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『簡體書』工业智能算网:从工业数据集到新型工业化

書城自編碼: 4201382
分類:簡體書→大陸圖書→工業技術一般工业技术
作者: 刘伟 秦冲 霍海波
國際書號(ISBN): 9787111801184
出版社: 机械工业出版社
出版日期: 2026-02-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 75.9

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1. 权威背书,战略高度凸显
本书为“十四五”时期国家重点出版物出版专项规划项目成果,隶属《工业人工智能前沿技术与创新应用丛书》,紧扣新质生产力发展战略与工信部《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》要求,精准锚定自主工业软件数字化转型、国产化替代核心需求,同步覆盖工业智能基础设施建设的政策导向,为政府部门制定国产化替代标准、行业机构推进技术适配、自主工业软件企业布局转型提供权威决策参考与战略指引。
2. 内容体系完整,兼顾理论与实践
采用“理念-技术-架构-实施-案例-挑战-展望”的递进式结构,从宏观战略到微观技术,构建全面系统的知识体系。既深度解析工业智能算网(IICN)与自主工业软件的融合逻辑,拆解国产化替代中核心软硬件适配、开源工具链搭建等关键问题,又针对自主工业软件企业数字化转型提供分阶段实施路径,结合多行业国产化落地案例给出适配方案,实现“理论有深度、转型可落地、替代有路径”。
3. 创新理论引领,突破传统认知
区别于传统工业互联网著作,创造性提出以“AI原生”为架构原则、“数据资产”为运营核心的理论模型,为自主工业软件国产化替代提供全新技术范式。书中深度解读物理信
內容簡介:
本书系统阐述了工业智能算网(IICN)作为赋能新质生产力的新型数字基础设施的战略蓝图。全书采用从理念到实践的结构,内容要点涵盖IICN的核心理念与特征、关键技术体系、架构设计、实施路径和应用案例,并探讨了面临的技术、经济、组织与人才等挑战。本书旨在为政府部门、行业研究机构和相关企业提供一份严谨、全面的指南,以把握智能工业变革的机遇,推动产业高质量发展。本书通俗易懂,适合工业互联网、智能制造等领域的从业人员阅读,也可供相关领域的研究人员阅读参考。
關於作者:
刘伟,博雅云创新科技(北京)有限公司首席技术官,中国高技术产业发展促进会新质生产力促进会工作委员会副主任委员,中国仿真学会青年工作委员会副主任委员,北京国家应用数学中心产业发展顾问。作者在计算流体力学算法、工业人工智能算法、工业仿真软件及工业互联网领域有丰富的研发经历,在我国自主工业软件服务企业数字化转型、国产化替代方面积累了大量经验,致力于用自主工业软件帮助我国制造业企业提升研发和创新效率、积累核心技术。
目錄
前言
引言工业智能算网——新质生产力时代的战略指南1
第1章解构新质生产力与工业智能算网的基石5
1.1时代呼唤:从新型工业化到新质生产力的战略跃迁6
1.2智慧涌现:从工业互联到工业人工智能的范式革命8
1.3概念解析:以数据资产为核心的工业智能算网11
1.4本书主旨:意义、范围与目标15
第2章工业智能算网的核心理念与特征17
2.1揭开面纱:工业智能算网的定义与蓝图17
2.2价值驱动:工业智能算网的核心价值主张20
2.3关键特征:AI原生基础设施的基因22
2.4时代坐标:工业智能算网与工业4.0/5.0的深度融合25
第3章工业智能算网的关键技术体系28
3.1工业智能引擎28
3.1.1工业大数据:从数据到价值的嬗变29
3.1.2先进工业AI:机器学习、深度学习及未来展望32
3.1.3混合AI范式:融合物理机理与数据驱动34
3.1.4数字孪生与先进仿真:构建虚实映射的工业世界36
3.2工业算力网络39
3.2.1工业云计算:弹性伸缩与集中智能39
3.2.2边缘计算:工业前沿的实时智能处理40
3.2.3高性能计算:赋能复杂工业AI与仿真43
3.3工业网络骨干47
3.3.1新一代工业连接:5G、TSN与融合网络47
3.3.2工业互联网标识解析体系:构建全球互联互通的基石51
3.4工业数据生命周期54
3.4.1智能数据采集与语义预处理54
3.4.2构建工业数据基座:平台与数据编织57
3.4.3工业数据挖掘与分析方法60
3.4.4工业智能算网中的数据治理、安全与管理68
工业智能算网:从工业数据集到新型工业化目录第4章工业智能算网的架构设计75
4.1架构之鉴:RAMI 4.0、IIRA等参考模型剖析75
4.2蓝图构建:工业智能算网分层架构、组件与接口设计80
4.2.1物理资源与感知层82
4.2.2网络与连接层83
4.2.3计算基础设施层85
4.2.4数据与智能服务层86
4.2.5应用与协同层88
4.2.6架构设计的关键考量89
4.3算力网络设计:分布式与层级化算力模型92
4.3.1分布式计算的必要性93
4.3.2层级化算力模型94
4.3.3算力网络的动态与智能95
4.3.4挑战与应对96
4.4数据智能编排:工业智能算网中的数据流、处理与融合架构97
4.4.1数据流架构设计98
4.4.2多源数据融合架构99
4.4.3实时与批处理架构101
4.4.4数据湖仓一体的角色102
4.4.5智能数据路由与编排103
4.5“网络即服务”与“算力即服务”在工业智能算网中的实践103
4.5.1网络即服务(NaaS)104
4.5.2算力即服务(CaaS)105
4.5.3服务化范式对IICN架构的影响107
4.6融会贯通:算网与工业智能系统的深度融合机制108
4.6.1双向自适应关系108
4.6.2类比与借鉴:服务功能链(SFC)109
4.6.3实现深度融合的关键技术与机制110
4.6.4超越简单叠加的价值111
第5章工业智能算网的构建与实施路径112
5.1战略先行:工业智能算网的顶层设计与规划112
5.2循序渐进:从试点示范到规模推广的演进路径115
5.3设施建设:硬件、软件与网络部署的关键考量118
5.3.1硬件设施考量119
5.3.2软件平台考量120
5.3.3网络部署考量122
5.4基石稳固:构建强大的数据治理与安全保障体系123
5.4.1数据治理体系构建124
5.4.2安全保障体系构建125
5.5人才为本:工业智能算网时代的人才培养与组织变革128
5.5.1弥合关键的技能鸿沟129
5.5.2积极推动深层次的组织变革131
5.5.3展望人机协同的美好未来132
第6章工业智能算网的典型应用场景与案例分析133
6.1制造业的智慧变革:预测性维护、智能质量保证与个性化生产134
6.1.1预测性维护134
6.1.2智能质量保证137
6.1.3个性化生产138
6.2能源行业的智能管理:优化能源消耗与提高可靠性140
6.2.1按需通风与能耗优化141
6.2.2数字孪生监控与预测性维护142
6.2.3计算机视觉与安全监控143
6.2.4无人机巡检与资产管理144
6.3交通物流的智能优化:提高运输效率与安全性145
6.3.1供应链管理与零部件跟踪146
6.3.2货物追踪与库存优化147
6.3.3车队管理与充电优化148
6.4远程监护与智能管理:提升医疗服务质量与覆盖范围149
6.4.1关键医疗设备监控与维护150
6.4.2远程医疗与健康管理平台151
6.5农业的智能转型:精准农业与资源优化152
6.6采矿行业的安全与效率提升:智能监控与优化决策155
第7章工业智能算网的实施与挑战158
7.1技术挑战158
7.1.1数据管理与分析的复杂性159
7.1.2网络安全面临的严峻考验161
7.1.3异构系统集成的艰巨性162
7.2经济挑战163
7.2.1高昂的初期投资压力164
7.2.2相对较长的投资回报周期165
7.3组织与人才挑战166
7.3.1深刻的组织变革需求167
7.3.2复合型人才的严重短缺168
7.4政策与标准挑战169
7.4.1政策支持的有效性与持续性169
7.4.2行业标准与规范体系的健全170
第8章构建工业智能算网生态系统与未来趋势172
8.1构建工业智能算网生态系统173
8.2未来趋势176
参考文献182
內容試閱
前 言 Preface
在全球加速形成以科技创新为主导的新质生产力的宏大战略背景下,本书旨在厘清工业智能算网(IICN)这一新型工业基础设施的内涵与外延,系统梳理其核心技术体系,探讨其架构设计与实施路径,并通过丰富的案例分析,直观地展示其在赋能工业变革中的巨大潜能与价值。我们希望本书能够成为相关领域的决策者、研究人员、工程师和实践者们从容驾驭智能工业革命、推动产业高质量发展的实战指南。本书结构严谨,循序渐进,从宏观战略到微观技术,再到应用实践,构建了一个全面、系统且具有前瞻性的知识体系。第1章追溯了从新型工业化到新质生产力的战略跃迁,并对“工业智能算网”、“AI原生”和“数据资产”等核心概念进行了权威定义和深入解析。第2~4章构成了本书的理论核心,系统阐述了IICN的五大核心价值主张、五大关键特征,并详细解构了由工业智能引擎、工业算力网络、工业网络骨干、工业数据生命周期组成的四大技术体系,最终提出了一个统一分层的参考架构。第5、6章聚焦于实践,为读者提供了从战略规划到分阶段实施的演进路径,并通过制造、能源、交通物流、医疗等多个行业的典型应用场景与鲜活案例,全面展示了IICN的落地实践和可量化价值。第7、8章以前瞻性视野,客观分析了IICN实施过程中面临的技术、经济、组织与人才和政策与标准挑战,并展望了5G深度融合、边缘智能、数字孪生网络、区块链等关键技术的未来趋势,探讨了如何构建一个开放、协同的产业生态。区别于传统工业互联网,本书创造性地提出了以AI原生为架构原则、以数据资产为运营核心,并构建了驱动“创新飞轮”的理论模型,凸显出本书在理论上的创新价值。本书不仅深入解析了物理信息神经网络(PINN)等前沿科学智能技术,更通过Newmont、Volvo、Decathlon等全球领先企业的实践案例,运用具体量化数据有力支撑了理论观点,实现了“理论可证、实践可循”。本书从顶层设计、演进路径、基础设施考量到人才培养,为企业提供了系统化、可落地的行动框架,极具实用价值。谨以此书,献给所有为推动新一代工业变革而奋斗的实践者与探索者。编者

 

 

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