材料在 应力作用下的相对变形，是评估结构安全性和预测失效的关键参数。MEMS 应变传感 器相比传统应变片具有更高的灵敏度、更好的温度稳定性、更易于集成等优势。同时， 光纤传感等新技术的发展为分布式、长距离应变监测提供了新的解决方案。 2.5 触觉传感技术 触觉传感是实现人机交互、虚拟现实、机器人智能的关键技术。人类的触觉系统能够 感知压力、振动、温度、纹理等多种信息，这种多模态感知能力是触觉传感器的发展 AIoT 产业链中最具创新活力和价值创造能力的环节，是将感知数据转 化为智能决策和行动的关键系统。随着人工智能技术特别是深度学习的突破性进展， 智能计算正在从云端向边缘扩散，形成了云边端协同的分布式智能架构。这种架构不 仅解决了传统集中式计算面临的延迟、带宽、隐私等挑战，更重要的是实现了智能的 泛在化部署，使得每一个物联网节点都可能成为智能决策的主体。 边缘计算的兴起标志着智能计算范式的 的特殊性使得专业 AI 模型仍然不可或缺。如何将通用大模型的能力与领域专业知识结 合，实现高效的迁移学习和领域适配，成为当前 AI 技术发展的重要方向。 智能板块的技术发展呈现出几个重要趋势。第一是智能的分布式部署，从云端智能向 边缘智能、端侧智能扩展，形成了多层次的智能计算体系。第二是软硬件的深度协同， 专用 AI 芯片、神经网络加速器、存算一体等硬件创新与模型压缩、量化、剪枝等软件 优化相结合，大幅提升了

用数据库日志 的方式无负荷 接入 1. 数据采集 - 实时数据接入处理 kafka 、 flume 数据接入 流式计算引擎 (storm 、 spark-streaming) Hadoop 分布式数据库 内存数据库 Gobblin/Kettle/Sqoop • 支持到多种数据源，支持到各种关系型数据以及 MongoDB/HBase 等 NoSQL • 支持全量 / 增量 / 定时各种传输模式 据到信息的输入输出关系， 实现对连续数据流的实时分 析 通过对数据的深层挖掘建立 预测模型，实现对不可见因 素当前和未来状态的预测 航天数据公司数据分析的三个发展阶段 2. 大数据基础平台 - 分布式计算引擎 Spark 2. 大数据基础平台 - MPP 数据库与 Hadoop 相结合 核心目标：资产建模，连接资产和数据源 资产分类原则：属性分类（质量、压强等）或用户自定义（位置信息、资产供应商等） 采矿 石油 基于机械抽象模型的数据结构基类设计 利用航天数据与金山云合作开 发的公网工业数据专用云系 统，适应工业数据的采集特 点，能够实现弹性扩展的数据 高并发接入、复杂流数据处 理、分布式存储、高性能计算 能力。 哈尔滨电气集团 - 数据云处理能力升级 现有系统数据库通过前端数据采集系统，以 8 秒为一个采 集传输周期，每个周期进行 16000 多组数据传输，包括 温度、流量、电参量、压力及振动摆度等数据，形成

生产环境支撑 DevOps 完整 解决方案 自动化 扩 容 / 缩容 应用 + 平台模 式互利双赢 自动 构建 一键 部署 灰度 发布 配置 管理 批量 命令 节点 管理 分布式协调 服务 Zookeeper 日 志 收 集 系 统 监 控 应 用 性 能 分 数据库读写分离方案 数据库分库分表方案 高并发集群转发方案 负载均衡中间件 流量拦截及限制方案 高并发访问下的应用 安全 异步化设计规范 微服务设计规范 分布式缓存设计规范 中间件配置调 优及系统调优 应对高并发 数据高可用方案 分布式服务框架 WEB 服务框架 WEB 应用 缓存中间件 消息中间件 搜索中间件 文件中间件 认证组件 安全组件 高并发 集群部 署方案 缓存

“制造强国” 的重要组成部分, 已成为推动产业升级、提升质量和效益的核心动力 [3]. 在流程工 业领域智能制造的快速发展过程中, 通过引入生产管理、实时优化、先进过程控制、零手动操作等技 术, 基于分布式控制系统 (distributed control system, DCS) 和可编程逻辑控制器 (programmable logic controller, PLC) 等控制系统的流程工业企业显著提升了生产装置的自动化水平 自下而上分别是生产过程层、生产过程感知层、生产过程自动化层、制造运营自动化 层、企业营运逻辑层. 在生产过程感知层涵盖了流量、压力、温度、液位、视觉等各类传感器, 在生产 过程自动化层涵盖了可编程逻辑控制器 (PLC)、分布式控制系统 (DCS) 等控制系统, 在制造运营自动 化层涵盖了制造执行系统 (manufacturing execution system, MES)、实验室信息管理系统 (laboratory information MCP 强调接口的可扩展性与模块 的可替换性, 具备更强的系统可维护性与跨平台部署能力, 适用于功能模块来源多样、组件需统一调 度或支持热插拔的复杂系统. 而 A2A 架构则强调智能体之间的直接通信与分布式协作能力, 适用于多 角色、多阶段任务协同的情境, 如制造执行系统 (MES) 中的动态任务分配与异常响应. 与函数调用机 制偏向单智能体的能力调度不同, A2A 更侧重于智能体间的任务协商与多方互动

）就是把各种计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速 提供。 数字技术和基础设施（云计算） 大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘， 它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、 虚拟化技术。 大数据（ Big Data ）是一个 IT 行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理 和计算机编程等很多科学技术。从应用角度来看，区块链 是一个分布式的共享账本和数据库，具有去中心化、不可 篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等特点。 这些特点保证了区块链的“诚实”与“透明”，为区块链 获 得信任奠定了基础。 区块链（ Blockchain ）是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新兴应用模式。本质上是一个去中心

检查管理等，设计搭建了包括生产专网主线局域网、 影像显示系统、音频扩声系统、应急融合通信系统 等外部硬件网络环境。平台将各类设备的检测数据 采集、汇聚到基础数据管理系统，进行实时监控管 理，同时将数据同步至 3 维孪生工厂，通过分布式 坐席系统在应急指挥大屏实时模拟生产现场情况和 各项数据指标，以方便协同调度和应急指挥。 3 软件功能及关键技术 3.1 应急管理系统运作机制 主要运作机制如下： 1) 基础数据管理平台实时监测全域并自动报

加 强。 员工和管理者在网络化组织里借助数字智能化系统 , 双 方 都 能 掌 控 全 面 信 息 , 管 理 日 趋 透 明 化 , 增 强 了 员 工 的 公 平 感。组织将日益倾向于分布式团队和具有互动性的 集体 , 甚 至有远程工作者加入 , 围绕当前的任务和工作 , 持续不断地 进行数据交互与结果分析。 组织形态发展的趋势之一。 组织规模的小型化并不是指 其产值或市场缩水