1. AI-on-5G2022 年，工业 AI 和 AI-on-5G 物联网应用将会成为主流。想象一下，当我们以元宇宙为目标的时候，我们对物理空间的升级方式同样令人印象深刻。AI-on-5G 组合计算基础设施为传感器、计算平台和人工智能应用的整合提供了一种高性能、安全的链接结构，无论是在现场、场所还是云端中。具体包括：汽车系统；智能空间；工业 4.0，如新的自动化和机器人系统。AI-on-5G 通常与无线环境中的超低延迟、保证服务质量以及提高安全性有关。人工智能和工业物联网解决方案的融合，以及边缘人工智能的发展，使得这一切成为可能，并更容易实现。2. 生成式人工智能生成式人工智能，或评估现有数据（如文本、音频或视觉文件）的算法，主要识别该数据的基本模式，然后复制该模式以生成类似的内容。这种算法正在逐步改进。随着模型的输入数据的变化和业务结果的变化，模型本身也需要调整。缺乏维护会导致人工智能算法最终丧失价值。具体来说，生成式人工智能包括多种技术： 生成对抗网络。生成对抗网络是两个神经网络：一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，以找到两个网络之间的平衡。生成器网络负责生成与源数据相似的新数据或内容。判别器网络负责区分源数据和生成的数据，以便识别哪些数据更接近原始数据。Transformer。像 GPT-3、LaMDA 和 Wu-Dao 这样的 Transformer 模拟了认知注意力，并对输入数据部分的重要性进行差异测量。它们被训练来理解语言或图像，学习一些分类任务，并从大量数据集中生成文本或图像。变分自编码器。编码器将输入编码为压缩码，而解码器则从该码中重现初始信息。如果选择和训练正确，这种压缩表示将输入数据分布存储在一个更小的维度表示中。3. 增强的人类和人工智能混合劳动力的到来 虽然工作流管理是工作中的新常态，但未来的工作更多的是在增强的环境中与人工智能配对。所有重复性的工作都是可能实现的，并且将是自动化的。 无论你从事的是人力资源、行政、营销、销售还是工程领域，随着人工智能/机器学习工具的不断增加，你的工作效率也会提高。这也只是未来工作的一个常规部分。 例如，人工智能/机器学习技术在诸如法学和医药等知识领域中得到了广泛的应用，以浏览不断增加的数据量，并为特定任务找到正确的信息。因此，许多白领工作都有很大的提升空间，他们可能会创造出更有成效的工作，使他们能够做自己天生擅长的事情。 在每个行业中，都会涌现出人工智能驱动的智能工具，这些工具可以帮助该行业的个人高效工作。这通常被称为增强型劳动力或人类-人工智能混合工作。4. IT 中的云计算和边缘管理 虽然边缘计算正迅速成为许多企业的必备工具，但部署仍处于早期阶段。云计算和边缘原生业务流程将在 IT 领域占据更多的主导地位，并在商业世界中更加无处不在。 一些人认为人工智能管理将成为 IT 部门的责任。为了应对与可管理性、安全性和规模有关的边缘计算挑战，IT 部门将转向云原生技术。例如，作为容器化微服务的平台，Kubernetes 已经成为大规模管理边缘人工智能应用的主要工具。 那些在云端上使用 Kubernetes 的 IT 部门可以利用他们的经验来构建自己的边缘云原生管理方案。预期将会有更多的第三方和相关的服务被采用。5. 人工智能在网络安全中的应用 现代企业环境中的网络攻击面是巨大的，并且它还在继续快速增长。这意味着，分析和改善一个组织的网络安全态势需要的不仅仅是人类的干预。人工智能在各个领域都有很好的应用前景，而网络安全正是其中的一项重要内容。具体包括： 威胁检测；战斗机器人；端点保护；违约风险保护；服务停机保护。 在网络安全方面，人工智能的作用必须通过自动化来提高。有 69% 的机构相信，人工智能是处理网络攻击的必备条件，但是这一领域在 2022 到 2032 年期间都有升级的需求。6. 更大更好的语言模型 OpenMind 的 GPT-4 将能够做什么？北京智源人工智能研究院（Beijing Academy of Artificial Intelligence，BAAI）是否能跟上步伐？2022 年将回答很多问题，即更大、更好的语言模型将如何能够创造新的工作、新的应用程序和新的商业模式——新型技术创业公司将改变互联网，并在元宇宙中帮助我们组织内容。 更大的人工智能模型也许可以让人工智能完成一些事情，也可以让它学习一些新的可能性。人工智能和机器学习模型需要海量数据，这些模型将继续扩大，并利用更大的数据集来做出越来越准确的决策。 虽然 OpenAI 的大规模生成性预训练 Transformer（GPT）模型的持续发展成为时尚的头条新闻，但 DeepMind、微软研究院以及其他公司的做法也值得关注。围绕着高度进化的大型人工智能语言模型，已经出现了几十家新的初创公司。 2022 年，它将把我们引向何处？ 一些分析家认为或透露，GPT-4 可能包含大约 100 万亿个参数，使其比 GPT-3 大 500 倍。我们可以推测，这一发展朝着离创造能够发展语言并进行与人类无异的对话的机器又近了一步。7. 人工智能在元宇宙中的应用 人工智能在元宇宙和虚拟现实中更多的沉浸式工作和社交场景中可能会有哪些应用，并与消费者脑机接口的演变有关？手机最终将如何被颠覆？ 元宇宙是一个术语，是指一个环境，更具体地说是一个数字环境，多个用户可以一起工作和游戏。如果我们今天在有愚蠢算法和推荐引擎的平台上游戏，那么明天的人工智能确实会帮助我们在虚拟世界中导航和监控我们未来的工作、社交和约会生活？ 新类型的应用程序、更智能的数字代理、深度造假人类（实际上是机器人），所有这些都在互联网的未来等待着我们，似乎是元宇宙产品。8. 人工智能的民主化和可达性——低代码/无代码人工智能 人工智能是否会真正实现民主化？在一个更加自动化的世界里，亿万富翁创造的财富会不会分配给我们其他人？在这个意义上，拯救地球的不是加密技术，而是低代码/无代码人工智能。 在未来，人们无需昂贵的工程师团队，也无需非常专业的技能，就可以开始新的业务。尽管今天对人工智能工程师的需求很高，但是我们可以设想一个完全不同的世界。一个人工智能可以自己编码的世界。人工智能最终将能够修改自己的代码，在 2022 年，我相信我们会在这个方向上取得突破性进展。 今天，组织面临的主要挑战之一是缺乏能够研发出所需要的工具和算法的有经验的人工智能工程师。随着无代码或低代码解决方案的出现，这一挑战可以通过提供简单而直观的界面来解决，这些界面可以用来创建人工智能上的复杂系统。 随着我们加快人工智能在商业中的应用，并升级人工智能流程，随着程序员与人工智能-人类系统的合作，我们通过软件工程来制造产品的方法将会发生根本性的变化，并更容易被所有人接受，从而以更分散的方式分配其部分价值。

ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.html“一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务开发者，不需关注模型或编码，可使用自动学习流程快速构建AI应用；面向AI初学者，不需关注模型开发，使用预置算法构建AI应用；面向AI工程师，提供多种开发环境，多种操作流程和模式，方便开发者编码扩展，快速构建模型及应用。产品架构ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享模型。ModelArts支持应用到图像分类、物体检测、视频分析、语音识别、产品推荐、异常检测等多种AI应用场景。ModelArts架构产品优势一站式易上手高性能灵活

2022 年 1 月 25 日，2022 年人工智能全球最具影响力学者榜单——AI 2000 重磅发布！人工智能全球最具影响力学者榜单（简称“AI 2000”），由清华大学计算机系 AMiner 团队联合智谱AI、清华—中国工程科技知识中心知识智能联合研究中心共同发布，旨在通过 AMiner 学术数据在全球范围内遴选过去十年人工智能学科最有影响力、最具活力的顶级学者。自 2020 年首届 AI 2000 发布以来，受到各界高度认可，已成为 AI 领域的重要风向标之一。其 2020 和 2021 年度相关榜单得到权威媒体和学术机构的报道，如人民日报、新华网、科技日报及加州伯克利分校、康奈尔大学等国际知名院校。2022 年度榜单基于 2012-2021 十年间人工智能领域 46 个顶级期刊会议收录的共计 185,241 篇论文和 258,268 位作者的学术数据，榜单涵盖了人工智能 20 个核心领域（经典人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人、知识工程、语音识别、数据挖掘、信息检索与推荐、数据库、人机交互、计算机图形、多媒体、可视化、安全与隐私、计算机网络、操作系统、计算理论、芯片技术和物联网 20 个核心领域）以及一个新兴领域——虚拟现实。从学者国家分布来看，美国入选 AI 2000 学者及提名学者的数量最多，有 1146 人次，占比 57.3%，超过总人数的一半以上。中国排在美国之后，位列第二，有 232 人次，占比 11.6%。英国位列第三，有 115 人次，占比 5.75%。德国位列第四，人次未超过 100，但依旧是欧盟学者数量最多的国家。整个欧洲学者数量表现较上年有所流失。转发自：https://blog.csdn.net/csdnnews/article/details/122680878

 华为RPA结合OCR、NLP等深度学习AI算法，通过模拟并增强人与计算机的交互过程，实现了工作流程自动化。　　近年来，在数字经济大潮的推动下，在市场、政策、技术等多重因素的驱动下，建筑行业加速推进数字化转型。在国务院、住建部、工信部等多项利好政策的指导下，以技术赋能产业发展，为建筑行业进行数字化、智慧化转型指明了发展方向。　　作为世界500强企业，中铁十一局集团有限公司(下称中铁十一局)积极拥抱新技术，深入探索人工智能、大数据、物联网、云计算等新技术在建筑行业的场景应用与落地实践，不断用技术武装自己，在推进企业数字化转型的路上大步向前，越走越快。通过与华为云产业云的深度合作，中铁十一局将华为自研的RPA智能机器人率先应用到集团财务智能化场景中，在合同文件识别、凭证制证、结算办理等流程中快速响应，提升了集团办事效率和服务能力，为集团数字化实践树立了典范。　　拥抱前沿科技，用AI技术破解发展困境　　武昌，长江南岸一座活力迸发的现代化魅力之城。　　作为全国著名的设计之都，武昌区拥有众多国字号建筑设计单位。其中，中铁十一局集团总部就坐落于此。集团下辖11个全资子公司，拥有国家专利授权33项，省级技术中心1个，湖北省高新技术企业4家。　　作为建筑工程行业中的龙头企业，虽然中铁十一局的业务发展势头迅猛，企业规模也越做越大，但是面对劳动力向新兴产业转移这一大趋势，即使在建筑工程行业中排在全国前列，名声鹊起，也同样面临着招人难、用人难、老龄化严重等难题，出现了在库存管理、项目生产安全监督管理等诸多业务中人手不足的困境。尤其是在企业的共享中心，逐年增加的工作量使得库存管理、时效管理难度加大，迫切需要突破人力瓶颈，利用新兴技术处理操作规范化、重复性较高、耗费时间较长的工作，以此来节约人力成本，缓解共享中心业务人员紧张的局面。　　面对业务发展中的困境，中铁十一局积极寻找数字化解决方案，着力增强AI、BIM、大数据、智能化、移动通讯、云计算、物联网等信息技术集成应用能力，力求借助前沿科技驱动“智能建造”与“建筑工业化”的协同发展，有效提升企业管理效率和水平，为加快推动建筑行业数字化转型做出贡献。　　为此，中铁十一局选择与华为云产业云合作，在集团财务智能化场景中共同探讨使用华为自研RPA智能机器人来解决伴随集团规模日益增长、业务流程复杂漫长等问题，并取得了显著的成效。　　加速推进数字化实践，树立建筑行业转型典范　　在国家“双碳”战略的推动下，绿色环保产业按下了发展“加速键”，数字经济已经成为中国未来发展的重要方向，数字化、智能化的深入发展为建筑行业转变发展方式、转换增长动力、推进建筑产业现代化、促进建筑业高质量发展提供了基础能力支持。　　在数字化转型的进程中，中铁十一局不断用新技术武装自己，从部分替代人工到大规模替代人工，在根本上解决了燃眉之急。同时，借助华为云，中铁十一局将华为RPA智能机器人率先应用于集团财务智能化场景中替代人工操作。　　华为RPA结合OCR、NLP等深度学习AI算法，通过模拟并增强人与计算机的交互过程，实现了工作流程自动化。借助规范的业务流程，华为RPA在中铁十一局财务智能化场景中的合同文件识别、凭证制证、结算办理等流程中快速响应，达到了比人工操作更为高效、精准的能力，避免了人工操作存在的有效工作时间局限性问题，让有限的人力资源从简单重复的低价值劳动中解放出来，转向价值更高、更有创造力的工作中，从而提升了集团的办事效率和服务能力。　　实践证明，借助华为RPA打开待生成凭证任务、预览会计凭证等操作，效率提升了13倍。　　由于华为RPA还能够学习并自动执行既定的业务控制规则，有效避免了人工操作可能存在的理解、执行偏差等问题，为合理管理介入管控提供了辅助，更好更快地控制了风险。除此之外，华为RPA还提供了人机交互界面，并具备了低代码快速开发APP小程序的能力，让业务人员也能够根据需要快速开发应用，为业务创新夯实基础。　　中铁十一局与华为自研RPA智能机器人的携手合作，既是双方针对建筑行业数字化转型的成功落地实践，又是双方针对建筑行业数字化转型中AI应用场景的深入探讨。可以说，双方的合作树立了数字化转型的行业标杆。　　未来，武昌区将充分与华为云产业云合作，通过华为公司的技术、生态及解决方案能力，助力区内更多企业数字化、智能化转型升级，将人工智能技术赋能于更多传统产业，孵化“新技术、新业态、新模式”。  作者：张诚本文转载来自51CTO，原文链接：https://www.51cto.com/article/700357.html

--- ## 视频数据量激增，数据处理和内容运营成本居高不下 云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术飞速发展及传统产业数字化的转型，一方面媒体数据量呈现几何级增长，据IDC预测，全球数据总量预计2020年达到44ZB，我国数据量将达到8060EB，占全球数据总量的18%；另一方面，媒体的生产、传播和消费形式升级。巨量数据中，70%将会以图片和视频的形式存储和传播。这些数据从生产、传播到用户消费，传统方式运营成本居高不下。人工智能在视觉领域发展趋于成熟，基于人工智能的视频内容分析能从根本上解决传统内容分析方法性能低下的问题。AI助力，视频分析将全面进入智能时代。 ## 视频从生产到消费全流程智能化 视频从生产到消费的全流程升级，如图1所示。  图1 视频生产、编辑、分发和消费流程升级 华为云EI助力视频分析全面进入智能时代。  **生产** **视频采集**，从专业设备到移动终端，视频内容采集大众化。华为云EI在采集阶段可提供美颜、个性化等特效处理技术，助力视频采集即处理。 **内容审核**，用户采集内容上传存储前，华为云EI提供视频内容智能审核能力，包括视频质量评估、黄/暴/恐鉴别、重复/相似鉴别及版权指纹分析等，解决重复/疑似不安全内容进入传播流程。  **编辑** **结构化分析**，华为云EI针对各种类型的长、短视频，提供智能结构化分析，将视频以镜头、内容片段等结构化形式进行描述，便于后续的内容分析、存储和分发。 **内容分析**，对结构化表示的视频内容，华为云EI从场景识别、主体识别、行为/事件检测、语音/文本分析及内容描述等方面对其进行智能化分析，支持多维护内容查询和检索。 **智能编辑**，基于智能内容分析，初步提供以下智能视频编辑技术： **(1)** **视频拆条** 相比较长视频，短视频更有利于在互联网传播，对传统媒体的节目进行拆条是不可或缺的。华为云EI基于人物、场景、语音、OCR字幕等多模态信息分析技术，快速精确地把长视频分割成不同主题的片段。面向海量多媒体视频，大幅提高视频识别、剪辑、检索等处理的效率，降低人工运营的成本。整体效率相对人工提升10+倍，新闻类视频拆条准确率超过95%，特定场景准确率超过98%。  **(2)** 视频摘要 静态摘要，基于视频镜头变换、内容理解技术，华为云EI针对不同类型的长、短视频提供视频静态摘要服务，能够将1个小时视频压缩成5分钟的摘要内容，可用于运营管理人员的内容快速浏览及用户快速内容播放。 视频浓缩，使用背景建模、主体检测、运动轨迹跟踪、前/背景融合技术，华为云EI提供视频浓缩服务，将极长的视频中的事件提取出来，浓缩到较短的视频片段，便于视频内容中事件的快速观看。 **(3)** **视频封面** 基于视频镜头变换、内容理解和分析技术，快速提取内容相关、构图优美的关键帧作为封面吸引用户进一步观看。相比于人工选取封面，智能封面选取速度提高20+倍，大幅降低运营成本；同时精彩的封面能够吸引用户的注意，大幅提高视频点击率。  **(4)** **视频内容标签** 视频OCR，视频物体识别，视频人物识别，从多维度对视频内容进行提取，将非结构化的视频文件，转换为结构化的数据，为视频搜索，视频推荐，视频运营等提供了必不可少的信息。  **(5)** **水印处理** 用户上传的内容除了新采集的视频，还有很大一部分为已有视频的重新传播。而重复传播的这部分视频极有可能已经打上了不同的水印。为了便于企业内容管理，华为云EI提供水印检测和处理技术，能够智能检测水印位置、重构水印并对水印进行处理。 **(6)** **音视频指纹** 视频指纹具有极大的使用场景，包括：(1) 对用户上传的内容进行重复检测；(2) 可对内容进行版权追踪；(3) 支持多维度、多粒度内容存储和检索； 华为云基于音频、视频内容分析技术，提供音、视频指纹生成、存储及检索技术。 **(7)** **自动唱词** 在新闻媒体、教育等领域往往只有视频和对应的音频信息，自动唱词技术可以根据视频自动添加字幕，相比人工添加字幕，可以极大提高视频发布的及时性，提高生产效率。 **分发**，基于前述的视频结构化和智能分析，视频内容可按照多维度进行存储，结合用户行为日志分析，支持快速检索和关联推荐，将内容以最快的速度推送到相应的用户。 **消费**，在用户消费视频的过程中，华为云EI提供自动评论及交互播放技术方案，提升终端用户体验。 来源：华为云社区 大道无形

没想到没想到 AI音箱返场3点日历提醒华为云兑换刷了两分钟 没啥想要的突然一刷新 出来刷个音箱 哈哈哈 换到了

AI for Science人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。机器学习帮助数学家发现两大猜想，以及采用机器学习、多尺度建模和高性能计算相结合的方式解决超大规模量子随机电路实时模拟问题，让人们看到了人工智能应用于科学研究，在处理数据、设计新型实验以及创建更高效的计算模型方面的巨大潜力。正在兴起的 AI for Science 有望促进数据驱动和理论推演两大科研范式的深度融合。预计未来几年，AI 将进一步与数学、物理、化学、材料、工程学等不同领域深度结合，在基础科学的进步中发挥更大作用。大小模型协同进化大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。

本文转自：人民网人民网北京1月25日电 （记者赵竹青）记者从清华—中国工程科技知识中心知识智能联合研究中心获悉，1月25日发布的2022年人工智能全球最具影响力学者榜单AI 2000显示，全球入选该榜单的2000名学者中，美国共有1146人次，中国有232人次，分别位于第一、第二名。在人才流向上，中国呈现出令人欣喜的正向流入状态。该榜单由清华大学计算机系AMiner团队联合智谱AI、清华—中国工程科技知识中心知识智能联合研究中心共同发布，旨在通过AMiner学术数据在全球范围内遴选过去十年人工智能学科最有影响力、最具活力的顶级学者。2022年度榜单基于2012-2021十年间人工智能领域46个顶级期刊会议收录的共计185241篇论文和258268位作者的学术数据，涵盖了人工智能20个核心领域（经典人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人、知识工程、语音识别、数据挖掘、信息检索与推荐、数据库、人机交互、计算机图形、多媒体、可视化、安全与隐私、计算机网络、操作系统、计算理论、芯片技术和物联网20个核心领域）以及一个新兴领域——虚拟现实。整体而言，AI 2000榜单21个子领域的榜首人才，主要聚集于美国，以及中国、新加坡、加拿大、德国等国家。与上届相比，没有出现较大的数据波动。美国依旧在人工智能人才上占有强势领先位置，囊括13个领域的榜首学者。由此可见，美国在人工智能整体人才资源、高水平科研成果上仍然占有绝对优势，这为美国人工智能的发展奠定了坚实的人才基础。中国收入两个榜首学者，分别是信息检索与推荐和多媒体两个领域；德国收入两个榜首，分别是机器人和可视化两个领域；另外还有意大利取得物联网领域榜首；日本取得计算机图形领域榜首。值得注意的是，相较于去年美国人才占据了16个人工智能子领域的榜首，今年各领域榜首出现了更多的国家，这间接表明其他国家在逐渐强化自己的优势领域，壮大自己的技术力量。从AI 2000最具影响力学者入选数量来看，谷歌、Meta（原Facebook）及微软三大科技公司占据优势地位，公司拥有的顶级AI学者数量，无论是top 10还是top 100数量，均远多于高校。其中位居首位的谷歌公司，共181人次入选榜单，也是唯一一家学者数过百的机构。在学者性别分布方面，AI 2000上榜学者整体呈现男多女少特征。具体而言，男性学者在人工智能各领域中均占多数，女性学者占少数，但女性学者的数量也呈现了逐年上升的趋势，并首次出现了女性学者获得两个榜单榜首。在人机交互领域女性学者比例高达37.4%，其榜首学者也为女性学者，知识工程和可视化两个领域，女性学者占比超过了15%，而其他剩余领域占比均为10%以下。

我国法院系统对于人工智能技术的应用应当说在全球范围内处于比较领先的地位，一方面是由于党和政府对于司法信息化给予了高度的重视，2017 年，周强院长就指出“司法改革和信息化是推动人民法院工作发展的车之两轮、鸟之双翼”。可以说，中国法院一直以来积极主动拥抱现代科技，大力加强智慧法院建设，并通过应用人工智能技术努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义。 今年 6 月 17 日，最高人民法院发布了《人民法院在线诉讼规则》，可以认为是人工智能应用与司法领域成果的集大成者。 努力满足人民群众日益增长的多元司法需求是新时期人民法院工作的出发点和落脚点，而如何利用有限的司法资源让人民群众在每一个案件中感受到公平正义，就必须进行资源的优化配置。而在线诉讼是这一理念的直接产物。在线诉讼系统是一个复杂的信息物理系统（Cyber Physical System），而这个系统中最主要的资源瓶颈是法官的认知与判断能力，在在线诉讼的过程中，各类图像、语音识别技术，信息检索与推荐技术，文本聚类分类技术等综合应用，充分利用了系统在信息处理、流程管理、通讯交互等方面的功能，以人机协作的形式开展诉讼过程，最大程度的减少法官的非必要劳动，充分发挥法官的认知与判断能力。大家如果尝试过包括移动微法院、互联网法院等的诉讼过程，可能也能体会到这套技术体系的优势。在信息化的基础上，当前的自然语言处理技术等人工智能技术在辅助智能审判方面发挥着很重要的作用。在协助法官生成制式文书，对诉讼材料的案件事实进行自动归纳、抽取和摘要生成，为法官撰写裁判文书的事实部分提供参考等场景得到很好应用。据我了解，当前全国有 3000 余家各级法院使用了裁判文书自动纠错、裁判文书上网前敏感信息自动屏蔽、法律文书主要内容自动生成等审判辅助系统。 同时，我们也应当认识到科学技术在司法中的应用需要尊重司法规律。完成判决书的撰写，实际上蕴含了非常复杂的司法裁判过程，可以说判决书并不是撰写出来的，而是法官经过复杂的审理、心证、裁判过程的结果。仅从技术的角度看，要实现人工智能技术完全替代法官裁判，需要突破智能化瓶颈，还有很长的路要走。

四个比较主要的研究方向。 （1）建立司法领域智能推理的计算模型，包括：立法推理、预测判决结果、法律论证模型；与人工智能领域的逻辑推理、因果推断等方面研究关系紧密。 （2）建立司法内容智能解析的计算方法：法律本体表示、法律文本的信息提取、法律案例的表示学习、司法预训练语言模型的构建等；与人工智能领域的自然语言处理研究关系紧密。 （3）建立模拟人类进行法律认知过程的计算模型：法律类案检索、法律条目检索、法律阅读理解、法律内容推荐等；与人工智能领域的智能信息处理研究关系紧密。 （4）建立人工智能本身的法律规范：探讨人工智能技术本身应用的边界，与人工智能伦理等方面的研究关系紧密。我个人的看法：在人参与的活动中，要用人工智能去有效的预测结果，是很难的。比如：金融市场投资啊、诉讼结果预测啊因为人的复杂性、社会的复杂性，人工智能想要弄清楚，太难了

“司法人工智能”可以说是最近几年被“生造”出来的一个词，简单来讲是用人工智能去解决司法面临的一些问题。但在实际操作的过程中，或者说在社会公众的眼里，还是对此存在一些理解误区。比如常见的误解是，智能化就是信息化的一个升级，因此司法人工智能就是司法信息化的下一个阶段，这样的理解是不够准确的。还有比如说用机器人替代法官，让机器人给我们判案，这显然都是一些不那么正确的理解。 就我个人的理解来说，我觉得司法跟人工智能是有非常密切的关联，体现在两方面：司法对于人工智能的迫切需求，以及司法对于人工智能的反哺作用。也就是说，作为交叉领域，它们一定是互惠互利的，而不是单向输出的关系。 大概 2019 年的时候，最高人民法院院长周强院长来清华分享过一个报告，那个报告我印象还非常深刻：一开始周院长先给法院做一个定义，他说，“法院是专门负责解决纠纷的国家审判机关，司法解决纠纷的过程，本质上讲就是寻找事实、寻找法律的过程。” 当时我想到，寻找事实跟寻找法律这两个过程，说到底都是我们这些研究人工智能、特别是做信息检索的人一直在尝试做的事情。 寻找事实的过程，可以认为是将现实世界向虚拟空间投射的过程，核心是将现实世界中纷繁复杂的社会现象转变成为虚拟的信息空间中的逻辑元素，可以认为是将物质世界信息化的特殊形式。而寻找法律的过程，则是将事实依据匹配法律准绳的过程。这一过程既包括了根据事实检索相应的法规法条，确保有法必依、违法必究的含义；也包含了根据不断变化的客观事实归纳总结立法过程中可能存在的缺失与不足，建立更新法条、确保有法可依的含义。 以计算思维的观点，这两个过程中包含了建立计算模型、收集计算数据、设计计算算法的步骤，是可以由知识工程、信息检索、数据挖掘等计算机科学与人工智能的研究领域极大推进的。这反映了司法对于人工智能的迫切需求。 交叉学科一直是高等学校学科建设的重要战略举措，但是在实际工作推进中，往往存在“剃头挑子一头热”的现象，究其根本是存在“交叉”的不同学科之间往往仅强调一方的“输血”而忽视了双方的“互利”。对于司法人工智能的研究与实践而言，司法领域不仅需要计算机学科和人工智能技术领域的支持与配合，更需要注意从源头上避免单向简单应用信息技术成果、而忽视智慧司法研究客观上存在对计算机领域进行“反哺”的重大潜在优势的现象。 也就是说，不能只考虑计算机怎么为法律服务，必须得是互惠互利的关系，也必须谈司法怎么对人工智能发挥作用。我跟很多相关的老师也沟通过这个问题，司法是人工智能非常好的一个应用的场景，我们管它叫人工智能的一个应许之地，意思是人工智能应用于司法领域是非常合适的。 这种反哺作用可以从两个方面来认识，从司法人工智能的服务对象上看，司法系统的用户呈现知识水平、专业程度高度异质化的特点，针对不同背景的用户进行认知过程的数据收集与建模，本身可以协助我们建立更加完善的司法知识体系，甚至指导构建从常识到专业知识、从通用化到专用化的认知模型与机器学习模型。 其次，从司法人工智能的数据对象上看，与其他垂直领域的数据相比，司法数据呈现相对结构化、逻辑组织较为严密的特点，当前，提高人工智能特别是机器学习算法的鲁棒性、可解释性成为第三代人工智能的前沿研究课题，而垂直领域知识图谱构建和因果逻辑推断等技术则成为支撑鲁棒、可解释人工智能的核心技术路线。司法领域数据具备的这些特点，使之成为人工智能技术探索性研究中适宜的应用场景，成为推动人工智能技术取得突破性进展的“应许之地”。这么说来，司法领域，简直是人工智能施展抱负的绝佳场景。事实如何呢？

AI 在医疗诊断中的应用受到了越来越多的关注，也出现了一些实际的应用场景，如药物筛选、AI 诊断。但似乎正确的 AI 医疗诊断难以实现，这是哪些原因造成的呢？AI 与医疗融合作为近年来兴起的一种新领域，具有巨大的发展潜力。用于医疗的 AI 算法正在不断涌现，在看到领域前景的同时，我们也发现了一些问题。 例如，为了协助医生筛查潜在新冠患者，AI 领域的研究者们研发了多种机器学习算法，以根据胸部 X 光片和 CT 图像快速准确地检测和预测新冠肺炎。然而，剑桥大学的一项研究发现：这些算法存在严重的算法缺陷和偏见，无法用于实际的临床应用。 实际上，致力于 AI 与医疗融合的研究者并不在少数，也有很多项目为此投资，但该领域仍然存在一些实际问题。

项目链接：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebook/detail?id=c5c241b2-d02b-49e9-88c8-87c32e2b0e0b运行到第三个cell运行报错，如图所示，请问有啥办法呢？

今年春节，开发者们大显身手的机会来了！利用华为云AI组件，通过简单部署、训练，就可实现老照片上色、动漫脸照片、聊天机器人等30+有用又有趣的应用实例开发体验。终于能在亲朋友好友面前秀一手开发技术：修复老照片，为黑白照片上色，帮爷爷奶奶找回逝去的青春；给弟弟妹妹亲手做一个动漫脸生成器，看看谁的更像柯南、樱桃小丸子；给侄子侄女做一个聊天机器人，让它成为新孩子王，带来更多欢笑。做完这些开发项目（免费体验入口见文章下方），写出体验中的思路、创意、经历等，还有机会获得康佳KC-V5扫地机器人、雷柏机械键盘、HDC开发者长袖文化衫、华为手环等惊喜好礼。有点心动？看看下面活动细则吧：AI免费参与体验入口：项目名入口人脸图像视频动漫生成https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=5ee56b27-732a-40f3-b56f-13d9349ae67fAnimeGANv2照片动漫化https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebook/detail?id=6473b148-f59d-4064-84b6-2b6d78ec546c中文聊天机器人https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=16e6b382-d189-47d9-8b46-5fccd5181544实例感知图像上色https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebook/detail?id=792c79a5-cc29-4a65-be37-514ab959a692GFP-GAN面部恢复https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebook/detail?id=98399bfe-318d-4ec5-9df3-c2da8746d30bDeepSocial-COVID-19社会距离监测https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebook/detail?id=c5c241b2-d02b-49e9-88c8-87c32e2b0e0bU-2-Net生成肖像画https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=7828c948-095b-44ee-88a2-9d308cc079a9re-ID用于人员重新识别的联合判别和生成学习的baselinehttps://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=97bfb1cd-e78c-48b9-a452-36c6810cd3d2通过CNN识别数字验证码https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=3248a0ca-4d72-4864-b2ba-2309b7a744e8图像去模糊算法之DeblurGAN-v2https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=f9363b7d-5b9b-4c21-b30b-84e9724af684ESRGAN图像超分辨率重建https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=f56d4564-e8a4-4dc1-815d-24f1d45c1a23Super-SloMo 超级慢动作https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=e5a8e29b-b271-4384-819b-cb27eed9b8db基于深度学习对特定建筑的黑白照片上色的模型https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=1a96fd12-38c9-433a-b40b-ae1a22b3eff1Panoptic-Deeplab(全景分割/PyTorch)https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=02dad887-0bda-417d-a1f7-1b3762fef3f3Fast-SCNN（语义分割/Pytorch）"https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=9b6ab7a9-9b05-4751-8473-e6e134f830e8TSD（目标检测/Pytorch）https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=96a7c704-908c-41b8-acd9-0ed6d2894eb5CenterNet-Hourglass (物体检测/Pytorch)"https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=e8087d2d-25ae-4605-a9d5-ec42a60ef5b8DynamicRCNN_目标检测_PyTorchhttps://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=aa5cc2bb-ccd6-4ab7-9a79-6a94745f28a2使用LSTM算法实现UCF-101视频分类https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=151f5768-5641-4bdf-b0dc-4c4377031d8d基于3D-ResNets实现UCF数据集的视频分类https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=e09e16fa-9553-4a9d-a1cf-76b454eba98d强大的视频抠图(RVM)https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebook/detail?id=2316748d-ce18-4345-a720-15d56c8b597eAI创作诗词https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=60658dee-1052-4d26-aacd-9ab5828f0ac4Transformer-机器翻译https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=07c0d966-31fb-469e-b64d-fe347b180f96中英机器翻译https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=7e8663ce-5510-4eeb-a57e-b56322fe9449M-SQLhttps://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=0446b890-b87d-4fc0-930b-84ddd263c914金融情绪分析FinBERThttps://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=a9a2dc45-6a1a-4404-8853-e099be013ba1ACGAN-动漫头像自动生成https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=355a64f7-09fc-4db2-971a-6ef14b23dd00pix2pix图像风格迁移https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=9f895d12-facf-41c3-b758-2151906b253dCycleGAN图像风格迁移https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=4553d3b9-bd21-4076-b6a3-efeaa3296333天空背景转换https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=1e793f22-d5a2-4ca3-b768-6b19608b5b25damedanehttps://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/?id=bfd2134d-d175-4639-9d85-4a16469ea9a9Convmesh 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：文章篇幅、技术含金量、排版美观度、阅读量、点赞、收藏等指标综合评分。其他说明 ：1、一二三等奖不能叠加。2、一二三等奖可与创作小能手奖叠加。3、征文投稿数量不计入月度激励活动文章数量。在哪里投稿？文章需要发表在社区博客； 是时候展现真正的技术了， 点击前往发布标题以 【华为云AI贺新年】结尾，例如：手把手教你用ModelArts模型部署上线&在线推理丨【华为云AI贺新年】。文章末尾需加上活动名称及链接地址：【华为云AI贺新年】有奖征文火热进行中：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/325842有哪些需要注意的1、文章内容需体现技术看点，图文并茂，建议字数在500字以上；2、文章要求为投稿人原创，凡转载或抄袭一经发现将取消参赛资格；3、文章须在华为云社区为首发，如华为云平台已有文章内容则视为稿件无效；4、稿件投稿后，华为云拥有该稿件的使用权、修改权等。快来华为云社区博客，一起构建趣味应用！ 点击立即体验如果有任何问题，可扫描下方二维码咨询。添加微信时请备注：报名活动时使用的华为云昵称！扫码添加小助手：

>摘要：详解华为云IoTA服务如何助力IoT数据开发者快速实现IoT数据价值变现，带你动手实践完成一整套工业物联网方案的开发。本文分享自华为云社区[《【云驻共创】孪生？数字孪生？欢迎进入极客的世界》](https://bbs.huaweicloud.com/blogs/303929?utm_source=zhihu&utm_medium=bbs-ex&utm_campaign=other&utm_content=content)，作者：启明。 在文章开始前，我们先对标题中的名词做一个解释： - **华为云IoT数据分析**：也叫华为云IoTA（Analyst）华为云IoTA服务基于物联网资产模型，整合IoT数据集成、清洗、存储、分析、可视化，降低开发门槛，缩短开发周期，帮助IoT数据开发者快速实现IoT数据价值变现。通过动手实操，让智能制造领域开发者体验如何基于华为云IoT边缘计算、设备接入、数据分析能力，从设备接入到产线孪生，完成一整套工业物联网方案的开发。 - 数字孪生体：数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。 通过上面的解释，相信大家对标题和我们今天要介绍的内容有了一定的了解，接下来，我们进入正题。 # 工业4.0时代，工厂数字化“危机重重” 回顾人类历史，我们共同顺利经历了三次工业革命： 第一次是蒸汽机时代，开创了以机器代替手工劳动的时代；第二次是电气时代，自然科学的发展和工业紧密结合，科学在推动生产力方面发挥了更为重要的作用；第三次是信息化时代，科学技术转化为直接生产力的速度急速加快。 而今，我们迎来了第四次革命，即，工业4.0：智能化时代。“工业4.0的本质，就是通过数据流动自动化技术，从规模经济转向范围经济，以同质化规模化的成本，构建出异质化定制化的产业。对于产业结构改革，这是至关重要的作用。” 作为新一轮的工业革命，工业4.0的核心特征是互联。工业4.0代表了“互联网+制造业”的智能生产，孕育大量的新型商业模式，真正能够助力实现“C2B2C”的商业模式。 当前，大家都还在“工业4.0”的摸索阶段。大量的工厂已经开始自己的智能化转型之路，比如通过构建应用来讲采集的数据可视化，讲数据价值最大化。但是，在这个实践过程中，问题不断涌现，诸如： ## 1、数据/信息孤岛，烟囱林立 1）应用多独立构建，缺乏统一标准，应用间无法有效进行数据共享和信息互通，形成数据和信息孤岛； 2）企业数字资产零担分布，维护成本高，使用效率低下； ## 2、应用上线慢，耗时耗力 1）重复造轮子，每个应用上线都有大量重复工作，浪费人力物力，耗时长； 2）其中数据的处理量为复杂，缺乏统一的建模，导致各应用都面临原始数据的重复处理； ## 3、数据分析门槛高 1）数据利用率低，大量数据限制，未充分利用，价值挖掘仅冰山一角； 2）关键原因：业务场景不明确，数据开发技术门槛高，缺乏好的数据平台； 而可能导致上面几个关键问题的原因之一，我们认为可能和软件开发分层解耦没有做到位有关。 # 软件开发未做到足够的分层解耦 为什么说“软件开发未做到足够的分层解耦”呢？ 我们来对比一下传统的软件开发过程和华为云IoTA的模式。传统软件开发过程有两种模式： ## 模式一：应用独立构建。  1）一半缺乏整体规划，各应用独立部署，数据各自基于业务需要进行采集和使用 2）效率低下，比如重复采集数据，对生产影响大 ## 模式二：基于数采平台构建  1）开始考虑统一的数采平台，由专业数采团队完成尽可能多的数据采集，并集中统一开放； 2）整体上效率有所提升，但是数据的使用仍然是独立的，未实现真正的融合，应用间对数据的处理仍存在大量重复工作。 那么华为云是如何解决这其中的问题的呢？这个时候就是数字孪生体该出场的时候了。  通过上图这样一个模型，可以带来： ## 更全面的场景化认知能力： 1）统一数字建模语言，语义层互通 2）图形化/模板化建模开发环境，效率提升40% 3）强大模型计算引擎，支持最大亿级模型节点，无缝衔接AI，智能化扩展 ## 更广泛的物理感知能力 1）10+主流原生协议，60+标准协议 2）云边协同，协议插件自定义扩展 3）模组预集成SDK，上电即上云 通过把物理对象一一进行数字化处理，将应用和物理设备的交互，转变成应用和数字孪生体的交互。相对于前两种模式，这种模式的开发方式有了一个非常大的变化：**我们可以无视最底层的物理设备，或者物理接口，将数据建模部分的工作，交由IoT的“统一孪生模型层”完成**。 # IoT数据分析孪生建模概念分析 接下来，我们将介绍一些“孪生建模”相关概念。 **数字孪生**：广义上是由物理对象、数字镜像及互动系统构成的一个体系，狭义上是物理对象的数字镜像。 **数字孪生体成熟度模型**可以分为数化、互动、先知、先觉、共智5个阶段，已经超越了现有的数字化、物联网、仿真、大数据、人工智能、云计算等等的任何一个概念。 1）数化：物理世界中的物通过数字化建模得到一个数字模型； 2）互动：数字对象和物理对象之间，实时相互传递信息和数据来产生互动的效果，比如说可以对设备下发一些控制命令（打开路灯）； - 先知：基于完整的信息和明确的机制可以预测未来。比如说平常生活中的天气预报，可以预测未来的天气； - 先觉：基于不完整的信息和不太明确的机制去推测未来； 5）共治：多个数字孪生体之间可以共享智慧、共同进化，是更高级的一种表现。 **IoT领域的数字孪生**：物理世界的物在数字世界中的实时准确映射，通过定义模型和汇聚相关数据构建出数字孪生载体。  # IoT数字孪生应用场景 基于上述的概念，我们介绍一下数字孪生应用场景。数字孪生是一项通用的技术，正在成为国家数字化转型新抓手，支撑社会各行业数字化转型的使能技术。下表为数字孪生核心应用场景及价值：  以“智能工厂”行业为例，行业内的龙头企业，已经在开发数字孪生体。其在开发设备过程中直接就把数字孪生也同步开发交付了，从而实现了整个设备在生命周期的全数字化管理的能力。同时，依托现场采集数据，结合其孪生体的分析，可以提供产品的故障分析、故障预测、远程管理等等增值服务，最终可以有效提升用户体验，降低整体的运维成本，同时可以强化企业的竞争力。 **工厂数字孪生由制造数字孪生和产品数字孪生组成，背后的多模型是核心** 工厂数字孪生由两部分组成：制造数字孪生和产品数字孪生。 **制造数字孪生：** **定位**：将工厂的制造环节进行数字化的镜像，能够实时反映工厂的制造过程；经过对制造过程的统一抽象，不同应用可以基于统一的语义进行交互； **建模内容**：生产装备，产线，生产工艺流程，质量缺陷，物理结构等； **产品数字孪生** **定位**：从工厂在制产品维度，组织生产过程中产生的各种数据，并预留通过与数字主线对接的能力打通产品设计阶段，产品维护阶段的数据； **建模内容**：产品的各种属性，生产过程数据，质量数据等。 整个工厂的数字孪生背后是有多种模型支撑的：  从下往上总结，可以看到：设备模型、产线模型，制程能力模型、质量缺陷模型等，再往上是设备故障预测模型及设备物理/结构模型等等。多种模型，对应着不同的使用场景。 那么，这样一个模型，是如何设计和落地的呢？  我们需要熟记一句话：**对物理世界事物构建数字资产模型时，必须先定义好资产模型，然后再创建资产**。 IoT领域的数字孪生包括两部分，一部分是模型，第二部分是资产。怎么理解这两个概念呢？模型就相当于是面向对象中的class，即，类。类是静态的，对一些抽象的东西进行定义。 而资产实例相当于面向对象中的实例对象object，即把类实例化创建一个对象出来，并使用它。 把模型打开来看，里面又分属性和分析任务。属性可以类比于我们class里面的成员变量；分析任务类比于class的成员方法，定义了属性的一些分析技术的逻辑。 具体到属性，又可以分成静态属性，测量数据属性和分析任务属性三种。同时，分析任务也可以分为转换计算、聚合计算以及流计算三种。 # 工厂数字孪生生产线与设备建模效果介绍 说这么多，华为云IoTA服务究竟有什么样的效果呢？ 以一个SMT生产的建模场景为demo：  上图是SMT贴片产线。SMT其实一个PCB板的贴片的生产工艺，所有的电子产品包括iPad、手机等等电子类的相关产品，都离不开此工艺流程。 从 demo可以看出，中间有三条产线，左侧可以看到每一条产线当前实时的设备和产线OEE的指标。 中间部分是产线设备，可以操作的动作有： - 可以通过放大的方式可以把它打开看； - 可以点击某个设备，也可以看到当前此设备在当前周期的实时的OEE； - 可以监控设备关键的参数属性，比如可以对一些关键的属性的值做异常值的监控； - 可以看到如果设备出现异常：整个系统会显示红色或者黄色的点来表示设备出现异常； 右侧则可以看到设备的过去几天或几个小时的列数据。 或者大家会对前面提到的OEE感到疑惑，那么什么是OEE呢？ OEE，即设备综合效率（Overall Equipment Effectiveness）。一般来说，每一个生产设备都有自己的理论产能，要实现这一理论产能必须保障没有任何干扰和质量损耗。OEE就是用来表现设备是的生产能力相对于理论产能的比率。 在计算OEE的时候，会涉及到以3个维度： - **时间利用率**：时间利用率=Σ实际运行时间/Σ计划开机时间*100%。用来评价停工所带来的损失，包括引起计划生产发生停工的任何事件，例如设备故障，原材料短缺以及生产方法的改变等等； - **性能利用率**：性能利用率=Σ[产出数量*一个产品在设备应有状态下加工的周期时间]/Σ实际运行时间*100%。用来评价生产速度上的损失。包括任何导致生产不能以最大速度运行的因素，例如设备的磨损，材料的不合格以及操作人员的失误等； - **合格率**：合格率=[合格产出数量]/[产出数量]*100%。用来评价质量的损失，它用来反映没有满足质量要求的产品（包括返工的产品）； 那么最终的计算公式就是，OEE=[时间利用率]*[性能利用率]*[合格率]*100%，这就是衡量设备综合运营效率的一个关键指标，也是很多电子制造工厂以及其他类似厂房里的一个关键性指标。 一般来说，国内厂家OEE的数值都不会太高，一般只有70%，或者80%，少的甚至只有40%左右。 # 工厂数字孪生产线与设备建模详解 对于整个IoT数据分析服务，其一般是如何进行数据处理分析的呢？  参考上图： 第一步，数据管道。我们通过数据管道把数据接进来，同时本地也会进行备份； 第二步，对设备进行建模； 第三步，建立设备资产； 第四步，把模型实例化之后的设备，及灌进来的数据，通过设备资产分析这个计算引擎，完成实时计算相关的分析任务； 第五步，把数据存储到IoT内部； 第六步，把这个数据通过API开放给第三方使用。 接下来以实际的SMT产线的印刷机为例，结合前面概念讲一下如何去配置和设计模型。  整张图可以分为两个部分，左侧是整个数据完成相关模型概念大纲介绍的几个维度，右侧的是一个生产印刷机设备的实际信息。 前面我们有大概介绍属性分为3类，但是没有具体讲解三类的相关信息，在此我们补充介绍一下： **静态配置属性**，此类属性不需要设备上报，也不怎么会有变化，比如产品型号，设备类型等等； **测量数据属性**，测量数据属性是需要设备上报的。通俗一点说，就是，数据分析自己是没法得到的，需要别人给系统的数据。包括设备上报的属性，也有可能包括从第三方的业务系统读到的属性，系统都认为是一种测量属性； **分析任务属性**，此类属性在数据上报之后，是需要去进一步计算的。 同时，分析任务也分为3种： **转换计算**：举个简单例子，假设创建的时候包含了两个属性，a和b，而我们要求在这个过程中，a+b=c，那么这就是一个转化计算。转化属性要求是实时的，且ab两个值的数据时间戳是相同的； **聚合运算**：聚合是一个时间维度的计算，假设要求过去五分钟的一个平均温度，如果设备每五秒钟上报一次数据，那么就需要对五分钟内的所有上报的数据做一个平均，相当于在时间维度下，做聚合运算； **流计算**：流计算主要是用在比较复杂的场景，逻辑不能用简单的一个if /else表达出来的时候，就需要使用到流计算。举例来说，当资产将很多参数上报之后，系统需要通过这几个参数计算出一个结果，再返回资产，那么流计算在其中的作用就相当于一个计算器。流计算的功能非常强大，在工厂数字化模型中，大部分的场景都能实现，比如滑动窗口、数据过滤、加属性等等，是比较通用的一个能力。 下图是OEE相关指标的配置情况，大家如果感兴趣，可以到demo里去实际查看：  在此，我们重点介绍一下合格率。合格率=[合格产出数量]/[产出数量]*100%。表格中“TS_Sum”表示时序求和，即可以把产量在一个时间范围内求和，比如，对五分钟内的产量进行求和。其他指标的计算方式和合格率类似，就不一一赘述。  有了资产和设备之后，我们即可构建产线模型。 产线模型跟设备模型构建的思路一致的，只不过有些特殊点，比如说产线有产线名称，但是产线不是一个实际的实体物理设备，它只是一个虚拟的概念，因此产线可能不存在测量数据属性。但是它可以去有定义对应的分析任务，比如说可以计算产线的时间利用率、性能利用率、合格率和OEE等等。 上述属性可以通过分析计算得到，但是取得的数据都是来自于产线下面各个设备的数据，所以说，对应的分析任务定义过程跟设备是一模一样的，只不过计算唯一的值的时候，取的是设备下面的子设备数据进行求和之后，做一个累计计算得出来的结果。 以上就是一个产线的一个建模过程。有了产线模型之后，同样道理可以再建一个工厂模型，工厂模型可能相对会更简单一些，填一些需要配置的属性参数即可。 有了设备、产线和工厂这3个模型之后，就可以去构建整个数字化的工厂。 # 构建产线资产：数字化SMT工厂  从上图可以看出，构建一个数字化的工厂其实非常简单： 首先，基于工厂模型构建父资产-- SMT工厂；其次，它的下面可以再加一个子资产，比如说第一条产线，我们可以叫SMT产线1，然后再构成第二条产线。这两个产线的资产就是基于产线模型来实例化构建出来的；最后，在子资产下可以继续添加资产（设备），比如说雷雕机、印刷机、贴片机等等子设备，整个流程下来之后，我们就可以把整个工厂的数字化模型构建出来。 **请注意：资产数如何构建，是取决于公司自身业务需求的，没有一个具体的原则框定。** 结合实际产线设备实时上报数据，通过数字孪生模型及背后的资产数据计算引擎，即可构建出SMT工厂中产线、设备在数字世界孪生体，通过数字孪生体便可实时反映实际物理设备的动态变化。 整个数字工厂构建出来，在console面里面呈现如下情况：  这是一个编辑态的过程。左边可以看到是一个工作台的布局，可以看到每个设备。点中之后可以看到它里面详细的一些属性的定义分析任务的一些内容。通过右上角的发布按钮可以发布。发布之后，可以记录整个资产数的运行情况，直接run起来之后就可以实时反应去计算需要一些的数据。  上图可以看到整个资产运行起来之后，点到某个产线，它产线右侧里面实时计算出来的数据都可以实时呈现出来，也就是说可以实时监控整个资产的预警情况。 除了上述的数据展现模式，还可以根据业务的需要，将数据展示成折线图、热力图、曲线图等等，更易进行分析的图形展示方式，得出你想要的结果。示例图如下。  想要体验一个产线模型建立的过程，可以前往华为云IoT数据分析服务（IoT数据分析-华为云）深度体验。根据“总览”页的指导一步步进行操作。  再给大家介绍一个课程，瑞萨携手华为打造了一个数字化工厂课程。该课程主要是帮助开发者基于开发板实现设备层到应用层之间的终端开发过程，从而端到端体验开发整个数字工厂。  从上图可以看到整个课程的是涉及到设备层、边缘层、网络层等等多层架构： **智能应用：数据实时推送，无缝流转、分析计算，快速构建行业解决方案** 1）基于数字孪生建模你呢里，实现产线设备资产建模，试试计算产线OEE指标； 2）基于拓扑应用，对产线3D建模，实现数据可视化呈现。 **接入智能：云、网、边、端协同，打造稳定、可靠、安全、最低成本的联接服务** 1）亿机设备安全稳定连接，10万TPS高并发可靠通信； 2）全链路日志分析和消息跟踪，设备状态实时监控和感知，灵活自定义业务指标告警。 **感知智能：基于华为数字工厂孪生实践，打造真实、专业、可靠的体验场景** 1）联合伙伴退撒，提供定制开发版，模拟实现产线设备数采与泛协议接入； 2）端侧Demo详细解读，深度剖析工业设备数采指标，探索数字化转型之路。