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随着大数据概念的井喷式发展，用户对大数据理解的成熟度和需求度迅速提高。无论是智能家居、医i疗、穿戴、社区等生活场景，都越来越重视数据的重要性，这是国民经济不可缺少的一环，在实际应用中，数据驱动的思想和策略在实践中也逐渐成为共识。公司希望能够对生产制造全过程进行数据采集，以实现生产效率的优化与提升，日常的操作与管理，以及生产制造机械设备的成本，终达到提高产能和竞争力的目的。可以说，大数据对工业企业的重要性是不言而喻的。

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1、数字来自哪里？

产业大数据来自何处？

它来自于产品的每一个生命周期，包括市场、设计、制造、服务、再利用等环节，每一个环节都包含着大数据。这个“整个生命”周期的数据更多。自然，企业外部和产业链外的“交叉”数据也是工业大数据“不可忽视”的重要来源。

2、收集数据

现在，工业大数据是如此的重要，那么我们应该如何收集数据呢？怎样才能将采集到的数据进行智能统计、分析，从而转化为企业想要看到的数据结果，在这个时候不得不提及工业物联的王i牌-数据采集终端。这一方案早就应用于工业物联领域，主要针对制造工艺、生产流程、质量、设备、能耗等方面进行优化，提能和良率，从而大大提高生产效率，降低成本。

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单一的采集节点通常支持多路并行采样。所以，前端输入通道支持多路并行输入。每个输入信号经过阻抗匹配电路后，进行低通滤波处理。许多接入的传感器信号频率不太高，所以需要用低通滤波器过滤高频信号(采样预处理)，再接入多通道同步 ADC进行量化处理。

模数转换由采样控制器控制，采样控制器在 FPGA内部实现。模数转换后的结果直接存入 FIFO，当 FIFO中的数据量超过设定的阈值后，就向 ARM处理器提交中断请求。ARM处理器在收到中断请求后，开始从 FIFO读取数据，然后生成网络包，通过以太网发送到主机服务器。在这种电路结构中， FIFO起到了数据缓冲的作用， FIFO的容量与采样频率相关。

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若采样频率较高，则需开拓更大的 FIFO空间，否则将出现数据丢失的情况。取样频率的上限值取决于网络的传输速率，如果网络端口的吞吐量有问题，则采样率不能太高，否则同样会出现数据丢失的情况。取样频率、 FIFO容量、网络吞吐量等因素密切相关，分析三者之间的关系可采用流水线模型。

管理服务层：

这一层次主要是程序猿与攻城狮的较量。而感知识别层产生的大量信息，通过网络层传输汇聚到管理服务层，如果不能有效地整合和利用，那无异于入宝山而空返，望「资料之海」而欢呼。管理服务层主要解决以下问题：数据如何存储(数据库和海量存储技术)，如何检索(搜索引擎)，如何使用(数据挖掘和机器学习)，如何防止滥用(数据安全和隐私保护)。

简单地说，这一层次就是将所收集到的信息有效地整合与利用，而这一层次往往正是物联网的本质。

综合应用层：

物联网的丰富内涵催生了更丰富的外延应用。传统因特网经历了以数据为中心向以人为本的转变，典型的应用包括文件传送、电子邮件、万维网、电子商务、视频点播、在线游戏和社交网络等；而物联网应用则集中在“物”或“物理世界”上，涵盖了我们现在常听到的比较高i级的词汇：物品追i踪、万维网、电子商务、视频点播、在线游戏和社交网络等。总之，物联网应用正处于快速发展的时期，具有多元化、规模化、产业化的特点。

这种所谓的智能，实际上正是基于感知识别层收集的，网络构建层传输的，管理服务层挖掘利用的信息，然后将特定信息反馈给底层对象以完成指i定命令。

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许多传统的“软性”科学方法正在成为我们生活的复合空间中的“硬”方法，与此同时，许多“硬”技术也在“软”化，以适应对其日益增长的多样性、复杂性和智能性的要求。举例来说，在 Cyberspace应用程序中，人工智能、机器智能、计算智能已经成为虚拟空间的智能“土著”主体，不再是“人工”、“机器”或“计算”；而那些被认可以“硬”技术立身的汽车制造业，现在已经不再是“软”的复杂科学了，因为一种典型的生产、经营和管理方式已经不能有效地应对 Cyberspace应用中的人工智能、机器、计算智能等；除了 IBM外，许多传统的大型企业都已经意识到将会发生的变化，近通用电器公司 GE也推出了“智能平台”(IntelligentPlatform)的业务部门，来迎接即将到来的智能产业。

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经过30多年的改革开放，我们在各方面取得了显著的成就。科学和技术上，变化更大。“863”高技术研究开发项目的目标是世界***水平，“973”***基础研究开发计划的目标是多学科综合前沿基础研究，培养相关人才、团队和基地。

“863”计划20多年，“973”计划研究已有10多年，硕果累累，成就非凡，但尚未从根本上改变目前科技状况仍落后于世界***水平的格局，也未能通过自主创新提升我国的产业水平。