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工业互联网平台架构与关键技术-创新互联
“智能云+工业互联网平台+敏捷智能应用”整体架构
工业互联网平台以数据为驱动，一方面以解决企业在生产、经营管理等业务环节遇到的具体问题为根本出发点，通过价值导向，吸引企业上云上平台，解决纵向集成的问题；另一方面通过企业间的横向集成，集聚工业资源要素，实现行业产业链或区域产业集群的数字化升级，加速生产方式和产业形态创新变革。平台的技术核心为工业大脑。工业大脑是数字“孪生”再发展的产物，它是超越人类的全局管理、调度与智能决策的中枢。工业大脑借助百度人工智能、大数据、云计算、IoT、地图等全面的技术和产品能力，以及丰富的数据资源积累，加速实现需求牵引的柔性、智能、绿色生产。利用智能技术与工业知识的有机融合，帮助企业预见成本投入，推进数字化改造和智能化升级。基于平台，可以快速开发部署面向不同行业的敏捷智能应用。工业领域的应用场景多，应用开发品类多，以智能云为基础的工业互联网平台，可以实现场景应用的敏捷开发。实现一个智能化应用的创造效率从30天提升到1周，开发门槛大幅度降低。利用零代码开发等技术，制造业企业可以基于自身业务，快速构建专属于自己的智能应用，加速转型升级。
（二）平台关键技术
（1）工业视觉智能
工业视觉智能通过工业相机采集图像信息，由计算机对信息进行处理和判断，可提供工 业质检、安全巡检、单据识别等服务。
工业视觉智能平台默认支持PaddlePaddle、TensorFlow、Pytorch、Caffe等主流深度学习框架，提供FasterR-CNN、MaskR-CNN等主流深度学习网络模型，针对工业场景综合深度学习、机器学习、图像处理、无监督数据算法等构建了Multi-vision的工业视觉算法体系。平台具有推理模型准召率高、模型自主优化闭环、支持模型一键式部署、支撑端云一体化服务等特点。
（2）工业数据智能
工业数据智能是一种基于工业数据并融合工艺机理与专家经验的人工智能技术，具有自感知、自学习、自执行、自适应的特性。工业数据智能贯穿于制造业全生命周期管理，是实现智能制造的核心环节，能够深度挖掘工业数据背后的隐含价值，助力企业降本增效和精益管理。
工业数据智能平台基于CFD仿真与人工智能算法的数据机理建模能力，既解决了人工智能建模鲁棒性差、可解释性差、数据量要求高等问题，又解决了仿真速度慢、脱离实际等问题。基于运筹与人工智能的优化算法能力，针对不同目标函数综合运用各种优化求解工具，该平台能够突破单一算法局限，提供描述类、诊断类、预测类、决策类模型生产能力，帮助企业降本增效。工业数据智能平台主要应用于工艺参数优化、计划调度、设备预测性维护、智能预测预警等场景。
（3）工业交互智能
工业交互智能涉及到的一项关键技术为增强现实AR技术，AR促使真实世界信息和虚拟世界信息内容融合，包括感知跟踪、融合渲染、人机智能交互等。
百度智能云整合百度大脑AR及人工智能核心技术能力，打造工业空间智能及AR应用平台，为工业企业带来知识智能、空间智能、交互智能三大智能升级。智能空间引擎是百度智能云面向工业量身首创的工业企业专属的空间化知识网，可将复杂工业知识库与工厂、设备等虚实物理空间结合起来。采用可视化展现形态与实时交互方式，该引擎使知识在空间场所内以前所未有的效率自由流动，让知识随需而生、随需可见。依托智能空间引擎研发的工业场景解决方案，包括AR培训考核、AR远程协助和AR智慧巡检等，可帮助企业实现知识可沉淀、数据追溯、经验传承，助力工业企业提升智能化水平与生产运营效率。
（4）知识中台
知识图谱是一种高度结构化、语义化的知识组织形式，目的是让机器能够更好的理解和处理知识。知识中台基于知识图谱、自然语言处理、搜索与推荐等核心技术，提供面向企业知识应用全生命周期的一站式解决方案，助力企业全面提升运行效率和决策智能化水平。
知识中台具有全链路知识管理能力，覆盖知识的高效生产、灵活组织和智能应用。同时，基于复杂知识表示和快速构建技术，知识中台可实现对结构类、文档类、图片、音频、视频等多模态数据的有效处理，以提升数据知识化效率。在应用方面，知识中台包括各类业务场景的知识深度应用，从搜索、问答、推荐升级到辅助决策、预测、推理等，可满足企业产品与服务的自动化定制需求，驱动产业智能化升级。
（5）IoT与边缘智能
IoT是工业互联网平台建设的基础，通过数据接入、协议转换、边缘数据处理等构建精准、实时、高效的数据采集体系。
IoT平台实现可扩展的并发设备以开放协议接入，海量物联网数据采集，以及设备全生命周期管理。其规则引擎模块负责数据过滤和转发。时序时空数据库负责时序数据的写入、查询、压缩、管理和存储，为IoT平台提供高性能数据库服务，同时支撑上层基于时序及空间的AIoT行业应用。
边缘智能可将云计算能力延伸至边缘，提供离线自治、低延时计算服务和海量边缘节点管理。边云融合机制通过IoT云端管控套件及边缘运行框架，实现云上训练AI模型，端上执行AI模型，以及提供稳定的边缘应用编辑和分发能力。
（6）ABC技术栈
ABC Stack全面整合了百度在AI（人工智能）、Big Data（大数据）和Cloud Comput - ing（云计算）三个领域的核心技术能力，以及配套的平台化产品与开发工具。截至当前， ABC技术栈涵盖数百款产品，可为各行业提供专有云整体解决方案。
专有云ABCStack和百度智能公有云技术同栈，经过百度公有云全面运营检验，支持百万级节点规模。其中，基础云主要包含IaaS产品（弹性计算、容器、存储、网络）、基本的安全产品和管理运维产品，属于专有云必备的基础组成。
大数据平台涵盖数据采集、数据传输、数据湖存储、数据治理、数据处理、查询分析和数据服务的数据库处理全过程。BML是一款面向全行业的企业级基础AI开发平台，提供一站式人工智能建模与推理预测服务，实现从数据源管理、数据集、数据预处理、模型训练，及模型上线的AI工作周期管理，赋能企业实现AI时代的业务转型。
（7）地理信息系统
地理信息系统（GIS）是对地理空间信息进行采集、存储、管理、处理、显示、分析与模拟，并基于地理空间信息对业务数据以及各种信息进行管理、分析和辅助决策的计算机信息系统。地理数据与其他数据不同，不仅包含拓扑、距离、方向等空间信息，还具有空间自相关性；一旦与其他大数据集成，可以揭示出许多隐含价值信息。
百度专网地图是面向专网环境的地理信息GIS平台，基于百度地图互联网大数据应用，提供服务端WebAPI、JavaScriptAPI等不同形式的服务调用。本平台可实现海量点、线、面大数据的可视化效果展示，并基于浏览器做渲染。其中，时空数据托管平台对空间大数据进行存储、索引、管理、分析，降低大数据空间分析难度，构建多源异构数据服务中台，实现客户在空间数据存储、处理、发布等核心场景的应用。
（8）信息安全防护
工业互联网安全防护应包括数据接入安全、平台安全和访问安全三方面。数据接入安全即防止数据泄露、被侦听或篡改，保障数据在源头和传输过程中安全；平台安全即确保工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全；访问安全即通过建立统一的访问机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源实现对工业互联网平台重要资源的访问控制和管理，防止非法访问。
安全、合规是百度智能云服务客户的基础。工业互联网平台专有云建设遵循等级保护2.0，建设安全管理中心，以保证通信网络安全、区域边界安全、计算环境安全。依托百度业务风控的最佳实践，围绕业务场景，平台可快速构建业务风控决策引擎，辅助客户决策，保障业务安全，免受黑产攻击；重点加强积极防御体系建设，以AI技术和威胁情报赋能，构建业务白模型，实现未知威胁检测和攻击溯源。
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