【2019】中国物联网产业全景图谱报告
一、概述 “大数据”无疑是近年来最热门的科技名词，“大数据广告”、“大数据电商”、“大数据金融”、“大数据医疗”甚至是“大数据农业”，这些“大数据”令人眼花缭乱。“大数据”给产业带来了巨大的变革，不但改变了一些行业惯有的思维方式，同时也带来了很多争议，用户隐私安全便是首当其冲的一个。 二、什么是隐私数据 研究用户隐私保护技术，首先要明确什么是用户隐私数据，GEO对用户隐私数据做了如下分类： image003.png 1、 PII （Personal Identifiable Information），也就是能够明确标识一个人身份的数据，比如用户的姓名、手机号、身份证号、电子邮箱、住址等。 2、 用户相关信息，比如用户的年龄、性别、公司、职业等信息。这类信息虽然不能直接标识一个用户，但是把这些条件组合在一起，还是有相当的隐私风险的。比如“年龄36岁，在天恒大厦工作，担任集奥聚合GEO的架构师”，通过这些条件很容易定位出一个人，这就是所谓的“Quasi-identifier”。 3、 用户属性标签，为了解决“Quasi-identifier”的问题，很多人会把用户信息进行一定的泛化，比如上面的例子可以泛化成“30-40岁，在东直门附近工作，IT行业，喜欢汽车”，相较之下这样会显得模糊一些，也就是常说的“k-anonymity”。但严格来说，这些数据还是会涉及用户隐私，并非绝对安全。 三、国内外相关法律法规 在用户隐私安全保护方面，国外起步较早，形成了许多法律法规，国内目前还处于起步阶段： image005.png 四、GEO隐私保护技术 作为业界领先的大数据技术公司，GEO一直对隐私保护十分关注，GEO的技术平台对此做出了全方面的布局和设计，拥有众多相关技术专利。 1、 统一标识，GEO不采用任何Cookie、PII或PII加密后的数据作为用户标识，而是对用户随机编号，我们称之为GEO User ID。该ID没有任何物理意义，仅仅是一个编号，不同来源的数据采取统一的GEO User ID进行交换，有效解决PII问题。 image007.png 2、 流处理技术，对于数据本身存在的用户隐私数据，GEO认为只要存储在一个物理介质上的就是不安全的。因此，GEO的技术平台对这类数据的过滤采用了流处理技术，脱密前的原始隐私数据不会保存，即使系统被黑客攻破也不会导致隐私泄露。 3、 标签化处理，GEO的用户标签主要有两类，一类是用户原始标签，一类是广告标签。原始标签保存在经过授权的第一方或第三方数据库中，广告标签保存在GEO自己的广告投放系统中。广告标签在第一方或第三方数据库中计算得到，也就是说我们不知道每个人是谁，也没有保存个人身份和兴趣标签，我们只知道该给他投放什么广告。 4、 自动处理技术，GEO的广告标签计算完全凭借自身的自动算法实现，没有人为介入，整个流程不可逆，完全是一个黑盒子，避免了人为原因造成的风险。 5、 加密技术，GEO采用三个层架实现数据加密处理：网络层、数据汇聚层和应用层。网络层主要通过传统的防火墙、IDS等方式实现数据通道安全；数据汇聚层通过专有硬件实现数据的加密、过滤和去隐私化处理；应用层主要从分布式存储、数据交换、业务模型等方面进行数据加密，保证系统的安全性。 6、 系统管理能力，系统的安全离不开有效的监控和管理。为此GEO专门开发了具备多级监控、调度和管理能力的iManager系统，能有效管理全国几十个数据中心，配合相应的管理制度，最大限度的保证隐私数据安全。 7、 用户可管理性，用户可以了解自己的哪些数据被用作了哪些用途，并且用户可以要求系统停止使用这些数据。比如用户可以要求终止个性化广告展示服务。这个能力只有基于非Cookie技术才能实现。我们都知道Cookie的生命周期短，用户必须不断告知系统停止服务，然而非Cookie技术就不存在这个问题。
城市空间形态主要呈现两种模式，分别为圈层式发展与轴带式发展。首先，圈层式发展模式是一种十分传 统且普遍的城市空间形态。根据圈层结构理论的主要观点，城市经济发展以中心城区为圆心，以圈层的空 间分布为特点逐步向外发展。也就是说，由城市核心至郊外，各种经济活动、用地方式、生活方式都是从 中心向外围呈现圈层状的有规律变化。例如，北京以故宫为中心，规模以同心圆的方式不断向外扩张。相 似地，成都的城市空间形态也围绕天府广场呈现标准的圈层状。 说到广州的空间形态，它虽然不像北 京和成都那样清晰地体现出圈层式发 展模式的特点，但是近十年来珠江新 城已发展成为广州核心CBD，肩负起 城市经济发展的主要任务。同时，整 个城市的商业活跃度也大致呈现由 珠江新城向周边逐级递减的趋势。此 外，珠江新城与周边如黄埔区、海珠 区的产业联动也进一步巩固其在广州 广州城市空间形态 ——圈层式发展 深圳城市空间形态 ——轴带式发展 的中心位置。因此在上述层面上，广州的空间形态很大程度上也 属于圈层式发展模式的范畴。 第二种城市空间形态模式是轴带式发展，这种模式通常是因地理 条件的限制而产生。深圳是这一空间形态的典型代表，城市呈带 状分布，东西长，南北窄。改革开放初期，深圳充分利用毗邻香 港的有利区位条件，多点启动，逐步形成了以沙头角、罗湖-上 步、南山-蛇口为中心的东、中、西点式布局结构。随着城市经 济发展的进程以及交通基础设施的完善，这些点连接成轴，城市 也因此体现由东向西的发展特征。轴带式发展与交通线路的线性 分布为城市“多中心”的发展模式奠定基础。港澳大湾区正构建以极点带动、轴带支撑的空间布局 扩大至区域层面，粤港澳大湾区正构建以极点带动、轴带支撑的空间形态布局。极点带动即香港、广州、 深圳强强联合，发挥推动区域发展的核心引擎作用，通过深化合作提升整体实力和全球影响力。轴带支撑 则是依托高速公路、高速铁路、城际铁路等为主体的快速交通网络，增强区域经济发展轴带上各城市间的 联动性，形成主要城市间高效连接的网络化空间格局。具体而言，这条轴带有效串连极点间的重要节点城 市，并促成东西两环的形成，即广深科技创新走廊和珠西先进装备制造产业带，其科技与制造特点也顺应 各城市的产业优势，有利于打造梯度发展、优势互补的产业协作体系。 粤港澳大湾区之所以能形成轴带式发展的空间形态，一方面是受地理因素影响，即珠江三角洲将11座城市 分隔在东西两岸。更重要的一个原因在于该区域已发展出多个核心城市，具备建成轴带的基础条件。作为 粤港澳大湾区的核心引擎，香港、广州、深圳集聚了较多的创新要素，因此能很好地扮演轴带关键节点的 重要角色。此外，因生产要素差异而形成的产业分工在基础设施逐渐完善的背景下有效连接各城市，这进 一步促进了轴带的形成。 核心城市 产业分工 地理因素 粤港澳大湾区轴带 形成的三大原因
各国加码第 4 4 次工业革命，推动智能制造，工业互联网是关键基础设施。紧随德 国“工业 4.0”和美国“工业互联网”，我国提出了“智能制造 2025”战略。工信部定义的智能制造是基于新一代信息通信技术（即 5G）与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。工业互联网是实现智能制造的关键基础设施，涵盖了信息采集技术及传感感知技术等关键技术，通过传感器、FID、机器视觉等手段收集物体信息，继而进行自动化检测、装配，实现产品质量的有效稳定控制，增加生产的柔性、可靠性，提高产品的生产效率。
针对现有茶饮系统大都集中在味觉或营养方面,而对用户饮茶偏好自动获取研究较少的现状,设计一套个性化偏好提取的茶饮信息管理系统。采用物联网传感器技术,对茶叶用量、水温、冲泡时间和次数进行特征提取,利用动态分割数据方法获取饮茶偏好上下文,建立起个性化饮茶特征信息库,结合传统味觉和营养推荐方法,实现对用户个性化茶品推荐服务。实验结果证明了该系统的有效性。
从全球来看，各国高度重视工业生产模式创新，工业互联网平台前景广阔。 。近年来全球各国纷纷提出工业革新相关战略规划，如德国工业 4.0、中国制造 2025 等。而集成“云大物智移”等技术的工业互联网则成为主要发展方向。据统计，2018 年全球工业互联网平台市场规模为 33 亿美元，预计2023 年将达到 138.2 亿美元，复合增速超过 30%。
为了提高物流的服务质量,生鲜冷链的运输过程日趋透明化和智能化。基于物联网技术提出生鲜冷链检测系统方案,以STM32为主控模块,通过定位模块、温湿度传感器、含氧量传感器等获取系统的主要参数,并将参数信息与阿里云平台对接,使用户可通过访问网页来获知生鲜冷链在运输过程中的状态。结果表明,该设计方案可行,为检测生鲜食品在智能物流过程中的状态提供了技术支持,并有助于保障食品安全和品质
运营商边缘计算网络技术白皮书
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。
在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。
本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。
山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告，山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告
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