Java架构师前沿技术

信息物理系统（CPS）是将感知、计算、控制等技术应用于物理空间以实现高效管理的复杂系统。其核心包括单元级CPS（最小功能单元）、系统级CPS（多个单元集成）、以及SoS级CPS（多个系统协同运行），分别实现了感知、决策和优化功能。
人工智能通过感知、推理和学习实现复杂任务的模拟与优化，涵盖监督学习、无监督学习等技术，并广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
机器人技术已进入4.0时代，云边端协同计算成为主流模式；持续学习与协同学习提升自适应能力；知识图谱等技术推动智能化发展；场景自适应预测能力显著增强；数据安全成为关键保障。
边缘计算将处理能力下沉至网络边缘，在云-边-端协同下实现高效数据处理；支持实时监测与智能决策，并通过云理念提升服务效率；包含云边缘、边缘云和云化网关三类形态。
云计算提供多模式服务（Saas/Paas/LAas），灵活满足企业需求；私有云适用于内部管理的安全场景；混合云结合公有与私有资源以平衡成本与安全。
数字孪生体通过建模与仿真实现物理世界与数字世界的沟通；利用VR/AR等增强现实技术和物联网进行状态感知；应用于智能制造、智慧城市等领域。
大数据以大规模、高速度为特点，在制造、金融等多个领域应用广泛；分析步骤包括数据获取、清洗整合到模型构建及解释。

目录

• 1 导学

• 2 信息物理系统

• • 2.1CPS的体系架构
  • 2.2 CPS的技术体系

• 3 人工智能

• 4 机器人

• 5 边缘计算

• 6 数字李生体

• 7 云计算

• • 7.1 云计算的部署模式

• 8 大数据

---

如需了解系统架构设计过程，请访问Java架构师系统架构设计

1 导学

2 信息物理系统

信息物理系统（CPS）可看作是控制系统和嵌入式系统的扩展与发展。其背后理论和技术基础源自对嵌入式技术的实践与优化。CPS通过整合先进的感知计算通信控制等信息技术以及自动控制技术实现了人机物环信要素在物理空间与信息空间间的动态映射关系，并通过适时交互实现高效协同运行。该系统能够通过动态优化配置资源并及时响应需求，在快速迭代中实现效率的最大化。其核心在于建立一个基于数据自动流动的状态感知实时分析及精准执行的闭环赋能体系 ，旨在解决生产制造应用服务过程中的复杂性不确定性问题 ，从而显著提升资源配置效率并实现资源最优配置 。

2.1CPS的体系架构

(1)单元级CPS。是具有不可分割性的CPS最小单元，是具备可感知、可计算、可交互、可延展、自决策功能的CPS 最小单元，一个智能部件、一个工业机器人或一个智能机床都可能是一个CPS 最小
单元。
(2)系统级CPS。多个最小单元 (单元级) 通过工业网络 (如工业现场总线、工业以太网等)，实现更大范围、更宽领域的数据自动流动，实现了多个单元级CPS 的互联、互通和互操作，进一步提高制造资源优化配置的广度、深度和精度。包含互联互通、即插即用、边缘网关、数据互操作、协同控制、监视与诊断等功能。其中互连互通、边缘网关和数据互操作主要实现单元级CPS 的异构集成，即插即用主要在系统级CPS 实现组件管理，包括组(单元级CPS)的识别，配置，更新和删除等功能:协同控制是指对多个单元级CPS 的联动和协同控制等，监视与诊断主要是对单元级CPS 的状态实时监控和诊断其是否具备应有的能力。
(3) Sos级。多个系统级CPS 的有机组合构成Sos 级CPS 。例如，多个工序(系统的CPS)形成一个车间级的CPS或者形成整个工厂的CPS。主要实现数据的汇聚，从而对内进行资产的优化和对外形成运营优化服务。其主要功能包括:数据存储、数据融合、分布式计算、大数据分析、数据服务，并在数据服务的基础上形成了资产性能管理和运营优化服务

2.2 CPS的技术体系

CPS 技术体系主要包含 CPS 总体技术、CPS 支撑技术和 CPS 核心技术三大部分。其中，
CPS 总体技术包括系统架构设计、异构系统集成方案制定以及安全防护体系构建等内容，
它是构建 CPS 体系的重要顶层设计；而 CPS 支撑技术则涵盖了智能感知平台开发、
嵌入式软件系统设计、数据库管理优化以及人机交互界面建设等多个关键环节，
这些支撑性技术和功能构成了 CPS 应用的基础框架；此外，
数字孪生技术和现场总线通信等也是 CPS 核心技术和基础组成部分。
基于此，
该体系可被系统性地划分为四大核心技术要素：
硬件基础（感知与自动控制）、工业软件平台（工业自动化软件）、工业网络架构（数据传输网络）以及工业云服务生态（数据汇聚与服务应用）。
其中，
硬件基础作为 CPS 实现的核心支撑，
工业软件则固化了其计算流程和数据处理规则，
工业网络提供了数据传输的技术保障，
而工业云与智能服务平台则构成了数据汇聚与服务应用的核心支撑。

智能化设计方案，在产品及工艺设计、工厂规划过程中主要的工作流程都可以通过虚拟仿真平台完成，并逐步优化和完善。包括产品及工艺设计以及生产线/工厂规划。
智能化制造系统能够有效消除信息孤岛问题，并使设备之间实现了互联互通，在此基础上实现了对生产过程的监控。

2. 合理管理和调度各种生产资源，优化生产计划，达到资源和制造协同，实现“制造”到“智造”的升级。包块设备管理、生产管理、柔性制造
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智能维护、远程征兆性诊断、协同优化、共享服务。
   包括健康管理智能应用。将设计者、生产者和使用者的单调角色转变为新价值创造的参与者，并通过新

形价值链的创建反哺产业链转型,通过激发参与者积极性,推动制造业转型升级。该措施涵盖无菌装备、产业链协同以及整体价值提升三个维度。具体而言,CPS建设路径包括:构建CPS体系框架,开发单体单元级CPS,整合系统级CPS,并从跨领域协同层面推进发展

3 人工智能

人工智能是基于数字计算机或受控于数字计算机的机器，在模仿人类认知能力的基础上进行信息处理与知识积累，并以最佳状态完成任务的技术体系及其应用实践。其目标是深入理解智能的本质，并开发能够像人类一样具备反应能力和学习能力的人工智能系统。该领域研究范围广泛，在机器人技术、自然语言生成、视觉识别以及专家系统等方面均取得了显著进展。

人工智慧主要包含两种类型：弱式与广式的人工智慧。弱式的人工智慧具备感知外界信息的能力，并通过所获取的知识来优化其输出结果；然而它无法彻底实现逻辑推理与问题解决过程。相比之下，广式的人工智慧则具备完整的逻辑推理能力以及自主解决问题的能力。

人工智能领域的核心技术研究涵盖以下核心技术领域：自然语言处理技术、计算机视觉技术和知识图谱技术等。其中包含人机交互技术和虚拟现实技术和增强现实技术等。

自然语言处理通过使计算机能够理解并深入分析人类自然语言来进行文本处理与机器翻译等任务。 计算机视觉使计算机具备模仿人类视觉系统的功能，并能提取、处理和解析图像与视频数据。 知识图谱构建了一个将不同信息类型有机连接的关系网络系统，在关系分析方面具有独特的优势。 人机交互探讨了人与计算机之间高效的信息交流机制，并致力于改善用户体验。 虚拟现实与增强现实通过融合现代计算技术和相关学科原理，在一定范围内创造出逼真的数字环境以提供沉浸式的视听体验

机器学习基于数据集采用特定的学习策略构建模型以用于 unseen instances 的预测与分类任务。机器学习主要应用于数据挖掘计算机视觉以及自然语言处理等多个领域。

根据机器学习的学习模式不同, 该领域的主要研究方法主要包括: 监督型的学习方法、无监督型的学习方法、半监督型的学习方法以及强化型的学习方法等. 其中, 监督型的方法需基于标注数据构建训练集; 无监督型的方法则无需任何标注数据参与; 半监督型的方法仅需少量标记数据即可辅助训练模型; 而强化型的方法其特性在于通过与环境交互获得奖励信号以优化决策策略.

监督学习采用标记过的有限训练数据集并借助特定策略或方法构建模型以实现新数据/实例的有效分类与映射过程；而无监督学习则基于无标签的数据来揭示潜在于未标记数据中的结构或规律；半监督学习则通过巧妙结合少量标注样本与大量未标注样本进行训练与分类工作 并旨在降低标注成本并提升模型性能；强化 Learning 则通过从环境状态到行为的作用关系建立 映射模型 并使智能体在执行过程中获得最大化的奖励 以优化系统表现

在人工智能领域中，机器学习得到了广泛应用。例如，在图像分类与识别方面展示了卓越的能力作为工具。这种技术的运用不仅促进了医疗领域的疾病诊断与治疗工作，并且通过分析用户的活动模式与行为预测来实现精准营销与个性化推荐。另外，在推荐系统等相关领域得到了广泛应用。

总体而言，人工智能技术涉及多个领域，并展现出广泛的应用前景。该技术在当前社会中得到广泛应用，并渗透到各个行业的方方面面。随着科技的发展不断取得新的突破，在未来有望进一步拓展应用场景，并对人类社会产生深远的影响与持续的价值提升。

基于不同学习策略的分类方法论中包含传统机器学习与深度学习两种主要类型。两者的区别在于：传统机器学习需人工提取领域特征并依赖于专业的领域知识；而深度 learning 则无需人工 feature 提取。尽管如此, 它们都需要大量的 training data 和强大的计算能力, 如 GPU 服务器来支持运算需求。传统的 machine learning 方法基于一定数量的 training sample 数据进行分析, 并试图发现无法通过理论分析获得的数据规律, 从而实现对未来数据行为或趋势的有效预测能力。该方法在自然语言处理、语音识别、图像识别以及信息检索等领域均展现出广泛的适用性。相比之下, 深度 learning 技术主要基于多层次的人工神经网络模型, 并通过大规模的数据集来优化参数设置。此外, 深度 learning 技术还特别强调 feature extraction 的重要性, 即使在数据不足的情况下也能有效工作。演化算法被用来设计优化型的 machine learning model, 在解决复杂的优化问题时表现出较高的效率。值得注意的是, 当前人工智能领域的代表性应用案例包括聊天机器人如 ChatGPT 等典型实例

4 机器人

机器人技术正处在这个阶段向4.0时代迈进。
所谓机器人4.0时代，
指的是将云端智能分散到各个场所，
充分释放边缘计算的优势，
为企业提供高性价比的服务，
整合各类任务的记忆场景的知识与常识，
以实现大规模的应用部署。
特别指出，
除了具备感知功能以促进智能协作，
机器还应具备一定理解与决策能力，
以便开展更为自主的服务。
目前，
服务型机器人的应用已能实现物体会认与人脸识别。
在4.0时代到来之际，
我们亟需进一步提升自身的适应能力。

1. 云-边-端的无缝协同计算。
2. 云-边-端一体的机器人系统是一个面向大规模机器人的平台，在云端、边缘和终端分别处理信息并完成任务分配。
3. 这种系统架构中，
4. 云端侧主要提供高性能计算能力和知识存储，
5. 边缘侧负责进一步的数据处理以实现协作功能，
6. 而机器人端则专注于执行实时操作任务。
7. 持续学习与协同学习机制允许机器人利用少量初始数据形成基础认知能力，
8. 然后通过主动发现相关数据并进行自动标注来扩展其知识储备，
9. 最终利用这些新增数据对现有模型进行优化训练以提升性能水平。
10. 知识图谱构建需要更加动态和个性化的知识体系，
11. 这种体系必须与机器人的感知能力和决策机制相整合才能实现有效运作。
12. 场景自适应技术的核心在于对环境变化的有效感知与预测，
13. 这种预测不仅关注事件的发生可能性，
14. 更重要的是确定事件发生的时间节点及其对后续行动的影响程度。
15. 技术的关键在于通过细致观察分析场景内人和物的变化情况，
16. 结合相关的知识库和预设模型，
17. 准确预测未来可能发生的重要事件及其发生时间点，
18. 并据此调整机器人的行为模式以达到预期目标。
    19 数据安全是实现整个系统运行的基础保障工作之一，
    20 它不仅要求实现端到端的安全传输机制确保数据完整性，
    21 同时还需要在服务器端实施严格的安全存储措施以防止信息泄露风险

根据某种控制策略分类的机器人包括以下几种类型：操作型机器人、程序型机器人、示教复制型机器人、智能型机器人和综合型机器人。

1. 作业型机器人。其典型代表是在核电站等高危环境下执行远距离作业任务的自动化设备。
2. 程序控制型机器人。这类机器人为完成预定任务能够根据预设程序指令和工作参数完成指定动作。
3. 教学复现型机器人。这类机器人的主要功能是将所传授的操作过程记录于多种存储介质中（如磁盘、磁带等），并通过复现指令实现循环操作功能；其主要的教学方式有两种：直接教学法与遥控教学法。
4. 智能化自动化型机器人。这类机器人的显著特点是既能按照预先设定的工作流程正常运转，在遇到环境变化时又能够自动识别并切换到新的工作模式。
5. 复合型自动化系统（如MRO）。由作业型、教学复现型以及智能化自动化型等多种功能模块组成的集成化运作平台；例如：火星车等现代工程装备均属于此类别。
   该系统的核心架构可被描述为基于地面控制中心的远程操作系统；若从行业应用维度进行划分，则主要包含工业自动化领域、服务领域以及专用设备领域三个主要方向。

5 边缘计算

边缘计算不仅将网络中心的数据处理、应用程序的服务执行甚至一些功能服务的支持工作下放到网络边缘的节点上，在这些节点上进行智能网关级别的数据采集和预处理工作。这样可以避免将大量未经过处理的原始数据传输到远处的大数据中心平台。采用边缘计算技术可以实现 nearby data processing, 进而提高资源利用率和效率, 从而有效解决各种实际问题。从理论上讲, 边缘计算能够满足多个行业在敏捷性、实时性、数据优化、应用智能以及安全隐私保护等方面的关键需求。

从应用场景来看, 边缘计算属于云计算在数据中心之外拓展延伸的重要组成部分, 其主要形态包括云边缘、边缘云和云化网关三种落地模式; 在功能设计上, 软件平台需要充分考虑引入云计算理念与架构技术, 提供端到端实时响应、协同式智能处理以及可信赖的安全保障能力; 硬件架构则需要具备异构计算能力以支持多场景应用需求.

（1）云边缘: 这是一种基于云计算在边缘侧的具体应用场景, 其核心依然是提供云计算相关服务, 并通过依赖于云计算资源或与之建立协同关系来实现功能拓展.
（2）边缘云: 这是指在网络边界区域构建小型规模的云计算服务能力, 其中主要由特定区域内的边缘云设备承担相应的服务提供职责.
（3）云化网关: 该类解决方案主要是通过引入云计算技术对原有嵌入式网络设备进行升级优化, 在网络边界侧增加了协议转换与智能计算等功能; 同时, 将云端控制器部署于边界节点以提供资源调度与应用管理等基础支持.

边缘计算具备以下显著特点：
(1)联接性:作为物理世界与数字世界的连接纽带,边缘计算能够有效支持多样的物理对象和应用场景,展现出丰富的联接功能。
(2)数据第一入口:作为构建起数据的第一道入口,边缘计算不仅采集并管理着大量实时完整的数据信息,还能从数据全生命周期角度进行深度管理与价值创造,从而为预测性维护、资产效率优化以及智能化管理等领域提供有力支撑。
(3)约束性:为了适应工业现场复杂多变的工作环境需求,边缘计算产品必须具备强大的抗干扰能力以及高功耗、低成本、轻量化等特点。
(4)分布性:基于实际部署经验,边缘计算系统必须提供完整的分布式计算能力和资源调度机制,以实现分布式任务处理与高效的数据共享。
边云协同:云计算擅长全局性、长周期的大数据分析处理，在大数据分析优化输出的基础上下发业务规则或模型至边缘侧;而边缘计算则更适合处理局部性强、实时性强的数据分析任务，并能更好地支撑本地业务的智能化决策与执行流程。
此外，在实际应用场景中,边缘计算不仅是云端所需高价值数据采集和初步处理的重要单元,还能为云端应用提供实时反馈与优化依据;同时通过共享优化后的业务规则或模型至云端侧,可以进一步提升整体系统效能

主要包括六种协同:
(1)资源协同: 边缘节点提供计算、存储、网络、虚拟化等基础设施资源、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上传给云端:云端提供海量数据的存储、分析与价值挖掘。
智能协同: 边缘节点按照AI 模型执行推理，实现分布式智能，云端开展AI 的集中式模型训练
(3)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:边缘节点提供模块化、微服务化的应用/数字李生/网络等应用实例:云端主要提供按照客户需求实现应用/数字空生/网络等的业务编排能力。
(6)服务协同: 边缘节点按照云端策略实现部分ECSaas 服务，通过ECSaas 与云端aas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。
边缘计算的应用场合:智慧园区、安卓云与云游戏、视频监控、T业百联网、Cloud VR.

6 数字李生体

数字李生体技术作为多层次、多维度连接现实世界与虚拟世界的纽带，在多个领域发挥着重要作用。数字李生体是一种对现有及未来物理实体对象进行数字化表示的技术体系，在该体系下，通过基于实测数据、仿真模拟以及分析研究的方法实现对物理实体对象状态的实时感知与诊断功能；并结合优化算法以及相应的控制指令对物理实体对象的行为进行有效调控；同时通过建立完善的相关数字模型间的学习机制，使系统能够不断进化和完善自身性能；进而帮助利益相关方优化其在物理实体对象全生命周期内的决策方案。

1. 建模的目标在于通过抽象化和形式化的手段构建对物理世界的量化表达；而数字李生体的核心理念则是借助数字化技术和模型构建的方法，在能量效率方面实现突破——通过消耗少的能量实现对各种物理实体的信息获取与控制特别是复杂系统中的不确定性问题的有效管理需求指标生存阶段空间尺度构成了数字李生体建模体系的关键要素。
2. 仿真作为检验理论模型正确性的重要手段其本质是将包含确定性规律与完整机理的数学模型转化为计算机程序进而模拟真实世界的过程只要保证输入数据的全面性和准确性就可以充分反映被模拟对象的本质特征及其内在规律。
3. 数字李生体涉及的技术领域广泛包括增强现实虚拟现实以及混合现实等增强现实技术数字线程系统工程MBSE物联网云计算雾计算边缘计算大数据机器学习以及区块链等前沿科技这些技术广泛应用于制造业产业布局规划以及战场指挥等多个关键领域

7 云计算

云计算概念的内涵主要包含两个方面: 平台与应用。平台即基础设施,其地位如同PC上的操作系统,云计算的应用程序则需要依附于平台运行;云计算的应用需求通常位于"云端",客户端则可通过互联网接入计算与存储能力。
云计算的服务方式
在SaaS模式下,服务提供商将应用软件统一部署于云计算平台上

SaaS客户基于需求通过互联网向服务供应商订阅应用软件包。按订阅数量及使用时长等因素计费的服务供应商，则会通过统一的标准浏览器为用户提供所需的应用程序。
在PaaS架构下企业内部员工能够协同开发并部署应用程序。

2. 这是一种分布式平台服务，厂商提供开发环境、服务器平台、硬件资源等服务给客户，客户在服务提供商平台的基础上定制开发自己的应用程序，并通过其服务器和互联网传递给其他客户
3. 基础设施即服务 (laas)。在laas 模式下，服务提供商将多台服务器组成的“云端”基础设施作为计量服务提供给客户。具体来说，服务提供商将内存、I/0 设备、存储和计算能力等整合为个虚拟的资源池，为客户提供所需要的存储资源、虚拟化服务器等服务在灵活性方面SaasPaas>laas 灵活性依次增强在方便性方面laas>Paas>Saas 方便性依次增强

7.1 云计算的部署模式

1. 公有云。在公有云模式下，云基础设施是公开的，可以自由地分配给公众。企业、学术界与政府机构都可以拥有和管理公用云，并实现对公有云的操作。公有云能够以低廉的价格为最终用户提供有吸引力的服务，创造新的业务价值
2. 社区云。在社区云模式下，云基础设施分配给些社区组织所专有，这些组织共同关注任务安全需求、政策等信息。云基础设施被社区内的一个或多个组织所拥有、管理及操作。“社区云是“公有云”范畴内的一个组成部分。
3. 私有云。在私有云模式下，云基础服务设施分配给由多种用户组成的单个组织。它可以被这个组织或其他第三方组织所拥有、管理及操作
4. 混合云。混合云是公有云、私有云和社区云的组合。由于安全和控制原因，并非所有的企业信息都能放置在公有云上，因此企业将会使用混合云模式

8 大数据

大数据是指难以通过常规软件系统以合理成本和可控时间实现有效采集与管理的数据集合。其核心挑战体现在数据获取效率低下、存储管理压力大以及信息挖掘难度高等多个方面。
从特征维度来看，大数据具有海量性（即数据规模或复杂程度超出常规软件系统处理能力）、高速度性（数据产生速率极快）、多样化（涉及不同类型和形式的数据）以及动态变化性等特点。
大数据分析的主要流程可分为四个关键阶段：首先是数据采集与记录；其次是信息提取与预处理；然后是数据融合与建模；最后是数据分析与结果解释等几个主要环节。
在实际应用层面，则广泛应用于制造业、服务业等多个关键领域。