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)管理及應用技術自主創(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、技術和應用創(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逐步占據(jù)主導地位，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)分析技術的產(chǎn)生和興盛，工業(yè)領域在全球信息資源大范圍擴散及傳播的基礎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�睵hysical 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、控制技術的有機融合與深度協(xié)作，實現(xiàn)物理設備的實時感知、動態(tài)控制和信息服務。它將計算和通信嵌入到物理實體中，使物理設備具有環(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)為基礎的具備生產(chǎn)系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)和業(yè)務數(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)展日益復雜的社會經(jīng)濟活動�！爸腔邸笔侨祟愖罡呒�、最復雜的行為特征，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革命的重要組成部分，可為機器的“知識”化賦能加速，引領人工智能與實體經(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、知識服務提供了一種高效的組織管理技術，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聯(lián)、預測、診斷、設計等智能行為，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，技術創(chuàng)新以半結構化、非結構化數(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于制造產(chǎn)業(yè)。

3. 從“機器計算”到“機器學習”

為應對“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“機器學習”。“機器計算”主要針對大規(guī)模多源異構數(shù)據(jù)的處理，以數(shù)據(jù)挖掘和淺層機器學習為主； “機器學習”注重從數(shù)據(jù)資產(chǎn)中深度挖掘知識資產(chǎn)，模擬“人”的知識學習過程，使其具備人的智慧思考能力，更注重深度學習等深層機器學習的應用。

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進行分析和探討，將課題組近年來在該領域的研究成果進行梳理、總結和凝練，旨在揭示以兩大技術為代表的新一代技術對工業(yè)領域向智能制造轉(zhuǎn)型發(fā)展的引領推動作用，為信息技術的創(chuàng)新發(fā)展和應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、知識圖譜構建及知識服務等領域的關鍵技術以及基于這些技術的工程實踐案例，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，同時借助案例學習，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，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、自動化等相關學科領域的教學與科研的參考書。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