请问银行存折上的cps是什么意思?

CPS（消费者安全防护套件），是一款可为所有终端用户提供多层式安全防护的集成化解决方案，是一种基于Web的自适应认证方式。

CPS为全球1亿多在线用户提供了安全防护，安全防护系统已经处理了超过70亿笔金融网上交易，在世界各地的诸多领先机构进行了成功部署，帮助处理了20亿余次在线行为，有超过55，000次网络攻击被RSA反网络欺诈指挥中心甄别，有效的抵御网络钓鱼，域名劫持，木马攻击和其他各种不同形式网络欺诈和恶意攻击。

扩展资料：

使用存折注意事项：

1、严格保守从银行获取的各种资料，在ATM和银行柜台发生的填单或凭证回执等不要随地丢弃，即使丢弃，也要将其撕碎到难以拼凑复原为止。

2、定期打印网上银行业务对账单，如发现异常交易或账务差错，立即与银行联系，避免损失。

3、做好交易记录；应对网上银行办理的转账和支付等业务做好记录，定期查看历史交易明细。

4、密码应避免与个人资料有关系，不要选用诸如身份z号码、出生日期、电话号码等作为密码。

5、存折应放在家中保险柜或较为隐秘的地方，不会轻易被其别人拿到，不要让孩子拿到存折。

参考资料来源：百度百科-信息物理系统

参考资料来源：百度百科-存折

itc万物链未来市场潜力巨大。万物链解决了物联网长期存在的中心化设计，数据被存储在被中心化机构的中心服务器，区块链技术与物联网行业的结合，提供了区块链技术的去中心化思想和技术。但在其他物联网领域还存在着很多问题，万物链提出了自己的解决方案。
区块链从一项技术，到变成一个红极一时的关键词，从精英到大妈，从大佬到草根，似乎所有人都可以从区块链中收获财富，实现抱负。 从 coinmarketcap 数据来看，区块链虚拟货币行业的市值从 2017 年初 100 亿美金到 2018 年 1 月飙升到 8000 亿美金，最近回落到 3000 亿美金。
综合来说:万物链采用PBFT共识的主链，结合天生支持高性能的 DAG网络作为侧链，采用 CPS 的多层架构，致力于构建安全、去中心化的、支持高并发的物联网 *** 作系统。 万物链的出发点：致力于构建安全、去中心化的、支持高并发的物联网 *** 作系统。万物链清晰的判断了物联网的市场规模以及物联网的市场痛点，并提出了完整详细的解决方案。对市场规模及市场痛点十分清晰，解决方案成熟，项目主要针对公用设施的自动化控制;明确代币用途，项目定位明确，未来市场潜力巨大，且万物链对标IOTA，万物链在硬件和软件方面都强于IOTA，IOTA偏向于底层，评级为高。
用户对隐私和数据的需求会极大增加，集中式的身份体系已经不能满足需求，ITC万物链认为分布式身份将会是链接实体世界和虚拟世界的桥梁，在下一个数字爆发的时代，我们需要分布式身份控制自己的数据，选择自己的服务。我们不再以服务为中心，更多的是要以用户为中心。 而且随着边缘计算的崛起，边缘的计算能力在增加，我们可以在数据流向服务之前做好数据的隐私保护和处理。

工业40是基于工业发展的不同阶段作出的划分。按照目前的共识，工业10是蒸汽机时代，工业20是电气化时代，工业30是信息化时代，工业40则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。需要用到的核心技术：

1、信息物理系统（CPS） CPS形式网络通过（无线）传感和驱动，能够应对不断变化的环境，甚至预测物理系统过程的变化。

2、云计算：云计算让储存在本地的应用程序或者服务连接到物联网变得可能。

3、大数据分析：大数据是指大到那些典型的数据库软件工具无法收集、储存、管理和分析的数据集。大数据分析方法让工业智能化变得可能，比如说机器学习。

4、（IT）系统安全：数据、数据的传播以及所有其它工业系统、机器设备和原件都需要被充分保护，免于遭受网络攻击。

5、增材制造/3D打印：增材制造（Additive Manufacturing，AM）技术是采用材料逐渐累加的方法制造实体零件的技术，相对于传统的材料去除－切削加工技术，是一种“自下而上”的制造方法。

6、增强现实（AR）：使用增强现实眼镜的工人可以通过远程接受指令来正确装配零件或者协助调试。

《纽约时报》2012年2月13日撰文称，“移动互联网、大数据、智能制造这三个技术结合在一起，正在彻底颠覆我们的生活”。2015年中国有几个概念非常的热火，第一是大众创业、万众创新，第二是工业40，第三个是“互联网+”。
“互联网+”
“互联网+”这个巨大无比的概念里，包含“互联网+金融”、“互联网+零售”等等，而“互联网+制造”就是工业40。中国政府积极推进工业40工程，明确提出“制定‘互联网+’行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合”。国务院提出的“互联网+”的本质是指产业互联网，与早期提出的两化融合，和现在提出的工业40不谋而合。“互联网+”是两化融合的升级版，将推动中国制造向中国创造转型。
中国发展“互联网+制造”具有三方面显著优势：首先，ICT产业领先，在移动通信领域，华为、中兴已经是全球领先的电信设备供应商，中国移动是TD-LTE标准的重要推动者之一，中国企业在该领域已经建立起自己的知识产权武器库。在应用端，中国移动互联企业也已取得全球领先地位；其次，市场前景广阔，2012年中国制造业增加值占全球制造业增加值的224%，居全球第一位，比排名第二的美国高5个百分点，是排名第三的日本的两倍多，而且中国的制造业中劳动密集型企业仍然占据很大份额，未来提升的空间很大；再次，政策支持，从中央到地方政府，已为制造业转型升级制定多项支持计划。2012年7月，国务院印发《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》，将新一代信息技术、高端装备制造、新能源、新材料等七大产业列为国家重点发展的新兴产业，并把物联网、云计算单独列为重大专项工程。“中国制造2025”的出台，更将互联网和制造业的结合作为未来制造业发展的重要方向。
助推“互联网+中国制造”的三个基础分别是：软件一体化、创新生产硬件以及移动互联网。
移动互联网在中国扎根已有十五年的时间，移动互联网过去的所有的资源、资金都已经压在第三产业，所以我们称之为消费互联网。现在移动互联网来到工业、农业。按照马云的说法，互联网成为这个社会的底层基础设施，是水、电、煤和高速公路。那么，随着移动互联网对工业领域、农业领域的颠覆、侵袭，实际上整个移动互联网个人认为它进入深层次的再造，深层次的重新产生效率的一个阶段。这也就是我们中国政府提出“互联网+”的核心要义所在。
实际上在过去的15年当中，我本人不仅见证了自动化到互联网化，还洞察了万物互联所带来的技术变迁。以移动互联网为核心的工业制造业，它影响到整个中国的就业，因为在制造领域里，就业人员达8000万以上，它会影响到军事、国防，影响所有的产品生产、制造、流程、供应链，是对制造业中传统工业生产模式的彻底颠覆，称之为工业革命，是毫不为过的。
看世界工业的演进史会发现，工业革命是经济史上的“奇点”，它推动了一系列的政治、军事、经济和社会变革。工业革命在放大人类力量的过程中形成了一些重要特点，第一次工业革命以蒸汽机与大机械结合为代表，生产效率大幅提高，生产引领消费，延续时间86年；第二次工业革命以内燃机与电气结合为代表，物动人不动，生产线将产品随时送到工作台，工人站定岗位，每人完成单一任务，以“一对多”规模生产，延续时间99年；第三次工业革命以自动化与网络化结合为代表，人动物也动，灵活生产“一对一”产品，到现在已经44年，大概还会延续10到20年。
第四次工业革命以2013年德国汉诺威为起始，基于信息物理融合系统的智能制造诞生。此次新一轮全球工业革命实际上是工业和互联网融合。
美国提出了工业互联网标准，希望关注设备互联、数据分析、以及数据基础上对业务的洞察，他们对传统工业互联网互联互通，其关注点在大数据和云计算。德国提出工业40，拥有强大的机械制造技术，嵌入式以及控制设备的先进设备和能力，德国很关注生产过程智能化和虚拟化的深刻改变。
可以看到，美国工业互联网和德国工业40，实施路径和逻辑相反，但是目标一致。美国是以GE、IBM这些公司为支持，侧重于从软件出发打通硬件；德国是以西门子、库卡、SAP这些公司为主导，希望可以从硬件打通到软件。无论从软到硬，还是从硬到软，两者的目标是一致的，就是实现智能制造，实现移动互联网和工业的融合。
德国政府所定义的德国工业40，由一个信息，一个网络，四大主题、三项集成、八项计划组成的框架结构。德国推出工业40，目的在于重新引导全球制造业潮流、引导第四次工业革命。谁主导了这场工业革命，谁可以制订标准，就可以成为这个革命的王者，可以挽救欧盟的衰落，也可以使德国重新成为世界的霸主。
工业40带来的三大红利领域
第一类，智能工厂。也分为两小类：一是传统的工厂转型成智能工厂；二是一出生就是智能工厂的。

第二类，技术解决方案公司。为制造业提供智能工厂、顶层设计、转型路径图、软硬件一体化设施的“工业40”解决方案公司，总集成商。在“工业40”解决方案里，包括软件、硬件。软件有工业物联网、工业网络安全、工业大数据、云计算平台、MES系统、虚拟现实，人工智能，支持工作的自动化等。硬件有机器人（包括高端的零部件）、传感器、RFID、3D打印，机器视觉，智能物流，也是AGV，PLC，数据采集器，工业交换机等。
实际上中国有400万传统的制造业企业，在未来10年，甚至20年的时间，他们都会逐渐地分步骤地转型成“工业40”工厂。那么，这里就面临一个巨大的市场。
第三类，为中国的制造业转型成“工业40”过程当中的九大技术供应商，包括工业物联网，工业网络安全，工业大数据，云计算平台等等。
工业40的两大目标：智能制造&智能工厂
第一个目标是智能制造，第二个是智能工厂。过去智能制造商有几种说法：第一数字化制造，第二智慧制造，这些表述都不准确。工信部和中国工程院把中国版的工业40的核心目标定义为智能制造，这个词表述非常准确。由智能制造再延伸到具体的工厂而言，就是智能工厂。
智能制造是工业40的核心，作为广义概念，智能制造包含五个方面，实现这五个方面的智能化之后，才可以实现大的智能制造的概念。
智能制造是一个巨系统，工业40就意味着超复杂的巨系统正在形成，车间里面的机器如同智能手机，通过更新 *** 作系统实现功能升级，通过工业APP实现各种功能，通过API不断拓展制造生态系统。
所有的机器、产品、零部件、人员、原材料、所有的研发工具、测试验证平台、虚拟产品和工厂，所有的产品管理、生产管理、运营管理流程，所有的研发、生产、管理、销售员工，各级供应商以及成千上万的客户，都将是这一个系统的重要组成部分，一个基于云端、管道、端到端的信息复杂的体系正在形成。在这里面，车间的机器就像智能手机一样，整个 *** 作会形成一个巨大无比的巨系统。
在智能工厂，德国人希望实现两个概念目标。第一个是机器生产机器，或者说自己生产自己。第二个就是无人工厂，或者是黑灯工厂，或百分百全智能工厂，人与智能机器并存。智能工厂是现代工厂发展的新阶段，是在数字化基础上，利用物联网技术和设备监控技术，来加强信息和服务。

智能工厂有三大特征：第一个特征是信息基础设施高度互联，包括生产设备、机器人、 *** 作人员、物料和成品；第二是制造过程数据具备实时性，生产数据具有平稳的节拍和到达流，数据的存储与处理也具有实时性；第三是可以利用存储的数据从事数据挖掘分析，有自学习功能，还可以改善不优化制造工艺过程。
智能工厂的发展趋势是从柔性化到敏捷化到智能化再到信息化。
工业40的五个特点
互联
互联工业40的核心是连接，当然今天移动互联网的整个世界核心在连接，就像百度一样，在连接人和信息，就像腾讯一样，连接人和人。工业40要把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地联系在一起。
数据
当传感器无处不在，智能设备无处不在，智能终端无处不在，连接无处不在，必然的结果就是数据无处不在。这些数据包括产品数据、设备数据、研发数据、工业链数据、运营数据、管理数据、销售数据、消费者数据等等。
马云说过，阿里巴巴本质上是一家数据公司，雷军也讲过，小米本质是一家数据公司，从IT到DT，未来整个社会变成大数据的社会。
从工业30到工业40，我提出一个自己的观点，实际上从模具到数据，30的工业是以模具为核心，40的工业是以数据为基础，所有的工厂都会变成数据工厂。
集成
集成是工业40的关键词，也是中国推动两化融合的关键词，工业40将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络。
通过这个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器、以及服务于服务之间，能够形成一个互联，从而实现横向、纵向和端到端的高度集成。
创新
工业40的实施过程是制造业创新发展的过程，制造技术、产品、模式、业态、组织等方面的创新，将会层出不穷，从技术创新到产品创新，到模式创新，再到液态创新，最后到组织创新。
转型
对于中国的传统制造业而言，转型实际上是从传统的工厂，从20、30的工厂转型到40的工厂，整个生产形态上，从大规模生产，转向个性化定制。阿里巴巴在三年前就提出，整个制造业的生产流程，从B2B、B2C，转成C2B。他们很敏锐地看到了这样的一个方向，整个生产的过程更加柔性化、个性化、定制化。这是工业40一个非常重要的特征。
工业40是从生产型制造转型成服务型制造。未来生产和服务的界限会更加模糊，按照德国工业40整个框架来说，未来的工厂有可能从集中式生产转成分布式生产。3D打印会快速使用，未来工厂的概念，可能是一个全新的概念，不是我们今天所看到的，有几百人、几千人和设备。未来的工厂可能在客户的客厅，通过3D打印来完成，有可能每一个客户的客厅都是一个生产的车间。
举一个例子，过去生产一台电饭煲，可能在中国的广东生产，然后运到非洲送给客户。但是在未来，工业40时代，这个广东的电饭煲公司只需要电脑设计图纸，传到非洲客户的电脑，客户就可以通过客厅的3D打印机把这台电饭煲打印出来，就意味着客厅已经成为生产车间，所以未来工厂的概念是需要刷新我们的想象的。
工业40是从过去要素驱动向未来的创新驱动。过去是基于人口红利，是基于整个生产的大规模化、定制化，基于汇率低估，破坏环境所导致的要素驱动。未来工业40时代，整个生产制造业向40工厂转型、向创新驱动，科技的含量会变的越来越多，工厂人数在急剧减少，过去蓝领工人会转向黑领工人，是由电脑 *** 作人员在 *** 作整个机器，车间里面会大量使用低成本自动化装备，启用工业机器人，生产过程当中机器可以实现德国40所定义的自己生产自己，机器生产机器。
中国制造2025
由中国政府在2015年初提出，将信息技术与制造技术深度融合的数字化、智能化制造作为今后发展主线，以未来十年为发展周期，目标是驱动制造业转型升级，推动中国由制造业大国向制造业强国转型。
从本质上看，工业互联网是数据流、硬件、软件和智能的交互，由智能设备和网络收集的数据存储之后，利用大数据分析工具进行数据分析和可视化，由此产生智能信息供决策者进行实时判断处理。从工作流程上来看，工业互联网通过三个步骤实现其效能：工业数据的获取、工业数据的分析、调度执行，分别对应于物联网、云计算和大数据、专网通信，这是工业互联网的关键元素。
在我国当前阶段，工业互联网具体表现为将互联网作为当前信息化的核心，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，推动两化融合深度发展。我们认为，工业互联网是2015年政府工作报告中提出的互联网+行动计划的关键部分，即互联网+工业。而中国制造2025也为后续产业升级指明了方向。在人类的发展史上，经历了两次技术的飞跃，分别是工业革命、计算机与互联网革命，我们认为，第三次技术的飞跃将是工业互联网革命。
工业革命：18世纪蒸汽机的发明，开创了以机器代替手工劳动的工业革命时代。工业革命在推进的过程中，分别出现了蒸汽机、内燃机，然后是电报电话和电力。
计算机与互联网革命：1947年，第一款点接触晶体管在贝尔实验室研制成功，标志着计算机与互联网革命的到来。1986年，思科推出第一款多协议路由器产品，市场需求强烈，有力的推动万维网的发展。1981年8月只有不到300台电脑可以连接到互联网，而今天连接互联网的设备则以数十亿计，信息传输的速度和数量大幅增长。然而，目前互联网在工业领域的渗透率还比较低。
工业互联网革命：经过工业革命的发展，大型机器在工业生产中得到了广泛的应用，促进了社会进步和经济大发展。但是机器的性能还没有完全发挥，系统性的效率低下问题比较严重。于是，在过去的十年中，部分企业开始逐步将互联网技术应用到工业生产，发展开放的工业计算机和通信系统。工业互联网将有助于工业系统各层面更好的运转，通过优化检查、维护和修理过程，资产的可靠性和运行的效率得以提高。

工业制造大数据分析
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是，这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。
这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟／虚拟增强现实（VR／AR），以及大数据分析等。我们一定要保持清醒，不要简单地认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期。道理很简单，这个新制造业文化的变革进程是相当复杂和艰难的，没有行业、企业与用户的融合推进，无法实现这次变革。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数字作为智能制造的核心驱动力，利用数据去整合产业链和价值链。
自工业革命以来，为了改进运营，制造商一直以来都在有意地采集并存储数据。随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的许多年间，利用数据的根本动因并没有改变，数据的复杂性增强，数据转化为情报的能力越来越大。
2012年高德纳给出大数据定义，其中特别强调大数据是多样化信息资产，不仅关注实际数据，更关注大数据处理方法。数据量大小本身并不是判断大数据价值的核心指标，而数据的实时性和多元性对大数据的定义和价值更具直接的影响。
在讨论工业大数据分析的时候，我注意到两种不同的观点：
第一种观点认为，制造业向来都有大数据。几十年来我们的企业一直在通过历史记录、MES、ERP、EAM等各种应用系统采集数据。在部分产业链环节，特别在市场营销方面，大数据算是一个新的热词。
第二种观点认为，从工业大数据角度看，制造业是一个尚未打开的市场或刚刚开启的市场。存在大量不同类型的数据，但如今它们还未被应用到分析之中。
考虑到这些观点，面对任何新的市场提法，包括名词解释、定义或分析框架，我们始终都应该保持适当的怀疑精神。这里我更多倾向于第二个观点。我们的制造业的确有“大量数据”，但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。在搞清楚工业大数据分析之前，我们应该如何定义制造业的大数据？这里可以通过大数据的三个特性，进一步了解大数据的特性。
数据来源
工业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采集的数据源之一。
第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
数据关系
数据必须要放到相应的环境中分析，才能了解数据之间的关系。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。
问题的处理关键在于找到可能产生问题的根源，消除已知错误，并确保解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时具备了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用、与事件相关的信息，以确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。
数据价值
对于数字化转型，大数据不仅要关注实际数据量的多少，最重要的是关注大数据的处理方法在特定场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报（ROI）的设计，一味寻求大数据，则大数据分析既无法落地也无法为企业创造价值。
工业大数据分析的定义
发动机是飞机的心脏，也是关乎航空安全，生命安全的重中之重。为了实时监控发动机的状况，现代民航大多安装了飞机发动机健康管理系统。通过传感器、发射系统、信号接收系统、信号分析系统等方式采集到的数据，会经由飞机通信寻址与报告系统，通过甚高频或者卫星通信传输出来，这就是为何GE的发动机监控系统每天会获取超过1PB数据的原因。
生产执行系统（MES）与飞机发动机健康管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程变量、测量结果等数据。基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称为制造业的大数据分析。
数据类型的多样性是工业大数据分析的重要属性
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
例如，生产环境中收集的时间序列模拟流程变量，数据的类型是单一的，很容易建立索引，即使存在千千万万，也不足以成为大数据。
数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，对这些工作，基本的统计展现就可以完成。一些大数据的数据库或数据湖的构成部分也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。
制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理、生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。
大数据分析对企业生产智能的意义
制造业创新的核心就是要依托大量的前沿科技。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP、EAM等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。在一体化制造运作管理的基础上，我们可以实现集IT+MOM+MES+BI的一体化制造企业信息系统解决方案。
从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低 *** 作维护成本，实现企业信息系统全集成。
特别需要注意的是，企业管理信息平台被普遍认为是制造企业管理的集成和仪表板工具。许多供应商既大量投资其与ERP和自动化系统专有的集成，也投资开放式集成，还投资仪表板和移动技术，希望随时随地为需要正确信息的决策者提供衡量标准。
制造业大数据分析的三种途径
途径一，利用开放技术与平台，将任何系统的数据移动到任何其他地方。
制造运作管理系统建设项目是系统工程，不仅仅是一套我们理解的传统软件系统，更多的是项目执行和服务的平台。这需要在项目管理与制造企业的策略“客户服务”上，体现出制造企业的综合管理能力与软实力。
整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中，要重视标准、设计与实施，特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划的制定，工程实施的环节可把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务、长期经营，将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网＋战略是后续服务的考虑重点。
在制造业大数据分析工作中，必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网，实现的及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据，可以持续为客户提供有价值的服务。
途径二，投资工厂内外系统架构堆栈中能够处理结构性和非结构性数据的数据模型。
新技术是创新革命的核心，其中很重要一个特点就是集成，即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析的集成，包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。
由于这些系统之间主数据全部统一，所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互，整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说，一键登录后，可以根据不同的岗位，个性化制定并且显示与管理最相关的必要信息。这就是互联网所带给我们的分享思路。
途径三，通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析，从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据，与管理应用软件结合起来，将是今后制造业大数据分析的一大方向。
培养企业内部大数据分析专家
作为一个行业，我们需要有机地发展行业特定的大数据分析工具集，这样才能让现在的行业专家，从足够的数据科学中实现数字化转型。为了推动转型，我们需要一大批优秀的企业利用这种方法，并向其他人或同行证明其价值。

物联网没有主平台，就像互联网一样，它不依托于平台，是普通的化的，大众化的。

物联网的标准化是国家在该领域实力的综合体现

物联网的标准化是国家在该领域综合实力的体现，而架构标准则是标准化的核心，就像宪法之于法律的意义。

我国在2014年1月提交了物联网顶层架构国际标准立项申请，至3月投票结束，第一轮没有通过，2014年5月再次提交，9月正式通过。这是美日等西方发达国家同盟没有预料到的。

互联网的架构是美国人的，因为中国拿到了国际物联网架构的设计权、主导权，物联网架构是中国人的。当时我们非常高兴、自豪、开心、激动、兴奋，标准通过以后我们曾觉得高枕无忧了。

物联网起源于多个领域

多个领域都在推进物联网的研究，很多条线都在做物联网。

电信领域推动物联网的研究应用是较早的领域之一，叫M2M（机器到机器的通讯），目前的发展不像想象得那么快。

互联网领域，则是大家所熟知的IOT（Internet of Things物的互联网），1999年MIT提出，是强调把互联网延伸到物体上的连接，最初IOT的声音并不是很大，随着互联网的快速发展，现在IOT的声音大过了M2M，但是，这一领域真正的大的典型应用还没有出现。

传感器领域，则称之为网络化的传感器，较为知名的如Smart Dust（智能尘埃）于1997年被提出，这个领域实际上也是很小，大约2000年过后的几年，这一条线的热度非常高。

传感器网络领域，早年也是物联网的强大的生力军，在上世纪80年代、90年代从军用开始应用到民用，最著名的是ZigBee联盟，但更注重于短距离互联。

溯源、标识领域，就是大家熟悉的激光码、条码、二维码、RFID等， RFID最早出现于上世纪60年代，美国的一个敌我识别系统。但是市场总空间还是很小，功能很弱，主要是标识。

智能化也是在物联网领域声音比较大的另一个分支，强调物联网的核心是智能化，以IBM为代表，比如智慧地球、智慧城市。

在工业自动化的领域，美国2006年提出了CPS(Cyber-Physical Systems信息物理系统)，目前主要还是在学术界有一些声音，在应用层面声音不是很大。

还有众多的行业，比如安防、消防、环保等等，都从各自的领域提出了物联网的需求，并实践探索。

在中国，我们感知中国则把物联网作为物理在研究，从1999年开始，从实体世界的角度研究推动物联网技术和标准，并走在了世界的前列。

不管哪个领域探索物联网，都有一个共同的特点，就是面向实体世界，解决我们现实实体世界中的问题。

参考资料：

物联网与感知中国梦_中国网

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