子用这种方式来为人造膝关节的流程里面植入新的制作工艺。
3、知识工作自动化第三个关键的技术组件我称为知识工作自动化，这个概念由2013年麦肯锡公司率先提出的。
麦肯锡公司预测在未来有十二种颠覆性的技术力量，他们出人意料的将“知识工作的自动化”排在了第二位。
在这里知识工作自动化指的是信息处理的自动化，它涉及的范围是非常广泛的，包含常规的互联网信息交互，模式识别、人工智能、机器学习等等最前沿的技术。
这种新型的基于信息和知识的工作方式，根据麦肯锡估计，未来会产生非常大的经济价值。
预测2025年的时候，将产生的将近六万亿美元的新的经济增加价值，并且创造出相当于超过一个亿的全职雇员的产出能力。
在这一领域，特别要提的就是人工智能。
因为人工智能现在被很多研究机构和企业所高度关注，认为他是未来真正可以改变人类关键性的技术之一。
譬如说人工智能非常重要的参与者IBM公司。
他们最有名的实验是，在1997年，他们生产的计算机击败了人类的国际象棋大师。
最新的成果是智能性的计算机，他们称为人知智能计算机。
这个计算机帮助法律服务公司，向律师事务所进行文本的分析；包括医院进行医疗报告的分析。
已经大量替代了人力，所以人工智能发展对将来人的工作提出了一个新的考验，也是一个挑战。
但是人工智能的发展是跟算法密切相关，而这个算法又跟大数据技术密切关联。
所以仅有大数据没有意义，关键是跟算法有关系。
在算法突破方面可以这么讲，在工业方面还处于非常早期的阶段，原因是在传统的工业行业，对算法的采纳是并不先进的。
那些有大量的生产的模拟，包括一些智能的处理的算法都是初级的。
不管是传统意义上的模拟法，还是现在采用人脑的一些模拟的方法，人工智能的方法，都是属于非常早期的试验阶段。
应该讲每一个工业企业在进行算法，就新的算法来更新原有的生产模式，包括对原有的生产和设计进行模拟方面，有大量的空间可以挖掘。
算法会驱动芯片技术的进一步发展，特别是模拟人脑工作的芯片。
IBM在这一方面也取得关键的突破。
在2014年下半年，IBM对外宣布，他们发布了新一代的，成为神经凸出内核的芯片，叫Truenorth，这个芯片采用54亿个晶体管，来模拟人脑神经功能，而不是传统意义上逻辑计算功能。