工业互联网术语和定义总结(版本1.0)
核心内容概述
本报告由工业互联网产业联盟(AII)编写,旨在统一业界对工业互联网关键术语和定义的认识与理解,规范术语使用。报告内容涵盖工业互联网相关的技术、应用、安全、数据管理、平台及服务等多个方面,是工业互联网发展的重要参考资料。
主要观点
- 工业互联网是新一代信息技术与先进制造业融合的新兴业态,具有低时延、高可靠、广覆盖等特点。
- 术语定义涵盖了工业互联网的基础设施、通信协议、数据处理、安全机制、平台架构、工业应用软件等多个维度。
- 重点突出工业互联网在智能制造、数据驱动、边缘计算、云计算、物联网、人工智能等领域的应用。
- 强调工业互联网平台在实现制造资源泛在连接、高效配置和智能化服务方面的重要作用。
- 信息安全、数据安全、安全策略、安全措施等是工业互联网发展的关键支撑。
关键信息汇总
一、网络与通信技术
| 术语 |
定义 |
| IT网络 |
连接信息系统与终端的数据通信网络 |
| OT网络 |
连接生产现场设备与系统的工业通讯网络 |
| Modbus协议 |
工业控制领域广泛使用的串行通信协议 |
| OPC统一架构 |
面向服务的工业数据通信技术,具备平台独立性和高可用性 |
| 工业通信协议 |
工业控制领域中用于设备间通信的规则与标准 |
| 工业以太网 |
工业环境中应用以太网技术的通信系统 |
| 时间敏感网络 (TSN) |
用于实时传输的高质量工业网络 |
| 现场总线 |
连接智能设备与自动化系统的双向通信网络 |
| MQTT协议 |
基于发布/订阅模式的轻量级消息协议,适用于低带宽场景 |
| eMTC |
增强机器类通信,适用于物联网设备的低功耗、广覆盖通信 |
| NB-IoT |
窄带物联网,适用于大规模设备连接的低功耗、广域网技术 |
二、边缘计算与云服务
| 术语 |
定义 |
| 边缘计算 |
在数据源附近进行数据处理与分析,提升响应速度 |
| 边缘节点 |
包含边缘网关、边缘控制器等,提供基础能力的逻辑抽象 |
| 边缘控制器 |
连接IT与OT的物理接口,提升设备控制能力 |
| 边缘数据处理 |
在边缘层进行数据预处理与缓存,降低平台负载 |
| 边缘网关 |
实现物理与数字世界连接的设备 |
| 边缘虚拟功能 (EVF) |
将功能软件化和服务化,实现灵活迁移与扩展 |
| 边缘云 |
提供实时数据处理与分析的小规模云数据中心 |
| 边云协同 |
实现边缘与中心云在资源、应用、数据、智能等方面的协同 |
| 云安全服务 |
用于保护云基础设施及业务系统的安全服务 |
| 云安全服务商 |
提供云安全服务的机构 |
| 云存储基础设施 |
支持远程网络访问的存储系统 |
| 云计算 |
基于互联网的“按需付费”计算资源服务模式 |
| 云制造 |
借助网络与信息技术实现制造资源的共享与协同 |
| 云制造产业集群 |
以工业互联网平台聚集制造资源的新型组织形式 |
三、工业应用与平台
| 术语 |
定义 |
| 工业APP |
承载工业知识与经验的软件应用 |
| 工业APP开发平台 |
支持工业APP开发的平台,按功能分类 |
| 工业APP运营平台 |
连接工业APP开发者与应用企业的平台 |
| 工业大数据 |
工业数据的总和,包括信息化数据与物联网数据 |
| 工业大数据建模与分析 |
基于数据驱动的制造优化技术 |
| 工业大数据平台 |
提供数据存储、处理与分析能力的系统 |
| 工业防火墙 |
保护工业系统安全的设备与系统 |
| 工业互联网平台 |
支持制造企业数字化、网络化、智能化的云平台 |
| 工业互联网资产 |
具有经济价值的工业数据资源 |
| 工业软件 |
用于工业领域的软件系统 |
| 工业数据空间 |
数据提供者与使用者之间的数据交换模式 |
四、安全与数据管理
| 术语 |
定义 |
| 安全策略 |
管理、保护和分发资产的规则与实践 |
| 安全措施 |
保护资产、降低安全事件影响的实践与机制 |
| 安全服务 |
为用户提供的安全功能与保障 |
| 安全可控 |
确保工业互联网业务安全、用户可控、国家监管 |
| 安全事件态势 |
分析安全事件的多维度信息,预测安全趋势 |
| 安全域 |
具有相同安全要求的资产集合 |
| 安全资源池 |
云计算平台中用于提供安全服务的资源集合 |
| 数据安全 |
保护数据的可用性、完整性与机密性 |
| 数据采集与监控系统 (SCADA) |
实现对生产过程监控与控制的系统 |
| 数据服务 |
覆盖数据生命周期的多种服务形式 |
| 数据管理 |
有效收集、存储、处理和应用数据的过程 |
| 数据脱敏 |
对敏感信息进行变形处理以保护隐私 |
| 数据挖掘 |
从海量数据中提取隐藏信息的过程 |
| 数据血缘关系 |
描述数据来源与流转关系的模型 |
| 数据预处理 |
清洗、聚合、优化原始数据 |
| 数据治理 |
对数据资产管理的权力与控制机制 |
五、工业智能与新兴技术
| 术语 |
定义 |
| 工业智能 |
具有自感知、自学习、自执行等能力的智能应用 |
| 人工智能 (AI) |
模拟、延伸和扩展人类智能的技术 |
| 机器学习 |
通过数据训练模型以改进算法性能 |
| 深度学习 |
基于神经网络的机器学习技术 |
| 数字化双胞胎 |
模拟物理对象的虚拟系统 |
| 态势感知 |
识别与预测网络环境状态的能力 |
| 威胁情报 |
描述威胁或危险的知识信息 |
| 网络虚拟化 |
实现网络资源动态调配与管理的技术 |
| 知识模型 |
对知识进行结构化与形式化的抽象 |
| 知识图谱 |
描述实体、概念及其关系的语义网络 |
| 知识自动化 |
将知识转化为可执行的智能软件系统 |
| 智能制造 |
融合信息技术与制造技术的新型生产方式 |
| 智能故障诊断 |
利用数据实时分析与远程诊断技术进行设备维护 |
| 智能资产 |
具备自主与协作能力的工业资产 |
| 智能服务 |
面向多角色的智能服务框架 |
| 智能工厂 |
集成物联网、大数据、人工智能等技术的高效工厂 |
附加说明
- 本报告由工业和信息化部指导,AII联盟牵头编写,多个工作组与企业共同参与。
- 报告中涉及大量工业互联网相关术语,包括但不限于安全、数据、通信、平台、应用、智能等。
- 未来随着工业互联网的发展,术语与定义将持续更新与完善,联盟将适时修订报告。