第3章工業互聯網技術教師：******CATALOGUE目錄3.1工業互聯網基礎技術3.1.1工業智能感知3.1.2工業網絡連接3.2工業互聯網使能技術3.2.1工業大數據3.2.2云計算CATALOGUE目錄3.2.3建模仿真3.2.4人工智能3.3工業互聯網安全技術3.3.1工業互聯網安全辨析3.3.2工業互聯網安全風險3.3.3工業互聯網安全框架013.1工業互聯網基礎技術工業互聯網基礎技術工業互聯網基礎技術主要包括邊緣計算、云計算、建模仿真和人工智能等技術。邊緣計算邊緣計算是一種分布式計算模式，將計算任務分配到網絡邊緣的設備上，以降低延遲并節省帶寬。云計算云計算是一種商業計算模式，通過將計算任務分配到由大量計算機組成的資源池中，以降低計算成本。建模仿真建模仿真技術是以系統技術、相似原理、信息技術、模型理論、建模與仿真應用領域為基礎的技術。人工智能人工智能與工業互聯網的結合是必然的趨勢，亦是工廠實現智能化的核心技術體現。典型人工智能技術傳統機器學習、深度學習和聯邦學習是典型的人工智能技術，它們在工業互聯網中發揮著重要作用。3.1工業互聯網基礎技術010402050306023.1.1工業智能感知工業智能感知的發展趨勢隨著物聯網、大數據等技術的發展，工業智能感知將實現更高效的設備監控和管理，為工業生產帶來更多可能性。工業智能感知的定義工業智能感知是指利用各種傳感器和執行器，通過互聯網技術將工業設備與系統連接起來，實現智能化感知、監控和管理。工業智能感知的原理工業智能感知的原理是將傳感器和執行器接入互聯網，通過數據采集、傳輸、存儲和分析，實現設備狀態的實時監測和控制系統。工業智能感知的價值工業智能感知能夠提高設備運行效率、降低維護成本、確保生產安全，是工業4.0時代的重要支撐技術之一。3.1.1工業智能感知033.1.2工業網絡連接工業網絡分類工業互聯網的網絡可分為工廠內網和工廠外網，內部網絡滿足工廠內部生產、辦公、管理、安防等連接需求，外部網絡支持工業全生命周期活動。工業網絡需求工業互聯網的發展對網絡連接提出了更高的要求，包括多類型數據傳輸、多通信制式開放、多網絡架構融合和多業務流程管理。工業互聯網網絡連接框架中國工業互聯網產業聯盟提出了包括網絡互聯和數據互通兩個層次的連接框架，促進系統間的互聯互通，解鎖數據。3.1.2工業網絡連接根據傳輸介質的不同，工廠內網和工廠外網可分為有線網絡和無線網絡，有線網絡通信使用線纜作為數據傳輸載體，無線網絡通信則通過無線方式傳輸數據。網絡類型在有線網絡通信系統中，常用的有線傳輸介質包括雙絞線、同軸電纜和光纖線纜等，雙絞線通過將兩根線纜絞合在一起制成，同軸電纜由多層結構組成，抗干擾性更強。有線傳輸介質3.1.2工業網絡連接043.2工業互聯網使能技術工業大數據是對工業系統在賽博空間的映像，必須反映工業系統的系統化特征。工業大數據工業大數據涵蓋了多種數據類型，包括結構化數據和非結構化數據。數據類型工業大數據的真實性和質量較低，需要提高數據的可靠性和準確性。數據質量3.2工業互聯網使能技術0102033.2工業互聯網使能技術新特征工業大數據作為對工業相關要素的數字化描述和在賽博空間的映像，具有多模態、強關聯、高通量等新特征。技術架構價值實現方式工業大數據技術的架構包括數據采集與交換、數據集成與處理、數據建模與分析、決策與控制應用等核心組件。工業大數據的價值實現方式包括實現量的積累、分析創造獲得實質的價值、數據治理改進數據質量和管理短板。云計算云計算是一種分布式計算模式，將巨大數據計算處理任務分解成多個小任務，通過網絡“云”將任務分配給大量計算機組成的資源池。特點服務類型3.2工業互聯網使能技術云計算的核心理念是通過提升“云”的處理能力來減輕用戶終端的負擔，最終將終端簡化為一個輸入輸出設備。云服務類型包括基礎設施即服務、平臺即服務、軟件即服務，每種類型提供不同的服務內容和適用場景。仿真系統組成仿真系統的一般組成包括仿真硬件、仿真軟件、系統評估、校驗驗證與確認等部分，共同確保仿真的準確性和可靠性。3.2工業互聯網使能技術建模仿真典型應用形態建模仿真技術在工業互聯網環境下有多種典型應用形態，如工程建模仿真技術、虛擬樣機建模仿真技術和數字孿生技術。人工智能人工智能與工業互聯網的結合是必然趨勢，也是工廠實現智能化的核心技術。3.2工業互聯網使能技術典型人工智能技術典型人工智能技術包括傳統機器學習、深度學習和聯邦學習，每種技術都有其獨特的應用場景和優勢。工業人工智能工業人工智能技術是人工智能技術基于工業需求進行二次開發適配形成的融合性技術，旨在為工業企業提供更加智能化的解決方案。賦能作用工業人工智能技術的賦能作用體現在兩大路徑上，一是以專家系統、知識圖譜為代表的人工智能技術應用，二是通過數據驅動的決策優化和執行。053.2.1工業大數據工業大數據特征工業大數據作為對工業相關要素的數字化描述和在賽博空間的映像，除了具備大數據的4V特征，還具備反映工業邏輯的新特征。強關聯工業數據之間的關聯是物理對象之間和過程的語義關聯，包括產品部件之間的關聯、生產過程的數據關聯、產品生命周期中環節的數據之間的關聯。多模態工業大數據是對工業系統在賽博空間的映像，必須反映工業系統的系統化特征和各方面要素，導致單體數據文件結構復雜。高通量智能互聯產品嵌入傳感器后，可實時感知并產生數據，物聯網數據已成為工業大數據的主體，例如風機故障狀態的數據采樣頻率為50Hz。3.2.1工業大數據063.2.2云計算3.2.2云計算傳統模式的挑戰傳統模式下，企業需購買CPU、硬盤等基礎設施，購買軟件許可，雇傭專業人員維護數據中心運行，且需不斷升級軟硬件設施以滿足需求。云計算的優勢云計算是一種分布式計算模式，通過將巨大數據計算處理任務分解為小任務，由多臺服務器組成的系統進行處理和分析，最終返回結果給用戶。云計算的誕生隨著信息技術發展，數據量爆炸式增長，用戶對計算和存儲資源需求增加，企業建立數據中心，投入大量資源提升計算和存儲能力。030201按需選擇服務云計算的特點超級計算模式超大規模云計算是一種商業計算模式，通過將計算任務分配到資源池上，滿足不同用戶需求，用戶可以根據自身需求選擇服務，并按需付費。云計算核心理念是提升“云”處理能力，減輕用戶終端負擔，將大量網絡連接的計算資源統一管理和調度，構建計算資源池，提供按需服務。云計算是基于互聯網的超級計算模式，在遠程數據中心，成千上萬計算機、服務器、存儲器連成一片電腦云，擁有極強的計算能力。云計算擁有相當龐大的規模，以便支持其超強的計算能力和高效的數據處理。這種超大規模的特點使得云計算能夠應對各種復雜和大規模的任務。3.2.2云計算073.2.3建模仿真3.2.3建模仿真建模仿真技術建模仿真技術是一門多學科綜合性、交叉性技術，涉及系統技術、相似原理、信息技術、模型理論、建模與仿真應用領域有關技術，在計算機系統、仿真工具、物理設備等支撐下，構建仿真目標模型，對產品全生命周期活動進行設想或者模擬。01建模的概念建模是對實際對象的一種抽象，旨在描述對象的本質、內在關系或特性，用以研究對象功能及其各部件間的作用規律。通過將對象的特點和內部關系抽象出來，構建對象的模型，從而進行對象的定量分析。02物理建模物理建模又稱實體建模，是基于相似性原理進行對象的模擬，可以是按比例放大或縮小的實體，例如，原子結構的模型，建筑物模型，在飛機和艦船設計中進行的飛機在風洞中的飛行實驗和船體在大型水池中的航行實驗等。033.2.3建模仿真數學建模數學建模是用數學表達式描述對象動態特性，表示對象變化過程中各參數間的邏輯和數理關系。通過研究對象的數學模型，可以揭示對象的內在運動和系統的動態性能。虛擬建模隨著計算機圖形學的發展，虛擬現實建模應運而生。這種建模具有物理模型直觀、易懂的特點，同時避免了成本高、實現困難的缺點。涌現了大量的虛擬樣機仿真軟件，如ADAMS、SMPACK等，還有虛擬儀器仿真軟件，如LABVIEW等。仿真的概念計算機仿真是對真實事物的模擬，建立在計算機仿真理論、控制理論、相似理論、信息處理技術和計算技術等理論基礎之上，以計算機和其他專用物理效應設備為工具，利用系統模型對真實或假想的系統進行動態研究的一門多學科綜合性技術。083.2.4人工智能人工智能與工業互聯網的結合人工智能與工業互聯網的結合是必然的趨勢，亦是工廠實現智能化的核心技術。人工智能的技術人工智能與工業互聯網、大數據分析、云計算和信息物理系統的集成將使得工業以更加靈活、高效和節能的方式運作。機器學習機器學習（MachineLearning，ML）被視為人工智能的子集，是對通過經驗自動改進的計算機算法的研究。3.2.4人工智能3.2.4人工智能監督學習算法通過使用包含輸入和期望輸出的訓練數據集來建立數學模型，用于預測與新輸入相關聯的輸出函數。監督學習無監督學習算法處理一組僅包含輸入數據的情況，并從中發現結構，如數據點的聚類或分組。在2010年后的繁榮部分歸因于深度學習技術的突破，深度學習技術是人工智能技術的一種。無監督學習強化學習關注程序如何在動態環境中采取行動以最大化回報，目前主要應用于自動駕駛車輛或者與人類進行比賽。強化學習01020403深度學習093.3工業互聯網安全技術工業互聯網的優勢工業互聯網實現人與人、人與機器、機器與機器之間的互聯互通和信息交換，構建起萬物互聯、高效運轉的智能社會的生產基礎。工業互聯網的安全挑戰工業互聯網的安全問題也面臨著很多新的挑戰，需要采取新的安全技術和措施來保障工業互聯網的安全。3.3工業互聯網安全技術103.3.1工業互聯網安全辨析工業互聯網安全工業互聯網安全關注與計算相關的系統平臺、軟件代碼和硬件設備以及計算設備間的通信，以及場景下物理設備的信息聯通和監測控制?；ヂ摼W安全互聯網安全要求確保操作系統等軟件、計算機實體、信息服務實體的安全性，而工業互聯網的安全保護范圍不僅涵蓋了上述計算用設備、軟件和平臺，還需要保護大量的工業生產設備。攻擊結果互聯網安全受到破壞，可能導致敏感信息泄露、數據篡改、網頁掛馬、服務器中斷等問題，主要危及數據安全，擾亂信息系統的正常運行。3.3.1工業互聯網安全辨析工業互聯網涉及到重要行業，一旦遭受攻擊，可能直接導致實際損害，引發嚴重的安全事故，造成人員傷亡，甚至影響國家戰略布局。工業互聯網安全傳統工控系統在工廠外使用公共聯網，不同產業或工廠間網絡互聯但信息不互通，工業互聯網安全與傳統工控安全存在密切聯系。傳統工控安全3.3.1工業互聯網安全辨析113.3.2工業互聯網安全風險工業互聯網新特點工業互聯網具有開放、互聯、跨域、融合等新特點，打通了原本相互孤立的工業設備系統之間的壁壘，提高了生產效率。面臨的安全風險在工業互聯網發展過程中，主要面臨設備、控制、網絡、應用以及數據等五個方面的安全風險問題。設備安全風險設備安全風險主要來自工業裝備儀器、智能終端等生產設備，以及辦公主機、服務器等辦公設備。芯片安全風險芯片安全風險指核心元器件的潛在威脅，如CPU、內存等器件可能存在深層次的潛在漏洞，難以修復。固件安全風險固件作為工業設備的重要組成部分，存在巨大的安全挑戰，如被攻擊者提取、逆向編譯、修改或插入惡意代碼。3.3.2工業互聯網安全風險0102030405123.3.3工業互聯網安全框架3.3.3工業互聯網安全框架靜態安全防護傳統網絡安全框架OSI安全體系架構、IATF以及IEC62443均僅實現工業系統的靜態安全防護機制，未能部署動態持續的安全防護措施，無法有效應對工業互聯網中不斷變化的內外部安全威脅，也無法滿足日益復雜全面的信息保障需求。工業互聯網安全框架針對網絡安全問題，策略、防護、檢測、響應雖然從技術層面進行了考慮，但忽視了管理對安全防護的重要性。為此，中國工業互聯網產業聯盟發布了《工業互聯網安全框架》白皮書，構建了工業互聯網安全框架。防護對象視角包括設備、控制、網絡、應用和數據五大安全重點。針對五大防護對象部署主動和被動的