whitepaper2017-物联网2017典型案例白皮书
2017腾讯灯塔反欺诈白皮书居中版
2017年10月一、广告投放环境现状根据CNNIC统计，截至 2017 年 6 月，我国手机网民规模达 7.24 亿，网民中使用手机上网的比例提升至 96.3%，手机上网比例持续提升。
同时，各类手机应用的用户规模不断上升，场景更加丰富。
在移动互联网蓬勃发展的大背景下，抢夺优质流量、抢占目标用户，成为各广告主不惜重金大力推广的目标。
根据emarketer预测，国内数字广告营销费用将从2016年的404亿美元上升到2020年的836亿美元。
在如此广大的市场容量下，不少不法份子想通过歪门邪道，在庞大的数字广告市场中分一杯羹。
于是，广告黑产就如同幽灵一般，始终围绕着广告主和媒体。
经过多年的发展，黑产已经形成相当完善的产业链。
图1 黑产产业链如图1所示，位于产业链顶端的是黑产解决方案提供商。
在这样的公司里，有专门负责研究模型研究破解方式的分析人员，有专职的软件开发人员，有专职的反作弊信息收集的人员，也有负责把刷量软件、脚本分发到市场上的市场的运营人员。
经过一层或多层黑产代理刷量软件、脚本流到了不同的刷量者手中。
刷量者通过伪造手段帮助获利者制造假数据，并通过包月或者按分发量分成的模式获利。
如图2，造假者只需要极小的代价，就可以方便地购买到假量。
黑产这个庞大的地下产业链，不断吞噬着广告主的投放资金导致广告主的巨额投入没有收到应有的效果。
图2 黑产产业链图3 2017年6-8月中国广告市场大盘作弊流量占比注：数据来源于灯塔稽核服务，含灯塔独自覆盖广告流量、秒针及AdMaster覆盖的安卓侧全量，总校验广告请求3500亿+次为了净化肮脏的广告投放环境，腾讯灯塔通过覆盖的10亿月活终端，持续研发反作弊模型。
根据腾讯灯塔统计，以2017年6-8月之间为例，腾讯灯塔日均校验40亿次+广告请求，识别的作弊比率稳定在15%左右。
在部份行业及campaign中，作弊比例甚至高达60%。
如此高比率的作弊流量，给广告主带来了巨额的损失。
2018-2019年工业物联网网络安全解决方案白皮书
1.3工业物联网全政策
国家“十三五”规划纲要明确提出“发展物联网开环应用”，将致力于加强通用协议和标准的研究，推动物联网不同行业不同领域应用间的互联互通、资源共享和应用协同，通过开环应用示范工程推动集成创新，总结形成一批综合集成应用解决方案，促进传统产业转型升级，提高信息消费和民生服务能力，提升城市和社会管理水平。
根据Accenture的研究报告指出，全球工业物联网市场规模预计在2020年将超过5000 亿美元，近几年将持续高速增长。而到 2030年，预计工业物联网为世界经济带来的
收益至少在10万亿美元，而基于持续增加的投入估计，到2030年，工业物联网带来的收
益可达到 14万亿美元。
随着我国“中国制造2025”、“工业互联网”等战略的实施，未来我国制造业整体信息化水平将大幅提升，制造业数字化、网络化、智能化将取得明显进展，数字化研发设计工具、关键工序制造装备数控化将作为工业物联网的基础在规模以上企业得到广泛应用。
2017年1月17日，工业和信息化部为推动物联网产业健康有序发展，制定信息通信业“十三五”规划物联网分册。在发布的关于印发信息通信行业发展规划（2016－2020年）的通知中发布了《信息通信行业发展规划物联网分册（2016－2020年）》详细内容。规划中将提升安全保障能力作为六大主要任务之一，提出推进关键安全技术研发和产业化和建立健全安全保障体系。
中国废弃电器电子产品回收处理及综合利用行业白皮书2012
1.促进循环经济的发展 Promote the development of circular economy 在《条例》实施之前，我国废弃电器电子产品回收处理以个体 经营者为主，回收的材料通常是降级使用或低水平地利用。《条例 》实施后，废弃电器电子产品处理企业的规模化处理促进了回收材 料的高效循环利用。
2012 White Paper is the third one issued by CHEARI.
2012行业白①皮书的数据来自2012年底到2013年初、中国家用电器研究 院电器循环技术研究所开展的最新行业现场调研与问卷调查。
All the information and date from 2012 White Paper in based on the investigation/questionnaire from 2012 to 2013.
黑白 电视机 10195.09 9727.78 9119.91 8022.49 7036.11 3977.51 3177.28 2191.53 1780.89 1370.23 1084.00
279.46
电冰箱
15077.78 16325.39 18366.94 19630.88 20940.98 22169.17 23396.28 25497.86 26370.02 27164.06 30145.93 33762.80
国务院
建立完整的先进的废旧商品回收体系重点工作部门分工方案 “十二五”节能环保产业发展规划
发改委 工信部 环境部 商务部 财政部
大数据标准化白皮书
2017年智能硬件产业发展白皮书
智能硬件产业发展白皮书（2017年）前言以智能手机为核心的移动互联网发展已迈入第十个年头，开源操作系统、低功耗芯片、应用程序商店、触摸屏与移动宽带技术犹如一个个马达，助推移动互联网飞跃桌面互联网极限，缔造了无处不在的信息消费经济和有史以来最具规模的终端产业。
而自2015年起，移动互联网与智能手机的创新动力减弱，产业进入了有限创新、有限增长的成熟阶段，已成型的巨大产能迫切寻觅新的增长点，掀起了新兴智能硬件的创新浪潮。
虽然智能手表、智能家居、VR/AR陆续成为探索热点，也迸发出创新火花，但迄今为止，业界尚未出现一个媲美手机的新平台。
2017年，伴随着人工智能与专有器件技术的共同发展，从业企业在大众消费、行业应用市场中各施所长，打磨针对细分市场和特定场景的产品与服务，智能硬件的商业化前景更加广阔，智能手机、智能机器人、虚拟现实、无人机与智能家居纷纷迎来功能升级、市场扩张的发展机遇，智能应用服务也从大众消费步入行业应用。
中国信通院以2017版白皮书为载体，系统探讨智能硬件的现状、趋势与路径，向产业界分享已知，共同推动我国智能硬件技术产业迈向新高度。
目录一、智能硬件技术产业总体进展 (1)（一）以智能手机为突破点的移动互联网步入创新低谷 (1)（二）人工智能成为重塑硬件智能的新动力 (4)（三）硬件智能化转型对上游器件提出更高挑战 (10)二、全球智能硬件发展态势 (13)（一）三大核心技术进入新一轮活跃创新期 (13)（二）五大规模产品依托智能技术重塑核心价值 (19)（三）“智能+”应用从消费领域向生产领域扩展 (33)三、我国智能硬件产业主要情况 (37)（一）初步具备智能硬件核心技术体系化突破条件 (37)（二）即将到达智能硬件市场和产品突破关键节点 (42)（三）形成具备互联网特征的行业智能应用市场 (51)四、面临的问题与挑战 (54)（一）补足基础智能芯片和基础软件短板 (54)（二）建立基于智能技术的硬件产业生态 (55)（三）打破应用渗透壁垒，扩大应用范围 (55)（四）提高对硬件设备和数据安全的重视 (56)五、智能硬件产业链图谱 (58)六、国内智能硬件产业地图 (59)一、智能硬件技术产业总体进展（一）以智能手机为突破点的移动互联网步入创新低谷2017年，以智能手机为突破点的移动互联网历经十年，步入巅峰。
中央顶层设计 政策接力布局——《物联网白皮书(2016)》摘编
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工信部物联网白皮书2011
工信部物联网白皮书2011《工信部物联网白皮书 2011》在当今科技飞速发展的时代，物联网已经成为了一个备受瞩目的领域。
2011 年，工信部发布的物联网白皮书，为我们描绘了这个新兴领域的发展蓝图和前景。
物联网，简单来说，就是让各种物品通过网络相互连接、交流和协同工作。
它不仅仅是把物品连上网络那么简单，更是一种能够改变我们生活和工作方式的创新技术。
这份白皮书首先对物联网的概念和特点进行了清晰的阐述。
物联网的特点之一就是能够实现智能化的感知。
通过各种传感器和识别技术，物品可以自动获取周围环境的信息，比如温度、湿度、位置等等。
这就好像给物品装上了“眼睛”和“耳朵”，让它们能够“看”到和“听”到周围的情况。
另一个特点是广泛的互联互通。
不同类型的物品、设备和系统能够通过网络连接在一起，打破了以往的信息孤岛，实现了信息的共享和交流。
这种互联互通让我们能够更加全面、准确地了解各种情况，从而做出更加明智的决策。
在应用领域方面，物联网的影响可谓是无处不在。
在工业领域，它可以实现智能化的生产管理，提高生产效率和产品质量。
工厂里的设备能够自动监测自身的运行状态，及时发现故障并进行预警，从而减少停机时间和维修成本。
同时，通过对生产过程中的数据进行分析，企业还可以优化生产流程，提高资源利用率。
在农业领域，物联网也发挥着重要作用。
通过在农田中部署传感器，农民可以实时了解土壤的湿度、肥力、酸碱度等信息，从而精准地进行灌溉、施肥和病虫害防治。
这不仅提高了农作物的产量和质量，还减少了资源的浪费和环境污染。
在交通领域，物联网让交通管理变得更加智能和高效。
车辆可以通过与道路设施的通信，获取实时的路况信息，选择最优的行驶路线。
同时，交通管理部门也可以通过对车辆的监控，及时发现拥堵和事故，进行有效的疏导和处理。
在智能家居领域，物联网让我们的家变得更加舒适和便捷。
我们可以通过手机远程控制家里的电器、灯光、窗帘等设备，还可以实现家庭安防的智能化监控。
物联网生态品牌白皮书2020
开始的第一次工业革命让英国成为了“ 世 界 工 厂 ” 。而第二次工业革命开启的电气时代则成就了西门子、
对于那些立志在物联网这片广袤的新天地争得一席 之地的企业而言，本白皮书旨在通过探讨物联网时
奔驰、福特、通用电气等一批享誉全球的公司，也
代领导型品牌新范式的成因、标准与定义，以及这
让美国和德国成为了世界的中心。及至计算机和信
06
1.
物联网时代的总体特征
08
2.
物联网时代的经济特征
10
3.
物联网时代的品牌范式
12
第 二 章 物联网生态品牌的标准与定义
14
1.
物联网生态品牌与传统品牌定义的核心差异点
16
2.
物联网生态品牌的标准与定义
16
3.
物联网生态品牌评估模型初探
51
第 三 章 物联网生态品牌的影响
54
1.
物联网生态品牌的组织重塑
物联网不是终点，新的科学技术发 展呈现指数级加速效应，唯有坚持 人的价值最大化的理念，通过人单 合一模式发挥每个人的无穷潜力， 科技方能变成价值。在这一点上， 我同意詹姆斯·穆尔的观点，组织创 新是一切技术创新中的“元技术” ，因为人是唯一能使资产增值的因素。
目录
序 章 未来已来
04
第 一 章 物联网时代出现生态品牌的必然性
此次，我们与牛津大学赛德商学院的教授及海尔集
物联网引领的这波新浪潮将从根本上改变我们习以
团联手，在本白皮书中试图回答的核心问题正是：
为常的生活方式，也将重构全球产业经济的格局。
在物联网时代下，何为领导型品牌新范式？这种新
历史上，每一次工业革命都成就了一批引领时代的
范式的标准与定义又是什么？
2017年中国人工智能行业白皮书_艾媒报告
10 月，阿里 宣布投 资千亿成立达摩院， 在全球各地建立实 验室，启动人工智 能领域争夺战计划。
人工智能产业是一个结构性的体系
从全局上看，人工智能产业是一个结构性的体系，包括基础支撑、核心技术和应用场景。
应用场景 核心技术 基础支撑
应用场景包括工业机器人、智能教育、个人助理、智能医疗、无人 驾驶、智能家居等细分行业。基于人工智能的技术及成果，各应用 场景的人工智能相关度存在一定差异。
01 2017年人工智能发展状况分析
人工智能基本情况
发展历程
1943年，人工神经网络和数学模型建立，人工 萌芽期
神经网络研究时召开，标志着人工智能 的诞生。
消沉期 1969年，作为主要流派的连接主义与符合主义 进入消沉，另外当时计算能力也有限。
突破期 BP算法开始研究，计算机成本和计算能力逐步 提高，人工智能逐渐开始突破。
政府数据与信息 行业公开信息 企业年报、季报 行业资深专家公开发表的观点
• 根据艾媒咨询自身数据库、北极星统计分析系统、大数据舆情管控系统和草莓派调研社区平台
（Strawberry Pie）的相关数据分析。
• 艾媒北极星：截至2017年6月底，北极星采用自主研发技术实现独立装机用户监测，系统已覆盖用户
我国人工智能产业发展促进因素
政策
国家高度重视人工智能的发展，积极出台政策引导中国人工智能发展方向。在2017政府工作报告中， 人工智能被正式高调提及。国务院还发布《新一代人工智能发展规划》，战略部署人工智能产业，构 筑我国人工智能发展的先发优势。值得重点关注的是，在2017年10月召开十九大中，人系统Apollo， 助力合作伙伴搭建自 动驾驶系统。
7月，联想集团董事 长兼CEO杨元庆表示 联想已将战略重心转 向人工智能领域，谋 求企业转型。
物联网白皮书word版
第一篇物联网技术综述一、物联网的内涵及架构体系1. 物联网概念及内涵物联网（Internet of Things，IoT）概念最早于1999 年由美国麻省理工学院提出，早期的物联网是指依托射频识别（Radio Frequency Identification ，RFID）技术和设备，按约定的通信协议与互联网相结合，使物品信息实现智能化识别和管理，实现物品信息互联而形成的网络。
2005年11月17日，在突尼斯举行的信息社会世界峰会（WSIS）上，国际电信联盟（ITU）发布了《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出了“物联网”的概念。
随着技术和应用的发展，物联网内涵不断扩展。
现代意义的物联网可以实现对物的感知识别控制、网络化互联和智能处理有机统一，从而形成高智能决策。
目前较为统一的物联网定义：物联网是通信网和互联网的拓展应用和网络延伸，它利用感知技术与智能装臵对物理世界进行感知识别，通过网络传输互联，进行计算、处理和知识挖掘，实现人与物、物与物信息交互和无缝链接，达到对物理世界实时控制、精确管理和科学决策目的。
2. 物联网关键要素物联网发展的关键要素包括由感知、网络和应用层组成的网络架构，物联网技术和标准，包括服务业和制造业在内的物联网相关产业，资源体系，隐私和安全以及促进和规范物联网发展的法律、政策和国际治理体系。
如图1 所示。
图1 物联网发展关键要素2.1 物联网网络架构物联网网络架构由感知层、网络层和应用层组成，如图2 所示。
图2 物联网网络架构感知层主要实现对物理世界的智能感知识别、信息采集处理和自动控制，并通过通信模块将物理实体连接到网络层。
网络层主要实现信息的传递、路由和控制，包括延伸网、接入网和核心网，网络层可依托公众电信网和互联网，也可以依托行业专用通信网络。
应用层包括应用基础设施/中间件和各种物联网应用。
应用基础设施/中间件为物联网应用提供信息处理、计算等通用基础服务设施、能力及资源调用接口，以此为基础实现物联网在众多领域的各种应用。
海尔物联网生态品牌白皮书：物联网生态品牌评估模型初探
海尔物联网生态品牌白皮书物联网生态品牌评估模型初探打造和建设品牌一直以来都是一项复杂的工作。
即便是一个单一的品牌，它也已经是一个多维度资产（例如，品牌认知、品牌力、品牌形象等）的集合体。
为了助力企业实现其特定的商业目标，品牌各维度资产的组合及管理通常需要经过审慎的考虑和安排。
对于运作多品牌的企业，它们则需要形成互补型的品牌组合战略，以更好地满足市场扩张和不同市场的独特需求。
而随着商业环境的不断演进和物联网动态变化的生态模式的出现，物联网生态品牌这种全新的品牌范式应运而生。
物联网生态品牌的独特之处在于，其一部分功能和价值的实现完全依赖于它与生态系统里其他品牌之间的整合和互动；正是这些品牌共同创造了整体的用户体验。
为了能够全面地评估物联网生态品牌的表现，我们必须将生态品牌自身的复杂性和物联网生态系统在动态性、相关性和整合性方面的特征考虑在内。
因此，我们在现有的市场营销理论，以及与关系系统理论相关的经济学和计量经济学文献的基础之上，推导出评估生态品牌表现的全新理论框架。
基于这个定义宽泛的理论模型，我们可以对物联网生态品牌及在生态中各个品牌的表现做出精确的评估。
这个理论模型的出发点即是我们在前文所论述的：生态品牌是一个多维度资产的集合体，其一部分功能和价值的实现完全依赖于它与生态系统中其他品牌之间的整合和互动。
为了保证理论模型的通用性，我们使用“效用”这一经济学概念来描述生态品牌所能带来的价值。
此外，为了能够在模型中体现物联网生态系统在关系整合和互动方面的特性，我们使用了“生态网络外部效用”这个概念，从而进一步衡量生态由于与其中的用户或合作伙伴相连接所增加或减少的价值。
简单来说，一个生态品牌所产生的效用既来自品牌自身行为产生的效用，亦来自其生态网络系统所产生的外部效用，即：生态品牌效用 = f ( 核心品牌表现，生态网络外部性 )。
具象成公式形式，即为：Uie = Ui + θeUe。
在这个简化公式中，我们认为生态品牌的总体效用 (Uie) 是品牌自身表现产生的效用 (Ui ) 和其生态系统成员表现产生的效用(Ue) 的加总；其中后者产生的效用与生态成员和生态系统关系的紧密性、对生态系统的依赖性和与生态共同成长的意愿强度(θe) 成比例关系。
2017年虚拟(增强)现实白皮书
虚拟（增强）现实白皮书（2017年）目录一、发展背景 (1)（一）虚拟现实概念内涵与形态划分不断演进 (1)（二）虚拟现实兴起源自门槛降低、资本聚焦与政策支持 (4)（三）虚拟现实成为移动互联网向人工智能时代演进的发展重点 (7)二、关键技术趋势 (8)（一）虚拟现实“五横两纵”的技术架构初步形成 (8)（二）近眼显示技术以沉浸感提升与眩晕控制为主要发展趋势 (11)（三）感知交互技术聚焦追踪定位、环境理解与多通道交互等热点领域 (15)（四）网络传输技术呈现大带宽、低时延、高容量、多业务隔离的发展趋势.. 20 （五）渲染处理技术遵循渲染优化算法与渲染能力提升双轨并行的发展路径.. 30 三、产业生态趋势 (34)（一）虚拟现实产业生态以器件设备、工具平台与内容应用为主 (34)（二）感知交互与内容制作成为虚拟现实下一阶段的发展重点 (36)（三）知识产权竞争态势展现产业发展趋势 (38)（四）现阶段我国与国际一流水平在不同领域产业差距各异 (41)（五）“虚拟现实+”时代业已开启 (45)四、措施及建议 (50)（一）强化跨领域技术储备，聚焦融合创新 (50)（二）深化开发工具/平台发展，推广应用服务 (51)（三）构建公共服务平台，提升产业服务能力 (51)重要图表索引图 1 虚拟现实沉浸感分级体验 (1)图 2 虚拟现实沉浸体验-网络需求视图 (2)图 3 全球VR主要终端形态渗透率 (3)图 4 虚拟现实终端品类划分 (3)图 7 虚拟现实技术“五横两纵”技术架构 (9)图 8 虚拟现实“五横”技术体系 (9)图 9 全球虚拟现实知识产权热点领域 (11)图 10 虚拟现实近眼显示关键技术路标 (15)图 12 虚拟现实感知交互关键技术路标 (20)图 18 虚拟现实网络传输关键技术路标 (30)图 19 虚拟现实渲染处理关键技术路标 (34)图 20 我国虚拟现实产业视图 (35)图 29 国内外虚拟现实近眼显示产业梯队 (43)图 30 国内外虚拟现实网络传输产业梯队 (44)图 31 国内外虚拟现实渲染处理产业梯队 (44)图 32 国内外虚拟现实感知交互产业梯队 (45)图 33 虚拟现实典型应用领域 (46)虚拟（增强）现实白皮书（2017年）一、发展背景（一）虚拟现实概念内涵与形态划分不断演进业界对虚拟现实的界定认知由终端设备向沉浸体验演变。
UCMDB自监控通用CMDB November 2017白皮书说明书
White PaperUCMDBSelf-MonitoringUniversal CMDBNovember 2017White Paper UCMDB Self-Monitoring ContentsOverview (3)UCMDB Server (3)UCMDB Database (8)Universal Discovery (8)Store and Forward Server (11)2OverviewThis document lists items that you can monitor in order to understand whether UCMDB is working correctly and to help flag any anomalies that warrant further investigation.UCMDB Server•Monitor the UCMDB Server serviceo Windows: Monitor the UCMDB_Server service to make sure that it is running.o Linux: Search for the UCMDBServer process (the path to the process will resembleopt/hp/UCMDBServer/bin/wrapper).▪Monitor wrapper.exe. This is a "watchdog" process that monitors the UCMDB_Server process.▪Wrapper logs for UCMDB Server are saved tohp\UCMDB\UCMDBServer\runtime\log\wrapper.log.▪Log entries for starting UCMDB resemble the following:STATUS | wrapper | 2014/07/30 10:47:51.692 | Launching a JVM...INFO | jvm 1 | 2014/07/30 10:47:52.896 | -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+CMSIncrementalMode -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:InitialHeapSize=1073741824 -XX:+ManagementServer -XX:MaxGCPauseMillis=250 -XX:MaxHeapSize=4294967296 -XX:MaxNewSize=1073741824 -XX:MaxPermSize=201326592 -XX:MaxTenuringThreshold=6 -XX:OldPLABSize=16 -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseAdaptiveGCBoundary -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:-UseLargePagesIndividualAllocation -XX:+UseParNewGCINFO | wrapper | 2014/07/30 10:48:06.658 | Waiting to start...INFO | jvm 1 | 2014/07/30 10:48:09.629 | WrapperManager: Initializing...INFO | jvm 1 | 2014/07/30 10:48:11.351 | 2014-07-30 10:48:11,336[WrapperSimpleAppMain] INFO - Starting cmdb serverSTATUS | wrapper | 2014/07/30 10:48:13.668 | UCMDB_Server started.▪Log entries for stopping UCMDB resemble the following:STATUS | wrapper | 2014/07/25 20:53:30.517 | on_exit triggermatched. Restarting the JVM. (Exit code: 1)INFO | wrapper | 2014/07/30 10:12:13.870 | Waiting to stop...STATUS | wrapper | 2014/07/30 10:12:17.473 | <-- Wrapper StoppedSTATUS | wrapper | 2014/07/30 10:12:18.876 | UCMDB_Server stopped.•Check the status of UCMDB Server. To do this, open <protocol>://<serverName>:<port>/status in a browser (access requires authentication). Possible statuses are Up, Starting, and Down.•If the UCMDB UI is not accessible, check that the status of the UI server is UP. To do this, open <protocol>://<serverName>:<port>/ucmdb-ui/status.jsp in a browser.•Monitor the amount of free space that is available on the server. The server creates files and uses disk space in the directory tree in which the server is installed (by default, hp\UCMDB\ UCMDBServer). If SOLR is enabled but a standalone SOLR approach is not used, full-text search indexes (UCMDBServer\search\) can occupy a significant amount of disk space and grow in proportion to the data model size. Check the Universal CMDB Support Matrix document for more information about free space.•Check that the UCMDB log levels are set to the default value.o Log levels in UCMDB are configured by changing the log settings in the \conf\logs directory in the UCMDB installation folder.o A more detailed log level (such as DEBUG) can impact UCMDB performance, as every action performed by the application is slowed down by disc I/O as the logs are written to the physical disk. Ingeneral, no logs should ever be set to the DEBUG level unless you are troubleshooting a specific issue. •If you experience slow performance, check the slow.log files.o Each operation that takes more than a certain time (by default, 5 seconds; configurable in operation.slow.log.threshold) is written to the log.o Each operation that exceeds a defined timeout (configurable in server.sync.session.timeout) is written to the log.o The log is written to every 60 seconds.o The log includes thread names and commulative time (how long the operation has taken currently) o The log includes all managers, their status, and their queue (Manager name (max threads), Busy=threads; Waiting=threads). If a manager has any threads that are in the Waiting state for morethan 10 minutes, UCMDB may experience a performance degradation. If there are more than 100serving threads, UCMDB Server may run slowly.o Check for operations that have an elapsed time greater than 10 minutes.o We recommend that you increase the number of slow.log log files to 100. This ensures that the logs capture a longer timeframe for analysis. Make sure that enough free disk space is available.o Historical and "Top 10 worst" operations are saved to \runtime\log\statistics.▪These logs are written to every 15 minutes.▪The logs record the operations executed, the different types of operation executed, the average time of operations, and the 10 worst operations.▪The logs record all operations during the last 15 minutes, together with the average and maximum duration, and the number of operations. You should investigate operations that take more than 10minutes.▪Ignore AutoDiscoveryOperationGetProbeTasks 30 seconds. This is the default operation timeout.NoteIt is normal for some operations to take a long time. For example, merging a lot of data, performing ahistory baseline, or purging data may take 20 to 30 minutes. However, this should occur only rarely; if it occurs regularly, you should investigate further.•Check UI statistics by invoking the getServicesStatisticsSortByAvgDuration JMX method.o If UCMDB users experience slow UI navigation or login, this JMX method can highlight potential slow areas.o Investigate any operations that take more than 60 seconds.•Check the thread count and memory usage in the jvm_statistics.log file.o Check that enough memory is assigned to the UCMDB server, based on the deployment type as recommended in the Universal CMDB Support Matrix document.INFO - HEAP - [USAGE: 3989.8, FREE: 3.9, TOTAL: 3993.6, MAX: 3993.6]; NON-HEAP -[USAGE: 181.6, FREE: 50.9, MAX: 240.0]; CLASSES - [Loaded: 26658, Unloaded: 1651,Left: 25007]; THREADS - [Count: 259]•Check the cmdb.dal.log file (cmdb.dal.slow) to identify queries that take more than 150 seconds.2017-07-18 12:47:32,226 [RequestProcessorAsyncPool-19858] 483705ms 863448635 755639820 1193357250 309891880 704983185 1216509861 SELECT CDM_ROOT_1.CMDB_ID FROM CDM_ROOT_1CDM_ROOT_1 …..•Check the output from the runSupportHandlersForAllCategories JMX method. This method generates a lot of useful statistics about UCMDB Server.o For more information about this JMX method, refer to the "How to Access Support Using the JMX Console" section in the Universal CMDB Administration Guide.•Check the number of active enrichments, TQLs, and pattern-based models.o This data can be found in the .zip file that is generated by using the Supportability Services JMX methods.o You can also use the retrieveTqlNames and retrieveAllEnrichmentNames JMX methods.•Use the System Health Services JMX method to check the active TQL count.o It is important to check the number of active TQLs. We recommend that you have a maintenance task to delete unused and test active TQLs and deactivate those that do not need to be active.o You can also view this information by running the retrieveTqlNames JMX method or by checking the runSupportHandlersForSpecificCategories output (TQL.properties file).•Check the cmdb.pattern.statistics.log log file, which displays TQLs and Views, together with statistics about how long each one took took, the average time, the maximum time, and the result size.o This log shows data for active TQLs only.o To check all UCMDB TQLs that are calculated, check the cmdb.tql.calculation.audit.log log file.Check for TQLs that take more than 600 seconds.Finished calculation of pattern [JDBCDataSrc_Database]:[JDBCDataSrc_Database Num of nodes [2] ; -10 - database ; -11 - jdbcdatasourceNum of links [1] ; -12(-11 --> -10) - join_f] Result size [12000] calculationtime = [JDBCDataSrc_Database= 920.016 ]Finished calculation of pattern [Probe Info]: [Probe Info Num of nodes [1] ; 1- discoveryprobegateway Num of links [0]] Result size [1] calculationtime = [Probe Info= 1.230 ]•Check the active TQL status. To do this, run the showFullReport JMX method.•Check the CPU usage for the UCMDB process.o In Linux environments, this is logged in the os_statistics.log file.USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMANDroot 29472 5.0 63.3 8621540 5071408 ? Sl 00:32 30:43/opt/hp/UCMDB/UCMDBServer/bin/jre/bin/ucmdb_server –servero In Windows environments, use Task Manager or other monitoring tools. This information is not stored in the UCMDB logs.•Check for model consistency using the newDbTool database tool. This is documented in the Universal CMDB Administration Guide.o Alternatively, you can run the use findBrokenLinks, deleteBrokenLinks, andcheckModelConsistency JMX methods.o The recommended approach is to use the newDbTool.bat tool (not in preview mode) to clean any inconsistent CIs.•You can check what UCMDB is doing at a specific time by invoking the following JMX methods. The JMX methods reveal which managers are running, together with a full stack trace. This enables you to see which UCMDB operations are running, and their callers.o viewOperationsInformationo viewFormattedServerSnapshoto viewServerSnapshoto viewThreadDumpo viewLocksInfo•Check the cmdb.reconciliation.audit.log file for the total time of discovery bulks.INFO - [ID=1612311824] [Customer ID=1] [Changer=UCMDBDiscovery: MZ_Basic node_Host Connection by WMI] [total time=120.625o The cmdb.reconciliation.audit.log file contains information to help you troubleshoot potential slow data-in issues.•Check the data-in throughput by using the following JMX methods (aging and automatic probe deletion is not included in these statistics):o viewDiscoveryProcessingStatisticso exportDiscoveryProcessingStatisticsToExcelFor more information about the meaning of the data saved in the Excel file, refer to the "Reconciliation" of the "Supportability Handlers" topic in the Administration guide.UCMDB Database•Check that the UCMDB Database is configured based on the recommendations in the Database guide.•Check if there are any UCMDB Database connection from JMX by using the viewDbConnectionSummary JMX method.o There should be no connections. Database connection leaks are displayed for many hours, until the server restarts.•Check if there are any inconsistencies between the UCMDB class model and the database tables by using the rebuildModelDBSchemaAndViews JMX method.o If inconsistencies exist, run the rebuildModelDBSchemaAndViews and rebuildModelViews JMX method.o The class model must be aligned with the Database tables and views.•Check if there are any missing indexes. To do this, run the showAndRebuildMissingIndexes JMX method.o One of the common root causes for a slow environment is index fragmentation.o Check the Universal CMDB Database Guide for details about how to monitor index fragmentation and how to create an index rebuild plan based on the discovery schedule and load of the UCMDB server.•Check the UCMDB connection to the Database by using the testConnectionToDB JMX method. The method displays a basic summary of few DB SQL statements.o Use the method to establish a baseline. Run the method when the system is busy and when it is idle.This can highlight possible UCMDB database configuration issues.•Fix any history tables inconsistencies by using the alignHistoryForType JMX method.o If there are inconsistencies in the history tables (for example, missing columns) data in operations will fail.•Delete any unused history tables from the Database to save disk space on the Database server. To do this, run the deleteUnboundHistoryTables JMX method.Universal Discovery•Monitor the following Windows services on the Data Flow Probe server to make sure the services are running:•"UCMDB_Probe_XmlEnricher" (Display name: "HP Universal Discovery XML Enricher")•"UCMDB_Probe" (Display name: "UCMDB Probe")•"UCMDB_Probe_DB" (Display name: "UCMDB_Probe_DB")•It is necessary to monitor the amount of free space available on the probe. The probe creates files and uses disk space in the directory tree in which the probe is installed (by default, C:\hp\UCMDB\DataFlowProbe).Scan files (especially if software scanning is enabled) can occupy a significant amount of disk space. If the free disk space is less than 100 Mb, you should free more space.•When you encounter problems, refer to the log files (by default, these are located inC:\hp\UCMDB\DataFlowProbe\runtime\log). Logs that typically contain information about fatal errors are WrapperProbeGw.log and probe-error.log. If a log contains an entry that resembles the following example, you must address the issue:<2017-08-23 10:13:12,594> 50626250 [FATAL ] XXXXXXXX•Monitor the probe status using the MAM:service=Discovery manager::monitorDiscoveryProbes UCMDB server JMX method. The method displays information that resembles the following:RUBMYDGLNOMonitors Discovery ProbeLast Report Time: No reports yetReported 0 CIsLast Access Time: 08/24/2017 13:55:30Monitor the Last Access Time value. If the last access time is not updated for one minute, the probe is disconnected.•Run the JobsInformation>viewJobsStatuses probe JMX method.o This JMX method displays the number of stuck triggers in the probe.o When the number of stuck threads reaches 8, the probe will restart.o Monitor this JMX method to be alerted about probe restarts.•Run the GwTaskResultDistributer Probe JMX method.o Check "NumberOfUnsentResults". This is the number of pending bulks waiting in the probe to be sent to the server.o Drill down to the GwTaskResultDistributer >viewUnsentResults JMX method:▪Check how long each bulk is waiting in the probe queue before it is sent to server.▪Bulks may wait too long in the probe queue because of a server-side problem.If the number of unsent results is increasing and is more than 1 million, you should investigate further. •Monitor the probe JVM heap by checking the jvm_statistics.log file (located in\HP\UCMDB\DataFlowProbe\runtime\log). The log contains content that resembles the following:<2017-07-12 12:58:58,660> [DEBUG] [Timer-1] (JVMMonitorInfo.java:13) - HEAP - [USAGE: 241.5, FREE: 253.5, TOTAL: 494.9, MAX: 1979.8]; NON-HEAP - [USAGE: 41.7, FREE: 0.9,TOTAL: 42.6, MAX: 1024.0]; CLASSES - [Loaded: 7093, Unloaded: 0, Left: 7093]; THREADS - [Count: 89]If the free size of HEAP is less than 10, increase the amount of memory allocated to the probe’s JVM. •Check the probeGW-taskResults.log file:o Example:<2014-07-24 12:08:37,925> 145673 [INFO ] (TaskResultsSenderThread.java:166) - Process Result Time Statistics - Total Time:5651, Results size:6, Time To get Tasks:9, Timeto send results: 78, Time until server gets the results:90132, Time to get resultsstatus:5016, Time to process Id Mapping:98, Time to update warnings:0, Time toactivate automatic deletion:378, Time to inform the sent results is:4, Time to finish deleting results:25, Total time to handle Successful results:505o The above entry is printed for each group of discovery results bulks. Each entry includes the following measurements:▪"Time until server gets the results": Select results from DB (in probe side)▪"Time to get results status": Server side work - reconciliation\model update▪"total time to handle Successful results": Update probe DB table•Check the result processing queue time on the server side in the mam.autodiscovery.results.stat.log log file (located in \HP\UCMDB\UCMDBServer\runtime\log).2017-07-12 16:47:12,046 INFO [Process Results Thread-Test Import Vector From File] - Processing result of 'Unix-Daily' from probe: 'USPMVAPP557' took 3948msec. Waiting time (in result processing queue): 133349If the waiting time is more than 120000, you should investigate further.•Check the queue size in the mam.autodiscover.log log file (located in\HP\UCMDB\UCMDBServer\runtime\log).2017-08-22 20:20:25,275 INFO [notification_publish_task0-130] - [DISPATCH] Adding dispatch task to queue. New queue size: 846. Task: Redispatch Trigger Cis•Enable the probe server Database performance log. To do this, follow these steps:1. Open the \HP\UCMDB\UCMDBServer\conf\log\mam.properties file, and then add the followingcode:########################################## DB.performance.appender #########################################log4j.category.mam.collectors.dal=DEBUG,db.performance.appenderlog4j.appender.db.performance.appender=com.mercury.topaz.cmdb.shared.base.log.BetterRollingFileAppenderlog4j.appender.db.performance.appender.File=${logs.dir}/db.performance.loglog4j.appender.db.performance.appender.MaxFileSize=${def.file.max.size}log4j.appender.db.performance.appender.MaxBackupIndex=${def.files.backup.count}yout=org.apache.log4j.PatternLayoutyout.ConversionPattern=%d %-5p - %m%n2. Locate the db.performance.log file (located in \HP\UCMDB\UCMDBServer\runtime\log).2017-08-02 15:35:48,031 DEBUG -context=dalcollectors;operation=setCIs;duration=500349The unit of duration is milliseconds. If one operation exceeds 2 mins, investigate further.Store and Forward Server•Windows:o Monitor the following two Windows services to make sure the services are running:▪"hpudStoreAndForward" (Display name: "HP Universal Discovery Store and Forward Server")▪"hpudApacheSF" (Display name: "HP Universal Discovery Store and Forward Web Server") •Linux:o Monitor the following Store and Forward server processes to make sure they are still running: ▪storeNforward▪httpd (embedded Apache web server daemon)•The Store and Forward server also serves the XML status document showing the current status of the server over HTTP (or HTTPS depending on how the server is configured). The status is available at the following URL:http[s]://<StoreAndForwardServer>:<port>/server_status.xmlIf you view the server status in a browser, a user-friendly HTML page is displayed. However, monitoring software can read the XML itself. For example:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="server_status.xsl"?><StoreAndForwardStatus version="1.0"><statusDirBytes>0</statusDirBytes><incomingDirBytes>0</incomingDirBytes><inProgressDirBytes>0</inProgressDirBytes><resumeDirBytes>0</resumeDirBytes><freeDiskSpaceBytes>50882215936</freeDiskSpaceBytes><numIncomingFiles>0</numIncomingFiles><numInProgressFiles>0</numInProgressFiles>11<numResumeFiles>0</numResumeFiles><modifiedTime>06/22/14 08:23:30</modifiedTime></StoreAndForwardStatus>•It is important to monitor the amount of free disk space available on the disk that the store and forward server uses for its data. If there are network connectivity problems and the store and forward server is not able to send the files on a timely basis, the files will start to accumulate and consume disk space. The directories that are used for storage are configured in the config.ini file used by the store and forward server:[BaseDirectories]dataDir=xxxincomingDir=yyyMore details can be found in the UCMDB documentation.12White PaperMicro Focus Trademark InformationMICRO FOCUS and the Micro Focus logo, among others, are trademarks or registered trademarks of Micro Focus (IP) Limited or its subsidiaries in the United Kingdom, United States and other countries. All other marks are the property of their respective owners.Company DetailsCompany name: Micro Focus International plcPlace of registration: England and WalesRegistered number: 5134647Registered address: The Lawn, 22-30 Old Bath Road, Berkshire, RG14 1Q。
MindSphere白皮书
物联网白皮书.doc
1物联网类产品1.1物联网机器卡1.1.1产品定义物联网机器卡业务是中国移动面向物联网用户提供的采用物联网专用号段（14765、106 48）作为MSISDN的移动通信接入业务，通过专用网元设备支持短信和GPRS等基础通信服务，并提供通信状态管理和通信鉴权等智能通道服务，默认开通物联网专用的短信接入服务号和物联网专用APN。
1.1.2产品功能“物联网机器卡”产品是基于独立的物联网业务专属通信网元设备，提供丰富的码号资源以及高质量的智能网络，满足物联网客户“规模性、流动性、安全性、稳定性”的特点需求。
其主要功能如下：⏹基础通信能力：GPRS通信能力和短信通信能力，短信可提供不同优先级服务（重发频次、储存时间），充分满足不同集团客户需求。
⏹终端状态查询：向客户提供开关机信息、终端位置信息、终端GPRS上线、离线、IP、APN等信息查询。
⏹账务信息查询：向客户提供账户信息查询，提供账户欠费、流量超标等事件的提醒功能。
⏹业务统计分析：向用户提供多维度的业务报表统计及分析等。
⏹灵活计费功能：根据客户需求提供流量池、生命周期等多种计费方式。
1.1.3技术方案物联网专网包含物联网基础网络平台、物联网业务支撑平台、物联网运营支撑平台三大系统。
物联网专网网络系统架构图⏹物联网基础网络平台物联网基础网络平台包括接入网和核心网。
物联网接入网共用现有2G/3G接入网络。
物联网核心网新建物联网SMSC、HLR、GGSN，其他核心网设备共用现网核心网设备。
⏹物联网业务支撑平台物联网业务支撑平台包括物联网PBOSS，以及其他现网的一级业务支撑系统（一级BOSS 枢纽、内容计费系统）、省BOSS系统。
物联网PBOSS支持物联网产品管理、服务开通、码号与用户卡管理等功能，内容计费系统支持综合结算、计费管理等功能。
物联网PBOSS 与省BOSS连接，负责码号开通信息、业务受理信息的同步。
物联网PBOSS与HLR连接，负责物联网用户基础通信业务开通。
解读《信息物理系统白皮书(2017)》
第一部分
为何编制白皮书？
1. 编制初衷
编制白皮书之初，我们和大多数人一样，存有以 下几点困惑。
困惑一：CPS清晰的定义与描述？ 困惑二：CPS是有序传承还是全新世界？ 困惑三：CPS可大可小，小到多小？大到多大？ 困惑四：国外CPS建设对我国CPS发展有怎样借鉴？ 困惑五：中国的CPS发展道路？
2. 特别说明
《信息物理系统白皮书（2017）》解读
电子标准院 郭 楠
2017
目录
CONTENTS
第一部分 第二部分 第三部分 第四部分
为何编制白皮书？ 如何编制白皮书？ 如何理解白皮书？ 欢迎完善白皮书！
目录
CONTENTS
第一部分 第二部分 第三部分 第四部分
为何编制白皮书？ 如何编制白皮书？ 如何理解白皮书？ 欢迎完善白皮书！
我们通过四大核心技术要素（“一硬一软一网一平台”）支撑的一套综合技术体系， 构建起一个闭环赋能系统，这套系统能够通过四个过程（状态感知、实时分析、科学决 策、精准执行）使得数据自动流动，进而打通物理空间和信息空间两大空间，在不同的 范围和约束条件下，实现三个层次（单元级、系统级、SoS级）上不同程度的资源配置 优化这一永恒目标。在这一过程中，系统表现出六大典型特征：数据驱动、软件定义、 泛在连接、虚实映射、异构集成、系统自治。
解放个体体力
解放群体体力
部分解放脑力
全面解放脑力
1.0 机械化 解决能力问题
2. 两大空间
2.0 电气化 解决效率问题
物理空间 提升有限
3.0 自动化 解决质量问题
人：需求无限
4.0 网络化 解决脑力问题
信息空间 希望无限
3
第三部分
如何理解白皮书？ —是什么
智慧粮仓物联网+无线网络解决方案
可靠性要求
可靠性是对整个无线网络的整体要求， 要求无线网络具有冗余灾备功能， 防止出现因为 设备故障而导致的整体无线网络不可用，从而影响整个业务。 n
易管理要求
要求无线网络管理便捷、 操作简单， 使得网络管理人员能方便及时地掌握诸如网络拓扑 结构、网络性能统计、网络故障等信息，能简便地对网络进行配置和调整，确保网络工作在 良好状态。 n
四、 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 五、 5.1 5.2 5.3
信锐服务优势及文化 .................................................................................................... 18 完善的解决方案 ..................................................................................................... 18 强劲的自主研发能力 ............................................................................................. 18 一体化融合方案 ..................................................................................................... 18 售后服务承诺 ......................................................................................................... 19 信锐服务文化 ......................................................................................................... 19 案例分享 ........................................................................................................................ 21 比亚迪股份公司生产仓储无线建设 ..................................................................... 21 吉利春晓基地 WLAN 工程建设 ............................................................................. 22 京东物流园（江苏宿迁） ..................................................................................... 23
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010203010203服务物联网工业4.0工业物联网113359Contents阔地教育: 云端课堂，让人人享有优质教育机会“按图索骥”，提升读者体验和图书馆效率全家升级能耗，护航“食安”锁住会员的胃同仁堂推动数字化改造，消费体验全面升级家乐福拥抱数字创新，打造差异化服务凯胜绿能: 打造安全环保的智慧巴士626670737679讯飞“听见”: 语音人工智能技术的集大成者“智能建设”如何改变传统工程机械行业“一企一证一卡”，拧紧排污阀门森林智能监控，防火于未“燃”当虹科技: IP多画智能监控，保障城市安全看澳洲大型农场如何变身智慧农场364044485154数字化车间助力海信质效双升梦天木门: 家具“定产销”的智能化之路直击食品饮料包装，高速检测升级路“双剑合璧”成就机床产业升级AGV、机床和产线三线联动，迈向“无人工厂”怡丰机器人: 以技术力量，扩展AGV市场应用14172023262904060882研华科技及全球服务网点研华全产业物联网解决方案架构卷首语: 以生态圈力量，加速物联网落地后记&致谢产业洞察--集产业生态，助力中国“智”造转型产业洞察--打造WISE- PaaS联盟，推动物联网落地产业洞察--助推业态融合，加速“智能”服务落地0405设计中心制造中心CTOS中心物流中心服务中心维修中心研华科技及全球服务网点研华科技是全球智能系统的领导厂商，以先进技术和可靠品质成为客户值得信赖的国际品牌。
自1983年成立至今，研华全球分支机构遍及在23个国家，拥有专职员工超过8000名。
联合多家合作伙伴形成了强大的技术服务和营销网络，为客户提供真正全球化布局、本土化响应的便捷服务。
研华以智能地球的推手为企业使命，并以“驱动智慧城市创新 共建物联产业典范”为目标，协助各产业加速其智能化经营，致力成为智能城市及物联网领域中最具关键影响力的全球企业。
Advantech IoT Solution Architecture 研华全产业物联网解决方案架构研华WISE-PaaS (Platform as a Service)的核心概念是打通垂直产业与云端之间的窒碍点，透过简化连接云端、管理及运作的途径及合作模式，协助客户从原本的产业应用平移到云端上进行，并从中创造更大的市场及商机。
为进一步协助客户发展物联网产业方案，研华推出WISE-PaaS Alliance伙伴联盟计划，运用平台整合及协同合作的方式，帮助客户快速落实物联网产业云端应用，为客户架构出最完善的物联网解决方案。
0607以生态圈力量，加速物联网落地随着互联网技术的进阶发展，突破人与物的重重界限，万物互联正成为各行各业最基本的运转形态。
物联网时代的到来让每个行业都重启了洗牌大战，不管曾经身处哪个领域，哪个层次，新入局者的搅动和行业趋势的变动，都在呼吁全新的企业战略以适应未来的竞争格局。
研华科技的物联网战略也在实践中成长，根据行业动向和合作伙伴的实际痛点不断调整方向和重点。
近年来，全新的物联网布局逐渐明晰，研华借助自身在工控领域深厚的经验积累和技术实力，将能力延伸到更多的横向领域：以WISE- PaaS平台为技术支撑，向更加细分的垂直行业蔓延，明确聚焦发展医疗、零售、物流三大市场，拓展更强大的合作伙伴体系，演进更实用的行业解决方案。
此外，在三大主力先锋的带动下，同时探索物联网在制造、交通、能源等更加广泛的智慧城市领域的应用拓展。
在物联网时代，智慧城市的庞大体量无论是对底层感知、网络传输还是上层应用的从业者而言，都意味着无限的商机和丰富的商业模式。
物联网所涵盖的细分领域非常广泛，每个行业都有自身的发展规律和特点，如此宏大的产业绝非一家或者少数几家行业能够完全覆盖。
未来，物联网产业分工将由混沌转向明确，技术和方案提供商、系统集成商及行业用户等不同角色将各司其职。
EIS&SRP助力，加速物联网落地为了满足研华对物联网市场的多维定义，面向全行业的WISE- PaaS平台具备了通用性和先进性的特点。
例如，无论是工业领域，还是各垂直行业领域，数据的采集、传输和分析都是实现物联网价值的必不可少的环节。
而如今，越来越多的场景中，设备端对于数据处理的需求已大大超出云端处理的能力，因此边缘计算成为工业物联网、智慧城市等领域的刚需。
如此形式之下，研华推出了IoT边缘智能服务器Edge Intelligence Servers(EIS)，为客户提供更先进、全面、便捷的物联网解决方案。
而对于物联网解决方案在不同行业的落地，研华联手上下游合作伙伴，软硬结合、深入行业痛点，提出垂直产业整合式解决方案Solution Ready Platform（SRP）。
硬件方面，研华有数据采集的感知层基础和数据传输的通信层能力，并提供多种嵌入WISE- PaaS云服务能力、EIS边缘计算能力的物联网设备；软件方面，研华联合合作伙伴的能力，形成物联网软件生态体系，让客户可以快速组建物联网软件/云端解决方案。
从硬件、中间件WISE- P aaS，到EIS边缘智能服务器和垂直产业整合式解决方案SRP，研华已经搭建起“硬件+软件+平台”的完整物联网产业架构，这将有助于更多用户不断缩短进入物联网产业的“最后一公里”，加速推进工业物联网的落地。
携手产业伙伴 建设物联网生态圈近十年的物联网发展之路使研华深知，物联网产业链庞大，想要长远立足必须打破单打独斗的发展方式，结合产业伙伴的力量，以“协同”的方式建立完整的物联网生态体系。
为此，研华建立WISE- PaaS/IIoT联盟、物联网WISE- PaaS软件商城，创造新的商业模式。
通过这样的合作模式，为客户提供弹性的软件架构，促成不同云端服务、软件解决方案以及SRP无缝整合，使客户实现物联网边缘智能和客制化解决方案。
这项服务创新不只使研华的物联网产品阵容更加完备，也为研华在各垂直市场的客户带来领先优势。
在与合作伙伴、行业客户共同开拓的物联网版图中，研华科技始终秉承赋能的角色来构建共赢新生态，以技术革新和行业趋势为基础，帮助传统行业客户逐步迈进物联网时代全新的商业模式，为客户提供先进、智能、前瞻、切实的解决方案，在新一轮洗牌和竞逐中，始终站在“颠覆者”的浪潮之巅。
研华中国区总经理罗焕城0809研华智能制造全产业方案布局工业4.0Industrial 4.014 17 20 23 26 29数字化车间助力海信质效双升梦天木门: 家具“定产销”的智能化之路直击食品饮料包装，高速检测升级路“双剑合璧”成就机床产业升级AGV、机床和产线三线联动，迈向“无人工厂”怡丰机器人: 以技术力量，扩展AGV市场应用10111213集产业生态，助力中国“智”造转型随着《中国制造2025》的出台，我国的制造业正式踏上了以智能制造为重要发展方向的转型升级之路，但这将会是一个长期过程。
从全球制造业来看，智能制造正在向“网络化、智能化、绿色化”转变，“信息集成”是其中最为核心、最为基础的问题。
我国传统制造业具有规模体量大、资产重、发展水平参差不齐等特点，整体转型升级的过程中，处于不同发展水平的领域及行业也将成波次的动态推进。
这些问题，一企之力难以面对，“协同深耕、共创多赢”的产业生态才是“智”造转型之道。
加速对现有制造业的升级实现智能制造，并不是花200亿元新建一个智能工厂，而应重在对现有制造业的升级。
对于多数制造业企业而言，设备已经有了，问题是工厂里使用的制造设备通信标准繁多，多种标准并存，且厂区布局复杂。
如何将客户现有的多品牌、大批量的传统设备实现联网，数据采集、整合和分析，是更为现实且紧迫的问题。
研华提出“阶段式导入蓝图”，从数据采集和通讯的视角，通过核心软件平台WebAccess来实现采集、整合和往上连接到第三方系统这个过程。
平台把产业上应用的各项标准软硬件及协议收录其中，这些协议与软硬件搭配都可及时分享给更多有需要的相关产业开发者，帮助产业伙伴快速在不同设备厂家的系统间实现数据的互联，提供硬件+软件+云的完整解决方案。
平台服务更多不同产业的系统集成商或大型设备制造商，将大大加速各物联网产业落实云端智能应用，通过企业大数据，实现生产信息可视化，优化生产流程、提升质量效率，实现与预防维护等智能应用，并于最终落实服务延伸与业务模式创新。
生态圈开辟工业物联网新典范工业物联网的发展，需要多方技术集成与跨界合作，从设计、开发、验证到整合阶段，随着产业升级的推进，新技术、新模式等新价值形态也将不断出现，融入到工业物联网的各个环节。
研华深信想要成就物联网事业，需集结生态伙伴之力，共同拓展行业应用深度和广度。
研华科技工业物联网事业群中国区总经理蔡奇男通过推动WISE-PasS/IIoT联盟（原名为WebAccess+物联应用产业联盟，以下简称“联盟”）发展，不同行业结盟细分伙伴，汇聚资源，以共建工业物联网新典范。
研华专注聚焦于智能设备制造、智慧工厂、能源与环境、交通、工业网通等6大垂直领域，联合生态伙伴对准行业大力发展SRP（Solution Ready Platform，软硬件整合解决方案）。
截至2016年底，联盟在全球共有近100多家产业伙伴，坚持产业专注及资源共享模式， 透过海纳百川的Sector- Lead业务组织和伙伴力量推进产业升级的进程落地。
不断调整和发展的联盟使研华物联网生态体系的架构更为完备，这不仅为研华提供了机会，也为推动整个产业的发展贡献了力量。
数字化车间助力海信质效双升中国制造业正在向智能化方向迈进，电器行业也步入转型升级期。
青岛海信携手研华与赛意，三方协作，打造数字化车间，实现生产监控可视化和设备精细化管理，有效提升了产品质量和生产效率。
专访| 广州赛意信息科技股份有限公司项目总监朋孙刚撰文|金艳 张柳广州赛意信息科技有限公司成立于1998年，始终致力于企业信息化管理咨询与企业信息系统建设服务，拥有多年电子商务套件实施与增值开发经验，善于将国际化的管理理念和中国企业文化背景有机结合，致力于为客户提供个性化的解决方案，为客户创造价值。
随着中国制造业的逐步升级与居民生活水平的不断提升，消费者越来越注重家用电器的智能、健康环保与人性化。
同时，电器行业近几年产品同质化现象严重，促使电器厂商加速了改造升级的脚步，更加注重产品质量和生产效益，朝着更加高端化、智能化、细分化方向发展。
作为一家知名的家电企业，青岛海信电器股份有限公司（以下简称青岛海信）也在智能制造的浪潮中不断前行。
为了实现质效双升的目标，在激烈的市场竞争取胜，青岛海信也希望对生产制造过程进行改造升级，打造数字化车间，从而满足不断变化的市场需求。
去“粗”取“精” 管理求突破如同众多电器企业一样，青岛海信在快速发展的过程中，也暴露了一些弊端:生产及设备管理相对粗放，设备犹如一个个信息孤岛，无法实现集成，企业管理者只能总体了解目前基本的产能状况，在面对设备能否满足生产需求，如何有效提升生产效率等问题时，没有足够的数据支持，导致生产效率不高，流程管理不够顺畅。