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厦门阿米控技术有限公司
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工业互联网的多种基础设施
首先，要有大数据基础设施。把数据收集到数据仓库，进行数据选择、数据的标清化，把非结构化数据转为结构化数据，把数据分解成基本要素，再根据挖掘的任务进行聚类。在这个闭环过程中，需要用到聚类分析、分类分析和关联分析等，更重要的是，工业大数据中包含多种数据库，在挖掘数据的时候还要根据数据类型选择合适的计算模式。
算法技术是紧随其后的基础设施。目前AI算法需要大量有标注的数据作为样例，依靠大量算力与海量数据来针对特定任务进行试错训练，属于大数据大算力小任务，效率不高，未来需要结合类脑计算，实现小数据小算力大任务。“也就是说，在工业互联网上，人工智能目前都是专用的，没有一个所谓的工业互联网人工智能算法可以适用于所有的行业和企业。”邬贺铨进一步解释。
边缘计算是工业互联网平台中非常重要的一部分。工业生产线上的传感器、工件、机器人、工业的VR/AR应用都要求快速响应。在工业互联网平台中，在降低无线空口时延的基础上，还需要将计算能力下沉，可以利用边缘计算实现本地缓存和过滤数据，减少时延的同时减轻中心云的带宽和处理能力的压力。
工业互联网离不开安全，工业互联网的传感器和PLC量很大，而且永远在线，很容易受木马入侵成为DDoS的跳板。这需要基于零信任架构，支持建立动态和迁移的群组节点的信任关系，实现低成本和低功耗的安全与加密。另外，传统的认证和加密流程等协议不适用于支持工业互联网的大连接与低时延，工业互联网需要高可靠的快速群组认证。
数字孪生数据可能会通过外网传输，仅靠加密仍难以避免数据被劫持，可能会遭遇外界勒索或导致企业经营混乱。因此，企业需要建立IT与OT的安全团队和企业安全运营中心，还要与企业的上下游实现威胁情报共享和安全防护的协同联动，并从政府获得安全态势感知信息，完善工业互联网的安全。
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