7、工业互联网中的技术与商业创新：大数据、机器学习与人工智能的融合

工业互联网中的技术与商业创新：大数据、机器学习与人工智能的融合

在工业互联网的发展进程中，诸多创新技术正发挥着关键作用，推动着各行业的变革与发展。本文将深入探讨工业互联网中的大数据、机器学习以及人工智能等核心要素，剖析它们的特点、应用场景以及面临的挑战。

1. 工业互联网中的通信与计算技术

在工业互联网领域，通信和计算技术的发展至关重要。例如，通过车辆与基础设施通信以及最终的统一控制来补充车辆间通信，可解决高数据包丢失问题。同时，雾计算在一定程度上解决了云计算在网络延迟和拥塞方面的严重问题，但由于云计算具备存储大数据和对海量数据进行分析的能力，它在工业互联网整体架构中仍将占据重要地位。

2. 大数据及其特点

大数据是指那些规模过大，传统数据库和处理工具难以管理的数据。这些数据结构通常由来自各种来源的结构化和非结构化数据组合而成，如文本、表单、网页博客、评论、视频、照片、遥测数据、GPS 轨迹、即时通讯聊天记录、新闻源等，其来源几乎无穷无尽。

在工业互联网中，处理大量的非结构化数据以及来自数千甚至更多设备的机器对机器（M2M）传感器数据是一大挑战。为了从这些数据中获取价值，需要采用替代方法进行处理和管理。

一些公司，如沃尔玛和谷歌，多年来一直在处理大数据，并从数据中挖掘有价值的隐藏关联。工业互联网也需要类似的方法来管理和处理来自数千个传感器的数据，以获取有价值的见解。

在制造业、医疗服务、电网和零售等行业，处理和管理大量传感器数据并非新鲜事。例如，在生产过程中，传感器检测到事件后会向操作历史记录器发送相应信号，该记录器是一个用于记录和存储传感器数据的数据库。这些数据存储经过优化，可通过提出诸如“当前