紫微H-IoT 物联感知平台针对工业场景实“云、边、端”协同管理，提供设备快速接入、高并发数据通信等物联网平台服务，支持用算法定义硬件，通过海量算法+标准硬件帮助客户快速构建专属物联网，降低用户的集成成本与技术门槛，解决企业海量链接与异构信息、业务实时性、应用智能性方面的痛点。物联感知技术经历了从数字化到智能化的转变，从传统的有线连接到无线连接，从单一的传感器到多种传感器的融合，从简单的数据采集到

数字孪生是利用数字化技术对物理实体对象的特征、行为及性能等进行描述和建模的过程和方法，也称为数字孪生技术。而数字孪生体是指与现实世界中的物理实体完全对应和一致的虚拟模型，可实时、精准模拟和预测自身在物理空间中的行为，是一种精准映射模型。因此，可以说，数字孪生是技术、过程和方法，数字孪生体是对象、模型和数据。分析物理对象全生命周期的数字孪生体，需要将面向对象和面向过程的数字孪生相结合。从面向过程的角

早在20世纪80年代美国国家标准局就预计，检测任务的80%乃至90%将由视觉测量系统来完成，该预测至今已基本变成现实。近年来，随着机器视觉技术的迅速发展，机器视觉技术的快速性、精确性、智能化特性已广泛应用到现代工业的各行各业中。而且，在当前以智能制造为核心的工业4.0时代背景下，中国制造2025战略部署逐步深入，工业机器人产业市场呈现爆炸式增长势头，而充当工业机器人“慧眼”的机器视觉系统也功不可没

当前，世界产业变革逐步兴起，制造业价值凸显，但也面临着生产运营成本亟需降低、产品质量和价值有待提升等问题。制造业高质量发展离不开智能化变革。随着数字经济的蓬勃发展，工业制造与信息技术融合程度趋于深化，推动传统产业加速变革。新型网络强化互联基础、云计算加速应用创新、人工智能（AI）促进价值挖掘、开源开放助推生态构建，这些都标志着传统产业在技术创新的不断推动下出现了重大变革。如今新兴技术众多，数字孪生

把生产线的调试映射到数字孪生中，可以突破时间空间的限制，甚至突破设备参数的限制，在现场调试之前，直接在虚拟环境下进行，对生产线的数字孪生模型进行机械运动、工艺仿真和电气调试，让设备在未安装之前已经完成调试。通过对工厂的数字化建模，将工厂整体“搬到”数字空间中，就可以实现工厂的运行可视化，包括生产设备目前的状态，在加工什么订单，设备和产线的OEE、产量、质量与能耗等。作为管理者，可以实现上帝视角的工

从工业互联网体系架构，工业互联网体系架构功能架构主要包括网络、平台和安全三部分内容，其中网络是基础，平台是核心，安全是保障，而构建在工业互联网平台之上的各类业务服务则是工业互联网应用(工业App)。工业互联网应用是工业互联网发挥作用的关键体现，一方面，传统的CAD、ERP、MES等工业产品设计工具、软件系统通过云化改造，基于工业云实现云端部署和应用提供；ICT类和OT类应用都逐渐走向数据为中心的生

计算机技术和互联网技术的快速发展，深深地影响了各行各业，其应用范围也几乎涵盖了所有社会领域。计算机的性能已经完全不能支持发展的需求，网络技术的发展为计算机资源共享创建了可能，云计算和边缘计算也渐渐出现在大众视野之中。云计算这个概念首次在2006年8月的搜索引擎会议上提出，2010年云计算概念在中国落地，大量的云计算解决方案、技术与标准开始逐步推广，互联网和IT行业成为第一批云计算技术的关注者和使用

此外，与工业企业外部竞争环境相关的客户数据、市场数据、竞品数据、政策法规等动态变化的外部跨界信息，也逐渐成为工业大数据的重要来源之一。占星者忽米5G边缘计算器（简称占星者）的诞生就是为了解决设备健康管理的故障预测与诊断等问题，它赋予传统工业旋转设备无线连接和智能分析决策的功能，支持5G等多网络、多场景设备接入，数据采集无需复杂的多协议转换，直接从设备表面测量关键参数（振动、噪声和温度），利用工业机

人工智能一直以来是大热，智能制造又是新兴的关键词，说到智能制造就能想到人工智能，那么两者到底是一样的吗？说到人工智能，我们并不陌生，机器人和阿尔法狗都深入人心，大多数人的理解是有着人的思维，像人一样去完成各种操作，然而真正的人工智能不止如此，它的应用领域十分广泛，小到一台手机，大到一个工厂的重型设备这些都是人工智能的产物。人工智能是计算机科学的一个分支。人工智能的发展可以分为两个时期，第一代人工智

３）智能生产协同。充分利用新一代人工智能２．０的技术和方法可以有效提升钢铁工业制造过程中原创性技术的创新能力、新材料高效研发能力、产品质量稳定生产能力、柔性的生产组织能力、能源效率成本综合控制能力、提高环保水平实现绿色生产，同时满足其他智能制造产业不断提出的新材料需求，提高流程制造产业的核心竞争力。实现多源数据的汇聚融合，运用准确的、全局的数据相关性分析，运用大数据计算技术，分析内在规律，高效驾驭