技术定位

• 桥梁作用：数字孪生体技术是跨层级、跨尺度的现实世界和虚拟世界建立沟通的桥梁。

2. 核心定义

• 基本属性：数字孪生体是现有或将有的物理实体对象的数字模型。
• 运行机制：
  • 感知与调控：通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态；通过优化和指令来调控物理实体对象的行为。
  • 自我进化：通过相关数字模型间的相互学习来进化自身。
  • 价值目标：改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。

14.5 数字孪生体技术概述 - 14.5.2 数字孪生体的关键技术

1. 核心技术概览

• 三项关键技术：
  1. 建模
  2. 仿真
  3. 基于数据融合的数字线程

2. 建模

• 目的：将我们对物理世界的理解进行简化和模型化。
• 本质/目标：通过数字化和模型化，用信息换能量，以使少的能量消除各种物理实体（特别是复杂系统）的不确定性。
• 技术体系三维空间：
  • 需求指标
  • 生存期阶段
  • 空间尺度

3. 仿真

• 核心作用：
  • 验证和确认建模理解的正确性和有效性。
  • 创建和运行数字孪生体，保证数字孪生体与对应物理实体实现有效闭环的核心技术。
• 定义：将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟物理世界的一种技术。
• 前提与效果：只要模型正确，并拥有了完整的输入信息和环境数据，就可以基本准确地反映物理世界的特性和参数。

14.5 数字孪生体技术概述 - 14.5.2 数字孪生体的关键技术

1. 核心技术概览

• 三项关键技术：
  1. 建模
  2. 仿真
  3. 基于数据融合的数字线程

2. 建模

• 目的：将我们对物理世界的理解进行简化和模型化。
• 本质/目标：通过数字化和模型化，用信息换能量，以使少的能量消除各种物理实体（特别是复杂系统）的不确定性。
• 技术体系三维空间：
  • 需求指标
  • 生存期阶段
  • 空间尺度

3. 仿真

• 核心作用：
  • 验证和确认建模理解的正确性和有效性。
  • 创建和运行数字孪生体，保证数字孪生体与对应物理实体实现有效闭环的核心技术。
• 定义：将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟物理世界的一种技术。
• 前提与效果：只要模型正确，并拥有了完整的输入信息和环境数据，就可以基本准确地反映物理世界的特性和参数。

3. 其他技术（内外围核心技术）

除了核心的建模仿真技术，以下技术仍为数字孪生体构建过程中的内外围核心技术：

• 交互与可视化技术：VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、MR（混合现实）。
• 数据集成与管理技术：数字线程。
• 系统工程方法论：系统工程、MBSE（基于模型的系统工程）。
• 底层支撑技术：物联网、云计算、雾计算、边缘计算。
• 数据处理与分析技术：大数据技术、机器学习。
• 信任与安全技术：区块链技术。

4. 主要应用领域

数字孪生体主要应用于以下领域：

• 制造
• 产业
• 城市
• 战场

14.6 云计算和大数据技术概述 - 14.6.1 云计算

1. 概念内涵

云计算的概念包含两个核心方面：

• 平台（基础设施）：地位相当于PC上的操作系统，云计算应用程序需要构建在平台之上。
• 应用：云计算应用所需的计算与存储通常在“云端”完成，客户端需要通过互联网访问计算与存储能力。

2. 云计算的服务方式（服务模式）

• (1) 软件即服务 (SaaS)

  • 特点：服务提供商将应用软件统一部署在云计算平台上。
  • 使用方式：客户通过互联网订购服务，按需使用。
  • 收费模式：根据订购软件的数量、时间长短等因素收费。
  • 访问方式：通过标准浏览器提供服务。

• (2) 平台即服务 (PaaS)

  • 特点：提供商将分布式开发环境与平台作为一种服务来提供。
  • 包含内容：开发环境、服务器平台、硬件资源等。
  • 客户操作：在平台基础上定制开发自己的应用程序，并通过服务器和互联网传递给其他客户。

• (3) 基础设施即服务 (IaaS)

  • 特点：提供商将多台服务器组成的“云端”基础设施作为服务提供给客户。
  • 具体服务：提供整合的虚拟资源池，包括内存、I/O设备、存储和计算能力等。

3. 服务模式特征分析

• 灵活性：SaaS → PaaS → IaaS 灵活性依次增强。（IaaS灵活性最高，SaaS最低）
• 方便性：IaaS → PaaS → SaaS 方便性依次增强。（SaaS最方便，IaaS最低）

4. 云计算的部署模式

• (1) 公有云

  • 定义：云基础设施是公开的，可以自由分配给公众。
  • 管理者：企业、学术界与政府机构都可以拥有和管理公用云。
  • 优势：以低廉价格为用户提供有吸引力的服务，创造新的业务价值。

• (2) 社区云

  • 定义：云基础设施分配给一些共同关注特定任务、安全需求、政策等信息的社区组织所专有。
  • 管理者：被社区内的一个或多个组织所拥有、管理及操作。
  • 归属：属于“公有云”范畴内的一个组成部分。

• (3) 私有云

  • 定义：云基础服务设施分配给由多种用户组成的单个组织。
  • 管理者：可以被这个组织或其他第三方组织所拥有、管理及操作。

• (4) 混合云

  • 定义：公有云、私有云和社区云的组合。
  • 使用原因：由于安全和控制原因，并非所有企业信息都能放置在公有云上，因此企业会使用混合云模式。

14.6 云计算和大数据技术概述 - 14.6.2 大数据

1. 定义

• 大数据：是指其大小或复杂性无法通过现有常用的软件工具，以合理的成本并在可接受的时限内对其进行捕获、管理和处理的数据集。
• 面临困难：包括数据的收入（采集）、存储、搜索、共享、分析和可视化。

2. 特点

• 大规模
• 高速度
• 多样化
• 价值密度低
• 可变性
• 复杂性

3. 大数据分析的步骤（5个主要阶段）

1. 数据获取和记录
2. 信息抽取和清洗
3. 数据集成、聚集和表示
4. 查询处理、数据建模和分析
5. 解释

4. 应用领域

• 制造业
• 服务业
• 交通行业
• 医疗行业

AI芯片

1. AI芯片的概念

• 定义：AI芯片是一种特制的微处理器，专门为高效运行人工智能算法而设计。
• 核心目标：致力于解决AI应用中的大规模并行计算问题。
• 主要应用场景：针对神经网络模型的密集型数学运算，如矩阵乘法、卷积操作和激活函数计算等。

2. AI芯片的原理

• 核心基础：基于人工神经网络，芯片内部的处理单元模拟了生物神经元的工作机制。
• 运算机制：每个处理单元能够独立进行复杂的数学运算，例如权重乘以输入信号并累加，形成神经元的激活输出。
• 关键组件：激活函数决定了信号如何转化为有意义的结果，它是AI芯片中不可或缺的一部分。

3. AI芯片的硬件架构

AI芯片的硬件架构多种多样，根据其设计目标和应用场景，主要分为以下几类：

(1) GPU (图形处理器)

• 发展背景：原本主要用于图形渲染。
• 当前应用：因其并行计算能力强，被广泛用于训练大型深度学习模型，尤其擅长处理浮点数密集型计算任务。
• 主要特点：计算能力强，成本高、功耗高。

(2) FPGA (现场可编程门阵列)

• 核心特性：具有高度灵活的可编程性，能够在硬件层面快速重新配置以适应不同的AI算法。
• 适用场景：适用于早期开发阶段和动态工作负载的场景。
• 主要特点：可编程、高度灵活、计算能力不强。

(3) ASIC (专用集成电路)

• 定义：为特定AI任务定制的芯片。
• 性能对比：相较于GPU和FPGA，它在特定应用中的计算效率更高，能耗更低，但缺乏通用性。
• 主要特点：体积小、功耗低、适合量产，但是研发时间长，且不可编辑，前期投入成本高，带来一定的技术风险。

(4) TPU (张量处理单元)

• 背景：Google推出的ASIC实例，专门针对机器学习任务设计。
• 功能特性：专注于高效的矩阵运算，尤其适合TensorFlow框架下的深度学习模型。
• 主要特点：高效的张量计算能力、功耗低、采用低精度计算。

15.1 标准化基础知识

1. 标准的分类

分类	内容
国际标准 (IS)	国际标准化组织 (ISO)、国际电工委员会 (IEC) 制定的标准，以及 ISO 出版的《国际标准题内关键词索引》所收录的其他国际组织制定的标准。
国家标准 (NB)	中国 (GB)：中华人民共和国国家技术监督局美国 (ANSI)：美国国家标准协会英国 (BS)：英国标准学会日本 (JIS)：日本工业标准调查会
区域标准	太平洋地区标准会议 (PASC)欧洲标准化委员会 (CEN)亚洲标准咨询委员会 (ASAC)非洲地区标准化组织 (ARSO)
行业标准	美国电气和电子工程师学会标准 (IEEE)中华人民共和国国家军用标准 (GJB)美国国防部标准 (DOD-STD)美国军用标准 (MIL-S)
企业（机构）标准	供公司内部使用。
项目（课题）标准	计算机集成制造系统 (CIMS) 的软件工程规范。

15.1 标准化基础知识

2. 标准的代号和编号

标准类型	编号规则
国际标准	ISO+标准号+[-+分标准号]+:+发布年号(注：方括号中的内容可有可无)
国家标准	格式：国家标准的代号+标准发布顺序号-标准发布年代号（4位）我国代号：• GB：强制性国家标准• GB/T：推荐性国家标准
行业标准	格式：行业标准的代号（强制或推荐）+标准发布顺序号-标准发布年代号（4位）常见代号示例：• QJ：航天• SJ：电子• JB：机械• JR：金融系统
地方标准	DB+行政区域代码（前两位）/(强制或推荐)+地方标准发布顺序号-标准发布年代号（4位）
企业标准	Q/企业代号+标准发布顺序号-标准发布年代号（4位）

15.2 知识产权基础知识 - 15.2.1 基本概念

1. 定义

• 知识产权：是指民事权利主体（公民、法人）基于创造性的智力成果。

2. 保护对象

根据国际公约，知识产权的保护对象包括：

1. 文学、艺术和科学作品；
2. 表演艺术家的表演，以及唱片和广播节目；
3. 人类一切活动领域的发明；
4. 科学发现；
5. 工业品外观设计；
6. 商标、服务标记、商业名称和标志；
7. 制止不正当竞争；
8. 在工业、科学、文学艺术领域内由于智力创造活动而产生的一切其他权利。

• 补充内容：根据世贸协议，知识产权还包括“未披露过的信息专有权”，即商业秘密。

3. 分类

(1) 工业产权

• 专利、实用新型、工业品外观设计
• 商标、服务标记、厂商名称
• 产地标记或原产地名称
• 制止不正当竞争、商业秘密
• 微生物技术和遗传基因技术等

(2) 著作权（版权）

1. 人身权（精神权利）：发表权、署名权、修改权、保护作品完整权。
2. 财产权（经济权利）：使用权、获得报酬权。

15.2.2 计算机软件著作权

知识产权保护期限

客体类型	权利类型	保护期限
公民作品	署名权、修改权、保护作品完整权	无限制
	发表权、使用权和获得报酬权	作者终生及其死后50年（第50年的12月31日）
单位作品	发表权、使用权和获得报酬权（属于集体，无署名权、修改权等）	50年（首次发表后的第50年的12月31日），若期间未发表，不保护
公民软件产品	署名权、修改权	无限制
	发表权、复制权、发行权、出租权、信息网络传播权、翻译权、使用许可权、获得报酬权、转让权	作者终生及其死后50年（第50年的12月31日），合作开发的，以最后死亡作者为准
单位软件产品	发表权、复制权、发行权、出租权、信息网络传播权、翻译权、使用许可权、获得报酬权、转让权	50年（首次发表后的第50年的12月31日），若期间未发表，不保护
注册商标		有效期10年（若注册人死亡或倒闭1年后，未转移则可注销；期满后6个月内必须续注）
发明专利权		保护期为20年（从申请日开始）
实用新型和外观设计专利权		保护期为10年（从申请日开始）
商业秘密		不确定，公开后公众可用

15.2.2 计算机软件著作权

单位和个人的知识产权归属判定

情况说明		判断说明	归属
作品	职务作品	利用单位的物质技术条件进行创作，并由单位承担责任的	除署名权外，其他著作权归单位
		合同明确约定其著作权属于单位	除署名权外，其他著作权归单位
		其他	作者拥有著作权，单位有权在业务范围内优先使用
软件	职务作品	属于本职工作中明确规定的开发目标	单位享受著作权
		属于从事本职工作活动的结果	单位享受著作权
		使用了单位资金、专用设备、未公开的信息等物质、技术条件，并由单位或组织承担责任的软件	单位享受著作权
专利权	职务作品	本职工作中作出的发明创造	单位享受专利权
		履行本单位交付的本职工作之外的任务所作出的发明创造	单位享受专利权
		离职、退休或调动工作后一年内，与原单位工作相关	单位享受专利权

15.2.2 计算机软件著作权

委托知识产权归属判定

情况说明	情况说明	判断说明	归属
作品软件	委托创作	合同中明确约定著作权归属委托方	委托方
		合同中未约定著作权归属	创作方
	合作开发	只进行组织、提供咨询意见、物质条件等辅助工作	不享有著作权
	共同创作的	共同享有，按人头比例。成果可分割的，可分开申请
商标		谁先申请谁拥有同时申请，则根据谁先使用谁拥有（需提供证据）无法提供证据，协商归属，协商无效时使用抽签决定
专利		谁先申请谁拥有同时申请则协商归属，协商不成的，该发明成为社会共有技术

15.2.2 计算机软件著作权

侵权的判定

1. 未经著作权人同意而发表或登记其软件作品。
2. 将他人软件当作自己的作品发表或登记。
3. 未经合作者同意将共同开发的软件当作自己的作品发表或登记。
4. 在他人开发的软件上署名或更改他人署名。
5. 未经著作权人或其合法受让者许可，修改、翻译、复制或部分复制、向公众发行或出租、办理权利许可或转让或通过网络传播其作品。

非侵权的判定

• 目的：为了学习和研究软件内含的设计思想和原理。
• 行为：通过安装、显示、传输或存储软件的方式使用软件。
• 条件：可以不经许可，不支付报酬。

16.1 线性规划

1. 定义

线性规划是研究在有限的资源条件下，如何有效地使用这些资源以达到预定目标的数学方法。其核心是在一组线性约束条件下，求一个线性目标函数的极值（极大值或极小值）。

2. 数学模型的三个组成部分

一个线性规划问题的数学模型由以下三部分构成：

1. 线性目标函数：需要最大化或最小化的线性表达式。
2. 线性约束条件：一组线性不等式或等式，表示资源的限制。
3. 变量非负条件：决策变量通常表示实际数量，因此取值非负。

3. 基本概念

• 线性规划问题：求一组非负变量，使其满足给定的线性约束条件，并使某个线性目标函数达到极值。
• 可行解：满足所有约束条件（包括非负条件）的一组变量值。
• 可行解域 (可行域)：所有可行解组成的集合。
• 最优解：使目标函数达到极值（最大值或最小值）的可行解。

4. 最优解的可能情况

线性规划问题的最优解可能存在以下四种情况：

• 无可行解：约束条件互相矛盾，不存在满足所有条件的解。
• 无最优解 (解无界)：可行域无界，且目标函数值可以无限增大（求最大时）或无限减小（求最小时）。
• 唯一最优解：存在且仅有一个可行解使目标函数达到极值。
• 无穷多最优解：存在无穷多个可行解都能使目标函数达到同一个极值。

5. 快速解题步骤（图解法/求交点法）

对于两个决策变量的线性规划问题，可在平面直角坐标系中用“求交点法”（图解法）快速求解：

1. 列不等式：根据题意，列出所有约束不等式（组）。
2. 求交点：
   • 将每个不等式暂时视为等式，画出对应的直线。
   • 将所有直线两两联立求解，得到一系列交点坐标。
3. 验证与计算：
   • 筛选出同时满足所有约束不等式（即落在可行域内）的交点。
   • 将这些可行交点的坐标分别代入目标函数进行计算。
   • 比较各点的目标函数值，其最大（或最小）值所对应的点即为最优解。
   • 注：若最优解坐标出现小数等不符合实际问题的情况（如人数），需在附近取满足条件的整数值。

16.5 决策论

1. 定义

决策论是研究为了达到预期目的，从多个可供选择的方案中如何选取最好或满意方案的学科。

2. 决策的六个要素

1. 决策者
2. 可供选择的方案（包括行动、策略）
3. 衡量选择方案的准则（目的、目标、正确性等）
4. 事件（被决策的对象）
5. 每一事件的发生将会产生的某种结果
6. 决策者的价值观

3. 决策论的分类

决策类型	环境状态	结果与概率特征	说明
确定型决策	确定	结果是确定的	在已知的、确定的环境条件下进行选择。
风险决策	不确定	结果不确定，但各结果发生的概率已知（一致）	在知道各种可能结果及其发生概率的情况下进行决策。
不确定型决策	不确定	结果不确定，且概率未知	完全依赖决策者的主观判断、经验和倾向进行选择。

16.5 决策论：不确定型决策的五种方案

1. 乐观主义准则 (Maximax)

• 核心逻辑：大中取大 max(max)
• 操作步骤：
  1. 先找出每个方案在所有自然状态下最大的收益。
  2. 再从这些最大收益中选出最大的那个对应的方案。
• 特点：对未来充满信心，追求最好结果中的最好。

2. 悲观主义准则 (Maximin)

• 核心逻辑：小中取大 max(min)
• 操作步骤：
  1. 先找出每个方案在所有自然状态下最小的收益。
  2. 再从这些最小收益中选出最大的那个对应的方案（即最差方案里挑最好的）。
• 特点：保守稳健，不指望运气，确保在最坏情况下损失最小。

3. 折中主义准则 (Hurwicz)

• 核心逻辑：引入折中系数 α (alpha)
• 计算公式：

  折中收益=最大收益×α+最小收益×(1−α)

• 操作步骤：
  1. 设定一个折中系数 α（0≤α≤1）。
  2. 计算每个方案的折中收益。
  3. 选择计算结果最大的那个方案。
• 特例：
  • 当 α=1 时，即为乐观主义准则。
  • 当 α=0 时，即为悲观主义准则。

4. 等可能性准则 (Laplace)

• 核心逻辑：假设每种自然状态发生的概率相等。
• 操作步骤：
  1. 设定每个可能结果的发生是等可能的（即赋予相同的概率）。
  2. 将不确定型问题转化为风险决策问题，计算各方案的期望收益。
  3. 选择期望收益最大的方案。
• 特点：基于概率论的公平原则，避免主观偏见。

5. 后悔值准则 (Minimax Regret)

• 核心逻辑：最小最大后悔值 min(max)
• 关键概念：后悔值 = 该状态下的最大收益 - 该方案在该状态下的收益