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[美] 李杰 等 著

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出版社： 中信出版集团

ISBN：9787508675077

商品编码：13284312427

品牌：中信出版（Citic Press）

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：纯质纸

页数：209

正文语种：中文

　　《云上工业智能》旨在从中国独特道路和生存之道出发，深入浅出地介绍工业与互联网结合给中国制造带来的变革。从中国制造的世界格局，到预见未来，给出工业未来生态描图景，对工业、商业、互联网融合背后的价值转型做了一些深入思考，内容前沿、权wei，对我国工业智能的发展非常有促进作用。

　　如果说前三次工业革命分别从机械化、规模化、标准化和自动化等方面大幅度地提高了生产力，那么第四次工业革命与前面三次大的区别就在于：工业制造不再以制造端的生产力需求为出发点，而是将客户端价值作为整个产业链的核心，改变以往工业价值链从生产端向消费端、从上游向下游推动的模式，从客户端的价值需求出发，提供客制化的产品和服务，并以此作为整个产业链的共同目标，使整个产业链上的各个环节实现协同优化，其本质是工业视角的转变。
　　本书旨在从中国独特道路和生存之道出发，深入浅出地介绍了工业与互联网结合给中国制造带来的变革。
　　从中国制造的世界格局到预见未来，从微观场景到宏观概念，本书围绕工业智能化的三个核心领域：工业云模式、工业大数据、工业智能展开论述，通过对工业制造、产品价值、供应链等概念的阐释，为工业企业描绘了一幅未来工业智能生态的全图景。

推荐序一 VII
推荐序二 XIII
前 言 XVII
第yi章 工业智能革命正式开启
第yi节 变革前夜 003
融合，还是融合 003
革命，又是革命 004
痛点，仍有痛点 006
第二节 全球制造新格局 010
三足鼎立 010
中国：转型升级关键期 012
美国：开辟制造业的新价值空间 013
德国：基于制造的价值升级 018
日本：略显滞后的转型 021
第三节 中国制造：挑战大，机会更大 024
劳动生产率低 024
产品价值缺失 025
制造基础薄弱 028
代际机遇 033
政策性结构调整 033
互联网红利 034
第四节 云计算：中国智造新机遇 037
当数据成为问题 037
制造业的厨房 038
从数据到知识 040
云计算的三大优势 041
第二章 工业智能化
第yi节 工业智能化的本质 047
工业视角的转变 047
高效、自省的体系 048
不可见的问题 048
不可见的需求 049
第二节 工业大数据：工业价值转型的新视角 051
工业大数据的挑战与目标 051
“不可见世界”的价值 055
“无忧”的制造环境 057
第三节 人工智能：获取知识的新手段 062
从“深蓝”到Master 062
打破“知识的边界” 064
从人工智能到工业智能 065
第四节 云平台：不可或缺的基础设施 067
云计算，不只是计算 067
云计算价值体系 072
重塑制造生态 073
第五节 信息物理系统：两化融合的新模式 076
CPS技术架构体系 076
数字化镜像 078
价值创造过程 079
第三章 云上中国智造
第yi节 云计算的5S特征 085
第二节 直击中国制造痛点 087
个性化需求 vs 规模化生产 087
工业快速发展需求 vs工业知识相对封闭 091
中国制造成本较高 vs 价值获取较低 093
第三节 从商业应用到工业应用 094
工业云平台的四大功能目标 094
工业云平台的7S特征 095
第四节 释放用户潜力 103
第五节 推动工业价值转型 107
第六节 构筑未来工业体系 111
泛制造域 112
泛知识域 113
泛服务域 115
泛产品域 117
第四章 工业云平台的应用探索
第yi节 面向制造系统的应用 121
第二节 面向产品价值的应用 126
第三节 推动业态融合的新生态 130
第四节 互联网企业与传统工业企业合作模式的
探索 134
制造的全流程协同 134
核心制造水平的提升 136
从产品到服务 137
第五章 工业云平台的应用案例
系列1：企业应用 141
第yi节 协鑫光伏的云平台智能服务 141
第二节 台湾高聖带锯机床的智能服务 152
第三节 滚珠丝杠健康管理及预测性服务 158
第四节 基于云平台的风场智能运维系统 164
第五节 基于云平台的新能源智能运维系统 172
第六节 智能轨道交通运维系统 181
第七节 制衣企业全渠道供应链营销智能系统 184
系列2：生态建设 196
第八节 淘工厂的柔性供应链生态 196
第九节 云栖小镇的智能硬件创新生态 201
结 语 207
致 谢 211

　　李杰（Jay Lee），现任美国辛辛那提大学特聘讲座教授，美国国家科学基金会智能维护系统研究中心主任，长江学者、千人计划专家，2013年，担任美国白宫信息物理系统与美国挑战项目顾问；2016年起，担任美国麦肯锡全球顾问。李杰教授还是美国机械工程学会及美国制造工程学会的会士，研究突破了传统机械设备故障预测的理论、方法和技术，其关键性技术得到国际学术界的认可与高度评价，被美国《财富》杂志誉为“21世纪全球三大热门技术”之一。他所著的《工业大数据》与
　　《从大数据到智能制造》在中国读者和企业中广受好评。
　　刘云璐，计算机博士，高级工程师，阿里云技术专家，中国智能应用联盟特邀专家。毕业于北京航空航天大学计算机学院，美国卡内基梅隆大学访问学者。在工业互联网、物联网、无线通信等领域有长期积累，在国内外顶ji期刊会议发表论文、书稿多篇，专利30余项。
　　刘宗长，美国辛辛那提大学智能维护系统研究中心博士生，从2012年起担任IMS中心研究助理，拥有与法国阿尔斯通、比利时鲁汶机电技术中心、美国国家仪器、中国中车、中国船舶工业集团、上海电气等公司的合作经验。2016年与李杰教授和IMS中心博士团队共同创立北京天泽智云科技有限公司，担任技术研发副总裁。
　　田丰，阿里云研究中心主任，专注于云计算、人工智能、大数据、物联网科技战略研究。全球TOGAF认证企业架构师，英国OGC认证的ITIL专家，ISO20000/ISO27001主任审核师，工信部人才交流中心工业和信息化特邀专家，阿里巴巴淘宝大学、京橙讲坛特邀讲师，中国互联网协会核心专家。

　　沈稳杰 吉利集团营销IT总监
　　互联网重塑了整个世界，制造也然；谁能在云+智能制造时代掌握产业生态的制高点，取得掌控工业数据的先机，《云上工业智能》这本书可以给我们一些启示与答案。
　　林永康 比亚迪股份有限公司 制造总监
　　推进智能制造是提升制造业核心竞争力所在，通过企业制造云，快速有效地整合梳理现场数据，深度学习挖掘，实现智的制造大脑。在这方面，《云上工业智能》能给您全方位的诠释！
　　王晓明 国务院发展研究中心产业部研究室主任
　　工业价值的来源有三：一是自然资源和低成本人力资源的挖掘；二是现有产业的效率挖掘；三是新技术、新产品和新产业。工业互联网和工业智能是借助新的信息化技术挖掘隐性信息和隐性知识，提升现有产业效率和效益的有效工具，也是推进我国传统产业转型升级的有效抓手。本书通过理论梳理和案例分析，为广大工业届朋友清晰地指明了这一方向。
　　王俊秀 中国信息经济学会信息社会研究所所长
　　中国既是互联网大国，又是制造业大国。如何走出一条新型的工业化之路？就是要从这两个前提出发，走互联网牵手制造业之路。云上工业智能，就是阿里巴巴这几年在工业互联网领域做出的探索。如今，得以一部著作的形式呈现，值得无数关心中国现代化前途的人关注。
　　马旗戟 国家广告研究院研究员
　　《云上工业智能》核心回答了一个事关经济变革和供给侧改革的关键问题：即当代技术如何才能帮助传统产业的生产、管理和营销模式实现变革，推动制造业服务化，打造制造业升级版。显然，作为“中国制造2025”五大工程之一的智能制造既是一个重要途径，也是一个关键方法，它经由与大数据、云计算、物联网等应用的结合，通过互联网＋、智能＋等技术增强生产能力，实现从局部到全局、由浅至深的商业价值挖掘，提升优质良品效率并终提升经济效率和增长。以此而言，这本书尤其适合经济政策制定者、经济理论研究者和企业家认真阅读与品鉴。
　　薛兆丰 北京大学国际发展研究院教授
　　在经济逐步放缓的大趋势下，中国政府、企业和学术界，应该瞄准“生产制造”和“全球营销”的环节，寻找和把握中国机会。本书以云计算为基础，从工业智能角度给出了中国企业工业互联网转型的思路和实践，是非常好的指引。
　　拥抱数据驱动的世界
　　随着互联网、云计算、大数据、物联网等新一代信息技术逐渐向工业生产等传统行业融合渗透，一系列新的生产方式和组织方式不断涌现，工业数字化、网络化、智能化发展趋势明显。当前，工业互联网、工业云、工业大数据、工业物联网等新概念层出不穷，但这些纷繁芜杂概念的背后依然是从数据到信息、从信息到知识、从知识到智能的演进路径，数据驱动的智能工业世界亦初现端倪。
　　美国的先进制造业、德国的工业4.0、法国的“新工业法国”计划、日本的机器人新战略、韩国的IT（信息技术）融合发展战略等，无不将工业智能化发展作为重要着力点，利用互联网等新一代信息技术推动制造业变革已成为全球的共同选择。无论是德国自下而上的工业4.0，还是美国自上而下的工业互联网，其本质都是工业隐形数据的显性化和隐形知识的显性化，都是对数据驱动智能工业世界的探索。
　　我国正处于信息化大背景下工业化加速发展的历史时期，党的十七大做出了大力推进信息化与工业化融合的战略部署，十八大又进一步提出信息化和工业化深度融合的要求。总书记在“网络安全和信息化工作”座谈会上强调，要“做好信息化和工业化深度融合这篇大文章”。推动工业数字化、网络化、智能化发展，应深刻把握全球信息化深入发展与中国工业化进程加速交汇的时代特征，正确认识互联网带来的革命性变化，充分梳理智能的基础和智造的逻辑。
　　互联网带来的变革
　　进入新世纪，关于互联网引发的经济社会变革日益成为各界关注的核心议题，来自不同视野的观察不断激发我们对未来社会图景的新思考。得益于开放、共享、协同、去中心化的特点，互联网已经对经济社会运行、生产生活方式、治国理政模式产生了全球性、根本性的影响，成为重构国际政治经济新格局的重要力量。互联网带来的变革主要体现在以下两个方面。
　　在人类生活方面，互联网空间正在成为人类的第二生存空间。新一代信息通信技术在生活消费领域日益广泛和普及的应用，使亿万人群得以在一个互联网平台上互相连接、交互、影响，深刻改变了人们的信息传递、知识获取、意愿表达、商品采购等日常生活方式。
　　在人类生产方面，互联网正在重构制造业范式。如果说制造业范式是一定时期，在特定技术条件下，对制造业价值观、方法论、发展模式和运行规律的认识框架，那么互联网就是通过创造一个与实物制造相对应的虚拟制造空间来改变传统制造的框架。这一新方法推动了制造业范式的迁移，通过构建制造业快速迭代、持续优化、数据驱动的新方式，重建制造效率、成本和质量管控新体系。
　　人类正在进入一个数据驱动的世界，这定义了数据驱动的新服务模式，智能互联产品正演变为一个实时感知客户需求数据的服务平台。这带来了数据驱动的创新、数据驱动的模型和数据驱动的决策，企业内部的横向集成和企业间的纵向集成实现了数据的及时性、完整性、准确性和可执行性，推动了数据—信息—知识—决策持续转化，构建了企业运营新机制。
　　工业智能化的本质
　　从机械化到电气化，再到信息化，工业革命正在互联网等新一代信息技术的驱动下向智能化演进，工业智能化的本质主要表现在以下几个方面。
　　工业智能化是互联，是要把设备、生产线、工厂、供应商、产品、客户紧密地连接在一起，将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过信息物理系统（CPS）形成一个智能网络。
　　工业智能化是集成，是要在人与人、人与机器、机器与机器，以及服务与服务之间“互联”的基础上，实现横向、纵向和端到端的高度集成。通过纵向集成，实现生产环节、环节之间、产品全生命周期等企业内部信息流、资金流和物流的无缝连接。通过横向集成，实现从企业内部向产业链和企业间的信息集成、协同研发、供应链管理和价值链重构。通过端到端集成，实现从产品设计、生产制造、物流配送到使用维护的产品全生命周期的管理和服务，重构产业链各环节的价值体系。
　　工业智能化是数据，是对产品数据的精准分析、是对运营数据的实时优化、是对价值链数据的挖掘利用。当感知、连接无所不在，数据必将无所不在，数据正在成为工业智能化的基石。
　　工业智能化是创新。新型传感器、集成电路、人工智能、移动互联、大数据等信息技术创新的不断演进，推动了CPS、工业互联网、工业云、工业大数据等融合技术创新。信息技术不断融入工业装备中，推动着工业产品创新向数字化、智能化方向发展。
　　工业智能化是转型。通过在设计、供应链、制造、物流、服务等各个环节接入用户的参与界面，实现了用户参与式创新，推动了制造业技术、产品、工艺、服务的全方位创新，不断催生和孕育出新技术、新业态和新模式，从而激发整个社会的创新创业激情，加快从传统的要素驱动向创新驱动转型。
　　推进工业智能化是一项富有创新性的伟大实践，本书作者透过现象看本质，透过工业大数据看到了知识和基于数据的智能，从信息物理系统中发掘信息化与工业化融合的新机遇，从工业云的视角探索工业智能化转型路径，折射出本书作者深刻认识、独立思考的智慧之光，能够为工业智能化道路上的同行者提供借鉴，为后来者提供指引。
　　是为序。
　　工信部信息化和软件服务业司副司长
　　安筱鹏

《数字孪生：重塑物理世界的虚拟映射》 作者： 王立群   出版社： 机械工业出版社 核心主题： 本书深入探讨了数字孪生技术从理论基石到前沿应用的演进历程与实践路径，聚焦于如何构建、运行和优化高保真度的物理实体虚拟映射，以实现对复杂系统的实时感知、精确预测和智能决策。 --- 第一章：数字孪生的概念起源与技术图谱 1.1 溯源：从模拟仿真到实时映射 数字孪生并非横空出世的新概念，它植根于控制论、仿真建模和物联网（IoT）技术的发展土壤。本章首先梳理了数字孪生在20世纪末期的雏形，特别是在航空航天和高端制造领域对“虚拟样机”的需求催化。重点分析了NASA提出的“物理实体与虚拟实体在生命周期内保持一致性”的核心思想，并界定了数字孪生与传统仿真、模型在数据同步频率、交互深度及生命周期覆盖度上的本质区别。 1.2 核心构成要素的解构 一个完整的数字孪生系统由四大核心支柱构成：物理实体（Physical Twin）、虚拟模型（Virtual Model）、连接机制（Connectivity）和数据驱动的反馈回路（Data-Driven Feedback Loop）。 物理实体层（资产的数字化采集）： 详述了如何利用高精度传感器、边缘计算设备、激光雷达等技术，对物理资产的状态、环境参数进行全方位、多维度的数据采集。强调了数据质量和时间同步的重要性。 虚拟模型层（多尺度、多物理场的融合）： 探讨了建立高保真虚拟模型所需的建模技术，包括几何建模、物理场仿真（CFD, FEA）、系统级建模（如Dymola/Modelica语言的应用）以及行为逻辑的编程。 连接与集成（实时数据流）： 分析了MQTT、OPC UA等工业通信协议在支撑海量、低延迟数据传输中的作用，并阐述了云边协同架构如何保障数据在采集、传输、存储和计算中的效率。 反馈与优化： 这是数字孪生的“灵魂”所在。阐述了基于机器学习和优化算法（如强化学习）如何利用孪生体运行产生的结果，反向指导和调整物理实体的运行策略，形成闭环优化。 1.3 技术栈的全景展示 本章还提供了数字孪生所需的技术栈地图，涵盖了从底层硬件（传感器、网络）到中间件（数据湖、时序数据库）再到上层应用（可视化引擎、AI分析模块）的全链条技术选型与集成挑战。 --- 第二章：高保真模型的构建与验证 2.1 建模方法的精细化选择 数字孪生的精度直接决定了其决策的有效性。本章细致区分了几种主要的建模范式： 基于第一性原理的物理模型（白盒）： 适用于结构稳定、物理规律明确的系统，侧重于精确的微分方程求解。 数据驱动的模型（黑盒/灰盒）： 主要依赖深度学习、神经网络来拟合复杂的非线性关系，适用于物理机制难以完全解析的系统（如复杂流体、材料老化）。 混合建模（Gray Box）： 如何将已知的物理规律嵌入到数据模型中，以增强模型的泛化能力和可解释性，是当前研究的热点。 2.2 几何与拓扑的精准映射 强调了CAD模型、BIM模型向工程应用型数字模型的转化过程。讲解了点云数据处理技术，如何将扫描数据转化为可用于仿真分析的网格模型，并讨论了如何处理模型在不同生命周期阶段的变更和版本控制。 2.3 孪生体的实时校准与验证（Calibration & Validation） 模型一旦建立，必须保证其“与实体同步”。本节详细介绍了模型校准的技术流程，包括：如何设定可接受的误差范围、如何利用卡尔曼滤波或贝叶斯方法动态调整模型参数，以及如何设计对照实验来持续验证孪生模型的预测准确性，确保模型不会“漂移”脱离实体状态。 --- 第三章：应用场景的深度聚焦与产业落地 3.1 智能制造中的“工厂级”孪生 重点分析数字孪生在离散和流程工业中的应用案例。 产线优化： 如何通过工厂孪生体模拟不同排产计划下的资源利用率、瓶颈环节识别与柔性调整，实现生产效率的最大化。 预测性维护（PdM）： 不仅仅是故障预警，而是孪生体模拟零部件在当前工况下的剩余寿命（RUL）预测，并自动生成最优维护窗口，减少非计划停机。 工艺参数的在线优化： 在半导体制造、化工过程等领域，孪生体如何实时反馈当前批次产品的良率趋势，并自动微调温度、压力等工艺参数。 3.2 智慧城市与基础设施的宏观孪生 探讨将数字孪生扩展到更大尺度的系统管理。 交通流管理： 城市交通孪生如何融合实时路况、公交时刻表和环境数据，进行信号灯配时优化、应急疏导规划。 能源电网的韧性增强： 针对可再生能源并网带来的波动性，构建电网孪生体进行潮流分析、故障隔离模拟，提升电网的抗风险能力。 3.3 产品全生命周期管理（PLM）中的价值链重塑 阐述了如何利用“产品孪生体”贯穿设计、制造、使用和退役的全过程。设计阶段的可制造性分析，使用阶段的远程诊断与升级，以及最终的回收拆解路径优化，均依赖于一个持续演进的数字档案。 --- 第四章：数字孪生部署中的挑战与未来趋势 4.1 数据治理与安全边界 数字孪生的核心挑战在于海量、异构、高价值数据的管理。本章讨论了数据主权、隐私保护（特别是在城市级应用中）以及如何构建安全的、不可篡改的资产数据链（利用区块链技术确保数据溯源性）。 4.2 异构系统集成与标准化努力 分析当前工业界在数据模型（如MBD/MBSE）和接口标准上的碎片化问题，以及如工业互联网联盟（IIC）等组织在推动数字孪生参考架构和互操作性标准方面所做的努力。 4.3 人机交互与认知增强 未来的数字孪生将更加注重“可感知性”。探讨了沉浸式技术（VR/AR）如何帮助操作员以更直观的方式“进入”孪生空间，理解复杂系统的内部状态，以及认知计算在辅助决策中的集成路径。 --- 总结： 《数字孪生：重塑物理世界的虚拟映射》提供了一套从理论基础到工程实践的系统化方法论，帮助读者掌握构建和利用数字孪生技术，驱动物理世界向更智能、更高效、更具韧性的方向演进的核心能力。本书特别适合系统架构师、高级研发工程师、工业互联网平台开发者以及关注产业数字化转型的企业决策者深入研读。

评分☆☆☆☆☆

这本书我刚拿到手，名字叫《云上工业智能》，出版社是中信的。我一直对工业领域和人工智能结合的趋势很感兴趣，总觉得这里面蕴藏着巨大的潜力和未来。我理解这本书大概是讲如何在云端构建和应用人工智能技术，以提升工业生产的效率、质量和智能化水平。比如，我设想书中可能会探讨如何利用云计算的强大算力和存储能力，来处理海量的工业数据，从中挖掘出有价值的信息。这可能包括对生产过程进行实时监控和分析，预测设备故障，优化生产流程，甚至实现柔性生产和个性化定制。 我对书中关于数据采集、处理和安全性的部分特别期待，因为工业数据的规模和复杂性都远超我们日常接触到的数据，如何有效地收集、清洗、标注和存储这些数据，并保证数据的安全和隐私，是实现智能化的基础。另外，我也很好奇书中会介绍哪些具体的AI技术在工业场景中的应用，例如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等等，它们分别如何在质量检测、预测性维护、机器人协作、智能排产等环节发挥作用。如果书中能提供一些实际的案例分析，那就更好了，能帮助我更直观地理解这些技术如何落地。 总体来说，我希望这本书能够提供一个系统性的框架，帮助我理解云上工业智能的全貌，并为我指明未来学习和实践的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得很简洁大气，书名《云上工业智能》和中信出版社的标志也显得十分专业。拿到书之后，我迫不及待地翻看了一下目录，感觉内容非常丰富，涵盖了从理论基础到实际应用的各个方面。我尤其对其中关于“工业物联网与人工智能的融合”这一章节很感兴趣。我设想，书中应该会详细阐述如何通过工业物联网技术，将生产设备、传感器、生产线等连接起来，实现数据的互联互通，然后利用人工智能技术对这些海量数据进行深度分析，从而实现更智能的生产控制和决策。 比如说，工业物联网可以实时采集设备的运行状态、环境参数、生产进度等信息，而人工智能则可以根据这些信息，预测设备可能出现的故障，提前进行维护，避免生产中断。再比如，通过分析生产过程中的各项数据，人工智能可以识别出影响产品质量的关键因素，并提出改进建议，从而提升产品合格率。我还很期待书中能够介绍一些在云平台上实现工业智能的典型架构和技术方案，比如微服务架构、容器化技术、大数据处理平台等等，以及如何利用这些技术构建安全、可扩展、高可用的工业智能系统。如果书中还能包含一些相关的开源工具和框架介绍，那就更完美了，能帮助读者更快地进行实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《云上工业智能》，让我对它充满了期待。我猜想，这本书会从一个非常宏观的视角，来探讨人工智能技术如何在云端赋能工业的未来。我非常感兴趣的是书中关于“工业大数据分析与挖掘”的部分。我理解，工业生产过程中会产生海量的数据，包括传感器数据、生产记录、质量报告等等，而云平台提供了强大的数据存储和计算能力，能够帮助我们对这些数据进行深入的分析和挖掘，从而发现隐藏在数据中的规律和洞察。 比如，通过对历史生产数据的分析，我们可以找出影响生产效率的关键因素，并采取相应的措施进行优化。又比如，通过对产品质量数据的分析，我们可以发现产品缺陷的根源，并改进生产工艺。 我还很期待书中能够探讨如何利用AI技术，实现工业流程的智能化优化。这可能包括智能排产、路径优化、资源调度等方面。我设想，AI可以通过对生产计划、物料供应、设备状态等信息的综合分析，生成最优化的生产方案，从而最大化生产效率，降低生产成本。 另外，我对书中关于“云边协同”的讨论也很感兴趣。我理解，为了更好地满足工业场景的实时性和低延迟需求，通常需要将部分AI计算能力部署在靠近数据源的边缘设备上，与云端AI协同工作。如果书中能详细介绍这种协同模式的优势和实现方式，将非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对“云上工业智能”这个概念有了更深刻的理解。它不仅仅是把人工智能技术简单地搬到云上，而是一个系统性的工程。我看到书中大概会深入探讨工业领域在数字化、网络化、智能化转型过程中所面临的挑战，以及云技术如何为解决这些挑战提供支撑。比如，传统的工业企业可能存在数据孤岛、计算能力不足、技术更新缓慢等问题，而云计算的弹性伸缩、按需付费、强大的计算和存储能力，能够有效地解决这些痛点。 同时，书中也可能强调了人工智能在工业场景中的重要性，比如通过机器学习算法，可以对生产数据进行建模和分析，从而实现生产过程的优化和预测。我猜想书中可能会详细介绍一些工业智能的关键技术，例如边缘计算，它可以在靠近数据源的地方进行数据处理和分析，降低延迟，提高响应速度，这对于实时性要求很高的工业场景尤为重要。 另外，我非常关注书中关于“数据治理”和“安全保障”的论述。在工业领域，数据的质量和安全性至关重要，任何错误或泄露都可能导致严重的后果。因此，如何建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性，以及如何构建强大的安全防护体系，保护工业数据免受攻击和滥用，这些都是我希望从书中找到答案的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅不小，感觉内容很扎实。我仔细看了目录，发现里面有很多我非常感兴趣的主题，比如“智能制造的未来趋势”以及“人工智能在工业4.0中的作用”。我理解这本书很可能会描绘出未来智能工厂的蓝图，以及人工智能如何在其中扮演核心角色。我设想书中会详细阐述如何利用AI技术，实现生产流程的自动化、智能化和柔性化。比如，通过引入机器人、自动化设备和智能传感器，配合AI算法进行自主决策和协同作业，从而大幅提高生产效率和产品质量。 我特别期待书中关于“预测性维护”和“质量控制”的章节。我设想，AI可以通过分析设备的历史运行数据，精准预测故障发生的时间，从而提前进行维护，避免意外停机造成的损失。在质量控制方面，AI可以通过图像识别、数据分析等技术，对产品进行实时检测，发现瑕疵，甚至预测潜在的质量问题，从而保证产品的高一致性和可靠性。 此外，我也很好奇书中是否会涉及“数字孪生”的概念。我理解，数字孪生是物理实体的虚拟映射，能够实时反映物理实体的运行状态，通过与AI结合，可以实现对物理世界的精确模拟、预测和优化。如果书中能提供一些关于如何构建和应用数字孪生的案例，对我来说将非常有启发。