- 工业智能算网(从工业数据集到新型工业化)/工业人工智能前沿技术与创新应用丛书
- - 作者：编者:刘伟//秦冲//霍海波|责编:李馨馨//罗倩
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111801184
  - 出版日期：2026/02/01
  - 页数：183
- 售价：27.6

内容大纲
本书系统阐述了工业智能算网（IICN）作为赋能新质生产力的新型数字基础设施的战略蓝图。全书采用从理念到实践的结构，内容要点涵盖IICN的核心理念与特征、关键技术体系、架构设计、实施路径和应用案例，并探讨了面临的技术、经济、组织与人才等挑战。本书旨在为政府部门、行业研究机构和相关企业提供一份严谨、全面的指南，以把握智能工业变革的机遇，推动产业高质量发展。
本书通俗易懂，适合工业互联网、智能制造等领域的从业人员阅读，也可供相关领域的研究人员阅读参考。
作者介绍
刘伟，博雅云创新科技（北京）有限公司首席技术官，中国高技术产业发展促进会新质生产力促进会工作委员会副主任委员，中国仿真学会青年工作委员会副主任委员，北京国家应用数学中心产业发展顾问。作者在计算流体力学算法、工业人工智能算法、工业仿真软件及工业互联网领域有丰富的研发经历，在我国自主工业软件服务企业数字化转型、国产化替代方面积累了大量经验，致力于用自主工业软件帮助我国制造业企业提升研发和创新效率、积累核心技术。
目录
前言
引言  工业智能算网——新质生产力时代的战略指南
第1章  解构新质生产力与工业智能算网的基石
  1.1  时代呼唤：从新型工业化到新质生产力的战略跃迁
  1.2  智慧涌现：从工业互联到工业人工智能的范式革命
  1.3  概念解析：以数据资产为核心的工业智能算网
  1.4  本书主旨：意义、范围与目标
第2章  工业智能算网的核心理念与特征
  2.1  揭开面纱：工业智能算网的定义与蓝图
  2.2  价值驱动：工业智能算网的核心价值主张
  2.3  关键特征：AI原生基础设施的基因
  2.4  时代坐标：工业智能算网与工业4.0/5.0的深度融合
第3章  工业智能算网的关键技术体系
  3.1  工业智能引擎
    3.1.1  工业大数据：从数据到价值的嬗变
    3.1.2  先进工业AI：机器学习、深度学习及未来展望
    3.1.3  混合AI范式：融合物理机理与数据驱动
    3.1.4  数字孪生与先进仿真：构建虚实映射的工业世界
  3.2  工业算力网络
    3.2.1  工业云计算：弹性伸缩与集中智能
    3.2.2  边缘计算：工业前沿的实时智能处理
    3.2.3  高性能计算：赋能复杂工业AI与仿真
  3.3  工业网络骨干
    3.3.1  新一代工业连接：5G、TSN与融合网络
    3.3.2  工业互联网标识解析体系：构建全球互联互通的基石
  3.4  工业数据生命周期
    3.4.1  智能数据采集与语义预处理
    3.4.2  构建工业数据基座：平台与数据编织
    3.4.3  工业数据挖掘与分析方法
    3.4.4  工业智能算网中的数据治理、安全与管理
第4章  工业智能算网的架构设计
  4.1  架构之鉴：RAMI 4.0、IIRA等参考模型剖析
  4.2  蓝图构建：工业智能算网分层架构、组件与接口设计
    4.2.1  物理资源与感知层
    4.2.2  网络与连接层
    4.2.3  计算基础设施层
    4.2.4  数据与智能服务层
    4.2.5  应用与协同层
    4.2.6  架构设计的关键考量
  4.3  算力网络设计：分布式与层级化算力模型
    4.3.1  分布式计算的必要性
    4.3.2  层级化算力模型
    4.3.3  算力网络的动态与智能
    4.3.4  挑战与应对
  4.4  数据智能编排：工业智能算网中的数据流、处理与融合架构
    4.4.1  数据流架构设计
    4.4.2  多源数据融合架构
    4.4.3  实时与批处理架构
    4.4.4  数据湖仓一体的角色
    4.4.5  智能数据路由与编排

  4.5  “网络即服务”与“算力即服务”在工业智能算网中的实践
    4.5.1  网络即服务(NaaS)
    4.5.2  算力即服务(CaaS)
    4.5.3  服务化范式对IICN架构的影响
  4.6  融会贯通：算网与工业智能系统的深度融合机制
    4.6.1  双向自适应关系
    4.6.2  类比与借鉴：服务功能链(SFC)
    4.6.3  实现深度融合的关键技术与机制
    4.6.4  超越简单叠加的价值
第5章  工业智能算网的构建与实施路径
  5.1  战略先行：工业智能算网的顶层设计与规划
  5.2  循序渐进：从试点示范到规模推广的演进路径
  5.3  设施建设：硬件、软件与网络部署的关键考量
    5.3.1  硬件设施考量
    5.3.2  软件平台考量
    5.3.3  网络部署考量
  5.4  基石稳固：构建强大的数据治理与安全保障体系
    5.4.1  数据治理体系构建
    5.4.2  安全保障体系构建
  5.5  人才为本：工业智能算网时代的人才培养与组织变革
    5.5.1  弥合关键的技能鸿沟
    5.5.2  积极推动深层次的组织变革
    5.5.3  展望人机协同的美好未来
第6章  工业智能算网的典型应用场景与案例分析
  6.1  制造业的智慧变革：预测性维护、智能质量保证与个性化生产
    6.1.1  预测性维护
    6.1.2  智能质量保证
    6.1.3  个性化生产
  6.2  能源行业的智能管理：优化能源消耗与提高可靠性
    6.2.1  按需通风与能耗优化
    6.2.2  数字孪生监控与预测性维护
    6.2.3  计算机视觉与安全监控
    6.2.4  无人机巡检与资产管理
  6.3  交通物流的智能优化：提高运输效率与安全性
    6.3.1  供应链管理与零部件跟踪
    6.3.2  货物追踪与库存优化
    6.3.3  车队管理与充电优化
  6.4  远程监护与智能管理：提升医疗服务质量与覆盖范围
    6.4.1  关键医疗设备监控与维护
    6.4.2  远程医疗与健康管理平台
  6.5  农业的智能转型：精准农业与资源优化
  6.6  采矿行业的安全与效率提升：智能监控与优化决策
第7章  工业智能算网的实施与挑战
  7.1  技术挑战
    7.1.1  数据管理与分析的复杂性
    7.1.2  网络安全面临的严峻考验
    7.1.3  异构系统集成的艰巨性
  7.2  经济挑战
    7.2.1  高昂的初期投资压力
    7.2.2  相对较长的投资回报周期

  7.3  组织与人才挑战
    7.3.1  深刻的组织变革需求
    7.3.2  复合型人才的严重短缺
  7.4  政策与标准挑战
    7.4.1  政策支持的有效性与持续性
    7.4.2  行业标准与规范体系的健全
第8章  构建工业智能算网生态系统与未来趋势
  8.1  构建工业智能算网生态系统
  8.2  未来趋势
参考文献

内容大纲

作者介绍

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