计算机物联网前沿技术汇总

目录

• 一、分布式账本技术
• 二、工业互联网平台架构
• 三、大数据分析与挖掘系统
• 四、人工智能驱动算法
• 五、云计算服务网络
• 六、数据可视化引擎
• 七、5G通信网络架构
• 八、IPv6扩展协议设计
• 九、边缘计算平台设计
• 十、数字孪生平台设计

一、区块链

1.什么是区块链？

区块链技术的起源可以追溯到比特币的出现，在信息技术领域中被视为一种具有独特价值的技术方案。作为关键的数据存储基础设施，在这种架构下实现的数据和信息得以高效安全地共享，在确保其完整性的同时具备多项核心优势特性：数据不可篡改、完整的记录追踪能力、完整的审计 trail、对所有参与方完全开放透明的信息流以及通过多方协作共同维护系统状态的能力。这些特性为信任机制的建立提供了坚实的基础，并且为建立可靠的合作机制提供了可靠的技术支撑；同时这一技术还展现出广阔的应用前景

区块链是一种基于分散式数据存储网络、直接节点间传输、共识协议以及密码学算法等核心技术构建的新型分布式计算模式

2.区块链类型

2.1公有区块链

所有个体或团体都可以发送交易，并且交易将被该区块链有效地确认；所有人都能够参与共识过程。

2.2私有区块链

仅仅采用区块链的共识算法进行记账操作，则既可以由一家公司单独完成，
也可以由个人独立完成，
每位参与者都可独自拥有该区块链账户的所有权，
而与现有的分布式存储方案相比，
本链的表现极为接近。

2.3联合区块链

从某个群体内部选定多个预选节点作为记账人，在整个系统中每个块的具体生成都是一个共同决策的过程（这些预选节点主要参与共识机制），而那些接入到系统的其他节点也可以参与到交易环节中去（注意：它们并没有直接介入到具体的记账流程中去——本质上依然是托管式的记账方式），不过它们的具体数量以及如何选择每个区块的具体算力者成为该区块链体系的主要安全威胁点）；其他人也能够通过该区块链系统提供的API接口查询相关信息。

3.特征

3.1 去中心化

区块链技术无需依赖额外的第三方平台或硬件设施，在不具备中心化的管理架构下完成信息自主验证、传输与治理。基于分布式计算与存储机制下完成信息自主验证、传输与治理

3.2 开放性

区块链技术的基础是免费提供的，在交易各方的信息进行隐私保护的前提下，在区块链中进行数据处理；区块链平台的数据资源向所有用户公开；任何用户都可以利用公共接口获取相关信息；因此整个系统的运行机制实现了高度透明化

3.3 独立性

基于共识机制制定的一系列规范与协议（类似于比特币中所采用的哈希算法及其他数学共识算法），整个区块链系统实现了完全独立自主运行，在系统内部即可实现快速、安全的数据交互，并无需人工外部干预

3.4 安全性

除非无法掌握全部数据节点中的51%以上, 就不可能任意干预网络数据的变化. 这种情况下, 区块链系统便能够获得了一定的安全保障, 从而使得区块链本身具备了一定的安全性. 这种机制有效地防止了任何人的主观行为对系统进行不当修改.

3.5 匿名性

除非有法律规定, 就技术层面而言, 各区块节点的身份信息无需对外公开或进行认证, 信息传递可采取匿名方式进行

4.应用

金融/物联网/物流/公共服务/数字版权/保险/公益 等各方面都有应用

二、物联网

1.什么是物联网

物联网是一个基于互联网和传统通信网等的承载者平台 ，它使所有能够被唯一标识的设备或实体连接成一个互联网络。

物联网作为支撑现代数字技术发展的核心网络架构，在原有互联网基础上拓展形成了更为复杂的网络系统。其用户端实现了任意两个物体之间的数据传输。

2.基本特征

2.1 整体感知

可以通过射频识别，二维码，智能传感器感知获取物体各类信息。

2.2 可靠传输

通过互联网和无线网络的整合与结合，在实现物体信息传输的同时确保数据即时且精确地传递，并促进信息交流与共享。

2.3 智能处理

通过多种智能技术，在感知和传送的数据信息基础上进行分析处理，则可实现智能化的监测与控制。

3.包含的关键技术

射频识别技术、传感网、M2M系统框架、云计算

4.应用
智能交通、智能家居

三、大数据

1.什么是大数据

大数据是指无法在特定时间段内通过传统软件工具实现高效捕捉及管理的数据集合；其核心特征是必须采用创新性数据处理模式以显著提升决策效能的同时实现深入数据洞察及流程优化功能；该类型信息资源呈现出巨大规模快速增长以及多样化特征

2.大数据特征

容量：
数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息

种类：
数据类型的多样性

速度：
指获得数据的速度

可变性：
妨碍了处理和有效地管理数据的过程

真实性：
数据的质量

复杂性：
数据量巨大，来源多渠道

价值：
合理运用大数据，以低成本创造高价值

3.大数据Hadoop技术

由Apache公司开发的一个开源框架,Hadoop支持在分布式计算环境中使用简单的编程模型,用于存储和处理海量数据

Hadoop的核心有以下几点：

Hadoop File System (HDFS)，一种分布式文件存储系统。
数据被划分为块单元，并均匀分配到集群中的各个节点上。
在使用 HDFS 时无需关注数据具体存储于哪个节点或通过何种路径获取。
其管理与存储机制类似于本地文件系统的操作流程。

MapReduce(分布式计算框架)
将大量数据按照特定策略分配到各个处理节点。
各个处理节点定期反馈已完成的任务及其最新状态信息。

MapReduce(分布式计算框架)
将大量数据按照特定策略分配到各个处理节点。
各个处理节点定期反馈已完成的任务及其最新状态信息。

YARN(资源调度器)
相当于电脑的任务管理器，对资源进行管理和调度

4.大数据发展趋势

数据资产化：被称为大数据的战略性投资方式和关键战略资产的整合利用模式。

与云计算紧密集成 大数据对云计算依赖度日益提高，在此背景下,cloud processing 不仅 为 大数据 提供了弹性扩展的基础设备,同时成为 大数据 产生的核心平台.

科学理论的重大突破
伴随着大数据快速发展的趋势，在当前技术变革的大背景下，大数据很可能成为新一轮的重要技术革命。

数据泄露泛滥

四、人工智能

1.什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是探究模仿人类认知与行为模式的技术，并致力于研发能够拓展人类能力的技术与系统的一门新的技术科学

2.人工智能、机器学习、深度学习三者的关系

机器学习 ：一种实现人工智能 的方法
深度学习 ：一种实现机器学习 的技术

2.1 什么是深度学习

深度学习的本质特征在于对样本数据本质特征的抽象与层级结构的学习过程，在这一过程中所获得的知识对包括文字、图像以及声音等多种数据类型具有重要的解释作用。这一技术的核心目标是使机器具备如同人类一样的自主学习能力与解析能力，在这一过程中能够实现对于文字、图像以及声音等多种数据类型的自主解析与识别功能。

深度学习是一类数据特征提取技术 的统称，在具体研究领域内主要涵盖以下三种类型：

①基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络( CNN)

基于多层次神经网络结构的自编码神经网络体系中主要包括两大部分：一种是自动编码器（Autoencoder），另一种则是以稀疏编码（Sparse coding）作为其研究热点的方向

通过采用多层自编码器架构进行预训练，并融合鉴别信息从而提升神经网络权值的深度置信网络（DBN）的表现。

2.2 深度学习特点

不同于传统 shallow learning方法，在深度学习领域其主要区别在于强调模型结构的深度性。具体来说，在现有研究中常见的网络架构通常包含5到6个隐藏层，并且这种设计能够更好地捕捉数据中的复杂模式。与此同时该领域的研究者还突出了对特征提取的关注这一关键点。具体而言通过逐层次的特征变换将样本在原始属性空间中的表征映射到一个新的表征空间中从而使得分类或预测任务变得更加容易这一过程与基于人工经验的传统方法不同而更多地依赖于大数据分析以挖掘其潜在模式

2.3 深度学习典型模型

常见的深度学习模型包括卷积神经网络（convolutional neural network, CNNGoodfellow等），以及基于判别训练的自编码器（denoising autoencoder, DAE）和堆栈自编码网络（stacked autoencoder, SAE）等。下面将详细阐述这些模型的结构与特点。

卷积神经网络模型

在无监督预训练技术尚未出现之前，在深度学习模型的实际应用中常常面临巨大的挑战。其中最为突出的例子便是卷积神经网络这一类特殊的算法体系。计算模型最早由Fukushima提出的所谓神经认知机理论便奠定了这一领域的发展基础。该理论的核心创新在于对局部连接性和分层图像处理的独特设计，在这种架构下每一个简单的计算单元都能够在不同位置执行同样的参数化操作从而实现对图像信息的有效提取与转化进而构建出一种平移不变性特征提取机制。随后受此理论启发Le Cun等人在此基础上进行了进一步突破性研究成功设计并实现了基于误差梯度优化策略下的卷积神经网络架构并将其应用于多种模式识别任务均取得了显著的技术优势直至如今基于卷积神经网络构建起来的模式识别系统仍然是最优方案之一尤其在线条文字识别领域表现出了令人瞩目的应用价值

深度信任网络模型

DBN可被视为一种基于贝叶斯概率的技术，在其架构中包含多个层次的随机隐变量构成体系；其中上两层之间存在双向对称连接关系；而下一层则从上一层接收自顶向下的一级有向信息传递；所有这些下层节点的状态均对应于可见输入数据向量的具体表现形式；为了构建这样的网络结构；我们采用了分层次设计的方法，并将各层次间的关系定义为受限玻尔兹曼机（RBM）；在这一过程中；每增加一个新的RBM层次都会带来更多的参数自由度以及更强的学习能力；最终达到优化网络性能的目的；同时通过无监督预训练方法将整个网络逐步映射到高维特征空间中；并在此基础上实现原始数据的有效重构。

堆栈自编码网络模型

堆栈自编码网络的结构遵循与DBN相同的模式，并由多个结构单元层构成；其主要区别在于采用自编码器而非受限玻尔兹曼机（RBM）作为基本组件。自编码器是一种二层神经网络体系架构，在此架构中第一部分负责特征提取（编码层），而第二部分则用于重建输入数据（解码层）。

2.4 深度学习训练过程

自下上升的非监督学习

具体而言就是从底层开始逐步往上进行顶层架构的设计与训练 。通过采用无标记数据（允许有标记数据的情况下）对各层级参数进行分步优化，在这一过程中可以看出这是一个非监督的学习阶段这一特点与传统神经网络有着本质的区别这一过程也可以被视作一种特征提取环节 。具体操作上 首先利用无标记数据对第一层级进行参数初始化 接着通过最小化输出与输入之间的差异来优化隐藏单元权重 这一步骤实际上是在构建一个三层神经网络模型 并通过最小化损失函数来实现对隐藏单元权重的有效配置 最后 在完成前一层的学习后再依次推进至高层 参数优化工作则逐步完成 从而最终获得每一层级都具备更强表示能力的最优解

自顶向下的监督学习

基于带标签的数据进行训练，并通过误差信息自上而下传播机制对网络参数进行微调优化。随后通过有监督训练的方法优化各层参数配置以提升模型性能。值得注意的是这一过程类似于神经网络在无监督学习阶段的特征提取过程然而由于初始参数并非随机获取而是通过学习数据结构获得因此使得初始参数更接近全局最优从而能够取得更好的效果。因此，在深度学习中取得显著成果的主要原因之一在于特征学习机制的有效实施。

3.人工智能的应用

计算机视觉、指纹分析系统、面部识别技术、知识系统、自动化规划、智能检索系统、理论验证、对策论分析以及自然语言处理与视觉计算等技术领域研究均在推进

4.人工智能的现有成果

人际对弈、模式识别、自动驾驶

五、云计算

1.什么是云计算

在狭义层面上,云计算指的是提供计算资源的网络系统.从广义上讲,云计算是一种整合了信息技术、软件和互联网资源的服务模式.这种资源共享平台通常被称为'云平台'.通过云计算技术实现对大量计算资源的整合管理,只需少量人员即可操作,就能高效地分配这些资源.

2.云计算特点

虚拟化技术
动态可拓展
按需部署
可靠性高
灵活性高
性价比高
可拓展性

3.云计算服务类型

3.1平台即服务

（平台即服务, 缩写PaaS）与软件即服务不同

它的代表包括像Google App Engine（GAE）这样的方案；此外还有百度推出的百度应用引擎（BAE）以及新浪提供的SaaS方案等多种选择。在某些情况下 platform as a service 和 software as a service 之间可能存在相互转换的可能性。对于消费者而言，在购买Dropbox的服务包后，则意味着他们实际上是在使用软件作为服务（SaaS）。对于开发者来说，在使用了由Dropbox提供的开发包之后，并通过这些工具结合其自身开发的应用程序或业务流程，则他们的工作成果被归类为基于平台作为核心的应用程序开发。另一方面，在这种架构下构建起来的功能或应用则被视为典型的软件作为核心实例。

过去的时候, 如果想建立一个网站, 开发者就必须经历许多必要的步骤, 包括租用服务器、安装操作系统以及配置开发环境等环节. 现在, 开发者可以选择平台即服务云计算解决方案, 这样就可以避免繁琐的时间与精力投入, 直接开展软件开发工作. 此外, 开发者还可以利用现成的服务资源, 比如Google应用引擎(GAE)能够提供谷歌内部采用的先进开发工具以及前沿的大数据技术支持.

全部使得网站开发如今相较于过去更加便捷；这也是云计算时代互联网原因之一。

3.2软件即服务

（Software as a Service, 缩写 SaaS）作为 SaaS 模式的一种形式存在时，在云计算领域已经逐渐被普通消费者所察觉并接受。这种模式下运行的企业包括 Dropbox 这样的国际企业以及百度云、腾讯微云等国内知名企业的身影。在国内外均享有盛誉的 SaaS 服务不仅限于上述典型企业，在各类企业中都发挥着重要作用，并且主要体现在三个方面：首先是提供标准化的服务接口；其次是实现功能模块化设计；最后通过灵活的计费模式满足不同客户的个性化需求。

这种云计算的主要特点是消费者无需购买实体产品

3.3基础架构即服务

（IaaS）基础设施即服务主要服务于企业客户群体，在全球范围内 prominent providers 包括亚马逊 AWS（Amazon Web Service），此外中国本地的一些云计算平台如PPPCloud等也在该领域占据重要地位

这种云计算的核心优势在于其不同于传统物理服务器供应商的特点。这种云计算提供的是 server 的计算能力和 storage 资源组合。 AWS 则通过整合 Amazon Compute Center 下的所有 server compute 和 storage 资源，并将其划分为若干个虚拟实例。每个实例均承载着特定的 compute 和 storage 能力配置。采用 AWS 云计算服务的企业则以这些虚拟实例作为计费单位进行付费。与基础架构即服务（IAAS）相比，平台即服务（PAAS）提供了更为全面的服务组合。 IAAS 主要提供 compute 和 storage 资源服务而 PAAS 则在原有基础上附加了为开发者量身定制的开发工具包及配套开发环境。因此，在使用 PAAS 时开发者可以直接开始开发工作无需进行任何硬件安装或环境搭建；而使用 IAAS 则必须先完成操作系统安装及开发环境搭建等必要准备工作才能开展实际应用工作

云计算的基础架构即服务被视为核心支撑，在这一架构之上构建了平台即服务与软件即服务模式。这些模式分别服务于开发者与用户，并最终成为大数据技术的支持体系

六、数据挖掘

1.什么是数据挖掘

数据挖掘是指从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程 。

数据挖掘常与计算机科学相关联，并采用统计学分析、在线处理技术以及情报检索等多种手段来实现其目标；其中包含机器学习算法和基于经验的知识库的专家系统（依靠过去的经验法则），以及模式识别技术等多样的工具。

2.数据挖掘特点

基于大量数据：以少量样本为例，在这种情况下可以通过人工分析并总结出一定的规律性特征；然而，在面对小规模的数据量时，则难以全面体现真实世界中普遍存在的现象

非平凡性：数据挖掘的知识一定是不简单的

隐含性：数据挖掘旨在揭示潜在的内在信息，并非仅限于显式地表层呈现。

新奇性：挖掘的知识在以前是未知的，否则只是验证了经验

价值性：可以为企业带来直接间接的效益

3.数据挖掘步骤

定义问题
建立数据挖掘库
分析数据
准备数据
建立模型
评价模型和分析

4.数据挖掘经典算法

4.1 神经网络法

模仿生物神经系统的行为模式, 这是一种基于训练数据学习的非线性预测模型, 它把每个连接视为一个信息处理器, 尝试复制人脑神经元的行为模式, 支持多种数据挖掘任务如分类、聚类以及特征提取

模仿生物神经系统的行为模式, 这是一种基于训练数据学习的非线性预测模型, 它把每个连接视为一个信息处理器, 尝试复制人脑神经元的行为模式, 支持多种数据挖掘任务如分类、聚类以及特征提取

4.2 决策树法

决策树是基于对目标变量作用不同而构建分类规则的方法；该过程被一系列规则所用于数据分类；其呈现方式类似于树形结构的形式；例如，在贷款申请中，首先评估申请人提供的财务信息和信用历史记录；然后分析借款人的还款能力和财务状况等关键指标；以便确定风险等级。

4.3 遗传算法

该算法模仿自然过程中的选择机制以及遗传学内的繁殖、交配与突变现象；它是一种通过遵循进化论指导下的遗传结合、交叉变异及自然选择等操作来实现规则生成的机器学习方法。

4.4 粗糙集法

粗糙集法也被认为是粗糙集理论的一种新表述方法，在数据分析领域被视为一种新兴的方法论工具。该理论能够有效地解决各种模糊性问题，并能够针对各种不确定性问题提供有效的解决方案。基于这一理论的新方法能够实现对复杂系统中各变量之间的关系进行深入分析，并能为决策者提供可靠的依据支持。在实际应用中，该方法已经被成功应用于多个领域，并展现出显著的效果

4.5 模糊集法

该方法基于模糊集合理论对问题进行综合评价和分析，并包含多种决策和识别过程。其理论基础是通过隶属度表征事物的特征。越复杂的系统其不确定性就越显著。

4.6 关联规则法

关联规则反映了事物之间的相互依赖性或关联性

5.数据挖掘的任务

预测建模

分类：预测离散目标变量

回归：预测连续目标变量

关联分析：用于发现描述数据强关联特征模式

聚类分析能够识别出高度关联的观测群体，并且这些群体内部具有尽可能高的相似度

异常检测：识别其特征显著不同于其他数据的观测值

6.挖掘过程
数据准备

数据集成

数据选择

预处理

数据挖掘

结构表达与解释

7. 成功案例
   数据挖掘显著地促进了Credilogros Cía Financiera S.A.客户的信用评分优化、数据挖掘技术成功支持了DHL对货箱运输过程的持续监测、该技术广泛应用于电信行业。

七、5G

1.什么是5G

第五代移动通信技术（简称5G）作为最新一代蜂窝移动通信技术，在全球范围内引发了广泛关注与热议。沿袭第四代移动通信技术的发展路径与创新理念的基础上进一步演进完善。该技术的主要目标包括提升传输效率并优化实时性体验同时兼顾能效优化降低成本以及扩大接入能力等方面。

5G技术的核心优势在于其显著超越现有蜂窝技术的能力。相比现有蜂窝技术而言，在峰值速率达到10Gbit/s的情况下，“5G展现出惊人的性能提升能力”。这一速度不仅较现有的宽带接入速度更快，并且相较于4G LTE频谱而言更是提升了百倍之多。“另一个关键优势是其极低延迟特性（即更快的数据响应速度）。具体来说，在这种情况下延迟可降至低于1毫秒水平（相比之下4G的标准时延在30至70毫秒之间）。得益于更高的数据传输效率，“5G不仅能够满足智能手机需求”，还能够具备家庭及企业级无线接入能力，“不仅能够满足智能手机需求”。这一转变使得5G不再局限于服务于智能手机领域，“而是能够全面覆盖家庭与企业级无线接入场景”。值得注意的是，在移动互联网时代，“传统的蜂窝技术主要服务于移动设备端用户提供低带宽、高时延的数据接入”。然而从长远角度来看，“单个基站无法满足普通家庭或企业的高带宽需求。”

2.应用领域

2.1 车联网与自动驾驶

车联网技术经历了基于有线通信的路侧单元（如道路指示牌）以及2G/3G/4G网络为车载信息服务提供支持的早期阶段。正朝着高速移动通信技术方向稳步发展。参考中国、美国、日本等国家的汽车发展规划，在传输速率更高且时延更低的5G网络的支持下，预计到2025年自动驾驶汽车将实现全面量产并形成1万亿美元的巨大市场。

2.2 外科手术

在2019年1月19日这一天，中国的一名外科医生借助5G技术完成了全球首次远程外科手术。那位医生位于福建省，在距离约48公里之外的一个偏远地区使用5G网络操作了一台机械臂进行手术。该手术过程中，在不到一秒的时间内（时延仅为0.1秒），外科医生借助5G网络成功切除了实验动物的心脏部分。此外，在提升数据传输效率方面表现尤为突出的是5G技术；它不仅显著缩短了数据下载时间（将每秒约20兆字节的速度提升至每秒高达5千兆字节），更令人印象深刻的是，在仅需一秒钟的时间内即可下载超过十部高清影片。就其直接应用而言，最有可能的是提高视频通话质量以及优化电子游戏体验；而更为重要的是，在远程医疗领域取得突破后，这种技术有望让专业的外科医生能够为世界各地急需医疗服务的人群提供及时有效的治疗。

未来社会将产生大量新兴应用场景；现有的移动通信技术无法满足这些新兴领域的高效需求；然而5G网络凭借其高速率与低延迟特性完美契合了远程会话与手术操作的需求

2.3. 智能电网

基于电网运行的安全性要求及全面覆盖的特点，在大规模数据处理和广泛应用的前提下

八、IPV6

1.IPV6简介

IPv6是"Internet Protocol Version 6"这一英文缩写的代表（互联网协议第6版），由IETF组织设计作为替代现有IPv4的下一代互联网协议；其地址系统声称能够覆盖全球每一粒细小沙子赋予其独特的标识号码

由于IPv4受限于网络地址资源总量有限而导致其应用与发展受到严重影响。而IPv6的采用则不仅能够解决网络地址资源数量的问题，并且还能够有效解决多种接入设备连接至互联网的技术难题。

2.地址类型

IPv6协议明确划分了单播、组播以及任意 multicast 地址三类网络接口标识符。相较于原来的 IPv4 网络接口标识符体系，在 IPv6 中新增了一个"任意 multicast"类型的网络接口标识符，并去除了原有的广播功能标识符。其核心区别在于，在 IPv6 中实现广播功能的方式发生了变化。

单播地址用于唯一标识一个接口，并具有一定的特性。
与IPv4中的单播地址相仿，在网络通信中也采用类似的机制来实现资源的定位和通信的高效性。
被发送到该单播地址的数据包自动分配给与其标识相对应的接口。

用于标识一组接口（这些接口通常属于不同的节点）。该类数据包与 IPv4 中的一类组播数据包相仿，在接收方可以通过此特定组播地址将数据包传递给所有由该地址所标识的端口或子网范围内的设备。

任播地址用于标识一组多个接口这些接口通常属于不同的节点发送到任播地址的数据报文会被分配给距离源节点最近的那个接口依据所使用的路由协议进行计算

改写说明

九、边缘计算

1.定义：
边缘计算可被视为一种分布式计算范式,与之类似,云计算同样属于此类范畴.其定义不仅涵盖了位于数据源与云端数据中心之间的一切运算,还包括相关的网络资源.特别值得注意的是,这一定义将处于数据源与云端之间的所有设备统一归类为边缘运算实体.

例如智能手机属于体端事务与云端之间实施边缘计算的技术平台,智能家居的网关涉及家庭事务与云端之间实施边缘计算的技术环节,微数据中心MDC与Cloudlet作为移动终端与云端之间实施边缘计算的关键架构

2.边缘计算的数据的特点

大数据的特点是3V。Velocity（速度）、Variety（多样）、Volume（容量）

速度分为：实时、近实时、周期性、批处理、离线

多样分为：Things、Web/视频/社交、文本/音频/照片、数据库、表格

容量分为：ZB、EB、PB、TB、GB

3.边缘计算和云计算的区别

从数据的生产和消费的角度来看，云计算和边缘计算的区别：

在云计算的应用场景中，在云端的数据被视为由其提供者生成（生产），而由用户及终端设备所使用的则是这些数据（消费）。例如，在Youtube云计算服务中被智能手机使用的即为数据消费方。

边缘计算应用场景下，用户和终端设备作为数据源存在。云端作为数据处理者的角色存在。例如物联网传感器收集的数据通过边缘计算传输至云端进行处理。

4.边缘计算和雾计算的区别

边缘计算与智能终端协同工作的技术被称为边缘 computing, 而智能终端协作中的技术则被称为 fog computing. 两者之间的差异并不像 edge computing 和 cloud computing 之间的那样明显. 在实际应用中, 这两种技术概念有时会相互替代使用. 它们的核心差异在于数据处理的具体位置.

在边缘计算体系下，在边缘计算架构中对数据实施位置上的集中化处理是关键部署策略之一。例如传感器获取的数据经由串口通信连接至直连式的网络节点，并在此基础上展开相应的分析工作

在雾计算系统中进行的数据处理主要集中在局域网内部或连接到该网络的硬件设备上。这表明，在完成数据处理后，在这些节点上会进一步整合并传输至相关的网络 gateway。

边缘计算的运算靠近数据源；其核心关注设备而非现场的网络架构。

简而言之，边缘计算将智能放在设备侧，而雾计算是放在局域网内。

5.边缘计算的优点

短时间响应即可实现系统高效率运行。通过本地化处理实时数据可显著提升性能表现。通过将大量数据分布至多个节点从而降低了运营成本。减少了网络带宽的需求。

十、数字孪生

1.什么是数字孪生

按照GE理论所述，“数字孪生”可被视为代表资产与流程的数字化软件形态，并且在理解运营状况、预测系统行为以及优化运行效率等方面发挥重要作用；其主要目标在于提升资产与流程运行效率。

GE认为，数字孪生由三个数字化的部分组成：

数据模型是由数字孪生的结构与特征来构建层级架构系统的资产与组件组合。分析或算法基于物理模型与人工智能/机器学习框架预判资产运行趋势及行为模式。知识则整合了专业背景知识以及丰富的行业实践经验作为数据资源库。

根据数字孪生的概念, 数字孪生被定义为资产和流程软件形式的一种代表. I.e., 数字孪生就是一种数字化的形式, 它由数据模型、分析方法以及知识体系组成, 这些元素都已经被数字化.

从动态角度看分析数字孪生时将知识（资产与流程的数据）输入至层级化数据模型中随后通过使用资产与流程的物理模型以及人工智能/机器学习模型对当前与未来的资产与流程行为进行模拟和分析。

2.如何才能实现数字孪生

数字孪生基于历史数据和性能参数分析过去的状态，在实时监控中整合多种数据源，并结合机器学习算法与专业知识实现精准预测与优化决策。

数字孪生的层次结构通常分为四层：组件、资产、系统和流程。

component\ twin：它是单个资产的一个组成部分在数字空间中的镜像。具体来说，在制造业中常见于刀片、灯泡以及旋转设备上的轴承部位。这些子组件往往会对所属 assets 的关键性能指标产生显著影响。

资产的双胞胎现象（ asset twin）即为整个资产体系的数字化表示。它可以视为由多个组件双胞胎组成的集合，在设备层面提供了对 assets 的可见性与透明度。例如汽轮机系统和发动机系统等典型场景中都可以观察到这一现象。

系统或单元孪生组：属于执行系统或网络范围内各项功能的任务的一组特定资产集合。这些资产包括飞机、联合循环电厂以及石油与天然气精炼厂等工业设施中的生产线等关键设备群。通过系统孪生技术能够实现一组相互依存设备间的全面监控能力。

流程孪生（process twin）：主要表现为一组活动或操作（如制造流程）的视图的最高级别数字孪生。由一系列资产或系统孪生构成。它更注重流程本身的特性而非设备本身。例如制造业中的生产流程。

基于对当前环境与数字孪生系统发展趋势的深入分析与预判，在制定相应的管理策略时需要有效监控资产运行状态、精准模拟业务流程运作情况，并实现资源的最佳配置管理；从而提升资产使用效率并延长其使用寿命。

3.数字孪生的好处
提升系统的稳定性和可靠性
规避潜在风险
减少维护费用
优化生产效率
加快生产节奏