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【工业互联网】Predix与MindSphere两大平台数据采集方式对比分析

产业智能官2019-02-19 06:45:37

近几年,随着中国制造2025、工业4.0等工业转型战略的持续深入,人们在讨论工业智能化转型时就会很自然的去讨论设备的互联、数据的采集和分析等话题。可以说,解决设备的互联、数据的采集与分析是实践工厂智能化的第一步,也是关键的一步。而在解决这个问题上,最受市场关注的两大解决方案就是GE公司的Predix和西门子的MindSphere工业云平台。


从厂商提供的资料来看,这两大产品似乎都能提供从设备接入到数据采集、数据分析的全过程解决方案,为企业的工业现场数据采集、传输以及在云端的数据存储、处理及分析等各个环节提供全面的基础技术支持。但通过细致的对比分析,其实是可以发现两大平台在很多方面是有所区别的。本篇文章将就两大平台在数据采集方式方面的不同进行对比分析。


Predix数据采集方式


根据Predix白皮书提供的资料,Predix平台为工业现场的数据采集以及向云端的数据传输专门设计了一个功能模块,即Predix机器。这是一个能够嵌入到工业控制系统或网络网关等设备中的软件栈。该软件栈可用于多种外形尺寸并与其自身SDK 一起发布。


Predix机器的主要功能


①提供与工业资产之间安全的双向云连接并管理工业资产,同时启用处于工业互联网边缘的应用程序( 分析和运营服务)。


②为终端设备提供安全、身份验证和管理服务。这样可以对所有设备的安全配置文件进行集中审计和管理,确保以安全的方式连接、控制并管理资产,同时保护关键数据。


Predix机器的三种部署方式



部署在网关(gateway)。对于支持通用工业通讯协议(如modbus,opc等)或TCP/IP等IT通讯协议的设备,Predix Machine可以通过设备自身所支持的协议直接与设备进行通讯,在这种应用场景中,Predix Machine往往部署在网关上,而网关起到设备与云之间的通讯连接作用;


部署在控制器(controller)。predix machine直接部署在设备的控制单元中,这样做能够削弱机器软件与硬件之间的联系,实现连接、可升级性、兼容性、远程访问等,使独立运行或在单独网络中运行的工业设备能够直接连接到云端,完成数据采集与实时分析;


部署在传感器(sensor)节点。在这一应用场景中,传感器部署在生产现场,完成数据采集,直接将数据上传至云端,在云端完成其他的数据处理操作。


Predix机器的三种连接方式



机器网关(M2M):许多资产已经可以支持通过OPC-UA 或ModBus 等工业协议进行连接。机器网关组件是一个能够根据最常见的工业互联协议进行开箱即用的扩展插件框架。


云网关(M2DC):云网关组件将Predix 机器连接至Predix 云。支持多种协议,最常见的是HTTPS 或WebSocket。


移动网关(M2H):除了连接至机器和云,移动网关组件允许人员绕过云直接与资产建立连接。对于维修场景来说,此功能尤其重要。当技术人员对机器进行维护或维修时,他们可以直接连接至机器,以了解其运行状况或执行故障排除。在连接比较困难的特定工业环境中,绕过云直接连接机器的功能非常关键。



MindSphere数据采集方式

MindShpere的数据采集主要依托nano这一网关型硬件产品,向上与MindSphere的云端进行连接,向下与西门子的众多具有以太网通讯能力的硬件产品、以及支持通用协议的其他品牌产品进行通讯,完成数据采集与传输。如果设备的通讯协议比较特殊,用户可以基于nano中的开源软件自行开发设备通讯与数据采集程序。



从西门子的宣传资料上看,主要通过以下几种方式实现设备与MindSphere的通讯与数据

传输:


MindConnect Nano


Namo这款硬件产品可以说是专为MindSphere量身打造的。从名字上看也是非常时尚,有点消费电子产品的感觉。


Nano的实质是一款嵌入式工控机,通过预先进行配置的方式与MindSphere进行连接通讯。在硬件上支持的接口主要包括USB、PCIe插槽、串口以及以太网口。支持的通讯协议包括西门子S7系列的以太网通讯协议以及OPC UA。nano能够通过安全的网络连接向MindSphere传输加密数据,保证数据安全。Nano只能与MindSphere共同使用。


从Nano的产品介绍中可以看出,它扮演的角色类似于位于云平台和现场设备之间的工业网关,既完成数据采集(包括建立通讯),又完成数据向云端的加密传输。而且Nano这一工业网关只能用于MindSphere体系中。


MindConnect IOT 2040


这款产品的定位还是作为工控设备与物联网的连接器,因为这款产品本身秉承了SIMATIC系列产品的工艺设计,保证了在工业现场恶劣环境下的可靠性,这一点能够弥补Arduino等物联网开源硬件在工业强度等级上的不足,相当于给性能强大的物联网硬件穿上一身安全服。


MindConnect Software


这个软件目前没有查到资料,但是根据nano的产品推断一下,可能指的就是nano中提供的免费开源软件。通过这个开源的软件,用户可以自行开发所需要的通讯协议,与设备建立连接,采集数据。


Integration in SIMATIC and other Siemens products


西门子的自动化产品中有很多通讯模块,比如以太网通讯模块,甚至有些CPU模块中就带有以太网通讯的功能,因此,MindSphere可以通过Nano直接与西门子的这类产品进行集成,实现通讯与数据采集。



一点思考
1

关于 GE Predix


对于predix平台的数据采集实现手段,第一种部署在网关上和第三种与传感器结合的部署应用方式是我们比较熟悉的,第一种方式中的网关可以理解成现场经常用到的SCADA服务器的功能——连接设备、上传数据。第三种方式也比较好理解,对于一些不支持通讯协议的设备,加一些传感器进行数据采集。


问题主要出在第二种方式上,即部署在控制器中的方式。这一方式从技术实现角度上看不具有普适性,即,对设备的要求较高,主要体现在两个方面:


开放性要求


只有开放性比较好的设备,Predix machine才能直接部署在控制单元上,而且考虑到兼容性,控制单元内部的软件运行环境应该是比较通用的平台,如Windows、Linux等。但是,工业现场的设备来自于多家厂商,大家出于对自身设备运行安全性、可靠性以及商业利益方面的考虑,怎么会愿意在自己的设备上运行其他公司的软件,这就导致了大部分设备的开放性无法满足predix machine的要求。


高性能要求


Predix Machine应该是功能强大、但同时对硬件资源(包括CPU、内存等)要求也较高的软件组件,因此,能够部署predix machine的设备,其核心的控制单元需要硬件配置较高,一些单片机、嵌入式系统恐怕难以胜任。



2

关于MindSphere


与GE的Predix相比,MindSpere提出了更加完整的数据采集解决方案,即提供了完善的网关产品nano,应该说这样的设计更加贴近工业现场的实际情况,因此,笔者更加看好MindSphere,但是MindSphere也存在如下两方面问题


成本问题


由于MindSphere与nano的深度绑定,因此,要想使用MindSphere,就必须购买nano硬件,nano的作用无可替代,这无疑增加了采购成本;


兼容性问题


西门子在设计MindSphere与现场设备的连接通讯功能时,充分利用了其在工业自动化领域的优势,更多支持的是西门子自己的工控产品,对于其他品牌的产品,如果采用的是非通用协议,就会出现兼容性的问题,当然,这一问题一直都是工业现场数据采集的难题,我们也不能对西门子求全责备。而且MindSphere也提供了方便用户自行开发通讯协议的软件基础,只不过这样回提高用户的应用要求,延长项目的实施周期。




《2018先进制造业产业发展白皮书》发布

中新网贵阳5月27日电 (冷桂玉)此间进行的2018中国国际大数据产业博览会上,《2018先进制造业产业发展白皮书》(以下简称《白皮书》)对外发布。

《白皮书》紧密结合美国、德国和中国工业互联网发展特征,从美国GEPredix为代表的工业互联网模式和德国西门子MindSphere为代表的工业互联网模式,提出中国的“互联网+先进制造业”更符合互联网时代新经济的发展逻辑,重点体现拥有大数据、云计算优势的互联网公司是发展工业互联网的新趋势。

《白皮书》客观反映全球工业互联网的发展现状,分析工业互联网发展的特征及趋势,针对发展先进制造业面临的挑战,研究提出“加快传统制造升级”“推动先进制造业融合化发展”“建设先进制造业有竞争力的发展软环境”等五大核心策略发展先进制造业,为在制造业过程中提前布局、掌握标准的主动权提供战略支撑。

《白皮书》显示,新技术革命背景下,全球制造业分化加剧,新一轮产业迁移加快、制作业流出风险加大,以生产为核心的产业链模式已经落伍是当下发展先进制作业面临的主要挑战,而通过“互联网+”为制造业带来“工业互联网行业寡头的诞生”“制造业的产业重构”“制造业产业演进路径的改变”等五大改变。

此外,行业专家还围绕工业互联网和工业大数据应用与发展、大数据服务与先进制造技术与装备等进行现场对话、观点,从学术、技术和产业应用方面阐述大数据与制造业融合。



让数据产生价值——MindSphere引领数字化新征程

西闻联播

据咨询公司埃森哲预计,工业物联网到2030年能够为全球经济带来14.2万亿美元的经济增长,为中国带来1.8万亿美元的累计GDP增长。工业物联网,正在悄然改变着商业模式。


MindSphere

西门子推出的基于云的开放式物联网操作系统


它能够帮助不同行业、各种规模的企业快速高效地收集和分析工业现场的海量数据,从中获取价值和洞察,进而实现新的业务模式的成功。



让我们先通过一段采访,来了解西门子的MindSphere是什么?它的优势何在,以及它能够为客户带来哪些好处?



一张MindSphere“解剖图”


工厂里的每一台设备都是一个塞满数据的宝箱,每一条产线都是一条流淌着数据的小河,如何从这些天然的资源中挖掘价值是企业的必修功课。


在这样的背景下,西门子推出了基于云的开放式物联网操作系统MindSphere。依托西门子在电气化、自动化和数字化领域的优势,MindSphere能够帮助不同行业、各种规模的企业快速高效地收集和分析工业现场的海量数据,从中获取价值和洞察,进而实现新的业务模式的成功。

 

如何理解基于云的开放式物联网操作系统?我们抽丝剥茧地来看。


MindSphere架构图


MindSphere是云计算技术在工业生产领域的应用。云计算与生俱来的扩展的灵活性和按需使用、按使用付费的特点都为用户使用提供了便利。


作为欧洲第二大软件公司的西门子携手重要合作伙伴SAP,基于开源的Cloud Foundry架构打造的MindSphere,让工业云触手可及。

 

然而,做平台就像搭“戏台子”,只有把台子搭的稳固、搭的漂亮、搭的有特色,才能把“角儿”吸引到自家“唱戏”。


与众多云平台相比,MindSphere的开放性独树一帜。


一方面,西门子推出即插即用的数据接入网关MindConnect,支持开放式通讯标准OPC UA,极大地简化了西门子设备和海量第三方设备的数据连接,而数据采集端的应用程序编程接口(Connectivity API)则赋予了MindSphere极其广泛的现场设备兼容性,使得数采端合作伙伴的能力得以充分发挥。


另一方面,MindSphere面向软件即服务(SaaS)层开放了友好的开发编程接口(AppDevelopment API),除了软件开发人员,设备制造商和最终客也可以开发应用程序。


物联网一词清晰地表明了MindSphere的发力方向。相较于人与人的互联,物与物的互联、物与人的互联意味着更大的挑战,所以工业生产领域的云计算才姗姗来迟。MindSphere要做的正是读懂机器的语言,启蒙机器智慧,让人与物更智能地协作。

 

MindSphere将自身定义为操作系统,用户可以由此更准确地把握MindSphere的运作机理。MindSphere向下为连接各类设备提供了统一的接口,实现不同设备之间的互联互通;向上为各种各样的应用软件提供良好的开发、运营环境。用户从MindSphere上获取应用程序和服务就像从智能手机的应用商店里获取App一样简单。

 

国内著名智能制造专家,中国发明协会常务理事赵敏高度肯定了MindSphere的价值。他认为:“从MindSphere的定义中,我们能够清晰地看到它的客户价值——基于云:随意部署,跨越时空界限,你感受到它的围绕与支持,却看不见它;开放式:随意开发,开源代码,构建行业生态,共同发展做大;物联网:随意联接,承上启下,连接闭环数据,转化商业洞察;操作系统:随意搭建App,工业应用做到家。一个平台,四个随意,带给西门子和制造企业的,将会是业务模式翻天覆地的变化。”


优势 -

剑指数字化


今天的西门子已经是全球最重要的软件企业之一。MindSphere的推出将物联网、云计算和大数据分析等概念落地,是数字化业务增长的重要驱动力,并将逐步从制造业扩展到交通、楼宇、能源等方方面面,全面推进数字化


咨询公司埃森哲预计,工业物联网到2030年能够为全球经济带来14.2万亿美元的经济增长,为中国带来1.8万亿美元的累计GDP增长。


数字化技术的发展正在为企业带来前所未有的增长机会。


对于很多企业来说,实施数字化战略的第一步都是数据采集,没有数据的平台是无源之水、无本之木;数据不完整的平台恐怕会一叶障目、不见泰山。


西门子在众多行业都拥有非常广谱的产品线,从工厂里的可编程逻辑控制器(PLC),车辆上的传感器到燃气轮机、楼宇以及医疗设备,每条产品线都有可观的装机量,依托现有产品在市场上的覆盖率,MindSphere可以从西门子自有产品中获取海量数据。


同时,作为工业通讯技术的领先厂商,西门子也能对第三方类似产品提供通讯支持,这意味着西门子同样可以从大量第三方设备中标准、经济地采集数据


西门子在2017年汉诺威工业博览会形象地展示MindSphere


就信息技术而言,海量多样的工业数据是“喂养”数据分析模型的最佳“养料”,也是决定大数据分析准确与否、智能与否的决定性因素。


数据分析模型“吞下去”的是数据,转化成的是洞察。只有吃进去的数据量足够多,行业洞察才能深刻,数据分析才能准确。MindSphere海量的工业现场数据对应用开发者无疑是一笔巨大的宝藏。


西门子对各个垂直市场有着深刻的理解。对企业而言,能够具体分析业务场景、准确把握行业痛点、深入了解客户需求是缺一不可的重要因素。

 

宝钢研究院首席研究员郭朝晖表示:“数字化技术与行业知识的融合,一直是信息技术的难点,工业领域更是这样。像西门子这样的工业企业由硬向软转型,或许是未来的主流趋势。”


用例 -

新业务模式创造价值增值


在数字化的探索之旅中,一批富有前瞻性的先行者们已经起航!

 

Printing International是比利时一家生产移印机的设备制造商。与普通打印机不同,移印机能在陶瓷花瓶、塑料甚至药物等曲面固体上打印花纹,因为功能独特,故而身价不菲。当这些贵重设备漂洋过海被运往全球之后,制造商就和它们彻底断了联系,无法知悉自家设备的“身体健康状况”。一旦设备出现故障,制造商和最终客户都将蒙受损失。

 

Printing International选择了MindSphere。它借助MindSphere广泛地采集移印机的数据,分析设备运行状况,不仅能够优化资源部署,还能预见可能出现的故障,实现预测性维护。同时,服务数据回馈研发,从而进一步优化产品设计。

 

依托于MindSphere的应用程序被称为MindApp现在已经推出了约50种,包括降低安全风险,提升互联设备和工厂的可用性等多种功能。其中,Fleet Manager好比用户全球工厂的控制中心,能够实时展示系统数据。Printing International正是通过Fleet Manager实时监测自己部署在客户现场的移印机状态。


西门子在2017年汉诺威工业博览会上展出的MindApp


现在,Printing International可以为客户提供全新的主动式服务,与客户签订服务保障协议,保证移印机能以更高的设备综合利用率提供服务。

 

MindSphere的诞生让设备和产品走下生产线之后仍然能够与虚拟世界保持联系,使得“数字化双胞胎”的寿命得以从产品设计和生产阶段延伸至产品的整个生命周期。企业也能实现更加完整的闭环制造。


在物理实体与虚拟世界的交互中,MindSphere以最高标准保障信息安全:一方面在数据传输过程中严格遵守高标准的安全传输协议HTTPS,另一方面西门子及其云基础设施合作伙伴以最高标准建设云数据中心以存储数据,确保端到端的数据安全。

 

西门子(中国)有限公司数字化工厂集团工厂数字化服务总监李漓表示:“在迈向工业4.0的道路上,MindSphere大有可为。凭借全球领先的数据采集与分析能力,以及友好开放的生态系统,MindSphere能够为设备制造商和最终客户提升设备可用度、增强能源效率、保障数据安全,并改善生产制造的效率和质量。这就是我们所说的MindSphere的四大价值主张。”


亮点 - 

更加开放的生态系统


西门子深知工业领域业务之复杂、问题之错综,为了推进整个产业的数字化,在MindSphere在诞生之初,就明确宣布要开放自己的平台资源,携手合作伙伴共同构建开放共赢的生态系统


 

整个工业领域中的数据采集开发者、系统集成商、应用开发者、渠道合作伙伴、设备制造商和最终客户,都是MindSphere生态系统中不可或缺的重要角色。


生态系统中的各个组成部分之间互相吸引,正向激励,良性循环,平台就像滚雪球那般越做越大,生态也会越发展越有活力。目前,SAP、亚马逊、微软、埃森哲、Evosoft、源讯和Bluvision等众多合作伙伴都加入了MindSphere生态系统。

 

借助于MindSphere开放的数据接入环境,数据采集开发者广泛地连接第三方设备,系统集成商把企业资源计划(ERP)、制造执行系统(MES)等涉及生产、物流或业务运营的不同系统的数据汇集到云端,丰富数据类型。


应用开发者针对具体应用场景,设计开发应用程序,挖掘数据价值。借助各个行业的渠道合作伙伴,MindSphere将优质的数据服务提供给设备制造商和最终客户。

 

数据分析需要以软件应用的形式呈现给用户,这就要求App的开发和维护,而App的开发需要有设计合理的前后端架构,好的架构又依赖于对业务流程的全面掌握和对业务痛点的深入分析。


在整个应用程序的开发过程中,承担业务咨询、架构设计、代码实现和部署运营功能的各种角色都将参与进来,共同打造优质多样的App环境。


MindSphere上一些现有的MindApp可以直接调用,帮助用户实现定制化开发。这些原生App就像一块块形态各异的积木,封装了IT基础代码。


作为MindSphere用户的设备制造商和最终客户不需要再写代码,就能够以搭积木的方式构建定制化的应用分析模型。作为连接下层硬件设备和上层应用软件的云平台,MindSphere “利万物而不争”,以更加开放的生态系统推进产业的数字化!

 

中国通信工业协会物联网专家、北京物联网协会副会长柏斯维认为:“工业物联网的数据之多,体量之大,探索之复杂,非一家企业可以全部吞下,需要产业链上下游携手合作,开放创新,共同构建有活力的、可持续发展的生态系统!”

 

随着MindSphere生态系统的不断成熟,制造商将以更柔性的生产线、更低的成本和更高的生产效率对每一个消费者的需求做出快速的响应。消费者的个性化需求也将得到前所未有的满足。MindSphere从数字中找到打开“工业4.0”大门的钥匙,让人们的生活更美好!




我国工业互联网平台要和Predix、Mindsphere一样?并不是!

赛迪顾问

工业互联网平台是新一代信息技术与先进制造业深度融合的新基础设施和新应用模式。赛迪智库软件产业研究所分析认为,GE的Predix和西门子Mindsphere平台的发展模式、发展层次、发展策略趋同,但在发展方向、发展重点、发展路径上区别明显。基于我国工业互联网平台的发展实际,需探索出一条有别于Predix和Mindsphere平台的本土化发展路径。具体有三点思考:

一是全局统筹,加快公共工业互联网平台建设;

二是多点布局,分领域推动工业互联网平台建设;

三是开放合作,打造共建共赢生态圈。

同时,也提出了三点对策建议。

(一)加强政策支持与引导

一是借鉴GE、西门子等国际巨头推动工业互联网平台的发展思路和发展经验,以《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》为指引,加强统筹布局与政策引导,研究制定推动我国工业互联网平台发展的时间表和路线图。二是设立工业互联网平台发展专项基金,加大在工业互联网核心技术、公共服务平台、基础架构、通用标准等方面的国家财政投入。

(二)鼓励关键技术的研发和应用推广

一是利用财政资金,集中优势资源,引导和支持华为、阿里、海尔、索为等龙头企业开展联合攻关,突破工业互联网平台的关键技术,发展类似Predix和MindSphere的平台,促进制造企业在自有平台上集聚发展。二是鼓励和支持制造业创新中心建设,构建工业互联网平台公共服务体系,提供新技术孵化、新产品验证等服务。三是以机械、航空等重点领域应用为切入点,组织工业细分领域的龙头企业开展试点示范和应用推广,加快行业知识和技术的软件化。

(三)引导行业建立健全标准规范

一是引导和协调通信、工控、网络、大数据等领域企业在技术和解决方案上的相互协同,加快我国工业互联网相关标准体系建设。二是结合《中国制造2025》,尽快启动急用领域的数据标准化工作,在制造业产业链上下游之间统一数据结构和标准规范,为工业互联网平台发展扫清障碍。三是积极参与全球工业互联网平台标准的制定,提高我国在国际规则制定中的主动权与话语权。




人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

  1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

  2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

  3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

  1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

  2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

  3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

  4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

  5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

  1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

  2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

  3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


给决策制定者和商业领袖的建议:

  1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

  2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

    评估未来的知识和技能类型;

  3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

    发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

  4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

    较高失业风险的人群;

  5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。



产业智能官  AI-CPS


用“人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链


长按上方二维码关注微信公众号: AI-CPS,更多信息回复:


新技术“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能新产业:智能制造”、智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、智能城市新模式:“财富空间“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”




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