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杨晨,马瑞成,王雨石,翟岩龙,祝烈煌
《中国工程科学》 2021年 第23卷 第2期 页码 95-103 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.02.013
工业互联网安全是制造强国和网络强国建设的基石，深度学习因其具有表达能力强、适应性好、可移植性高等优点而可支持“智能自主式”工业互联网安全体系与方法构建，因此促进深度学习与工业互联网安全的融合创新具有鲜明价值。本文从产业宏观、安全技术、深度学习系统等角度全面分析了发展需求，从设备层、控制层、网络层、应用层、数据层的角度剖析了深度学习应用于工业互联网安全的发展现状；阐述了工业互联网深度学习应用在模型训练、模型预测方面的安全挑战
Yubao Chen
《工程（英文）》 2017年 第3卷 第5期 页码 588-595 doi: 10.1016/J.ENG.2017.04.009
李阳春,王海龙,李欲晓,陈磊,李幼平
《中国工程科学》 2021年 第23卷 第2期 页码 112-121 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.02.015
工业互联网安全产业是工业互联网健康发展的重要基础支撑，国外发达国家和地区在这一产业的布局已相对完善，我 国在建设制造强国、网络强国、数字中国的战略需求下，亟需科学优化工业互联网安全产业布局。本文运用文献调研和情报 分析相结合的研究方法，研判了工业互联网安全产业的发展需求，围绕政策引导、企业创新、协同发展、资本整合、联盟生 态等方面深入剖析了美国、德国、英国、日本等发达国家工业互联网安全产业的布局现状
解析“工业互联网”与“工业4.0”及其对中国制造业发展的启示
延建林,孔德婧
《中国工程科学》 2015年 第17卷 第7期 页码 141-140
21世纪以来,欧美等发达国家和地区加快发展先进制造业，以美国“工业互联网”与德国“工业4.0”最为典型。“工业互联网”与“工业4.0”引起了全球制造业的产品开发、生产模式和制造价值实现方式的转变。
关键词： 工业互联网 工业4.0 模式转变 《中国制造2025》
王晨,宋亮,李少昆
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第2期 页码 15-19 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.02.003
随着制造业和新一代互联网、信息化技术的融合，工业互联网高速发展。无论是国际制造业的领先企业，还是我国的制造业国家战略都明确了工业互联网平台研发的重要性。本文对工业互联网平台的发展趋势进行了阐释，并对平台在用户生态、开发者生态和数据生态构建中的挑战展开了分析，并有针对性地探讨了工业互联网平台在工业大数据系统与工业数据建模和分析方面所遇到的技术挑战。
陶永,蒋昕昊,刘默,刘继红,赵罡
《中国工程科学》 2020年 第22卷 第4期 页码 24-33 doi: 10.15302/J-SSCAE-2020.04.013
智能制造、工业互联网的实质均为数据驱动的智能化，二者融合发展可为传统产业重点领域的新兴裂变和升级演进，芯片、基础软件、算法与机理模型等基础能力拓展提供关键的驱动力本文分析了智能制造和工业互联网融合发展的宏观需求，梳理了智能制造、工业互联网产业的发展现状及趋势，阐述了二者融合发展的机遇，进一步凝练我国智能制造和工业互联网产业体系存在的问题。构筑各类主体充分参与协同的产业生态，强化人才造血功能，加快技术突破向商业成功转变，支撑智能制造和工业互联网产业的快速健康发展，并为工业转型升级提供基础保障。
钟润阳, 徐旬, Eberhard Klotz, Stephen T. Newman
《工程（英文）》 2017年 第3卷 第5期 页码 616-630 doi: 10.1016/J.ENG.2017.05.015
作为新一代工业模式的工业4.0旨在提升生产灵活性，也将继续提高企业生产效率，保证更高的产品质量以及培养承担大规模定制的能力。在工业4.0模式中，智能制造发挥着重要的作用。典型的资源被转换成智能实体，以便它们能够在智能环境中感知、行动和行为。为了能充分理解在在工业4.0背景下的智能制造，本文对智能制造、物联网（IoT）支持制造和云制造等相关课题进行了综合评述，在我们已有的分析基础上对其中的相似之处和不同点进行了重点探讨。在文中我们还回顾了一些用于实现智能制造的关键技术，如物联网、网络物理系统（CPS)、云计算、大数据分析（BDA）以及信息和通信技术（ICT）。本文所讨论的概念将为实现备受期待的第四次工业革命带来新的思路。
李伯虎,柴旭东, 刘阳, 陈磊, 韦达茵
《中国工程科学》 2022年 第24卷 第4期 页码 1-11 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.04.001
物联网相关产业取得显著进展。物联网作为信息化和工业化融合的切入点，促进了诸多行业信息化、数字化、网络化、智能化的加速应用。应用关键技术
一是智慧工业物联网应用关键技术，分为工业智能、工业AR、工业大数据等。应用场景
智慧工业物联网在工业领域的代表性应用场景有：① 在研发设计阶段，利用5G、物联网、AR / VR技术，实时采集实验现场的画面与数据，生成工业部件、设备、系统、环境等数字模型，实现跨地域在线联合攻关以解决包括异地协同设计在内的各类问题① 加强云原生平台、低代码 / 无代码应用开发环境及工具集等产品，重点提升嵌入式工业软件及集成开发环境、面向细分行业的集成化工业软件平台，吸引更多企业共建服务型生态；② 加强面向智慧物联网的高端传感器、
包起帆
《中国工程科学》 2011年 第13卷 第3期 页码 19-23
介绍了一种基于物联网的集装箱感知系统的实现和应用，为大规模商业应用提供了一种可行性方案。该系统利用RFID、无线数据通信和互联网等技术，实现无人干预下的集装箱自动识别、信息共享和智能管理。
实时物联网概念模型 Special Feature on Industrial Internet
Bo Yuan, De-ji Chen, Dong-mei Xu, Ming Chen,yuanbo@tongji.edu.cn,dejichen@tongji.edu.cn
《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年 第20卷 第11期 页码 1457-1464 doi: 10.1631/FITEE.1900115
胡琳,杨建军,韦莎,郭楠,马原野
《中国工程科学》 2021年 第23卷 第2期 页码 88-94 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.02.012
工业互联网是新一代信息技术与先进工业的连接纽带，工业互联网标准化工作是实现工业互联网创新发展和产业链各环节有效衔接的重要保障。本文梳理了国内外工业互联网以及工业网络、大数据、平台、网络安全等相关领域的标准化基础工作，凝练了我国工业互联网标准化面临的问题；研究提出了面向产业发展需求的工业互联网标准体系框架，涵盖基础共性、网络、数据围绕参考架构构建，数据流通、处理、使用过程中的互联互通，监测控制与决策优化，网络安全等重点领域的共性需求，提出了我国工业互联网标准制定的具体实施路径。研究建议，推进工业互联网标准体系应加快工业互联网重点标准突破，加强标准落地应用推广，培育和健全产业生态。
杨宁生,袁永明,孙英泽
《中国工程科学》 2016年 第18卷 第3期 页码 57-61 doi: 10.15302/J-SSCAE-2016.03.009
本文通过对我国水产养殖物联网技术应用现状和存在问题的分析，提出了发展水产养殖物联网应用的关键技术和政策建议。我国水产养殖物联网技术目前主要应用于养殖水环境监控、养殖区域管理监控、养殖动物生长状况监控以及养殖产品储运、加工环节监控等方面。面临的主要问题有：水产养殖业相当程度上还处于粗放型的生产阶段，不能适应现代化水产养殖生产的要求；物联网设备技术还不太可靠，行业标准尚不统一；资金投入大，成本高等问题。发展水产养殖物联网应解决的关键技术有：精准养殖环境感知技术，精准养殖模拟技术，精准养殖设备智能控制技术，精准养殖管理技术，精准养殖规模化生产集成技术等。建议政府有关部门要制定我国水产养殖物联网发展规划，全面布局；提升水产养殖信息化水平，优化水产养殖物联网应用环境；设立精准水产养殖环境感知技术研发项目；加强水产养殖物联网示范项目建设；加大政府推动水产养殖物联网产业化发展的作用
基于云或区块链的物联网：比较调查和前进道路 Review
Raheel Ahmed MEMON, Jian Ping LI, Junaid AHMED, Muhammad Irshad NAZEER, Muhammad ISMAIL, Khursheed ALI
《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年 第21卷 第4期 页码 563-586 doi: 10.1631/FITEE.1800343
关键词： 物联网；云；区块链；数据中心；分类
标题 作者 时间 类型 操作
实时物联网概念模型
Bo Yuan, De-ji Chen, Dong-mei Xu, Ming Chen,yuanbo@tongji.edu.cn,dejichen@tongji.edu.cn
期刊论文
京公网安备 11010502051620号
