《智能制造业新模式新业态》 课件 第2 章　智能制造新模式新业态的支撑技术

智能制造新模式新业态支撑技术NewFormsandModels

ofIntelligentManufacturing目录数字化技术Digitaltechnology01网络化技术Networkedtechnology02智能化技术Intelligenttechnology0301数字化技术数据采集，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号，送到上位机中进行分析、处理。数据采集、通信与存储

从广义上讲，数据挖掘是从大量数据中提取准确和以前未知信息的过程。这些信息应采用可理解、可执行和可用于改进决策过程的形式。数据挖掘技术先进的低成本传感器技术对于收集数据并利用数据实现制造公司和供应链的有效性能至关重要。传感器技术01数字化技术机器设备数据工业信息化数据产业链相关数据工业数据来源包括基础的利用设备和传感器采集的周期性状态数据，以及从控制系统中获取的工艺数据。还将逐步包括其它的数据类型，例如文档数据（包括工程图纸、仿真数据、设计的CAD图纸等，还有大量的传统工程文档），时频数据（工业现场会有大量的视频监控设备，这些设备会产生大量的视频数据），图像数据（工业现场各类图像设备拍摄的图片（例如，巡检人员用手持设备拍摄的设备、环境信息图片），音频数据（包括语音及声音信息（例如，操作人员的通话、设备运转的音量等）以及其越来越多有潜在意义的各类数据（例如遥感遥测信息、三维高程信息等等）。数据采集类型1数据采集、通信与存储02直接联网是指借助数控系统自身的通信协议、通信网口，不添加任何硬件，直接与车间的局域网进行连接，与数据采集服务器进行通信，服务器上的软件进行数据的展示、统计、分析，一般可实现对机床开机、关机、运行、暂停、报警状态的采集，及报警信息的记录。直接联网通信对于没有以太网通信接口，或不支持以太网通信的数控系统，可以借助工业以太网关的方式连接数控机床的PLC控制器，实现对设备数据的采集，实时获取设备的开机、关机、运行、暂停、报警状态。工业网关通信对于不能直接进行以太网口通信，又没有PLC控制单元的设备，可以通过部署远程IO进行设备运行数据的采集，通过远程IO的方式可以实时采集到设备的开机、关机、运行、报警、暂停状态。远程IO通信01数字化技术1数据采集、通信与存储数据通信01数据存储是指将数据保存在各种介质或设备中，以便将来可以随时访问、检索和后续的分析。数据库管理系统：智能制造中常用的数据库管理系统包括关系型数据库（如Oracle、MySQL和SQLServer）和非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra和Redis）。这些系统可以高效地存储、查询和处理数据。数据仓库：数据仓库是一种将来自不同来源的大量数据进行收集、存储和管理的技术。它特别适用于为生产运营提供数据整合，从而支持报告、分析和数据挖掘等功能。时序数据库：时序数据库专门用于存储和分析由传感器、物联网设备和监控系统产生的时序数据。这对于智能制造环境中的实时数据存储和分析非常重要。分布式文件系统：分布式文件系统可以用于存储原始的生产数据和大型文件，如3D模型和工艺图纸。01数字化技术1数据采集、通信与存储数据存储数据清理(消除噪音或不一致数据)数据集成(多种数据源可以组合在一起)数据选择(从数据库中提取与分析任务相关的数据)数据变换(数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作)数据挖掘(基本步骤，使用智能方法提取数据模式)01数字化技术2数据挖掘技术基本步骤模式评估(根据某种兴趣度度量，识别提供知识的真正有用的模式)知识表示(使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识)01数字化技术唯一属性通常是一些id属性，这些属性并不能刻画样本自身的分布规律，所以简单地删除这些属性即可。去除唯一属性①特征二元化：特征二元化的过程是将数值型的属性转换为布尔值的属性，设定一个阈值作为划分属性值为0和1的分隔点。②独热编码（One-HotEncoding）:独热编码采用N位状态寄存器来对N个可能的取值进行编码，每个状态都由独立的寄存器来表示，并且在任意时刻只有其中一位有效。特征编码缺失值处理的三种方法：直接使用含有缺失值的特征；删除含有缺失值的特征（该方法在包含缺失值的属性含有大量缺失值而仅仅包含极少量有效值时是有效的）；缺失值补全。处理缺失值数据标准化是指将样本的属性缩放到某个指定的范围。min-max标准化（归一化）：新数据=（原数据-最小值）/（最大值-最小值）z-score标准化（规范化）：新数据=（原数据-均值）/标准差数据标准化、正则化010203042数据挖掘技术数据预处理01数字化技术预测建模基于用于分类和回归建模的技术。表格数据集中的一个字段被预先标识为响应变量或类变量。这些算法为该变量生成一个模型，作为数据集中其他字段的函数，这些字段被预先识别为特征或解释变量。如果响应变量是离散值的，则采用分类建模；如果响应变量是连续值的，则使用回归建模。预测建模（分类或监督学习）聚类是另一类主要的数据挖掘算法。使用前面描述的相同表格数据模型，这些算法试图自动将数据空间划分为一组区域或簇，表中的每个示例都被确定地或概率地分配给这些区域或簇。这些算法使用的搜索过程的目标是以某种最佳方式识别数据中的所有相似示例集。聚类（分割或无监督学习）这里的目标是从表格数据模型中提取数据中存在的变量实例化的所有组合，这些组合具有某种预定义的规则性。通常，要提取的基本模式是一种关联：两个集合的元组，在两个集合之间具有单向因果含义A->B.这个元组附有两个统计指标，置信度和支持度。置信度测量指当A存在时B在数据中存在的次数的分数。支持度量拽A作为总数据的一部分存在的次数。频繁模式提取2数据挖掘技术数据挖掘算法01数字化技术数据库或数据仓库服务器:根据用户的数据挖掘请求，数据库或数据仓库服务器负责提取相关数据。知识库:这是领域知识，用于指导搜索，或评估结果模式的兴趣度。这种知识可能包括概念分层，用于将属性或属性值组织成不同的抽象层。用户确信方面的知识也可以包含在内。数据挖掘引擎:这是数据挖掘系统基本的部分，由一组功能模块组成，用于特征、关联、分类、聚类分析、演变和偏差分析。模式评估模块:通常，该部分使用兴趣度度量，并与挖掘模块交互，以便将搜索聚焦在有趣的模式上。图形用户界面:该模块在用户和挖掘系统之间通讯，允许用户与系统交互，指定数据挖掘查询或任务，提供信息、帮助搜索聚焦，根据数据挖掘的中间结果进行探索式数据挖掘。此外，该成分还允许用户浏览数据库和数据仓库模式或数据结构，评估挖掘的模式，以不同的形式对模式可视化。01数字化技术2数据挖掘技术数据挖掘系统01数字化技术01数字化技术2传感器技术被动传感器01数字化技术传感器可以主动或被动操作。当主动操作时，需要特定的物理刺激来使传感器工作。在被动的情况下，物理刺激已经存在，不必提供。例如，红外设备是被动的，因为刺激已经从与身体温度相关的红外辐射中产生。由于温度直接影响材料性能和产品质量，因此它是工业工厂中需要测量和控制的关键参数之一。温度传感器压力传感器能够捕捉压力变化并将其转换为电信号，电信号的大小与施加压力相关，可以用于识别气体或液体压力。压力传感器这类传感器配备有位置跟踪能力，有助于确定设施内在制品、工具和其他生产相关物品的精确位置。位置传感器力传感器被指定用于将施加的力（例如拉伸力、压缩力等），通过电子信号来反应力的大小。然后，这些信号被发送到指示器、控制器或计算机，通知操作员有关过程，或作为输入，帮助实现对机器和过程的控制。力传感器这些传感器具有感测管道或导管内的气体、液体或固体的运动的能力。这些传感器在加工工业中有广泛的用途。流量传感器01数字化技术2传感器技术智慧传感器01数字化技术

随着计算和物联网在工业过程中的集成，普通传感器已经转变为智能传感器，使它们能够利用收集的数据进行复杂的计算。

智能传感器除了功能增强外，还变得非常小巧和灵活。智能传感器配备了信号调理、嵌入式算法和数字接口，已成为具有检测和自我意识能力的设备。这些传感器被构建为物联网组件，将实时信息转换为可以传输到网关的数字数据。

这些能力使智能传感器能够预测和监控真实的时间场景，并在瞬间采取纠正措施。复杂的多层操作，如收集原始数据，调整灵敏度，过滤，运动检测，分析和通信是智能传感器的主要功能。02网络化技术工业网络物联网新一代通讯网络技术网络安全在全球第四次工业革命背景下，工业互联网成为推动人机物协同和智能制造的关键因素。工业互联网要求网络不仅要与企业IT网络无缝集成，还要在恶劣环境中保持高性能。工业互联网促进了工业企业生产流程的互联互通和数据共享，实现了柔性生产，提升了生产效率，但同时也带来了网络规模扩大和复杂度增加的挑战，以及相关的成本上升和节能减排的要求。工业网络的发展经历了从早期的专用工业网络到以太网和无线技术的集成过程。专用工业网络减少了自动化系统中的通信鸿沟，而有线网络提供了确定性操作的优势。随着互联网技术的发展，以太网方法如Powerlink、PROFINET、EtherCAT等被开发出来，以满足低延迟需求。无线网络的集成，特别是IEEE802协议系列的采用，为机器和设备的无线连接提供了灵活性。TCP/IP作为网络通信的基础协议，支持了制造过程中各个单元的有效信息交换。OPCUA作为专为工业自动化设计的通信协议，提供了数据访问的标准化和高级功能，适合复杂的工业环境。通信方式从有线到无线的转变，以太网技术提供了稳定且高速的数据传输，而Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等无线技术提供了更高的通信灵活性，减少了布线的复杂性和成本。然而，有线和无线通信技术在实际应用中仍面临挑战，包括干扰问题、布线成本和复杂性、以及兼容性问题。工业网络的结构分为信息网络和控制网络两层，信息网络负责数据共享和传输，控制网络与信息网络紧密集成，同时保持独立性和完整性。信息网络通常由流行的网络技术构建，而控制网络则主要基于现场总线构建。目前，工业通信仍然是现场总线、以太网和无线解决方案的混合体，面临着复杂性、升级困难等问题。新兴的网络方法如物联网（IoT）和网络物理系统（CPS）有望在未来工业自动化中发挥重要作用。CPS的理念是创建一个工业生态系统，允许机器和系统之间更全面、更细粒度的互连。工业物联网的参考体系结构，如RAMI4.0和IIRA，为工业4.0提供了框架。0202网络化技术1工业网络工业网络概述背景发展历程通信协议通信方式网络结构现状与未来0202网络化技术1工业网络工业网络3.0要求：实现人、机、料、法、环、测的全面无死角网络覆盖和连接，构建开放架构体系。安全：增强主动防御、智能感知、协同处理能力，确保网络设施和数据的安全可信。泛在互联追求：在保证效率的同时，提升节能水平。技术：采用新型转发技术和管控技术，提高网络适配支撑能力，降低能耗，实现设备级、网络级、系统级的高能效。高效低碳需求：实现工业网络全生命周期的智能化，降低人工辅助，实现无人化的“建、运、管、维”。简化：服务接口极简化，降低工业网络管理、运营、维护的难度和技术门槛。智能极简诉求：提供更好的承载能力和确定的服务性能。技术：实现端到端融合承载，按需提供确定性网络保障。性能指标：不同层级的网络传输时延要求，如亚毫秒级、微秒级、毫秒级，以及TB级别的传输带宽和百万级以上的接入规模。确定承载时代背景：第四次工业革命时期，面向2030年及未来。特点：以工业互联网应用为驱动，支撑人、机、平台协同创新应用，技术高融合、部署高灵活、服务可度量、接口可编程。目标：泛在互联、确定承载、智能极简、高效低碳。0202网络化技术1工业网络工业网络3.0工业网络3.0的功能架构应用层负责识别上层业务提出的需求并将其转换为工业网络内部的各种服务指标。编排层包含上下两个部分，行业应用平台根据应用层所理解的具体需求，对复杂任务进行拆解并为不同业务建立特有的流量模型，同时根据服务指标监控业务和网络的质量；共性能力平台则将工业控制能力以及计算和网络资源融合为统一视图，并基于流量模型对其进行智能编排，进而实现自适应的网络构建。控制层感知当前网络状态并跨域管理网络资源，根据网络编排结果对网络设备进行管理配置，从而为上层业务提供资源保障。网络层提供了工业网络的基础功能，其中，网络OS配合控制层的指令调整和监控设备配置，实现网络遥测与资源预留等功能；硬件设备则从硬件层次上保障了网络的确定性转发与实时模态转换，并将工业控制能力集成进网络设备中。0202网络化技术2物联网智能制造系统的挑战设备多样性：制造企业使用的设备来自不同国家和公司，技术不断更新，包括数控机床、机器人、AGV小车、PLC等。通信协议异构性：由于不同厂家在不同时期推出了针对不同应用场景的通信协议，导致设备间通信困难。物联网的作用连接与协调：物联网技术旨在将各种物理设备连接起来，实现协调工作，是智能制造系统的核心。数据交换：物联网涉及大量数据的快速交换，通过传感器等设备实现。系统集成：物联网能够与其他智能制造子系统（如MES、MDC、DCM、ERP）无缝对接，实现整体优化。工业4.0与传感器技术工业4.0的目标：实现高度数字化制造，减少人为干预，优化信息流。传感器的角色：传感器技术是工业4.0的关键，通过收集和分析信息，实现智能化决策和学习。物联网平台的特性云基础：基于云的物联网平台能够连接真实世界与虚拟世界，提高设备管理的连接性和灵活性。协议兼容性：物联网架构需要支持多种无线协议，并能适应新传感器的接入。物理灵活性：包括可穿戴设备、便携设备和电池技术等，以满足不同场景的需求。0202网络化技术2物联网物联网架构感知层是物理层，具有用于感测和收集环境信息的传感器。它感应一些物理参数或识别环境中的其他智能对象。网络层负责连接到其他智能事物、网络设备和服务器。它的功能还用于传输和处理传感器数据。应用层负责向用户提供特定于应用的服务。它定义了可以部署物联网的各种应用程序。感知层和应用层的作用与三层架构相同。传输层通过无线、5G、LAN、蓝牙、RFID和NFC等网络将传感器数据从感知层传输到处理层，反之亦然。处理层也称为中间件层。它存储、分析和处理来自传输层的大量数据。它可以管理并向较低层提供一组不同的服务。它采用了许多技术，如数据库、云计算和大数据处理模块。业务层管理整个物联网系统，包括应用程序、业务和利润模式以及用户隐私。0202网络化技术3新一代通讯网络技术WiFi6Wi-Fi作为一种广泛普及的技术，已经成为数十亿设备连接互联网的主要方式，并逐渐替代有线接入。Wi-Fi的重要性为了满足新业务应用的需求，如视频会议、无线VR、移动教学等，以及物联网（IoT）带来的大量终端接入，每一代802.11标准都在提高速率。技术进步与需求增长现象随着接入Wi-Fi网络的终端数量激增，尤其是智能家居设备的增多，网络效率和容量成为问题，需要进一步提升速度和接入能力。面临的挑战Wi-Fi6标准在2019年推出，引入了多项新技术，包括上行MU-MIMO、OFDMA频分复用、1024-QAM高阶编码等，旨在优化频谱资源利用和多用户接入，从而提高网络容量和传输效率。解决方案0202网络化技术3新一代通讯网络技术WiFi6核心技术发布年份802.11标准频段新命名2009802.11n2.4GHz或5GHzWi-Fi42013802.11acwave15GHzWi-Fi52015802.11acwave15GHz2019Wi-Fi62.4GHz或5GHzWi-Fi6

Wi-Fi6(Wi-Fi6)继承了Wi-Fi5(802.11ac)的所有先进MIMO特性，并新增了许多针对高密部署场景的新特性。以下是Wi-Fi6的核心新特性：OFDMA频分复用技术DL/ULMU-MIMO技术更高阶的调制技术(1024-QAM)空分复用技术（SR）&BSSColoring着色机制⑤ 扩展覆盖范围(ER)高密度无线接入：Wi-Fi6设计初衷是为了支持高密度的无线接入点，满足大量设备同时在线的需求。工业互联场景：包括但不限于产品与产线的VR规划设计、AR辅助装配、车间高清视频回传、AGV无人仓管理、以及物联网全连接工厂等。Wi-Fi6的核心目标与应用场景OFDMA技术：通过将频谱资源细分，允许多个设备同时共享一个信道，提高了频谱效率和网络容量。ULMU-MIMO：上行多用户MIMO技术，允许更多设备同时上传数据，提升了网络的整体吞吐量。1024-QAM：高阶调制技术，相比Wi-Fi5的256-QAM，能提供更高的数据传输速率。Wi-Fi6的技术优势设备数量激增：随着工业自动化和智能化的发展，接入Wi-Fi网络的设备数量急剧增长，对网络容量提出更高要求。数据流量压力：不断增长的规模化的语音和视频流量，尤其是对带宽和时延敏感的应用，如机器视觉质检、4K视频流、实时语音通信、VR流媒体等，对网络性能构成挑战。面临的挑战性能瓶颈：Wi-Fi5在面对高密度接入时，其吞吐量性能达到极限，难以满足日益增长的行业需求。可靠性提升：Wi-Fi6通过上述技术手段，不仅支持更多设备接入，还能够在高密度环境中保持稳定的每用户带宽，更适合工业制造环境。与Wi-Fi5的对比0102030402网络化技术3新一代通讯网络技术WiFi60202网络化技术3新一代通讯网络技术5G定义:第五代移动网络，旨在提高数据传输效率。技术进步:从2G的语音传输到3G的数据加语音，4G实现宽带互联网服务，而5G则极大增强物联网设备的互联性和智能化。5G概述智能传感器与环境交互:通过更快的通信和更大的容量，5G显著扩大了物联网的覆盖范围和规模。物联网设备连接:支持数十亿个智能设备的大规模互联，促进了物联网应用的增加，如自动化工业、智能家居等。5G在物联网中的应用5G-IoT架构、5G使能无线连接、5G云计算、5G设备到设备通信、5G-IoT应用等5G技术的关键使能技术0202网络化技术3新一代通讯网络技术5G技术改变新的空中接口标准。空中接口将使用一种称为正交频分复用（OFDM）的新标准，该标准在多个载波频率上对数据进行编码。OFDM将允许5G无线电以更低的延迟运行，并通过低频和高频工作提供更大的灵活性。对场地位置和尺寸的更改。5G标准要求低于1毫秒的延迟和每秒20千兆比特的传输速度。为了实现这些标准，运营商将把5G站点定位在离用户更近的地方，同时缩小其规模。软件定义的移动核心网络。通过用自动化取代通信基础设施的手动配置、控制和服务，软件定义的网络有望提高成本节约和灵活性。增强的网络处理器。5G环境中数据流量的复杂性和性能要求需要高性能的网络处理器，尤其是转发功能和相关服务。新的安全方案。随着5G的发展，需要考虑更多的网络元素和端点，以及更多的站点，因此安全性的攻击范围变得更广。因此，需要新型的网络安全方案。0202网络化技术3新一代通讯网络技术6G预计商用时间:2030年关键技术:太赫兹通信、光通信、人工智能信号处理新的通信范式:非地面网络（卫星、无人机）、全频谱探索、大数据与AI的集成、加强网络安全6G技术的未来展望全球覆盖:地面与非地面网络的综合数据速率和连接密度的提升新的智能应用和服务需求的满足网络安全的加强6G的愿景

意义与策略

意义与策略01网络安全的重要性保护企业资产和商业秘密确保制造系统的稳定运行和企业声誉04主动防御措施部署入侵检测系统（IDS）部署入侵防御系统（IPS）实时监控网络状态，快速响应潜在威胁02数据安全核心资产：数据数据加密：传输和存储过程中的数据保护强化加密技术，防止数据泄露和篡改05员工安全培训提升安全意识和操作技能教育识别钓鱼邮件、使用强密码、安全访问数据03访问控制身份验证：双因素认证、生物识别技术权限管理：确保只有授权用户和设备访问网络资源06持续的安全更新关注网络安全最新动态适时更新和升级安全策略和工具02网络化技术4网络安全03智能化技术人工智能技术数字孪生云计算边缘计算01人工智能技术-人工智能致力于使计算机能够像人类一样感知世界、理解信息、进行学习和决策。-研究领域涵盖：视觉、语音、自然语言处理、机器学习等模拟人类的智能行为-使计算机能够解决各种复杂问题:-图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶、医疗诊断等。-深度学习这类技术可使计算机从大量数据中提取有用的信息从而实现更高效的问题解决方法.人工智能可以解决的问题-强调计算机能够从数据中学习，并根据学习的结果不断优化自己的性能.-多个研究分支：如监督学忌、无监督学习、强化学习等.。学习能力-理想的人工智能系统应该能够独立地进行学习、决策和行动-子领域：机器学习、计算机视觉、自然语言处理、专家系统、智能控制-子领域有不同的研究方法和技术，共同构成了人工智能的多样性自主性与多样0102030403智能化技术1人工智能-关键概念03智能化技术六个技术领域：知识提取：从非结构化文档中提取知识；计算机视觉：基于深度学习将图像转换为对象和活动；异常检测：发现数据中隐藏的模式；会话辅助：设计基于自然语言的交互系统；决策：优化复杂问题的解决方案；可用于制造系统中的生产监控、优化和控制。在工业领域，人工智能技术已被探索用于工业4.0的先进制造过程机器学习是人工智能的核心技术之一，它帮助计算机根据经验进行建模。其目标是使计算机系统能够通过数据来学习和改善性能，并准确地预测未来事件。性能是指模型对新数据的处理能力，如分类和预测性能等。系统对应于数据模型，如决策树、支持向量机等。经验对应于历史数据，如互联网数据、科学实验数据等。机器学习的根本任务是数据的智能分析与建模03智能化技术1人工智能

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人工智能的核心技术之一-智能工厂利用强大的数据采集系统收集来自各个流程的数据。-应用：决策支持、产线调度、故障预测、能耗估计、质量评估、缺陷检测等。-解决问题：传统模型无法理解复杂数据关系，机器学习能有效解决。03智能化技术1机器学习

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在智能工厂中的应用03智能化技术1机器学习

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框架与应用-ISO/IEC23053《运用机器学习的人工智能系统框架》细化了机器学习技术框架。-分类：监督学习（分类）、无监督学习（聚类）。-常见技术：神经网络、支持向量机、决策树、k-means等。-应用拓展：迁移学习，修改预训练模型执行不同任务。经典的机器学习算法有：支持向量机条件随机场Boosting算法用一个或多个机器学习模型开发的人工智能应用程序可以使用专有的定制设计，也可以遵循特定领域的设计模式。机器学习的算法和数据准备技术的选择都是根据应用任务量身定制的。经典的机器学习算法有支持向量机、条件随机场、Boosting算法等。03智能化技术1机器学习

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经典算法SVM通过构建一个最大间隔的超平面，使得数据点离超平面的距离最大化，从而实现分类或回归任务。SVM的应用发展-初期主要应用于二分类问题-扩展至多分类和回归问题-核函数引入处理复杂的非线性问题SVM的优势-优秀的特征选择能力-较高的准确性-能处理高维稀疏的文本特征SVM在文本处理中的应用-文本分类-情感分析-命名实体识别SVM在图像处理中的应用-图像分类-目标检测-人脸识别03智能化技术1机器学习算法-支持向量机CRF是一种用于序列标注和结构化预测的概率图型，它能够对标记序列的依赖关系进行建模，它可以考虑上下文信息，并通过学习训练数据中的相关特征来预测给定输入序列的标记。其最早由拉弗蒂等人提出。CRF的缺点-收敛速度慢-训练时间长-模型复杂度高CRF的优点-自然地将上下文标记间的联系纳入模型-灵活地设计特征-自然语言处理领域最常用且表现最好的模型之一实际应用中，CRF主要用于序列标注问题，如命名实体识别、词性标注、句法分析等，相比于其他统计模型，它能够更好地利用上下文信息，提高标注的准确性。03智能化技术机器学习算法-条件随机场1Boosting的起源罗伯特·夏柏尔于1990年提出最初的Boosting算法AdaBoost的提出罗伯特·夏柏尔和约夫·弗洛恩德于1996年提出改进算法AdaBoost通过调整每个样本的权重来增强弱分类器的表现，仅需10行代码但非常有效GBM的提出杰罗姆·弗里德曼于1999年提出GBM算法，一种梯度提升算法，通过最小化损失函数的负梯度来训练新的分类器Boosting算法的基础GBM与AdaBoost均为现代Boosting算法的基础共同优化预测结果Boosting是一种集成学习方法，其目标是通过组合多个弱学习器来构建一个强大的学习器03智能化技术机器学习算法-Boosting算法1感知层-计算机的视觉、听觉、触觉等感知能力-在语音识别、图像识别等方面取得重要突破-机器在感知智能方面接近人类认知层-机器能够理解世界和具有思考的能力-需要建立丰富的知识库-知识图谱是机器认知能力的基础人工智能的两个层次：03智能化技术知识图谱2-对各类应用进行智能化升级-构建庞大的“知识”网络-包含大量实体、属性及关系-提供快速便捷的知识检索与推理方式-推动信息检索、智能问答等智能应用知识图谱将人与知识智能地连接起来，能够对各类应用进行智能化升级，为用户带来更智能的应用体验。知识图谱是一个宏大的数据模型，可以构建庞大的“知识”网络，包含客观世界存在的大量实体、属性以及关系，为人们提供一种快速便捷进行知识检索与推理的方式。近些年蓬勃发展的人工智能本质上是一次知识革命，其核心在于通过数据观察与感知世界，实现分类预测、自动化等智能化服务。知识图谱作为人类知识描述的重要载体，推动着信息检索、智能问答等众多智能应用。03智能化技术知识图谱2知识图谱实现人类知识的描述及推理计算是由弱人工智能到强人工智能的必然趋势尽管人工智能依靠机器学习和深度学习取得了快速进展，但严重依赖于人类的监督以及大量的标注数据，属于弱人工智能智能范畴，离强人工智能仍然具有较大差距，而强人工智能的实现需要机器掌握大量的常识性知识，同时以人的思维模式和知识结构来进行语言理解、视觉场景解析和决策分析。知识图谱技术将信息中的知识或者数据加以关联，实现人类知识的描述及推理计算，并最终实现像人类一样对事物进行理解与解释。知识图谱技术是由弱人工智能发展到强人工智能过程中的必然趋势，对于实现强人工智能有着重要的意义。弱人工智能依赖于监督和大量标注数据强人工智能强人工智能需要大量常识性知识以人类思维模式和知识结构进行理解和分析03智能化技术知识图谱与强人工智能2逻辑结构

-模式层:存储提炼知识，本体库管理

-数据层:由事实组成，存储在图数据库中技术架构

-知识获取、知识表示、知识存储

-知识建模、知识融合、知识理解、知识运维知识图谱组成

-实体和实体关系的知识库

-节点代表实体或概念，边代表语义关系知识图谱技术架构03智能化技术知识图谱-技术架构203智能化技术知识图谱-知识获取2知识图谱中的知识来源于结构化、半结构化和非结构化的信息资源知识抽取技术：-提取计算机可理解和计算的结构化数据-进行知识提取，形成结构化的知识并存入知识图谱主要抽取问题：-实体抽取、关系抽取、属性抽取和事件抽取知识图谱中的知识来源于结构化、半结构化和非结构化的信息资源。通过知识抽取技术从这些不同结构和类型的数据中提取出计算机可理解和计算的结构化数据，以供进一步的分析和利用。知识获取即是从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成结构化的知识并存入到知识图谱中。当前，知识获取主要针对文本数据进行，需要解决的抽取问题包括：实体抽取、关系抽取、属性抽取和事件抽取。知识获取的方式可分为两大类：直接和间接-领域专家提供数据和资料-应用统计归纳、因果推理、人工神经网络等技术-提取所需知识直接方式-领域专家整理知识-知识工程师分析、抽象及简化-编码成计算机可理解的形式-输入到专家系统的知识库间接方式知识获取的方式03智能化技术知识图谱-知识获取-实体抽取2自动识别文本语料中的实体

实体抽取指从文本语料中自动识别出实体。实体抽取方法可以分为：基于规则与词典的方法、基于统计机器学习的方法。

基于规则与词典的方法：该方法适用于具有明显命名特征的实体，在构建领域知识图谱过程中需要依赖领域专家编写的规则模板，虽然抽取出来的实体准确率较高，但规则覆盖范围有限，很难适应当今数据变化快、数据量大的发展趋势。

基于统计机器学习的方法：基于机器学习的方法进行实体抽取需要足够数量的数据对机器学习模型进行训练，当训练数据规模较小时，这些方法的有效性会受到影响。Text.适用于具有明显命名特征的实体依赖领域专家编写规则模板准确率高，但覆盖范围有限Presentations.基于规则与词典的方法

需要大量训练数据训练数据规模小时，方法有效性受影响基于统计机器学习的方法E方法分类：-基于传统机器学习-有监督、半监督和无监督关系抽取-基于深度学习

-有监督和远程监督关系抽取

关系抽取提取实体间或实体与属性值间的关系

属性抽取属于关系抽取的一部分，描述实体与属性值之间的关系关系抽取和属性抽取是自然语言处理中重要的任务之一。传统机器学习和深度学习方法在不同情境下都有应用前景和挑战。03智能化技术知识图谱-知识获取-关系抽取&属性抽取203智能化技术知识图谱-知识获取-事件抽取2事件抽取-从自然语言文本中抽取并结构化事件知识-包括事件发现与分类、识别触发词、事件要素抽取-识别文本中的时间、地域、参与角色等关键信息知识图谱中的事件抽取是一个关键任务，它涉及到从自然语言文本中自动抽取并结构化事件知识的过程。事件抽取是从无结构文本中自动抽取结构化事件知识的过程。这包括事件发现与分类，识别触发词，对事件类型进行分类，以及事件要素抽取，即识别并分类事件中的各个要素。这有助于我们更好地理解文本内容，发现文本中的潜在事件，以及挖掘事件之间的关联关系。

相较于实体抽取和关系抽取，事件抽取的难度更大。这是因为事件抽取依赖实体抽取和关系抽取，而且目前对事件还没有统一的定义，在不同领域针对不同应用不同人对事件有不同的描述。此外，事件抽取还需要准确辨识文本中的关键信息，包括时间、地域、参与角色等，以及识别引发事件发生的触发词。03智能化技术知识图谱-知识表示2知识是人类总结的客观事实、概念、定理和公理的集合分类方式-常识性知识-领域性知识知识表示的重要性-将现实世界中的知识转换为计算机可处理的内容-描述知识的数据结构-人工智能构建的关键-机器学习的基础基于数理逻辑的知识表示以符号逻辑为基础的表示方法易于表达显性、离散的知识存在的问题：-计算效率低-数据稀疏性问题03智能化技术知识图谱-知识表示2-嵌入低维向量空间-语义计算-缓解数据稀疏性-构建、推理、融合和应用知识库的重要方法基于向量空间学习的分布式知识表示TransE模型：-嵌入低维向量空间-参数训练规范模型-扩展到大规模数据库单层神经网络模型：-非线性操作连接实体向量-解决距离模型的问题-增加计算开销03距离模型：-嵌入到连续向量空间-通过向量距离表示实体相关度-实体预测和信息检索矩阵分解模型：-张量分解-预测实体间关系010204距离模型将知识库中的实体和关系嵌入到连续向量空间中。在该空间中可以通过计算向量之间的距离来表示实体之间的相关度，距离越小说明两个实体的语义相关度越高，存在某种语义关系。这种嵌入式的表示学习方法可用于实现实体预测和信息检索。

矩阵分解模型通过张量分解来考虑二元关系数据的固有结构，用于预测两个实体之间的关系。该模型将知识库中的三元组表示为一个张量。如果该三元组在知识图谱中存在，则张量中对应位置的元素置1，否则置0。

单层神经网络模型通过一个标准的单层神经网络，采用非线性操作隐式连接实体向量，用于解决距离模型无法精准描述实体与关系的语义联系的问题。虽然这是对距离模型的改进，但单层神经网络的非线性操作只提供两个实体向量之间的弱相互作用，增加了计算开销，并且引入了更高的计算复杂度。

TransE模型在低维向量空间中嵌入实体和多关系数据，利用较少量的参数训练一个规范模型并将其扩展到大规模数据库。对于每一个三元组按模型提出的时间顺序，代表模型主要包括距离模型、矩阵分解模型、单层神经网络模型、TransE模型等。03智能化技术知识图谱-知识表示的代表模型2存储对象-基本属性知识-关联知识-事件知识-时序知识-资源类知识知识存储是针对知识图谱的知识表示形式设计底层存储方式知识存储-

针对知识表示设计底层存储方式-

支持大规模图数据的管理和计算影响因素-知识查询效率-知识计算效率-知识更新效率03智能化技术知识图谱-知识存储203智能化技术知识图谱-知识融合2目标：获取隐含的或有价值的新知识，优化知识结构和内涵方法：获取、匹配、集成、挖掘分散、异构资源上的知识结果：提供高质量知识服务知识融合是知识组织与信息融合的交叉学科，它面向需求和创新，通过对众多分散、异构资源上知识的获取、匹配、集成、挖掘等处理，获取隐含的或有价值的新知识，同时优化知识的结构和内涵，提供知识服务。知识融合可分为知识评估和知识扩充03智能化技术知识图谱-知识融合-评估方法2基于贝叶斯模型的方法

-计算知识为真的后验概率

-条件：知识独立性，先验概率可预知上述4种知识评估方法都在一定程度上提高了知识的可靠性和置信度。然而，这些评估都适用于静态知识。目前，对于具有动态演化性的知识，缺乏直接的评估方法。另外，由于缺乏对知识获取渠道和获取方式的建模，因此难以从不可靠的知识获取方式中区分不可靠的数据源。基于D-S证据理论的方法

-融合信任函数，选择最大支持度的假设

-问题：知识源冲突，时间复杂度大基于模糊集理论的方法-模糊积分进行质量评估-条件：需经验设置模糊规则基于图模型的方法

-利用先验知识为知识分配概率

-预测图上边的可能性03智能化技术知识图谱-知识融合-扩充方法2实体对齐

-判断异构数据中实体是否指向同一对象

-消除实体冲突和不一致性实体链接

-对齐后的实体与知识库中的实体链接

-补充知识图谱内容关系对齐

-归类和融合命名不同但含义相同的关系知识扩充指将验证正确的知识扩充到知识库的方法，具体可以分为：实体对齐、实体链接和关系对齐。实体对齐指在异构数据中判断两个实体是否指向同一对象，可以消除实体冲突、指向不明等不一致性问题。实体链接指将实体对齐后的实体与知识库中的实体进行链接，以补充知识图谱的现有内容。关系对齐指对两个实体之间可能存在的命名不同但含义相同的关系进行归类和融合。知识建模

-建立数据模型，构建本体概念、属性和关系

-提高知识图谱构建效率，降低数据融合成本知识运维-小步快走、快速迭代-保证质量可控，逐步丰富衍化-覆盖知识获取至知识计算的生命周期知识计算-知识统计与图挖掘：查询、统计、图挖掘-知识推理：基于符号和统计的推理算法03智能化技术知识建模、计算与运维202数字孪生目标实时构建物理对象的数字化映射结果形成智能决策的优化闭环

核心数据与模型的集成融合应用模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期数字孪生是一种数字化理念和技术手段，以数据与模型的集成融合为基础与核心03智能化技术数字孪生的概述3数字孪生技术最早在1969年被NASA应用于阿波罗计划中，用于构建航天飞行器的孪生体，反映航天器在轨工作状态，辅助紧急事件的处置

技术探索1969数字孪生概念正式被密歇根大学的Grieves教授提出，并强调全生命周期交互映射的特征概念提出2003自2010年开始，数字孪生技术在各行业呈现应用价值应用萌芽2010美国军方：F35战机数字伴飞通用电器：客机发动机实时监控西门子、达索、ABB：工业装备推广行业渗透2010后03智能化技术数字孪生的发展历程3虚实映射-数字空间构建物理对象数字化表示-实现双向映射、数据连接和状态交互实时同步-基于实时传感数据，动态反映物理对象状态共生演进-覆盖设计、生产、运营到报废的全生命周期闭环优化-通过分析与仿真形成优化指令，实现决策优化数字孪生是一种“实践先行、概念后成”的新兴技术理念，与物联网、模型构建、仿真分析等成熟技术有非常强的关联性和延续性。数字孪生具有典型的跨技术领域、跨系统集成、跨行业融合的特点，涉及的技术范畴广，自概念提出以来，技术边界始终不够清晰。数字孪生的理念四个典型技术特征03智能化技术数字孪生的技术特征3数字孪生技术通过构建物理对象的数字化镜像，实现状态监测、故障诊断、趋势预测和综合优化需要IOT、建模、仿真等基础支撑技术融合，搭建信息交互闭环完整的数字孪生系统应包含四个实体层级：1.数据采集与控制实体2.核心实体3.用户实体4.跨域实体数字孪生技术架构03智能化技术数字孪生的技术架构3数据采集与控制实体涵盖感知、控制、标识等技术负责孪生体与物理对象间数据的采集和控制指令的执行核心实体依托通用支撑技术，实现模型构建与融合、数据集成、仿真分析、系统扩展等功能生成孪生体并拓展应用的主要载体用户实体主要以可视化技术和虚拟现实技术为主负责实现人机交互跨域实体负责各实体层级之间的数据互通和安全保障一个完成的数字孪生系统应包含以下四个实体层级：一是数据采集与控制实体，主要涵盖感知、控制、标识等技术，承担孪生体与物理对象间上行感知数据的采集和下行控制指令的执行。二是核心实体，依托通用支撑技术，实现模型构建与融合、数据集成、仿真分析、系统扩展等功能，是生成孪生体并拓展应用的主要载体。三是用户实体，主要以可视化技术和虚拟现实技术为主，承担人机交互的职能。四是跨域实体，承担各实体层级之间的数据互通和安全保障职能。03智能化技术数字孪生的技术架构3感知是底层基础获取运行环境和组成部件的状态数据实现全要素、全业务、全流程精准映射与实时交互需要精确可靠的物理测量技术和数据协同交互感知是数字孪生体系架构中的底层基础，为了建立全域全时段的物联感知体系，并实现物理对象运行态势的多维度、多层次精准监测，感知技术不但需要更精确可靠的物理测量技术，还需考虑感知数据间的协同交互，明确物体在全域的空间位置及唯一标识，并确保设备可信可控。03智能化技术数字孪生的基础技术-感知3网络是基础设施实现物理对象与数字孪生系统间的实时交互满足超低时延、高可靠、精同步、高并发等需求需要灵活的网络接入技术，实现极简化和智慧化运维网络是数字孪生体系架构的基础设施，在数字孪生系统中，网络可以对物理运行环境和数字孪生组成部件自身信息交互进行实时传输，是实现物理对象与其数字孪生系统间实时交互、相互影响的前提。03智能化技术数字孪生的基础技术-网络3将物理对象数字化和模型化表征实体对象的状态，模拟其行为，分析未来发展趋势涉及建模语言和模型开发工具主要建模语言：Modelica、AutomationML、UML、SysML、XML建模工具：CAD、FlexSim、Qfsm等数字孪生的建模是将物理世界的对象数字化和模型化的过程。通过建模将物理对象表达为计算机和网络所能识别的数字模型，对物理世界或问题的理解进行简化和模型化。03智能化技术数字孪生的基础技术-建模3在线数字仿真技术将确定性规律和完整机理的模型转化为软件模拟物理世界实现虚实共融和实时交互扩展到产品的健康管理、远程诊断、智能维护、共享服务等应用核心技术用于创建和运行数字孪生，确保闭环优化

数字孪生体系中的仿真作为一种在线数字仿真技术，将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟物理世界。针对物理实体建立相对应的虚拟模型，并模拟物理实体在真实环境下的行为。03智能化技术数字孪生的基础技术-仿真303云计算通过网络统一组织和灵活调用各种ICT信息资源，实现大规模计算的信息处理方式利用分布式计算和虚拟资源管理技术，将分散的ICT资源集中形成共享资源池动态按需和可度量的方式向用户提供服务用户可以通过PC、平板电脑、智能手机、智能电视等终端获取ICT资源服务CLOUDCOMPUTING03智能化技术云计算的概述4加速信息流通和决策过程，提高生产效率和市场响应速度提供按需分配和弹性伸缩的资源服务提高资源利用率和生产灵活性快速扩展或缩减计算资源，无需投资昂贵硬件设施促进数据和应用的集中管理，便于资源共享和协同工作云计算的优点0102050403智能化技术403“云”由大量云基础单元（Cloudunit）组成基础单元通过网络相连，汇聚为庞大资源池核心特征：1.宽带网络连接2.共享ICT资源3.快速、按需、弹性服务4.服务可测量宽带网络连接:用户通过宽带网络接入云服务，云内节点通过高速网络相连共享ICT资源:云内资源不为某一用户专有快速、按需、弹性服务:用户按实际需求获取或释放资源，资源可动态扩展服务可测量:按照用户资源使用量进行计费“云”的基础结构智能化技术403云计算的物理实体：数据中心由云基础单元（云元）、云操作系统及连接云元的数据中心网络组成基础设施即服务提供虚拟化的计算资源，如虚拟机、存储、网络等.平台即服务提供应用程序开发和部署平台，包括开发工具、数据库管理系统、应用服务器等软件即服务提供基于云的应用程序，用户通过互联网访问，无需安装和维护本地软件IaaSPaaSSaaS云计算的类型：私有云:面向机构内部提供服务公共云:面向公众使用混合云:结合私有云和公共云的特点按照云计算服务提供的资源所在的层次，可以分为IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）等“云”的基础结构智能化技术403云计算-智能制造中的应用智能制造产生大量的数据，包括传感器数据、生产数据、质量数据等。云计算提供了大规模的数据存储和管理能力，可以帮助制造企业有效地存储、备份和管理这些数据。数据存储和管理云计算允许制造企业在全球范围内协作。生产线数据、设计文件和质量报告可以在不同地点之间共享和访问，加快了产品开发和制造的速度。。跨地理分布的协作云计算还支持机器学习模型的训练和部署。制造企业可以使用云上的机器学习服务来构建预测性维护模型，以监测设备健康状况并预测故障。

机器学习和预测维护云计算平台可以与大数据分析工具集成，帮助制造企业分析生产数据，发现潜在问题，提高生产效率。云上的大数据分析工具可以快速处理大规模数据集，提供有价值的见解。大数据分析智能化技术403云计算技术架构云计算技术架构如图所示：

-由数据中心基础设施层与ICT资源层组成

-包括云计算“基础设施”和云计算“操作系统”

-核心和发展重点在资源控制层功能在云计算技术架构中，由数据中心基础设施层与ICT资源层组成的云计算“基础设施”和由资源控制层功能构成的云计算“操作系统”，是目前云计算相关技术的核心和发展重点。云计算的架构智能化技术403云计算“操作系统”-调度和分配ICT资源池中的资源-主要目标：-统一管理云计算“基础设施”中的资源-构建高度可扩展、可自由分割的ICT资源池-向云计算服务层提供各种粒度的计算、存储能力云计算“基础设施”-承载在数据中心之上-高速网络（主要是以太网）连接各种物理和虚拟资源-主要构成元素：-物理资源：服务器、存储设备、网络设备等-虚拟资源：虚拟机、虚拟存储空间等云计算的架构智能化技术403213用系统可靠性代替云元的可靠性

降低对高性能硬件的依赖

使用分布式廉价X86服务器代替高性能计算单元

通过虚拟机、数据的热迁移提高可靠性用系统规模扩展降低单机能力升级需求

业务需求增长时通过增加资源节点提高系统性能

降低硬件性能升级需求以资源虚拟化提高系统资源利用率

主机虚拟化、存储虚拟化等技术同时，云计算核心技术呈现开源化的趋势，以Hadoop、OpenStack、Xen等为代表的众多开源软件已经成为云计算平台的实现基础。云计算的技术特点智能化技术40304边缘计算物联网技术的发展普通物体实现互联互通各行业利用物联网技术实现数字化转型越来越多的行业终端设备通过网络联接边缘计算的出现解决传统数据处理方式的弊端分布式开放平台，靠近物或数据源头提供边缘智能服务物联网的挑战数据量的爆发，2025年将有超过千亿终端设备联网终端数据量将达300ZB传统数据处理面临网络时延高海量设备接入难，海量数据处理难带宽不够，功耗过高为了解决传统数据处理方式下时延高、数据实时分析能力匮乏等弊端，边缘计算技术应运而生。边缘计算技术是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中激进型分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。03智能化技术边缘计算的概述5边缘计算的优势数据本地分析，无需传输至云端降低网络延迟，提高实时分析能力云计算的不足云计算的局限无法满足爆发式海量数据处理需求无法满足实时处理需求较长的响应时间不适合新兴应用场景（如无人驾驶、智慧矿山）云计算VS边缘计算03智能化技术5在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业