美國早在2006年就提出了Cyber-Physical System（CPS）, 也就是“網(wǎng)絡-實體系統(tǒng)”（又譯為“虛擬-實體系統(tǒng)”或“信息-物理系統(tǒng)”或“智能技術系統(tǒng)”等）的概念，并將此項技術體系作為新一代技術革命的突破點。同時，德國也提出工業(yè)4.0的核心技術是Cyber-Physical Production System (網(wǎng)絡-實體生產(chǎn)系統(tǒng))，也就是CPS 技術在生產(chǎn)系統(tǒng)的應用。

　　CPS的概念雖然看似很抽象，卻可以用日常生活常見事物來解釋。比如國內使用的滴滴打車，就是在網(wǎng)絡端將乘客和出租車的地理位置聯(lián)系在一起，將乘客的請求推送給距離較近的出租車，滿足的是乘客對于出行的“按需服務”. 又比如，當我們開車經(jīng)過一個路段時，GPS 自動提醒我們前方路段道路顛簸請減速，使用的是許多其他車輛的經(jīng)驗和歷史數(shù)據(jù)，是自身的傳感所不能夠探測到的。所以在虛擬（Cyber）世界中我們每個人都有一個數(shù)字化鏡像（Digital Twin），是我們現(xiàn)實生活的記錄和反映，這些數(shù)字化鏡像可以形成一個虛擬的社區(qū)，彼此共享信息和協(xié)同活動，進而對我們現(xiàn)實的生活進行對稱性的指導和輔助。

　　同樣地，任何產(chǎn)品也可以存在于虛擬和實體兩個世界，如何在虛擬世界中將實體的狀態(tài)以及實體之間的關系透明化，正是CPS技術誕生的目的和意義?；贑PS技術的應用，使設備具備了自省性（對自身狀態(tài)變化的意識，self-aware）、自我預測（self-predict）、自我比較（self-compare）、和自我配置（self-configure）的能力。未來產(chǎn)品例如機床、汽車、飛機、船舶等都應該會有實體與虛擬的價值結合，虛擬世界中的代表實體狀態(tài)和相互關系的模型和運算結果能夠更加精確地指導實體的行動，使實體的活動相互協(xié)同和優(yōu)化，實現(xiàn)價值更加高效、準確、和優(yōu)化的傳達。以CPS在船舶上的應用為例，在實體世界中，船舶、海洋、環(huán)境、設備、和船員構成了航行活動的主要要素，而在Cyber端可以建立這些要素的關聯(lián)模型。當海洋的環(huán)境改變時，我們可以在Cyber端分析洋流變化對船舶能耗的影響，再動態(tài)優(yōu)化出當前最佳的轉速航和航行姿態(tài)，使船舶時刻保持最經(jīng)濟的狀態(tài)航行。

　　從技術概念上講，CPS是什么？

　　CPS不是一個簡單的技術，而是一個具有清晰架構和使用流程的技術體系，能夠實現(xiàn)對數(shù)據(jù)進行收集、匯總、解析、排序、分析、預測、決策、分發(fā)的整個處理流程，能夠對工業(yè)數(shù)據(jù)進行流水線式的實時分析能力，并在分析過程中充分考慮機理邏輯、流程關系、活動目標、商業(yè)活動等特征和要求，因此是工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中的智能化體系的核心。

　　這里給出以下幾個概念：

　　CPS的定義

　　Cyber-physical System，在眾多翻譯中，我們認為較為合理的是“網(wǎng)絡-實體系統(tǒng)”，即：從實體空間對象、環(huán)境、活動大數(shù)據(jù)的采集、存儲、建模、分析、挖掘、評估、預測、優(yōu)化、協(xié)同，并與對象的設計、測試和運行性能表征相結合，產(chǎn)生與實體空間深度融合、實時交互、互相耦合、互相更新的網(wǎng)絡空間（包括機理空間、環(huán)境空間與群體空間的結合）；進而，通過自感知、自記憶、自認知、自決策、自重構和智能支持促進工業(yè)資產(chǎn)的全面智能化。

CPS的內涵

　　CPS實質上是一種多維度的智能技術體系，以大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡與海量計算為依托，通過核心的智能感知、分析、挖掘、評估、預測、優(yōu)化、協(xié)同等技術手段，將計算、通信、控制（Computing、Communication、Control，3C）有機融合與深度協(xié)作，做到涉及對象機理、環(huán)境、群體的網(wǎng)絡空間與實體空間的深度融合。

　　“實體空間”vs. “網(wǎng)絡空間”

　　實體空間是構成真實世界的各類要素和活動個體，包括環(huán)境、設備、系統(tǒng)、集群、社區(qū)、人員活動等。而網(wǎng)絡空間是上述要素和個體的精確同步和建模，通過模型模擬個體之間和與環(huán)境之間的關系，記錄實體空間隨時間的變化，并可以對實體空間的活動進行模擬和預測。網(wǎng)絡空間的成長需要依靠實體空間活動所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，在CPS的自成長體系下，網(wǎng)絡空間的價值和能力將不斷得到提升。因此，實體空間和網(wǎng)絡空間的關系是相互指導和相互映射的關系。

　　CPS的特征

　　以CPS為核心的智能化體系，正是根據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境中的分析和決策要求所設計的，其特征主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

　　智能的感知：從信息來源、采集方式、和管理方式上保證了數(shù)據(jù)的質量和全面性，建立支持CPS上層建筑的數(shù)據(jù)環(huán)境基礎。

　　數(shù)據(jù)到信息的轉化：可以對數(shù)據(jù)進行特征提取、篩選、分類、和優(yōu)先級排列，保證了數(shù)據(jù)的可解讀性。

　　網(wǎng)絡的融合：將機理、環(huán)境與群體有機結合，構建能夠指導實體空間的網(wǎng)絡環(huán)境，包括精確同步、關聯(lián)建模、變化記錄、分析預測等。

　　自我的認知：將機理模型和數(shù)據(jù)驅動模型相結合，保證數(shù)據(jù)的解讀符合客觀的物理規(guī)律，并從機理上反映對象的狀態(tài)變化。同時結合數(shù)據(jù)可視化工具和決策優(yōu)化算法工具為用戶提供面向其活動目標的決策支持。

自由的配置：根據(jù)活動目標進行優(yōu)化，進而通過執(zhí)行優(yōu)化后的決策實現(xiàn)價值的應用。

　　從技術上如何實現(xiàn)：CPS的5C構架

　　根據(jù)CPS為達成智能化所應該具有的特征，我們在這里給出一個在工業(yè)4.0環(huán)境下的CPS技術體系架構，包括了5個層次的構建模式：

　　■智能感知層（Connection）

　　■信息挖掘層（Conversion）

　　■網(wǎng)絡層（Cyber）

　　■認知層（Cognition）

　　■和配置執(zhí)行層（Configuration）

　　■智能感知層（Smart Connection Level ）

　　從機器或部件級，第一件事是如何以高效和可靠的方式采集數(shù)據(jù)。它可能包括一個本地代理（用于數(shù)據(jù)記錄、緩存和精簡），并用來發(fā)送來自本地計算機系統(tǒng)數(shù)據(jù)到遠程中央服務器的通信協(xié)議。基于眾所周知的束縛、自由通訊方式，包括ZigBee的藍牙、WiFi、UWB等，以前的研究已經(jīng)調查并設計堅固的工廠網(wǎng)絡方案來使機器系統(tǒng)更智能，因此，數(shù)據(jù)的透明性絕對是第一步。

　　數(shù)據(jù)到信息轉換層，也即是信息挖掘層（Data-to-information Conversion Level ）

　　在工業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)可能來自不同的資源，包括控制器、傳感器、制造系統(tǒng)（ERP，MES，SCM和CRM系統(tǒng)），維修記錄，等等。這些數(shù)據(jù)或信號代表所監(jiān)視機器的系統(tǒng)的狀況，但是，該數(shù)據(jù)必須被轉換成用于一個實際的應用程序的有意義的信息，包括健康評估和故障診斷。

　　網(wǎng)絡層，也即是網(wǎng)絡化的內容管理（Cyber Level ）

　　一旦我們能夠從機械系統(tǒng)收獲信息，如何利用它是下一個挑戰(zhàn)。從被監(jiān)控的系統(tǒng)中提取的信息可表示在該時間點的系統(tǒng)條件。如果它能夠與其他類似的機器或在不同的時間歷程的機器進行比較，用戶能夠更深入了解系統(tǒng)的變化和預測任務狀態(tài)。這就是所謂的網(wǎng)絡層，通過網(wǎng)絡化的內容管理，建設對每一臺機器系統(tǒng)的一流的知識基礎。

　　認知層，也即是識別與決策層（Cognition Level ）

　　通過實施CPS的網(wǎng)絡層，它可以提供解決方案，以機器信號轉換為健康信息，并且還與其他實例進行比較。在認知層面上，機器本身應該采取這種在線監(jiān)測系統(tǒng)的優(yōu)勢，以提前確診潛在的故障，并意識到其潛在的降解。根據(jù)歷史健康評估的適應性學習，系統(tǒng)可以利用一些特定的預測算法來預測潛在的故障，并估計到達故障的一定程度的時間。

配置層，也既是執(zhí)行層（Configuration Level ）

　　由于本機可以在網(wǎng)上追蹤其健康狀況，CPS可以提供早期故障檢測和發(fā)送健康監(jiān)測信息。此保養(yǎng)信息可以反饋給業(yè)務管理系統(tǒng)，使操作員和工廠管理人員可以基于維護信息做出正確的決定。同時，機器本身可以減少機器故障的損失，并最終實現(xiàn)以彈性系統(tǒng)調整其工作負荷或制造時間表。

　　在這個架構中，CPS從最底層的物理連接到數(shù)據(jù)至信息的轉化層，并通過增加先進的分析和彈性功能，最終實現(xiàn)所管理的系統(tǒng)自身的自我配置、自我調整、自我優(yōu)化的能力。

　　從CPS技術體系來看，核心在于以數(shù)據(jù)分析的能力創(chuàng)造新的價值，因此，這也決定了CPS技術的高可移植性、高通用性，應用范圍可以涉及工廠車間、運輸系統(tǒng)、能源等各個行業(yè)。在這里我們提出以CPS為核心的數(shù)據(jù)創(chuàng)值體系的“二維”應用戰(zhàn)略：

　　■三個橫向的應用基礎：一是平臺基礎，即智能數(shù)據(jù)收集與平臺運用；二是分析手段，即智能化的數(shù)據(jù)分析、管理、優(yōu)化工具與軟件應用；三是商業(yè)模式內核，即智能管理及服務體系的設計與應用。

　　■三個縱向的應用擴展：一是基礎的部件級應用，二是系統(tǒng)的裝備級應用，三是成體系的應用鏈設計。

　　而上述二維應用戰(zhàn)略可以用樹木與樹根在可見與不可見的關系示意：

　　CPS在制造業(yè)的應用

　　分析CPS如何在制造系統(tǒng)中產(chǎn)生價值，我們首先要分析的是Physical 和 Cyber在制造業(yè)中分別代表什么，我認為，6M+6C的模式可以比較明確地闡述制造系統(tǒng)中Physical和Cyber的元素。

　　傳統(tǒng)的制造系統(tǒng)在前三次工業(yè)革命中主要在Physical的領域中進行改善和競爭，它包含了：

　　■Material——材料，包括特性和功能等

　　■Machine——機器，包括精度、自動化、和生產(chǎn)能力等

　　■Methods——方法，包括工藝、效率、和產(chǎn)能等

　　■Measurement——測量，包括六西格瑪、傳感器監(jiān)測等

　　■Maintenance——維護，包括使用率、故障率、和運維成本等

傳統(tǒng)的制造業(yè)向智能化轉型的過程中，第六個M起到了至關重要的作用：

　　■Modeling——數(shù)據(jù)和知識建模，包括監(jiān)測、預測、優(yōu)化和防范等。這也是打通Physical 和 Cyber的最重要連接。

　　未來的制造業(yè)產(chǎn)品一定是包含6M的，也就是，如何利用智能傳感與分析技術將5M過程中產(chǎn)生的工業(yè)數(shù)據(jù)連接并建立分析模型，即：企業(yè)即使不做材料也不做設備，依然可以通過使用數(shù)據(jù)、維護數(shù)據(jù)等的分析實現(xiàn)價值創(chuàng)造。數(shù)據(jù)能夠反映出來問題，比如功能特性、生產(chǎn)工藝等等5M會涉及的各方面問題，假如有一整套建模系統(tǒng)，能夠對每個設備過去、當前及未來性能進行完整的分析，那么這就能夠滲透全壽命周期的決策鏈與價值鏈，其能量可想而知。

　　隨著智能傳感器技術，如RFID技術的發(fā)展，收集數(shù)據(jù)已經(jīng)變得很簡單，但是仍然存在的問題是，這些器件及數(shù)據(jù)是否在正確時間、為正確的目的、提供給正確的人正確的信息？除非數(shù)據(jù)被處理后可為需要者提供內容和意義，否則這些數(shù)據(jù)也是無用的。單純將傳感器連接到設備上或者將一臺設備與另一臺進行連接，是不會給用戶提供足以做出更好決策所需的信息的。

　　為了使傳感器、設備、群體乃至社區(qū)網(wǎng)絡等之間的聯(lián)接更有意義，到底該如何獲取并從數(shù)據(jù)分析中萃取洞察力和價值呢？這就離不開Cyber系統(tǒng)中的“6C”元素，即：

　　■Connection —— 連接，涉及傳感器和網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)等；

　　■Cloud —— 云，即在任何時間按需獲取的存儲和計算能力；

　　■Cyber —— 虛擬網(wǎng)絡，包括模型與記憶等；

　　■Content/Context —— 數(shù)據(jù)來源背景與內容，包括相關性、含義、決策等；

　　■Community —— 社群，包括交互、分享、協(xié)同等；

　　■Customization —— 客制化，即個性化的服務與價值。

　　這些正是可以對工業(yè)4.0環(huán)境下的智能制造與智能使用系統(tǒng)模式開展進一步的強化說明。也就是說，現(xiàn)有的制造系統(tǒng)需要對制造設備本身的以及制造過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行更深入的分析，將數(shù)據(jù)轉化成為能夠指導生產(chǎn)活動的信息，再利用信息產(chǎn)生優(yōu)化的決策和個性化的服務來創(chuàng)造價值。

　　如果用煎蛋模型來審視CPS與制造業(yè)的關系，那么以6M為核心要素的“Physical”部分就是蛋黃，是整個制造系統(tǒng)價值的基礎和載體。而以6C為核心要素的“Cyber”部分就是蛋白，是整個制造系統(tǒng)價值的創(chuàng)造和分發(fā)。利用CPS從生產(chǎn)活動的大數(shù)據(jù)中挖掘新的知識，實現(xiàn)無憂的透明化生產(chǎn)環(huán)境，是制造業(yè)未來的核心競爭力。

　　總而言之，整個CPS的5C體系所要傳遞的概念就是如何從工業(yè)大數(shù)據(jù)中創(chuàng)造面向客戶的價值過程。

　首先，先進的傳感器技術、通信技術、物聯(lián)網(wǎng)技術等等可以使得大量原始數(shù)據(jù)的獲取并非難事，然而，有了數(shù)據(jù)并不代表一定就能產(chǎn)生價值。一種是數(shù)據(jù)的利用程度，比如，很多運營型企業(yè)會存儲大量的設備使用數(shù)據(jù)，設備出現(xiàn)問題時才會查看當時的數(shù)據(jù)是否出現(xiàn)了異常、并且只用于處理當下的問題，這樣，大量的使用數(shù)據(jù)被浪費，實際上如果能通過一個統(tǒng)一的平臺分析、預測數(shù)據(jù)的關聯(lián)，就可能避免不必要的問題或浪費；另一種是數(shù)據(jù)的可用程度，即有可能我們采集到的數(shù)據(jù)90%以上都是無用的數(shù)據(jù)，而技術人員需要花費大量時間進行數(shù)據(jù)處理，因此，這實際上對于感知數(shù)據(jù)的采集與存儲提出了新的要求。

　　第二，就算有了可利用的數(shù)據(jù)，也必須能夠轉化為有用的信息。這種信息的轉化，類似于人的記憶過程，即人之所以有記憶，并非單純感知到實體世界的數(shù)據(jù)存儲，或者是實體世界鏡像的映射，而是通過篩選、存儲、關聯(lián)、融合、索引、調用等形式將數(shù)據(jù)變?yōu)閷θ擞杏玫男畔?，這是人類思維與行為的基礎。因此，在CPS的框架下，能夠按照信息分析的頻度和重點重新進行自適應的、動態(tài)的“數(shù)據(jù)-信息”轉換，并解決海量信息的持續(xù)存儲、多層挖掘、層次化聚類調用，進而達成數(shù)據(jù)到信息的智能篩選、存儲、融合、關聯(lián)、調用，才是有效的信息提取過程。

　　第三，就是如何能夠從信息當中產(chǎn)生價值。單一信息源產(chǎn)生單一價值，這是過去的概念；如今的工業(yè)4.0時代需要解決的核心問題是，關注實時的動態(tài)過程中，以多源數(shù)據(jù)的多維度關聯(lián)、評估、預測，實現(xiàn)多問題、多環(huán)節(jié)乃至全產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同優(yōu)化。

　　預期到2030年，傳統(tǒng)的生產(chǎn)系統(tǒng)將轉型成為生產(chǎn)智能產(chǎn)品的智慧工廠，未來的工廠將實現(xiàn)具備自省性、自預測性、自比較性和自重構能力的無憂生產(chǎn)環(huán)境。然而，在邁向工業(yè)4.0時代以前，諸多的關鍵技術需要我們持續(xù)不斷地研究，現(xiàn)有的生產(chǎn)基礎設施也需要不斷更新以應對工業(yè)4.0的新標準。物聯(lián)網(wǎng)+智能分析平臺+務聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)創(chuàng)值體系還需要不斷完善，尤其是填補智能分析平臺中的技術缺口。構建CPS系統(tǒng)的工具、技術和方法也需要不斷改進。如何通過捕獲智慧工廠和智能產(chǎn)品兩方面的大數(shù)據(jù)，運用先進的大數(shù)據(jù)分析方法建立實體設備與產(chǎn)品的鏡像模型，并利用鏡像模型產(chǎn)生的信息對實體進行對稱化的內容管理和提供創(chuàng)值服務，將成為未來競爭力的核心。如果中國制造能夠成功運用網(wǎng)絡集成的數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)工業(yè)化與信息化的深度融合，將強力推進中國提升全球競爭力、開拓全新的市場機遇。

　　附加：工業(yè)4.0之專家觀點

　　“工業(yè)4.0”和“中國制造2025”異曲同工。德國目前正在通過實施“工業(yè)4.0”進入下一個創(chuàng)新階段。本質上講，“工業(yè)4.0”是將生產(chǎn)自動化的現(xiàn)實世界與信息技術的虛擬世界相結合。包括中國在內的世界許多其他國家都在朝這一方向邁進，并基于本國國情提出了不同的發(fā)展戰(zhàn)略，例如“智能制造”、“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”、“中國制造2025”等。不同的是，德國在許多工業(yè)領域已具備高度自動化能力，并使用最新的創(chuàng)新生產(chǎn)技術。在這方面，中國還有很大的進步空間。此外，德國“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略主要是由企業(yè)“自下而上”推動，“中國制造2025”戰(zhàn)略主要是“自上而下”的落實。

　　“中國制造2025”面臨的挑戰(zhàn)，最主要的是中國需要同時完成“工業(yè)3.0”和“工業(yè)4.0”的“彎道超車式”發(fā)展。從技術上來說，大型創(chuàng)新型企業(yè)是有可能實現(xiàn)這一轉變的。但要將這一轉變輻射到整個工業(yè)領域，尤其是中小企業(yè)，不是一件容易的事情。要實現(xiàn)這一目標，不僅需要大量的技術革新，還需要組織形式的創(chuàng)新及高素質人才的培養(yǎng)。從德國的情況來看，目前已經(jīng)有很多智能生產(chǎn)方案和生產(chǎn)技術可供使用，許多問題在技術層面上已經(jīng)具備可操作性。但轉變的難點在于，如何重新構建工業(yè)生產(chǎn)的組織方式，并創(chuàng)造出新的智能生產(chǎn)、智能工廠及商業(yè)模式，且不損害社會和生態(tài)利益。生產(chǎn)的可持續(xù)性具有十分重要的意義，工業(yè)生產(chǎn)要從經(jīng)濟、生態(tài)和社會效益角度全面考慮。

鄔賀銓：主攻智能制造

　　中國工程院院士、“制造強國戰(zhàn)略研究”重大咨詢項目副組長

　　要實現(xiàn)“中國制造2025”，完成從制造大國向制造強國的轉變，智能制造將是主攻方向。智能制造是新一輪工業(yè)革命的核心，只有通過智能制造，才能帶動各個產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化水平和智能化水平的提升。

　　無論是德國提出的工業(yè)4.0，還是美國倡導的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，都是對其產(chǎn)業(yè)基礎設施在轉型升級過程中的整體測試及考驗。與美國、德國等發(fā)達國家相比，我國制造業(yè)基礎較弱。發(fā)達國家是先工業(yè)化后信息化，中國則是工業(yè)化與信息化同步發(fā)展。

　　“互聯(lián)網(wǎng)＋”起到很重要的作用，但是實現(xiàn)“中國制造2025”，實體企業(yè)才是主體，核心還是把制造業(yè)從價值鏈的中低端提升到中高端。實體企業(yè)發(fā)展起來了，跟互聯(lián)網(wǎng)的結合才能有更好的效果。所以這一點上，必須分清誰是主體。

　　無論是“中國制造2025”，還是推動“互聯(lián)網(wǎng)＋”，有些領域單靠企業(yè)是做不到的，并不完全是市場經(jīng)濟能推動的，這就需要政府提供支持。政府要發(fā)現(xiàn)并解決那些關鍵的基礎性的問題。

　　吳曉波：創(chuàng)新驅動轉型

　　浙江大學管理學院院長

　　在工業(yè)4.0時代，中國的制造業(yè)面臨的主題是“創(chuàng)新和跨越”。改革開放三十多年以來，中國制造的增長和美國制造的增長越來越同步，這意味著什么？近幾年的研究可發(fā)現(xiàn)，中國已很深地卷入到世界市場中，中國制造和世界制造特別是以美國為首的制造體系之間產(chǎn)生越來越緊密的關系，從過去不相關，到依附，到現(xiàn)在有了一點中國自己的創(chuàng)新，這是一個很有趣的現(xiàn)象。

　　下一階段，我們會面臨更多挑戰(zhàn)：產(chǎn)品生命周期不斷縮短，價格和利潤在不斷地下降，產(chǎn)能過剩越來越明顯，產(chǎn)品的復雜性越來越增加，這當中會面對很多的困難、問題，當然也有新的機會。

　　在這新一輪的轉型升級中，新的驅動力是什么？人口紅利，每年千百萬大學生的畢業(yè)帶來了更多高素質的勞動人口，成為新的人口紅利；研發(fā)投資，這幾年增長非常迅速，現(xiàn)在是全球第二；海外并購，2014年中國有史以來第一次對外直接投資規(guī)模超過引進外資規(guī)模；國內市場，內需不斷增加。