通信专业毕业论文题目参考

通信业已经走进了千家万户，成为了大家日常生活不可分割的一部分，如今一些高校也设立了专门的通信专业。下面我给大家带来通信专业 毕业 论文题目参考_通信方向专业论文题目，希望能帮助到大家!

通信专业毕业论文题目

1、高移动无线通信抗多普勒效应技术研究进展

2、携能通信协作认知网络稳态吞吐量分析和优化

3、协作通信中基于链路不平衡的中继激励

4、时间反转水声通信系统的优化设计与仿真

5、散射通信系统电磁辐射影响分析

6、无人机激光通信载荷发展现状与关键技术

7、数字通信前馈算法中的最大似然同步算法仿真

8、沙尘暴对对流层散射通信的影响分析

9、测控通信系统中低延迟视频编码传输 方法 研究

10、传输技术在通信工程中的应用与前瞻

11、城市通信灯杆基站建设分析

12、电子通信技术中电磁场和电磁波的运用

13、关于军事通信抗干扰技术进展与展望

14、城轨无线通信系统改造方案研究

15、无线通信系统在天津东方海陆集装箱码头中的运用

16、分析电力通信电源系统运行维护及注意事项

17、 无线网络 通信系统与新技术应用研究

18、基于电力载波通信的机房监控系统设计

19、短波天线在人防通信中的选型研究

20、机场有线通信系统的设计简析

21、关于通信原理课程教学改革的新见解

22、机载认知通信网络架构研究

23、无线通信技术的发展研究

24、论无线通信网络中个人信息的安全保护

25、短波天波通信场强估算方法与模型

26、多波束卫星通信系统中功率和转发器增益联合优化算法

27、HAP通信中环形波束的实现及优化

28、扩频通信中FFT捕获算法的改进

29、对绿色无线移动通信技术的思考

30、关于数据通信及其应用的分析

31、广播传输系统中光纤通信的应用实践略述

32、数字通信信号自动调制识别技术

33、关于通信设备对接技术的研究分析

34、光纤通信网络优化及运行维护研究

35、短波通信技术发展与核心分析

36、智慧城市中的信息通信技术标准体系

37、探究无线通信技术在测绘工程中的应用情况

38、卫星语音通信在空中交通管制中的应用

39、通信传输系统在城市轨道交通中的应用发展

40、通信电源 系统安全 可靠性分析

41、浅谈通信电源的技术发展

42、关于电力通信网的可靠性研究

43、无线通信抗干扰技术性能研究

44、数能一体化无线通信网络

45、无线通信系统中的协同传输技术

46、无线通信技术发展分析

47、实时网络通信系统的分析和设计

48、浅析通信工程项目管理系统集成服务

49、通信网络中的安全分层及关键技术论述

50、电力通信光缆运行外力破坏与预防 措施

51、电力通信运维体系建设研究

52、电力配网通信设备空间信息采集方法的应用与研究

53、长途光缆通信线路的防雷及防强电设计

54、电网近场无线通信技术研究及实例测试

55、气象气球应急通信系统设计

56、卫星量子通信的光子偏振误差影响与补偿研究

57、基于信道加密的量子安全直接通信

58、量子照明及其在安全通信上的应用

59、一款用于4G通信的水平极化全向LTE天线

60、面向无线通信的双频带平面缝隙天线设计

铁道信号专业毕业论文题目

1、CTCS应答器信号与报文检测仪-控制主板软硬件设计

2、基于ACP方法的城市轨道交通枢纽应急疏散若干问题研究

3、全电子高压脉冲轨道电路接收器的硬件研究与设计

4、实时断轨检测系统中信号采集与通信子系统研究

5、基于模型的轨旁仿真子系统验证及代码自动生成

6、基于全相位FFT的铁道信号频率检测算法研究

7、基于机器视觉的嵌入式道岔缺口检测系统应用

8、铁路信号产品的电磁兼容分析与研究

9、铁路高职院校校内实训基地建设研究

10、铁道信号电子沙盘系统整体规划及设计

11、基于Web的高职院校考试系统的设计与实现

12、铁道信号沙盘模拟显示系统研究

13、联锁道岔电子控制模块的研制

14、基于ARM的故障监测诊断系统设计(前端采集和通信系统)

15、客运专线列控车载设备维修技术及标准化研究

16、驼峰三部位减速器出口速度计算方法研究

17、CTCS-2级列控系统应答器动态检测的研究

18、石家庄铁路运输学校招生信息管理系统的设计与实现

19、铁道信号基础设备智能网络监测器设计

20、基于光纤传感的铁道信号监测系统软件设计

21、铁道信号基础设备在线监测方法研究

22、有轨电车信号系统轨旁控制器三相交流转辙机控制模块的研究

23、基于故障树的京广高速铁路信号系统问题分析及对策

24、站内轨道电路分路不良计轴检查设备设计与实现

25、铁路综合视频监控系统的技术研究与工程建设

26、客运专线信号控制系统设计方案

27、铁路信号仿真实验室的硬件系统设计及其信号机程序测试

28、基于C语言的离线电弧电磁干扰检测系统数据采集及底层控制的实现研究

29、铁路综合演练系统的开发与实现

30、大功率LED铁路信号灯光源的研究

31、牵引供电系统不平衡牵引回流研究

32、CBTC系统中区域控制器和外部联锁功能接口的设计

33、城轨控制实验室仿真平台硬件接口研究

34、ATP安全错误检测码与运算方法的研究与设计

35、LED显示屏控制系统的设计及在铁路信号中的应用

36、客运专线列控系统临时限速服务器基于3-DES算法安全通信的研究与实现

37、基于动态故障树和蒙特卡洛仿真的列控系统风险分析研究

38、物联网环境下铁路控制安全传输研究与设计

39、轨道交通信号事故再现与分析平台研究与设计

40、铁路强电磁干扰对信号系统的影响

41、基于LTE的列车无线定位方法研究

42、列车定位系统安全性研究

43、基于CBTC系统的联锁逻辑研究

44、无线闭塞中心仿真软件设计与实现

45、职业技能 教育 的研究与实践

46、光纤铁路信号微机监测系统数据前端设计

47、LED大屏幕在铁路行车监控系统的应用研究

48、基于微机监测的故障信号研究与应用

49、语域视角下的人物介绍英译

50、基于嵌入式系统的高压不对称脉冲轨道信号发生器设计

通信技术毕业论文题目

1、基于OFDM的电力线通信技术研究

2、基于专利信息分析的我国4G移动通信技术发展研究

3、基于无线通信技术的智能电表研制

4、基于Android手机摄像头的可见光通信技术研究

5、基于激光二极管的可见光通信技术研究和硬件设计

6、智能家居系统安全通信技术的研究与实现

7、基于DVB-S2的宽带卫星通信技术应用研究

8、基于近场通信技术的蓝牙 配对 模块的研发

9、多点协作通信系统的关键技术研究

10、无线通信抗干扰技术性能研究

11、水下无线通信网络安全关键技术研究

12、水声扩频通信关键技术研究

13、基于协作分集的无线通信技术研究

14、数字集群通信网络架构和多天线技术的研究

15、通信网络恶意代码及其应急响应关键技术研究

16、基于压缩感知的超宽带通信技术研究

17、大气激光通信中光强闪烁及其抑制技术的研究

18、卫星通信系统跨层带宽分配及多媒体通信技术研究

19、星间/星内无线通信技术研究

20、量子通信中的精密时间测量技术研究

21、无线传感器网络多信道通信技术的研究

22、宽带电力线通信技术工程应用研究

23、可见光双层成像通信技术研究与应用

24、基于可见光与电力载波的无线通信技术研究

25、车联网环境下的交通信息采集与通信技术研究

26、室内高速可调光VLC通信技术研究

27、面向5G通信的射频关键技术研究

28、基于AMPSK调制的无线携能通信技术研究

29、车联网V2I通信媒体接入控制技术研究

30、下一代卫星移动通信系统关键技术研究

31、物联网节点隐匿通信模型及关键技术研究

32、高速可见光通信的调制关键技术研究

33、无线通信系统中的大规模MIMO关键理论及技术研究

34、OQAM-OFDM无线通信系统关键技术研究

35、基于LED的可见光无线通信关键技术研究

36、CDMA扩频通信技术多用户检测器的应用

37、基于GPRS的嵌入式系统无线通信技术的研究

38、近距离低功耗无线通信技术的研究

39、矿山井下人员定位系统中无线通信技术研究与开发

40、基于信息隐藏的隐蔽通信技术研究

通信专业毕业论文题目参考相关 文章 ：

★ 通信工程毕业论文题目

★ 通信工程毕业论文题目

★ 通信工程毕业论文选题

★ 通信工程的毕业论文参考范文

★ 通信工程专业毕业论文参考文献

★ 通信工程的毕业论文(2)

★ 通信工程方面毕业论文

★ 通信工程专业毕业论文

★ 通信工程的毕业论文范例

★ 通信工程的毕业论文范例(2)

通过从传感器、计量器等器件获取环境、资产或者运营状态信息，在进行适当的处理之后，通过传感器传输网关将数据传递出去；同时通过传感器接收网关接收控制指令信息，在本地传递给控制器件达到控制资产、设备及运营的目的

通过公网或者专网以无线或者有线的通信方式将信息、数据与指令在感知与控制层、平台服务层、应用服务层之间传递，主要由运营商提供的各种广域IP通信网络组成，包括ATM、xDSL、光纤等有线网络，以及GPRS、3G、4G、NB-IoT等移动通信网络

物联网平台是物联网网络架构和产业链条中的重要环节，通过它不仅实现对终端设备和资产的“管、控、营”一体化，向下连接感知层，向上面向应用服务提供商提供应用开发能力和统一接口，并为各行各业提供通用的服务能力，如数据路由、数据处理与挖掘、仿真与优化、业务流程和应用整合、通信管理、应用开发、设备维护服务等

丰富的应用是物联网的最终目标，未来基于政府、企业、消费者三类群体将衍生出多样化的物联网应用，创造巨大的社会价值。根据企业业务需要，在平台服务层之上建立相关的物联网应用，例如，城市交通情况的分析与预测，城市资产状态监控与分析，环境状态监控、分析与预警（如风力、雨量、滑坡），健康状况监测与医疗方案建议等

向下接入分散的物联网传感层，汇集传感数据
向上面向应用服务提供商提供应用开发的基础性平台和面向底层网络的统一数据接口，支持具体的基于传感数据的物联网应用

从设备底层到云端应用都由技术人员自行开发，对研发能力和开发时间都是不小的挑战
物联网应用存在共性需求如安全是否可以以云服务的方式提供这些功能？
物联网平台使物联网应用的快速实现成为可能，并从开发难度、功能性能和稳定可靠等多方面提供服务保证

DMP一般集成在整套端到端M2M设备管理解决方案中，解决方案提供商联合合作伙伴一起，提供通信网关、通信模块、传感器、设备管理云平台、设备连接软件，并开放接口给上层应用开发商，提供端到端的解决方案

大部分DMP提供商本身也是通信模组、通信设备提供商，如DiGi，Bosch等，本身拥有连接设备、通信模组、网关等产品和设备管理平台，因此能帮助企业实现设备管理的整套解决方案

一般DMP部署在整套设备管理解决方案中，整体报价收费；也有少量单独提供设备管理云端服务的厂商，每台设备每个月收取一定的运营管理费用

M2M连接数大、SIM卡使用量大、管理工作量大、应用场景复杂、要求灵活的资费套餐、低的ARPU值、对成本管理要求高

包含基础大数据分析服务和机器学习两大功能

未来物联网平台上的机器学习将向人工智能过渡，比如IBM Watson拥有IBM独特的DeepQA系统，结合了神经元系统，模拟人脑思考方式总结出来强大的问答系统，可帮助企业解决更多商业问题

AWS IoT可在连接了Internet的设备（如传感器、制动器、嵌入式微控制器或智能设备）与AWS云之间提供安全的双向通信，并使云中的应用程序能够与连接了Internet的设备进行交互。这样，用户能从多台设备收集遥测数据，然后存储和分析数据；也可以创建应用程序来通过手机或平板电脑控制这些设备

AWS IoT包括设备网关、消息代理、规则引擎、安全和身份服务、Device Shadow服务等组件

平台案例

通过使用AWS的服务，艾拉物联可以无需投资传统数据中心，便可提供企业级服务。在AWS的支持下，艾拉物联将全球的服务都可以整合到一个云平台上，以最小成本开拓了国际业务，使得各地都可以使用同样的开发及运维工具

AWS云服务安全、稳定、可扩展以及全球覆盖的特性加快了涂鸦业务的全球化部署，为保证海外涂鸦客户和合作伙伴能够享受到本地化的服务体验提供了坚强保障

使用AWS云平台给Sengled生迪带来的好处包括简化运维、节省人力成本、节省资源成本，同时可以灵活地扩展应用系统。AWS提供的丰富功能，使运维工程师不必研究学习传统的运维工具和方法，就可以建立起一套完整、可靠的交付系统和运维平台

物联网平台是阿里云针对物联网领域开发人员推出的一款设备管理平台。高性能IoT Hub实现设备与云端稳定通信，全球多节点部署有效降低通信延时，多重防护能力保障设备云端安全。此外，物联网平台还提供丰富的设备管理功能、稳定可靠的数据存储能力，以及规则引擎。使用规则引擎，您仅需在Web上配置简单规则，即可将设备数据转发至阿里云其他产品，获得数据采集、数据计算、数据存储的全栈服务，真正实现物联网应用的灵活快速搭建

平台案例

24小时ATM式自助售药机支持用户线下24h到店扫码付款，当场取货；线上平台下单，骑手限时送达。同时提供完备的商户管理后台，可以进行订单管理、货道管理与财务管理

仓库猫用于解决仓库的科学监测、信息化、网络化管理等问题。可以做到防火监测、防盗监测、防水监测、防潮监测、能够帮助企业快速搭建店铺的监测系统，报警系统，云存储系统

OneNET定位为PaaS服务，即在物联网应用和真实设备之间搭建高效、稳定、安全的应用平台

OneNET包括设备接入、设备管理、API，>两定机构指的是国家发展和改革委员会和国家能源局。这两个机构都是国务院的组成部分，负责着我国的国家发展和能源管理工作。在这两个机构中，涉及到的软件种类很多，以下是其中的一些常见的软件：
1 Microsoft Office：这是一套常用的办公软件，包括Word、Excel、PowerPoint等工具，用于文字处理、数据处理和演示文稿制作等。
2 AutoCAD：这是一款专业的绘图软件，用于工程设计和制图。
3 MATLAB：这是一种数学计算软件，用于科学计算和数据分析。
4 ArcGIS：这是一款地理信息系统软件，用于地图制作和空间数据分析。
5 SPSS：这是一种统计分析软件，用于数据处理和统计分析。
6 CAXA：这是一款机械设计软件，用于机械设计和制造。
7 CATIA：这是一款航空航天设计软件，用于航空航天工程设计和制造。
8 ETAP：这是一款电力系统设计软件，用于电力系统分析和优化。
9 ANSYS：这是一款工程仿真软件，用于工程设计和仿真分析。
10 PVSyst：这是一款太阳能电池板设计软件，用于太阳能电池板设计和性能分析。
以上是一些比较常用的软件，当然还有很多其他的软件，具体使用取决于不同的工作需要。

VR三维数字沙盘（VR全景显示）又称三维数字沙盘、三维数字地图和数字地理信息系统。数字沙盘系统是一种能够创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统。它利用计算机生成一个仿真环境，是一个多源信息融合、交互式三维动态场景和实体行为系统仿真，使用户可以沉浸在环境

整体风格设计、flash动画制作、图像图标等素材的设计和制作之中，和PC网页界面设计。根据需求，以思维导图和流程图的形式对业务进行详细梳理，确定开发主体的轮廓。平台原型是根据分类业务需求设计的

根据数据内容规划和数据采集实施规划，我们将实现全景数据采集与制作、三维数据采集与制作、平面采集与制作，音视频数据采集与制作、大数据内容对接、文字信息编辑、整体风格设计、flash动画制作、图标等素材设计与制作

户外全景航拍（UAV航拍），航拍-航拍全景采集及末期渲染，实景技术场景拍摄，航拍全景采集及后期制作渲染。人工对合成全景图进行裁剪、接缝偏移错位、色彩校正、换天、室外全景图重新填充天空、色调调整。分步地面挖掘-分步全景和末期渲染，用真实场景技术拍摄物理环境，地面全景拍摄和后期制作渲染。以720全景图连接所有场景
构建了系统的总体框架，对系统的功能进行了细分，控制了功能间的业务逻辑。打开关闭体感功能，打开关闭音轨，打开关闭地图，并提出意见
1通过语音引导展会介绍和展区部分文字介绍

2在展厅之内设置开幕现场视频和活动现场视频

3全面观看各展厅介绍，并以图形、视频和三维信息展示介绍

4调出平面导航地图，快速定位视点（二维导航地图）

5搜索、快速定位和浏览

6全景和三维引擎服务（webgl3d技术），支持全景数据和三维模型浏览，交互、信息点显示、文本编辑服务

7测试联调：功能测试、性能测试、压力测试、在线联调

三维交互系统：交互过程、 *** 作模式、细节、热交互（热交互、图形热、文本热、视频热等），互动策划，用户评论之上传分享，促进用户互动，实现720实景三维互动，直观沉浸获取信息，符合5g时代的信息规律。移动适配主要是根据不同型号、不同分辨率的页面布局，保证主流移动设备能够更好的呈现本次展会的相关内容

1在参观过程之中，通过文字、等媒体，我们可以获得展会的内容，它可以达到比实物展览更丰富的内容体验效果。参观展品时，点击展品，虚拟展厅可提供与展品相关的

2文字、视频或声音 为方便公众直接在虚拟展厅之内以视频、声音、、文字相结合的方式对展览内容进行丰富全面的了解

通过三维虚拟技术与多媒体相结合，采用视觉二维平面图进行导航，并将展厅内部空间结构和功能分区表现得淋漓尽致。同时，在二维导航地图之上实时显示游客的位置。整合各子功能模块，统一发布Web终端（PC网页+移动终端H5）。PC终端和H5移动终端的开发包括产品模块、功能控制、用户界面逻辑跳转、热点交互等功能的开发，多终端应用场景，不同的终端形式可以满足丰富应用场景的需求。

BI工具对应的是2D图表设计，并没有三维可视化功能，已然落伍，大部分数据分析可视化软件横跨2D/3D，像阿里DdataV、腾讯云图、帆软、ThingJS平台都有这样的三维可视化软件产品，这已经成为了很多行业的通用技能。

最好的三维可视化应用领域，莫过于智慧城市三维可视化大屏了，数据精度可以放大和缩小，2D图表和3D场景相结合，监控画面更加直观。

这张图示基于DataVThingJS可视化组件，利用iframe链接嵌入3D地图，用于展示某行政区域的数据分析，制作过程超级简单！

从我所处的物联网3D可视化行业来看，基本上都是技术合作，才能够开发出一个完善的CVS（可视化展示服务）系统！

一张可视化大屏的主要目的是空间数据可视化分析，用于安全监控和运营管理，除了2D图表分析、3D建筑实景等相关内容，实际运行过程中，需要能够在可视化界面进行详略 *** 作，控制实时数据及动画展示、历史回放、报警、命令下发等功能。

所以，实现以上这些技术需要一个生态合作的过程！我们使用thingjs自带编辑器或者导入echarts等BI软件，使用JavaScript脚本语言实现事件监听、命令下发等 *** 作，最后利用DataV界面的趋势和报警控件打造运行环境。最后一步，接入实时数据源并部署到客户端（或在线一键发布），真正创造一个物联网传感输入环境。

ThingJS主要构件大屏可视化开发应用，属于物联网3D可视化“最后一公里”部分，实 *** 起来比较简单，使用javascript逻辑就可以开发一个3D项目用于技术竞标或商用。

常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

文/ 邱月烨 编辑/ 陈晓平

2018年10月，美的在广东顺德总部低调庆祝成立50周年。

每年，美的向全球用户供应超过4亿台家电产品，在50岁的节点，它宣示的未来则远不止于家电。美的预言，人与机器将产生更深入、更融合的协作关系，进入“人机新世代”，而它则以 科技 集团定义自己，拉开了向工业数字化转型的序幕。

低调的美的，素来讲究“静水流深”，其内部工业互联网的实践，已悄悄进行3年，实现了“一个美的、一个体系、一个标准”的全球协同生产平台，构建了支撑全价值链运营的软件体系。现在，它已将这一能力向外输出，这是美的完全陌生的另一面。

内部切入

据咨询机构IoT Analytics的统计，预计2021年工业互联网平台的规模将达到1644亿美元，相较于消费端，制造领域实现互联网化要复杂得多。家电起家，美的切入点在哪里？

“在内部，我们做了几个标杆的工厂，磁控管工厂、洗衣机部分产线，均采用了自己的工业互联网平台，广州南沙工厂也刚刚成为广东省工业互联网试点的样板工程。”美的副总裁、首席信息官张小懿说，美的工业互联网能力的锻造，起始于三年前内部推进的“智能制造”。

“我原来在IT部门启动项目时，没有想要去往外推广或者对外服务，首先把自己的事情做好。在推进过程中，我们就发现它的效益是巨大的，无论效率、确定性、品质上，内部制造、产品研发水平发生了天翻地覆的变化，研、产、销整个全价值链都变革了。”张小懿说。

以前，制造领域的大部分流程，如研发、供应链、生产、物流、销售及售后，都是和消费者割裂开的，而智能制造基于大数据的分析和打通，让所有业务的互联互通。

以美的“T+3”经营模式为例，由零售商快速、准确反映市场需求，以此指引原料备货、工厂生产、发货销售。具体来说，以客户下单为起点日“T”，“T+1”为物料准备，“T+2”成品制造，“T+3”物流发送，由原储备式生产转变为客户订单式生产，减少中转，不仅实现“按需生产”，同时，倒逼价值链的所有环节，去适应消费者的需求，精简产品型号，扁平渠道，缩短交货周期。“T+3完全改变了与客户打交道的方式，由用户和客户来指挥整个后台的生产。”张小懿评价道。

基于自身实践，美的逐渐构建了一个完整的工业互联网平台MIoT，其产品系列包括四层：工业APP及SaaS、工业云平台、SCADA联机平台及边缘计算、以及机器人及自动化，能力生长也源自内部场景的需求。

三年以前，为推进智能制造，张小懿的团队将所有工厂做了一遍调查，发现体系内连接信息与设备的核心关键部件就有90多种，涉及全世界各大品牌，“大部分是跟着设备来的，我们不能为连接开发90几个接口，所以很痛苦，我们下定决心进行研发，首先建自己的SCADA平台，将最主流的协议全部预制到SCADA平台上，解决了安全性、兼容的问题，同时实现即插即用。”张小懿回忆说。

MIoT 平台在内部“牛刀小试”，起到了非常直接的效果。以电器制造常见的“注塑”环节为例，经历一系列工业互联网改造后，原材料库存减少八成；智能装备提升生产整体效率17%之余 ；优化对设备的智能预测与维护后，故障响应时间缩减80%，故障率减少36%，停机时间缩短57%,品质也有效提升；将人工智能应用于品质检测，使检验成本下降55%，外观检测精度上升80%；以往需要人工24小时监控的烘干机、色母机等设备，由于改为智能预警，异常响应时间缩短75%，黑点率和色差率也有效降低……

MIoT 在美的全国试点的成功，为向外输出做了准备，其核心能力大量源自美的自身制造场景的实践，比如美的管理、制造经验，尤其融入近几年的管理变革，如T+3、MBS（Midea Business System，美的精益营运系统）、CDOC工具（Concept概念、Design设计、Optimize优化、Capability量产），以及自主开发的软件及数字化能力等等。

软硬结合

库卡机器人、美云智数，构成了美的工业互联网的两大关键能力——前者代表硬件，后者代表软件。

库卡是老牌德国机器人公司，2016年，美的以292亿元拿下其95%股份，轰动一时，美的在要约收购的报告书中，曾这样描述涉足机器人制造的目的，“凭借库卡在工业机器人和自动化生产领域的技术优势，提升公司生产效率，推动公司制造升级”。

同年，美的成立美云智数，其前身脱胎于集团信息 科技 部门，基于智能制造、物联网、大数据、云计算、移动互联网等技术，提供全价值链云服务。关于其定位，美的集团总裁助理、美云智数总经理谷云松告诉《21CBR》：“在整个工业互联网链条中，美云智数作为美的工业互联网对外输出服务的载体，提供智能制造的软件与数字化解决方案。”

围绕智能制造和企业数字化转型，美云智数构建了一个完整的产品群，谷云松介绍道：“按照价值链，我们在研发端提供大数据产品进行数字化企划，制造端我们提供智能制造套件，营销端我们提供数字营销套件，管理渠道、用户运营。同时，我们还提供具有人工智能技术和多项专利大数据套件，以及整体的工业互联网的整体解决方案，这些产品和服务都比较受客户欢迎。”

大多数云服务厂商，只提供软件服务，美的为什么坚持软硬结合？

张小懿解释说：“工业互联网是一个多层次的技术平台，包括大数据、云计算等均在其中，但是，还是要跟场景、用户的实践结合起来。中国很多制造企业，是从原材料一步一步做起来的，产业链条长，光一个云平台，连接上云解决不了业务问题，要扎扎实实地提供一些软硬件产品，才能够做好平台。”其中，美云智数是对外推动工业互联网的唯一平台，由其对接并识别客户需求，可择机推荐库卡的行业解决方案。

“软硬件的协作和集成是很多企业的痛点，如果只卖库卡产品，客户会问，机器人怎么装，怎么跟现有机器协作？需要再找一个集成商。美的解放方案就不用了，既有平台又有机器人，又可以做集成，这是我们最朴素的一个出发点，一站式解决这些问题。” 张小懿说。库卡拥有世界顶级的智能网关技术，智能网关是工业互联网中核心的连接键，美的在其基础上研发升级，形成了美云智数的智能网关，提高了美的工业互联网平台的竞争力。

库卡在工业40方面的积累，不仅限于机器人和自动化方面，在软件层面也丰富了美云智数的解决方案，比如，库卡旗下的Visual Components仿真软件是全球最顶尖的仿真软件之一，该软件已在美的内部全面启用，可将产品从研发、生产到使用的过程转变为数字镜像，通过虚拟全生命周期测试与管理，将产品创新、制造效率和有效性水平大幅提升。

制造积淀

2018年12月，工信部公布了《2018年工业互联网试点示范项目名单》，美的与阿里云、华为云、富士康等知名公司一同入选。张小懿经常会被问起，美的与其他家区别？他的回答是：制造积淀。

美的MIoT平台的特点，在于“制造业知识、软件、硬件”三位一体，其中，“制造业知识”正是美的与其他厂商的最大区别——从原材料加工、核心零部件生产到电子、注塑、钣金、总装等关键环节，美的拥有50年全流程制造的深厚积淀。

“智能制造终究要回归到制造，不仅仅是单纯的IT技术，我们与其他厂商大多是业务互补关系，目前阿里提供的以IaaS、PaaS为主，美云智数和阿里云也在云栖大会上共同建立了合作关系。”谷云松告诉《21CBR》。

如果说，阿里云提供的是云服务的基础设施，那么美云智数就是工程师，美云智数产品竞争力最强的部分，就集中在智能制造领域及相关SaaS。

“管理软件需要由管理实践和运营沉淀而来，单纯的软件公司过于依赖甲乙方的业务关系，缺乏业务实践经验，乙方很难全方位了解甲方业务，更难满足甲方进步而进行产品的迭代完善，需要花更多的精力和时间在甲方，了解更详细的需求。我们提供的是落地执行的解决方案，而不是解决方案的“PPT”，所以客户看得到美的实际场景和效果，更容易接受。”谷云松说。

不同类型的制造企业，在拥抱工业互联网时痛点与发展路径也各不相同。大型企业往往有着庞杂的内外部体系与繁复的工业场景，技术攻关难点重重；中小企业则可能因为高昂的上云费用与设备人才投入，对工业互联网望而却步。因此，针对大型企业较为复杂的数字化转型需求，美的会通过整合的定制化方案予以实现；对于中小企业，则提供成熟的套餐解决方案，助其以更经济的成本实现上云上平台。

目前，美的工业互联网的实施方案，优先聚焦在 *** 作环境比较差、容易让机器代替的场景。例如注塑车间温度较高，又有气味，工人们的工作环境比较差，还需要检测产品是否合格，用人眼睛对着灯光反复去看，8小时下来非常辛苦，品质不能保证。在工业互联网的改造后，工人们只需在电脑上把参数调好，上传到设备中去，库卡机器人取件后再用摄像头来检测，提升了品质，减少大量人力投入，能将工人从枯燥的、环境差的工作中解放出来，在商业投入产出上也是可行的。

美的集团视觉研究所长胡正博士，曾分享过一个利用AI技术的解决方案：在中央空调的装配车间，用一台相机实现顶面所有螺钉的检测，AI技术可应用工厂环境中各种型号螺钉的检测，适用于不同材质、不同边缘、不同采光、拍摄角度，其投资回报率非常高。据胡正介绍，一旦螺钉品质有问题，客户和分销商会投诉，投诉后工厂会被罚款，一次5000到1万元不等，从前工厂一个月可能会有十几次这样的罚款，检测质量提高后工厂可以节省一大笔钱，两个月项目即可回本。

张小懿认为，回应传统制造业的典型挑战，归根结底是以技术手段提升企业的敏捷和精益水平，由工业互联网将实体、信息、业务流程和人员连接起来，借助数据分析、优化决策，实现降本、增效、保质。因此，美的一直在人工智能（AI）、大数据、区块链等前沿技术不遗余力，在硅谷等多地成立研究中心，数字化相关的投入，一年高达数亿，以致力于技术与制造业的实际场景结合。

美的董事长方洪波形容，数字化是传统制造业的一线曙光，“企业内部数字化程度，我们正在积极 探索 做到最好。”未来，美的也有机会成为中国制造数字化升级转型的重要推手。

---