智能物联网技术与应用- 课件 第6-9章 数字孪生技术- 智能物联网的应用实践

第六章

数字孪生技术01边缘计算技术概述上章内容02智能物联网环境下的边缘计算技术03边缘计算技术的发展趋势02智能物联网环境下的数字孪生技术本章内容03数字孪生技术的发展趋势01数字孪生技术概述数字孪生技术概述6.1数字孪生的起源与演进0201迈克尔·格里夫斯提出“镜像空间模型”2003年2006年数字孪生是指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多尺度的仿真过程，它作为虚拟空间中实体产品的镜像，反映了对应物理实体产品的全生命周期过程。NASA给出概念描述演进为“信息镜像模型”

→​​数字孪生​03数字孪生体数字孪生体是对象、模型与数据，是数字孪生技术的具体成果，是虚拟空间中与物理实体完全等价的信息模型，用于仿真分析与优化。数字孪生是技术、过程与方法，强调如何实现物理实体与虚拟模型的映射与交互，是构建数字孪生体的手段。0102数字孪生体vs数字孪生数字孪生技术的发展历程美、德提出​​信息物理系统（CPS），实现物理与信息世界的融合。数字孪生成为​​诠释和实现CPS的最佳技术​​。​01概念奠基与CPS融合2010年，NASA在太空技术路线图中引入数字孪生概念，用于​​飞行器全生命周期诊断与预测​​，保障安全。2011年美国空军研究实验室​​​​构建​​飞机机身全生命周期数字模型​​，用于结构寿命预测与状态评估，揭示技术瓶颈。02国家层面研究突破数字孪生技术的发展历程美国范德堡大学：开发基于动态贝叶斯网络的机翼健康监测模型；GE（Predix）：建立资产级、系统级及集群级的数字孪生体系；西门子：提出“数字化双胞胎”的理念，支持全流程数字化；ANSYS公司：推出集成工业物联网的解决方案，协助故障诊断优化效率。03企业应用与产业化数字孪生技术的发展历程智能制造背景下数字孪生的​​内涵、体系架构与实现路径​​。数字孪生车间的​​四维融合​​（物理、模型、数据、服务）理论与技术。数字孪生驱动的​​应用准则与关键技术难题​​。在航空航天、工业4.0等领域的​​具体定义与功能​​梳理。04当前研究聚焦点数字孪生技术的基本组成迈克尔·格里夫斯提出3个组成部分：物理空间的实体产品、虚拟空间的虚拟产品、物理空间和虚拟空间之间的数据与信息交互接口。01020304西门子认为数字孪生包括产品数字化双胞胎、工艺流程数字化双胞胎和设备数字化双胞胎。国内研究者从产品全生命周期管理的视角提出数字孪生应涵盖从设计、工艺、制造、服务直至报废回收的全流程数据。另有研究从智能制造角度出发，提出数字孪生的组成应包括产品设计、过程规划、生产布局、过程仿真、产量优化等，定义：利用软件定义的方式，将物理客体及其构成在数字空间实现​​客体属性、方法、行为​​等特性的​​数字化建模​​。是​​模型驱动​​的基础。是推动对客体认识​​不断深入、不断定义​​的过程。数字孪生是现实实体的​​数字化表现​​。五大能力-定义能力定义：对数字空间中定义的客体的​​静态和动态内容​​进行展示，通过​​VR等技术​​实现​​高逼真、高精度、高动态​​的信息展现。五大能力-展现能力静态内容​​：客体属性、方法、行为数据及其关联。​​动态内容​​：​​实时或准实时​​的可变信息。​​最终目标​​：为科学认知物理客体提供手段。定义：数字孪生通过多种传感设备或终端实现与物理世界的动态交互，将分析结果反馈给物理客体，进一步增强与物理客体的耦合时效。这是区别于传统信息化系统的关键特性。流程：感知

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计算分析

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反馈。作用：为客体执行提供信息参考，为人员提供决策支持。五大能力-交互能力定义：主要包括寿命估计、能力评估、维护保障、生产监控、设计决策等功能，获得超出现有认知的新信息，为再设计、再优化客体提供支持。利用大数据分析和人工智能等技术。推动物理客体的改进和提升。物理客体通过内置器件接收信息，提升自主决策水平。五大能力-服务能力定义：随着客体的发展、存亡，在广度和深度两个维度实现对物理客体的详尽描述和记录，具备自学习、自适应能力。广度进化：记录全生命周期全部信息，具备无限信息接纳能力。深度进化：复现任意历史状态，推演仿真未来“假设”场景。对自身各种能力实现迭代和优化。五大能力-服务能力关键挑战/难点：多领域：系统方程复杂度高，对传感器数据一致性要求极高。多尺度：空间尺度、时间尺度及耦合范围的协调。关键技术——多领域、多尺度融合建模强调在正常与异常工况下，从多学科视角对物理系统进行跨领域一体化建模，实现机理层面的深度融合与协同设计。多领域致力于整合不同时间尺度下的物理过程，通过物理参数的协调，将不同计算模型有效衔接，以获得比单尺度模型更高的模拟精度。多尺度核心定义：针对复杂系统，融合数据驱动方法，通过历史/实时运行数据对物理模型进行动态校正与增强，构建能实时同步目标系统状态的动态评估体系。关键技术——数据驱动与物理模型融合主流融合方法：一是以物理模型为主，用数据驱动方法修正模型参数；二是并行运行两种模型并按可靠性加权输出。核心难点与瓶颈：机理与数据深层次融合不足。全生命周期数据无法共享，多源异构数据难以有效融合。数字化设计、虚拟建模等前期能力有待提升。核心定义：高精度传感器是系统的“前线感官”，快速、安全、准确的传输网络是基础。MEMS传感器（低成本、高集成）、高带宽无线传输技术是趋势，但是传感器性能与工作环境限制、传输的实时性与安全性仍是技术难点所在。关键技术——数据采集和传输核心定义：采用云服务器进行分布式管理，实现数据高速读取和安全冗余备份，支撑历史回放、退化分析、数据挖掘。挑战：优化数据架构以满足实时性要求，构建安全私有云解决方案。关键技术——全生命周期数据存储和管理VR呈现核心定义：通过VR技术实现沉浸式体验，将智能监测分析结果以超现实形式叠加到数字孪生体中，实现实时、连续的人机互动。但是依赖大量高精度传感器数据，VR技术本身存在瓶颈。关键技术——VR呈现&高性能计算核心定义：通过VR技术实现沉浸式体验，将智能监测分析结果以超现实形式叠加到数字孪生体中，实现实时、连续的人机互动。但是依赖大量高精度传感器数据，VR技术本身存在瓶颈。VR呈现核心定义：依赖于分布式计算的云服务器平台，是保障系统实时性的关键。计算能力直接决定系统整体性能。趋势：异构加速计算体系（如CPU+GPU,CPU+FPGA）。高性能计算数字孪生技术体系建模计算层沉浸式体验层数字孪生功能层是体系的用户交互窗口，旨在通过VR/AR等技术提供沉浸式、多感官的交互体验，让用户直观感知和理解系统状态。直接面向设计、生产、运维等实际需求，提供如寿命预测、健康管理、智能决策等具体应用功能。是体系的核心引擎，承担着将数据转化为高保真模型，并通过高性能计算实现仿真、预测与决策的关键任务。数据保障层负责通过传感器采集、高速网络传输和云存储管理，为上层提供实时、可靠的全生命周期数据支撑。人工智能在智能物联网中的应用4.2数字孪生技术与智能物联网提供实时、全面的数据采集。构建高速、可靠的数据传输通道（通过多种异构网络）。是实现物理实体与虚拟模型双向实时映射的必然条件。对海量物联网数据进行集成、仿真、分析与决策。实现从简单的数据监测到深度洞察和精准预测的跨越。智能物联网是数字孪生的“神经网络”数字孪生是智能物联网数据的“价值升华器”双向赋能相辅相成指标测量基于有限的直接传感器数据，借助机器学习和大样本库，间接推测出无法直接测量的关键指标。例如通过振动、温度等历史数据，构建模型间接推测设备健康指标或剩余寿命。精准预测结合物联网数据、大数据处理和AI建模，实现评估当前、诊断过去、模拟可能、预测未来，提供更全面的决策支持。基于智能物联网的核心价值NASA在“阿波罗计划”中建造两个相同的空间飞行器智能应用-产品领域（一）将全生命周期健康管理数据反馈至设计端，实现前瞻性设计优化。航空发动机：可靠性数字孪生模型。建筑、核能：基于数字孪生思想增强工程分析。​01产品设计阶段通过虚拟映射刻画制造过程，解决难题，提高可靠性。西门子：构建整合制造流程的模型，形成“虚拟企业”。智能工厂：实现物流优化、人机协同、资源自适应控制。02产品生产制造阶段智能应用-产品领域（二）全面监测、预测性维护、故障精确定位，延长生命周期。NASA/美国空军：飞行器健康管理与结构寿命预测。通用电气：发动机实时监控与预测性维护。卫星运维：通过近实时遥测数据在地面站构建卫星数字孪生体，实现健康状态实时反映、寿命预估、调度优化，延长使用寿命。03产品维护及应用阶段智能应用-智慧城市领域核心特征：精准映射、虚实交互、软件定义、智能干预。建设特点：虚拟互连、数据共享：虚拟新加坡”项目打造城市级数据平台；巴塞罗那部署大量传感器。多场景模拟推进服务智能化：德国模拟能源系统；巴塞罗那的智能灌溉与垃圾回收系统。试点研究、示范推广：中国雄安新区、北京副中心、无锡、香港等超过500个城市在探索。人工智能技术的发展趋势4.3安全内生：安全性是从系统设计阶段就深度整合的核心要素。技术层面模型与数据融合：构建覆盖全生命周期管理的统一数字孪生模型。融合多源异构数据，实现虚拟调试。智能决策：系统能够积累和复用知识，在虚实不同步时自主做出最优反馈控制。应用趋势与现实挑战数字化设计水平低数据价值低专业化软件不足成本收益难平衡应用层面发展趋势：产品研发：新型仿真，优化设计。制造加工：工厂级监控、优化与远程控制。产品运维：预测性维护（电梯、汽车、大型装备）。重要方向：如何适配数字化水平较低的中小型企业。主要挑战：课后习题END1．数字孪生的概念是什么？2．数字孪生由哪些部分组成？3．数字孪生有哪些关键技术？4．目前数字孪生仍有哪些不足？谢谢！THANKS!第七章

情景感知技术02智能物联网环境下的数字孪生技术上章内容03数字孪生技术的发展趋势01数字孪生技术概述01情景感知技术概述本章内容02智能物联网环境下的情景感知技术03情景感知技术的发展趋势情景感知技术概述7.1情景定义：实体情形信息载体01情景的定义情景是标识实体情形的所有信息，涵盖人、地点及与用户、应用程序交互的任何事物，包括用户和应用本身。02情景信息的多样性情景信息包括位置、时间、应用程序状态、计算资源、网络带宽、用户活动、意图、情绪及环境条件等，内容极为丰富。03情景感知系统的功能情景感知系统依据位置、附近人和物体、可用设备及这些事物的变化工作，能自主动作，减轻用户负担并提供智能预测。04情景感知的重要性情景感知在多种领域中是关键概念，其获取方式和建模是重要研究领域，对系统智能化运行至关重要。情景感知技术起源与演进情景感知技术起源情景感知技术源于普适计算研究，于1994年首次提出，旨在通过传感器及相关技术使计算机设备感知当前情景。智能物联网中的应用在智能物联网中，该技术实现多维感知，通过多设备从不同维度提取信息并相互印证，提升对环境的理解。从航空到多领域的扩展情景感知核心思想源自航空心理学研究，最初应用于空中交通管制等安全关键系统，后扩展至社会各领域。Endsley三级模型：感知-理解-预测Endsley模型定义米卡·恩兹利提出情景感知是在一定时间和空间范围内对环境中要素的感知、理解及对未来状态的预测。三级模型层次模型分为三级：一级是感知环境要素，二级是理解当前情景，三级是预测未来状态，每级都是下一级的基础。情景信息三类划分：计算-用户-物理计算情景计算情景包括网络可用性、连接带宽、附近设备如打印机、显示器、PC等，反映设备与网络状态。用户情景用户情景涵盖用户配置、位置、附近的人、姿势行为、社会关系等，体现用户相关的信息。物理情景物理情景涉及温度、光线明暗、噪声大小、交通状况等，反映环境的物理属性。情景感知应用价值与风险应用价值情景感知在多层面应用，对组织、团队及个人在各环境中运作至关重要，直接影响生活，帮助做出更好决策。复杂动态领域中的应用情景感知在发电厂运营、船舶导航、空中交通管制、消防等复杂动态领域中辅助高效决策。智能医疗保健中的应用在智能医疗保健系统中，良好情景感知提供关于系统输出的准确信息，帮助事前决策与计划。风险与挑战较差情景感知成为人为错误导致事故的基本原因之一，需关注其准确性和可靠性。情景感知系统三要素感知：传感器桥梁连接物理世界传感器的作用传感器是连接物理世界与计算机虚拟世界的桥梁，将环境情景信息转换为计算机可处理的数据，支持感知。传感器的多样性与挑战传感器类型多样，但不同传感器信息综合存在挑战，需考虑检测范围、精度稳定性及环境噪声影响。推理：基于知识模型处理情景01推理方法推理采用基于知识的方法，通过丰富精确的情景模型实现复杂推理，处理不同情景信息。02不同情景的推理模型自动驾驶汽车、智能家居、智能工厂等不同情景需用不同模型处理，以满足特定需求。03不确定性处理情景信息推理的重要方向是处理不确定性，应用概率赋值和集合成员模糊度等形式。行为：基于推理结果的系统动作行为的定义行为是在情景信息汇总或情景识别后，系统基于推理采取的相应动作。行为的及时性行为应及时执行，即在引发行为改变的情景出现前执行，否则对用户无意义。用户控制权理想情况下用户应拥有控制权，可掌控、取消或停止系统自主行为，甚至反向执行。行为的决策规则系统需遵循不确定性与严重程度的决策规则，确保行为的可靠性和安全性。情景感知系统的一种抽象层次结构感知子系统：数据采集与转换感知子系统功能感知子系统负责从环境中获取传感器数据并转换为计算机可识别形式，为数据分析和决策奠定基础。数据采集的重要性在源数据采集阶段，系统需明确要识别的场景、可获取的信息及所需传感器类型，确保数据采集的针对性。持续监测与智能感知通过感知子系统，智能物联网实现对周围环境的持续监测和智能感知，提升系统的智能化水平。推理子系统：数据分析与结论推理子系统的作用推理子系统利用推理算法对感知子系统收集的数据进行分析推理，得出关于当前情景的结论。推理机制的选择在数据预推理阶段需选择合适推理机制，从简单事件-条件规则到复杂人工智能技术。行为子系统：行动响应与执行行为子系统功能行为子系统根据推理子系统提供的输出，采取相应行动响应当前情景。执行器与控制器行为子系统包括执行器和控制器，可通过自动化或人工干预实现，满足用户需求。行为的自主性与用户干预行为子系统可自主决策或接受用户指令，实现智能化控制和管理。行为的可测量性与可用性行为应及时执行，用户拥有控制权，系统行为需可测量且具备可用性，确保系统运行的可靠性。抽象层次结构：隔离与接口抽象层次结构特点情景感知系统采用抽象层次结构，实现各层隔离，确保单层变更不波及他层，提升系统的灵活性和可维护性。系统多样性：特征与复用理念系统多样性不同情景感知系统具有不同特征，需细化设计满足各自要求，以适应多种应用场景。理念与架构的复用一些理念和软件体系结构可复用于新系统，降低开发成本并提升系统可靠性。感知特征：识别与反射能力感知特征情景感知系统具备感知能力和对刺激的反射能力，类似人体通过感觉器官感知外部世界。反射机制反射分为不经过大脑的直接反射和经过大脑利用经验推理的间接反射。跨实体感知功能昆虫、软件智能体和机器人等也具备类似感知功能，系统需模拟这种感知-反射机制。行为可测量性与用户控制行为可测量性与用户控制情景感知系统需确保行为可测量，用户拥有控制权，以提升系统运行的安全性和可靠性。不确定性-严重程度决策规则决策规则系统遵循不确定性与严重程度的决策规则，确保在不确定性和风险可控范围内自主行动。规则的作用该规则平衡系统自主性与用户干预需求，避免系统因误判导致不良后果。跨领域应用实例：从航空到医疗01航空领域应用在航空领域，情景感知技术用于空中交通管制和飞机驾驶，帮助人员跟踪动态变化环境。02网络防御领域应用在网络防御领域，发展出“网络情景感知”，通过整合多源数据和攻击可视化提升防御者态势理解能力。03智能医疗保健领域应用在智能医疗保健系统中，良好情景感知提供关于系统输出的准确信息，帮助事先决策与计划。情景感知模型三分法：描述-说明-多智能体01情景感知模型分类情景感知模型分为描述性模型、说明性模型和多智能体计算模型。每种模型针对不同应用场景，各有优势与局限。02描述性模型特点描述性模型是主流，关注动态决策环境中的因素与机制，将情景感知融入感知—决策—行动循环，强调注意力与工作记忆的限制作用。03心理模型与目标导向行为心理模型形成与目标导向行为是克服注意力与工作记忆限制的关键机制，帮助提升情景意识。恩兹利描述性模型：感知决策行动循环恩兹利模型概述恩兹利提出的情景感知描述性模型嵌入感知—决策—行动循环，揭示个体与环境因素的相互作用，为理解复杂决策提供框架。模型局限性该模型仅描述因素关系，无法定量处理线索，未发展为可计算的人类决策模拟器，难以应对复杂情景。恩兹利描述性模型：感知决策行动循环麻醉学三阶段框架：感知-理解-预测三阶段框架麻醉学领域的情景感知框架分为感知、理解和预测三个阶段，对应不同层次的情景意识。快速与缓慢路径预测阶段包含快速反应路径和基于模型推理的缓慢思考路径，共同支持计划生成与行动实施。框架局限性该框架无法进行定量模拟，未发展为可计算模型，仅用于描述临床动态决策过程。说明性模型：产生式规则及其瓶颈产生式规则系统说明性模型采用产生式规则系统，通过‘若事件组E发生，则情况为S’的规则评估情景，但缺乏因果推理能力。早期模型局限早期简单产生式规则存在局限，仅限于正向链接，未考虑不确定性和内存利用，限制了模型的计算能力和诊断能力。多智能体计算模型：自我与他人的情景

01多智能体模型特点多智能体计算模型赋予每个智能体内部心智模型，包含对其他智能体行为的推断，情景感知分为自我了解与对他人反应的理解。02适用场景该模型适用于他人完全遵循条令的场景，智能体按预设规则行动，主体持续监视环境并做出反应。03扩展性问题目前尚不清楚该方法是否可以扩展到相互反应更强烈的情况，其在复杂环境中的适用性有待进一步研究。智能家居三层架构：感知-网络-应用智能家居三层架构：感知-网络-应用智能家居定义智能家居以住宅为平台，利用现代技术使家居设备智能化，提升居住环境的安全性、便利性、舒适性和艺术性。三层架构基于情景感知的智能家居采用智能感知层、网络层和应用服务层的三层架构，实现设备的智能化控制。数据流程传感器集群采集用户情景数据上传至服务器，经处理后由应用服务器控制家庭智能网关，实现设备联动。灯光窗帘与家电主动控制场景灯光窗帘控制系统根据用户位置自动调整灯光和窗帘，如读书时调节书房光线，用餐时营造烛光效果，提升居住舒适度。家电控制系统结合用户情景自动调整家电状态，如提前开启空调或热水器，实现一站式智能响应，优化家居体验。智慧校园：角色个性化与协同智能智慧校园定义智慧校园是基于物联网的智能化校园环境，融合教学、科研、管理和校园生活，提供个性化服务。核心特征智慧校园具有智能感知环境、信息服务整合和与外界交流接口三大核心特征，提升校园管理水平。情景感知应用情景感知技术构建用户情景库，优化校园设施体系，改变组织与个人的互动模式。智能农业：精准场景数据与决策定制智能农业定义智能农业是信息技术在农业领域的应用，推动农业智能化和精细化，提升农产品质量和生产效率。情景感知应用情景感知技术在智能农业中用于场景数据获取、农作物数据解析和服务定制，提供精准决策支持。典型应用流程从田间数据采集到综合分析模型建立，情景感知助力农业生产者优化管理，实现绿色农业。情景感知多维推荐：突破二维信息过载信息过载问题随着网络信息量的剧增，信息过载成为亟待解决的问题，传统推荐方法难以满足用户个性化需求。多维推荐系统基于情景感知的多维信息推荐系统引入时间、地点等情景因素，提升推荐准确度和个性化水平。智能移动互连：所想即所得的服务体验01智能移动服务未来的移动互连服务将依托先进技术，实现普适计算和个性化服务，提供“所想即所得”的体验。02情景感知平台情景感知计算平台利用物联网和网络资源提供情景支撑，推动通信、LBS、搜索、SNS等服务升级。03企业案例中国移动和阿里巴巴等企业通过情景感知技术优化业务，构建开放平台，推动行业发展。描述性模型局限：复杂情景可靠性下降局限性描述性模型在复杂情景下可靠性下降，难以提供可重复的解决方案。适用范围该模型适用于概念阐释与框架参考，难以直接指导高复杂度实时系统开发。计算模型方向：模拟人类行为为核心01计算模型重要性计算模型被视为人因决策与情景感知的解决方案，开发重点应放在模拟人类行为上。02改进方向通过引入不确定性处理、记忆机制与因果推理，弥补早期模型的局限。03目标实现可计算、可验证、可扩展的情景感知推理框架，提升系统性能。智能物联网环境下的情景感知技术7.2情景信息采集情景信息采集的地位与目标情景信息采集的重要性情景信息采集是情景感知服务的前置环节，是情景计算与服务的前提条件。在智能物联网中，系统通过传感器和智能设备自动获取情景信息，这些信息决定了用户与系统的交互方式。情景感知的目标情景感知的目标是通过普适计算资源，在用户极少或无需参与的情况下，实现对用户的服务推荐。这需要系统借助用户个性化信息来辅助决策。情景感知的输入模型情景感知代表一种通用的输入模型，包括隐式和显式的输入，允许任何应用程序在输入环境中或多或少地考虑情景感知，以更好地理解用户需求。即时性与非即时性情景信息即时性情景信息即时性情景信息包括时间、地点、当时天气、周围人群等，这类信息的获取依赖于无线网络技术、卫星导航系统定位技术、移动终端设备和便携式传感器等。非即时性情景信息非即时性情景信息如用户的个人喜好、身份等，通常存储在系统的历史数据库或第三方数据库中，服务提供商可能通过购买等方式获取此类信息。采集方式：用户主动与传感器用户主动输入用户主动输入是指用户通过人机交互的方式，主动输入个人信息、偏好、需求等情景信息，以使情景感知系统能够更好地理解用户的个性化需求和服务偏好。传感器采集传感器采集则不需要用户参与，系统通过部署在环境中的传感器等设备来自动获取其他场景信息，例如用户的位置信息可以通过卫星导航系统获得。室内定位技术在室内环境中，可采用的技术包括基于卫星导航系统原理的红外、射频技术，基于信号传输时差的Cricket系统，基于信号衰落的雷达系统和基于视觉技术的定位系统。多传感器协同感知为了保证情景信息采集的快速性和准确性，通常采用多传感器协同感知的手段，利用多传感器协作可以提高系统的可靠性和可信度。多传感器协同与数据预处理多传感器协同与数据预处理多传感器协同感知可以扩大传感器的覆盖范围，但传感器采集到的信息存在不完整、不准确问题，因此需要对同一检测目标的多个传感器数据进行预处理，以提高数据质量。建模需求与分层视角建模需求情景信息是情景感知的基础，智能物联网设备数量庞大，传感器收集的数据类型多样，需要进行有效的表示、传输和存储，以实现语义互操作。建模分层情景信息建模可以分为两个层面：形式上的统一，即不同的情景信息采用相同的表示方式；支持语义上的统一，如基于本体论的知识表达，解决语义互操作和利用效率问题。关键值模型关键值模型关键值模型通过键-值对描述情景信息，建模简单，易于管理，但割裂了传感器信息之间的联系，不适用于复杂情景感知。模式标识模型模式标识模型模式标识模型采用标签分层标识对象，用XML表述，扩展后可用于情景建模。该模型通过分层标签方式对设备或用户能力进行描述，支持灵活扩展。相关标准万维网联盟定义了复合功能/首选项配置文件（CC/PP）和用户代理配置文件（UAProf）标准，这些标准为情景建模提供了规范化的描述方式。传统E-R模型01传统E-R模型传统E-R模型由陈品山于1976年提出，将现实世界转化为实体、联系和属性等基本概念，用E-R图表示。02模型局限性传统E-R模型受关系模型规范限制，在物联网中建模时经常需要临时增加新实体，不能有效表示现实世界。03联系表达问题传统E-R模型仅使用n︰m形式表示实体间的联系，在复杂的物联网情景感知时显得无能为力。面向对象模型面向对象模型面向对象模型以传统E-R模型为基础，认为客观世界由特定结构、功能且相互联系的对象组成，具有对象、类、对象标识、继承性和对象包含五个基本概念。类与继承类是具有相似属性和方法的对象的集合，继承性支持子类继承父类的全部属性和方法，提供数据和方法重用机制。对象包含对象包含指一个对象的属性可以是另一个对象，形成复杂对象结构，使类之间及类内部具有层次结构。模型优势面向对象模型比传统E-R模型在对现实世界的表现上更加自然、有效，能够更好地支持复杂情景感知。本体模型01本体模型本体模型是目前流行的情景信息建模方法，本体是概念模型的明确形式化规范说明，能够很好地描述情景信息。02本体构建目标本体构建的目标是获得相关领域的知识，通过确定该领域的公认词汇，实现对该领域知识的共同理解，满足物联网对语义互操作的要求。03知识表达含义基于本体的知识表达包含概念模型、明确、形式化和共享性四层含义，满足物联网语义互操作和资源重用的要求。处理目标与核心问题处理目标情景感知的最终目标是提供用户需要的服务，情景信息处理对采集到的情景信息进行聚合、过滤筛选和情景翻译等操作，生成有意义的数据以满足上层用户需求。核心问题情景信息处理需要解决两个核心问题：不同设备采集的情景数据格式不一、类型多样，导致情景信息无法关联；设备的灵敏度、传输及存储过程中发生错误及设备老化等，常常导致获取到的数据存在误差、缺失和不一致的问题。情景聚合与过滤筛选情景聚合情景聚合操作将分散的元数据信息有效整合，以满足上层应用的需求，通过聚合操作可以将不同来源的数据进行统一处理。过滤筛选过滤和筛选数据旨在剔除不相关的和冗余的数据，留下与当前情景相关的高质量数据，减少数据处理的计算量，提高数据的精度。情景翻译与信息预处理

情景翻译情景翻译将情景数据有效转换，将这些信息“翻译”成计算机能读懂的语言，为后续的数据处理和应用提供支持。去冗余与冲突处理01去冗余处理信息预处理需要进行去冗余处理，以减少数据的冗余，提高数据的质量和传输效率。02冲突处理冲突处理旨在解决多传感器数据不一致的问题，通过数据清理将多个传感器在空间或时间上的冗余及互信息依据某种准则进行组合，获得监测对象的一致性解释和描述。03数据清理数据清理通过消除噪声数据、填充空缺值等方法，提升数据的一致性和可靠性，为后续的情景感知提供准确的数据支持。数据清理方法：平滑与填充数据平滑技术采用数据平滑技术，如分箱、聚类、回归等，可以有效消除噪声数据，提升数据的准确性和可靠性。空缺值填充通过一定策略填充空缺值，使数据集完整，为后续的数据处理和分析提供完整的数据基础。数据清理方法：卡尔曼滤波与D-S证据理论卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种最优化自回归数据处理算法，通过协方差递归估算出最优值，运行速度快，适用于动态数据处理。D-S证据理论D-S证据理论是对传统概率论的扩展，采用信任函数作为度量手段，适用于处理不确定性问题，能够有效处理复杂数据。技术综合与最优输出技术综合智能物联网环境中数据集海量且复杂，需要根据特定应用结合各技术特点，选取相应技术或综合利用多种处理技术，来得到最优输出。情景感知技术的发展趋势7.3情景感知系统与普适计算关系移动设备与普适计算随着笔记本计算机和智能手机等移动设备的普及，普适计算的应用得以广泛发展。情景感知系统是普适计算的重要应用领域，它将设备与用户的日常生活紧密集成。个性化服务与体验情景感知系统通过感知用户的环境、活动和需求等情景信息，为用户提供个性化的服务和体验，使设备操作能够适应当前的情景，而无须明确的用户干预。提高可用性与有效性情景感知系统旨在通过考虑当前所处的情景来提高设备的可用性和有效性，让用户在不同环境下都能获得最佳的使用体验。情景感知定义中的心理行为术语心理行为术语情景感知的定义中涉及“感知”“理解”“预测”等术语，这些是理解、分析和决定的心理行为。信息系统并不会产生情景感知，而是通过提供原始数据来实现应用操作。数据与感知的关系情景感知系统的核心在于利用原始数据来实现对用户环境的理解和响应，而不是系统本身产生感知。这种基于数据的处理方式是情景感知技术的基础。机器感知拟人化机器感知拟人化目标与流程拟人化目标情景感知系统的最终目标是让系统获得接近用户感知的周围世界的表示，通过情景信息采集设备获取输入信息，经处理终端处理后传给机器，帮助机器更好地感知环境。感知流程情景信息采集设备获取各种输入信息后，通过处理终端对数据进行处理，再经由通信设备将数据传给机器，以实现对环境的感知。人类感知与传感器差距案例案例背景例如，当用户在深夜独自从无人的公共汽车站步行回家时，可能会感觉到黑暗、安静和寒冷，同时也会感到害怕；但如果周围有人，即使环境相同，用户的心情可能是放松和自由的。感知差距这个例子表明，仅仅依靠传感器数据无法提供完整的图像，机器无法像人类那样感知和解读环境，人类的感知是多方面的，与经验和记忆密切相关。机器感知当前局限感知局限尽管传感器已经在促进人与设备之间的交互，但机器仍然无法完全感知环境，无法“阅读”当前情景及其上下文关联的全部相关性。明确指令需求机器需要被明确地告知应该去做什么，与人类相比，设备缺乏一个完美的感知系统来充分发挥情景意识的潜力。技术挑战如何让机器像人一样感知并理解情景，是当前情景感知技术面临的重大挑战，需要进一步的研究和开发。多传感器融合定义与本质融合定义多传感器融合是指对不同的知识源和传感器采集的数据进行融合，以实现对观测现象更好的理解。融合本质多传感器融合的本质是智能整合一系列传感器数据的软件，利用整合结果来提高性能，可以通过相同或不同类型的传感器输入实现更复杂的功能。物联网应用与挑战物联网中的应用物联网情景感知技术的应用离不开多传感器融合，它能够通过整合多种传感器数据来提升系统的性能和功能。面临的挑战实现多传感器融合系统不仅面临技术挑战，还涉及隐私、安全以及未来基础设施的发展等问题。情景对象化需求对象化需求为了利用情景感知，系统必须能够识别情景，评估它们对自己目标的影响，记忆情景，并将各种属性与特定情景联系起来，向用户传达情景描述。情景作为对象这要求将情景视为对象，类似于物理对象或概念对象，以便更好地管理和利用情景信息。二级情景感知融合与人本差异二级融合定义在二级情景感知融合中，情景感知被认为是基于计算机的过程，可以识别和操纵情景，计算机负责根据情况做出相应决定。与人本意识的差异这与以人为本的情景意识不同，人需要先意识到情景，然后利用这种意识进行决策。这种差异带来了许多需要解决的问题。关系相关性的确定难题感知的本质情景感知的本质是对与主体相关的所有客体的认识，以及主体相对于这些客体的关系的认识。相关性难题如何确定哪些关系是真正相关的，是情景感知技术需要解决的重要问题之一。安全隐私威胁概述自主操作的威胁在现实生活中，无处不在的对物体的自主操作可能会给人们的安全和隐私带来威胁，基于情景感知的应用程序尤其容易让用户产生被监控的感觉。解决重要性解决情景感知计算中的安全和隐私问题非常重要，这直接关系到用户对技术的接受度和信任度。两大关键安全问题隐私性问题情景感知系统的关键安全问题之一是确保位置和身份信息的隐私性，防止用户信息泄露。通信安全另一个关键问题是确保安全通信，不仅要保护通信内容，还要保护内容的来源和目的地。隐私保障机制需求01现有问题现有的情景感知系统很少提供令人满意的安全解决方案，甚至有些系统完全忽略了安全和隐私问题。02用户权利用户应该有权利控制他们的情景信息以及谁可以访问这些信息，这是隐私保障的基本要求。03机制需求系统架构需要为用户提供一种可以权衡隐私保护和功能实现的机制，以满足不同用户的需求。物联网环境下的新威胁与对策01新威胁随着物联网和移动云的部署，交互的规模、复杂性、移动性和异构性都在急剧变化，这使物联网变得难以控制，并且容易面临来自应用程序、网络或物理层面等的多种安全威胁。02加密技术需要使用创新的加密技术、加密的数据流访问控制技术等来确保数据管理和数据交换的安全，并检测和删除恶意软件。03用户认知普通用户对于隐私保护的认知尚不成熟，移动用户必须具有信息使用透明权和选择权，以便了解他们的个人信息以及授权服务提供商的数据收集和授权情况。六大附加困难01定义情景如何确切地定义情景是一个难题，情景是一个广泛的概念，包含在一种情景中可能被识别的所有参数。02感知模型确定一个合适的感知模型也很困难，情景感知架构的开发仍处于初级阶段，大多数模型和架构都是基于特定任务的。03感知情景数据情景感知系统需要从多个传感器和设备中收集大量的数据，这些数据类型各异且格式不一致，因此需要进行有效的整合和处理。六大附加困难04情景信息表示与存储情景表示方案应该促进上下文解释和情景共享过程，并遵循标准化的结构。05推断与调整行为通过情景推断和调整系统行为是情景感知的主要挑战，解释过程是以适应为导向的。06系统评估需要定义评估标准来验证情景感知系统，需要概述情景感知产品的质量控制和最终用户满意度的措施。传感器与物联网互促现状互促关系“互联网+传感器”推动物联网发展的同时也进一步推动了传感器的加速发展，如今物联网技术是感知技术最大的应用平台之一。发展前景传感器在物联网发展中具有非常重要的作用，因此其发展前景广阔，需要紧跟传感器市场脚步，提高重视程度。人机交互挑战与可用性交互挑战情景感知是人机交互中一个富有挑战性的领域，其基本思想是赋予计算机感知能力，以便使其能够识别用户与信息系统交互的情况。系统适应性一旦系统识别出交互发生在哪个情景中，这些信息就可以用来改变、触发和调整相应情景中的应用程序和系统的行为。用户学习创建情景感知的交互系统是困难的，用户需要学习如何与系统交互，并调整自己的行为，同时必须了解应用程序的变化和适应性行为。主流化应用实例主流化趋势随着科技的不断进步，情景感知已成为常见的主流技术之一，例如在智能手机中，配备了卫星导航系统接收器和其他位置检测手段。应用实例当与朋友约会时，不再需要打电话告诉对方迟到了或询问见面地点，情景感知系统可以自动提供这些信息，为用户带来便利。课后习题END1．简述情景感知的概念。2．情景感知与普适计算有什么关系？3．情景感知系统的基本要素包括哪些？4．说出几种情景信息建模。5．举出一些物联网情景感知技术应用的例子。6．简述物联网情景感知技术的发展趋势。谢谢！THANKS!第八章

数字孪生技术01情景感知技术概述上章内容02智能物联网环境下的情景感知技术03情景感知技术的发展趋势02协同联盟技术本章内容03协同方法01协同技术概述04协同技术的问题协同技术概述8.1协同技术是智能物联网的基石、发展的重要方向，旨在解决资源、任务、信息三大核心问题。协同问题三大核心领域：协同资源的使用：解决资源有限性（能量、通信能力等）协同任务的分配和执行：优化任务分解与并行处理协同信息与信号处理：处理异构数据聚合与动态网络不稳定性问题协同技术的基本概念协同技术的必要性-执行层面能量有限：依赖电池供电，需协同延长网络寿命通信能力有限：通过多跳路由与数据融合弥补执行能力有限：需协同感知以获取全局信息分布式部署：通过协作提升灵活性与可靠性04030201协同技术的必要性-应用层面多任务并行性统筹多用户请求，优化资源调度实时性优先分配资源给高实时性任务资源竞争解决用户对资源的独占冲突，减少等待时间协同技术的七大挑战可扩展性：网络规模动态变化，需分布式算法支持实时性：平衡协同时间与任务执行时间稳健性：应对设备失效与环境噪声相位变换：临界负载下计算复杂度剧增局部信息与全局目标的矛盾能量问题：协同算法需兼顾能耗优化高效能性：适应不同负载下的性能要求协同联盟技术8.2定义：节点通过协商形成联盟，共同承担任务，调整目标、消解冲突、共享资源，以最优配置和最高效率求解，实现全局利益最大化。在物联网中终端节点视为智能体，通过联盟实现协同。协同联盟

协同联盟过程及其联系

协同联盟过程及其联系定义：通过能力向量、任务需求向量和特征函数，将联盟生成问题形式化为一个组合优化问题。单任务联盟生成

目标：寻找最优联盟C，使V(C)尽可能大多任务联盟生成0201

1.排序2.串行求解利用“熟悉度”指导后续搜索，加速计算3.复用经验依次求解各任务的最优联盟03

核心问题：如何划分联盟效用，保证公平性与稳定性联盟形成机制要求：有效性：各方分享所有共同效用；协同联盟形成的基本理论稳定性：个体、群体、联盟均无动机偏离；简单性：计算与通信开销尽可能小；分布性：不需要中央决策，支持分布式。定义：按节点对联盟边际贡献的加权平均分配效用，公平但计算复杂度与节点数成指数关系，且易导致联盟不稳定。联盟形成方法-Shapley值法缺点：计算复杂度高过分强调平等，忽视具体行动差异。可能导致联盟不稳定优点：公平合理，理论基础坚实充分考虑节点的边际贡献定义：承认联盟形成历史产生的效用不平衡，保证原成员效用“非减”，以鼓励节点扩大联盟。新增效用按当前成员数平均分配，保证原成员效用不减少，激励联盟扩张。节点退出需补偿他人损失，强制维持稳定，但可能打击高贡献节点加入意愿联盟形成方法-非减性效用分配定义：为解决传统方法的局限性，引入模糊评判来量化节点能力贡献，实现更合理的“按劳分配”。原成员效用非减且处于优势；新节点对分配方案满意，不会轻易退出；对节点执行任务具有很好的激励机制。联盟形成方法-基于利益均衡的分配定义：当联盟达到Nash平衡时，任何节点都无法通过单方面改变策略（脱离或加入）来获得更大效用，此时联盟是稳定的。联盟形成方法-联盟形成的Nash平衡问题S中的节点不会脱离联盟，因为无法获得更大效用。01内部稳定S外的节点不会加入联盟，因为无法获得任何效用。02外部稳定定义：在智能物联网中，为实现知识共享和问题分布求解，可采用的通信模式大致划分为5种：无通信模式、消息模式、方案传递模式、黑板模式和Agent通信语言模式等。无通信模式：节点通过“理性”思考和推理而不以通信的方式得到其他节点的任务方案或计划。这种模式适用于节点目标之间没有实质性冲突的情形。会造成系统实现困难、性能降低、系统功能和规模不易扩展等限制和缺点。协同联盟通信机制消息模式：节点使用一组事先约定的格式和规则通过消息形式相互传递计算请求和处理结果，当特定状态出现或预先定义的事件发生时，这些规则就会被激活，节点于是采取相应的行动。协同联盟通信机制方案传递模式：是指在相互协作的节点之间，一方给另一方传递其整个任务方案，相互取得对问题的一致理解和相应的解决方案。但是时空开销较大；传输过程易出错；不灵活；无法在状态多变、不确定的现实环境下应用。协同联盟通信机制黑板模式：每个节点通过直接对黑板内容进行读和写来获得消息、结果和过程信息。特点是集中控制、共享数据结构、解决单一任务效率高。Agent通信语言模式（ACL）：节点可以通过某种“高级”的通信语言来表达它关于其生存环境的认识、观念、态度，以及它的知识、解题能力、合作愿望和方式、情感和它对问题空间的理解和定义。（<原语>，<消息内容>）——原语即消息类型，它的定义基于言语行为理论；消息内容除包含发送者、接收者、发送时间等固定信息外，还包括相关领域信息描述，研究者需给出非形式化的语义解释。ACL中最知名的语言就是KQML。协同联盟通信机制协同方法8.3协商：就是在一群智能体间进行一系列的通信，使得多个智能体为了解决某些共同问题而遵守大家都赞同的协议。合作网：一种基于经济隐喻的协同方法，通过“招标-投标-中标”的流程实现任务分配。适用于任务层次清晰、可分解、耦合性弱的场景。协商&合作网角色：管理者和承包者。管理者是拥有任务的智能体，承包者是执行任务的智能体。合作网定义：允许节点对任务子集进行投标，通过逐步增加任务间的连接，迭代改进分配方案，最终找到全局最优解。步骤如下：1.生成初始分配方案。2.初始化任务连接图，每个向量对应一个任务。3.迭代改进分配方案，过程为：先在两个非连接图间增加一条边，再根据最新增加的边改进分配的方案。基于协商的智能物联网协同方法——迭代式组合拍卖方法在智能物联网的水下声波网络中，移动目标的追踪典型地体现了协同技术的核心挑战：单个终端节点能力有限（仅能测量距离或速度分量），必须通过多节点协同才能完成精确定位与测速。思考定义：为解决大规模网络协同问题，采用分区管理策略，通过预定义组织结构来限制信息传播距离，减少通信量，提高可扩展性。基于组织结构设计的方法简单分层：将网络划分为区域，每个区域设有区域管理员和追踪管理员。垂直分层：在区域管理者之上再形成多层结构，适用于超大规模网络。定义：将协同问题（如检测调度）建模为分布式约束满足问题，利用成熟算法（如DBA,DSA）求解。基于分布式约束满足（DCSP）作用：为了实现不同通信方式和通信协议实体协同互连通信，可以使用代理（Proxy）实现多种通信协议之间的相互转换。代理还可以用作数据缓冲装置，在物联网空间和应用系统之间进行内容匹配和内容过滤等。代理框架主要功能：基于代理的方法适配模块开发适配模块选择语境监测适配模块载入和执行协同技术的问题8.4协同技术的问题在以终端协同为基础的、有基础设施网络与无基础设施网络的融合网络环境中，无线技术的异构性，各种无基础设施网络所共有的多跳性、动态性和自组织性，以及终端之间的协同性会带来路由协议、网络控制技术、移动性管理、服务提供、系统性能评价等方面的诸多问题。在解决这些问题之前，协同技术的发展与完善仍有很长的路要走。课后习题END1．协同技术有哪些方法？2．联盟生成与联盟形成之间有什么区别？并简述二者的过程。3．基于协商的方法有哪些？4．智能物联网协同方法除有基于协同联盟的方法和基于协商的方法外，还有哪几种？谢谢！THANKS!第九章

智能物联网的应用实践02协同联盟技术上章内容03协同方法01协同技术概述04协同技术的问题01智能工业——工业可视化安全管理系统本章内容02智能农业——农业生产环境

监测系统03智能交通——无人驾驶汽车04智能电网——输电线路在线

监测系统05智能环保——水质污染监测

系统06智能医疗——物联网智能诊疗系统07智能安防——深圳机场视频

监控联网共享平台项目本章内容08智能家居——家庭自动化控制系统09智能物流——仓库管理系统10军事应用——战场态势感知

系统11水下应用——养鱼场应用

系统12天空地海一体化——海洋立体通信外场（荆门）试验项目智能工业——工业可视化安全管理系统9.1工业物联网应用背景与范围01物联网应用最多的领域工业领域是物联网应用最多的领域之一，涵盖的联网事物丰富，如印刷设备、车间机械、矿井与厂房等。02应用集中领域物联网在工业的应用集中在石油、天然气与工厂环境，被认为是快速发展的创新技术，广泛应用于日常生活及各行业。03推动工业创新物联网技术强化了信息和通信技术在工业领域作为创新推动者的作用，促进工业的数字化转型。智能工业定义与目标智能工业定义智能工业将物联网技术引入制造业和生产部门，通过灵活的工作流程实现高效、低成本的生产。实现目标的手段通过在制造和生产过程中广泛纳入网络系统，实现高连通性和通信能力，协调到更复杂但更灵活的生产流程中。智能工业核心技术支撑物联网技术为核心智能工业的关键技术在于物联网技术，其渗透和应用推动传统工业迈向智能化的新阶段。技术进步的推动过去20年，高性能低功耗处理器、存储器和通信组件的进步，为现场设备带来显著的处理能力，实现高效处理和联网。智能工业物联网的潜力智能工业物联网有望成为工业生产的“第四次革命’，实现更高水平的自动化和大规模定制制造。制造业供应链与工艺优化供应链管理物联网应用于企业原材料采购、库存、销售等领域，通过完善和优化供应链管理体系，提高效率、降低成本。生产过程工艺优化通过智能物联网中的传感器节点，实现生产线工艺检测、实时参数采集、生产设备监控、材料消耗监测等，提升生产过程的智能化水平。设备监控与环保能源管理产品设备监控管理传感技术与制造技术融合，实现对产品设备操作使用记录、设备故障诊断的远程监控。环保监测及能源管理物联网与环保设备集成，可实现对工业生产过程中产生的各种污染源及污染治理各环节关键指标的实时监控。安全生产与智能制造核心工业安全生产管理在矿山设备、油气管道、矿工设备中嵌入传感器，感知危险环境中工作人员、设备、机器、周边环境等方面的安全状态信息。智能制造制造业是物联网工业的核心组成部分，智能物联网为制造领域提供大量解决方案，增强整体生产力和产品质量管理。5G对智能工业的双重影响实时数据共享能力5G具有突破性的实时数据共享能力，摆脱了传统专用高速网络的限制，为无人驾驶和智能工业等应用场景提供关键支持。提升设备连接规模5G可以显著提升设备连接规模，工业运营可部署数以千计的连网设备，同时远程站点也能更高效地使用物联网智能工业设备。数字化转型与大数据整合数字化转型物联网工业设备将在数字化转型中扮演重要角色，尤其是在企业试图将生产线和供应链数字化的时候。大数据整合大数据分析将演变为整合物联网智能工业数据，使企业能够实时检测不断变化的情况并做出相应的反应。蜂鸟视图工业物联网平台定位技术融合蜂鸟视图利用可视化技术结合智能硬件、物联网、互联网、大数据等新一代信息技术，打造工业物联网平台。助力转型该平台优化生产资源配置，提高制造资源利用率，助力传统工业实现信息化、数字化、智能化转型。工业可视化安全管理平台定义平台基础该平台以丰富的三维地图为基础，结合智能物联网与定位技术，对全厂人员及设备进行实时监控、预警和分析。平台目标多方位保障厂区安全，提升工业信息化及智能化水平，展现企业安全管理的新形象。日常管理与人员安全可视化日常管理可视化利用可视化手段对厂区主要道路、建筑物内外部、设备设施等关键信息进行真实、完整展现，实现有“图’可依，提升日常管理效率。人员安全管理通过智能定位工卡精准展现人员位置、静止状态与历史巡检轨迹，特殊情况可发送位置求助，完善安全生产监管体系。危险品区域与应急指挥管理危险品区域监控基于感知技术与智能装置实时监控温湿度、气体及烟雾，设置自动预警，日常监测潜在安全威胁，防患于未然。电子围栏与联动对危险品区划定敏感区域与电子围栏，人员数量异常或非区域人员误入即报警联动视频，避免事故。应急指挥模式突发事件平台转入应急指挥模式，联动现场视频通知相关人员，协助研判控制事态。设备集中管控与运输可视化设备集中管控平台与原有自动控制系统结合，集中管控生产设备，物联感应上传数据并实时监测，建立设备管理数据库确保状态实时可见。运输设备可视化基于传感器与高精度定位，建设全面感知覆盖可视可控的智慧运输车辆管理系统，实时查看位置、速度、轨迹回放与违规告警。智能调度与仓储可视化智能调度建立运输车辆资源数据库，依据运行规律按就近原则合理分配并自动规划最优路线，提高工业用车利用率。智能化仓储仓储管理系统采用高精度定位与可视化地图编辑，实现仓库信息可视化规划、物资出入库管理与自动生成报表，提升库房工作效率并降低人员成本。智能农业——农业生产环境监测系统9.2传统经验式农事操作的局限性01传统农业依赖经验我国多数农田仍以传统生产模式为主，浇水、施肥、打药等操作完全依赖农民个人经验判断，缺乏系统的科学指导。02经验决策的弊端经验决策导致无法精准回答瓜果蔬菜是否需要浇水、肥料与农药浓度如何科学配比、温湿光碳等环境因素怎样按需调控等关键问题。03对农业发展的制约这种凭感觉的管理方式不仅造成人力物力的大量浪费，也制约了农业可持续发展的空间，成为迈向高水平农业生产的首要障碍。信息获取困难成智能化瓶颈信息获取与智能化瓶颈实现高水平农业生产与生物环境优化控制，必须突破农田信息获取困难与智能化程度低两大瓶颈。信息获取手段被列为农业信息化最关键的共性技术，只有实时、准确地掌握田间环境参数，才能为后续精准管理提供决策依据。缺乏高效信息采集手段，使得科学种植、灾害预警、资源节约均难以落地，成为制约我国农业现代化的核心短板。农业智能物联网的三层网络架构01感知层系统采用感知层、传输层、应用层三级架构。感知层依托温度、湿度、pH、光照、二氧化碳等传感器节点，完成环境物理量采集。02传输层传输层通过无线网将数据送至平台。03应用层应用层实现可视化展示、异常预警与远程专家指导。用户借助手机App或PC即可实时查看温湿光等数据，并远程控制风机、水阀等设备，形成闭环管理。现场硬件与软件平台组成现场硬件系统由现场硬件和软件管理平台两部分构成。硬件包括各类传感器、摄像机、控制器等终端，负责数据采集与指令执行。软件平台软件平台集成移动终端访问、数据存储、图像视频浏览及设备控制功能。两者协同工作，构成完整的农业生产环境智能监测与管理体系，支持随时随地的精准管控。构建新型农业生产经营体系提升生产效率通过科技化、组织化、精细化手段提升农业生产效率，形成可持续的新型农业生产经营体系。保障农民权益依托平台规范农村土地流转，增强透明度并保障农民权益。精准化生产与网络化服务精准化生产推广基于情景感知、实时监测、自动控制的网络化环境监测系统，实现精准作业。网络化服务通过移动互联网为农民提供政策、市场、科技、保险等生产生活信息服务，并利用大数据、云计算支撑农业生产决策。质量安全追溯与全面应用质量安全追溯构建农副产品从农田到餐桌的全过程追溯公共服务平台，保障舌尖安全。全面应用智能物联网已覆盖农业生态环境监测、动植物生物信息监测、农产品安全溯源、水产养殖、农业大棚、冷链运输等各环节。智能感知技术推动农业转型技术应用范围扩大随着标准化农业、精准农业发展，智能感知芯片、移动嵌入式系统、传感器网络等技术应用范围持续扩大。实现精准管理实现全天候监测、标准化种植、智能化管理，帮助农民抗灾减灾，提高综合效益。提供技术支撑为现代农业转型升级提供坚实技术支撑。准确、可靠的农田信息成为精准农业实施的基础。数据采集与传输数据采集与及时传输则是信息获取的关键保障。智能交通——无人驾驶汽车9.3汽车激增引发全球交通三大难题01汽车数量持续增加随着社会经济的发展，汽车数量不断攀升，交通堵塞、环境污染、能源短缺等问题日益严重，成为全球共同面临的挑战。02交通堵塞交通堵塞现象频繁发生，城市道路通行能力难以满足日益增长的交通需求，给人们的出行带来极大不便。03环境污染与能源短缺汽车尾气排放加剧环境污染，同时能源消耗不断增加，能源短缺问题愈发突出，亟待解决。交通智能物联网成为新兴有效技术交通智能物联网的兴起交通智能物联网作为一种新兴技术，能够有效改善交通拥堵、减少交通负荷，受到国内外政府和专家学者的高度重视，并在多地广泛应用。物联网智能交通定义与集成技术物联网智能交通的定义物联网智能交通是将先进的信息技术、数据传输技术以及计算机处理技术集成到交通运输管理体系中，使人、车和路紧密配合，提升交通运输效率。集成技术的作用通过集成多种先进技术，物联网智能交通能够改善交通运输环境，提高资源利用率，为解决交通问题提供有力支持。信息采集到智能管控的全环节覆盖01智能交通系统覆盖的环节智能交通系统全面覆盖信息采集、动态诱导、智能管控等环节，实现交通管理的智能化和自动化。02信息采集的重要性通过信息采集获取实时交通数据，为后续的动态诱导和智能管控提供基础，确保交通管理的精准性。03智能管控的目标智能管控旨在优化交通流量，提高通行效率，保障交通安全，提升整个交通系统的运行效能。双向映射与可视化管控原理双向交互式映射机制依托卫星导航、RFID、GIS等技术集成平台，实现车辆从物理空间到信息空间的唯一性双向交互式映射。可视化管控的实现通过对信息空间虚拟化车辆的智能管控，实现对真实物理空间的车辆和路网的可视化管控，提升管理效率。出行前线路选择与成本节约出行前的线路选择出行者可在出行前根据实时交通信息和个人需求，选择一条合理的出行线路，优化出行计划。成本节约的优势通过合理选择出行线路，出行者能够有效节约出行时间和经济成本，提升出行效率。途中拥堵规避与安全体验提升实时拥堵信息获取出行者在出发前或途中可获得实时拥堵信息，为改道提供依据。及时改道的重要性及时改道能够有效避免拥堵路段，减少出行时间浪费，提升出行效率。安全与体验的提升通过规避拥堵，出行者能够保障出行安全，同时提升整体出行体验。车流均衡与通行速率提升车流均衡的实现出行者根据实时交通信息听从道路系统建议，可使整个交通网络的车流得到均衡分布。通行速率的提升车流均衡后，整体通行速率能够得到大幅度提高，优化交通运行效率。应急增强与二次事故减少应急能力的增强通过及时公布交通信息，交通系统的应急能力得到显著增强。缓解交通拥堵引导出行者合理改道，能够有效缓解事故区域的交通拥堵压力。减少二次事故的发生及时舒缓事故区域交通，降低二次事故发生的概率，保障交通安全。交通信息的作用实时交通信息为出行者提供决策依据，是缓解拥堵和减少事故的关键。能源减量与环境质量提升能源减量与环境提升智能交通系统通过优化交通流量，减少能源使用，从而提升环境质量，实现可持续发展。传统人工停车管理已难满足需求小汽车数量增加随着小汽车数量的迅速增加，停车场的管理需求也在不断上升。传统管理的不足传统的人工停车管理方式在效率、安全等方面已难以满足现代停车场的需求。自动停车系统的优势与功能01自动停车系统的功能自动停车系统利用现代化机电设备，提供有效的停车管理和维护功能。02减少人力使用通过自动化管理，减少了人力的使用，降低了管理成本。03提升效率与安全性在效率、安全性以及计时计费的准确性上，自动停车系统都有极大提升。国家战略与新一代系统演进国家战略的重要性智能交通系统作为交通现代化建设的重要内容，是国家战略对交通运输提出的重要需求。新一代系统的发展随着物联网的推广和普及，物联网智能交通正在向新一代智能交通发展，推动行业进步。无人驾驶汽车定义与核心能力无人驾驶汽车的定义无人驾驶汽车能够感知环境，在无人参与的情况下自主运行，无需人工控制或在场。核心能力它具备像经验丰富的人类驾驶员一样控制汽车的能力，能够安全地到达指定地点。传感系统与局部地图创建雷达传感器雷达传感器用于监测附近车辆的位置，为无人驾驶汽车提供周边交通状况信息。图像摄像头图像摄像头能够探测交通信号灯、读取路标、追踪其他车辆以及寻找行人，确保行车安全。激光雷达激光雷达通过反射光脉冲测量距离，探测道路边缘和识别车道标记，辅助车辆定位。超声波传感器车轮上的超声波传感器在停车时检测路缘和其他车辆，提升停车精度。软件处理与执行器控制流程软件处理软件根据传感器获取的道路信息绘制路径，并向执行器发送指令，实现车辆的自主导航。执行器控制执行器根据软件指令控制汽车的加速、制动和转向等操作，确保车辆按规划行驶。辅助要素硬编码规则、避障算法、预测建模和目标识别等技术帮助软件遵循交通规则并规避障碍物。多学科融合与系统组成01多学科融合无人驾驶汽车涉及自动控制、计算机、电子信息、人工智能等多门学科，技术复杂。02常规汽车功能它具备加速、减速、制动、前进、后退以及转弯等常规汽车功能。03人工智能功能同时具备环境感知、任务规划、车辆控制、智能避障等类似人类行为的人工智能功能。04系统组成由传感器系统、知识库、机械装置以及行为控制器等组成，融合视听信息，实现复杂动态控制。四阶段演进与百度案例四阶段演进量产无人驾驶汽车需经历驾驶员辅助、半自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶四个阶段。百度无人驾驶汽车百度无人驾驶汽车项目于2013年起步，其技术核心是”百度汽车大脑“，涵盖高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。百度开发的第一代无人驾驶汽车智能电网——输电线路在线监测系统9.4电力命脉与智能电网定义电力的重要性电力是国家经济的命脉，支撑着国民经济，是国家能源安全的基础组成部分。智能电网的定义智能电网是基于集成的高速双向通信网络，通过先进的传感、测量、设备、控制和决策支持技术，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全。智能电网主要特征自愈能力智能电网具有自愈能力，能够自动检测并修复故障，确保电网的稳定运行。用户激励与保护智能电网能够激励和保护用户，提供更优质的电力服务，满足用户多样化的需求。抵御攻击智能电网具备强大的抵御外部干扰和攻击的能力，保障电网的安全运行。化石能源依赖与环境污染化石能源依赖与环境问题传统电力系统主要依赖煤炭、石油等化石能源，这不仅面临能源枯竭的风险，还导致环境污染和温室气体浓度上升。发输配用环节能量浪费能量浪费传统电网在发电、输电、配电、用电等环节存在严重能量浪费。供需平衡问题由于电能不能大量储存，发电和用电必须保持平衡，否则会影响电网安全性和用电连续性。省际壁垒致互联不畅省际电网互联问题各省区域间电网互连互通发展缓慢，长期形成的“以省为实体”格局导致跨区域送电量较小，难以打破内部壁垒。集中式供电难应分布式01集中式供电模式传统电力系统以集中式供电为主，建设大型煤电、水电和可再生能源基地，然后输送到各个消费地。02分布式能源需求分布式能源系统适合多种能源类型的发电需求，但相关研究在我国尚处于起步阶段。03模式不匹配集中式供电模式难以满足分布式能源系统的需求，限制了能源的灵活利用。智能电网架构物联网智能电网融合动因

融合动因为解决传统电网的问题，我国大力推进物联网与电力网络的智能融合，建设物联网智能电网，实现电力流、信息流和业务流的高度融合。感知层组成与数据采集感知层组成感知层包括无源无线测温传感系统、RFID系统、可见光图像传感器、导线测温传感器和配网监测终端等。数据采集感知层负责采集各项数据，并通过通信链路将数据传输至网络层。网络层与应用层功能网络层功能网络层通过电力骨干光纤网络传输数据，实现数据的高效传输。应用层功能应用层的主站工作系统为用户提供输电线路状态监测、电网智能维护和配网数据采集等应用。数据传输数据通过物联网网关从网络层传输至应用层，实现信息的高效共享。坚强电网与全景信息坚强电网智能电网具有坚强的电网基础体系和技术支撑体系，能够抵御各类外部干扰和攻击，适应大规模清洁能源接入。全景信息信息技术、传感器技术、自动控制技术与电网基础设施融合，可获取电网全景信息，及时发现故障。自愈能力与经济高效01自愈能力智能电网能够在故障发生时快速隔离故障，实现自我恢复，避免大面积停电。02经济高效通信、信息和现代管理技术的综合运用，提高电力设备使用效率，降低电能损耗。03运行优化智能电网通过优化运行管理，使电网运行更加经济高效。信息共享与双向互动信息共享智能电网实现实时和非实时信息的高度集成、共享与利用，为运行管理提供全面的电网运营状态图。辅助决策智能电网提供辅助决策支持、控制实施方案和应对预案，提升运行管理水平。双向互动智能电网建立双向互动服务模式，用户可实时了解供电能力、电能质量、电价状况和停电信息。增值服务电力企业通过智能电网获取用户用电信息，为其提供更多增值服务。输电线路安全新挑战社会经济需求随着社会经济的高速发展，对电力供应的质量和数量要求不断提高，输电线路的安全运行至关重要。环境不确定性输电线路所处环境不确定性大，易受气象环境和人为因素影响，导致设备损毁和大面积停电。周期巡视局限与在线监测诞生01周期巡视局限传统周期性巡视难以及时发现特殊环境和气候下的隐患，且巡视周期长，易漏检。02地域特点我国地域广大，输电线路分散、距离长，传统巡视难以覆盖，易发生事故。03在线监测诞生输电线路在线监测系统通过无线传输实时监测环境、温度、湿度等参数，提供预警，提升安全性。输电线路在线监测系统基本架构系统两大部分与前端构成系统两大部分输电线路在线监测系统由数据采集前端和后端分析处理系统组成。前端构成数据采集前端采用太阳能板供电，部分地域可加装风力发电机，实现全天候作业，定时采集数据并传输。后端分析与三层架构后端分析后端分析处理系统对采集数据进行分析，根据结果采取防范措施，降低事故风险。数据接口系统拥有多个独立应用系统的数据接口，如线路增容系统、视频在线监测系统等。状态信息平台状态信息平台受理并封装数据，为内部集控中心和管理者提供数据访问，对外提供标准调用接口。高级应用高级应用进行数据融合及分析，提供预警管理、运行管理、状态评估和风险评估等服务。气象监测系统微气象监测微气象监测气象监测系统对输电线路走廊的微气象环境数据进行在线监测，包括温度、湿度、风速、风向等参数。数据分析与应用通过定期数据传送，技术人员可掌握气候变化规律，采取措施如安装避雷器、调爬等，防止停电事故。视频在线监测系统全天候可视视频监测技术视频在线监测系统采用数字视频压缩技术，通过无线通信实时传输线路周围情况至监控中心。报警功能系统可设置程序对危及线路安全的行为进行报警，及时消除事故隐患。红外探测红外探测技术实现对高危地区杆塔的全天候监测，减少外力破坏引起的电力事故。覆冰监测系统实时厚度预