时间：2023-09-13 17:13:19
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇网络安全与人工智能，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
人工智能即机器智能，即对人的意识、行为、思维信息过程等进行模拟，使及其具有人工智能功能，进而代替人完成危险性、复杂性或机械性突出的任务，提升工作的效率和质量，将人工智能应用于计算机网络技术中与人工智能自身的优势具有密切的关系。
1 人工智能应用于计算机网络技术中的可行性分析
首先，人工智能对不确定信息的处理效果较理想，可对系统资源呈现的局部或全局实时、变化状态进行掌握和跟踪，在对获取信息进行处理的基础上可以实现实时向用户提供有效的信息功能；其次，人工智能的协作能力较突出，在对有效资源整合基础上实现资源的合理共享和传输，将其应用于网络管理中，可有效的提升其工作的效率和效益；再次，人工智能凭借其学习能力和推理能力的优越性，有利于网络智能化护理中信息处理效率和质量的提升。另外，人工智能在记忆能力方面的优势，有利于信息库的建立，在推动网络管理水平提升方面作用突出；除此之外，人工智能在处理非线性问题、计算资源消耗等方面也具有优越性，所以将人工智能应用于计算机网络技术中具有可行性。
2 人工智能在计算机网络技术中的应用
2.1 人工智能在计算机网络安全管理技术中的应用分析
现阶段计算机网络安全管理技术主要表现在防火墙、入侵检测和反垃圾邮件系统三方面，所以在实践中尝试将人工智能应用于以上方面，智能防火墙主要应用智能化识别技术，利用统计、概率等计算方法将存在文献的信息数据识别并处理，使计算机网络管理技术原本的大量计算被舍去，网络安全管理的效率也大幅提升，不仅将有害信息及时的拦截和限制，而且安检效率也明显增加，使普通防火墙拒绝服务攻击的缺陷得到弥补，有效的遏制了高级入侵和病毒传播。而智能型反垃圾邮件系统其以威胁计算机网络安全的垃圾邮件作为防御的主要对象，其虽然具有开启式扫描和分类提供、危险预警等功能，但其保护的范围具有局限性。入侵检测是网络计算机安全管理的核心，对其应用人工智能具有显著的效果，通常情况下入侵检测需要通过数据采集、数据减少、行为分类、报告反映四个阶段完成，现阶段应用于入侵检测的人工智能主要包括以下几种：
2.1.1 规则产生式专家系统
此种人工智能现阶段在入侵检测方面应用最为广泛，其建立在专家经验性知识构建的数据库和推理机制的基础上，主要原理是计算机网络安全管理人员事先将已知的入侵特征编码成固定的规则，并将大量的规则构建成数据库，在安全管理的过程中专家系统可自动将审计记录和规则作为入侵检测的判断依据，实现入侵的及时发现，并判断入侵的种类和危害等，可见此项人工智能对提升入侵检测的效率和准确性具有积极的作用，但其建立在已知经验的基础上，检测的范围存在的一定的局限性。
2.1.2 人工神经网络
此项人工智能建立在人脑学习机能模拟的基础上，所以在容错性、学习能力等方面具有优越性，此项人工智能可以对存在畸变或噪声的输入模式有效的识别，在并行方式的推动下其入侵检测的效率较理想，所以在计算机网络安全管理技术中的应用相对较广泛。
2.1.3 数据挖掘技术
此技术的应用原理是通过审计程序对网络连接和主机会话的特征进行准确、全面的提取和描述，然后利用此项人工智能对准确捕捉入侵模式的规则或计算机网络正常活动轮廓规则等进行学习和记忆，进而在计算机网络中出现异常检测的情况下，进行有害入侵的准确识别，可见此项人工智能技术充分发挥了自身的记忆功能和学习功能，在提升入侵检测的针对性方面具有较好的效果。
2.1.4 人工免疫技术
人工免疫技术建立在人体免疫系统的基础上，其主要包括基因库、否定选择和克隆选择三种机制，其可以有效的弥补传统入侵检测在杀毒能力和未知病毒识别等方面的缺陷。例如，在基因库中可以实现基因片段重组、突变，使入侵检测系统对各类未知病毒也可以及时有效的识别，但现阶段基因库的有效建立仍存在现实困难；在否定选择的过程中，先在系统中随机产生一定的字符串，其次在否定选择算法的作用下将与自我匹配的字符串删除，如果其否定选择的正确则被视为合格的监测器，进而逐步完成检测入侵等，此项技术在计算机网络安全管理中的应用仍需要进一步的完善，但应用价值巨大。
2.1.5 自治AGENT技术
此项技术是人工智能向面向对象技术方面发展的成果，其通常被作为底层数据收集和分析的结构，在基于自治Agent的入侵检测系统框架中每台被监控的主机都可以视为IDS系统，此技术在学习能力、适应能力、自主能力、灵活性和兼容性等方面均较突出，所以此项技术不仅可以有效的检测入侵，而且可以对入侵的影响范围有效的控制，在应用的过程中对环境的依赖性较低，可推广应用。
2.1.6 数据融合技术
此项技术建立在人类不断对自身信息处理能力进行模仿的基础上，其原理是在数据组合的基础上获取更多的信息，实现资源协同，将其应用于计算机网络安全管理技术中，可以使过个传感器共同或联合发挥作用，使整个传感器系统的能行得到提升，进而将个体传感器入侵检测的范围局限性削弱，使入侵检测的全面性更加有保证，此项技术如果与其他人工智能结合应用，检测的效果会更加理想。
可见，人工智能在计算机网络安全管理技术中的应用，对提升计算机网络安全监测、防御能力具有积极的作用，使计算机网络传统安全管理技术不能识别未知风险、风险识别不全面、杀毒能力较弱等问题得到有效的解决，而且计算机网络安全管理的效率和准确性也更加有保证。
2.2 人工智能在计算机网络系统管理和评价技术中的应用分析
由于计算机网络自身具有动态性和瞬变性等特点，所以计算机网络系统管理的难度较大，将人工智能应用于计算机网络系统管理和评价方面对提升其管理的有效性、全面性和评价的客观性等具有积极的作用，现阶段应用于此方面的人工智能主要包括以下方面：
2.2.1 人工智能问题求解技术
此项技术是在给定条件下，可解决某类问题并在有限步骤内可以完成的算法，主要包括以状态图为基础的搜索技术、以谓词逻辑为基础的推理技术和以结构化知识表示为基础的求解技术，搜索技术主要针对状态空间、问题空间、博弈搜索进行，通常情况下相同的问题具有多个搜索技术，所以要提升搜索的效率需要对最优的搜索技术进行判断。其评价标准通常包括搜索空间和最优解两方面，为获取最优搜索，需要利用公式f*（n）=g*（n）+h*（n）进行评估，其中g*（n）代表从网络S节点到n节点的最短路径；h*（n）代表从网络n节点到g节点的最短路径。可见将人工智能问题求解技术应用于计算机网络系统管理和评价中，相比传统的计算方法可以缩减网络资源的浪费，提升网络资源的管理效率和质量，应积极推广应用。
2.2.2 专家知识库技术
专家知识库是专家系统的重要构成，其对专家系统的应用效果产生直接的影响，现阶段专家知识库主要包括基础原理理论和直接或间接获取经验积累的专门知识，通过将已知的计算机网络管理与评价经验进行编码、建库，使计算机网络管理决策获取专家经验支持，使相似或同种管理、评价问题等可以得到较好的完成，此项技术现阶段在计算机网络管理与评价方面得到较广泛的应用。
3 人工智能在计算机网络技术中的应用案例分析
3.1 人工智能在计算机网络安全管理技术中的应用案例分析
某档案馆为保证应用的计算机网络系统不会对存储的档案信息安全构成威胁，积极的将人工智能应用于计算机网络系统安全技术中，实践证明，通过应用智能防火墙和智能入侵检测系统，该档案馆的计算机网络安全性得到明显的提升，笔者针对该档案馆在此方面对人工智能的应用展开分析。
3.1.1 智能防火墙
该档案馆长期以防火墙作为其网络安全管理的主要手段，但由于传统防火墙自身不可见加密的SSL流数据，不能对其迅速的拦截和解密，使此类对计算机网络的攻击难以通过防火墙实现防范，甚至任何应用程序在加密后均可以顺利的通过传统防火墙，使档案馆的网络安全一直受到严重的威胁，档案馆网络体系结构特点决定其对应用数据流的监控能力无法满足实际需要；而智能防火墙将统计、决策等智能算法应用于数据识别的过程中，对外来针对档案馆网络的访问进行有效的控制，使档案馆网络特征值更加明显，该档案室应用的智能防火墙将和过滤技术有机结合，不仅可以使传统防火墙在安全性方面的问题得到有效的解决，而且监控范围涵盖数据链路层至应用层全部，对TCP/IP协议层落实全面的安全控制，可见该档案馆的防火墙在应用人工智能后，客户端配置任务得到大幅度的缩减，而且数据加密、解密等均可以在防火墙拦截过程中实现，虚拟网VPN得到强有力的支持，在智能防火墙的作用下，档案馆内部信息对外完全隐藏，服务的作用更加突出，在服务与包过滤服务的功能相融合的作用下，使该档案馆计算机网络的安全性得到了明显的提升。
3.1.2 智能入侵检测系统
入侵检测技术属于积极的安全管理手段，是在危害发生前的有效预防，该档案馆在应用传统入侵检测技术时，通过对计算机内部的各类信息进行搜集，然后通过检测引擎对各类信息中是否存在入侵进行判断，进而针对检测的误用模式提出警告，控制台结合监测结果确定相应的控制措施，可见在该档案馆应用的传统入侵检测中检测的范围、有效性等均不能得到有效的保证，使档案馆的网络信息受到危害入侵的威胁。在该档案馆应用智能入侵检测系统后，其将规则产生式专家系统、基于神经网络的入侵检测、数据挖掘技术共同应用于入侵检测系统，使该档案馆的入侵检测系统不仅可以有效的检测出已知专家管理经验中涉及的威胁，并制定出有效的解决方案，而且利用人工智能在记忆、学习、适应性等方面的突出功能，使各类未知的病毒、危害等也可以得到有效的识别，而且使病毒危害的范围和程度得到有效的控制，结合该档案馆对人工智能的应用效果，类似的单位或组织也可以积极的应用，例如图书馆、会计师事务所等。
3.2 人工智能在计算机网络管理与评价技术中的应用案例分析
某图书馆在向数字化发展的过程中，计算机网络存储的信息不断增多，实施网络管理和评价的难度不断加大，为缩减图书馆计算机网络管理的任务量，提升网络管理和评价的质量，该图书馆积极应用人工智能相关技术，该图书馆应用的人工智能技术主要是专家知识库的建立和应用，其首先将国内外专家已知的图书馆管理和评价经验收集、整理、编码，建立规则库，在进行图书馆网络管理的过程中，专家知识库会通过对计算机网络的自动检索与专家知识库中的编码相匹配，为管理人员提供相对应的管理方案，并在管理人员同意的情况下完成网络管理与评价，这不仅减轻了图书馆网络管理人员的管理压力，而且在提升管理效率和质量方面也发挥着积极的作用。
4 结论
通过上述分析可以发现，现阶段人们已经认识到人工智能的优势，并在实践中有意识的将其应用于计算机网络技术中，这对优化计算机网络技术的性能具有积极的作用，所以应结合实际进一步的深化和优化，这是计算机网络技术深化发展的具体体现。
参考文献
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[4]谭仕平.人工智能在计算机网络技术中的应用分析[J].硅谷，2013，18：11+4.
记者的一位朋友，从小受过专业围棋的训练，长大后又从事过很长一段时间程序员的工作，对于围棋的奥妙深有体会，因此在李世石与AlphaGo的人机大战开始前，他曾拍着胸脯说，对战的结果一定是5∶0，人类轻松获胜。可是事情的结果呢？事与愿违。通过此事，记者的这位朋友对于人工智能（AI）有了更新的认识。
不可否认，人工智能给人们带来了无穷无尽的想象空间。人工智能到底能给人类社会的发展带来多大影响？人们的工作和生活是否将从此产生质的飞跃？现在人工智能技术的发展到底进入到什么样的阶段？11月1日―2日，一年一度的C&C用户论坛暨iEXPO 2016在日本东京举行。我们或许能从这次大会一窥人工智能领域的新动向。
NEC主办的C&C用户论坛暨iEXPO大会今年已经是第20届，“Orchestrating a brighter world”（协同创造更美好的世界）成了本届大会最响亮的口号。NEC希望借助在人工智能和物联网（IoT）方面的诸多技术和产品创新，更好地肩负起构建安心、安全、高效、公平社会的责任。
改变已经发生
“人工智能市场的增长已经超出了人们的想象。”NEC全球总裁兼首席执行官新野隆在大会的主旨演讲中开宗明义，“人口增长带来的巨大压力，新型城镇化发展引发的各类社会问题，人与人、人与物之间广泛而复杂的连接……为了更好地解决这些问题，我们必须更充分、有效地利用ICT的创新。”
人类社会正面临一场新的数字化革命，而云计算、人工智能、可视化、大数据、安全、物联网等技术将成为支撑这一变革的技术驱动力。作为一个传统的ICT厂商，NEC将如何应对这一变革，扬长避短？NEC中国总代表兼日电（中国）有限公司总裁吉田直树表示：“我们的优势主要体现在具有很强的综合实力，凭借深厚的技术积淀，以及长年服务大型企业级客户累积的经验，可以为行业用户提供全面的针对其应用需求量身订制的解决方案。”
新野隆特别强调了NEC的三大技术优势――人工智能、连接性、网络安全。NEC在这些技术领域的许多创新之作都可以在本次大会的展示区看到。据NEC的工作人员介绍，往届大会的展示区通常是按技术和解决方案的类别来划分，而今年有了很大的改变，以助力数字化变革为核心，突破了技术间的界限，以蓝色、红色和绿色三种颜色来划分展区：蓝色代表“AI和IoT引发的数字化革命”，主要展示NEC在AI和IoT领域的最新技术成果；红色代表“加快数字化变革的先进技术”，主要包括大数据、网络安全、SDN和云平台；绿色代表“利用AI和IoT加速构建更美好的世界”，主要展示NEC的AI和IoT在制造、流通、通信、医疗、市场营销、安全、智慧城市等领域的成功应用。
在展区中，让记者印象最深刻的还是NEC在网络空间安全方面的技术创新和应用。人脸识别可以说是NEC最擅长的一项技术，不仅识别速度快，而且准确率极高，已经在机场、海关，以及涉及公共安全的很多应用场合得到了广泛部署。在人脸识别技术展台前，记者做了一次亲身体验。负责演示的技术人员现场用平板电脑给记者拍摄了一张照片，并上传到后台的数据库中，然后记者走到摄像头前，NEC的人脸识别系统几乎是瞬间就认出了记者。
其实，人脸识别在今天来看已经不是什么新鲜事，许多中国厂商也在这方面有所建树。“在人脸识别方面，我们会将其他厂商不做或做不到，但又是NEC所擅长的技术和解决方案带入中国市场，凸显自身的差异化竞争优势。”吉田直树介绍说，“我刚刚参加了在北京举行的2016中国国际社会公共安全产品博览会，目的是进一步了解中国客户的需求，以及中国同类厂商的动态。虽然很多厂商都可以提供针对特定个体的人脸识别解决方案，但是目前在数百人中快速找到特定的人还是一个难题，而这正是NEC的强项。”
NEC还将人工智能技术用于网络安全领域，探测未知的网络安全威胁。NEC的自主学习型系统异常监测技术，可以在攻击发生后到产生实际危害前的这一时间段内，及时发现系统异常并报警，从而尽量避免造成实际的安全损害。NEC已经将这套融入了人工智能的系统异常监测技术用于公司内部的16万台设备上，更好地保证了公司业务的正常运行。
人工智能在行动
在本次大会上，记者还看到NEC将人工智能用于健康和医疗、物流，以及智能工厂等诸多领域。比如，NEC将人工智能与可穿戴设备相结合，用于工厂的设备管理、业务流程控制，以及远程监控等，可以及时发现生产中的问题，持续提升生产效率。在物流行业，即使是一个新手，他只要通过一副智能眼镜和一块智能手表，就可以根据货运单的要求，准确找到货物存放的货架，然后将货物运送到指定的地点。这同样得益于NEC的人工智能技术与可穿戴设备相结合的解决方案。
其实，早在半个多世纪前，NEC就已经开始在可视化、分析、控制等领域展开了研究，尤其是在声音和图像识别、语义解析、机器学习、风险预测、控制和优化等方面取得了非常多的成果，并广泛应用于多个商业场景。这为今天NEC构建先进的人工智能技术群奠定了坚实的基础。在可视化、分析、控制和引导三大领域，NEC拥有多项世界领先或唯一的技术创新成果。
举例来说，在人工智能方面，应用了NEC世界最高精度的面部识别技术的出入境系统、可以察觉因肉眼无法发现的微小状态变化导致故障的飞机故障预警系统、基于机器学习技术的可精确预测订货需求的零售订货系统等，已经广泛应用于创造安心、安全环境的公共安全领域、大型社会基础设施的监控、强化企业营销、提升业务效率等方面。NEC希望通过人与人工智能技术的协调，最终实现生活的智慧化。
就在本次大会召开前，NEC刚刚了几款人工智能和物联网解决方案。NEC the WISE NeoFace Watch Image Data Mining可以快速对图像数据进行分析。据称这是目前世界上最快速、准确率最高的人脸识别解决方案。另外，像Auto Responses Solution可以更加准确地理解文本文件中上下文的意思。NEC the WISE IoT Platform提供了一个验证平台，让那些有关物联网应用方面的创意可以更快速地转化为商业化的产品。新野隆介绍说，NEC还与大阪大学、东京大学等高校合作开发用于人工智能方面的低功耗智能芯片等。NEC与通用集团合作推出的IoT方案已经在某些领域付诸实施。
上文提及的NEC最新推出的产品名前面都有“NEC the WISE”的字样，其实这是NEC今年正式的人工智能技术群的统一品牌名称。在本次大会的现场，“NEC the WISE”的标志无处不在。NEC the WISE表明，NEC将协调人与AI技术，为创造安心、安全、高效、公平的社会做出贡献。
人工智能的核心之一是数据。人工智能技术的应用必须与大数据有机地结合一起。吉田直树表示：“收集数据只是第一步，更重要地是如何对数据进行有效的分析和预测。从技术的角度讲，人工智能的推进要从两方面入手，一是基础技术研究，二是与实际应用相结合研发出针对不同行业和应用场景的解决方案。NEC在全球各地的研究院将主要精力放在人工智能基础技术研究方面。NEC与各国当地的合作伙伴，以及各行业的用户协作，共同开发适合不同行业需求的人工智能解决方案。”
NEC the WISE所代表的人工智能产品是NEC物联网整体解决方案的一部分，它还要与其他相关软硬件，以及行业应用需求紧密结合。未来，NEC会把物联网作为一个独立业务计算收入。
本次大会传递的信息十分明确：NEC将积极推进人工智能技术的开发与应用，并以大数据、物联网、安全、云计算等为核心，提供创新的解决方案，支持企业的数字化变革。本次大会也可以看作是NEC全面向人工智能和物联网领域进军的誓师大会。它为NEC未来十年甚至更长远的发展定下了基调――协同创造更加美好的世界。
差异化和本地化是关键
数字化转型、人工智能、物联网等都是当下最热门的话题，也是所有ICT厂商共同关注的焦点。对于NEC来说，挑战在于如何做出差异化，如何在中国市场上更好地实现本地化发展。
吉田直树讲述了NEC的原则：第一，人无我有，做别人没有的技术和产品，比如在大数据方面，很多厂商都可以做大数据的收集和处理，那么NEC就把重点放在大数据的分析和预测上；第二，在注重自主创新的基础上，加强同合作伙伴之间的协作创新，比如NEC与农业有机栽培方面的专业公司合作，利用ICT的创新改进西红柿的栽培，推而广之，就是将NEC在构建大型基础设施方面的经验与特定行业或应用领域专业公司的技术特长相结合，取长补短，实现理想的经济效益和社会效益。
结合NEC在中国的业务发展，上面的两条原则具体体现为，根据中国用户和市场的实际情况，选择最适合的合作和发展模式，提供差异化的产品和解决方案，寻找属于NEC的蓝海市场。
根据中国的具体情况，NEC将当前的发展重点放在了安全、流通和零售，以及智慧城市等领域。安全包括与政府相关的公共安全，以及企业内部的安全两个方面。NEC的策略是，积极与本地的伙伴合作，在一些自己拥有优势的细分安全领域进行投入。NEC在流通和零售行业的业务前景十分广阔。随着电子商务的快速发展，物流可能是一个新的瓶颈。NEC有针对物流行业的融入了人工智能和物联网技术的解决方案。另外，在便利店的管理方面，NEC也有先进的解决方案，比如很多便利用店的POS机就是NEC的产品。POS机是信息汇聚的一个源头，以后针对POS机的数据进行智能分析也是NEC的强项。
类脑智能作为人工智能由“弱”向“强”跨越式发展的重要突破口，已经成为全球科技和产业创新的前沿阵地，全球各国政府和科技巨头企业竞相抢先布局。我国亦高度重视类脑智能研究，在政府层面、企业层面和科学研究层面均有所布局，并在部分领域取得了阶段性成果。但是，总体上我国类脑智能发展水平与全球先进水平仍有一定差距。
类脑智能主要包括两个研究方向：以类脑芯片为代表的硬件方向和以学习系统为代表的软件方向。
类脑芯片旨在从组织结构和构成要素上实现对人脑的仿真和建模，通过对大脑进行物理和生理解构，研制能够模拟神经元和神经突触功能的微纳光电器件，并⑹以亿计的光电器件按照人脑结构进行集成，最终构造出人脑规模的神经网络芯片系统。这种新型架构突破了“冯・诺依曼”架构的束缚，为类脑智能的发展提供了物质基础。
该领域是类脑智能取得突破进展的一个重要方向，全球发达国家和科技巨头企业均有布局。在此形势下，我国应该进一步加大对仿真神经元、仿真神经突触等微纳光电器件和类脑芯片的研发和产业化支持力度，抢抓发展先机。
尽管类脑芯片为类脑智能的实现提供了物质基础，但固定硬件不能实现智能的可塑性，仅有类脑芯片无法实现高层次的智能。类脑智能的学习系统则旨在通过软件方式实现对类脑硬件的调度和管理并通过对类脑硬件系统进行信息刺激、训练和学习，使其产生与人脑类似的智能甚至涌现出自主意识，实现智能培育和进化，是实现“弱人工智能”向“强人工智能”过渡的最关键一环。
当前，人工智能领域的产业应用仍以“弱人工智能”为主导。“弱人工智能”的行业应用不仅可以创造巨大的社会和经济效益，随着行业应用的不断深化，也可以为类脑智能技术创新提供孵化平台和应用基础。因此，我国应该继续推动“弱人工智能”在制造、教育、环境、交通、商业、健康医疗、网络安全、社会治理等重要领域的深化应用，推动人工智能的规模化应用、丰富应用场景、积累应用数据资源，在带动经济发展的同时推动技术进步。
人工智能市场预计到2025年将达到368亿美元，而且，随着人工智能普遍越来越接近人类的水平，这一市场或许只会继续发展而不是退步。但是，人工智能的兴起不仅仅涉及人工智能产业的问题。事实上，有几十个二级技术产业正在发展壮大，以满足人工智能日益增长的需求。如果你在寻找前景良好的投资项目，或者是在寻找一条能够致力于发展人工智能而又不涉足机器学习的新职业道路，那么这些行业值得考虑。
AI市场成蓝海还有什么地方需要突破？
处理能力
人工智能算法通常会同时依赖多个移动部件，意味着需要非常强大的处理能力。例如，IBM的Watson在2011年电视智力竞赛节目Jeopardy上战胜人类冠军选手，它的智慧来自90个相互关联的IBM Power 750服务器。其中每一个都使用了3.5 GHz POWER 7的8核处理器，每核有4个线程。总的来说，它的运行内存有16TB，而相比之下，即使是最先进的电脑也只有64GB的内存。而且别忘了，虽然Watson的处理系统非常复杂，但它实际上仅仅相当于人工智能6岁的智力。而需求只会日益增加。
因此，像英伟达这样的芯片企业正在努力尝试生产专门支持深度学习算法的处理器。英伟达最近了一款Tesla V100芯片，该芯片可以在更少的能源下提供更大的能量，并可以多次提高数据中心的处理能力。前谷歌员工们创建了一家名为Groq的公司，也在竞相生产更好的芯片来支持机器学习。
数据存储
另外，人工智能算法需要大量的数据存储。如果这些机器学习算法想要成功地学习编程知识，那么它们就需要获得大量的数据。例如，Watson温习了维基百科的全部文本，而谷歌的DeepMind则进行了无数次的围棋对战比赛，准备好打败世界冠军。自动驾驶汽车将收集环境数据，以便令驾驶人能够更加安全地抵达目的地。据估计，自动驾驶汽车每天会产生多达4TB的数据，而这只是针对每辆车而已。
因此，我们非常需要有一个廉价又靠谱的方式来存储数据。值得庆幸的是，我们已经有了一些很棒的数据存储方式，但技术界的未来主义者们仍在努力创造更好的方式。例如，来自英国南安普敦大学的研究人员发明了一种方法，可以将数据存储在五个维度(而不是两个)中，将它们嵌入玻璃中永久保存。利用人工智能寻找此类新技术，或许是一个有利可图的商机。
安全性与伦理
人类正接近“超级智能”时代，即人工智能在智力上的能力远远超过创造它的人类。也因此产生了许多伦理道德上的担忧，从意识的确定到权力分配的社会经济影响等。其中许多都得到了哲学家Nick Bostrom的证实，随后又有埃隆·马斯克、斯蒂芬·霍金和比尔·盖茨这样的行业领军人物加入这一阵营。
“未来的网络重构充满了变化和不确定性。”在2016中国通信产业大会暨第十一届中国通信技术年会上，中兴通讯副总裁刘鹏在发言中不断强调这一点。
在万物互联和人工智能这些趋势面前，未来的网络如何演进？这个问题留给业界巨大的想象空间。
在不确定中探寻可能性
展望2020年，一个崭新的世界将初露端倪。
刘鹏描绘了这样一幅未来的全新场景：万物互联将无处不在，从人与人联接到人与物、物与物联接，一切被数字化和联接；泛在智能将如影随形，实现从人与人到万物之间的智慧互动与智能升级；虚拟世界将包罗万象，通过增强视频以及VR/AR等技术的广泛应用，使得虚拟与现实世界完美结合，构建精彩无限的新世界，极大丰富人类对世界的想象和认知；云计算日益普及，业务普遍云化，云端提供一切、云端支撑一切；共享经济成为潮流，设施、资源、能力、软件等皆可开放共享，开放成为新数字经济时代商业模式创新主旋律。
这些趋势将推动人类生产和生活方式的巨大变革，而带给电信网的需求将不仅是基础通信能力的提升，更是要成为未来信息社会和物联生活的驱动与承载，成为物联网、车联网、工业互联网、智慧城市、VR/AR等各类应用得以实现的大平台。那么究竟是什么在推动网络深度转型的进程？要真正拉动网络的升级，任何单一的需求都不可能起到决定性作用，只有将多种趋势和需求协同起来，才能探寻转型的长远之计。
刘鹏提道，云、管、端都将可能产生颠覆性变革。
通过引入多级虚拟数据中心，提供业务控制层和编排管理层的部署平台，将未来网络的控制面与转发面分离，将作为上层应用的网络控制功能与底层网络基础设施分离，实现集中化、云化的C-RAN架构与网络能力开放。
而未来的承载网络有望是通过“OTN+路由器”来构成。通过SDN/NFV技术，真正在网络重构过程中实现控制和转发分离之后，未来的路由器将不再同于往日。
另一方面，硅光等技术在未来几年将得到迅速发展，一旦实现更加长距离的传输之后，也将对OTN产生颠覆性的革新。
对于车联网等的超低时延的连接需求，传统宏站实现起来可能非常困难。网络计算能力将进一步下沉，未来或许手机终端都将成为移动基站。
把脉四大核心要素
那么，全产业究竟该如何适应这种不确定性并驾驭未来的种种可能？
站在转型的当口，刘鹏总结了未来网络架构的四大核心要素：视频（VR/AR）的标杆体验、物联网驱动移动万物互联、以大数据和云化为基础的人工智能以及立体并跨领域协同的安全体系。“其中，以视频为基础的移动万物互联将成为网络重构的基础，将进一步驱动网络重构、业务重构与运营重构。”刘鹏表示。
刘鹏表示，万物互联可能带来丰富的业务特点将对网络转型提出差异化的需求。海量的物联网终端需要可靠的低成本接入，传统网络架构的性价比无法满足要求，车联网、VR/AR等业务需要高带宽、低时延、突发式接入需求，对网络的弹性能力提出极高要求。
“在这些趋势下，核心网和BOSS的变革将是网络重构的核心要素，‘下一代HSS+云PaaS平台+APP’将构成未来网络的主体架构。”刘鹏表示。具体来说，为了满足物联网海量连接的需求，下一代HSS亟须扩张，除了位置和身份的管理，未来将支持人脸识别等多种技术；而PaaS平台的完善是重点，负责实现业务随选，通过网络切片来支持差异化的物联网创新；网络支持第三方提供的个性化APP，打通垂直产业链。
另一大核心要素就是大数据。“物联网对网络智能的需求将从计算智能、网络智能扩展到感知智能，最后到达认知智能。因此，未来将引入机器学习与大数据等能力来为智能提速。”刘鹏表示。
最后，安全是一切的前提，更高效的新一代信息网络必须具备更安全的特性。刘鹏提道，“要从芯片、操作系统到传输，构建起立体化的安全防护体系，特别是通过量子通信等手段网络安全。”
这些就是中兴通讯在充满可能的变革中做出的判断，也成为其新战略布局的落脚点。同时，中兴通讯还为这些要素找到了一个最佳的实践平台。就在不久前的中国移动合作伙伴大会上，中兴通迅展示了一个“智慧马拉松”的物联网案例。
“‘智慧马拉松’是一个完美的实践平台，将终端、网络资源、业务能力、应用支撑各个层面的需求涵盖其中，缀蹙弑噶宋锪网应用的所有元素。”刘鹏介绍。
推荐的通知
各设区市、省直管试点县（市）工信局，赣江新区经发局：
为贯彻落实《智能制造升级工程三年行动计划（2020-2022年)》，发挥行业智能制造标杆企业带动作用，推动产业链上下游协同升级，现开展智能制造标杆企业推荐工作，请你们认真组织，严格遴选。各设区市、赣江新区推荐项目不多于5个，省直管试点县（市）不多于1个，请于7月30日前，将2021年智能制造标杆企业推荐汇总表（附件2）、智能制造标杆企业申报书（附件1）各1份及电子版报省工业和信息化厅，相关附件的电子版可从江西省工业和信息化厅网站（jxciit.gov.cn/）下载。
联 系 人：省工业和信息化厅装备处 吴斯
联系电话：07910-88916367（传真）
附件：1.江西省智能制造标杆企业申报书
2.2021年智能制标杆企业汇总表
江西省工业和信息化厅
2021年6月9日
附件1
江西省智能制造标杆企业申报书
申报单位：
推荐单位：
申报日期：20 年 月 日
江西省工业和信息化厅制
一、企业基本信息
单位名称
统一社会信用代码
成立时间
单位性质
国有 民营 外资 其他
单位地址
法人代表
姓名
职务
联系人
姓名
职务
手机
上一年营业收入
万元
上一年利润
万元
所属领域
有色 电子信息 汽车 航空 建材 纺织 食品 石化
生物医药 装备制造 新一代信息技术 其他
企业简介
（发展历程、主营业务、主要产品市场等方面基本情况，限500字）
二、内容简介
（简要阐述企业近年来实施智能制造，建设数字化车间或智能工厂的主要内容，包括：总述、技术内容和社会经济效益分析等，限4000字。）
1、总述
2、技术内容
-----总体架构
数字化车间或智能工厂的整体架构，各部分模块主要功能，系统整体集成情况等。
-----主要技术路线
应描述合理清晰的数字化车间或智能工厂建设方案，技术方案、通信网络架构、系统集成方案；核心智能制造装备、软件及网络设备的应用情况。
-----技术难点与创新点
-----解决的重大问题与取得的成果
-----国内外同行业对比
3、经济、社会效益分析
三、相关材料
企业上一年度审计报告、围绕智能制造的相关专利、标准、软著等（产品专利和标准、软著不需要提供）。开展自评，如实填写自评表。
企业自评表
一级指标
二级指标
三级指标
指标选项及说明
企业自评
总
体
规
划
战略规划
是否形成完整的智能制造规划
未规划、部分规划、详细规划
企业内部是否有落实智能制造战略规划的考核指标体系
没有、部分考核指标、详细考核指标
智能制造是否成为企业发展的核心竞争力
有无智能制造生产线（规划、建设、已投入运营）
有无智能产品（研发、试制、已投入市场）
2018-2020年，平均每年智能制造相关投入占比
请提供百分比。
智能制造相关规划投入（包含购置设备、人员经费等）占企业总投入的比例
组织
企业决策层是否有智能制造领导者
是、否
企业是否设立专门的智能制造管理机构
是、否
雇员技能
是否识别了发展智能制造所需要的人员能力
是、否（有相关规划、设计、需求等文件）
企业是否设立专门的智能制造工作岗位
是、否（有相关规划、设计、需求等文件）
企业是否有智能制造相关专业人才的培训机制
是、否（有相关规划、设计、需求等文件）
创新能力
2018-2020年，平均每年创新投入，制造企业研发人员、经费占比
1）企业创新研发人员人数/企业总人数
2）企业创新经费投入/企业制造业总投入
2018-2020年知识产权，制造企业专利、软著、标准数量
专利数量，单位个
软著数量，单位个
标准数量，单位个
协同创新能力，是否进行产学研合作
是、否
效
果
评
估
2020年全年平均生产效率
生产效率=平均产量/人员工时
2020年运营成本
制造成本。主要是指为生产产品所使用的原辅物料、煤水电、机器折旧、工人工资、生产期间产生的废品损失
包括直接材料、直接工资、其他直接支出和制造费用
期间费用。指在一定会计期间内所发生的与生产经营没有直接关系或关系不大的各种费用
包括管理费用、财务费用和销售费用
近3年平均产品研发周期
包括项目立项、启动、需求分析、设计、开发测试、上线迭代时间
近3年，新产品平均研发月数
2020年全年平均批次产品不良率
不良品率=（不良品数量/批次产品总量）×100%
2020年全年平均能源利用率
单位产值能耗
单位生产总值能耗=能源消耗总量/生产总值
单位产品能耗
单位产品产量能源消耗量＝生产该产品的能源消耗总量（当量）/合格产品产量
层
级
水
平
智能装备
产线自动化率
产线自动化率=产线主要设备中自动化设备数/产线主要设备×100%
是否采用智能制造核心技术装备的创新应用
包括：高档数控机床与工业机器人；增材制造装备；智能传感与控制装备；智能检测与装配装备；智能物流与仓储装备
未采用、采用1～3种、大部分采用、完全采用
应用工业机器人台数
单位：台
应用智能装备总台数（含工业机器人）
单位：台
核心设备智能化程度，设备是否具有自感知、自控制、自诊断、自优化等智能功能
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
核心设备是否具备数据服务能力，包括远程监控、远程操作、远程诊断、设备数据分析等
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
是否具备人机协同功能，设备与设备、设备与人间的实时交互与协同操作
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
核心设备和监测传感器是否具备联网能力，自动在线采集设备状态关键数据
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
是否基于实时的采集海量设备状态数据，提供设备故障监测和预警方法
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
是否提供、使用维护维修专家知识库，实现了设备状态自诊断、标准作业指导
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
网络基础设施
是否采用工业互联网系统与设备
包括：基于IPv6、4G/5G移动通信、窄带物联网、短距离无线和软件定义网络（SDN）等新型技术的工业互联网设备与系统；工业互联网标识解析系统；融合多种新技术的工业以太网；覆盖装备、在制产品、物料、人员、控制系统、信息系统的工厂无线网络等
未采用、采用1～3种、大部分采用、完全采用
企业生产设备实现数字化采集、联网数量
单位：台
车间设备互联互通比例，车间内生产设备联网数占设备总量的比例
车间设备互联互通率=车间内联网生产设备数量/设备总数×100%
核心装备数据接口开放度，可提供标准开放的数据接口，能够实现与制造商、用户之间的数据传送的情况
核心装备开放率=车间内数据开放的核心设备数量/设备总数×100%
是否建立网络安全保障体系，采用相关网络安全系统与设备
未采用、少部分采用、大部分采用、完全采用
数据管理
运行管理数据应用情况
数据管理包记录方式（手工、电子化、联网管理）
采用的智能制造支撑软件情况
包括：设计、工艺仿真软件；工业控制软件；数据管理软件；人工智能软件等
未采用、采用1～3种、大部分采用、完全采用
是否建立产品数据管理系统（PDM），实现产品数据的集成管理
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
应用工业互联网、VR、人工智能、物联网、区块链等新一代信息技术赋能的数字化车间数量
单位：个
车间计划与调度
对于多品种小批量生产，是否能实现均衡化混流生产；对于按单设计生产，能实现按瓶颈资源优化排产
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
设备有效利用率
请提供统计数据。
设备利用率＝每小时实际产量/每小时理论产量×100%
车间计划和执行过程是否实现无纸化
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
企业ERP系统，应与其生产计划等模块相集成，实现车间生产计划的自动接收和反馈
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
与行业平均水平比较，技术准备时间更少，排产效率更高
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
与行业平均水平比较，计划、物流、车间班组等不同部门、人员之间协同工作效率更高
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
计划执行进度能是否实时跟踪
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
工艺执行管理
是否利用计算机辅助系统、仿真软件进行产品工艺规划
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
是否建立车间调度的信息系统
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
是否建立生产监控的信息系统
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
是否建立生产制造过程与现场物流管理的信息系统
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
是否建立质量检测与控制精细化的信息系统
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
是否建立可视化管理信息系统，实现车间工艺执行管理的便捷性与灵活性
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
质量控制和追溯
全面采集生产过程质量数据和产品质检数据
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
提供可视化质量监控功能，能够对质量异常做出处理
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
对潜在的质量隐患发出预警、对生产过程能力做出评估与计算
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
具备质量正向跟踪和反向回溯的能力，形成全生产过程质量档案
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
建立质量判定与评价指标体系，对生产质量进行分析、对比与评价
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
建立质量改进经验库，跟踪质量改进过程，形成质量改进记录
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
生产物流管理
具有安全防护设施、人机交互系统、先进物流设备、物料编码感知设备、物流应用软件及数据库
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
关键数据统一编码，自动感知识别，进行传输、保存和利用
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
车间所有数字化设备采取统一时钟
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
精益物流方案使物流批量与工艺指令相匹配
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
库存管理方面，实施跟踪物料所在的位置、数量和状态，实现库存移动自动化
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
对物流管理人员操作过程设计防错（防呆）措施
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
智能决策
供应链系统与生产管理系统能够集成，根据订单与库存自动生成采购计划
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
能否实现计划排产、生产调度、生产运行等集成，通过大数据分析等智能决策手段，优化、反馈、调整生产过程
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
是否通过大数据分析等智能决策手段实现精准营销
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
智能设计
车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局是否建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现规划、生产、运营全流程数字化管理（离散型）
工厂总体设计、工艺流程及布局是否建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现生产流程数据可视化和生产工艺优化（流程型）
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
是否采用智能制造支撑工业软件
包括：设计、工艺仿真软件；工业控制软件；业务管理软件；数据管理软件；人工智能软件等
未采用、采用1～3种、大部分采用、完全采用。
是否实现产品设计的模型化
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
是否建立模型知识库
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
网络设施
是否具有工厂级数据中心，或是否有规划
没有建设规划、已有规划、在建中、建设完成并运行
是否采用工业云和工业大数据服务平台
未采用、在规划、已采用、采用并推广
是否建立工厂级的网络安全保障体系，采用配套网络安全系统与设备
未采用、少部分采用、大部分采用、完全采用
安全环保
建立企业安全和环保管理制度
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
通过信息化手段实现安全管理和环境管理；建立安全培训、风险管理等知识库
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
实现全过程环保数据采集监控；建立应急指挥中心
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
可根据安全监测数据进行危险源动态识别和治理；建立环保监测数据分析模型，实现排放分析预测预警
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
安全数据综合分析实现生产安全一体化
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
能源管理
建立企业能源管理制度，开展能源的数据采集和计量
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
实现设备系统能耗的动态运行监控
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
具有能源管理信息系统，实现能源数据与其他系统数据结合，实现能源的动态预测和平衡，并指导生产
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
工厂内纵向集成
车间与ERP实现数据自动上传
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
ERP与车间实现数据自动下达
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
是否采用工业互联网系统与设备
包括：基于IPv6、4G/5G移动通信、窄带物联网、短距离无线和软件定义网络（SDN）等新型技术的工业互联网设备与系统；工业互联网标识解析系统；工业互联网平台；融合多种新技术的工业以太网；覆盖装备、在制产品、物料、人员、控制系统、信息系统的工厂无线网络；工业云计算、大数据服务平台；工业互联网安全系统与设备
未采用、采用1～3种、大部分采用、完全采用。
是否实现产品服务数据库、用户使用习惯数据库与产品研发、生产制造数据库集成及数据应用首台（套）重大技术装备
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
工厂间互联互通
网络就绪情况（离散型）
企业内联网的数字化生产设备/全部生产设备数量
关键部位数据传输情况（流程型）
企业内可以实现数据传输的关键部位数量/全部关键部位数量
是否具有技术手段能确保网络传输数据的完整性和保密性
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
价值链集成
工厂是否实现与供应商信息系统集成
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
工厂是否实现与销售商信息系统集成
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
工厂是否实现与物流商信息系统集成
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
软硬件集成情况方面，是否基于协同开发/云制造平台实现上下游企业软硬件系统的集成
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
智能服务
是否提供生产产品的远程监控、远程操作、远程诊断、远程升级等服务
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
是否提供生产产品的个性化定制服务
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
生产产品的客户数据、市场数据能够改善生产过程
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
是否提供生产产品的预测性维护服务
未实现、部分实现、大部分实现、全部实现
填写说明：根据实际情况，按指标选项说明如实填写，如“未实现”、“大部分实现”或“是”、“否”，或按要求填写百分比、单位数量等。未采集或者未计算请填“无”。
我单位申报的所有材料，均真实、完整，如有不实，愿承担相应的责任。
法定代表人签字：
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2021年智能制造标杆企业推荐汇总表
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在全球范围内的人工智能领域，美国是当之无愧的领头羊。从《为人工智能的未来时刻准备着》到《国家人工智能研究与发展战略规划》，再到《人工智能、自动化与经济》，美国白宫对于人工智能这一话题提出的白皮书一直在不断更新换代。再加上，斯坦福大学将人工智能纳入百年研究计划;硅谷对AI技术虎视眈眈。美国的人工智能发展呈现出怎样一条路径？
上有国家扶持 下有高校支持
上个世纪50年代，“人工智能”一词横空出世，只是当时的它远没有现在这么酷。万事开头难，此后的50多年中，一系列失败的研究和不断宣告破产的实验室实验让人们对AI产生了怀疑。直至2011年，AI才逐渐从实验室步入到了现实世界，真正进入主流产业。
在三起两落的AI进程中，美国秉承着“不抛弃、不放弃”的理念，始终保持着在AI界的领军地位。这除了得益于联邦研究基金和政府实验室的支持外，更离不开政府的高度重视。2013年起，美国开始多项人工智能计划。去年，该国政府对人工智能的开发更是紧锣密鼓，美国前总统奥巴马提出了“轻干预、重投资”政策，在基础和应用领域建立对话机制。随后，美国国家科技委连续了两个重要战略文件《为人工智能的未来时刻准备着》和《国家人工智能研究与发展战略规划》。
两份文件侧重点各有不同。《为人工智能的未来时刻准备着》明确指出在未来AI发展过程中美国当局应担当怎样的角色：优先考虑开展基础、长期的人工智能研究，并制定发展自动和半自动武器的政策。同时，该报告建议成立一个类似国防预先研究计划局的机构，并在该领域优先开放培训数据和数据标准;美国交通部（DOT）应完善监管框架，将全自动车辆和无人机等新型交通工具设计整合至交通系统，相关部门应考虑人工智能与网络安全的相互影响。
最后一点在近期热映的欧美电影《速度与激情8》中已有体现――犯罪分子远程操控人工智能车辆制造了连环车祸事件。
《国家人工智能研究与发展战略规划》则制定了一个可追踪AI研发投入进度和最大化投入影响的技术框架，同时说明了联邦资金资助人工智能研发的优先顺序。根据该文件，2015年联邦政府在AI相关技术方面已投入约11亿美元。此外，该报告还包含开发人机协作的有效方法、理解和应对人工智能带来的伦理问题，以及人工智能研发人才需求等七项战略规划。
说到人才需求，一个领域的兴旺与衰落与其从业者的储备途径休戚相关。美国似乎早就意识到了人工智能的研发与其他IT技术不同，它需要更多持续性、基础性的理论研究工作作为支撑。从顶层设计出发，增强AI基础理论的研究和核心技术的突破，强化科研和技术人才的培养与引进，是AI发展的永动力。
由于产业链已经相对完善，在美国，谷歌、Facebook、微软、IBM、HP等硅谷巨鳄在AI人才的招聘上互挖墙脚早已成为家常便饭。与此同时，诸如拥有世界上最大人造神经网络系统的斯坦福、可研发制造机器苍蝇的哈佛等院校也为美国的人工智能领域不断注入新鲜血液。据悉，基本上具有一定规模的美国院校都雇有人工智能教授。以美国卡梅隆大学为例，该校就设有专门的机器人研究所，其中仅教授就有百余位之多。
此外，浓郁的学术氛围也让AI发展得到良性循环。百度IDL创立者、地平线机器人技术创始人及CEO余凯曾表示，为了让自己保持更多的思考，他至今仍会频繁去美国参加一些学术会议，“国外技术创业比较多，大家探讨的是数学公式及算法，而在中国大部分在讲趋势、概念，如果PPT上放上公式就变得很无聊，心态比较浮躁”。
学习&识别 让智能更智能
尽管目前人工智能已经进入了以“深度学习”为主要标志的第三次复兴，但如同其他身处AI领域的很多人一样，B2B营销软件开发公司Demandbase副总裁阿曼（Aman Naimat）还是会经常思考一个问题：AI会保持今天的发展态势，还是会进入到另一个寒冬？他撰写的《美国人工智能新市场》报告显示，虽然如今众多行业都涉及人工智能，但无论是这项技术的应用程度还是行业中涉及该技术的企业数量，都还只是皮毛而已，有些行业中只有少数几十家公司涉猎于此。这促使IT、软件行业成为了AI领域里的佼佼者。
IBM为了实现人工智能的普及，在商业化上花费重金。谷歌随后宣布，人工智能和机器学习将成为谷歌所有产品的核心部件。捷足先登，在谷歌行动之前，亚马逊早已推出基于AI和自然语言理解的智能家居产品――智能音箱Echo和它的音频控制助手Alexa。
亚马逊的保密工作做得十分到位，Alexa、Echo项目启动许久后才向外界透露风声。Alexa机器学习首席科学家兼副总裁罗希特・普拉萨德曾表示，Alexa的开发灵感源于《星际迷航》中的计算机，亚马逊起初只是计划开发一个可以与人智慧交流的计算界面。这一初期目标与谷歌不谋而合。
或许是因为对市场能否接受AI技术充满太多的不确定，智能音箱Echo最初只对受邀会员进行销售，经历了近一年的试水后，才向所有用户展现了它的庐山真面目。关于产品的销量，亚马逊延续了其保密到底的作风，这更引发了大众的好奇心理，有第三方报告认为，Echo的市场份额已经超过Bose、罗技、Sonos等其他一流扬声器制造商的份额。
作为先行者，亚马逊自然会面临诸多挑战，经历多个产品迭代后，2016年度，亚马逊开始关注研发一些离散、可完成的产品。这其中会涉及到一个专业名词――“向后开发流程”，即在流程伊始开发团队先拟定给客户阅读的内容文件，之后再由此为起点向后开发。与以往的研发流程相比，“向后开发流程”更像是在逆行，而亚马逊当时似乎希望可以逆行得更彻底些，将Echo设计成一款没有任何显示屏的音频控制扬声器。这意味着Echo所具备的AI技术和学习能力要更为完善，甚至是超越当时市面上的最高水平，因为它不是像Siri、Cortana一样强调语音，而是百分之百地依赖语音。对此，普拉萨德曾表示，“失去”显示屏，用户在进行操作时除了语音控制别无选择，而开发只用语音控制的计算机，这绝对是AI领域，乃至IT行业最自然的发展方向。
分析亚马逊的人工智能之路，不难发现，AI进化的两把钥匙分别是学习能力和识别能力，亚马逊在最开始就把目光锁定于此。亚马逊通过AI，解决了如何在充满嘈杂对话的场景中，让扬声器智能识别“唤醒词”。
4月13日，以“构建新生态 物联大未来”为主题的2017中国通信行业物联网大会在北京成功召开。大会围绕物联网相关政策、平台规划与建设、网络安全、NB-IoT等新技术的发展及其在垂直领域的创新应用，齐聚来自政府主管部门、20多个省市运营商以及中科院、中国信息通信研究院、中国电子技术标准化研究院、中国物品编码中心、万物互联网产业联盟、华为、中兴、高通、浪潮、东软、梆梆安全、锐捷网络、Oracle、百度云、小米、海尔、上海移为通信、江苏南方通信、大唐、宜科、HCR、方正证券等机构与单位的的700多位业界代表，共探通信物联网发展之道。
把脉当下 问计未来
相关领导在致辞中指出，物联网已然成为运营商和产业各界争相布局的高地，各种典型的物联网应用更是拉动了物联网的需求，政府高度重视物联网发展，要从产业生态构建、产业集聚、标准体系完善以及安全保障四方面全力推进，促进物联网产业健康发展。中国工程院院士倪光南在演讲中提出，在物联网的发展过程中，核心技术受制于人是最大的隐患，最关键、最核心的技术必须靠自己研发、自己发展，才能实现知识产权、技术能力、发展主动权和供应链的自主可控。
随着快速发展的物联网逐步成为产业转型升级发展的关键，运营商把握物联网发展机遇，频频发力深挖物联网价值。北京、上海、江苏、广东、河南、河北、广西、辽宁等20多个省市区的运营商代表齐聚大会，共谋发展之策。中国电信物联网分公司总经理赵建军指出，物联网产业规模发展需要跨越行业、技术和需求壁垒，电信从建设NB-IoT精品网络、打造应用使能平台和共建产业联盟出发，助力产业发展升级。中国移动物联网研究院副院长郭晓岩表示，不同物联网应用场景对通信能力需求各异，中国移动蜂窝物联网整体方案聚焦终端模组、网络及物联网平台，构建5G联合创新中心，携手产业伙伴共筑万物互联新时代。中国联通网研院王淑玲分享了中国联通在蜂窝移动物联网领域的演进和业务探索，积极推进试商用部署，打造示范样板，同时立足自身优势，加快在智慧园区等领域的探索。
万物互联产业联盟物联网技术及解决方案规划总工程师马恒表示， 国内物联网政策、产业、技术环境日趋成熟，通过“一体两平三横四纵”的整体布局，从构建全方位的安全体系，积极参与标准化与技术创新，加强垂直领域商用等多方面助力联盟实现资本、服务和平台相结合。
关于物联网平台建设，华为IoT解决方案首席架构师张露峰表示，华为IoT平台通过跨行业部署实现应用和终端的解耦，端到端故障诊断，同时面向开发者、合作伙伴和联盟组织构建IoT生态，驱动行业数字化转型，向智能社会大步迈进。美国高通公司高级研发总监侯纪磊则从拓展蜂窝物联网角度分享了高通的5G之路，融合全新技g，开拓全新垂直领域，积极贡献5G标准、技术及研发，联合运营商试验部署等一系列的努力，打造面向未来的创新、统一、稳健的5G平台，实现随时随地万物互联。浪潮集团副总裁肖雪表示，信息连接带来的认知提升使大数据成为生产资源，浪潮构建面向实体的时空大数据，重构业务的高价值流程，提供数据计算的应用服务，建立以数据为核心的智慧生态。
秉承“超越技术”的理念，东软通企场智认知与行为测控中心、东软通企蓝睿智库资深专家刘瑜分享了东软通过在终端侧行为测控、数据中心大数据分析以及医疗、车联网等垂直行业分析应用，赋予行业物联网认知的能力，共同推动物联网的发展。北京邮电大学电子工程学院教授王卫东就低功耗广域物联网关键技术发展动态作了分享，并表示此技术未来将朝着地面与天基网络融合、大容量、广覆盖的方向发展，形成覆盖全球的物联网网络，成为新一轮科技、经济蓬勃发展的发力点。
跨界融合 协同创新
5G、NB-IoT等信息基础设施的进步促使物联网发展进入新阶段，物联网将进一步深化与云计算、大数据等新一代信息技术的协同创新，规模化商用将全面提速，成为推动产业升级换代、链接未来智慧生活的新力量。
在通信业物联网技术与应用论坛上，中国信通院产业与规划研究所战略管理研究部贾敬宇主任提出运营商除了传统管道连接，还有使能平台和解决方案两大发展方向；中国电子技术标准化研究院物联网研究中心副主任王文峰、海尔云厨市场副总裁方卫民、中国电信北京研究院物联网与互联网+研发事业部负责人江志峰、小米米家智能平台技术总监张彦路、Oracle亚太大数据总监钟振华等分别从物联网与智能制造、智慧社区、智能家居等不同领域的融合，说明物联网正不断深化各行业应用，带动产业升级，推动物联网应用进入新一轮发展浪潮。方正证券研究所所长助理、通信行业首席分析师马军则分析了物联网商用规模加速背景下的投资机会。
在融合创新方面，锐捷网络运营商系统部产品与营销总监余晓隆表示，构建安全、稳定、高扩展性的接入平台是未来扩展物联网业务的关键，锐捷在智能停车及市政等多方面自主研发，打造全场景移动物联解决方案，帮助各行业创造更多价值。
物联网是智慧城市建设的重要技术基础，智慧城市则是物联网发展的具体应用。在物联网与新型智慧城市论坛上，中国物品编码中心物联网研究室主任张旭、中科院计算机网络信息中心技术总监蔡冠祥从物联网标识和国物标识跨行业、跨平台的创新应用，说明建立统一的物联网标识体系对各行业重大意义。HCR慧辰TMT互联网研究部总经理刘赞、百度云计算事业部高级产品经理袁闻骞则表明与人工智能、大数据、云计算相结合的更智能的物联网能更好地服务个人、助力企业创新、行业升级。
在智慧城市建设落地方面，中兴通讯政府行业CTO张军表示，构建城市物联网的关键，在于打通多个行业，开放合作构建统一的平台，实现公共服务的高效化。上海大唐移动总工程师王叶青表示，大唐基于“宽窄融合物联网”+“大数据云平台”构建智慧城市整体解决方案，助力智慧城市建设再上新台阶。在公共安全领域，梆梆安全研究院院长卢佐华给大家带来了微边界多重动态安全防御体系，使安全泛化在每个微边界点上，打造智能生态安全。
Gartner预测，到2020年，全球物联网设备将达到260亿台，市场规模将达到1.9万亿美元。麦肯锡的预测更加乐观，到2025年，全球物联网市场规模将达到11.1万亿美元。
面对又一个万亿美元级市场，谁会不心动？新的市场意味着新的技术与产品、新的商业与运营模式、新的玩家。那么，谁能把握先机？谁又能脱颖而出？
北京华夏物联科技有限公司（以下简称华夏物联）出手了，它将以城市物联网运营商的角色，分享共享经济的红利。
共享经济 共享城市
近日，华夏物联又有大动作，它与北京匡恩网络科技有限责任公司（以下简称匡恩网络）联合举行了“A夏物联―匡恩网络打造共享城市会暨院士工作站揭牌仪式”，中国工程院院士倪光南成为首批专家之一。合作双方在国内首次提出，以城市物联网为核心的“共享城市”理念，旨在联合产学研用各方力量，深入实践共享主义和共享精神，支撑各地构建共享城市，运营万物互联、共享生活的城市新范式。
从移动时代的电信运营商，到互联网时代的BAT，再到今天共享融合时代的城市物联运营商，信息的获取和使用方式在改变，人们正步入需要用共享治理资本的新时代。“共产只是方式，共享才是目的。”共享主义首创者卢德之这样说。共享经济代表去中心化、去标准化、低规模化。物联网产业的爆发，产生了和工业化所提供的完全不一样的服务，不仅具有更广阔的市场，而且具有颠覆性。在这一背景下，城市也将焕发新的活力，成为共享经济的一个重要载体。
一个城市物联网运营商，它的职责是提供城市物联网共享服务平台，更好地支撑政府建设、运营共享城市，推动城市升级为共享城市、共享社会。
倪光南表示：“城市作为物联网下一步拓展的核心载体，迫切需要建立一个统一的物联网运营中心，实现城市级动态数据的汇聚、交换共享、融合分析。其中，突破瓶颈的唯一途径就是加快物联网自主可控技术的研发创新和物联网应用的快速落地。”
华夏物联与匡恩网络共建物联共享城市院士工作站和物联网安全院士工作站，目的就是积极推动物联网平台技术和物联网安全技术不断创新。具体来说，物联共享城市院士工作站将专注于城市物联网平台的研发，打造安全可控、接入能力和运营能力都达到较高水平的城市级物联网平台，支撑各地共享城市构建；物联网安全院士工作站将专注于物联网安全和城市基础设施信息安全，采用物联网安全、工控安全、深度视觉等技术，为城市构筑安全保障体系。
华夏物联与匡恩网络都是溢思得瑞科技创新集团旗下的企业。“近几年，我们一直在做以物联网为中心的产业创新和布局。”溢思得瑞科技创新集团董事长孙一桉表示，“以新技术为平台，以新的商业模式为驱动，通过物联网的建设，促进共享经济的发展，既有利于社会资源的节省，又可以提升人们的生活质量。”特别值得一提的是，无论是信息共享，还是生活、社会资源的共享，如果没有安全保障都是非常危险的。共享与安全这两个要素是紧密结合在一起的。任何系统在实现智能化联网之后都存在安全方面的隐患。华夏物联提出“万物互联，共享生活”，匡恩网络提出“万物互联，安全先行”，这是实现物联网化的社会必须关注的一体两面。
共享服务平台是核心
一个互联、安全的共享城市，不是空中楼阁，必须有可以落地的平台和工具。华夏物联网在这方面早有准备，一口气了自主可控的城市物联网共享服务平台（EVONET）、《城市物联网共享服务平台白皮书》，以及首个物联网应用商城EVOSHOP（即首个IoT Store），包括主体市场大数据平台、无人值守快速泊车系统、城市智能门户、区域能源管理系统等。
工业和信息化部的《国家信息通信行业发展规划（2016-2020年）》中明确要求：深化物联网在智慧城市领域的应用，建立城市级物联网接入管理与数据汇聚平台，推动感知设备统一接入、集中管理和数据共享利用。正是响应这一号召，华夏物联才推出了城市物联网共享服务平台，它包括连接管理平台、数据分析平台、应用使能平台、物联商城、运营支平台和安全平台，同时具备完整的运营服务支撑系统，是集物联网管理、大数据服务、应用开发支撑、端到端安全、物联网资源交易服务于一体的电信级、动态化、全开放、高安全的城市综合运营管理平台。
城市物联网共享服务平台具有能力，分别是海量连接、广泛兼容、设备管理、应用孵化、安全能力、跨行业数据融合、完善的物联网生态、能力输出。正是凭借这些独特的能力，城市物联网共享服务平台才可以成为物联网智慧应用的支撑，可以充分发挥城市运行中各类信息的价值，利用数据智能分析手段，通过信息汇聚和资源整合，广泛收集、分析和处理城市运行的各类信息，及时掌握城市运行的状态，通过平台打破信息孤岛，实现信息共享和深度开发利用，从而不断提高城市管理的科学化水平。
华夏物联认为，物联网产业将经历三个重要的发展阶段，从连接构建到数据融合，最终实现模式创新。现在，物联网正处于连接构建与数据融合的混合发展阶段，基于连接管理和数据融合的物联网平台将成为物联网业务发展的核心。城市物联网共享服务平台正是这样一个平台。
这里还是要重点提一下安全能力。面向海量物联网接入设备，提供强健的安全运行和保护能力，确保用户和设备接入安全、数据隐私安全、数据融合共享安全和应用安全，这是一个城市物联网共享服务平台必须具备的基本能力。华夏物联携手匡恩网络，无异于为城市物联网共享服务平台又上了一份保险。匡恩网络专注于工业物联网安全，建立了“结构安全、本体安全、行为安全、基因安全加时间持续性”的“4+1安全保障体系”，开创了人工智能算法、工业协议深度分析、模式匹配、智能感知等前沿技术在工业物联网安全领域的应用，具有全面覆盖工业物联网的保护、检测、管理、终端等系列产品，并已广泛应用于水利、电力、交通、燃气、供水、石油化工、冶金、烟草、智能汽车、智能制造等行业的关键基础设施保护。
今年初，匡恩网络了《2016年度物联网安全研究报告》，从物联网安全体系建设、感知层的安全防护、业务数据安全方案设计与建设、物联网设备的防护机制、工业物联网的网络连接、隐私信息保护等方面提出了安全建议。匡恩网络的专业和专注，为城市物联网共享服务平台的安全运行提供了坚实的保障。
奔向IoVT新时代
溢思得瑞集团在物联网领域的整体布局可以分成4个层次：最底层是芯片，溢思得瑞在布局IoT芯片、交换芯片、网络安全芯片、存储芯片等；往上一层是硬软件平台，包括服务器、全闪存等；再往上是匡恩网络和华夏物联所处的平台层，华夏物联提供的是城市物联网共享服务支撑平台，而匡恩网络为这个平台提供安全保障；最上面的一层是应用，比如溢思得瑞旗下的公司在开发深度视觉应用，将视频、地理信息、医疗等智能化。
“物联网时代已经来临。”孙一桉表示，“物联网时代必然实现大数据与人工智能、数据存储的结合，形成垂直整合的价值链条。在应用方面，我们更多关注城市一级的应用和智能制造领域，通过提供开放接口，让第三方的应用与我们的平台进行对接。”
在矿山领域，国外对数字矿山的研究较早，数字地球的概念由美国首先提出，随后被许多专家学者引用。同时，世界上许多国家结合各自的实际，分别进一步提出了数字矿山的发展规划和建设目标。目前，矿业发达国家建设数字矿山的重点是实现远程遥控和自动化采矿。
我国对数字矿山的研究始于20世纪末，主要科研资助机构和相关行业相继立项支持了一批数字矿山课题。国内多所高等院校、科研院所、企事业单位相继设立了与数字矿山有关的研究所、研究中心、实验室或工程中心。山东新汶矿业集团泰山能源股份有限公司翟镇煤矿是我国第一座数字矿山，在国内开了数字化矿井技术应用先河。翟镇煤矿数字技术的成功研制，为我国矿山的数字化和信息化管理起到了示范作用。在数字矿山建设中，广泛应用各种先进的信息技术、有效提升了矿山企业的生产效率和管理水平。
冶金矿山行业信息化发展趋势
从规模、内容、作用、地位来看，我国冶金企业的信息化已经发展到了需要进一步深化的阶段。这个深化阶段的特征就是信息化与工业化相互融合，相辅相成，相互促进。通过提升冶金企业的信息化水平，进一步提升冶金企业的生产经营水平；通过冶金企业信息化技术的创新，促进冶金工业企业管理水平的创新。促进管理创新，提升企业竞争力的方法很多，信息化是创新提升的基础性、长效性方法。在矿山领域，随着数字矿山应用技术的不断发展和创新，矿山行业的生产和组织方式将会变得越来越“安全、绿色、智能、高效”。冶金矿山行业信息化应用系统的建设将呈现出以下主要趋势。
在多年的信息化建设过程中，冶金企业的领导慢慢意识到企业信息化要与企业的改革与发展相结合。在提高企业管理水平的基础上，规划信息系统的建设。目前，一些信息化程度较好的冶金企业在信息化的过程中已经意识到了管理理念的重要性，并以企业信息化为契机大力改革企业机制，为信息化铺平道路。
目前对于信息化基础比较完善的企业，信息化建设逐渐向企业间协同的方向发展。由于市场竞争环境的变化，企业越来越强调相互之间的协同，因此，企业越来越强调信息系统与价值链和企业内其他系统的集成能力。
经过十几年的信息化建设，我国的冶金企业信息化建设正在朝一个新的高度迈进。一个显著的特征就是冶金企业对企业信息化的内涵与意义有了新的认识，明显感觉到信息资源一体化趋势日益加强。
通过运用各种感知技术，能够更加全面、准确、实时地感知人、物和环境的信息。例如，在数据采集方面，将会从手工录入项自动采集，并且实现一次录入，全员共享方向发展；在装备方面，将会更加可靠、更加智能，故障修复将会从人工经验诊断、人工修复向自我诊断、系统自愈方向发展。
运用网络、通信、交互、集成等技术，实现人与人、人与物、物与物间的信息交互，以及系统间的横向集成和纵向互通。例如，在通信与网络技术方面，将会从有限的互联网互通向泛在的互联互通方向发展，带宽将会越来越宽，网络将会越来越稳定、可靠；在系统人机界面方面，将会从二维平面向三维立体方向转变，并且支持多种终端界面，例如，PDA、iPad、手机等；在信息系统方面，将会从烟囱式、孤岛式信息系统向集成统一平台方向发展，支持开发的协议，支持SOA架构。
运用数据挖掘、知识发现、专家系统等人工智能技术，实现生产调度指挥、资源预测、安全警示、突发事件处理等决策支持功能，实现矿山的智能化。例如，在控制技术方面，将会从手动干预、有人值守向自动控制、无人值守方向发展，从局部的、有限的控制向全局的、泛在的控制方向发展；在安全管理方面，将会由被动的、事后响应式管理向主动的、事先预警、预控方向发展；在决策支持方面，将会从经验决策向智能化决策方向发展。
冶金矿山行业信息化构架
基于新一代信息技术的冶金矿山信息化总体架构分为三个层次：感知层、网络层和应用层。感知层主要是基于物联网技术的应用，网络层主要是基于云计算技术的应用，应用层主要是涵盖冶金矿山行业勘探、开采、冶炼、加工等整个产业链的信息系统应用。
基于新一代信息技术的冶金矿山行业信息化架构中应用层是涵盖勘探、采选、冶炼、加工等整个产业链的信息系统，主要用来支撑企业的生产、经营和管控，这些系统包括生产综合监控系统、生产执行系统、经营管理系统和决策支持系统。
生产综合监控系统的内容包括剥离、采装、运输、生产等主要生产流程，也包括供电、供水、排水等辅助生产流程，还包括其他的安全保障系统。
生产执行系统包括从生产计划制定、生产计划执行到生产计划执行跟踪全过程的闭环管理，包含了三维展示、生产管理、生产智能调度管理、生产辅助设计、机电管理、安全管理、煤质管理、节能环保管理及综合分析管理。
经营管理系统建设户主要包括计划与全面预算管理、ERP系统、供应商关系管理系统、制度管理系统、本质安全管理系统、办公自动化系统、审计管理系统、科技管理系统、节能减排管理系统、综合统计系统、档案管理系统、知识管理系统、行政后勤管理系统、党群管理系统、煤炭安全管理系统等。
决策支持系统是基于数据仓库/商业智能技术对信息进行收集、整合、分析和展现，为高层及管理人员提供及时、准确的分析报表和数据，以提升企业整体生产经营决策水平，借此增强企业的核心竞争能力。
在基于新一代信息技术的冶金矿山行业信息化架构中，网络层起到传输、存储和计算的作用。网络层主要包括接入网关、互联网、通信网络、云计算、存储服务、数据仓库等。
在基于新一代信息技术的冶金矿山行业信息化架构中，感知层起到信息采集和信号处理的作用。感知层主要包括各种类型的传感器、控制器、读卡器等设备以及M2M网关、M2M模块等信息处理系统组成，如Sensor、摄像头、读卡器、路由节点和Sink节点等。
信息标准体系大的建设是信息系统开发成功和得以推广应用的关键因素，是信息化建设中的一项基础性的系统工程。在标准体系的建设过程中，应着重关注云计算、物联网等新一代信息技术标准的制定、采集和完善。新一代信息技术在矿山冶金行业的应用必须遵守一定的标准，才能使感知层、网络层和应用层的信息交互，实现本质意义上的信息统一；才能有效利用数据进行分析、决策和使用。
信息安全体系由信息安全组织体系、管理体系和技术体系构成。信息安全组织体系明确信息安全领导、信息安全监管和信息安全执行的岗位和职责，确保公司的信息安全工作能够有效运转。信息安全管理体系从流程和制度上来细化和固化信息安全管理要求，冶金企业和矿山企业需要按照《信息安全等级保护管理办法》对企业在运行和在建的体统进行评级，并根据不同等级设置保护策略。信息安全技术体系是针对信息安全不同层面的防护需求设置多维的技术防御手段，包括物理安全、网络安全、数据安全及备份恢复等方面。
运维管理体系是以ITIL运维架构为知道，以保障和维护信息系统安全稳定运行为基础，以提升用户服务质量为根本，以建成上下贯通、左右协同、资源共享的一体化运维管理体系为核心。实现IT运维管理的自动化、可视化、规范化、高效化、一体化和智能化。
冶金矿山行业的信息化应用
新一代信息技术在冶金行业的应用，推进了冶金企业的研发和设计协同化、生产设备数字化、生产过程智能化和企业管理信息化，加强了集散控制、现场总线控制、柔性制造、敏捷制造和网络化制造等技术的应用，强化了生产过程的在线监测、预警和控制，实现了冶金企业的节能环保、精确管理、安全生产和高效运营。
其中首钢矿业就是很好的行业应用典范。首钢矿业公司以计算机数字技术为中心，以网络通信为手段，以数学模型为基础，形成了基础装备数字化、 生产过程数字化、 生产执行数字化、企业资源计划数字化、办公自动化的数字化矿山，在我国冶金矿山行业实现了历史性突破。
同时，首钢矿业公司注重数字化基础设施建设，为矿山数字化提供硬件平台。广泛采用数字化计量设备和智能化仪器仪表，采、选、球、烧四大主流程和物料运输系统检测、计量数字化仪表达到14800块，为从数据源头自动采集数据，实现各层面系统的数据接口创造了条件。分期搭建网络和硬件平台，共敷设光纤150多公里，形成一个主干带宽1000M、桌面100M的高速企业网，覆盖公司各个单位。建成厂矿级网站45个，车间级网站73个，覆盖300多个班组，联网计算机达到2600多台。
实施矿山生产流程管控数字化，提高自动化水平。建立了覆盖采矿、选矿、烧结、球团、运输等工序的计量检测、设备驱动和生产过程控制的数字化系统，实现生产过程自动化和智能化。采矿应用Surpac矿山工程软件，进行资源评估、矿山规划、开拓设计、决策管理等模拟、仿真和过程分析。自主开发应用矿车自动调度系统，自动进行车流规划、优化派车，合理分配车流。选矿应用球磨自控系统，对球磨机工艺流程运行参数进行检测和监控。自主开发球团流程监控系统实现配料、造球、链篦机、回转窑、环冷机和喷煤等五大区域实现集中监控和预警管理。自主开发烧结流程监控系统。通过对现场工控基础信息的采集和再加工，实现信息、数据不落地和闭环管理，形成全流程800多个点位数据集中监控，为生产决策及操作提供了实时支持。自主开发烧结智能控制系统，实现烧结矿自动配料、混合料自动加水、烧结机点火自动调节、烧结终点自动控制、烧结矿强度与能耗自动控制、烧结异常数据调整六大功能。
首钢矿业公司积极变革矿山管理模式和手段，推进管理信息化。在创建数字化冶金矿山的实践活动中，搭建了纵向四级、横向四块的数字化矿山整体框架。形成以GIS地理信息系统、MES生产执行系统、ERP企业资源管理系统、OA信息系统四块为重点，现场装备数字化、生产过程数字化、生产执行数字化、企业资源计划数字化四级为基础的数字化矿山框架。促进了传统产业与信息化的融合，推进了生产经营的高效化，提高了企业核心竞争力。
智慧矿山建设现状和任务
作为新一代信息技术应用的一个重要领域，“智慧矿山”是通过各种感知、信息传输与处理技术，实现对真实矿山整体及相关现象的可视化、数字化及智慧化。其总体目标是：将矿山地理、地质、矿山建设、矿山生产、安全管理、产品加工与运销、矿山生态等综合信息全面数字化，将感知技术、传输技术、信息处理、智能计算、现代控制技术、现代信息管理等与现代采矿及矿物加工技术紧密结合，构成矿山中人与人、人与物物与物相连的网络，动态、详尽地描述并控制矿山安全生产与运营的全过程。以高效、安全、绿色开采为目标，保证矿山经济的可持续增长，保证矿山自然环境的生态稳定。
智慧矿山大体上经历了初级阶段、衍生阶段和智能遥控阶段。
初级阶段主要是构建基础设施和相应的信息化系统，实现矿山生产、运营等数据的共享和深度应用。衍生阶段主要是虚拟矿山，是通过虚拟空间技术和井下大量传感监控设备，将真实矿山的整体以及和它相关的现象整合起来，以数字的形式表现出来，从而了解整个矿山动态的运作和发展情况。智能遥控阶段，就是矿山地面和井下的、人类从事矿产资源开采的各种动态、静态的信息都能够数字化，而且用计算机网络来管理，同时利用空间技术、自动定位和导航技术实现远程遥控和自动化采矿。
目前我国智慧矿山的建设还处于智慧化阶段的初级阶段。智慧矿山的建设还处在矿山勘察、规划设计、生产监控调度、安全生产检测以及矿山综合管理等各个系统的建设阶段，还不能完全实现各种信息的全面共享和深度应用。
随着信息技术的快速发展，用信息技术武装矿山企业是大势所趋，同时，信息技术也是提高矿山企业科学管理的有力手段。云计算、物联网等新一代信息技术在智慧矿山中均有广泛的 应用。
关键词:入侵检测;数据挖掘;规则提取;网络安全
中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)10-2358-02
Application of Data Mining Technology in Network Intrusion Detection
YANG Xiu-wen
(Qingdao Branch of China Unicom Internet Business Center, Qingdao 266071, China; 2.Department of Network Engineering, Chengdu University of InformatioTechnology, Chengdu 610225, China)
Abstract: The problems of intrusion detection system were described by this paper. To solve the problems of intrusion detection system, the thinking of intrusion detection system applied to data mining was proposed. A model of intrusion detection based on data mining was designed. Its system architecture and main function were discussed. Experimental tests showed that the model could extract features, produce new rules, find intrusion data and increase validity and reliability of intrusion detection system. it played a very important role in protecting the network.
Key words: intrusion detection; data mining; rule extraction; network security
近年来,随着Internet在全球的迅猛发展,网络上的各种攻击层出不穷,比如:人为攻击、物理攻击、数据攻击、拒绝服务等,这些攻击已经成为网络和信息安全的主要威胁。虽然提出了防火墙技术、VPN技术及安全路由器等安全技术,但其主要立足于防,并不能完全阻止入侵的发生。于是入侵检测技术便成了网络安全中一个重要并且很活跃的研究领域。对于网络中存在的大量复杂的攻击行为,怎样建立有效的入侵检测模型已经成为网络安全领域研究的重要课题[1]。本文提出将数据挖掘技术应用于传统的入侵检测系统中来处理数据,设计出了一种新颖的融合了数据挖掘技术的入侵检测模型,以达到提高整个系统的检测性能的目的。
1 入侵检测系统
1.1 入侵检测的定义及分类
入侵检测系统是按照一定的安全策略,对网络、系统的运行状态进行监视,发现各种攻击企图、攻击行为或者攻击结果,以保证系统资源的机密性、完整性与可用性。通用的入侵检测系统由数据提取、数据分析和结果处理三部分组成,其结构如图1所示。
数据提取模块的作用在于为系统提供数据,数据的来源可以是主机上的日志信息、变动信息、也可以是网络上的数据信息,甚至是流量变化等。数据分析模块的作用在于根据数据库中的内容对数据进行深入分析,发现攻击并根据分析的结果产生事件,传递给结果处理模块。该模块是入侵检测系统的核心。结果处理模块的作用在于告警与反应,它可以做出切断连接、改变文件属性等强烈反应,也可以只是简单地报警。
通常,根据检测技术手段不同将入侵检测技术分为:异常检测(Anomaly Detection)和误用检测(Misuse Detection)两种[2]。
1) 基于异常的入侵检测技术特点是:总结正常操作应具有的特征,比如特定用户的操作习惯与某些操作的频率等;然后,对后续的操作进行监视,一旦发现偏离正常统计学意义上的操作模式,即进行报警。可以看出,按此模型建立的系统具有一定的人工智能。其发现是与人工智能密切相关的。
2) 基于误用入侵检测技术的特点是:收集非正常操作也就是入侵行为的特征,建立相关的特征库;在后续的检测过程中,将收到的数据与特征库中的特征代码进行比较,得出是否有入侵的结论。现流行的系统基本上是采用了这种模型。
1.2 入侵检测系统存在的问题
目前大部分入侵检测产品都存在这样或那样的问题或不足,本文归结为:
1) 自适应性差
由于当前的入侵检测系统通常是采用统计分析的方法对已知的入侵方法和系统脆弱性进行分析,然后手工编写相应的规则,并且是针对具体的系统环境和检测方法的,这使得系统的有效性很差,而且系统在可扩展性、自适应性方面也极其有限。
2) 误报、漏报问题
错误报警是入侵检测系统亟待解决的问题之一,由于事先定义的模式很难精确地划分正常行为和入侵行为之间的界限,因此,入侵检测系统的误报率一直居高不下。同样,将入侵行为错判为正常行为的漏报情况也会严重影响入侵检测系统的可用性[3]。
3) 攻击特征库的更新不及时
绝大多数的入侵检测系统都适用模式匹配的分析方法,这要求攻击特征库的特征值应该是最新的。但现在很多入侵检测系统没有提供方法来时刻更新攻击特征。在如今每天都有新漏洞、每天都有新的攻击方法产生的情况下显然不能满足安全需求。
4) 检测分析方法单一
单一的基于模式匹配或统计的分析方法已经难以发现某些复杂的攻击,而现在几乎所有的入侵检测系统都在使用单一的分析方法。
针对入侵检测系统存在的以上诸多缺陷,本文采用了以数据为中心的观点,将数据挖掘技术应用于入侵检测系统,从对象行为日志信息的大量数据中“浓缩”出一个值或一组值来表示对象行为的概貌,并以此进行对象行为的异常分析。
2 数据挖掘技术
2.1 数据挖掘定义
数据挖掘(Data Mining)是数据库中的一项技术,它是从大量的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程[4]。
数据挖掘系统的理想情况是一个自治的学习,自动地探索有用的和令人感兴趣的信息,并以适当的形式报告其发现结果。数据挖掘要经过数据采集、数据预处理、数据分析、结果表达等一系列过程,最后将分析结果呈现在用户面前,其处理过程流程如图2所示。
2.2 数据挖掘常用算法分类
数据挖掘的算法繁多,从应用到入侵检测的角度来讲最常用的有以下几种:
1) 关联分析算法。关联规则是表示数据库中一组对象之间某种关联关系的规则。在数据库的知识发现中,关联规则就是描述这种在一个事务中物与物之间同时出现的规律的知识模式。更确切地说,关联规则通过量化的数字描述物品A的出现对物品B的出现有多大的影响。
2) 分类算法。数据分类实际上就是从数据库对象中发现共性,并将数据对象分成不同类的一个过程。分类的目标首先是对训练数据进行分析,使用数据的某些特征属性,给出每个类的准确描述(即分类规则),然后使用这些描述对数据库中的其它数据进行分类。
3) 聚类算法。将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程称为聚类。对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的相似性的原则进行聚类或分组。所形成的每个簇可以作为一个对象类,由它可以导出规则,在许多应用中可以将一个簇中的数据对象作为一个整体来对待。聚类与分类不同,聚类分析的输入数据集是一组未标记的对象,也就是说此时输入的对象还没有进行任何分类,聚类的目的是根据一定的规则,合理地进行分组或聚类,并用显式或隐式的方法描述不同的类别[5]。聚类分析的方法很多,其中包括系统聚类法、分解法、动态聚类法、模糊聚类法、运筹方法等。采用不同的聚类方法,对于相同的记录集合可能会有不同的划分结果。
3 基于数据挖掘的入侵检测系统模型
3.1 数据挖掘应用到入侵检测
入侵检测系统的任务是在提取到的庞大的检测数据中找到入侵的痕迹。由于入侵检测系统需要尽可能多的提取数据以获得足够的入侵证据,另外由于入侵行为千变万化而导致判定入侵的规则越来越复杂,为保证入侵检测的效率和实时性的要求,入侵分析必须在系统性能和检测能力之间权衡。数据挖掘算法能够对偏离系统正常工作的事件做出反应,从而可以发现一些新的攻击,使之具有更强的适应性[6]。数据挖掘算法可以进行分布式计算,能利用当今丰富的网络资源来有效地提高系统效率。数据挖掘算法能很好地处理模糊数据和噪声数据,由于原始数据的不完整性及干扰数据的存在,使得传统检测方法的检测精度降低,数据挖掘算法在一定程度上可以解决这类问题。
将数据挖掘算法应用到入侵检测就是尽量减少手工和经验的成分,可以进行机器学习和模式扩充,能使入侵检测的效率和可靠性明显得到提高[7]。
3.2 基于数据挖掘的入侵检测模型
根据介绍的聚类算法的特点,提出了一种基于聚类分析的入侵检测模型。该系统由误用入侵检测和异常入侵检测两部分构成。检测数据首先通过误用入侵检测,然后可疑数据继续进行异常入侵检测。异常入侵检测是由聚类分析方法建造,该系统主要由以下模块构成:网络数据包的捕捉模块,误用入侵检测模块,异常入侵检测模块三大模块组成,其工作流程如图3所示。
当实施入侵检测时,首先启动误用入侵检测机制进行入侵检测,然后可疑数据再进入异常入侵检测模块进行异常入侵检测。在误用入侵检测模块中,对数据项进行模式匹配。如果匹配为误用入侵行为,进行响应报警;确定为正常行为,直接放行,系统应用程序正常使用。异常入侵检测模块主要是由基于聚类分析的入侵检测方法构建,定期对网络数据库进行聚类分析,聚类出正常规则库和异常规则库。模式匹配就是异常检测模块的检测引擎,通过用户状态和规则库比较确定其行为类型。异常行为提交响应单元进行处理。网络数据库首先通过KDD9数据集初始化,随着检测的进行,数据库将会越来越完善,挖掘的效果将会越来越好。一般来说,数据挖掘的过程是经过一段时间进行一次,以达到更新数据库的目的。
对于基于无监督的入侵检测目前存在的检测率和误检率较高的问题,可以通过误用入侵检测保证检测的完整性。另外,该系统模型不但可以克服初始化数据库数据类型标识错误的障碍,而且通过自身对网络数据包的收集建立和完善自己的初始网络数据库。当系统安装后,可以通过网络数据,进行自我完善。
4 结束语
将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,是近些年发展起来的热点问题。数据挖掘技术在一定程度上降低了训练数据集获取的难度,可以进行特征抽取,并实现入侵的主动防御,这些都是传统的入侵检测系统无法做到的。本文对入侵检测和数据挖掘分别进行了介绍,探讨了基于数据挖掘的入侵检测技术,分析了基于数据挖掘的网络入侵检测系统结构和各模块的工作过程,在实际应用中具有一定的借鉴性。
参考文献:
[1] 兰景英,王永恒.入侵检测系统分析及改进[J].计算机应用,2007,110-112.
[2] 李新华.基于数据挖掘的入侵检测系统[J].中国西部科技,2007(1):34-35.
[3] 耿俊燕,吴灏,曾勇军.数据挖掘在入侵检测系统中的应用研究[J].计算机工程与设计,2005,26(4):870-872.
[4] 吴桂芳,吴启明.数据挖掘在网络入侵检测系统中的应用研究[J].应用与信息,2007,21(6):40-42.
[5] 秦姣华,向旭宇.数据挖掘在入侵检测中的应用[J].现代计算机,2005(1):18-21.
报告新增3个分领域：机器智能、混合现实和区块链。其中，机器智能更是作为新增技术之首，在今年的报告中占据很大篇幅。根据德勤预测，到2019年，全球商业在机器智能的支出将达到313亿美元。
值得注意的是，德勤报告认为，人工智能是机器智能的一部分，机器智能是一个更加广泛，也是更加重要的领域。机器智能的几个主要分支包括：机器学习、深度学习、认知分析、机器人过程自动化等。报告指出，“总体来说，这些技术和其他工具共同构成了机器智能”，我们可以将机器智能理解为算法的能力，这些算法能够增强员工绩效、将日益复杂的工作自动化，并开发出模拟人类思维、参与人类工作的“认知”。
在德勤2016年全球CIO调查中，1200名IT高管被要求说出他们计划在未来两年投入大量资金的新技术：其中有64%的人列举了认知技术或机器智能。
德勤报告中还包括了对企业应用机器智能的一些建议。亚马逊副总裁兼CEO技术顾问Maria Renz和亚马逊Alexa总监Toni Reid在报告中写道：“我们建议你分析客户群，倾听他们，了解他们的核心需求以及如何让他们的生活更容易……不要害怕代替客户发明新的东西――客户并不总是知道自己想要什么。如果你在客户体验方面正确地聚焦，其余的自然水到渠成。”（霍娜）
亚信软件多款平台产品亮相
2017亚信软件产品会在北京举行，亚信基础架构平台、企业客户运营产品套件、智能终端应用开发框架、智慧服务与通信平台、计费产品、智测管理平台在内的多款产品亮相。
本次产品了七款产品。亚信软件副总裁王力平表示：“本次的一系列PABIT平台产品（Platform and Architecture of Business IT），为客户提供三大能力：技术开放、服务治理、交互创新，旨在让BSS系统响应更快速、业务更灵活、解决IT运维难的问题，助力建设有温度的平台。任何一个产品都不应该放弃与客户实实在在的接触，因为只有解决客户的实际问题，产品才能最终体现它的价值。”
本次活动的亚信基础架构平台AIF（Asia Info Infrastructure Foundations）即是在亚信自主研发的企业级分布式云化PaaS平台，解决运营商、类运营商和行业用户在产业互联网时代架构转型、开发、实施、运维的需求，帮助其轻松构建并承载分布式应用体系，构建高性能、高并发、可伸缩的微服务架构。
业务基线系统BoB（Baseline of Business）是亚信自主研发的公共业务能力套件，助力客户敏捷构建业务能力，实现灵活、快速、智能的IT运营。
会上，具备云化、中心化、智能化特点的新一代云计费系统 VerisBilling V8.0、端到端一体化自动测试及管理互联网应用的智能测试平台AITM、业务风控体系等产品悉数亮相。（洪蕾）
锐龙AMD Ryzen处理器 专注高性能计算
日前，AMD在旧金山举办了AMD TECH DAY活动。活动当天AMD总裁兼首席执行官苏姿丰博士正式了锐龙 AMD Ryzen 7处理器，同时向全球媒体表示，未来AMD将继续坚持走自己的道路，并专注于高性能计算，打造令人瞩目的产品。
在本次针对全球媒体、行业分析师和合作伙伴进行的活动期间，AMD概述了锐龙 AMD Ryzen 7桌面处理器产品线。 AMD专门为PC游戏玩家，创作者和发烧友设计了这些处理器，它们采用8核心，16线程设计，并搭载于全新AM4桌面平台。
在现场演示和测试中，这些处理器表现出它们的优势所在：其中，旗舰产品锐龙 AMD Ryzen 7 1800X是世界性能领先的8核心桌面处理器，锐龙 AMD Ryzen 7 1700是世界功耗表现优异的8核心桌面处理器。
AMD在2016年推出了广受好评的Wraith幽灵散热器，在此基础上，AMD为锐龙 AMDRyzen 7处理器提供了全新散热解决方案，它包括全新Wraith Spire和Wraith Stealth两款散热器，为Wraith幽灵品牌提供可靠、超静音的散热性能，满足发烧友期望。
锐龙 AMD Ryzen 7 1700处理器盒装零售版以及许多OEM系统附带Wraith Spire散热器，以32分贝静音工作，提供卓越的散热效果。
（张兰兰）
中科曙光与乔鼎资讯正式签约
近日，信息系统服务商中科曙光、台湾存储厂商乔鼎资讯与天津滨海高新技术产业开发区在京举行联合签约仪式，共同宣布中科曙光与乔鼎资讯将在天津滨海高新区注册成立“曙光存储科技有限公司”，开展存储产品和技术的研发、销售，并提供配套服务。合资公司将合力研发和推广符合中国大陆和全球市场需求的存储产品，面向快速增长的国内外存储市场开发创新解决方案。
根据协议，合资公司将基于中科曙光和乔鼎资讯的市场和技术，研发主要面向Server SAN、超融合和闪存等产品。经营范围为技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让、网络安全设备、存储设备、系统集成（最终以工商机关核准的营业执照上登记的经营范围为准）。此外，合资公司将在天津滨海高新技术产业开发区内建设存储产品研发中心、运营中心、客服中心、销售总部等，同时面向全球市场开展存储业务。合资公司“曙光存储科技”将获得当前存储领域领先的技术和知识产权，这将大大提升合资公司存储产品在市场上的综合竞争力，将进一步有助于曙光加强全球存储市场的布局。（陈曲）
高通骁龙
X20 LTE芯片组
近日，高通在5G峰会上正式千兆级LTE芯片组骁龙X20，并宣布完成其首个基于3GPP 5G新空口标准工作的5G连接。
这一5G新空口有望成为全球5G标准。它采用高通6GHz以下5G新空口模型系统完成，相比4G LTE网络有着更低的时延，并且可以基于3.3GHz至5.0GHz中频频段运行。该连接的完成是5G新空口技术大规模快速验证和商用进程中的一个重要里程碑。
到2020年，国内将迎来5G网络的正式商用，这已经是业内的共识。在此次峰会上，中国移动研究院还宣布，高通、ZTE、中移动三家携手，将于今年下半年开始在国内展开基于5G新空口规范的互操作性测试和OTG外场试验，这一试验将基于3.5GHz频段展开。
高通认为，像电或者汽车一样，5G移动技术将使整个经济和社会获益。
