响应式网站建设的应用场景,抖音关注10元一单兼职,如何做网站对比,伦教网站开发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#xff0c;主要包括信息物理系统#xff08;CPS#xff09;、人工智能#xff08;AI#xff09;、机器人、边缘计算、数字孪生、云计算和大数据等技术。这些技术涉及多学科、多领域#xff0c;具…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、新产品主要包括信息物理系统CPS、人工智能AI、机器人、边缘计算、数字孪生、云计算和大数据等技术。这些技术涉及多学科、多领域具有很强的技术综合性但其核心还是计算机信息技术的延伸也是当前应用技术发展的前沿。
11.1 信息物理系统技术概述
11.1.1 信息物理系统的概念
信息物理系统Cyber-Physical SystemsCPS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。为了适应新一代生产装备信息化和网络化的需求急需对计算、感知、通信、控制等技术进行更为深度的融合。因此在云计算、新型传感、通信、智能控制等新一代信息技术的迅速发展与推动下信息物理系统顺势出现。
CPS的定义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了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、高效协同的复杂系统实现系统内资源配置和运行的按需响应、快速迭代、动态优化。
CPS是多领域、跨学科不同技术融合发展的结果。基于硬件、软件、网络、工业云等一系列工业和信息技术构建起的智能系统其最终目的是实现资源优化配置。CPS的本质就是构建一套信息空间与物理空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环赋能体系解决生产制造、应用服务过程的复杂性和不确定性问题提高资源配置效率实现资源优化。
11.1.2 CPS的实现
1、CPS的体系架构
单元级单元级CPS是具备可感知、可计算、可交互、可延展、自决策功能同时不可分割性的CPS最小单元其本质是通过软件对物理实体及环境进行状态感知、计算分析并最终控制到物理实体构建最基本的数据自动流动的闭环形成物理世界和信息世界的融合交互。系统级系统级CPS基于多个单元级CPS的状态感知、信息交互、实时分析实现了局部制造资源的自组织、自配置、自决策、自优化。在单元级CPS功能基础上系统级CPS还主要包含互联互通、即插即用、边缘网关、数据互操作、协同控制、监视和诊断等功能。SoS级多个系统级CPS的有机组合构成了SoS级CPS。SoS级CPS主要是西安数据汇聚从而对内进行资产的优化和对外形成运营优化服务。SoS级CPS可以通过大数据平台实现跨平台、跨平台的互联、互通和互操作促成了多源异构数据的集成、交换和共享的闭环自动流动在全局范围内实现信息全面感知、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总体技术包括系统架构、异构系统集成、安全技术、试验验证技术等是CPS的顶层设计技术CPS支撑技术包括智能感知、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CPS应用的支撑CPS核心技术包括虚实融合控制、智能装备、MBD、数据孪生技术、现场总线、工业以太网等是CPS的基础技术。
上述技术体系可以分为四大核心技术要素
“一硬”感知和自动控制 智能感知技术传感器技术虚实融合控制技术建立在状态感知基础上的多层”感知-分析-决策-执行“循环 “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
3、信息物理系统的建设和应用
智能设计智能生产智能服务智能应用
11.2 人工智能技术概述
11.2.1 人工智能的概念
人工智能Aritificial IntelligenceAI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、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 人工智能的目标是了解智能的实质并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、自然语言处理、计算机视觉和专家系统等。 根据人工智能是否能真正实现推理、思考和解决问题可以将人工智能分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能弱人工智能是指不能真正实现推理和解决问题的智能机器。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和自我意识的。
11.2.2 人工智能的发展历程
1950年艾伦*图灵提出了著名的图灵测试如果一台机器能够与人类展开对话通过电传设备而不被辨别出其机器身份那么称这台机器具有智能1956年在人工智能夏季研讨会上正式使用了人工智能这一术语标志着人工智能研究领域的诞生1959年提出了机器学习将传统的制造智能演化为通过学习能力来获取智能推动人工智能进入了第一次繁荣期1968年提出了首个专家系统并对知识库给出了初步的定义实现可人工智能从理论研究走向实际应用的重大突破将人工智能的研究推向了新高潮20世纪70年代由于计算机的运算能力不足人工智能的研究者遭遇了无法克服的基础性障碍人工智能的发展进入“寒冬”。20世纪80年代初人工智能因专家系统自我学习的双陆棋程序的商业成功而复兴进入了第二次浪潮20世纪80年代中期机器学习方法的发展出现了具有更强可视化效果的决策树模型和突破早期感知局限的多层人工神经网络由此带来了人工智能的有一次繁荣期1987年LISP机市场崩溃专家系统进展缓慢人工智能又进入了萧瑟期20世纪90年代末IBM深蓝战胜国际象棋世界冠军代表了基于规则的人工智能的胜利人工智能技术开始进入平稳发展时期。2010年开始得益于大数据时代的到来运算能力和算法得到提高需要先进的机器学习技术得到了成功应用产业界开始不断涌现出新的研究成果人工智能进入爆炸式发展阶段。…
11.2.3 人工智能关键技术
1、自然语言处理Natural Language ProcessingNLP
自然语言处理涉及的领域主要包括机器翻译利用计算机实现从一种自然语言和另外一种自然语言的翻译、语义理解利用计算机理解本篇内容并回答相关问题和问答系统让计算机可以像人类一样用自然语言与人交流等。
2、计算机视觉Computer VisionCV
计算机视觉是使用计算机模拟人类视觉系统的科学让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图形序列的能力将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。近年来随着深度学习的发展预处理、特征提取与新算法处理渐渐融合形成端到端的人工智能算法技术。
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。知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
4、人机交互Human-Computer Intercation HCI
人机交互主要研究任何计算机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。人机交互式与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科的交叉。人机交互技术除了传统的基础交互和图形交互外还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
5、虚拟现实和增强现实Virtual Reality/Augmented Reality, VR/AR
虚拟现实和增强现实式以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉等方面高度近似的数据字化环境。
6、机器学习Machine LearningML
机器学习是人工智能的核心研究领域之一是一份涉及统计学、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。其最初研究的动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现那人工智能。具体来说机器学习是以数据为基础通过研究样本数据寻找规律并根据所得规律对未来的数据进行预测。目前机器学习广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别等领域。
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已有的组织结构并不断改善自身的性能。更精确的说一个机器学习程序就是可以从经验数据E中对任务T进行学习的算法它在任务T上的性能度量P会随着对于经验数据E的学习而变好。
按学习模式不同机器学习可以分为
监督学习监督学习是利用已标记的有限训练数据集通过某种学习策略/方法建立一个模型从而实现对新数据/实例的标记分类/映射。最典型的监督学习算法包括回归和分类等无监督学习无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律。无监督学习常见算法包括Apriori算法、KMeans算法、随机森林、主成分分析等半监督学习半监督学习是可以利用少量的标注样本和大量的未标识样本进行训练和分类从而达到较少标注代价、提高学习能力的目的。典型算法有图论推理算法、拉普拉斯支持向量机等强化学习强化学习可以学习从环境状态到行为的映射使得智能体选择的行为能够获得环境的最大奖赏最终目标是使用外部环境对学习系统在某种意义下的评价最佳。强化学习的常见算法有Q-Leamning、时间差学习等
按学习方法不同机器学习可以分为
传统机器学习从一些观测训练样本触发试图发现不能通过原理分析获得的规律实现对未来数据行为或趋势的准确预测深度学习深度学习更注重特征学习的重要性典型的深度学习算法包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等
最后机器学习的常见算法还包括
迁移学习迁移学习是指当某些领域无法取得足够多的数据进行模型训练时利用另一领域数据获得的关系进行的学习。迁移学习可以把已训练好的模型参数迁移到新的模型指导新模型训练更有效的学习底层规则减少数据量主动学习主动学习通过一定的算法查询最有用的未标记样本并交由专家进行标记然后用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精度。主动学习能够选择性的获取知识通过较少的训练样本获得高性能的模型演化学习演化学习时基于演化算法提供的优化工具设计机器学习算法针对机器学习任务中存在大量的复杂优化问题应用于分类、聚类、规则发现、特征选择等机器学习与数据挖掘问题中。
11.3 机器人技术概述
11.3.1 机器人的概念
机器人的英文单词Robot最早出现在1920年捷克作家所写的剧本中剧中人造劳动者取名为Robot捷克语为“苦力”“奴隶”。英语中的Robot由此而来以后世界各国都使用Robot作为机器人的代名词。
11.3.2 机器人的定义和发展历程
第一代机器人20世界40年代后的示教再现型机器人可以重复地根据人的示教结果再做出相应的动作第二代机器人20世纪70年代后的感觉型机器人这种机器人拥有类似人在某种功能的感觉如力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉等它能够通过感觉来感受和识别工件的形状、大小、颜色第三代机器人20世纪90年代以来的智能型机器人这种机器人带有多种传感器可以进行复杂的逻辑推算、判断及决策在变化的内部状态与外部环境中自主决定自身的行为。
经过了几十年的发展机器人技术已经形成了一门新的综合性学科——机器人学Robotics。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
机械手设计机器人运动学、动力学和控制轨迹设计和路径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 *…
11.3.3 机器人4.0的核心技术
所谓机器人4.0时代就是把云端大脑分布在各个地方充分利用边缘计算的优势提高性价比的服务把要完成任务的记忆场景的知识和常识很好的组合起来实现规模化部署。特别强调机器人除了具有感知能力实现智能协作还应该具有一定的理解和决策能力进行更加自主的服务。
机器人4.0主要有以下几个核心技术
云-边-端的无缝协同计算云-边-端一体的机器人系统是面向大规模机器人的服务平台云侧可以提供高性能的计算和知识存储边缘侧用来进一步处理数据并实现协同和共享机器人端只用完成实时操作的功能持续学习与协同学习在机器人4.0时代我们希望机器人可以通过少量数据来建立基本的识别能力然后可以自主地去找到更多的相关数据并进行自动标准。同时也要采用大数据和云端的处理能力让各种机器人之间的数据进行共享保证机器人持续学习与协同学习的能力进一步提高机器人学习的速度与精度知识图谱机器人4.0时代知识图谱需要更加动态和个性化的知识需要和机器人的感知与决策能力相结合帮助机器人实现更高级的持续学习能力场景自适应通过对当前场景进行三维语义理解的基础上主动观察场景内人和物之间的变化预测可能发生的事件从而影响之后的行动模式数据安全云-边-端融合的机器人系统需要完整的数据安全保障机制既要保证端到端的安全传输也要保障服务端的安全存储同时也要保障用户原始的隐私数据和推理得出的个性化数据。
11.3.4 机器人的分类
按照要求的控制方式分类
操作机器人程序机器人示教再现机器人智能机器人综合机器人
按应用行业分类
工业机器人服务机器人特殊领域机器人
11.4 边缘计算概述
11.4.1 边缘计算概念
边缘计算将数据的处理、应用程序的运行甚至一些功能服务的实现由网络中心下放到网络边缘的节点上。在网络边缘侧的智能网关上就近采集并且处理数据不需要将大量未处理的原生数据上传到远处的大数据平台。
11.4.2 边缘计算的定义
1、边缘计算产业联盟ECC对边缘计算的定义
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落地形态以“边云协同”和“边缘智能”为核心能力发展方向软件平台需要考虑导入云理念、云架构、云技术提供端到端实时、协同式智能、可信赖、可动态重置等能力硬件平台需要考虑异构计算能力。
2、OpenStack社区的定义概念
边缘计算是为应用开发者和服务提供上在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽。
3、ISO/IEC JTC1/SC38对边缘计算给出的定义
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
ETSIEuropean Telecommunications Standards Institute欧洲电信标准协会提供了移动网络边缘IT服务环境和计算能力强调靠近移动用户以减少网络操作和服务交付的时延提高用户体验。
11.4.3 边缘计算的特点
联接性具备丰富的联接功能充分借鉴吸收网络领域先进研究成果还要考虑与现有的各种工业总线的互联互通数据第一入口作为物理世界到数字世界的桥梁拥有大量、实时、完整的数据约束性需要适配工业现场相对恶劣的工作环境与运行环境同时对功耗、成本、空间也有较高的要求分布式边缘计算需要支持分布式计算与存储、实现分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力
11.4.4 边云协同
边缘计算和云计算各有所长云计算擅长全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析能够在长周期、业务决策支撑等领域发挥优势边缘计算更适用局部性、实时、短周期数据的处理与分析能更好的支撑本地业务的实时智能化决策与执行。 边云协同的能力与内涵涉及LaaS、PasS、SaaS各个层面的协同主要包括六种
资源协同数据协同智能协同应用管理协同业务管理协同服务协同
11.4.5 边缘计算的安全
边缘安全是边缘计算的重要保障边缘安全涉及跨越云计算和边缘计算纵深的安全防护体系增强边缘基础设施、网络、应用、数据识别和抵抗各种安全威胁的能力为边缘计算的发展构建安全可信环境加速并保障边缘计算产业发展。 边缘计算的价值体现在四个方面
提供可信的基础设施为边缘应用提供可信赖的安全服务保障安全的设备接入和协议转换提供安全可信的网络及覆盖
11.4.6 边缘计算应用场合
智慧园区安卓云与云游戏视频监控工业物联网Cloud VR
11.5 数字孪生体技术概述
数字孪生技术是跨层级、跨尺度的现实世界和虚拟世界建立沟通的桥梁是第四次工业革命的通用目的技术和核心技术体系之一是支撑万物互联的综合技术体系是数字经济发展的基础是未来智能时代的信息基础设施。未来十年将成为“数字孪生体时代”。
11.5.1 数字孪生体发展历程
1960-21世纪初是数字孪生体的技术准备期主要指CAD/CAE建模仿真、传统系统工程等预先技术的准备2002-2010年是数字孪生体的概念产生期数字孪生体模式的出现和英文术语名称的确定预先技术继续程序出现了仿真驱动设计、基于模型的系统工程等先进设计范式2010-2020年是数字孪生体的领先应用期NASA、美军方和GE等航空航天、国防军工机构领先领用数字孪生体技术同时也是物联网、大数据、机器学习、区块链、云计算等外围使能技术的准备期2020-2030年将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技术的开发正与上述外围使能技术深度融合其应用领域也正从智能制造等工业化领域向智慧城市、数字政府等城市化、全球化领域扩展。
11.5.2 数字孪生体的定义
数字孪生体是现有或将有的物理实体对象的数字模型通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态通过优化和指令来调控物理实体对象的行为通过相关的数字模型间的相关学习来进化自身同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。
11.5.3 数字孪生体的关键技术
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成为了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而云计算、机器学习、大数据、区块链则成为数字孪生体的外围使能技术。
11.5.4 数字孪生体的应用
制造提高设计的准确性验证产品在真实环境中的性能构建数字生产线实现生产过程的仿真、数字化、关键指标的监控和过程能力的评估产业构建实体的数字镜像最终实现“服务型制造”和“数字经济”等产业发展目标城市在现实世界和数字世界之间全面建立实时联系对城市物理实体全生命周期的变化进行数字化、模型化和可视化建立新型智慧城市战场辅助战争决策用于装备的研发、维护和保养完成或服务战场目标的达到
11.6 云计算和大数据技术概述
大数据和云计算已成为IT领域的两种主流技术。“数据是重要资产”这一概念已成为大家的共识众多公司争相分析、挖掘大数据背后的重要财富。
11.6.1 云计算技术概述
1、云计算相关概念
云计算Cloud Computing是同时描述一个系统平台或者一类应用程序的术语。云计算平台按需进行动态部署、配置、重新配置以及取消服务等。在云计算平台中的服务器可以是物理或虚拟服务器。高级的计算云通常包含一些其他的计算资源例如存储区域网络网络设备防火墙以及其他安全设备等。在应用方面云计算描述了一类可以通过互联网进行访问的可扩展应用程序这类云应用基于大规模数据中心及高性能服务器来运行网络应用程序与Web服务用户可以通过合适的互联网接入设备以及标准的浏览器访问到云计算应用程序。
2、云计算的服务方式
目前产业界和学术界一致认为云计算自上而下具有三类典型的服务方式
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Infrastructure as a ServiceIaaS
3、云计算的部署方式
公有云社区云私有云混合云
4、云计算的发展历程
20世纪50年代虚拟化技术的发展20世纪70年代分布式技术的发展20世纪90年代软件应用模式的发展
其中虚拟化技术的发展可以看作是IaaS服务模式的发展历程分部署计算技术的发展可以看作是PaaS服务模式的发展历程软件应用模式的发展可以看作是SaaS的发展历程。
11.6.2 大数据技术概述
1、大数据的定义
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、存储、搜索、共享、分析和可视化。
2、大数据的研究内容
数据获取和记录信息抽取和清洗数据集成、聚集和表示查询处理、数据建模和分析解析可视化
3、大数据的应用领域
制造业服务业交通行业医疗行业
