| 层级 | 定义与本质 | 主要功能 |
|---|---|---|
| 单元级 | 具有不可分割性的 CPS 最小单元，通过软件对物理实体及环境进行状态感知、计算分析，最终控制到物理实体，构建最基本的数据自动流动的闭环。 例：智能部件、工业机器人、智能机床。 |
可感知、可计算、可交互、可延展、自决策 |
| 系统级 | 多个单元级 CPS 通过工业网络（工业现场总线、工业以太网等）实现互联、互通、互操作，进一步提高制造资源优化配置的广度、深度和精度。 实现局部制造资源的自组织、自配置、自决策、自优化。 |
在单元级功能基础上增加：互联互通、即插即用、边缘网关、数据互操作、协同控制、监视与诊断 |
| SoS 级 | 多个系统级 CPS 的有机组合构成 SoS 级 CPS，主要实现数据汇聚，对内进行资产优化，对外形成运营优化服务。 | 数据存储、数据融合、分布式计算、大数据分析、数据服务；在此基础上形成资产性能管理和运营优化服务 |
| 技术分类 | 包含技术 |
|---|---|
| CPS 总体技术 | 系统架构、异构系统集成、安全技术、试验验证技术 |
| CPS 支撑技术 | 智能感知、嵌入式软件、数据库、人机交互、中间件、SDN（软件定义网络）、物联网、大数据等 |
| CPS 核心技术 | 虚实融合控制、智能装备、MBD、数字孪生技术、现场总线、工业以太网、CAX / MES / ERP / PLM / CRM / SCM 等 |
| 分类 | 说明 |
|---|---|
| 弱人工智能 | 目前基本上都是弱人工智能 |
| 强人工智能 | 能真正实现推理、思考和解决问题，也称为通用人工智能 |
| 关键技术 | 说明与应用 |
|---|---|
| 自然语言处理 | 机器翻译、语义理解、问答系统 |
| 计算机视觉 | 自动驾驶、机器人、智能医疗 |
| 知识图谱 | 发现欺诈、不一致性验证、组团欺诈等对公共安全保障形成威胁的领域 |
| 人机交互 | 基本交互、图形交互、语音交互、情感交互、体感交互、脑机交互 |
| 虚拟/增强现实 | 在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉等方面高度近似的数字化环境 |
| 机器学习 | 详见下表 |
迁移学习、主动学习、演化学习
| 分类方式 | 类型 |
|---|---|
| 按控制方式 | 操作机器人、程序机器人、示教再现机器人、智能机器人、综合机器人 |
| 按应用行业 | 工业机器人、服务机器人、特殊领域机器人 |
| 机构 | 定义 |
|---|---|
| 边缘计算产业联盟 | 云计算在数据中心之外汇聚节点的延伸和演进，包括云边缘、边缘云和云化网关三类落地形态；以"边云协同"和"边缘智能"为核心和发展方向。 |
| OpenStack 社区 | 为应用开发者和服务提供商在网络边缘侧提供云服务和 IT 环境服务，目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽。 |
| ISO/IEC JTC1/SC38 | 在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务。 |
| 国际标准组织 | 提供移动网络边缘 IT 服务和计算能力，靠近移动用户。 |
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 联接性 | 所联接物理对象的多样性及应用场景的多样性，需要边缘计算具备丰富的联接功能（各种网络接口、网络协议等） |
| 数据第一入口 | 拥有大量、实时、完整的数据，可基于数据全生命周期进行管理与价值创造，支撑预测性维护、资产效率与管理等创新应用 |
| 约束性 | 需适配工业现场相对恶劣的工作条件与运行环境；对功耗、成本、空间有较高要求；需通过软硬件集成与优化适配各种条件约束 |
| 分布性 | 实际部署天然具备分布式特征；需支持分布式计算与存储、分布式资源动态调度与统一管理、分布式智能、分布式安全 |
| 协同类型 | 边缘节点职责 | 云端职责 |
|---|---|---|
| 资源协同 | 提供计算、存储、网络、虚拟化等基础设施资源；本地资源调度管理；设备/资源/网络连接管理 | 下发资源调度管理策略 |
| 数据协同 | 负责现场/终端数据采集，按规则或数据模型进行初步处理与分析，上传结果与相关数据 | 海量数据存储、分析与价值挖掘；与边缘协同实现数据全生命周期管理 |
| 智能协同 | 执行推理，实现分布式智能 | 开展模型训练，并将模型下发边缘节点 |
| 应用管理协同 | 提供应用部署与运行环境；管理本节点多个应用的生命周期 | 提供应用开发、测试环境及生命周期管理能力 |
| 业务管理协同 | 提供模块化、微服务化的应用 / 数字孪生 / 网络等应用实例 | 按客户需求实现应用 / 数字孪生 / 网络等的业务编排能力 |
| 服务协同 | 按云端策略实现部分 ECSaaS 服务；通过 ECSaaS 与云端 SaaS 协同实现按需 SaaS 服务 | 提供 SaaS 服务在云端和边缘节点的服务分布策略，承担云端 SaaS 服务能力 |
智慧园区 安卓云与云游戏 视频监控 工业物联网 Cloud VR
制造 产业 城市 战场
| 服务方式 | 说明 |
|---|---|
| SaaS 软件即服务 |
服务提供商将应用软件统一部署在云计算服务器上 |
| PaaS 平台即服务 |
服务提供商将分布式开发环境与平台作为一种服务来提供 |
| IaaS 基础设施即服务 |
服务提供商将多台服务器组成的"云端"基础设施作为计量服务提供给客户 |
公有云 社区云 私有云 混合云
制造业 服务业 交通行业 医疗行业
| 考点主题 | 关键内容 |
|---|---|
| CPS 本质 | 数据自动流动的感知-分析-决策-执行闭环 |
| CPS 架构三层级 | 单元级（最小单元）→ 系统级（互联互通）→ SoS 级（数据汇聚） |
| CPS 四大要素 | 一硬、一软、一网、一平台 |
| 机器学习四模式 | 监督、无监督、半监督、强化学习 |
| 机器人 4.0 五技术 | 云边端协同、持续/协同学习、知识图谱、场景自适应、数据安全 |
| 边缘计算四特点 | 联接性、数据第一入口、约束性、分布性 |
| 边云协同六类 | 资源、数据、智能、应用管理、业务管理、服务 |
| 数字孪生三技术 | 建模、仿真、基于数据融合的数字线程 |
| 云计算三服务 | SaaS（软件）、PaaS（平台）、IaaS（基础设施） |
| 云计算四部署 | 公有云、社区云、私有云、混合云 |
| 大数据五步 | 取 → 清 → 集 → 析 → 释 |