物聯(lián)網(wǎng)智能技術(shù)內(nèi)容簡(jiǎn)介

《高等學(xué)校物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)系列教材:物聯(lián)網(wǎng)智能技術(shù)》主要介紹了物聯(lián)網(wǎng)智能技術(shù)的理論及其相關(guān)算法，從知識(shí)管理、知識(shí)表達(dá)、知識(shí)推理、智能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)智能技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)介紹，以期為讀者提供一個(gè)更為系統(tǒng)、綜合的物聯(lián)網(wǎng)智能技術(shù)體系。

本書內(nèi)容豐富、詳略得當(dāng)、專業(yè)性強(qiáng)，既可作為系統(tǒng)工程專業(yè)、計(jì)算機(jī)專業(yè)及通信等相關(guān)專業(yè)本科生及研究生的教材，也可作為高等學(xué)校學(xué)生畢業(yè)論文及畢業(yè)設(shè)計(jì)的參考資料，以及從事物聯(lián)網(wǎng)智能技術(shù)相關(guān)工作的專業(yè)人員的參考書。

第1章 物聯(lián)網(wǎng)與商務(wù)智能

1.1 物聯(lián)網(wǎng)概述

1.1.1 物聯(lián)網(wǎng)的概念

1.1.2 物聯(lián)網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)

1.1.3 物聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)

1.1.4 物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì)

1.2 商務(wù)智能

1.2.1 商務(wù)智能的定義

1.2.2 商務(wù)智能的功能及作用

1.2.3 商務(wù)智能的過(guò)程

1.3 商務(wù)智能的產(chǎn)生與發(fā)展過(guò)程

1.3.1 決策支持系統(tǒng)引發(fā)商務(wù)智能

1.3.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)商業(yè)信息的聚集

1.3.3 聯(lián)機(jī)分析產(chǎn)生多維數(shù)據(jù)

1.3.4 數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生有價(jià)值的知識(shí)

1.3.5 信息可視化提供最直觀的視覺(jué)效果

1.3.6 知識(shí)時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)利器

1.4 商務(wù)智能的體系結(jié)構(gòu)

1.5 主流商務(wù)智能產(chǎn)品

1.6 商務(wù)智能未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)

1.7 物聯(lián)網(wǎng)對(duì)商務(wù)智能活動(dòng)的影響

1.8 物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下商務(wù)智能創(chuàng)新模式前景分析

本章小結(jié)

本章習(xí)題

第2章 知識(shí)表示方法

2.1 知識(shí)與知識(shí)表示

2.1.1 知識(shí)

2.1.2 知識(shí)表示

2.1.3 知識(shí)表示方法

2.1.4 衡量知識(shí)表示方法的標(biāo)準(zhǔn)

2.2 一階謂詞邏輯表示法

2.2.1 謂詞邏輯

2.2.2 一階謂詞演算

2.3 與"para" label-module="para">

2.3.1 問(wèn)題的分解與等價(jià)變換

2.3.2 問(wèn)題歸約的與/或樹(shù)表示

2.3.3 與/或樹(shù)表示法的求解步驟

2.4 產(chǎn)生式表示法

2.4.1 產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本概念

2.4.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)的特點(diǎn)

2.4.3 產(chǎn)生式表示的知識(shí)種類及基本形式

2.4.4 產(chǎn)生式系統(tǒng)的構(gòu)成

2.4.5 產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本過(guò)程

2.4.6 產(chǎn)生式系統(tǒng)的控制策略

2.5 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法

2.5.1 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的基本概念

2.5.2 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的表示

2.5.3 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的推理過(guò)程

2.5.4 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法的特征

2.6 框架表示法

2.6.1 框架結(jié)構(gòu)和框架表示

2.6.2 框架系統(tǒng)

2.6.3 框架表示法的特性

2.7 過(guò)程表示法

2.7.1 過(guò)程規(guī)則的組成

2.7.2 過(guò)程表示的問(wèn)題求解過(guò)程

2.7.3 過(guò)程表示的特性

2.8 劇本表示法

2.8.1 概念依賴?yán)碚?

2.8.2 劇本的構(gòu)成

2.8.3 劇本的推理

2.9 面向?qū)ο蟊硎痉?

2.9.1 面向?qū)ο蟮幕靖拍?

2.9.2 面向?qū)ο蠹夹g(shù)表示知識(shí)的方法

本章小結(jié)

本章習(xí)題

第3章 高級(jí)知識(shí)推理

3.1 推理的相關(guān)知識(shí)

3.1.1 推理的概念

3.1.2 推理方法及其分類

3.1.3 推理的控制策略及其分類

3.1.4 正向推理

3.1.5 逆向推理

3.1.6 混合推理

3.2 推理的邏輯基礎(chǔ)

3.2.1 謂詞公式的解釋

3.2.2 謂詞公式的永真性與可滿足性

3.2.3 謂詞公式的等價(jià)性與永真蘊(yùn)涵性

3.2.4 謂詞公式的范式

3.2.5 置換與合一

3.3 主觀Bayes方法

3.3.1 知識(shí)不確定性的表示

3.3.2 證據(jù)不確定性的表示

3.3.3 組合證據(jù)不確定性的計(jì)算

3.3.4 不確定性的更新

3.3.5 結(jié)論不確定性的合成

3.4 證據(jù)理論

3.4.1 DS 理論的形式描述

3.4.2 證據(jù)理論的推理模型

本章小結(jié)

本章習(xí)題

第4章 專家系統(tǒng)

4.1 專家系統(tǒng)的定義、特點(diǎn)及其類型

4.1.1 專家系統(tǒng)的定義

4.1.2 專家系統(tǒng)的一般特點(diǎn)

4.1.3 專家系統(tǒng)的類型

4.2 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能及其基本原理

4.2.1 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及其基本功能

4.2.2 專家系統(tǒng)的基本原理

4.3 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)

4.3.1 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)過(guò)程

4.3.2 專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言和工具

4.4 專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)及應(yīng)用

4.4.1 專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)

4.4.2 專家系統(tǒng)的應(yīng)用

本章小結(jié)

本章習(xí)題

第5章 知識(shí)管理系統(tǒng)

5.1 知識(shí)管理系統(tǒng)概述

5.1.1 知識(shí)管理系統(tǒng)的概念

5.1.2 知識(shí)管理系統(tǒng)的構(gòu)建目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)途徑

5.1.3 知識(shí)管理系統(tǒng)的功能架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)框架

5.2 知識(shí)管理系統(tǒng)模型

5.2.1 從理論角度構(gòu)建知識(shí)管理系統(tǒng)模型

5.2.2 從技術(shù)角度構(gòu)建知識(shí)管理系統(tǒng)模型

5.3 知識(shí)管理系統(tǒng)在企業(yè)中的應(yīng)用

5.3.1 知識(shí)管理系統(tǒng)在企業(yè)中的作用

5.3.2 知識(shí)管理系統(tǒng)在生產(chǎn)企業(yè)中應(yīng)用

5.3.3 知識(shí)管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能運(yùn)營(yíng)

5.4 知識(shí)管理與商務(wù)智能的關(guān)系

5.4.1 知識(shí)管理和商務(wù)智能的區(qū)別

5.4.2 知識(shí)管理和商務(wù)智能的共同點(diǎn)

5.4.3 知識(shí)管理與商務(wù)智能整合

本章小結(jié)

本章習(xí)題

第6章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法

6.1 生物神經(jīng)元模型

6.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

6.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展

6.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性

6.2.3 人工神經(jīng)元模型

6.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類

6.2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法

6.3 向前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

6.3.1 感知器算法及其應(yīng)用

6.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6.4 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6.5 遺傳算法

本章小結(jié)

本章習(xí)題

第7章 其他計(jì)算智能法

7.1 蟻群算法

7.1.1 蟻群算法的基礎(chǔ)

7.1.2 蟻群算法的原理

7.1.3 蟻群算法描述

7.1.4 蟻群算法的特點(diǎn)

7.1.5 蟻群算法在多傳感器管理中的應(yīng)用

7.2 免疫克隆算法

7.2.1 算法原理基礎(chǔ)

7.2.2 免疫克隆算法算子

7.2.3 免疫克隆算法的實(shí)現(xiàn)步驟

7.2.4 免疫克隆算法在傳感器網(wǎng)絡(luò)路由的應(yīng)用

7.3 魚(yú)群算法

7.3.1 算法原理基礎(chǔ)

7.3.2 魚(yú)群算法描述

7.3.3 魚(yú)群算法分析

7.3.4 人工魚(yú)群算法在無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)覆蓋中的應(yīng)用

7.4 粒子群優(yōu)化算法

7.4.1 粒子群優(yōu)化算法基礎(chǔ)分析

7.4.2 算法原理

7.4.3 粒子群算法參數(shù)

7.4.4 粒子群優(yōu)化算法流程

7.4.5 粒子群優(yōu)化算法在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位中的應(yīng)用

本章小結(jié)

本章習(xí)題

第8章 粗糙集合

8.1 基本概念

8.1.1 RSDA工具概述

8.1.2 RSDA工具的數(shù)學(xué)機(jī)理

8.1.3 知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)

8.1.4 決策系統(tǒng)

8.2 連續(xù)屬性離散化方法

8.2.1 離散化問(wèn)題的正規(guī)化描述

8.2.2 現(xiàn)有連續(xù)屬性離散化方法綜述

8.2.3 基于數(shù)據(jù)分布特征的離散化方法

8.2.4 基于數(shù)據(jù)分區(qū)的離散化方法

8.2.5 不完備信息表的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

8.3 靜態(tài)決策系統(tǒng)分類算法

8.3.1 數(shù)據(jù)分析約簡(jiǎn)算法中涉及的概念

8.3.2 數(shù)據(jù)分析約簡(jiǎn)算法的描述

8.4 動(dòng)態(tài)決策系統(tǒng)分類算法

8.4.1 增量式數(shù)據(jù)挖掘模型的提出

8.4.2 增量式數(shù)據(jù)挖掘模型的研究

本章小結(jié)

本章習(xí)題

第9章 機(jī)器學(xué)習(xí)

9.1 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)史

9.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史

9.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的概念

9.1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

9.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略和方法

9.2.1 機(jī)械學(xué)習(xí)

9.2.2 指導(dǎo)學(xué)習(xí)

9.2.3 歸納學(xué)習(xí)

9.2.4 類比學(xué)習(xí)

9.2.5 解釋學(xué)習(xí)

9.2.6 其他學(xué)習(xí)策略

9.3 幾種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法

9.3.1 決策樹(shù)算法

9.3.2 支持向量機(jī)

9.3.3 貝葉斯學(xué)習(xí)算法

本章小結(jié)

本章習(xí)題

第10章 multiagent多智能體

10.1 多智能體的概念與發(fā)展過(guò)程

10.1.1 智能體的定義

10.1.2 多智能體的發(fā)展歷史和研究領(lǐng)域

10.1.3 多智能體與自治智能體

10.1.4 智能體的學(xué)習(xí)

10.2 多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)

10.2.1 馬爾可夫決策過(guò)程

10.2.2 多智能體環(huán)境下的強(qiáng)化學(xué)習(xí)

10.2.3 TD算法

10.2.4 Dyna算法

10.2.5 Q學(xué)習(xí)

10.3 博弈學(xué)習(xí)

本章小結(jié)

本章習(xí)題

第11章 自然語(yǔ)言與感知

11.1 自然語(yǔ)言理解的概念和發(fā)展過(guò)程

11.1.1 自然語(yǔ)言的概念

11.1.2 自然語(yǔ)言理解的概念

11.1.3 自然語(yǔ)言理解的發(fā)展歷史

11.2 自然語(yǔ)言理解研究的關(guān)鍵問(wèn)題

11.2.1 詞法分析

11.2.2 句法分析

11.2.3 語(yǔ)義分析

11.2.4 語(yǔ)言的自動(dòng)生成

本章小結(jié)

本章習(xí)題

第12章 知識(shí)工程和數(shù)據(jù)挖掘

12.1 知識(shí)工程簡(jiǎn)介

12.1.1 知識(shí)工程的相關(guān)概念和發(fā)展過(guò)程

12.1.2 知識(shí)管理與信息管理

12.2 數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)

12.2.1 數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的概念、過(guò)程及方法

12.2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

12.3 常用的數(shù)據(jù)挖掘方法

12.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則

12.3.2 時(shí)間序列分析

12.3.3 聚類分析

12.3.4 孤立點(diǎn)分析

本章小結(jié)

本章習(xí)題

參考文獻(xiàn)

智能工業(yè)的實(shí)現(xiàn)是基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的滲透和應(yīng)用，并與未來(lái)先進(jìn)制造技術(shù)相結(jié)合，形成新的智能化的制造體系。所以，智能工業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)在于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。

智能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)簡(jiǎn)介

“物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)”的核心和基礎(chǔ)仍然是“互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)”，是在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)基礎(chǔ)上的延伸和擴(kuò)展的一種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；其用戶端延伸和擴(kuò)展到了任何物品和物品之間，進(jìn)行信息交換和通訊。因此，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的定義是：通過(guò)射頻識(shí)別（RFID）、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等信息傳感設(shè)備，按約定的協(xié)議，將任何物品與互聯(lián)網(wǎng)相連接，進(jìn)行信息交換和通訊，以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、追蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)叫做物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。

智能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的內(nèi)容

包括識(shí)別、定位、追蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

FRID、NFC，WSN

智能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用

制造業(yè)供應(yīng)鏈管理物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用于企業(yè)原材料采購(gòu)、庫(kù)存、銷售等領(lǐng)域，通過(guò)完善和優(yōu)化供應(yīng)鏈管理體系，提高了供應(yīng)鏈效率，降低了成本?？罩锌蛙嚕ˋirbus）通過(guò)在供應(yīng)鏈體系中應(yīng)用傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，構(gòu)建了全球制造業(yè)中規(guī)模最大、效率最高的供應(yīng)鏈體系。

生產(chǎn)過(guò)程工藝優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用提高了生產(chǎn)線過(guò)程檢測(cè)、實(shí)時(shí)參數(shù)采集、生產(chǎn)設(shè)備監(jiān)控、材料消耗監(jiān)測(cè)的能力和水平。生產(chǎn)過(guò)程的智能監(jiān)控、智能控制、智能診斷、智能決策、智能維護(hù)水平不斷提高。鋼鐵企業(yè)應(yīng)用各種傳感器和通信網(wǎng)絡(luò)，在生產(chǎn)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)對(duì)加工產(chǎn)品的寬度、厚度、溫度的實(shí)時(shí)監(jiān)控，從而提高了產(chǎn)品質(zhì)量，優(yōu)化了生產(chǎn)流程。

產(chǎn)品設(shè)備監(jiān)控管理各種傳感技術(shù)與制造技術(shù)融合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)產(chǎn)品設(shè)備操作使用記錄、設(shè)備故障診斷的遠(yuǎn)程監(jiān)控。GE Oil&Gas集團(tuán)在全球建立了13個(gè)面向不同產(chǎn)品的i-Center，通過(guò)傳感器和網(wǎng)絡(luò)對(duì)設(shè)備進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)和實(shí)時(shí)監(jiān)控，并提供設(shè)備維護(hù)和故障診斷的解決方案。

環(huán)保監(jiān)測(cè)及能源管理物聯(lián)網(wǎng)與環(huán)保設(shè)備的融合實(shí)現(xiàn)了對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的各種污染源及污染治理各環(huán)節(jié)關(guān)鍵指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。在重點(diǎn)排污企業(yè)排污口安裝無(wú)線傳感設(shè)備，不僅可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)企業(yè)排污數(shù)據(jù)，而且可以遠(yuǎn)程關(guān)閉排污口，防止突發(fā)性環(huán)境污染事故的發(fā)生。電信運(yùn)營(yíng)商已開(kāi)始推廣基于物聯(lián)網(wǎng)的污染治理實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)解決方案。

工業(yè)安全生產(chǎn)管理把感應(yīng)器嵌入和裝備到礦山設(shè)備、油氣管道、礦工設(shè)備中，可以感知危險(xiǎn)環(huán)境中工作人員、設(shè)備機(jī)器、周邊環(huán)境等方面的安全狀態(tài)信息，將現(xiàn)有分散、獨(dú)立、單一的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管平臺(tái)提升為系統(tǒng)、開(kāi)放、多元的綜合網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)感知、準(zhǔn)確辨識(shí)、快捷響應(yīng)、有效控制。

智能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)如何改變工業(yè)自動(dòng)化

物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈即所謂的DCM(Device、Connect、Manage)跟工業(yè)自動(dòng)化的三層架構(gòu)是互相呼應(yīng)的，在物聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境中，每一層次自原來(lái)的傳統(tǒng)功能大幅進(jìn)化，在Device(設(shè)備)達(dá)到所謂的全面感知，就是讓原本的物，提升為智能物件，可以識(shí)別或擷取各種數(shù)據(jù)；而在Connect(連接)層則是要達(dá)到可靠傳遞，除了原有的有線網(wǎng)絡(luò)外更擴(kuò)展到各種無(wú)線網(wǎng)絡(luò)；而在Manage(管理)層部分，則是要將原有的管理功能進(jìn)步到智能處理，對(duì)擷取到的各種數(shù)據(jù)做更具智能的處理與呈現(xiàn)。

傳統(tǒng)的工業(yè)自動(dòng)化控制系統(tǒng)主要包括3個(gè)層次，分別是設(shè)備層(device layer)、控制層(control layer)、以及信息層(information layer)。設(shè)備層的功能是將現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備以網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的形式掛接在現(xiàn)場(chǎng)總線網(wǎng)絡(luò)上，依照現(xiàn)場(chǎng)總線的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)備采用功能模塊的結(jié)構(gòu)，通過(guò)組態(tài)設(shè)計(jì)，完成數(shù)據(jù)擷取、A/D轉(zhuǎn)換、數(shù)字濾波、溫度壓力補(bǔ)償、PID控制等各種功能；控制層是自動(dòng)化的基礎(chǔ)，從現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備中獲取數(shù)據(jù)，完成各種控制、運(yùn)行參數(shù)的監(jiān)測(cè)、警報(bào)和趨勢(shì)分析等功能，控制層的功能一般由工業(yè)計(jì)算機(jī)或PLC等控制器完成，這些控制器具備網(wǎng)絡(luò)能力以協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)通信，同時(shí)也實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)總線網(wǎng)段與以太網(wǎng)段的連接；第三層信息層提供實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制的平臺(tái)，并連接到企業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)，同時(shí)從控制層提取有關(guān)生產(chǎn)數(shù)據(jù)用于制定綜合管理決策。

自另一個(gè)角度來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)可以使所謂的自動(dòng)化跟信息化『兩化融合』的愿景更具體實(shí)現(xiàn)，自動(dòng)化業(yè)者長(zhǎng)期以來(lái)都朝著信息化目標(biāo)前進(jìn)，在物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)下，原先傳統(tǒng)的C/S(Client/Server)架構(gòu)，可以轉(zhuǎn)換成B/S(Browser/Server)架構(gòu)，在生產(chǎn)制造、智能建筑、新能源、環(huán)境監(jiān)控、以及設(shè)備控制領(lǐng)域有更廣泛的應(yīng)用。具體而言，自動(dòng)化資料如果沒(méi)有經(jīng)過(guò)訊息化的集成，一般使用者還是無(wú)法使用；同樣的，如果僅有訊息化功能，卻缺乏自動(dòng)化的內(nèi)容，一樣也是空泛無(wú)用，兩者缺一不可。

智能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與工業(yè)技術(shù)相結(jié)合

與未來(lái)先進(jìn)制造技術(shù)相結(jié)合是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的生命力所在。物聯(lián)網(wǎng)是信息通信技術(shù)發(fā)展的新一輪制高點(diǎn)，正在工業(yè)領(lǐng)域廣泛滲透和應(yīng)用，并與未來(lái)先進(jìn)制造技術(shù)相結(jié)合，形成新的智能化的制造體系。這一制造體系仍在不斷發(fā)展和完善之中。概括起來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)與先進(jìn)制造技術(shù)的結(jié)合主要體現(xiàn)在8個(gè)領(lǐng)域。

泛在感知網(wǎng)絡(luò)技術(shù)　建立服務(wù)于智能制造的泛在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體系，為制造中的設(shè)計(jì)、設(shè)備、過(guò)程、管理和商務(wù)提供無(wú)處不在的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。面向未來(lái)智能制造的泛在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展還處于初始階段。

泛在制造信息處理技術(shù)　建立以泛在信息處理為基礎(chǔ)的新型制造模式，提升制造行業(yè)的整體實(shí)力和水平。泛在信息制造及泛在信息處理尚處于概念和實(shí)驗(yàn)階段，各國(guó)政府均將此列入國(guó)家發(fā)展計(jì)劃，大力推動(dòng)實(shí)施。

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)　采用真三維顯示與人機(jī)自然交互的方式進(jìn)行工業(yè)生產(chǎn)，進(jìn)一步提高制造業(yè)的效率。虛擬環(huán)境已經(jīng)在許多重大工程領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和研究。未來(lái)，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的發(fā)展方向是三維數(shù)字產(chǎn)品設(shè)計(jì)、數(shù)字產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程仿真、真三維顯示和裝配維修等。

人機(jī)交互技術(shù)　傳感技術(shù)、傳感器網(wǎng)、工業(yè)無(wú)線網(wǎng)以及新材料的發(fā)展，提高了人機(jī)交互的效率和水平。制造業(yè)處在一個(gè)信息有限的時(shí)代，人要服從和服務(wù)于機(jī)器。隨著人機(jī)交互技術(shù)的不斷發(fā)展，我們將逐步進(jìn)入基于泛在感知的信息化制造人機(jī)交互時(shí)代。

空間協(xié)同技術(shù)　空間協(xié)同技術(shù)的發(fā)展目標(biāo)是以泛在網(wǎng)絡(luò)、人機(jī)交互、泛在信息處理和制造系統(tǒng)集成為基礎(chǔ)，突破現(xiàn)有制造系統(tǒng)在信息獲取、監(jiān)控、控制、人機(jī)交互和管理方面集成度差、協(xié)同能力弱的局限，提高制造系統(tǒng)的敏捷性、適應(yīng)性、高效性。

平行管理技術(shù)　未來(lái)的制造系統(tǒng)將由某一個(gè)實(shí)際制造系統(tǒng)和對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)虛擬的人工制造系統(tǒng)所組成。平行管理技術(shù)就是要實(shí)現(xiàn)制造系統(tǒng)與虛擬系統(tǒng)的有機(jī)融合，不斷提升企業(yè)認(rèn)識(shí)和預(yù)防非正常狀態(tài)的能力，提高企業(yè)的智能決策和應(yīng)急管理水平。

電子商務(wù)技術(shù)　制造與商務(wù)過(guò)程一體化特征日趨明顯，整體呈現(xiàn)出縱向整合和橫向聯(lián)合兩種趨勢(shì)。未來(lái)要建立健全先進(jìn)制造業(yè)中的電子商務(wù)技術(shù)框架，發(fā)展電子商務(wù)以提高制造企業(yè)在動(dòng)態(tài)市場(chǎng)中的決策與適應(yīng)能力，構(gòu)建和諧、可持續(xù)發(fā)展的先進(jìn)制造業(yè)。

系統(tǒng)集成制造技術(shù)　系統(tǒng)集成制造是由智能機(jī)器人和專家共同組成的人機(jī)共存、協(xié)同合作的工業(yè)制造系統(tǒng)。它集自動(dòng)化、集成化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化于一身，使制造具有修正或重構(gòu)自身結(jié)構(gòu)和參數(shù)的能力，具有自組織和協(xié)調(diào)能力，可滿足瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)需求，應(yīng)對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。

智能工業(yè)解決工業(yè)領(lǐng)域物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用面臨的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題

從整體上來(lái)看，物聯(lián)網(wǎng)還處于起步階段。物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用還面臨一些關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題，概括起來(lái)主要有以下幾個(gè)方面。

工業(yè)用傳感器　工業(yè)用傳感器是一種檢測(cè)裝置，能夠測(cè)量或感知特定物體的狀態(tài)和變化，并轉(zhuǎn)化為可傳輸、可處理、可存儲(chǔ)的電子信號(hào)或其他形式信息。工業(yè)用傳感器是實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)檢測(cè)和自動(dòng)控制的首要環(huán)節(jié)。在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)尤其是自動(dòng)化生產(chǎn)過(guò)程中，要用各種傳感器來(lái)監(jiān)視和控制生產(chǎn)過(guò)程中的各個(gè)參數(shù)，使設(shè)備工作在正常狀態(tài)或最佳狀態(tài)，并使產(chǎn)品達(dá)到最好的質(zhì)量?？梢哉f(shuō)，沒(méi)有眾多質(zhì)優(yōu)價(jià)廉的工業(yè)傳感器，就沒(méi)有現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)體系。

工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)　工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)是一種由大量隨機(jī)分布的、具有實(shí)時(shí)感知和自組織能力的傳感器節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)狀(Mesh)網(wǎng)絡(luò)，綜合了傳感器技術(shù)、嵌入式計(jì)算技術(shù)、現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)及無(wú)線通信技術(shù)、分布式信息處理技術(shù)等，具有低耗自組、泛在協(xié)同、異構(gòu)互連的特點(diǎn)。工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是繼現(xiàn)場(chǎng)總線之后工業(yè)控制系統(tǒng)領(lǐng)域的又一熱點(diǎn)技術(shù)，是降低工業(yè)測(cè)控系統(tǒng)成本、提高工業(yè)測(cè)控系統(tǒng)應(yīng)用范圍的革命性技術(shù)，也是未來(lái)幾年工業(yè)自動(dòng)化產(chǎn)品新的增長(zhǎng)點(diǎn)，已經(jīng)引起許多國(guó)家學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的高度重視。

工業(yè)過(guò)程建?！](méi)有模型就不可能實(shí)施先進(jìn)有效的控制，傳統(tǒng)的集中式、封閉式的仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)已不能滿足現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展的需要。工業(yè)過(guò)程建模是系統(tǒng)設(shè)計(jì)、分析、仿真和先進(jìn)控制必不可少的基礎(chǔ)。

此外，物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用還面臨工業(yè)集成服務(wù)代理總線技術(shù)、工業(yè)語(yǔ)義中間件平臺(tái)等關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。

智能工業(yè)的價(jià)值

工業(yè)化的基礎(chǔ)是自動(dòng)化，自動(dòng)化領(lǐng)域發(fā)展了近百年，理論，實(shí)踐都已經(jīng)非常完善了。特別是隨著現(xiàn)代大型工業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化的不斷興起和過(guò)程控制要求的日益復(fù)雜營(yíng)運(yùn)而生的DCS控制系統(tǒng)，更是計(jì)算機(jī)技術(shù)，系統(tǒng)控制技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)和多媒體技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物。DCS的理念是分散控制，集中管理。雖然自動(dòng)設(shè)備全部聯(lián)網(wǎng)，并能在控制中心監(jiān)控信息而通過(guò)操作員來(lái)集中管理。但操作員的水平?jīng)Q定了整個(gè)系統(tǒng)的優(yōu)化程度。有經(jīng)驗(yàn)的操作員可以使生產(chǎn)最優(yōu)，而缺乏經(jīng)驗(yàn)的操作員只是保證了生產(chǎn)的安全性。是否有辦法做到分散控制，集中優(yōu)化管理？需要通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)根據(jù)所有監(jiān)控信息，通過(guò)分析與優(yōu)化技術(shù)，找到最優(yōu)的控制方法，是物聯(lián)網(wǎng)可以帶給DCS控制系統(tǒng)的。

IT信息發(fā)展的前期其信息服務(wù)對(duì)象主要是人，其主要解決的問(wèn)題是解決信息孤島問(wèn)題。當(dāng)為人服務(wù)的信息孤島問(wèn)題解決后，是要在更大范圍解決信息孤島問(wèn)題。就是要將物與人的信息打通。人獲取了信息之后，可以根據(jù)信息判斷，做出決策，從而觸發(fā)下一步操作；但由于人存在個(gè)體差異，對(duì)于同樣的信息，不同的人做出的決策是不同的，如何從信息中獲得最優(yōu)的決策？另外“物”獲得了信息是不能做出決策的，如何讓物在獲得了信息之后具有決策能力？智能分析與優(yōu)化技術(shù)是解決這個(gè)問(wèn)題的一個(gè)手段，在獲得信息后，依據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)以及理論模型，快速做出最有決策。數(shù)據(jù)的分析與優(yōu)化技術(shù)在兩化融合的工業(yè)化與信息化方面都有旺盛的需求。

物聯(lián)網(wǎng)智能鎖是基于4G蜂窩網(wǎng)絡(luò)的窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。

2017年6月20日，ofo宣布其與中國(guó)電信和華為共同研發(fā)的全球首款共享單車NB-IoT “物聯(lián)網(wǎng)智能鎖”，開(kāi)始正式應(yīng)用到ofo的小黃車上。

“物聯(lián)網(wǎng)智能鎖”是基于4G蜂窩網(wǎng)絡(luò)的窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，能夠運(yùn)用到生產(chǎn)和生活的各個(gè)領(lǐng)域。

IVS，是基于DSP的單路視頻編碼器，同時(shí)內(nèi)嵌了智能視覺(jué)監(jiān)控功能，其自動(dòng)檢測(cè)、即時(shí)報(bào)警通告和即時(shí)視頻確認(rèn)等功能可以大幅提高安全監(jiān)控水平，同時(shí)基于三維視場(chǎng)檢測(cè)，能自動(dòng)區(qū)分目標(biāo)種類、大小、速度、移動(dòng)方向等特征，具有出色的非平坦地形上的目標(biāo)檢測(cè)能力，能可靠的檢測(cè)遙遠(yuǎn)距離的目標(biāo)，采用先進(jìn)的模式識(shí)別技術(shù)和特定的行為分析算法，保持高檢測(cè)率(99.9%)的同時(shí)只有很低的誤報(bào)率（少于1個(gè)/天）。IVS結(jié)合監(jiān)控?cái)z像機(jī)或PTZ球機(jī)可對(duì)智能視覺(jué)分析數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行報(bào)警運(yùn)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)“事先預(yù)警 事中處置 事后取證”，是“智能視覺(jué) 物聯(lián)網(wǎng)”的真正的物聯(lián)網(wǎng)。

中文名

IVS

低誤報(bào)率

低于1%

應(yīng)用

政府機(jī)關(guān)，軍隊(duì)

IVS平臺(tái)

應(yīng)用軟件生成器

IVS是智能視覺(jué)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的英文簡(jiǎn)稱，IVS是從行為模型中提煉算法，植入DSP芯片，形成模塊化的、成熟的嵌入式軟件，實(shí)現(xiàn)智能視覺(jué)識(shí)別?？捎行z測(cè)人員倒地、徘徊、丟包、遺留物、偷盜、區(qū)域目標(biāo)、圍墻攀爬、停車超時(shí)、逆行等多種行為，可達(dá)到99%高偵測(cè)條件下的低誤報(bào)率(低于1%)，被廣泛應(yīng)用于政府機(jī)關(guān)，軍隊(duì)，學(xué)校，油田，機(jī)場(chǎng)，航天，監(jiān)獄看守所，電網(wǎng)和核電站，軌道和非軌道交通，別墅和居民小區(qū)等等。