前言

迄今為止，人類社會(huì)經(jīng)歷了從蒸汽機(jī)(第一次工業(yè)革命)到電機(jī)(第二次工業(yè)革命)，再到信息化(第三次工業(yè)革命)，直至當(dāng)前以新一代信息技術(shù)為標(biāo)志的第四次工業(yè)革命的發(fā)展歷程。前三次工業(yè)革命使人類經(jīng)濟(jì)歷經(jīng)了機(jī)械化、電氣化、自動(dòng)化的發(fā)展階段，實(shí)現(xiàn)了人類從繁重的體力勞動(dòng)中的徹底解放。在第三次工業(yè)革命階段，工業(yè)生產(chǎn)已經(jīng)呈現(xiàn)數(shù)字化發(fā)展特征，基于計(jì)算機(jī)硬件系統(tǒng)的研制和電子數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)設(shè)備的自動(dòng)控制，人類社會(huì)邁入信息時(shí)代。隨后，跨全球?qū)崿F(xiàn)資源和信息擴(kuò)散傳播的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn)催生了以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)為代表的新一代信息技術(shù)的繁榮發(fā)展，由此引發(fā)了第四次工業(yè)革命的產(chǎn)生。

縱觀工業(yè)革命發(fā)展歷程，人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)生了天翻地覆的變化，如果說(shuō)前三次工業(yè)革命是幫助人類從繁重的體力勞動(dòng)中解放出來(lái)，使機(jī)器變得更加“勤快”，那么第四次工業(yè)革命就是進(jìn)一步使機(jī)器更加“聰明”、更加“智慧”。

第四次工業(yè)革命加速了信息資源的實(shí)時(shí)獲取及信息在全球范圍內(nèi)的擴(kuò)散和傳播，數(shù)據(jù)的感知和計(jì)算能力達(dá)到了前所未有的高度，數(shù)據(jù)作為最為重要的企業(yè)資產(chǎn)，成為企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式、生產(chǎn)管理及應(yīng)用技術(shù)自主創(chuàng)新的核心引擎，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)創(chuàng)新為企業(yè)提質(zhì)增效帶來(lái)了新的動(dòng)能。21世紀(jì)初，以工業(yè)大數(shù)據(jù)為核心的各種模式、技術(shù)和應(yīng)用創(chuàng)新層出不窮，確實(shí)為企業(yè)發(fā)展帶來(lái)了不可估量的經(jīng)濟(jì)效益，然而隨著經(jīng)濟(jì)全球化的加速演變，工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展空間和潛在優(yōu)勢(shì)趨于下降，以人工智能為代表的信息技術(shù)逐步占據(jù)主導(dǎo)地位，如果說(shuō)第四次工業(yè)革命的上半場(chǎng)是以使機(jī)器更加“聰明”為目標(biāo)，下半場(chǎng)可以認(rèn)為是使機(jī)器更加“智慧”。

在上半場(chǎng)，伴隨著工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的產(chǎn)生和興盛，工業(yè)領(lǐng)域在全球信息資源大范圍擴(kuò)散及傳播的基礎(chǔ)上進(jìn)入了一個(gè)嶄新的階段，即“大數(shù)據(jù)”時(shí)代。以信息物理融合系統(tǒng)(Cyber�睵hysical Systems，CPS)為特征的工業(yè)智能得到了繁榮發(fā)展。CPS通過(guò)計(jì)算、通信、控制技術(shù)的有機(jī)融合與深度協(xié)作，實(shí)現(xiàn)物理設(shè)備的實(shí)時(shí)感知、動(dòng)態(tài)控制和信息服務(wù)。它將計(jì)算和通信嵌入到物理實(shí)體中，使物理設(shè)備具有環(huán)境感知、計(jì)算分析、精準(zhǔn)控制的功能，提供了一種遠(yuǎn)程的、可靠的、安全的人機(jī)交互接口。CPS的核心支撐技術(shù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、海量存儲(chǔ)、大規(guī)模分析賦予物理設(shè)備的數(shù)據(jù)處理能力。工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展改變了第三次工業(yè)革命造成的對(duì)全球資源和能源的巨大消耗和浪費(fèi)，引領(lǐng)并推動(dòng)工業(yè)發(fā)展從以資源為核心要素的封閉式生產(chǎn)系統(tǒng)向以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心特征的生態(tài)化生產(chǎn)體系轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)成為培育企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力并保持可持續(xù)發(fā)展的重要資產(chǎn)。在此階段，以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的具備生產(chǎn)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、綜合治理、優(yōu)化分析的各種規(guī)模的工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的研發(fā)和應(yīng)用進(jìn)入了強(qiáng)盛發(fā)展期，工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)通過(guò)數(shù)據(jù)分析對(duì)物流、能流、資金流的協(xié)同運(yùn)行進(jìn)行優(yōu)化，使企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)更加高效、低碳、安全和可靠。在生產(chǎn)方式創(chuàng)新方面，工業(yè)大數(shù)據(jù)推動(dòng)了以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化為特征的智能制造的出現(xiàn)和發(fā)展。我國(guó)和其他先進(jìn)國(guó)家相繼提出了以工業(yè)大數(shù)據(jù)為核心的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展戰(zhàn)略，為工業(yè)大數(shù)據(jù)在企業(yè)的普及推廣提供了強(qiáng)大動(dòng)力。

當(dāng)前，工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展進(jìn)入了一定的成熟期，為企業(yè)帶來(lái)紅利的工業(yè)大數(shù)據(jù)已經(jīng)走過(guò)了鼎盛階段，其潛力空間也達(dá)到了波峰并開始向下運(yùn)行。但社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展已經(jīng)不能停滯或者減速，必須賦予新的動(dòng)能填補(bǔ)工業(yè)大數(shù)據(jù)日益消耗殆盡的增長(zhǎng)空間，由此推動(dòng)第四次工業(yè)革命拉開了下半場(chǎng)的帷幕。如果說(shuō)，上半場(chǎng)是使機(jī)器變得更“聰明”，下半場(chǎng)則是使機(jī)器進(jìn)一步變得更加“智慧”。工業(yè)革命的目的是使機(jī)器逐步取代人類的部分行為能力，以更加高效的方式輔助人類發(fā)展日益復(fù)雜的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)�！爸腔邸笔侨祟愖罡呒�(jí)、最復(fù)雜的行為特征，如何讓機(jī)器具有人類的智慧思考能力，從而幫助人類做出最為科學(xué)合理的綜合決策，是下半場(chǎng)的主攻方向�！爸�識(shí)”是人類認(rèn)識(shí)世界并進(jìn)而改造世界的核心武器，讓機(jī)器具備知識(shí)這一核心要素成為新一代信息技術(shù)的重要目標(biāo)。在此背景下，人工智能成為下半場(chǎng)發(fā)展的大腦中樞，“知識(shí)”成為人工智能提升智能制造的核心武器，科技創(chuàng)新更加注重如何從數(shù)據(jù)中捕獲知識(shí)并將知識(shí)服務(wù)于制造產(chǎn)業(yè)，因此可以說(shuō)，下半場(chǎng)是“人工智能”時(shí)代。知識(shí)圖譜作為人工智能技術(shù)革命的重要組成部分，可為機(jī)器的“知識(shí)”化賦能加速，引領(lǐng)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合向以知識(shí)資產(chǎn)為引擎的賦能經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展。知識(shí)圖譜為知識(shí)獲取、知識(shí)表達(dá)、知識(shí)共享、知識(shí)服務(wù)提供了一種高效的組織管理技術(shù)，它進(jìn)一步延伸了CPS賦予物理實(shí)體的數(shù)據(jù)采集、計(jì)算和控制功能，實(shí)現(xiàn)了物理實(shí)體在智慧層面的綜合決策能力，從而使物理實(shí)體能夠模擬人類大腦的關(guān)聯(lián)、預(yù)測(cè)、診斷、設(shè)計(jì)等智能行為，極大增強(qiáng)了機(jī)器對(duì)人類活動(dòng)的輔助作用。

基于對(duì)第四次工業(yè)革命的解析，可以發(fā)現(xiàn)第四次工業(yè)革命從產(chǎn)生到現(xiàn)在，正在經(jīng)歷從上半場(chǎng)的“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到下半場(chǎng)的“人工智能”時(shí)代的變遷，在此過(guò)程中，核心技術(shù)引擎從工業(yè)大數(shù)據(jù)升級(jí)到人工智能，模式從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)演變到知識(shí)驅(qū)動(dòng)，具體地主要體現(xiàn)在以下三方面：

1. 從“人機(jī)物互聯(lián)”到“人機(jī)物融合”

大數(shù)據(jù)時(shí)代注重人機(jī)物之間的互聯(lián)互通，通過(guò) “萬(wàn)物互聯(lián)”打造了信息世界與物理世界的全面融合(CPS)，數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、計(jì)算能力得到了極大提升； “人工智能”時(shí)代，基于人機(jī)物的互聯(lián)互通，進(jìn)一步挖掘人機(jī)物之間的無(wú)縫協(xié)同能力，整合人機(jī)物的核心競(jìng)爭(zhēng)力，即“人”對(duì)高度不確定環(huán)境的綜合決策能力，“機(jī)”對(duì)海量數(shù)據(jù)的快速及深度處理能力，“物”對(duì)決策的精準(zhǔn)執(zhí)行能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)新型價(jià)值創(chuàng)造。

2. 從“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”到“知識(shí)資產(chǎn)”

大數(shù)據(jù)時(shí)代，強(qiáng)調(diào)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的組織和管理，技術(shù)創(chuàng)新以半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、處理和計(jì)算為主； 人工智能時(shí)代，“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”向“知識(shí)資產(chǎn)”變遷，從數(shù)據(jù)資產(chǎn)中挖掘隱藏的、高效有價(jià)值的潛在知識(shí)，提升人機(jī)物協(xié)同決策的智慧創(chuàng)新能力，“知識(shí)”成為人工智能提升智能制造的核心武器，技術(shù)創(chuàng)新更加注重如何從數(shù)據(jù)中捕獲知識(shí)并將知識(shí)服務(wù)于制造產(chǎn)業(yè)。

3. 從“機(jī)器計(jì)算”到“機(jī)器學(xué)習(xí)”

為應(yīng)對(duì)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”向“知識(shí)資產(chǎn)”變遷的需求，數(shù)據(jù)處理能力從大數(shù)據(jù)時(shí)代的“機(jī)器計(jì)算”進(jìn)階到人工智能時(shí)代的“機(jī)器學(xué)習(xí)”�！皺C(jī)器計(jì)算”主要針對(duì)大規(guī)模多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理，以數(shù)據(jù)挖掘和淺層機(jī)器學(xué)習(xí)為主； “機(jī)器學(xué)習(xí)”注重從數(shù)據(jù)資產(chǎn)中深度挖掘知識(shí)資產(chǎn)，模擬“人”的知識(shí)學(xué)習(xí)過(guò)程，使其具備人的智慧思考能力，更注重深度學(xué)習(xí)等深層機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。

綜上所述，第四次工業(yè)革命可以理解為新一代信息技術(shù)推動(dòng)企業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)從數(shù)據(jù)到知識(shí)、從知識(shí)到智能的一個(gè)逐步迭代升級(jí)的發(fā)展歷程。為了較為全面地了解第四次工業(yè)革命的技術(shù)發(fā)展歷程，本書以工業(yè)大數(shù)據(jù)和知識(shí)圖譜為研究對(duì)象，對(duì)推動(dòng)第四次工業(yè)革命的標(biāo)志性使能技術(shù)進(jìn)行分析和探討，將課題組近年來(lái)在該領(lǐng)域的研究成果進(jìn)行梳理、總結(jié)和凝練，旨在揭示以兩大技術(shù)為代表的新一代技術(shù)對(duì)工業(yè)領(lǐng)域向智能制造轉(zhuǎn)型發(fā)展的引領(lǐng)推動(dòng)作用，為信息技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展和應(yīng)用實(shí)踐提供一定的參考價(jià)值。

本書內(nèi)容分為三篇12章，內(nèi)容涵蓋大數(shù)據(jù)分析、知識(shí)圖譜構(gòu)建及知識(shí)服務(wù)等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)以及基于這些技術(shù)的工程實(shí)踐案例，幫助讀者了解從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)到基于知識(shí)圖譜進(jìn)行決策的新思路和支撐技術(shù)，同時(shí)借助案例學(xué)習(xí)，啟發(fā)企業(yè)用戶更加合理、有效地實(shí)施工業(yè)大數(shù)據(jù)和知識(shí)圖譜技術(shù)，從而事半功倍地提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

本書可作為人工智能、計(jì)算機(jī)、電子信息、自動(dòng)化等相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的教學(xué)與科研的參考書。限于編者水平，書中存在有待進(jìn)一步研究和完善之處，歡迎廣大讀者批評(píng)指正。

本書的研究工作得到了國(guó)家科技創(chuàng)新2030——“新一代人工智能”重大項(xiàng)目課題“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人機(jī)物三元協(xié)同決策與優(yōu)化”(2018AAA0101801)的資助。在書稿撰寫過(guò)程中得到了許多人的大力支持，研究生程進(jìn)、蘇剛、鮑清、陳渠、張慧亭、馬瑤、王瑩、趙凡、張永彬、林越、駱丹丹、劉凱文、王兆平、喬志鵬、楊如涵、李洪澤、劉飛翔、裴錦諱提供了書稿素材，裴佳欣、韓慧慧、閻曼婷參與了

部分章節(jié)的撰寫和整理工作，陳伯謙、舒一鳴、張佳琪參與了

書稿的校對(duì)工作。

編者

2023年7月