信息物理系统（CPS）的来源：CPS最早由美国国家航空航天局提出，涉及控制系统和嵌入式系统的扩展与延伸。随着信息化和工业化的深度融合发展，传统解决物理系统问题的方法已无法满足新一代生产装备的需求，因此出现了信息物理系统。
CPS的本质和定义：CPS是多领域、跨学科不同技术融合发展的结果。通过集成先进的感知、计算、通信、控制等信息技术和自动控制技术，构建了物理空间与信息空间中人、机、物、环境、信息等要素相互映射、适时交互、高效协同的复杂系统，实现资源优化配置。
CPS的体系架构可以分为单元级、系统级和SoS级三个层级。单元级CPS是最小的CPS单元，通过软件对物理实体和环境进行状态感知、计算分析和控制。系统级CPS由多个单元级CPS组成，通过工业网络实现数据流动和资源优化配置。SoS级CPS是多个系统级CPS的组合，实现数据汇聚和运营优化服务。
CPS的技术体系主要包括CPS总体技术、CPS支撑技术和CPS核心技术。CPS总体技术包括系统架构、异构系统集成、安全技术和试验验证技术。CPS支撑技术包括智能感知、嵌入式软件、数据库、人机交互、中间件、SDN、物联网和大数据等。CPS核心技术包括虚实融合控制、智能装备、数字孪生技术、现场总线和工业以太网等。
CPS的核心技术要素包括感知和自动控制、工业软件、工业网络和工业云和智能服务平台。感知和自动控制利用传感器技术实现信息的感知和实时控制。工业软件是为工业领域提供数字化、网络化和智能化特征的软件。工业网络实现CPS设备的互联和数据传输。工业云和智能服务平台通过边缘计算、大数据分析等技术提供数据服务和智能服务。
CPS 应用场景概览：
在工业领域，CPS已经被广泛关注并得到了应用。本文选择从智能设计、智能生产、智能服务、智能应用四个方面，结合CPS的关键特征和技术，对CPS的应用场景进行阐述和说明。
CPS 典型应用场景：
CPS建设路径：
在CPS建设过程中，企业应根据实际情况逐步深入建设，包括CPS体系设计、单元级CPS建设、系统级CPS建设和SoS级CPS建设阶段。在不同阶段应采取不同的应对措施，循序渐进地推进CPS建设。
人工智能（AI）是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器来模拟、扩展和延伸人的智能能力，从而能够感知环境、获取知识并使用知识来达到最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。根据AI是否能够真正实现推理、思考和解决问题，可以将其分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能指的是不能真正实现推理和解决问题的智能机器，这些机器表面看起来像是智能的，但并不真正拥有智能和自主意识。目前的主流研究仍集中在弱人工智能上，并在语音识别、图像处理、机器翻译等方面取得了重大突破。强人工智能则是指真正具备思维能力的智能机器，能够产生知觉和自我意识。然而，强人工智能的研究目前仍面临极大的挑战，实现强人工智能在技术上至少在未来几十年内仍然困难重重。
本文介绍了人工智能的发展历程。从图灵测试到机器学习、专家系统、深度学习等技术的出现，人工智能经历了多次繁荣期和萧瑟期。随着大数据时代的到来，人工智能进入了爆炸式发展阶段，得到了广泛的应用。特别是在抗击疫情、信息处理、新基建等领域，人工智能发挥了重要作用。
自然语言处理（NLP）：研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法，涉及机器翻译、语义理解和问答系统等。
计算机视觉：让计算机拥有类似人类视觉系统的能力，用于自动驾驶、机器人、智能医疗等领域。
知识图谱：结构化的语义知识库，用于关系网络分析和搜索引擎优化，在反欺诈、不一致性验证等领域有应用。
人机交互：研究人与计算机之间的信息交换，包括传统的交互设备以及语音、情感、体感和脑机交互技术。
虚拟现实或增强现实（VR/AR）：利用计算机生成数字化环境，让用户获得近似真实环境的感受和体验。
机器学习：涉及监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等学习模式，以及传统机器学习和深度学习方法。常见应用包括数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等领域。
机器人是一种人造劳动者，其英文名词Robot最早出现在1920年的捷克剧本中。虽然机器人已经问世几十年，但仍无统一的定义，因为机器人仍在不断发展并涉及人的概念。
1967年日本举办的第一届机器人学术会议上提出了两种机器人定义，分别是森政弘与合田周平提出的和加藤一郎提出的。森政弘的定义强调机器人具有移动性、个体性、智能性、通用性、半机械半人性、自动性和奴隶性等特征，并进一步提出了10个具体特性来描述机器人的形象。加藤一郎的定义则强调机器人应具备脑、手、脚等三要素的个体、非接触传感器和接触传感器以及平衡觉和固有觉的传感器。这两种定义都强调了机器人应具有仿人的特点。
机器人的发展过程可以简单地分为三个阶段。第一代机器人是示教再现型机器人，通过计算机控制多自由度的机械，根据示教存储的程序和信息进行重复操作。第二代机器人是感觉型机器人，具有类似人的功能感觉，如力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉等，能够感知和识别工件的特征。第三代机器人是智能型机器人，具备多种传感器和复杂的逻辑推理、判断及决策能力，能够在变化的内外环境中自主行动。
机器人的分类没有统一的国际标准，可以从操控方式、应用环境、功能用途和作业空间等不同方面进行划分。
随着电子技术和计算机技术的快速发展，机器人技术正进入4.0时代。机器人4.0时代将云端大脑分布在各地，充分利用边缘计算的优势，实现高性价比的服务和规模化部署。同时，机器人需要具备感知能力、理解能力和决策能力，实现更加自主的服务。
目前的服务机器人主要能够进行物体识别和人脸识别。在机器人4.0时代，我们需要提升机器人的自适应能力，通过少量数据训练机器人建立识别能力，并适应各种场景和角度。
机器人4.0的核心技术包括：云-边-端的无缝协同计算、持续学习与协同学习、知识图谱、场景自适应和数据安全。其中，云-边-端一体的机器人系统可以提高数据处理效率，持续学习与协同学习可让机器人适应更复杂的环境，知识图谱需要与感知决策结合，场景自适应需具备场景预测能力，数据安全需保护隐私数据。
机器人可按照要求的控制方式和应用行业来分类。按照控制方式分类有操作机器人、程序机器人、示教再现机器人、智能机器人和综合机器人，而按照应用行业来分则有工业机器人、服务机器人和特殊领域机器人。工业机器人主要应用于现代化的工厂和柔性加工系统中，包括搬运、焊接、装配、喷漆、检查等机器人；服务机器人则包括娱乐机器人和根据环境而改变动作的机器人；特殊领域机器人则应用于人们难以进入的核电站、海底、宇宙空间等场合。
边缘计算是一种将数据的处理、应用程序的运行和功能服务的实现由网络中心下放到网络边缘的节点上的技术。类比于章鱼，章鱼利用八条腿来解决问题，而边缘计算则能够就近处理海量数据，使大量设备实现高效协同工作。因此，边缘计算可满足许多行业在敏捷性、实时性、数据优化、应用智能以及安全与隐私保护等方面的关键需求。未来边缘计算市场空间广阔，据预测，2020年将有超过500亿的终端与设备联网，边缘计算市场规模将超万亿，成为与云计算平分秋色的新兴市场。
边缘计算是一种将主要处理和数据存储放在网络的边缘节点的分布式计算形式，其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。边缘计算产业联盟、OpenStack社区、ISO/IEC JTC1/SC38、ETSI都提供了对边缘计算的定义，强调边缘智能、就近提供服务、减少时延、提高用户体验等关键特点。其中，边缘计算产业联盟提出了云边缘、边缘云和云化网关三类落地形态，需要考虑软件平台导入云理念、硬件平台异构计算能力等方面的能力。
边缘计算是一种在网络边缘节点集成计算、存储、网络和应用能力的分布式计算形式，提供近距离、低时延、高可靠性的服务。它具有强大的联接、数据管理、约束适配和分布式特征，可应用于智能资产、智能网关、智能系统和智能服务等领域。
边缘计算和云计算在数据处理和分析方面各有优势，二者互为补充。边缘计算适用于实时、短周期的本地业务决策与执行，而云计算适用于非实时、长周期的大数据处理与分析。边缘计算与云计算可以通过边云协同实现更大的应用价值。边云协同涵盖资源协同、数据协同、智能协同、应用管理协同、业务管理协同和服务协同等六种协同方式。边缘节点提供基础设施资源和本地资源管理能力，同时与云端协同；边缘节点负责数据采集和初步处理，云端提供数据存储和分析；边缘节点执行推理，云端进行模型训练；边缘节点提供应用部署和运行环境，云端提供应用开发和生命周期管理；边缘节点提供应用实例，云端提供业务编排能力；边缘节点提供部分ECSaaS服务，通过与云端SaaS服务的协同实现按需SaaS服务。
边缘计算带来了分布式的计算模型，但也引入了网络攻击威胁，边缘安全成为了重要保障。边缘安全提供可信的基础设施、可信赖的安全服务、安全的设备接入和协议转换以及安全可信的网络及覆盖，以应对各种安全威胁。
智慧园区：利用新一代信息与通信技术构建智能园区，实现自我组织、自我运行、自我优化，提供高效、便捷、个性化的发展环境。
安卓云与云游戏：将安卓的全栈能力云化，提供统一的服务，如云游戏场景，可以节省终端成本，提供良好的游戏体验。
视频监控：通过边缘计算实现视频分析能力，降低对云中心的计算、存储和网络带宽需求，提高视频图像分析效率。
工业物联网：针对工业领域的需求，通过边缘计算解决现场网络协议、数据异构、产品质量等问题。
Cloud VR：将虚拟现实技术应用于各个行业，随着网络和云基础设施的升级，Cloud VR业务逐步走入个人、家庭和工业场景。边缘计算在提供服务的同时，降低时延和提升数据安全性。
数字孪生体技术是建立现实世界和虚拟世界之间沟通的桥梁，是第四次工业革命的核心技术之一，支撑万物互联，是数字经济发展的基础设施。未来十年将是数字孪生体时代。
数字孪生体是一种新兴的技术，它将物理世界和数字世界相结合，通过建立物理实体的数字镜像来提供服务和改善效率。数字孪生体最早在2002年提出概念，并在航天、军工等领域得到应用。它经历了四个阶段的发展：技术准备期、概念产生期、领先应用期和深度开发应用期。目前，数字孪生体已经成为许多IT公司、工业巨头和咨询机构关注的热点，并且正在逐步实现标准化。未来，数字孪生体技术将与物联网、大数据等外围技术深度融合，并扩展到智慧城市、数字政府等领域。
数字孪生体是现有或将有的物理实体对象的数字模型，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，通过相关数字模型间的相互学习来进化自身，同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。数字孪生体可以用于各种领域，例如制造、城市规划等，同时数字孪生体也可以构成数字孪生系统。
数字孪生体的核心技术包括建模、仿真和基于数据融合的数字线程。建模是创建数字孪生体的源头和核心技术，通过数字化和模型化，用信息换能量，使少的能量消除各种物理实体的不确定性。仿真是验证和确认建模理解的正确性和有效性，是数字孪生体与对应物理实体实现有效闭环的核心技术。除了核心的建模仿真技术，还需借助增强现实技术、系统工程和MBSE、物联网、云计算、大数据、机器学习和区块链等技术来构建数字孪生体。数字孪生体建模技术需要考虑三个维度：需求指标、生存期阶段和空间尺度。在复合的、高层次需求指标下，通常需要有反映若干建模视角的多视图模型所对应的多个数字孪生体与同一个物理实体对象实现互动，这时需要借助数字线程技术的支持。
数字孪生体主要应用于制造、产业、城市和战场。在制造领域，数字孪生体可以提高设计准确性，并验证产品在真实环境中的性能。在个性化定制需求盛行的今天，数字孪生体可以实时反馈产品当前运行数据，解决设计需求及其变更信息的实时获取问题。在产品的制造阶段，数字孪生体可以缩短导入时间，提高设计质量，降低生产成本。在产业方面，数字孪生体可以促进传统产业向智慧化和服务型制造转型，应用在市场营销、供应链物流和维保服务等领域。在城市建设中，数字孪生体可以全面建立实时联系，对城市物理实体进行数字化、模型化和可视化，实现智慧管理和决策科学化。在战场上，数字孪生体可以辅助战争决策，提高战争效果的显性化，应用于装备研发和战场综合等领域。总体来说，数字孪生体在各个领域都有广泛的应用前景。
大数据和云计算是IT领域的主流技术。大数据被认为是重要的资产，许多公司都在分析和挖掘大数据中的财富。云计算受到学术界、产业界和政府的广泛关注，全球范围内都有讨论和推动云计算技术的活动。各国政府也在投资大规模的数据中心和计算中心。本节将对云计算和大数据技术进行概述。
云计算相关概念
在2007年10月8日，谷歌和IBM宣布联合加入“云计算”的研究工作，给出了“云计算”的定义。根据IBM的定义，云计算是一种系统平台或应用程序的术语，平台可以按需进行动态部署、配置、重新配置以及取消服务等。云计算应用程序基于大规模数据中心和高性能服务器来运行网络应用程序和Web服务。用户可以通过互联网访问云计算应用程序。
云计算的服务方式
云计算的服务方式包括“软件即服务”(SaaS)、“平台即服务”(PaaS)和“基础设施即服务”(IaaS)。SaaS提供应用软件统一部署在云计算平台上，PaaS提供分布式开发环境与平台作为一种服务，而IaaS则提供多台服务器组成的“云端”基础设施作为计量服务。
云计算的部署模式
根据NIST的定义，云计算的部署模式包括公有云、社区云、私有云和混合云。公有云是公开分配给公众的云基础设施，而社区云则是分配给特定社区组织的。私有云是分配给单个组织的云基础服务设施，而混合云是公有云、私有云和社区云的组合。
云计算的发展历程
云计算的发展历程包括虚拟化技术、分布式计算技术和软件应用模式三个方面。虚拟化技术的核心思想是使用虚拟化软件在一台物理机上虚拟出一台或多台虚拟机，分布式计算是指具有多个处理和存储的硬件和软件系统、并发进程或多个程序在松耦合或集中控制的方式下进行任务处理的计算方式，而SaaS是一种应用模式，用户可以根据自身的应用需要从服务提供商那里定购相应的应用软件服务。
大数据的定义：
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，在合理的成本和可接受的时限内对其进行捕获、管理和处理的数据集。它包括数据的收入、存储、搜索、共享、分析和可视化。
大数据的研究内容：
大数据的研究工作将面临五个方面的挑战：数据获取、数据结构、数据集成、数据分析、数据结果解释。在每个阶段都面临着各自的研究问题。
大数据的应用领域：