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夏志杰 著 著

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• 智能制造
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• 边缘计算
• 云计算
• 大数据
• 网络安全

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111581673

版次：1

商品编码：12248883

品牌：机工出版

包装：精装

开本：32开

出版时间：2017-11-01

用纸：轻型纸

页数：291

编辑推荐

　　互联网的发明消除了数据和信息的传递障碍，互联网的大规模推广标志着人类跨入了信息社会。大众互联网时代实现了人人互联，在经济上主要达成了去除中间环节、降低成本的目的，即“节流”。
　　工业互联网时代将实现人与智能物体的全面互联。通过对采集的工业数据的分析，获取新的知识，获得机器智能，工业互联网将大大提高生产效率，提高生产力。在经济上，工业互联网将起到“开源”的作用。
　　工业互联网的价值可体现在：提高能源的使用效率，包括油、气、电等；提高工业系统与设备的维修和维护效率；优化并简化运营，提高运营效率；通过数据分析产生的机器智能，改进产品的设计，改进生产的过程，提高生产效率。
　　工业互联网时代将是继工业革命之后又一个大大提高人类生产力的时代，这将是物质产品极大丰富的时代，也将是人类取得重大进步的时代。作为生活在这个伟大时代黎明的我们，应该感到幸运和自豪。

内容简介

　　《工业互联网：架构、技术与应用》定义了工业互联网的体系架构，描述了工业互联网的关键技术，介绍了目前国内外几种比较成功的工业互联网平台，指出了工业互联网发展的几大问题和应用前景。本书结合应用实例描述了应用工业互联网的关键技术和实施步骤。通过本书的阅读，读者可以全面了解工业互联网和其包括的关键技术。本书首先介绍了互联网的发展历史。作者将互联网的发展分为研究互联网、大众互联网、工业互联网三个历史阶段，描述了这三个阶段的特点，阐述了工业互联网时代对人类生活方式的影响。作者提出了工业互联网的体系架构模型，通过对工业互联网的感官系统、神经系统、大脑平台、四肢工具的描述，详细介绍了工业互联网体系架构的几个重要组成部分。作者分4章详细描述了工业互联网的四大关键技术：万物感知技术、信息传输技术、平台构造技术、数据分析技术。通过深入浅出的叙述，使得非工程专业背景的读者也可以了解工业互联网关键技术的具体内容。作者介绍了目前国内外比较成功的几大工业互联网平台的性能特点，比较了其各自的优劣。作者指出了工业互联网发展所存在的问题，提出了实施工业互联网的步骤，对工业互联网发展前景进行了详细讨论。通过本书的阅读，读者可以对工业互联网及其相关的云计算、物联网、大数据技术都会有一个清晰的了解，可以着手实施工业互联网。本书基于对工业互联网的研究，面向希望了解工业互联网的历史与发展及其对我们生活方式的影响，希望了解工业互联网关键技术的具体内容的读者。本书适合作为大中院校学生和关心经济发展的党政人员学习工业互联网的辅助教材，也可以作为工程技术人员实施工业互联网的参考书籍。

作者简介

　　夏志杰，
　　中国地质大学（武汉）学科首席教授（短期），中组部“千人计划”国家特聘专家，东南大学、云南大学、中南民族大学、盐城工学院兼职教授，江苏省高档数控机床与成套装备制造业创新中心主任，江苏省智能制造工业互联网企业联合研发创新中心主任。夏志杰博士长期从事机械设计、工业控制、机器人、移动互联网、大数据分析、平台软件开发等领域的研究和实践，具有机械学硕士，机器人博士学位，曾经在美国知名汽车企业和百强软件企业工作逾20年，是国内工业互联网与智能制造领域的知名专家。

目录

前 言

第1章 互联网的前世今生

1.1 互联网的起源与关键技术突破
1.2 学术互联网时代
1.3 大众互联网时代
1.4 工业互联网时代
1.5 互联网的本质与特点

第2章 工业互联网的体系架构

2.1 工业互联网的定义
2.2 工业互联网相关技术的发展
2.3 工业互联网的体系架构模型
2.4 工业互联网与相关技术的关系
2.5 工业互联网的发展

第3章 物体感知技术

3.1 物体标识技术
3.2 状态获取技术
3.3 场景记录技术
3.4 位置定位技术

第4章 数据传输技术

4.1 互联网的基本原理
4.2 有线传输技术及传输介质
4.3 以太网
4.4 无线通信技术
4.5 互联网数据传输架构

第5章 平台构建技术

5.1 计算机硬件技术的发展
5.2 云计算
5.3 工业互联网平台
5.4 工业互联网平台应用示例

第6章 数据分析技术

6.1 数据、信息与知识
6.2 工业数据的特征
6.3 工业大数据的处理技术
6.4 机器智能
6.5 机器智能在工业中的应用

第7章 工业互联网时代的挑战与发展

7.1 思维模式的变革
7.2 问题与挑战
7.3 工业互联网与经济发展

参考文献

精彩书摘

　　2.2.4 大数据分析
　　现在广泛应用于大数据分析的机器学习方法从20世纪70年代开始起步，在八九十年代得到缓慢但稳步的发展。进入21世纪后，由于互联网的出现，使得可用的数据量剧增，机器学习方法的优势性越来越明显，最终完成了从量变到质变的飞跃。由于数据量的增加，计算机如今已经解决了很多需要类似人类智能才能完成的事情。
　　2.3 工业互联网的体系架构模型
　　IT相关技术的发展为工业互联网的发展打下了良好的基础。物联网技术的发展提供了物体感知技术，使得人们获得了关于各类智能物体的标识、位置、状态和场景的大量工业数据。互联网技术的发展使得人们可以便捷地将各类智能物体连接起来，可以将获得的大量工业数据快速地传递到工业互联网平台上。云计算技术的发展可以为人们提供低成本、无限制的计算能力。大数据分析技术的发展使得人们可以对海量工业数据进行快速分析，从中获取机器智能。
　　人类社会的发展常常伴随着科技的突破而呈现跳跃式的发展。重大的科技突破常常需要酝酿很长的时间。在这段时间里，技术进步是一个缓慢的量的积累。当这些量积累到一定程度后，量变导致质变，科技在短时间内获得单点突破，然后新科技全面迸发，人类社会也会出现跳跃式发展。物联网、互联网、云计算、大数据分析等相关技术在最近十几年的积累，导致了工业互联网的突破，促成了工业互联网的诞生。
　　工业互联网系统将所有智能物体接入互联网，通过互联网连接起来。运用物体感知技术，采集智能物体的标识、位置、状态、场景数据，并通过互联网快速传输到工业互联网平台上，利用云计算技术提供的低成本的庞大计算能力，工业互联网平台上的大数据分析工具对采集到的智能物体的海量工业数据进行分析，获取工业智能，并将其反馈到智能物体的设计、制造、使用中，达到提高工业生产率的目标，从而实现提高人类社会生产力、改善人类生活的目的。
　　工业互联网系统包括四个部分：感知识别层、网络连接层、平台汇聚层、数据分析层。
　　……

前言/序言

　　34年前的1983年，我当时还在攻读硕士研究生，那是一个大型计算机编程需要使用打孔机，IBM个人计算机还没有进入中国的计算机的“石器时代”。实验室买了一台当时很先进的个人计算机，装有CP/M操作系统，没有硬盘，运算时使用两张 500KB的8in(1in=2.54cm)大的软盘。作为完成国家齿轮标准制定项目任务的一员，使用这台微型计算机，我开发了一套模拟齿轮齿面动力学的计算机程序，研究了各种因素对齿轮胶合失效的影响。这是我第一次将计算机应用到工业系统中，通过运用计算机提供的计算能力来分析各种因素对齿轮系统运行的影响。当时使用的是本书描述的“确定性”思维，首先建立齿轮的动力学模型，然后研究各种因素对齿轮胶合失效的影响，再通过实验结果来验证模型的准确性。
　　第一次与互联网“结缘”是1988年我在美国俄亥俄州立大学攻读博士学位时。使用Telnet协议就可以连接到几百千米外的Cray超级计算机，向它提交任务并获得结果；使用FTP（文件传输协议）可从千里之外的服务器下载、上传文件；使用E�瞞ail可与太平洋彼岸的教授交流工作。互联网技术令我叹为观止，沉迷其中。
　　20世纪90年代中期，因为Win 3.0的巨大成功与互联网浏览器的普及，互联网走入了平民百姓的家中，进入了本书所描述的“大众互联网”时代。互联网技术发展的日新月异，吸引我在职业生涯中破釜沉舟，从机械行业进入了互联网软件行业，从事通信软件的开发工作。我们开发的软件产品为20世纪90年代美国大规模互联网基础设施建设，为大量同轴电缆和光纤通信网络的建设提供设计与管理工具。尽管20世纪90年代美国互联网的金融泡沫在2001年破灭，大批互联网企业破产，但这段时间大量热钱的融入为美国建设了完备的互联网基础网络，为美国后来直至现在互联网经济的发展打下了良好的基础。
　　20世纪90年代末我们开发的一款软件产品，使用美国政府的人口普查数据，结合第三方提供的家庭住址及其经纬度坐标，以及通信企业拥有的用户账单数据，进行数据分析，研究影响用户购买通信增值服务的因素，确定最优商业价值的新设光纤结点的位置和新建光纤线路路由。这是我第一次将数据分析工具应用到商业中。因为这个模型过于庞大、复杂，这个工具使用了本书描述的大数据分析的完备性和相关性原则，试图发现相关性因素，获取“商业智能”，并将“商业智能”应用到商业决策中。尽管“大数据”这个词在媒体上被广泛宣传是在2007年以后，但这个项目的数据分析其实符合大数据的方法，使用了本书中描述的“不确定性思维”。
　　大数据分析为人类提供了解决复杂问题的方法。即使人们对许多复杂问题的机理缺乏了解，但通过大数据分析，找到强相关性因素，就可以解决相当多的复杂问题。人类并不是最近几年才突然有如此想法，正如我个人20世纪90年代末期的尝试以及许多更早的其他人也使用过类似的方法解决了许多实际问题。大数据突然被人们关注是因为两个原因:一是云计算技术带来的计算能力的飞速提高使得人们具有了对海量数据进行分析的能力；二是互联网的普及使得系统可以记录人们在网上的活动，从而获得大量的数据。基于大数据分析而引起的人工智能的革命将会彻底改变人类社会的生活方式。
　　越来越多的智能物体将被接入互联网，预计这个数字会从现在的80亿增加到2020年的500亿。这些被连接到互联网上的大量智能物体将会产生超过目前人类拥有数据的几个数量级的工业数据。通过对它们的分析而获得的知识和机器智能将会使人类的工业系统乃至整个人类社会的生产和生活方式产生革命性的变化。这也将使得人类进入一个全新的发展阶段——工业互联网时代。
　　本书介绍了互联网的历史，提出了工业互联网的体系架构，描述了工业互联网的四项主要技术：物体感知技术、数据传输技术、平台构建技术和数据分析技术，讨论了互联网的发展和对人类的挑战。对这个刚刚开始的工业互联网时代提出体系架构是一个大胆而鲁莽的举动。本书的目的在于抛砖引玉，为所有对这个新的时代感兴趣的人提供一个全面而通俗的介绍。
　　作为一个从20世纪80年代开始使用互联网，90年代开始一直为互联网的建设添砖加瓦的幸运儿，我见证了互联网从只有学术圈和教育界几千人使用的象牙塔里的工具变成今天超过30亿人使用，已经连接超过80亿台智能设备，成为人们生活飞速发展中不可或缺的一部分，见证了互联网从“学术互联网”到“大众互联网”到“工业互联网”的演变。在这个人类进入“工业互联网”时代的黎明的时刻，我将自己身历其中的感悟与20多年来从事计算机软件开发、物联网、云计算、通信技术、大数据分析等实践获得的对相关技术的了解呈现给读者，期望能在人类踏入工业互联网之路的进程中贡献自己的一份绵薄之力。

《数字孪生：虚实映射与智能决策》 核心内容： 本书深入探讨了数字孪生这一前沿技术，从理论基础、关键技术、核心方法到应用场景，全面解析了数字孪生的构建、运行与演进。我们聚焦于如何实现物理世界与数字世界的实时、精准映射，以及如何利用这种映射驱动更智能、更高效的决策过程。本书旨在为读者提供一个关于数字孪生技术从宏观认知到微观实践的系统性理解，赋能各行各业的数字化转型与智能化升级。 内容详述： 第一部分：数字孪生的理论基石与发展脉络 1. 数字孪生的概念解析与核心内涵： 定义与演进： 追溯数字孪生概念的起源，阐述其从早期模拟仿真向“活体”数字映射的演变过程。详细区分数字孪生与其他概念（如模拟、建模、虚拟现实）的界限，强调其核心在于“孪生”的实时性、双向性与动态性。 核心要素： 深入剖析数字孪生包含的三个关键要素：物理实体、数字模型以及两者之间的连接与交互。解释物理实体如何通过传感器数据被实时感知，数字模型如何精确地反映物理实体的状态、行为与属性，以及两者之间如何形成闭环反馈。 价值驱动： 分析数字孪生为企业和组织带来的核心价值，包括但不限于：提高预测精度、优化运营效率、降低维护成本、加速产品研发、增强风险管理能力以及赋能个性化服务等。 2. 数字孪生技术发展的历史纵览： 早期萌芽： 回顾早期在航空航天、军事等领域出现的复杂系统建模与仿真技术，为数字孪生理念的形成奠定基础。 工业4.0的推动： 阐述工业4.0浪潮中，对高度互联、智能化生产的需求，如何加速了数字孪生技术的成熟与普及。 当前与未来趋势： 展望数字孪生技术在人工智能、物联网、边缘计算、5G等技术融合下的未来发展方向，例如更精细化的孪生、跨领域的孪生融合、以及以数字孪生为核心的自主决策系统。 第二部分：构建数字孪生的核心技术体系 1. 数据采集与感知技术： 传感器网络： 详细介绍各类传感器（温度、压力、位移、图像、声音等）在物理世界中的部署、类型选择、精度要求以及网络化部署策略。 物联网（IoT）平台： 探讨物联网平台在海量传感器数据接入、传输、存储与管理中的关键作用，包括设备管理、协议适配、数据路由等。 边缘计算： 分析边缘计算在数据预处理、实时分析、低延迟响应方面的优势，如何将计算能力推向数据源端，减少对云端的依赖，实现更快的反馈。 数据预处理与清洗： 介绍噪声过滤、缺失值处理、异常值检测、数据归一化等数据预处理技术，保证输入数字孪生模型的数据质量。 2. 数字建模与仿真技术： 三维建模与可视化： 探讨从CAD/CAE模型到精细化、可交互的三维可视化模型构建技术，包括BIM、PLM、点云数据处理等。 物理仿真引擎： 介绍有限元分析（FEA）、计算流体动力学（CFD）、多体动力学等各类物理仿真引擎，以及如何将其集成到数字孪生框架中，模拟物理实体的行为。 行为建模： 讲解如何通过状态机、规则引擎、行为树等方法，描述和模拟物理实体的动态行为、逻辑决策和运行状态。 机器学习与深度学习在建模中的应用： 探索如何利用机器学习算法（如神经网络、支持向量机）从历史数据中学习并构建预测模型，例如设备故障预测、性能预测等。 3. 连接与同步技术（虚实交互）： 实时数据同步： 探讨如何实现物理世界与数字模型之间的高精度、低延迟数据同步，包括数据传输协议（MQTT, CoAP）、消息队列（Kafka, RabbitMQ）等。 双向通信机制： 强调数字孪生并非单向映射，而是存在双向通信。数字模型中的决策或指令如何反馈到物理实体，实现远程控制与干预。 API与集成： 介绍如何通过标准化的API接口，实现数字孪生平台与企业现有IT系统（ERP, MES, SCADA）的无缝集成。 4. 分析与决策技术： 状态监控与诊断： 讲解如何利用数字孪生对物理实体的运行状态进行实时监控，并对潜在故障进行早期诊断。 预测性维护： 深入分析如何通过对设备运行数据的分析和仿真，预测设备未来的故障风险，提前安排维护计划，避免非计划停机。 性能优化： 探讨如何利用数字孪生模拟不同运行参数下的性能表现，找到最优化的操作策略，提升效率，降低能耗。 情景分析与“What-if”模拟： 介绍如何构建不同的仿真场景，评估各种操作决策、参数调整或外部环境变化对物理实体的影响，为决策者提供科学依据。 人工智能驱动的决策： 阐述如何将AI算法（如强化学习、专家系统）集成到数字孪生中，实现自动化决策与自适应控制。 第三部分：数字孪生在各行业的深度应用 1. 智能制造： 生产线优化： 构建工厂、生产线的数字孪生，实时监控生产进度、设备状态，优化排产、物料流转，减少瓶颈。 产品全生命周期管理： 从产品设计、制造、运行到报废，建立产品数字孪生，实现设计验证、工艺优化、性能监控、售后服务等。 设备健康管理： 对生产设备进行数字孪生建模，实现预测性维护，提高设备可用性，降低维修成本。 质量追溯与改进： 通过数字孪生记录生产过程中的关键数据，实现产品的精准追溯，并为质量改进提供数据支撑。 2. 智慧城市： 城市基础设施管理： 对桥梁、隧道、管网、电力等基础设施建立数字孪生，进行状态监测、风险评估、应急预案制定。 交通流量管理： 构建城市交通系统数字孪生，实时分析交通状况，优化信号灯配时，缓解交通拥堵。 能源管理： 建立城市能源网络数字孪生，优化能源调度，提高能源利用效率，预测供需缺口。 环境监测与治理： 部署环境传感器，构建城市环境数字孪生，实时监测空气质量、水质等，为环境治理提供决策支持。 3. 智慧能源： 发电与电网优化： 构建风电场、光伏电站、电网的数字孪生，优化发电预测、调度，提高电网稳定性与可靠性。 油气勘探与生产： 建立油田、气田的数字孪生，优化钻井、开采流程，预测产量，降低风险。 新能源汽车充电网络： 构建充电桩网络数字孪生，优化充电桩布局，预测充电需求，管理负荷。 4. 智慧医疗： 人体数字孪生： 构建个体生理特征、疾病发展过程的数字孪生，用于个性化诊疗方案设计、药物研发、手术模拟。 医疗设备管理： 对医院的医疗设备（如MRI、CT）进行数字孪生建模，实现远程监控、故障预警、维护优化。 医院运营管理： 构建医院整体运营的数字孪生，优化床位分配、人员调度、物资管理。 5. 智慧建筑与地产： 建筑生命周期管理： 从设计、施工到运维，建立建筑数字孪生，优化能源消耗、空间利用，提高舒适度。 楼宇自动化与能效管理： 通过数字孪生实时监控楼宇的温度、湿度、照明、通风等，实现智能化调控，降低能耗。 第四部分：数字孪生的挑战与未来展望 1. 面临的挑战： 数据融合与互操作性： 如何整合异构、海量的数据源，实现不同系统、不同标准之间的数据互操作。 模型精度与实时性： 如何在保证模型精度和逼真度的同时，满足实时性要求。 计算资源与成本： 构建和运行复杂的数字孪生需要庞大的计算资源和高昂的投入。 安全与隐私： 如何保障数字孪生系统中敏感数据的安全与隐私。 人才与标准化： 缺乏具备跨学科知识的专业人才，以及行业标准的缺失。 2. 未来发展趋势： AI与数字孪生的深度融合： AI将在数字孪生中扮演更核心的角色，驱动更自主、更智能的决策。 云边协同与分布式数字孪生： 结合云计算的强大算力与边缘计算的低延迟，构建分布式、协同的数字孪生系统。 跨领域、跨系统的孪生互联： 实现不同行业的数字孪生之间的互联互通，构建更宏观、更复杂的“孪生宇宙”。 普适化与低门槛化： 降低数字孪生技术的应用门槛，让更多中小企业也能从中受益。 虚拟与现实的更深层次交互： 借助AR/VR等技术，实现用户与数字孪生更直观、更沉浸式的交互。 目标读者： 本书面向对数字孪生技术感兴趣的工程师、技术研究人员、企业管理者、IT从业者以及对新兴技术有追求的读者。无论是希望了解数字孪生基础概念的初学者，还是寻求深入技术细节和应用实践的专业人士，都能从中获得启发和指导。 本书特色： 系统性： 从理论到技术，从方法到应用，提供一个完整的知识框架。 实践性： 结合大量实际案例，展示数字孪生在不同行业的应用价值。 前瞻性： 深入分析技术发展趋势，展望数字孪生的未来。 易读性： 结构清晰，语言精炼，配以图示，便于理解。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我拿到《工业互联网：体系与技术》这本书时，内心是有一些忐忑的，毕竟“体系与技术”这几个字听起来就充满了专业性和难度。但当我翻开第一页，就被作者行云流水般的叙述和严谨细致的逻辑所吸引。这本书就像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我走进工业互联网的世界。它从最基础的“什么是工业互联网”开始，逐层深入，解释了构成这个庞大体系的关键要素，以及支撑这些要素的技术基石。我尤其欣赏作者在介绍各种技术时，并没有止步于概念的堆砌，而是深入剖析了它们的工作原理、优缺点以及在工业场景下的实际应用。书中穿插的图表和示意图也非常直观，帮助我这个技术小白也能快速理解复杂的概念。总而言之，这本书让我对工业互联网有了全面而深刻的认知，感觉自己不再是那个站在门外张望的人，而是真正走进了这个充满活力和创新的领域。

评分☆☆☆☆☆

读完《工业互联网：体系与技术》这本书，我仿佛完成了一次跨越时空的工业革命之旅。作者的叙述风格独树一帜，既有对工业发展历史的回溯，又对未来趋势的精准预判，将冰冷的技术细节与鲜活的现实应用巧妙地融合在一起。我特别喜欢书中关于“互联互通”理念的阐述，它不仅仅是简单的设备连接，更是信息、数据、服务在整个工业生态系统中的无缝流动。书中对物联网、大数据、云计算等关键技术的讲解，并非孤立存在，而是强调它们如何协同作用，共同构建起工业互联网的坚实基础。我印象最深的是，作者通过大量真实的案例分析，展示了工业互联网如何帮助企业提升效率、降低成本、优化决策，甚至催生全新的商业模式。这让我深刻认识到，工业互联网并非遥不可及的概念，而是正在改变我们生产和生活方式的强大力量。这本书的深度和广度都超出了我的预期，为我打开了一扇通往未来工业世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我读起来酣畅淋漓的书！《工业互联网：体系与技术》的作者仿佛是一位经验老道的探险家，带着我们深入工业互联网这片未知的领域。他并没有急于展示那些炫酷的技术，而是先从最根本的“体系”入手，为我们勾勒出工业互联网的宏观框架。这种由大到小的叙事方式，让我能够迅速建立起整体的认知，理解各个组成部分之间的关系。随后，他巧妙地将各种关键技术一一呈现在我们眼前，并且不仅仅是罗列，而是深入浅出地解释了它们如何协同工作，共同支撑起工业互联网的运作。我尤其赞赏书中对于“数据”的强调，作者将其视为工业互联网的血液，深刻阐述了数据采集、处理、分析在整个体系中的重要性。读完这本书，我感觉自己对工业互联网的理解，已经从模糊的轮廓，变得清晰而具体，仿佛看到了这个庞大体系的每一个齿轮是如何精密运转的。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近年来读过最令人醍醐灌顶的著作了！我一直对人工智能在各个行业的应用充满好奇，但总感觉缺乏一个系统性的梳理和深入的讲解。《工业互联网：体系与技术》这本书恰恰填补了这一空白。作者以一种非常宏大且清晰的视角，将人工智能的技术本质、发展脉络以及在工业领域中的具体落地场景一一呈现。从基础的算法原理，到复杂的模型构建，再到最终的应用实践，每一个环节都讲解得鞭辟入里，但又不失通俗易懂。尤其让我印象深刻的是，书中对于不同行业在引入人工智能时所面临的独特挑战和相应的解决方案的分析，这让我看到了人工智能应用的广阔前景，也让我对如何推动技术落地有了更深刻的理解。它不仅仅是一本技术手册，更像是一份关于智能未来的行动指南，让我对接下来的学习和工作方向有了更清晰的规划。我强烈推荐给所有对人工智能技术及其在工业领域中的应用感兴趣的朋友们，这本书一定会给你带来意想不到的启发和收获。

评分☆☆☆☆☆

《工业互联网：体系与技术》这本书给我带来的冲击波，至今仍在我的脑海中回荡。作者的文字充满激情与洞察力，将一个原本可能枯燥乏味的技术话题，阐述得如同史诗般波澜壮阔。它不仅仅是在介绍技术，更是在描绘一个由数据驱动、智能赋能的未来工业图景。书中对于“体系”的构建，有着极其精妙的设计，将不同层次、不同维度的要素有机地组织起来，形成了一个完整且相互依存的生态系统。而“技术”的阐述，更是做到了极致，从底层的网络通信到上层的应用软件，无一不涵盖，且讲解深入浅出，让人拍案叫绝。我特别喜欢作者对于“智能制造”愿景的描绘，它让我看到了工业互联网如何赋能传统产业转型升级，如何创造出前所未有的价值。这本书让我对工业的未来充满了无限的憧憬，也更加坚定了我投身于这个领域的热情。

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书的内容太低层次。列举了一些人尽皆知的通用技术，描写了一些几十年之前技术起源的历史。省略了平台建设和技术的应用，忽视了平台商业模式的建设……

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