1.2.5　与其他技术方向的关系

工业大数据是一种数字化技术手段，与数字孪生、工业智能、智能制造及工业互联网等技术共同支持工业数字化转型。本节简单讨论它们之间的关系。

1.数字孪生

数字孪生是构建与物理世界实体要素对应的数字要素，实现虚实映射，并且能够通过数字空间迭代，指导物理空间的决策。与数字孪生相关的一个概念信息物理系统（Cyber Physical System，CPS）也强调建立颗粒度不同的虚实对应的映射关系；但在严格意义上的数字孪生中，数据是单向从物理实体到数字孪生体的，没有以数据“控制物理设备”的行为发生，而在CPS中，控制指令从数字孪生体下行到物理实体设备，与上行数据形成闭环。

数字孪生与CPS的理念是工业大数据建模的指导思想，尝试构建反映物理实体的全息模型。但同时要意识到，任何模型都是物理世界的简化，数字孪生也是针对特定问题的模型。最后，因为采集技术和采集成本等因素，很多关键工业参数在现实中并没有采集，这样反过来也能从可实现性的角度给出数字孪生模型的适用范围。

2.工业智能

工业智能是人工智能技术与工业融合发展形成的，贯穿设计、生产、管理及服务等工业领域的各个环节，实现模仿或超越人类感知、分析、决策等能力的技术、方法、产品及应用系统。

工业智能从应用类型的角度来定义，而工业大数据从数据角度来定义，二者有很大程度的重叠，但不是包含关系。工业智能中的人工智能技术（特别是数据驱动或专家系统方法）属于工业大数据分析的范畴，但工业智能中也包括机器人等自动化技术。

3.智能制造

智能制造将新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理和服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。工业大数据是智能制造的重要支撑技术，智能制造也是工业大数据的重要应用方向之一。

4.工业互联网

工业互联网构建了基于云的新价值链网，以典型工业App的形式支撑企业内部和外部生态的协同，创建了能力供需生态。工业互联网概念强调的是供需连接方式和协作范围。工业大数据是工业互联网的基础技术，工业互联网丰富了工业大数据的数据内容。