雲上工業智能 中信齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 李傑 等 著

圖書標籤:

• 工業互聯網
• 人工智能
• 雲計算
• 數字化轉型
• 智能製造
• 工業4
• 0
• 邊緣計算
• 數據分析
• 中信齣版社
• 行業應用

店鋪： 中信齣版社官方旗艦店

齣版社： 中信齣版集團

ISBN：9787508675077

商品編碼：13284312427

品牌：中信齣版（Citic Press）

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：純質紙

頁數：209

正文語種：中文

　　《雲上工業智能》旨在從中國獨特道路和生存之道齣發，深入淺齣地介紹工業與互聯網結閤給中國製造帶來的變革。從中國製造的世界格局，到預見未來，給齣工業未來生態描圖景，對工業、商業、互聯網融閤背後的價值轉型做瞭一些深入思考，內容前沿、權wei，對我國工業智能的發展非常有促進作用。

　　如果說前三次工業革命分彆從機械化、規模化、標準化和自動化等方麵大幅度地提高瞭生産力，那麼第四次工業革命與前麵三次大的區彆就在於：工業製造不再以製造端的生産力需求為齣發點，而是將客戶端價值作為整個産業鏈的核心，改變以往工業價值鏈從生産端嚮消費端、從上遊嚮下遊推動的模式，從客戶端的價值需求齣發，提供客製化的産品和服務，並以此作為整個産業鏈的共同目標，使整個産業鏈上的各個環節實現協同優化，其本質是工業視角的轉變。
　　本書旨在從中國獨特道路和生存之道齣發，深入淺齣地介紹瞭工業與互聯網結閤給中國製造帶來的變革。
　　從中國製造的世界格局到預見未來，從微觀場景到宏觀概念，本書圍繞工業智能化的三個核心領域：工業雲模式、工業大數據、工業智能展開論述，通過對工業製造、産品價值、供應鏈等概念的闡釋，為工業企業描繪瞭一幅未來工業智能生態的全圖景。

推薦序一 VII
推薦序二 XIII
前 言 XVII
第yi章 工業智能革命正式開啓
第yi節 變革前夜 003
融閤，還是融閤 003
革命，又是革命 004
痛點，仍有痛點 006
第二節 全球製造新格局 010
三足鼎立 010
中國：轉型升級關鍵期 012
美國：開闢製造業的新價值空間 013
德國：基於製造的價值升級 018
日本：略顯滯後的轉型 021
第三節 中國製造：挑戰大，機會更大 024
勞動生産率低 024
産品價值缺失 025
製造基礎薄弱 028
代際機遇 033
政策性結構調整 033
互聯網紅利 034
第四節 雲計算：中國智造新機遇 037
當數據成為問題 037
製造業的廚房 038
從數據到知識 040
雲計算的三大優勢 041
第二章 工業智能化
第yi節 工業智能化的本質 047
工業視角的轉變 047
高效、自省的體係 048
不可見的問題 048
不可見的需求 049
第二節 工業大數據：工業價值轉型的新視角 051
工業大數據的挑戰與目標 051
“不可見世界”的價值 055
“無憂”的製造環境 057
第三節 人工智能：獲取知識的新手段 062
從“深藍”到Master 062
打破“知識的邊界” 064
從人工智能到工業智能 065
第四節 雲平颱：不可或缺的基礎設施 067
雲計算，不隻是計算 067
雲計算價值體係 072
重塑製造生態 073
第五節 信息物理係統：兩化融閤的新模式 076
CPS技術架構體係 076
數字化鏡像 078
價值創造過程 079
第三章 雲上中國智造
第yi節 雲計算的5S特徵 085
第二節 直擊中國製造痛點 087
個性化需求 vs 規模化生産 087
工業快速發展需求 vs工業知識相對封閉 091
中國製造成本較高 vs 價值獲取較低 093
第三節 從商業應用到工業應用 094
工業雲平颱的四大功能目標 094
工業雲平颱的7S特徵 095
第四節 釋放用戶潛力 103
第五節 推動工業價值轉型 107
第六節 構築未來工業體係 111
泛製造域 112
泛知識域 113
泛服務域 115
泛産品域 117
第四章 工業雲平颱的應用探索
第yi節 麵嚮製造係統的應用 121
第二節 麵嚮産品價值的應用 126
第三節 推動業態融閤的新生態 130
第四節 互聯網企業與傳統工業企業閤作模式的
探索 134
製造的全流程協同 134
核心製造水平的提升 136
從産品到服務 137
第五章 工業雲平颱的應用案例
係列1：企業應用 141
第yi節 協鑫光伏的雲平颱智能服務 141
第二節 颱灣高聖帶鋸機床的智能服務 152
第三節 滾珠絲杠健康管理及預測性服務 158
第四節 基於雲平颱的風場智能運維係統 164
第五節 基於雲平颱的新能源智能運維係統 172
第六節 智能軌道交通運維係統 181
第七節 製衣企業全渠道供應鏈營銷智能係統 184
係列2：生態建設 196
第八節 淘工廠的柔性供應鏈生態 196
第九節 雲棲小鎮的智能硬件創新生態 201
結 語 207
緻 謝 211

　　李傑（Jay Lee），現任美國辛辛那提大學特聘講座教授，美國國傢科學基金會智能維護係統研究中心主任，長江學者、韆人計劃專傢，2013年，擔任美國白宮信息物理係統與美國挑戰項目顧問；2016年起，擔任美國麥肯锡全球顧問。李傑教授還是美國機械工程學會及美國製造工程學會的會士，研究突破瞭傳統機械設備故障預測的理論、方法和技術，其關鍵性技術得到國際學術界的認可與高度評價，被美國《財富》雜誌譽為“21世紀全球三大熱門技術”之一。他所著的《工業大數據》與
　　《從大數據到智能製造》在中國讀者和企業中廣受好評。
　　劉雲璐，計算機博士，高級工程師，阿裏雲技術專傢，中國智能應用聯盟特邀專傢。畢業於北京航空航天大學計算機學院，美國卡內基梅隆大學訪問學者。在工業互聯網、物聯網、無綫通信等領域有長期積纍，在國內外頂ji期刊會議發錶論文、書稿多篇，專利30餘項。
　　劉宗長，美國辛辛那提大學智能維護係統研究中心博士生，從2012年起擔任IMS中心研究助理，擁有與法國阿爾斯通、比利時魯汶機電技術中心、美國國傢儀器、中國中車、中國船舶工業集團、上海電氣等公司的閤作經驗。2016年與李傑教授和IMS中心博士團隊共同創立北京天澤智雲科技有限公司，擔任技術研發副總裁。
　　田豐，阿裏雲研究中心主任，專注於雲計算、人工智能、大數據、物聯網科技戰略研究。全球TOGAF認證企業架構師，英國OGC認證的ITIL專傢，ISO20000/ISO27001主任審核師，工信部人纔交流中心工業和信息化特邀專傢，阿裏巴巴淘寶大學、京橙講壇特邀講師，中國互聯網協會核心專傢。

　　瀋穩傑 吉利集團營銷IT總監
　　互聯網重塑瞭整個世界，製造也然；誰能在雲+智能製造時代掌握産業生態的製高點，取得掌控工業數據的先機，《雲上工業智能》這本書可以給我們一些啓示與答案。
　　林永康 比亞迪股份有限公司 製造總監
　　推進智能製造是提升製造業核心競爭力所在，通過企業製造雲，快速有效地整閤梳理現場數據，深度學習挖掘，實現智的製造大腦。在這方麵，《雲上工業智能》能給您全方位的詮釋！
　　王曉明 國務院發展研究中心産業部研究室主任
　　工業價值的來源有三：一是自然資源和低成本人力資源的挖掘；二是現有産業的效率挖掘；三是新技術、新産品和新産業。工業互聯網和工業智能是藉助新的信息化技術挖掘隱性信息和隱性知識，提升現有産業效率和效益的有效工具，也是推進我國傳統産業轉型升級的有效抓手。本書通過理論梳理和案例分析，為廣大工業屆朋友清晰地指明瞭這一方嚮。
　　王俊秀 中國信息經濟學會信息社會研究所所長
　　中國既是互聯網大國，又是製造業大國。如何走齣一條新型的工業化之路？就是要從這兩個前提齣發，走互聯網牽手製造業之路。雲上工業智能，就是阿裏巴巴這幾年在工業互聯網領域做齣的探索。如今，得以一部著作的形式呈現，值得無數關心中國現代化前途的人關注。
　　馬旗戟 國傢廣告研究院研究員
　　《雲上工業智能》核心迴答瞭一個事關經濟變革和供給側改革的關鍵問題：即當代技術如何纔能幫助傳統産業的生産、管理和營銷模式實現變革，推動製造業服務化，打造製造業升級版。顯然，作為“中國製造2025”五大工程之一的智能製造既是一個重要途徑，也是一個關鍵方法，它經由與大數據、雲計算、物聯網等應用的結閤，通過互聯網＋、智能＋等技術增強生産能力，實現從局部到全局、由淺至深的商業價值挖掘，提升優質良品效率並終提升經濟效率和增長。以此而言，這本書尤其適閤經濟政策製定者、經濟理論研究者和企業傢認真閱讀與品鑒。
　　薛兆豐 北京大學國際發展研究院教授
　　在經濟逐步放緩的大趨勢下，中國政府、企業和學術界，應該瞄準“生産製造”和“全球營銷”的環節，尋找和把握中國機會。本書以雲計算為基礎，從工業智能角度給齣瞭中國企業工業互聯網轉型的思路和實踐，是非常好的指引。
　　擁抱數據驅動的世界
　　隨著互聯網、雲計算、大數據、物聯網等新一代信息技術逐漸嚮工業生産等傳統行業融閤滲透，一係列新的生産方式和組織方式不斷湧現，工業數字化、網絡化、智能化發展趨勢明顯。當前，工業互聯網、工業雲、工業大數據、工業物聯網等新概念層齣不窮，但這些紛繁蕪雜概念的背後依然是從數據到信息、從信息到知識、從知識到智能的演進路徑，數據驅動的智能工業世界亦初現端倪。
　　美國的先進製造業、德國的工業4.0、法國的“新工業法國”計劃、日本的機器人新戰略、韓國的IT（信息技術）融閤發展戰略等，無不將工業智能化發展作為重要著力點，利用互聯網等新一代信息技術推動製造業變革已成為全球的共同選擇。無論是德國自下而上的工業4.0，還是美國自上而下的工業互聯網，其本質都是工業隱形數據的顯性化和隱形知識的顯性化，都是對數據驅動智能工業世界的探索。
　　我國正處於信息化大背景下工業化加速發展的曆史時期，黨的十七大做齣瞭大力推進信息化與工業化融閤的戰略部署，十八大又進一步提齣信息化和工業化深度融閤的要求。總書記在“網絡安全和信息化工作”座談會上強調，要“做好信息化和工業化深度融閤這篇大文章”。推動工業數字化、網絡化、智能化發展，應深刻把握全球信息化深入發展與中國工業化進程加速交匯的時代特徵，正確認識互聯網帶來的革命性變化，充分梳理智能的基礎和智造的邏輯。
　　互聯網帶來的變革
　　進入新世紀，關於互聯網引發的經濟社會變革日益成為各界關注的核心議題，來自不同視野的觀察不斷激發我們對未來社會圖景的新思考。得益於開放、共享、協同、去中心化的特點，互聯網已經對經濟社會運行、生産生活方式、治國理政模式産生瞭全球性、根本性的影響，成為重構國際政治經濟新格局的重要力量。互聯網帶來的變革主要體現在以下兩個方麵。
　　在人類生活方麵，互聯網空間正在成為人類的第二生存空間。新一代信息通信技術在生活消費領域日益廣泛和普及的應用，使億萬人群得以在一個互聯網平颱上互相連接、交互、影響，深刻改變瞭人們的信息傳遞、知識獲取、意願錶達、商品采購等日常生活方式。
　　在人類生産方麵，互聯網正在重構製造業範式。如果說製造業範式是一定時期，在特定技術條件下，對製造業價值觀、方法論、發展模式和運行規律的認識框架，那麼互聯網就是通過創造一個與實物製造相對應的虛擬製造空間來改變傳統製造的框架。這一新方法推動瞭製造業範式的遷移，通過構建製造業快速迭代、持續優化、數據驅動的新方式，重建製造效率、成本和質量管控新體係。
　　人類正在進入一個數據驅動的世界，這定義瞭數據驅動的新服務模式，智能互聯産品正演變為一個實時感知客戶需求數據的服務平颱。這帶來瞭數據驅動的創新、數據驅動的模型和數據驅動的決策，企業內部的橫嚮集成和企業間的縱嚮集成實現瞭數據的及時性、完整性、準確性和可執行性，推動瞭數據—信息—知識—決策持續轉化，構建瞭企業運營新機製。
　　工業智能化的本質
　　從機械化到電氣化，再到信息化，工業革命正在互聯網等新一代信息技術的驅動下嚮智能化演進，工業智能化的本質主要錶現在以下幾個方麵。
　　工業智能化是互聯，是要把設備、生産綫、工廠、供應商、産品、客戶緊密地連接在一起，將無處不在的傳感器、嵌入式終端係統、智能控製係統、通信設施通過信息物理係統（CPS）形成一個智能網絡。
　　工業智能化是集成，是要在人與人、人與機器、機器與機器，以及服務與服務之間“互聯”的基礎上，實現橫嚮、縱嚮和端到端的高度集成。通過縱嚮集成，實現生産環節、環節之間、産品全生命周期等企業內部信息流、資金流和物流的無縫連接。通過橫嚮集成，實現從企業內部嚮産業鏈和企業間的信息集成、協同研發、供應鏈管理和價值鏈重構。通過端到端集成，實現從産品設計、生産製造、物流配送到使用維護的産品全生命周期的管理和服務，重構産業鏈各環節的價值體係。
　　工業智能化是數據，是對産品數據的精準分析、是對運營數據的實時優化、是對價值鏈數據的挖掘利用。當感知、連接無所不在，數據必將無所不在，數據正在成為工業智能化的基石。
　　工業智能化是創新。新型傳感器、集成電路、人工智能、移動互聯、大數據等信息技術創新的不斷演進，推動瞭CPS、工業互聯網、工業雲、工業大數據等融閤技術創新。信息技術不斷融入工業裝備中，推動著工業産品創新嚮數字化、智能化方嚮發展。
　　工業智能化是轉型。通過在設計、供應鏈、製造、物流、服務等各個環節接入用戶的參與界麵，實現瞭用戶參與式創新，推動瞭製造業技術、産品、工藝、服務的全方位創新，不斷催生和孕育齣新技術、新業態和新模式，從而激發整個社會的創新創業激情，加快從傳統的要素驅動嚮創新驅動轉型。
　　推進工業智能化是一項富有創新性的偉大實踐，本書作者透過現象看本質，透過工業大數據看到瞭知識和基於數據的智能，從信息物理係統中發掘信息化與工業化融閤的新機遇，從工業雲的視角探索工業智能化轉型路徑，摺射齣本書作者深刻認識、獨立思考的智慧之光，能夠為工業智能化道路上的同行者提供藉鑒，為後來者提供指引。
　　是為序。
　　工信部信息化和軟件服務業司副司長
　　安筱鵬

《數字孿生：重塑物理世界的虛擬映射》 作者： 王立群   齣版社： 機械工業齣版社 核心主題： 本書深入探討瞭數字孿生技術從理論基石到前沿應用的演進曆程與實踐路徑，聚焦於如何構建、運行和優化高保真度的物理實體虛擬映射，以實現對復雜係統的實時感知、精確預測和智能決策。 --- 第一章：數字孿生的概念起源與技術圖譜 1.1 溯源：從模擬仿真到實時映射 數字孿生並非橫空齣世的新概念，它植根於控製論、仿真建模和物聯網（IoT）技術的發展土壤。本章首先梳理瞭數字孿生在20世紀末期的雛形，特彆是在航空航天和高端製造領域對“虛擬樣機”的需求催化。重點分析瞭NASA提齣的“物理實體與虛擬實體在生命周期內保持一緻性”的核心思想，並界定瞭數字孿生與傳統仿真、模型在數據同步頻率、交互深度及生命周期覆蓋度上的本質區彆。 1.2 核心構成要素的解構 一個完整的數字孿生係統由四大核心支柱構成：物理實體（Physical Twin）、虛擬模型（Virtual Model）、連接機製（Connectivity）和數據驅動的反饋迴路（Data-Driven Feedback Loop）。 物理實體層（資産的數字化采集）： 詳述瞭如何利用高精度傳感器、邊緣計算設備、激光雷達等技術，對物理資産的狀態、環境參數進行全方位、多維度的數據采集。強調瞭數據質量和時間同步的重要性。 虛擬模型層（多尺度、多物理場的融閤）： 探討瞭建立高保真虛擬模型所需的建模技術，包括幾何建模、物理場仿真（CFD, FEA）、係統級建模（如Dymola/Modelica語言的應用）以及行為邏輯的編程。 連接與集成（實時數據流）： 分析瞭MQTT、OPC UA等工業通信協議在支撐海量、低延遲數據傳輸中的作用，並闡述瞭雲邊協同架構如何保障數據在采集、傳輸、存儲和計算中的效率。 反饋與優化： 這是數字孿生的“靈魂”所在。闡述瞭基於機器學習和優化算法（如強化學習）如何利用孿生體運行産生的結果，反嚮指導和調整物理實體的運行策略，形成閉環優化。 1.3 技術棧的全景展示 本章還提供瞭數字孿生所需的技術棧地圖，涵蓋瞭從底層硬件（傳感器、網絡）到中間件（數據湖、時序數據庫）再到上層應用（可視化引擎、AI分析模塊）的全鏈條技術選型與集成挑戰。 --- 第二章：高保真模型的構建與驗證 2.1 建模方法的精細化選擇 數字孿生的精度直接決定瞭其決策的有效性。本章細緻區分瞭幾種主要的建模範式： 基於第一性原理的物理模型（白盒）： 適用於結構穩定、物理規律明確的係統，側重於精確的微分方程求解。 數據驅動的模型（黑盒/灰盒）： 主要依賴深度學習、神經網絡來擬閤復雜的非綫性關係，適用於物理機製難以完全解析的係統（如復雜流體、材料老化）。 混閤建模（Gray Box）： 如何將已知的物理規律嵌入到數據模型中，以增強模型的泛化能力和可解釋性，是當前研究的熱點。 2.2 幾何與拓撲的精準映射 強調瞭CAD模型、BIM模型嚮工程應用型數字模型的轉化過程。講解瞭點雲數據處理技術，如何將掃描數據轉化為可用於仿真分析的網格模型，並討論瞭如何處理模型在不同生命周期階段的變更和版本控製。 2.3 孿生體的實時校準與驗證（Calibration & Validation） 模型一旦建立，必須保證其“與實體同步”。本節詳細介紹瞭模型校準的技術流程，包括：如何設定可接受的誤差範圍、如何利用卡爾曼濾波或貝葉斯方法動態調整模型參數，以及如何設計對照實驗來持續驗證孿生模型的預測準確性，確保模型不會“漂移”脫離實體狀態。 --- 第三章：應用場景的深度聚焦與産業落地 3.1 智能製造中的“工廠級”孿生 重點分析數字孿生在離散和流程工業中的應用案例。 産綫優化： 如何通過工廠孿生體模擬不同排産計劃下的資源利用率、瓶頸環節識彆與柔性調整，實現生産效率的最大化。 預測性維護（PdM）： 不僅僅是故障預警，而是孿生體模擬零部件在當前工況下的剩餘壽命（RUL）預測，並自動生成最優維護窗口，減少非計劃停機。 工藝參數的在綫優化： 在半導體製造、化工過程等領域，孿生體如何實時反饋當前批次産品的良率趨勢，並自動微調溫度、壓力等工藝參數。 3.2 智慧城市與基礎設施的宏觀孿生 探討將數字孿生擴展到更大尺度的係統管理。 交通流管理： 城市交通孿生如何融閤實時路況、公交時刻錶和環境數據，進行信號燈配時優化、應急疏導規劃。 能源電網的韌性增強： 針對可再生能源並網帶來的波動性，構建電網孿生體進行潮流分析、故障隔離模擬，提升電網的抗風險能力。 3.3 産品全生命周期管理（PLM）中的價值鏈重塑 闡述瞭如何利用“産品孿生體”貫穿設計、製造、使用和退役的全過程。設計階段的可製造性分析，使用階段的遠程診斷與升級，以及最終的迴收拆解路徑優化，均依賴於一個持續演進的數字檔案。 --- 第四章：數字孿生部署中的挑戰與未來趨勢 4.1 數據治理與安全邊界 數字孿生的核心挑戰在於海量、異構、高價值數據的管理。本章討論瞭數據主權、隱私保護（特彆是在城市級應用中）以及如何構建安全的、不可篡改的資産數據鏈（利用區塊鏈技術確保數據溯源性）。 4.2 異構係統集成與標準化努力 分析當前工業界在數據模型（如MBD/MBSE）和接口標準上的碎片化問題，以及如工業互聯網聯盟（IIC）等組織在推動數字孿生參考架構和互操作性標準方麵所做的努力。 4.3 人機交互與認知增強 未來的數字孿生將更加注重“可感知性”。探討瞭沉浸式技術（VR/AR）如何幫助操作員以更直觀的方式“進入”孿生空間，理解復雜係統的內部狀態，以及認知計算在輔助決策中的集成路徑。 --- 總結： 《數字孿生：重塑物理世界的虛擬映射》提供瞭一套從理論基礎到工程實踐的係統化方法論，幫助讀者掌握構建和利用數字孿生技術，驅動物理世界嚮更智能、更高效、更具韌性的方嚮演進的核心能力。本書特彆適閤係統架構師、高級研發工程師、工業互聯網平颱開發者以及關注産業數字化轉型的企業決策者深入研讀。

評分☆☆☆☆☆

這本書我剛拿到手，名字叫《雲上工業智能》，齣版社是中信的。我一直對工業領域和人工智能結閤的趨勢很感興趣，總覺得這裏麵蘊藏著巨大的潛力和未來。我理解這本書大概是講如何在雲端構建和應用人工智能技術，以提升工業生産的效率、質量和智能化水平。比如，我設想書中可能會探討如何利用雲計算的強大算力和存儲能力，來處理海量的工業數據，從中挖掘齣有價值的信息。這可能包括對生産過程進行實時監控和分析，預測設備故障，優化生産流程，甚至實現柔性生産和個性化定製。 我對書中關於數據采集、處理和安全性的部分特彆期待，因為工業數據的規模和復雜性都遠超我們日常接觸到的數據，如何有效地收集、清洗、標注和存儲這些數據，並保證數據的安全和隱私，是實現智能化的基礎。另外，我也很好奇書中會介紹哪些具體的AI技術在工業場景中的應用，例如機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等等，它們分彆如何在質量檢測、預測性維護、機器人協作、智能排産等環節發揮作用。如果書中能提供一些實際的案例分析，那就更好瞭，能幫助我更直觀地理解這些技術如何落地。 總體來說，我希望這本書能夠提供一個係統性的框架，幫助我理解雲上工業智能的全貌，並為我指明未來學習和實踐的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《雲上工業智能》，讓我對它充滿瞭期待。我猜想，這本書會從一個非常宏觀的視角，來探討人工智能技術如何在雲端賦能工業的未來。我非常感興趣的是書中關於“工業大數據分析與挖掘”的部分。我理解，工業生産過程中會産生海量的數據，包括傳感器數據、生産記錄、質量報告等等，而雲平颱提供瞭強大的數據存儲和計算能力，能夠幫助我們對這些數據進行深入的分析和挖掘，從而發現隱藏在數據中的規律和洞察。 比如，通過對曆史生産數據的分析，我們可以找齣影響生産效率的關鍵因素，並采取相應的措施進行優化。又比如，通過對産品質量數據的分析，我們可以發現産品缺陷的根源，並改進生産工藝。 我還很期待書中能夠探討如何利用AI技術，實現工業流程的智能化優化。這可能包括智能排産、路徑優化、資源調度等方麵。我設想，AI可以通過對生産計劃、物料供應、設備狀態等信息的綜閤分析，生成最優化的生産方案，從而最大化生産效率，降低生産成本。 另外，我對書中關於“雲邊協同”的討論也很感興趣。我理解，為瞭更好地滿足工業場景的實時性和低延遲需求，通常需要將部分AI計算能力部署在靠近數據源的邊緣設備上，與雲端AI協同工作。如果書中能詳細介紹這種協同模式的優勢和實現方式，將非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅不小，感覺內容很紮實。我仔細看瞭目錄，發現裏麵有很多我非常感興趣的主題，比如“智能製造的未來趨勢”以及“人工智能在工業4.0中的作用”。我理解這本書很可能會描繪齣未來智能工廠的藍圖，以及人工智能如何在其中扮演核心角色。我設想書中會詳細闡述如何利用AI技術，實現生産流程的自動化、智能化和柔性化。比如，通過引入機器人、自動化設備和智能傳感器，配閤AI算法進行自主決策和協同作業，從而大幅提高生産效率和産品質量。 我特彆期待書中關於“預測性維護”和“質量控製”的章節。我設想，AI可以通過分析設備的曆史運行數據，精準預測故障發生的時間，從而提前進行維護，避免意外停機造成的損失。在質量控製方麵，AI可以通過圖像識彆、數據分析等技術，對産品進行實時檢測，發現瑕疵，甚至預測潛在的質量問題，從而保證産品的高一緻性和可靠性。 此外，我也很好奇書中是否會涉及“數字孿生”的概念。我理解，數字孿生是物理實體的虛擬映射，能夠實時反映物理實體的運行狀態，通過與AI結閤，可以實現對物理世界的精確模擬、預測和優化。如果書中能提供一些關於如何構建和應用數字孿生的案例，對我來說將非常有啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得很簡潔大氣，書名《雲上工業智能》和中信齣版社的標誌也顯得十分專業。拿到書之後，我迫不及待地翻看瞭一下目錄，感覺內容非常豐富，涵蓋瞭從理論基礎到實際應用的各個方麵。我尤其對其中關於“工業物聯網與人工智能的融閤”這一章節很感興趣。我設想，書中應該會詳細闡述如何通過工業物聯網技術，將生産設備、傳感器、生産綫等連接起來，實現數據的互聯互通，然後利用人工智能技術對這些海量數據進行深度分析，從而實現更智能的生産控製和決策。 比如說，工業物聯網可以實時采集設備的運行狀態、環境參數、生産進度等信息，而人工智能則可以根據這些信息，預測設備可能齣現的故障，提前進行維護，避免生産中斷。再比如，通過分析生産過程中的各項數據，人工智能可以識彆齣影響産品質量的關鍵因素，並提齣改進建議，從而提升産品閤格率。我還很期待書中能夠介紹一些在雲平颱上實現工業智能的典型架構和技術方案，比如微服務架構、容器化技術、大數據處理平颱等等，以及如何利用這些技術構建安全、可擴展、高可用的工業智能係統。如果書中還能包含一些相關的開源工具和框架介紹，那就更完美瞭，能幫助讀者更快地進行實踐。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我對“雲上工業智能”這個概念有瞭更深刻的理解。它不僅僅是把人工智能技術簡單地搬到雲上，而是一個係統性的工程。我看到書中大概會深入探討工業領域在數字化、網絡化、智能化轉型過程中所麵臨的挑戰，以及雲技術如何為解決這些挑戰提供支撐。比如，傳統的工業企業可能存在數據孤島、計算能力不足、技術更新緩慢等問題，而雲計算的彈性伸縮、按需付費、強大的計算和存儲能力，能夠有效地解決這些痛點。 同時，書中也可能強調瞭人工智能在工業場景中的重要性，比如通過機器學習算法，可以對生産數據進行建模和分析，從而實現生産過程的優化和預測。我猜想書中可能會詳細介紹一些工業智能的關鍵技術，例如邊緣計算，它可以在靠近數據源的地方進行數據處理和分析，降低延遲，提高響應速度，這對於實時性要求很高的工業場景尤為重要。 另外，我非常關注書中關於“數據治理”和“安全保障”的論述。在工業領域，數據的質量和安全性至關重要，任何錯誤或泄露都可能導緻嚴重的後果。因此，如何建立完善的數據治理體係，確保數據的準確性、完整性和一緻性，以及如何構建強大的安全防護體係，保護工業數據免受攻擊和濫用，這些都是我希望從書中找到答案的。