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前言

迄今為止，人類社會經(jīng)歷了從蒸汽機(第一次工業(yè)革命)到電機(第二次工業(yè)革命)，再到信息化(第三次工業(yè)革命)，直至當前以新一代信息技術(shù)為標志的第四次工業(yè)革命的發(fā)展歷程。前三次工業(yè)革命使人類經(jīng)濟歷經(jīng)了機械化、電氣化、自動化的發(fā)展階段，實現(xiàn)了人類從繁重的體力勞動中的徹底解放。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，基于計算機硬件系統(tǒng)的研制和電子數(shù)據(jù)的實時采集，實現(xiàn)了生產(chǎn)設(shè)備的自動控制，人類社會邁入信息時代。隨后，跨全球?qū)崿F(xiàn)資源和信息擴散傳播的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn)催生了以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(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，人類社會經(jīng)濟發(fā)生了天翻地覆的變化，如果說前三次工業(yè)革命是幫助人類從繁重的體力勞動中解放出來，使機器變得更加“勤快”，那么第四次工業(yè)革命就是進一步使機器更加“聰明”、更加“智慧”。

第四次工業(yè)革命加速了信息資源的實時獲取及信息在全球范圍內(nèi)的擴散和傳播，數(shù)據(jù)的感知和計算能力達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)運營模式、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)動的企業(yè)創(chuàng)新為企業(yè)提質(zhì)增效帶來了新的動能。21世紀初，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，確實為企業(yè)發(fā)展帶來了不可估量的經(jīng)濟效益，然而隨著經(jīng)濟全球化的加速演變，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，如果說第四次工業(yè)革命的上半場是以使機器更加“聰明”為目標，下半場可以認為是使機器更加“智慧”。

在上半場，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散及傳播的基礎(chǔ)上進入了一個嶄新的階段，即“大數(shù)據(jù)”時代。以信息物理融合系統(tǒng)(CyberPhysical Systems，CPS)為特征的工業(yè)智能得到了繁榮發(fā)展。CPS通過計算、通信、控制技術(shù)的有機融合與深度協(xié)作，實現(xiàn)物理設(shè)備的實時感知、動態(tài)控制和信息服務(wù)。它將計算和通信嵌入到物理實體中，使物理設(shè)備具有環(huán)境感知、計算分析、精準控制的功能，提供了一種遠程的、可靠的、安全的人機交互接口。CPS的核心支撐技術(shù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)的實時采集、海量存儲、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)革命造成的對全球資源和能源的巨大消耗和浪費，引領(lǐng)并推動工業(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)核心競爭力并保持可持續(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)測數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實時采集、綜合治理、優(yōu)化分析的各種規(guī)模的工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺的研發(fā)和應(yīng)用進入了強盛發(fā)展期，工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺通過數(shù)據(jù)分析對物流、能流、資金流的協(xié)同運行進行優(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。我國和其他先進國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大動力。

當前，工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展進入了一定的成熟期，為企業(yè)帶來紅利的工業(yè)大數(shù)據(jù)已經(jīng)走過了鼎盛階段，其潛力空間也達到了波峰并開始向下運行。但社會經(jīng)濟的高速發(fā)展已經(jīng)不能停滯或者減速，必須賦予新的動能填補工業(yè)大數(shù)據(jù)日益消耗殆盡的增長空間，由此推動第四次工業(yè)革命拉開了下半場的帷幕。如果說，上半場是使機器變得更“聰明”，下半場則是使機器進一步變得更加“智慧”。工業(yè)革命的目的是使機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)雜的社會經(jīng)濟活動。“智慧”是人類最高級、最復(fù)雜的行為特征，如何讓機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，是下半場的主攻方向。“知識”是人類認識世界并進而改造世界的核心武器，讓機器具備知識這一核心要素成為新一代信息技術(shù)的重要目標。在此背景下，人工智能成為下半場發(fā)展的大腦中樞，“知識”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)中捕獲知識并將知識服務(wù)于制造產(chǎn)業(yè)，因此可以說，下半場是“人工智能”時代。知識圖譜作為人工智能技術(shù)革命的重要組成部分，可為機器的“知識”化賦能加速，引領(lǐng)人工智能與實體經(jīng)濟的深度融合向以知識資產(chǎn)為引擎的賦能經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展。知識圖譜為知識獲取、知識表達、知識共享、知識服務(wù)提供了一種高效的組織管理技術(shù)，它進一步延伸了CPS賦予物理實體的數(shù)據(jù)采集、計算和控制功能，實現(xiàn)了物理實體在智慧層面的綜合決策能力，從而使物理實體能夠模擬人類大腦的關(guān)聯(lián)、預(yù)測、診斷、設(shè)計等智能行為，極大增強了機器對人類活動的輔助作用。

基于對第四次工業(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)歷從上半場的“大數(shù)據(jù)”時代到下半場的“人工智能”時代的變遷，在此過程中，核心技術(shù)引擎從工業(yè)大數(shù)據(jù)升級到人工智能，模式從數(shù)據(jù)驅(qū)動演變到知識驅(qū)動，具體地主要體現(xiàn)在以下三方面：

1. 從“人機物互聯(lián)”到“人機物融合”

大數(shù)據(jù)時代注重人機物之間的互聯(lián)互通，通過 “萬物互聯(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、計算能力得到了極大提升； “人工智能”時代，基于人機物的互聯(lián)互通，進一步挖掘人機物之間的無縫協(xié)同能力，整合人機物的核心競爭力，即“人”對高度不確定環(huán)境的綜合決策能力，“機”對海量數(shù)據(jù)的快速及深度處理能力，“物”對決策的精準執(zhí)行能力，進而實現(xiàn)新型價值創(chuàng)造。

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

大數(shù)據(jù)時代，強調(diào)對數(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、處理和計算為主； 人工智能時代，“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”向“知識資產(chǎn)”變遷，從數(shù)據(jù)資產(chǎn)中挖掘隱藏的、高效有價值的潛在知識，提升人機物協(xié)同決策的智慧創(chuàng)新能力，“知識”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)中捕獲知識并將知識服務(wù)于制造產(chǎn)業(yè)。

3. 從“機器計算”到“機器學(xué)習(xí)”

為應(yīng)對“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”向“知識資產(chǎn)”變遷的需求，數(shù)據(jù)處理能力從大數(shù)據(jù)時代的“機器計算”進階到人工智能時代的“機器學(xué)習(xí)”�！皺C器計算”主要針對大規(guī)模多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理，以數(shù)據(jù)挖掘和淺層機器學(xué)習(xí)為主； “機器學(xué)習(xí)”注重從數(shù)據(jù)資產(chǎn)中深度挖掘知識資產(chǎn)，模擬“人”的知識學(xué)習(xí)過程，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)推動企業(yè)實體經(jīng)濟從數(shù)據(jù)到知識、從知識到智能的一個逐步迭代升級的發(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)和知識圖譜為研究對象，對推動第四次工業(yè)革命的標志性使能技術(shù)進行分析和探討，將課題組近年來在該領(lǐng)域的研究成果進行梳理、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)對工業(yè)領(lǐng)域向智能制造轉(zhuǎn)型發(fā)展的引領(lǐng)推動作用，為信息技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展和應(yīng)用實踐提供一定的參考價值。

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

本書可作為人工智能、計算機、電子信息、自動化等相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的教學(xué)與科研的參考書。限于編者水平，書中存在有待進一步研究和完善之處，歡迎廣大讀者批評指正。

本書的研究工作得到了國家科技創(chuàng)新2030——“新一代人工智能”重大項目課題“數(shù)據(jù)驅(qū)動的人機物三元協(xié)同決策與優(yōu)化”(2018AAA0101801)的資助。在書稿撰寫過程中得到了許多人的大力支持，研究生程進、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

書稿的校對工作。

編者

2023年7月