系统架构设计师-第11章-未来信息综合技术-软考学习笔记

未来信息综合技术是指近年来新技术发展而提出的一些新概念、新知识、新产品

信息物理系统(CPS ) ，人工智能( A l) ，机器人、边缘计算、数字孪生、云计算和大数据等技术

信息物理系统技术概述

信息物理系统的概念

信息物理系统是控制系统、嵌入式系统的扩展与延伸，其涉及的相关底层理论技术源于对嵌入式技术的应用与提升。

1. 信息物理系统的来源

信息物理系统是一种涵盖了信息处理和物理控制的复杂系统，其主要目的是实现实时监控、调度和控制。它由多个不同的组成部分组成，包括传感器，通信网络，控制器，执行器和计算机系统等。此外，它还可以利用大数据分析技术，自适应控制和智能算法等先进技术来提高系统的性能和效率。

信息物理系统最常见的应用领域是智能交通、智能制造和智能能源等。在智能交通领域，信息物理系统可以实现实时交通监控、车辆跟踪和智能交通灯控制等功能。在智能制造领域，信息物理系统可以实现智能化生产调度和物流管理等功能。在智能能源领域，信息物理系统可以实现能源管理的优化和智能电网的建设等功能。

总之，信息物理系统是一种高度复杂的系统，具有广泛的应用前景和深远的社会影响。

2. CPS 的本质和定义

C PS 是多领域、跨学科不同技术融合发展的结果。

CPS 通过集
成先进的感知、计算、通信、控制等信息技术和自动控制技术，构建f 物理空间与信息空间中人、机、物、环境、信息等要素相互映射、适时交互、高效协|司的复杂系统，实现系统内资源配置和运行的按市响应、快地迭代、动态优化。

CPS的实现

1. CPS 的体系架构

单元级CPS 体系架构，系统级体系架构和SoS 级体系架构

单元级CPS（Cyber-Physical Systems）体系架构是指将CPS系统划分为多个单元级组件，并将其组合在一起以实现系统功能的框架。在单元级CPS中，每个单元都是一个相对独立的功能模块，可以通过不同的接口与其他单元进行通信和交互。这种模块化的设计和架构可以提高系统的可靠性、可维护性和可扩展性。

单元级CPS体系架构通常由以下几个方面组成：

1.硬件层：包括传感器、执行器和处理器等。

2.软件层：包括操作系统、应用程序、数据管理和通信协议等。

3.通信层：包括数据传输和网络通信等。

4.控制层：包括控制算法、决策逻辑和实时响应等。

5.安全层：包括安全性设计、认证和授权等。

6.能源管理层：包括电源管理和能量利用等。

单元级CPS体系架构的优点包括：

1.模块化设计可以提高系统的可维护性和可扩展性。

2.单元级组件化可以降低系统开发的难度和成本。

3.模块化设计可以提高系统的可靠性和安全性。

4.对每个单元的独立测试可以提高系统的质量和可靠性。

5.单元级组件化可以提高系统的响应速度和实时性。

总之，单元级CPS体系架构是一种可靠性高、可维护性强、可扩展性好的设计框架，可以满足CPS系统在不同应用场景下的需求。

系统级体系架构是指整个计算机系统所采用的硬件、软件、网络和安全等组件之间的关系和交互方式的安排和设计。它包括操作系统、处理器、内存、存储、网络等核心硬件和软件，以及相关的系统管理、安全等服务和工具。系统级体系架构的设计目的是提高计算机系统的性能、可靠性、可扩展性和安全性，同时降低成本和复杂度。各种系统级体系架构在不同的应用场景下有不同的优缺点，需要根据具体需求进行选择和优化。常见的系统级体系架构包括x86、ARM、Power、MIPS等。

SoS级信息物理系统（CPS）是指在大规模分布式系统（SoS）中集成了信息科学、物理科学和工程科学的技术，从而实现智能化、互联化和自适应特性的系统。该系统利用传感器、执行器、通信设备、计算机和控制系统等技术，实现对复杂系统的监测、分析、控制和优化。CPS在现代工业、交通、医疗、环保等领域中得到广泛应用。SoS级信息物理系统（CPS）由于其大规模、高度分布、复杂性和动态性等特点，涉及到多学科的知识和技术，在系统设计、实现和维护方面面临诸多挑战。

SoS 级CPS 可以通过火数据平台，实现跨系统、跨平台的互联、吁:温和句:操作， 促成了多源异构数据的集成、交换和其字的问环自动流动，在全局也罔内实现信息全I面感知、深度分析、科学决策和精准执行

2. CPS 的技术体系

CPS 技术体系主要分为CPS 总体技术、CPS 支撑技术、CPS 核心技术。

CPS 总体技术主要包括系统架构、异构系统集成、安全技术、试验验证技术等

CPS 支撑技术主要包括智能感知、嵌入式软件、数据库、人机交互、中间件、SDN (软件定义网络)、物联网、大数据等，是基于CPS 应用的支撑;

CPS 核心技术主要包括虑实融合控制、智能装备、MBD、数字孪生技术、现场总线、工业以太网、CAX\MES\ERP\PLM\CRM\SCM 等，是CPS 的基础技术。

技术体系可以分为四大核心技术要素即"一硬" (感知和自动控制〉、"一软" (工业软件)、"一网" (工业网络)、"一平台" (工业云和智能服务平台)

1)感知和自动控制
        (1) 智能感知技术。
        CPS 系统主要使用的智能感知技术是传感器技术。传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将检测感受到的信息， 按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。
        (2) 虚实融合控制技术。
        CPS 虚实融合控制是多层"感知，分析- 决策- 执行"循环，建立在状态感知的基础上， 感知往往是实时进行的，向更高层次阔步或即时反馈。包括嵌入控制、虚体控制、集控控制和目标控制四个层次。其中嵌入控制主要针对物理实体进行控制、应体控制是指在信息空间进行的扣制计算， 主要针对信息虚体进行控制、集控控制是指在信息贷间内，主要通过CPS 总线的方式进行信息虚体的集成和控制、目标控制是指在实际生产的测量结果或追溯信息收集到产品数据过程中，通过即时比对判断来生产是否达成目标。

2) 工业软件
工业软件是指专用于工业领域， 为提高工业企业研发、制造、生产、服务与管理水半以及L业产品使用价值的软件。工收软件通过应用集成能够做机械化、电气化、自动化的生产系统具备数字化、网络化、智能化特征，从而为工业领域提供一个面向产品生命周期的网络化、协同化、开放式的产品设计、制造和服务环境。

3)工业网络
CPS 中的工业网络技术是基于分布式的全新范式，由于备种智能设备的引入，设备可以相互连接从而形成一个网络服务。得一个层面，者I~拥有更多的嵌入式智能和响应式控制的预测分析;每一个层面， 都可以使用虚拟化控制和工程功能的云计算技术。与传统工业控制系统严格的基于分层的结构不同， 高层次的CPS 是由低层次CPS 互连集成，灵活组合而戚。

4) 工业云和智能服务平台
工业云和智能服务平台通过边缘计算、雾计算、大数据分析等技术进行数据的加工处理，形成对外提供数据服务的能力，并在数据服务基础上提供个性化和专业化智能服务.

信息物理系统CPS的技术体系是由多个技术领域交叉组成的复杂系统。其主要技术领域包括：

1. 传感器技术：用于实时感知物理环境和运行状态的传感器技术，包括具有高精度、高可靠性、低功耗等特点的传感器设计，数据传输和数据处理技术。

2. 通信网络技术：提供实时、高效、安全的数据传输服务，包括无线传感网络、移动通信网、传统计算机通信网络等。

3. 控制系统技术：用于对物理系统进行控制和优化，包括控制算法设计、控制器设计、系统建模和仿真等。

4. 人工智能技术：用于对物理系统进行智能化，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，从而实现自动化控制和优化。

5. 数据挖掘与分析技术：用于处理和分析传感器数据、图像数据、视频数据等大规模数据集，提取有用信息，为物理系统的控制和优化提供支持。

6. 嵌入式系统技术：用于设计和实现CPS的硬件和软件系统，包括嵌入式系统的设计和开发、嵌入式软件的开发等。

综上所述，信息物理系统CPS的技术体系是由多个交叉领域的技术组成的，需要整合各个技术领域的专业知识和技能，才能实现智能化、自动化的物理系统控制和优化。

信息物理系统的建设和应用

信息物理系统（Cyber-Physical Systems，CPS）是指由计算机、通信和控制技术等信息技术与物理实体相结合而形成的系统，旨在实现物理世界和虚拟世界的融合、交互和协同。此类系统通常具有高度互联性、复杂性和自适应性等特征，广泛应用于机器人、智能交通、智能制造、智能能源、智能医疗、智能城市等领域，被认为是未来智能化发展的重要方向之一。

CPS的建设与应用需要涵盖多个方面，主要包括以下几个方面：

1.硬件平台的建设。CPS需要具备高可靠性、高性能、低能耗等硬件特性，因此在通信、控制、传感器等方面需要有较高的技术水平和经验。

2.软件系统的研发。CPS需要具备智能化、自适应、高效、安全等软件特性，因此需要进行复杂系统建模、软件开发及系统测试等工作。

3.数据管理与分析。CPS面向的是复杂的物理世界，因此需要有大数据技术和算法的支持，以实现数据的采集、存储、分析和应用。

4.系统架构的设计与优化。CPS是一个复杂的系统，需要进行整体架构的设计，以保证系统的稳定性、可靠性和安全性。

5.应用场景的探索与应用。CPS可以应用于机器人、智能交通、智能制造、智能能源、智能医疗、智能城市等多个领域，需要通过实践和经验总结，探索出优质的应用场景。

CPS的应用前景非常广阔，有望推动社会各个领域的发展。例如，在智能制造领域，CPS可以实现工业生产线的智能化，提高生产效率和质量；在智能交通领域，CPS可以实现智能化的交通管理和调度，减少交通拥堵和安全隐患。总之，CPS在未来的发展中将会扮演越来越重要的角色。

CPS 应用场景概览

智能设计、智能生产、智能服务、智能应用这四个方面

CPS 典型应用场景

1)智能设计
        (1) 产品及工艺设计。
        (2) 生产线/ 工厂设计。

2) 智能生产
生产制造是制造企业运营过程中非常重要的活动， CPS 可以打破生产过程的信息孤岛现象，实现设备的五联互通，实现生产过程监控， 合理管理和调度各种生产资源，优化生产计划，达到资源和制造协间，实现"制造"到"智造"的升级。
        (1 )设备管理应用场景。
         CPS 可以将各个系统或终端连接成一个智能网络，构建形成设备网络平台。
        (2) 生产管理应用场景。
         在生产管理过程中通过CPS 对生产过程的实时数据信息进行实时处理分析，实现对生产制造节的智能决策，从资源管理、生产计划与调度来对整个生产制造进行管理、控制以及科学决策，使整个生产环节的资源处于有序可控的状态。
        (3)柔性制造应用场景。
        CPS 的数据驱动和异构集成特点为应对生产现场的快速变化提供了可能， 而柔性制造的要求就是能够根据快速变化的需求变更生产， 因此， CPS 契合了柔性制造的要求， 为企业柔性制
造提供了很好的实施方案。

3 )智能服务
通过CPS 按照需要形成本地与远程云服务相互协作、个体与群体、群体与系统的相互协同一体化工业云服务体系，能够更好地服务于生产，解决装备运行日益复杂、使用难度日益增大的困扰， 实现智能装备的协同优化，支持企业用户经济性、安全性和高效性经营目标落地。
        (1)健康管理。
        将CPS 与装备管理相结合，实时应用健康评估模型对装备进行分析预演及评估，将运行决策和维护建议反馈到控制系统，为装备最优使用和及时维护提供自主认知、学习、记忆、重构的能力，实现装备健康管理。
        (2) 智能维护。
        应用仿真测试等技术，基于装备虚拟健康的预测性智能维护模型，构建装备智能维护CPS系统。通过来集装备的实时运行数据，进行装备性能、安全、状态等特性分析，预测装备可能出现的状态，进而提前对异常状态采取预测性维护。
        (3)远程征兆性诊断。
        在CPS 应用场景下，当装备发生故障时，远程专家可以调取装备的报警信息、日志文件等数据，在虚拟的设备健康诊断模型中进行预演推测，实现远程的故障诊断并及时、快速地解决故障，从而减少停机时间并降低维修成本。
        (4) 协同优化。
以飞机运营为例，运营中对乘客人数、飞行时间、环境数据、机场数据等数据的采集，同步共享给相关方:飞机设计与制造部门通过飞机虚拟模拟模型推演出最优方案指导飞机操作人员、航空运营商和地勤运营等。
        (5) 共享服务。
        CPS 将单一智能装备的信息进行共亭，于是智能装备可以利用自身的感知和运算能力帮助其他智能装备进行分析运算，智能装备可依据云端群体知识进行活动优化。

4) 智能应用
工业产品不同于大众消费品，可以将企业用户作为生产工具纳入再生产体系当中，创造服务、获取利润。
        (1)无人装备.
        建立在"新四基"之k 的CP S 可以应用于装备智能化的问题。通过数据学习认知装备操控过程知识，井通过行为认知选代增强决策正确率，逐渐实现物的智慧代醉人的智笃，建立无人智能设备。同时在同类型的装备上进行模型移植，实现设备智能化能力的低成本快速推进。
        (2) 产业链互动.
        在市场需求饱和时，设计者、生产者可以利用工业网络，构建信息空间，边过机器学习等手段，分析产品的使用状况，预测用户需求和市场趋势，提供设计修改建议，智能优化配置资源。同时，通过CPS 让用户参与到产品的设计生产过程中， 激发用户的凶求，增加购买欲望，共同实现敏捷设计和柔性生产。
        (3)价值链共赢。

信息物理系统（CPS）的典型应用场景包括：

1. 智能交通系统：CPS 技术可以用于交通管理、车辆控制、路径规划、数据收集和共享，从而提高道路安全和交通效率。

2. 工业自动化：CPS 技术可以用于制造过程的监测和控制，提高生产效率和质量，减少生产成本和能源消耗。

3. 智能能源系统：CPS 可以协调电力网络、输电和配电系统的运行，实现高效、可靠的能源供应，减少能源浪费和环境污染。

4. 智慧城市：CPS 技术可以应用于城市规划、基础设施管理和公共服务，实现城市运行的智能化、精细化、高效化。

5. 医疗健康：CPS 技术可以帮助医疗机构实现远程诊断、健康监测和医疗资源调配，提高医疗服务质量和效率。

6. 农业生产：CPS 技术可以用于精准农业、智能灌溉、气象预测和生产管理，提高农业生产的效益和可持续性。

7. 智能家居：CPS 技术可以应用于家庭设备和智能家居系统，实现自动化控制、能耗管理和智能安全，提高生活质量和便利性。

CPS 建设路径

信息物理系统CPS建设路径可以分为以下步骤：

1.需求分析：确定CPS应用场景和需求，明确系统提供的功能和性能要求。

2.系统设计：根据需求分析结果，设计CPS系统架构、硬件、软件、通信等方面。

3.系统实现：将设计方案转化为实际的系统，包括硬件选型、软件编写、通信配置等。

4.系统测试：对实现后的系统进行测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等。

5.系统部署：将测试通过的系统部署到实际应用环境中。

6.系统运行和维护：监控系统的运行状态，及时进行维护和修复。

7.系统优化：根据实际使用情况，对系统进行优化，提高系统的性能和可靠性。

需要注意的是，CPS建设是一个长期的过程，需要不断地进行更新和维护，以适应不断变化的应用需求和技术发展。

人工智能技术概述

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种模拟人类智能的技术或系统。通常包括学习能力、推理能力、规划能力、自然语言处理能力、计算机视觉能力等。人工智能技术以数据为基础，通过机器学习、深度学习、神经网络等方法学习知识，从而实现对数据的分析、预测、决策等能力。

人工智能技术被广泛应用于各个领域，例如自然语言处理、计算机视觉、机器人、智能推荐系统、智能客服、智能家居等。随着人工智能技术的不断发展，其应用场景也不断扩大，带来的社会影响也变得越来越深远。

人工智能的概念

人工智能( Artificial Intelligence, AI ) 是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识井使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统

1. 弱人工智能
弱人_l智能是指不能真止实现推理和解决问题的智能机黯，这些机器表面看像是智能的，但是并个真正拥有智能，也不会有自主意识。

2. 强人工智能
强人工智能是指真正能思维的智能机器，并且认为这样的机器是有知觉的和有自我意识的，这类机器可分为类人〈机器的思考和推理类似人的思维〉与非类人(机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式)两大类

人工智能的发展历程

人工智能的发展历程可以追溯到上世纪50年代。以下是主要的发展阶段：

1. 前期：
早期的人工智能技术主要是基于逻辑推理和规则系统的，例如John McCarthy等人在1958年开发的LISP程序语言。其中的常见应用包括推理、定理证明等。

2. 中期：
20世纪70年代，出现了基于知识表示、知识推理和专家系统的人工智能技术。其中知识表示采用了基于逻辑的表示方法，专家系统则是通过对领域专家知识的提取和应用实现自动化决策。

3. 后期：
20世纪80年代，出现了基于机器学习的人工智能技术，并逐渐发展成深度学习、强化学习等新兴技术，其中利用神经网络在图像、语音等领域取得了巨大进展。

4. 当代：
21世纪以来，人工智能技术发展成为了智能制造、智慧城市、自动驾驶、人脸识别等应用场景，成为引领经济和社会变革的重要力量。

总的来说，人工智能技术的发展经历了从基于规则系统到机器学习的演变，也是从单一领域的应用发展到普适化场景应用的过程。

人工智能关键技术

1. 自然语言处理( Natural Language Processing , NLP)
自然语言处理是计算机科学与语言学的交叉学科，也是人工智能的电要)j 向，研究实现人与计算机之间用自然语月进行有效通信的各种理论和方法

2 . 计算机视觉( Computer Vision )
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析阁像以及阁像序列的能力，将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

3. 知识图谱( Knowledge Graph )
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。

4. 人机交互( Human-Computer Interaction , HCI)
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换， 包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。

5 . 虚拟现实或增强现实( Virtual Reality / Augmented Reality, VR/AR)
虚拟现实或增强现实是以计算机为核心的新型视听技术。

6. 机器学习
机器学习CMacb ine Leaming, ML) 是人工智能的核心研究领域之一， 是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科。

        1 )机器学习定义
        广义上来说，机器学习指专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能的学科，使计算机重新组织己有的组织结构并不断改善自身的性能。

        2 )机器学习分类
        按照学习模式的不间，机器学习可分为监督学习、无监情学斗、半监督学习、强化学习。

        按照学习方法的不同， 机器学习时分为传统机器学习和以度学习。

        机器学习的常见算法还包括迁移学习、主动学习和演化学习。

        3) 机器学习综合应用

        4 ) 机器学习的未来

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人工智能关键技术包括但不限于以下几种：

1. 机器学习：机器学习技术是人工智能的核心技术之一，它可以让计算机自动学习和改进，从而实现对数据的自动分析和识别，以及对新数据的预测和分类。

2. 自然语言处理：自然语言处理技术可以让计算机理解和处理自然语言，如文本、语音和图像等，从而实现对人类语言的自动分析和理解。

3. 计算机视觉：计算机视觉技术可以让计算机像人类一样“看到”和“理解”图像，从而实现对图像中的物体、场景、动作等进行分析和识别。

4. 深度学习：深度学习是一种机器学习技术，可以通过多层神经网络对大量数据进行学习和自动提取特征，从而实现高效的数据分析和识别。

5. 语音识别：语音识别技术可以让计算机听懂人类语音，并将其转化为文本或指令，从而实现语音交互和智能控制。

6. 数据挖掘：数据挖掘技术可以从大量数据中自动发现关联规律和趋势，从而帮助人们做出科学决策。

7. 专家系统：专家系统是一种基于知识库和推理机的人工智能技术，可以根据专家的知识和经验，自动分析和解决复杂的问题。

机器人技术概述

机器人技术是指利用计算机、机械和电子技术等综合技术，研制、设计和制造各种自动化设备，实现人工智能的自主运行和控制。机器人技术可以应用于各种领域，例如工业、军事、医疗、家庭服务等。

机器人技术包括机器人系统架构、机器人运动控制、机器人智能控制、机器人感知与定位、机器人跨学科研究等方面。机器人技术发展迅速，现今已经涵盖了各种类型的机器人，例如工业机器人、服务机器人、移动机器人、智能家居机器人等。

机器人技术的发展，提高了生产效率和产品质量，改善了人们的生产和生活条件，同时也引起了人们对于机器人在未来发展中的影响和挑战的关注。

机器人的概念

机器人是指能够自主运动、执行任务并与环境进行互动的人造设备。机器人通常被用来完成人类难以或不愿意完成的任务，如危险和高风险的工作、重复性的工作以及需要高精度和高速度的工作等。机器人可以具有感知、思考、决策和执行任务的能力，并且可以通过编程来实现不同的功能和任务。机器人技术已经广泛应用于制造业、医疗保健、军事和航空航天等领域。

机嚣人的定义和发展历程

如下3 个条件的机器可以称为机器人:
(1) 具有脑、手、脚等三要素的个体;
(2) 具有非接触传感器(用眼、耳接收远方信息)和接触传感拇:
(3) 具有平衡觉和固有觉的传感器。

机器人应当具有仿人的特点，即它靠手进行作业， ~li脚实现移动，由脑来完成统一指挥的任务。非接触、传感器和接触传感器相当于人的五宵， 使机器人能够识别外界环境，而平衡觉和固有觉则是机器人感知本身状态所不可缺少的传感器。

(1) 第一代机器人: 示教再现型机器人。

(2) 第二代机器人:感觉型机器人。

(3)第三代机器人: 智能型机器人。

机器人学包括有基础研究和应用研究两个方面， 主要的研究内容包括:
· 机械于·设计;
· 机器人运动学、动力学和控制;
· 轨迹设计和路栓规划:
· 传感器:
· 机器人视觉:
· 机器人语言:
· 装置与系统结构;
· 机器人智能等。

机器人4.0的核心技术

包括云.边.端的无缝协同计算、持续学习与协同学习、知识图谱、场景自适应和数据安全。

机器人4.0的核心技术包括以下几个方面：

1. 人工智能技术：包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，可以让机器人具备更强的智能和自主学习能力。

2. 机器人控制技术：包括运动控制、轨迹规划、动力学控制等技术，可以让机器人实现更高效、更精准的动作控制。

3. 机器人感知技术：包括激光雷达、视觉传感器、声纳传感器等技术，可以让机器人更好地感知周围环境和识别物体。

4. 机器人与人类交互技术：包括语音识别、情感识别、手势识别等技术，可以让机器人更好地与人类进行交互和沟通。

5. 机器人安全技术：包括碰撞检测、安全制动、断电保护等技术，可以确保机器人在工作时的安全性和稳定性。

机器人的分类

按照要求的控制方式分类，机器人可分为操作机器人、程序机器人、示教再现机器人、智能机器人和综合机器人。

按照应用行业来分，机器人可分为工业机器人、服务机器人和特殊领域机器人。

边缘计算概述

边缘计算是指将计算能力移动到靠近数据源的边缘设备上，通过在本地处理数据、运行应用程序和进行决策来减少数据传输和延迟。边缘设备可以包括智能手机、物联网设备、路由器、智能传感器、智能汽车等。

边缘计算的主要优势在于可以解决云计算中存在的问题，例如延迟、带宽限制和数据隐私。通过在边缘设备上进行本地计算和存储，可以避免将海量数据传输到云端进行处理，从而降低带宽的需求和延迟，提高应用程序和服务的性能。同时，边缘计算也可以提高数据隐私和安全性，因为数据只会在本地进行处理和存储，不需要传输到云端。

边缘计算在智能家居、智能城市、工业自动化等领域有着广泛的应用前景，可以提高可靠性、灵活性和效率，降低成本和风险。

边缘计算概念

边缘计算（Edge Computing）是指将计算和存储资源放置在接近数据源头的边缘侧，通过在边缘设备上进行数据处理、存储和分析，提供更快速、可靠、安全、低延迟的数据服务，将数据的处理和响应时间缩短到毫秒级别，以应对物联网、5G通信等对数据速度和安全性要求的迫切需求。边缘计算可以在实时性要求高、带宽有限、延迟敏感的场景下提供高效的解决方案。常见的边缘计算应用包括智能家居、智能制造、自动驾驶等领域。

边缘计算的定义

1. 边缘计算产业联盟(ECC) 对于边缘计算的定义

边缘计算的业务本质是云计算在数据中心之外汇聚节点的延伸和演进，主要包括云边缘、边缘云和云化网关三类溜地形态

        (1) 云边缘:云边缘形态的边缘计算，是云服务在边缘侧的延伸，逻辑上仍是云服务，主要的能力提供依赖于云服务或需要与云服务紧密协同。

        (2) 边缘云:边缘云形态的边缘计算，是在边缘侧构建中小规模云服务能力，边缘服务能力主要由边缘云提供:集中式DC 侧的云服务主要提供边缘云的管理调度能力

        (3) 云化网关:云化网关形态的边缘计算，以云化技术与能力重构原有嵌入式网关系统，云化网关在边缘侧提供协议/接口转换、边缘计算等能力，部署在云侧的控制器提供边缘节点的资源调度、应用管理与业务编排等能力。

2 . 0penStack 社区的定义概念

3. ISO/IEC JTC1/SC38 对边缘计算给出的定义

边缘计算是一种将主要处理和数据存储放在网络的边缘节点的分布式计算形式。边缘计算产业联盟对边缘计算的定义是指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、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

4. 国际标准组织的定义

边缘计算的特点

边缘计算特点： 连接性、数据第一入口、约束性、分布性

边缘计算的特点主要包括以下几个方面：

1. 低延迟：边缘计算可以将数据和计算资源尽可能地靠近终端用户，减少数据在网络中的传输时间，从而实现低延迟的数据传输和处理。

2. 数据隐私：边缘计算可以在本地对数据进行处理和存储，避免了将敏感数据传输到云端的风险，保障了数据隐私和安全。

3. 网络拥塞：边缘计算可以将任务分配到本地进行处理，减轻云计算中心的压力，降低网络拥塞和带宽的需求，提高网络的稳定性和可靠性。

4. 离线处理：边缘计算可以通过本地的计算资源对数据进行离线处理，即使在网络状况不佳或者处于断网状态下，也能够保持数据的本地处理和分析能力。

5. 灵活性：边缘计算可以根据不同的应用场景和需求进行定制化的配置和部署，满足各种不同业务需求的要求。

边缘协同

六种协同: 资源协同、数据协同、智能协同、院用管理协同、业务管理协同、服务协同。

(1)资源协同: 边缘节点提供计算、存储、网络、虚拟化等慕础设施资源、具有本地资源调度管理能力，同时可与云端协同，接受并执行云端资源调度管理策略，包括边缘节点的设备管理、资源管理以及网络连接管理。
(2) 数据协同:边缘节点主要负责现场/ 终端数据的采集，按照规则或数据模型对数据进行初步处理与分析，并将处理结果以及相关数据七传给云端; 云端提供海量数据的存储、分析与价值挖掘。边缘与云的数据协同，支持数据在边缘与云之间可控有序流动，形成完整的数据流转路径， 高效低成本对数据进行生命周期管理与价值挖掘。
(3)智能协同:边缘节点按照AT 模型执行推理，实现分布式智能; 云端开展Al的集中式模型训练，并将模型下发边缘节点。
(4) 应用管理协同: 边缘节点提供应用部署与运行环境， . 并对本节点多个应用的生命周期进行管理调度;云端主要提供应用开发、测试环境，以及应用的生命周期管理能力。
(5) 业务管理协同: 也缘节点提供棋块化、微服务化的应用/ 数字孪生/网络等应用实例;云端主要提供按照客户需求实现应用/ 数字孪生/ 网络等的业务编排能力。
(6) 服务协同: 边缘节点按照二端策略实现部分ECSaaS 服务，通过ECSaaS 与云端SaaS的协同实现面向客户的按需SaaS 服务;云端主要提供SaaS 服务在云端和边缘节点的服务分布策略，以及云端承担的SaaS 服务能力。

边缘计算的安全

边缘安全的价值体现在下边几方面:
提供可信的基础设施: 主要包括了计算、例络、存储类的物理资源和虚拟资源。基础设施是包含路径、数据交互和处理模型的平台面，应对镜像篡改、DDoS 攻击、非授权通信访问、端口入侵等安全威胁。

边缘计算的安全问题非常重要，因为边缘设备通常是分布式、开放的系统，易受攻击。以下是保护边缘计算安全的一些措施：

1. 设备安全管理：边缘设备需要有强大的安全机制，例如安全芯片、安全启动、固件加密等，以保护设备免受来自外部和内部的攻击。

2. 数据加密：加密是保护数据隐私的最基本方法之一。对于边缘设备和边缘节点之间传输的数据进行加密，特别是当数据存储在公共云端时，需要使用加密技术保护数据不被窃取。

3. 网络安全：边缘网络需要采用可靠的安全措施，例如网络隔离、防火墙和入侵检测等，以保护边缘设备和数据的安全。

4. 访问控制：对于边缘节点的访问，需要采取严格的身份验证和访问控制机制，以确保只有授权的用户或设备能够访问边缘计算资源和数据。

5. 安全监控：通过实时监控和记录边缘设备和边缘网络的行为，检测和识别异常行为，并及时响应和处理安全事件，以防止安全漏洞被利用。

总之，边缘计算的安全是一个全面的问题，需要从硬件到软件、从网络到应用层面采取多种安全措施，以保证边缘计算的安全性和可靠性。

边缘计算应用场合

1 . 智慧园区

智慧园区建设是利用新一代信息与通信技术来感知、监测、分析、控制、整合园区各个关键环节的资源，在此基础上实现对各种需求做出智慧的响应，使园区整体的运行具备自我组织、自我运行、自我优化的能力，为园区企业创建一个绿色、和谐的发展环境，提供高效、便捷、个性化的发展空间。

智慧园区场景中， 边缘计n主要功能包括:
(1) 海量网络连接与管理: 包含各类传感器、仪器仪表、控制器等海盘设备的网络接入与管理: 接口包括RS485 、PLC 等， 协议包括Modbus 、OPC 等; 确保连按稳定可括，数据传输正确;可娃子软件定义网络SDN 实现网络管理与自动化运维。
(2) 实时数据采集与处理: 如车牌识别、人脸识别、安防告警等智慧园区应用，要求实时数据采集与本地处理， 快速响应。
(3)本地业务自治:如楼字智能自控、智能协同等应用要求在网络连接中断的情况下，能够实现本地业务自治，继续正常执行本地业务逻辑， 并在网络连接恢复后，完成数据与状态同步。

2 . 安卓云与云游戏

云游戏场景中， 边缘计算主要功能包括:
· 安卓金钱能力云化，匹配游戏运行环境。
· 云端视频的泊染、压缩传输，支持终端良好呈现。
· 端到端低时延响应， 支撑榄戏操作体验。

3 . 视频监控

视频监控场景中，边缘计算主要功能包括:
(1)边缘节点图像识别与视频分析， 支撑边缘视频监控智能化。
(2) 边缘节点智能存储机制，可根据视频分析结果，联动视频数据存储策略，既高效保留价值视频数据，同时提高边缘节点存储空间利用率。
(3)边云协同，云端AI 模型训练，边缘快速部署与推理，支持视频监控多点布控与多机联动。

4. 工业物联网

工业物联网中，边缘计算司以支持解决如下普遍存在问题:
(1) 现场网络协议众多， 互联互遇困难，且开放性差。
(2) 数据多源异构，缺少统一格式，不利数据交换与互操作。
(3)产品缺陷难以提前发砚。
(4) 预测性维护缺少有效数据支撑。
( 5 ) 工艺与生产关键数据安全保护措施不够。

工业物联网场景中，边缘计算主要功能包括:
(1) 基于OPC UAoverTSN 构建的统一工业现场网络，实现数据的互联互通与互操作。
(2) 基于边缘计算虚拟化平台构建的vPLC (可编程逻辑控制器) ，支持生产工艺与流程的柔性。
(3)图像识别与视频分析，实现产品质量缺陷检测。
(4) 适配制造场景的边缘计算安全机制与方案。

5. Cloud VR

VR CVirtual Reality，虚拟现实〉指对真实或虚拟环境的模拟或复制，通过深度感知与交互实现用户的沉渣式体验。

数字孪生体技术概述

数字孪生体技术是一种基于物理对象或系统的数字化复制品的技术，它可以模拟和预测物理对象或系统的行为和性能。数字孪生体技术可以应用于不同的领域，如建筑、制造、能源、医疗、农业等，可以为设计、仿真、优化、维护和监控等方面带来巨大的价值。

数字孪生体技术通常由以下几个部分组成：

1.物理对象或系统的建模：通过搜集和整合物理对象或系统的数据，建立数学模型描述其特性和行为。

2.数据分析和处理：对搜集到的数据进行分析和处理，以提取关键性能指标和特征，并发现优化和改进的机会。

3.数字化仿真：通过对模型进行数字仿真，可以更好地理解物理对象或系统的行为和性能，并对其进行优化和改进。

4.监测和维护：通过对数字孪生体的不断监测和维护，可以及时发现问题并进行修复，保证物理对象或系统的正常运行。

数字孪生体技术目前正在不断发展中，可望为实现更高效、更可靠、更可持续的物理系统或对象管理和运作提供新的手段。

数字孪生体发展历程

数字孪生体的发展历程， 可以分为四个阶段。
(1) 1960-21 问纪初，是数字孪生体的技术准备期，主要是指CAD/CAE 建模仿真、传统系统工程等预先技术的准备。
(2) 2002-2010 年，是数字孪生体的概念声生期，指数字孪生体模型的出现和英文术语名称的确应。这段时间，预先技术继续成熟，出现了仿真驱功的设计、基于模型的系统工程( MBSE ) 智先进设计也式。
(3) 2010一2020 年，是数字孪生体的领先应用期，主要指NASA、尖军方和GE 等航空航术、IJiI 防军工机构的领先应用。这段时间也是物联网、大数据、机器学习、区块链、云计算等外悻|使能技术的准各期。目前数宇平做体的定义不r" 20 个，大部分IT 广阳、工业巨头和咨询机构都句自己的应义或与自身业务相关的数字孪生体解决方泉。从2018 年开始， ISO 、IEC 、IEEE 三太标准化组织陆续开始着手数字孪生体相关标准化工作，第一个数字孪生体国际标准将于明年发布。
(4) 2020一2030 年，是数字孪生体技术的深度开发和大规模扩展应用期。

数字孪生体的定义

数字孪生体是指一个虚拟的、数字化的实体，它与其对应的现实世界中的实体具有相同的形状、结构、功能和行为。数字孪生体是对现实世界中的物理实体进行数字化和模拟的过程，通过使用传感器和其他技术收集实时数据，并将这些数据转化为数字形式，在虚拟环境中创建一个准确的模型，以便进行分析、优化和决策。数字孪生体可以在多个领域中应用，包括制造业、建筑业、交通运输、医疗保健等。

数字孪生生体的关键技术

建模、仿真和基于数据融合的数字线程是数字孪生体的三项核心技术.

能够做到统领建模、仿真和数字线程的系统工程和MBSE ， 则成为数字孪生体的顶层框架技术，

物联网是数字孪生体的底层伴生技术， 

云计算、机器学习、大数据、区块链则成为数字孪生体体的外围使能技术

数字孪生体的应用

数字孪生体主要应用于制造、产业、城市和战场。

数字孪生体的应用非常广泛，主要涵盖以下几个方面：

1. 工业制造和维护：数字孪生体可以模拟真实的工业系统、设备和工艺过程，实现优化生产和维护，减少故障率和停机时间，提高生产效率。

2. 建筑和城市规划：数字孪生体可以模拟现实的建筑物和城市环境，提供设计、建设和管理等方面的支持，同时也可以评估不同方案的可行性和效果。

3. 农业和食品生产：数字孪生体可以模拟农田、牧场和种植过程，实现精准农业和智能化养殖，让农业生产更高效、更可持续，同时也可以提高食品生产的质量和安全性。

4. 医疗和健康：数字孪生体可以模拟人体生理和病理过程，实现精准医疗和个性化治疗，为医疗决策提供支持，同时也可以帮助人们更好地管理自己的健康。

5. 教育和培训：数字孪生体可以模拟不同领域的实验和操作过程，为教育和培训提供更真实、更交互的学习环境，让学习更有趣、更有效。

云计算和大数据技术概述

云计算技术概述

1. 云计算相关概念

2 . 云计算的服务方式

        "软件即服务( Software as a Service ) "

        "平台即服务( Platform as a Service, PaaS)"

        "基础设施即服务(lnfrastructure as a Service, IaaS)" 三类典型的服务

三种服务模式有如下特征:
(1)在灵活性方面， SaaS → PaaS → laaS 灵活性依次增强。
(2) 在方便性方面， laaS → PaaS → SaaS 方便性依次增强。

3. 云计算的部署模式

云计算从部署模式上看可以分为公有云、社区云、私有云和混合云四种类型。

4. 云计算的发展历程

虚拟化技术的发展可以看作是laaS 服务模式的发展历程，

分布式计算技术的发展可以看作是PaaS 服务模式的发展历程，

软件院用模式的发展可以看作是SaaS 的发展历程。

1) 虚拟化技术的历史

2) 分布式计算技术的发展

3) 软件应用模式的发展

云计算的发展历程可以概括为以下几个阶段：

1. 20世纪90年代末至21世纪初：虚拟化技术的发展和普及奠定了云计算技术的基础。这一时期，虚拟化技术开始应用于互联网相关的应用中，实现了资源的共享和利用。

2. 2006年至2009年：云计算概念的确立和商业模式的形成。这一时期，亚马逊、谷歌等大型互联网公司开始推出云计算服务，为企业提供公共云服务。

3. 2010年至2013年：云计算市场开始普及和成熟。这一时期，微软、IBM等企业开始涉足云计算领域，云计算市场呈现多元化发展趋势。

4. 2014年至今：云计算市场继续扩大，云计算服务领域得到持续创新和拓展，以应对不断增长的用户需求，包括混合云、多云等新模式的出现。

目前，云计算已成为企业数字化转型、数据中心优化、大数据应用等领域的核心技术，未来也将继续成为IT技术发展的重要驱动力之一。

大数据技术概述

1 大数据的定义

        1 )维基百科的定义
        大数据是指其大小或复杂性无法通过现有常用的软件工具，以合理的成本并在可接受的时限内对其进行捕获、管理和处理的数据集。这些困难包括数据的收入、4字也奇、搜东、共亨、分
析和可视化.
        2) Granter 的定义
        Granter 公司关注大数据的一个量化指标:数据量、数据种类和处理速度。

挑战一: 不断增长的数据量。

挑战二: 多格式数据。

挑战三: 性能。

        3 ) IBM 的定义

        大规模（Volume ) 、高速度（Velocity )和多样化（Variety)

        4) SAS 的定义

2. 大数据的研究内容

大数据的研究工作将面临5 个方面的挑战:
·挑战一:数据获取问题。我们商要决策哪些数据需要保持或丢弃等问题，目前这些决策还只能采用特设方法给出。
· 挑战二:数据结构问题。如何将没有语义的内容转换为结构化的格式， 并进行后续处理。
· 挑战三:数据集成问题。只有将数据之闯进行关联， 才能充分发挥数据的作用， 因此数据集成也是一项挑战。
· 挑战四:数据分析、组织、抽取和建模是大数据本质的功能性挑战。数据分析是许多大数据应用的瓶颈，吕前底层算法缺乏伸缩性、对待分析数据的复杂性估计不够，等等。
· 挑战五: 如何呈现数据分析的结果，并与非技术的领域专家进行交互。

大数据分析的分析步骤，大致分为数据获取/记录、信息抽取/ 清洗/注记、数据集成/聚集/ 表现、
数据分析/建模和数据解释5 个主要阶段。

        1)数据获取和记录

        2) 信息抽取和清洗

        3)数据集成、聚集和表示

        4) 查询处理、数据建棋和分析

        5 )数据解择

3. 大数据的应用领域

1)制造业的应用

2) 服务业的应用

3) 交通行业的应用

4) 医疗行业的应用

大数据的应用领域非常广泛，包括但不限于：

1. 金融领域：大数据可以用于金融风控、反欺诈、信用评估等方面，提高金融服务的效率和精度。

2. 零售和电商领域：大数据可以用于销售预测、个性化推荐、用户行为分析等方面，提升销售效率和用户满意度。

3. 医疗健康领域：大数据可以用于疾病预测、诊断辅助、药物研发等方面，提高医疗服务的效率和准确性。

4. 教育领域：大数据可以用于学生评估、教学改进、教育资源管理等方面，提高教育服务的效率和质量。

5. 媒体和广告领域：大数据可以用于广告投放、用户画像、媒体监测等方面，提高广告效果和营销ROI。

6. 能源和交通领域：大数据可以用于能源管理、交通规划、智能交通等方面，提高能源利用效率和交通运输效率。

7. 政府和公共服务领域：大数据可以用于公共安全、城市规划、社会治理等方面，提高政府公共服务的效率和质量。