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工业互联网术语和定义（版本1.0）工业互联网产业联盟（AII）2019年2月编写说明随着工业互联网的发展和新理念、新技术的引入，围绕工业互联网出现了大量术语和定义。
为了统一业界对关键术语和定义的认识和理解，规范术语和定义的使用，在工业和信息化部的指导下，工业互联网产业联盟（以下简称AII联盟）对工业互联网术语和定义进行了汇总、梳理、研究、讨论，在此基础上，编制形成了本报告。
可以预见，随着工业互联网的发展，还会不断出现新的术语和定义。
AII联盟将持续跟踪相关进展，并适时修订本报告或发布新版本。
指导单位：工业和信息化部牵头编写：工业互联网产业联盟总体组参与编写：工业互联网产业联盟需求组、技术与标准组、网络组、工业互联网平台组、安全组、测试床组、产业发展组、频谱组、国际合作与对外交流组、垂直行业组、政策法规与投融资组以及工业大数据特设组、边缘计算特设组、知识产权特设组、标识特设组、工业智能特设组、工业APP特设组、工业区块链特设组、开源特设组、工业无线特设组特别致谢：中国信息通信研究院：余晓晖、李海花、刘默、田慧蓉、张恒升、罗松、蒋昕昊、李文宇、周洁、刘阳、杨希、刘琪、臧磊、杜加懂、李亚宁、李艺、孙念、葛雨明、肖荣美万向集团公司研究院：马吉军、叶冬航天云网科技发展有限责任公司：侯宝存、于文涛、姜海森树根互联技术有限公司：文博武北京索为系统技术股份有限公司：王战阿里云计算有限公司：李俊平、郑治北京奇虎360科技有限公司：陶耀东、崔君荣、李鸿彬华为技术有限公司：赵黎黎中国电信集团有限公司：张东海尔集团公司：李胜民清华大学：王晨目录编写说明 (1)1.IT网络 (Information Technology Network) (1)2.Modbus协议(Modbus Protocol ) (1)3.OPC统一架构(Object Linking and Embedding（OLE）for Process Controls（OPC）Unified Architecture, OPU-UA) (1)4.OT 网络(Operation Technology Network) (1)5.安全策略（Security Policy） (1)6.安全措施（Security Measure） (1)7.安全服务（Security Service） (2)8.安全可控（Securable Control） (2)9.安全事件态势（Security Incident Situation） (2)10.安全域（Security Zone） (2)11.安全资源池（Security Resource Pool） (2)12.边缘计算（Edge Computing） (2)13.边缘节点（Edge Node） (2)14.边缘控制器（Edge Controller） (3)15.边缘数据处理（Edge Data Processing） (3)16.边缘网关（Edge Gateway） (3)17.边缘虚拟功能(Edge Virtualization Function, EVF) (3)18.边缘云（Edge Cloud） (3)19.边缘智能（Edge Intelligence） (4)20.边云协同（Edge-Cloud Coordination） (4)21.标识编码（Identifier） (4)22.标识解析递归解析节点（Recursive Node of Identification and Resolution） (4)23.标识解析二级节点（Second-Level Node of Identification and Resolution） (4)24.标识解析国际根节点（Root Node of Identification and Resolution） (4)25.标识解析国家顶级节点（National Top-Level Node of Identification and Resolution）426.标识解析企业节点（Enterprise Node of Identification and Resolution） (5)27.标准必要专利（Standard-Essential Patent） (5)28.标准必要专利（Standard-Essential Patent） (5)29.不可否认性（Non-repudiation） (5)30.残余风险（Residual Risk） (5)31.产品全生命周期管理 (Product Lifecycle Management, PLM) (6)32.产品数据管理（Product Data Management, PDM） (6)33.场景模版工业APP（Industrial Applications for Scene Templates） (6)34.超宽带定位技术(Ultra Wideband(UWB) Location Technology) (6)35.车间级（Work Center） (6)36.脆弱性态势（Vulnerability Situation） (6)37.大数据安全保障（Big Data Security Assurance） (7)38.大数据服务（Big Data Service） (7)39.分布式控制系统（Distributed Control System, DCS） (7)40.个性化定制（Personalized Customization） (7)41.工厂级/企业级（Enterprise） (7)42.工厂内部网络(Enterprise Internal Network) (7)43.工厂外部网络(Enterprise External Network) (7)44.工程模型工业APP（Industrial Applications for Engineering Models） (8)45.工控安全事件（Industrial Control Security Incident） (8)46.工业APP（Industrial Applications） (8)47.工业APP开发平台(Development Platform for Industrial Applications ) (8)48.工业APP运营平台（Operating Platform for Industrial Applications） (8)49.工业大数据（Industrial Big Data） (8)50.工业大数据建模与分析（Industrial Big Data Modeling and Analysis） (9)51.工业大数据平台（Industrial Big Data Platform） (9)52.工业防火墙 (Industrial Firewall) (9)53.工业互联网（Industrial Internet） (9)54.工业互联网安全态势感知（Security Situation Awareness of Industrial Internet）955.工业互联网标识解析体系（Identification and Resolution System of Industrial Internet） (10)56.工业互联网开源软件（O pen Source Software of Industrial Internet） (10)57.工业互联网开源社区（Open Source Community of Industrial Internet） (10)58.工业互联网平台（Industrial Internet Platform） (10)59.工业互联网资产（Industrial Internet Assets） (10)60.工业软件（Industrial Software） (10)61.工业数据空间（Industrial Data Space） (10)62.工业通信协议（Industrial Communication Protocol） (11)63.工业微服务（Industrial Microservice） (11)64.工业以太网（Industrial Ethernet） (11)65.工业智能（Industrial Intelligence） (11)66.供应链管理（Supply Chain Management, SCM） (11)67.供应链金融（Supply Chain Finance） (12)68.供应链协同（Supply Chain Collaboration） (12)69.故障预测 (Fault Prediction) (12)70.关联分析 (Association Analysis) (12)71.关系型数据库 (Relational Database) (12)72.行为态势（Behavior Situation） (12)73.行业通用工业APP（Industrial Applications for General） (13)74.互操作 (Interoperability) (13)75.混合现实（Mixed Reality, MR） (13)76.机理模型（Mechanism Model） (13)77.机器学习（Machine Learning） (13)78.基础共性工业APP（Industrial Applications for Basic Commonality） (13)79.基础设施即服务(Infrastructure as a Service，IaaS） (14)80.基于模型的设计 (Model Based Design, MBD) (14)81.交叉验证 (Cross-validation) (14)82.解析系统（Resolution System） (14)83.经营管理工业APP（Industrial Applications for Business Management） (14)84.开源框架（Open Source Framework） (14)85.开源软件（Open Source Software） (15)86.开源社区（Open Source Community） (15)87.可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller, PLC） (15)88.客户关系管理系统 (Customer Relationship Management, CRM) (15)89.控制设备（Control Equipment） (15)90.离散制造（Intermittent/Discrete Manufacturing） (15)91.面向工业过程自动化的工业无线网络(Wireless Networks for Industrial Automation Process Automation, WIA-PA) (16)92.内存数据库 (Memory Database) (16)93.平台即服务(Platform as a Service, PaaS ) (16)94.企业专用工业APP（Industrial Applications Dedicated to the Enterprise） (16)95.企业资源计划管理系统 (Enterprise Resource Planning, ERP) (16)96.区块链 (Blockchain) (17)97.确定性网络（Deterministic Networking, DetNet） (17)98.人工智能 (Artificial Intelligence) (17)99.柔性制造 (Flexible Manufacturing) (17)100.软件定义网络 (Software Defined Networking, SDN) (17)101.软件即服务(Software as a Service, SaaS) (17)102.射频识别 (Radio Frequency Identification, RFID) (18)103.身份鉴别（Entity Authentication） (18)104.深度学习（Deep Learning） (18)105.生产过程优化 (Production Process Optimization) (18)106.生产制造工业APP（Industrial Applications for Production and Manufacturing）18107.时间敏感网络 (Time-Sensitive Networking, TSN) (18)108.时间序列数据库 (Temporal Database) (19)109.数据安全（Data Security） (19)110.数据采集与监控系统(Supervisory Control And Data Acquisition, SCADA) (19)111.数据服务（Data Service） (19)112.数据管理（Data Management） (19)113.数据脱敏（Data Desensitization） (20)114.数据挖掘（Data Mining） (20)115.数据血缘关系（Data Lineage） (20)116.数据预处理 (Data Preprocessing) (20)117.数据治理 (Data Governance) (20)118.数据资产 (Data Asset) (20)119.数据资产管理 (Data Asset Management) (20)120.数字化双胞胎 (Digital Twins) (21)121.态势感知（Situation Awareness） (21)122.网络安全漏洞（Cybersecurity Vulnerability） (21)123.网络边界（Network Boundary） (21)124.网络虚拟化 (Network Virtualization) (21)125.威胁情报（Threat Intelligence） (21)126.无源光网络（Passive Optical Network, PON） (22)127.物联网 (Internet of Things, IoT) (22)128.现场级 (Work Cell) (22)129.现场总线 (Field Bus) (22)130.消息队列遥测传输（Message Queuing Telemetry Transport, MQTT） (22)131.协同设计 (Collaborative Design) (22)132.协同制造 (Collaborative Manufacturing) (23)133.信息安全保障能力（Capability of Information Security Assurance） (23)134.信息安全风险（Information Security Risk） (23)135.信息安全事件（Security Incident） (23)136.信息模型 (Information Model) (23)137.信息物理系统 (Cyber-Physical Systems, CPS) (23)138.虚拟仿真 (Virtual Reality) (23)139.许可证（License） (24)140.研发设计工业APP（Industrial Applications for Research and Development） (24)141.业务编织(Business Fabric) (24)142.业务流程管理系统 (Business Process Management, BPM) (24)143.以太网控制自动化技术(Ethernet Control Automation Technology，EtherCAT)24144.异构计算 (Heterogeneous Computing) (25)145.元数据 (Metadata) (25)146.云安全服务（Cloud Security Service） (25)147.云安全服务商（Cloud Security Service Provider） (25)148.云存储基础设施（Cloud Storage Infrastructure） (25)149.云计算（Cloud Computing） (25)150.云制造（Cloud Manufacturing） (26)151.云制造产业集群（Cloud Manufacturing Industry Cluster） (26)152.运营维护工业APP（Industrial Applications for Operational Maintenance） (26)153.责任制（Accountability） (26)154.增强机器类通信 (Enhanced Machine Type Communication, eMTC) (26)155.增强现实（Augmented Reality，AR） (27)156.窄带物联网（Narrow Band-Internet of Things, NB-IoT） (27)157.知识模型（Knowledge Model） (27)158.知识图谱（Knowledge Graph） (27)159.知识自动化 (Knowledge Automation) (27)160.制造执行系统 (Manufacturing Execution System, MES) (28)161.智慧能源 (Smart Energy) (28)162.智慧水务（Smart Water ） (28)163.智能服务（Smart Service） (28)164.智能工厂（Intelligent Factory) (28)165.智能故障诊断 (Intelligent Fault Diagnosis) (29)166.智能制造（Intelligent Manufacturing） (29)167.智能资产（Smart Asset） (29)168.众包众创（Crowdsourcing） (29)169.专家系统（Expert System） (29)170.专利合作协定（Patent Cooperation Treaty, PCT） (29)171.专利优先权（Patent Priority） (30)172.资产态势（Asset Situation） (30)173.资源接入工业APP（Industrial Applications for Resource Accessing） (30)1.IT网络 (Information Technology Network)IT网络是用于连接信息系统与终端的数据通信网络。
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。
它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。
随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。
1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。
2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。
北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。
1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。
2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。
金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。
2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。
零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。
根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。
智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。
SWOT分析模型SWOT分析法（也称TOWS分析法、道斯矩阵）即态势分析法，20世纪80年代初由美国旧金山大学的管理学教授韦里克提出，经常被用于企业战略制定、竞争对手分析等场合。
SWOT分析模型简介在现在的战略规划报告里，SWOT分析应该算是一个众所周知的工具。
来自于麦肯锡咨询公司的SWOT分析，包括分析企业的优势（Strength）、劣势（Weakness）、机会（Opportunity）和威胁（Threats）。
因此，SWOT分析实际上是将对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括，进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法。
通过SWOT分析，可以帮助企业把资源和行动聚集在自己的强项和有最多机会的地方。
成功应用SWOT分析法的简单规则●进行SWOT分析的时候必须对公司的优势与劣势有客观的认识；●进行SWOT分析的时候必须区分公司的现状与前景；●进行SWOT分析的时候必须考虑全面。
●进行SWOT分析的时候必须与竞争对手进行比较，比如优于或是劣于你的竞争对手；SWOT分析法因人而异。
一旦使用SWOT分析法决定了关键问题，也就确定是市场营销的目标。
SWOT分析法可与PEST analysis和Porter's Five-Forces analysis等工具一起使用。
运用SWOT分析法的时候，要将不用的要素列入相关的表格当中去，很容易操作。
SWOT海尔集团是世界第四大白色家电制造商，也是中国电子信息百强企业之首。
旗下拥有240多家法人单位，在全球30多个国家建立本土化的设计中心、制造基地和贸易公司，全球员工总数超过五万人，重点发展科技、工业、贸易、金融四大支柱产业，2005年，海尔全球营业额实现1039亿元（128亿美元）。
下面是有关海尔的SWOT分析：优势：1、海尔有9种产品在中国市场位居行业之首，3种产品在世界市场占有率居行业前三位。
2、技术领域处于世界领先水平。
3、目前，海尔累计申请专利6189项（其中发明专利819项），拥有软件著作权589项。
2023年南京职称继续教育数字经济工程(1)题库单选题1、根据本讲，目前数字平台是以（D）为基础的服务中心。
A、制度B、电商C、网络D、数字技术2、工信部为了推进先进制造业集群发展，开展了先进制造业集群（A）。
A、竞赛B、竞标C、交流D、合作3、根据本讲，（D）是工业互联网的保障。
A、APPB、网络C、平台D、安全4、按照5G国际标准不同版本阶段性特征，（C）聚焦中高速大连接应用，分阶段开展技术、产业化和应用导入。
A、R15版本B、R16版本C、R17版本D、R18版本5、（A）被称为打开第四次工业革命之门的钥匙。
A、数字经济B、开放经济C、共享经济D、绿色经济6、自（B）年《国家集成电路产业发展推进纲要》出台以来，我国集成电路产业良好的政策环境和投融资环境效果持续显现。
A、2013B、2014C、2017D、20187、在（B）落地了中国第一个区块链产业园。
A、贵州B、浙江C、深圳D、上海8、（A）是一种新型的数字货币方式，采取一种真实的资产担保加上独立协会治理的新架构、新模式，是双重架构。
A、LibraB、以太坊C、比特币D、摩根币9、根据本讲，（D）成为产业数字化发展的血动脉。
A、数据资源B、数据整合C、数据内容D、数据要素10、我国电子信息产业创新能力比较薄弱，有三个（B）的深层次矛盾非常突出。
A、不相沟通B、不相适应C、不相了解D、不相发展11、（C）是人类通过大数据的识别-选择-过滤-存储-使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。
A、再生经济B、规模经济C、数字经济D、实体经济12、（D）是“新基建”的网络信息基础设施和驱动力。
A、5GB、IPv6C、云计算D、大数据13、根据本讲，要利用先进科技推动企业技术、经验、原理等知识的（C）。
A、流程化B、软件化C、智能化D、简便化14、《5G应用“扬帆”行动计划（2021-2023年）》结合当前5G应用现状和未来趋势，确立了2021-2023年我国5G发展目标。
定我国高校在专利转化方面存在的困难和需求，并给出了结论和展望。
关键词：高校专利转移许可中图分类号：G306 文献标识码：A0引言近年来，随着我国科技创新能力的提升，专利申请量大幅增长，而高校以及以中国科学院（下称中科院）为代表的科研院所作为科研、教育的核心机构，其不仅承担大量国家科技计划、科学基金支持的研究工作，还积极参与各类企业的研发工作。
高校（包含中科院）拥有的自主知识产权总量不断攀升，截止至2018年底,我国专利的总授权量达2561336件，其中高校专利的总授权量达555874件。
高校持有的有效发明专利为367545件，占全国有效发明专利总数的21.9%，可见高校已成为我国专利申请和持有的重要力量。
数量扩张向质量提升、效益优先的转变，是我国知识产权工作正在经历的艰难过程，如何将专利成果转化利用、真正实现鼓励创新的立法目的，是目前亟待解决的问题。
同样，高校专利的终点并非获得授权，而是将科研成果实在地转化为可利用的产品或服务，使专利具有市场价值。
早在上世纪80年代，我国即出台了有关政策引导科技成果的转移转化。
经过三十余年的发展，我国高校的知识产权转移转化工作已取得了一定的成果。
1我国高校专利的申请状况1.1我国高校专利申请量的年份分布本研究通过Incopat系统对2018年12月31日前我国高校（含中科院）的专利申请量进行了检索和统计。
图1显示了1985年—2018年我国高校专利申请量的年份分布情况，其总申请量达到2081794件。
由图中可以看出专利申请量的发展大致经历了三个时期，第一阶段为1985年—1997年，这一时期内专利申请量较平稳，维持在每年2000件左右；第二阶段为1998年—2007年，专利申请量增长迅速，从1998年的2446件增长到2007年的35038件，这与国家鼓励科技创新相关政策的颁布实施具有密切关系。
第三阶段为2008年—2018年，高校专利申请量呈现井喷式增长，2017年的申请数量可达32万件，这一发展趋势与国民经济水平的高速发展和高校自主知识产权保护意识的不断增强密切相关。
工业互联网网络安全原标题：《工业互联网企业网络安全分类分级指南（试行）》解读近年，为加快构建工业互联网安全保障体系，提升工业互联网安全保障能力，工业和信息化部不断完善工业互联网安全保障体系架构，相继发布多个工业互联网相关的安全标准及指导意见。
这些标准从安全评估、安全建设、安全运维、安全应急等多个方面提出了安全要求，例如2016年发布的《工业控制系统信息安全防护指南》、2017年发布的《工业控制系统信息安全事件应急管理工作指南》，《工业控制信息安全防护能力评估工作管理办法》和《工业控制系统信息安全行动计划（2018-2020）》等。
2019年7月26日，工业和信息化部联合十部门发布《加强工业互联网安全工作的指导意见》（以下简称《指导意见》）。
近日为落实《指导意见》，指导工业互联网企业的分类分级工作，工业和信息化部发布《工业互联网企业网络安全分类分级指南（试行）》（以下简称《分类分级指南》）的征求意见稿，面向社会征求意见。
尽管《分类分级指南》当前正处于面向社会征求意见阶段，但为了帮助工业企业更好的理解《分类分级指南》,更为准确的进行分类分级工作，笔者就其中一些内容进行解读，以飨读者。
《分类分级指南》适用范围从整篇指南上看《分类分级指南》的工业企业对象主要面向制造业企业，根据企业属性将工业互联网企业分为三类：1）应用工业互联网的工业企业（简称“联网工业企业”）；2）工业互联网平台企业（简称“平台企业”）；3）工业互联网基础设施运营企业。
其中联网工业企业主要涉及原材料工业、装备工业、消费品工业和电子信息制造业等行业，从企业属性上来看，大多都属于制造、加工类型，其工业属性更强，工业网络安全建设相对薄弱，应按照《分类分级指南》要求进行企业分级。
而平台企业对外提供的是基于工业互联网平台的互联信息服务，工业互联网基础设施运营企业多是基础电信运营企业和标识解析系统建设运营机构，其更适用《通信网络安全防护管理办法》的要求进行分级。
中国3C自动化行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国3C自动化行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、3C自动化行业定义 (3)第二章、中国3C自动化行业综述 (4)第三章、中国3C自动化行业产业链分析 (5)第四章、中国3C自动化行业发展现状 (7)第五章、中国3C自动化行业重点企业分析 (8)第六章、中国3C自动化行业发展趋势分析 (10)第七章、中国3C自动化行业发展规划建议 (11)第八章、中国3C自动化行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国3C自动化行业分析结论 (14)第一章、3C自动化行业定义3C自动化行业是指专注于计算机（Computer）、通信（Communication）和消费电子（Consumer Electronics）领域内自动化设备和技术的研发、制造与应用的产业。
随着全球科技的迅猛发展，特别是近年来人工智能、物联网（IoT）及5G通讯技术的普及，3C自动化行业迎来了前所未有的发展机遇。
本章节将从市场规模、产业链构成及发展趋势等方面详细阐述该行业的现状与前景。
1.1 市场规模截至2022年底，全球3C自动化市场规模已达到约4,800亿美元，同比增长率约为7.6%。
亚洲地区尤其是中国、日本和韩国占据了主导地位，市场份额超过60%，北美和欧洲紧随其后，分别占据约20%和15%的份额。
预计到2027全球3C自动化市场规模有望突破6,500亿美元大关，复合年增长率（CAGR）预计将达到 5.9%左右。
1.2 产业链构成3C自动化产业链主要包括上游零部件供应商、中游设备制造商以及下游终端应用三个环节。
上游零部件涵盖了传感器、控制器、伺服电机等核心组件；中游则由机器人集成商、自动化生产线解决方案提供商组成；而下游广泛应用于智能手机、平板电脑、智能家居产品等多个细分市场。
上游零部件：2022全球3C自动化上游零部件市场规模约为1,500亿美元，其中传感器市场价值达350亿美元，控制器市场约为400亿美元，伺服电机及其他关键部件合计约750亿美元。
2023年公需科目：《“十四五”数字经济发展规划》解读等考试题一、单项选择（每题2分）1.在2021年成都新经济共享大会上，《城市场景机会清单》重磅发布，清单涵盖城市十大共享机遇，首批设计（1000）个场景。
4.以下不属于工业产权的是（著作权、C发现权）工业产权：专利权、商标权、反不正当竞争权、集成电路布图设计权、商业秘密权Ao专利权B商标权C发现权D商业秘密3.对于精准农业包含的技术，以下表述不正确的是（A区块链技术）。
A区块链技术B传感器技术C射频标签技术D可变速率输入技术4.2020年受新冠肺炎疫情影响，我国电子信息产业呈（稳中有进）态势5.我国坚持党对防灾减灾工作的绝对领导，全面落实以（防汛救灾责任制）为核心的各项防汛、防台风责任。
2.我国数字经济发展目标中提到，到2025年，数字经济核心产业增加值占GDP 比重要达到（10%）《“十四五”数字经济发展规划》1.习近平总书记强调，要实现高质量发展，必须要实现依靠（■）驱动的内涵型的增长。
A创新B经济C人文D产业2.知识产权许可的种类不包含（特许许可）。
知识产权许可的种类：独占许可、排他许可、普通许可A特许许可B独占许可C排他许可D普通许可2.（APP）是人机交互的重要接口。
A手势B语音CAPPD输入1.成都《城市场景机会清单》涵盖了城市的（IO）大共享机遇。
A7B8C9DlO1.推进智慧农业和数字化农业可能带来的变化，不包括以下哪项？（政府效率变化）进智慧农业和数字化农业可能带来的变化：生产效率变化、市场效率变化、收益变化A生产效率变化B政府效率变化C市场效率变化D收益变化2.要成为高价值发明专利，需要达成五个条件的任一一条，以下描述错误的是（）。
A实现较高质押资金额的发明专利B维持年限高于5年的发明专利C在海外有同族专利权的发明专利D获得国家科学技术奖、中国专利蒋的发明专利3.工信部为了推进先进制造业集群发展，开展了先进制造业集群（竞赛）A竞赛B竞标C交流D合作1.“如果有效就多做”体现的是面对事务或问题的（改变）技术。
局的专利全景聚焦分析，明确智慧管网专利现状及发展机遇。
为企业专利布局设计及策略制定提供决策依据。
关键词：智慧管网智能管道专利布局市场中图分类号：G306 文献标识码：A1引言工业革命对油气管网发展产生深刻影响，到本世纪中叶，我国油气管道总里程预计将超过30万公里，如何建成“资源多元、运行高效、安全可靠”的现代油气运输体系将面临着能源革命和工业革命两大挑战。
因此，打造面向未来的智能化管道和智慧管网、应用“端+云+大数据+物联网”信息技术，建设全国性的“智慧管网”，构建油气长输管道安全长效机制正当其时[1]。
在此背景下明晰哪些国家、哪些申请人掌握着智慧管网关键技术以及了解其专利布局现状，发现专利布局热点及空白点，对企业掌握专利布局现状、明确突围方向和保护思路，完善专利布局尤为重要。
本文立足于“互联网+”的大环境，以油气智慧管网为研究对象，结合智慧管网行业现状和专利信息，通过对智慧管网专利全景聚焦分析，揭示全球智慧管网整体专利布局，明确智慧管网专利现状及发展机遇。
1.1 数据来源本文分析研究的专利数据来源于PatSnap全球专利数据库，PatSnap全球专利数据库覆盖全球116个国家/组织/地区的1.4亿专利数据，同时拥有专业的专利信息检索分析功能。
1.2 检索范围区域范围：全球公开专利文献时间范围：截至2020年8月31日已公开专利1.3 检索方法以油气智慧管网为研究对象，基于调研资料将油气智慧管网涉及技术划分为管道数字孪生体构建与应用、全方位感知、数据挖掘利用、智能综合决策四大技术领域，并针对上述四大技术领域进行技术分解，每个技术领域形成4～5级的技术分解表。
根据技术分解表，初步确定关键词、IPC/CPC分类号等检索要素。
根据关键词、分类号等信息进行初步检索，完善关键词、分类号，并形成检索要素表。
根据检索要素表，一是通过关键词、IPC/CPC分类号等检索要素的逻辑组合构建检索式，进行组合检索；二是针对国内外30余家油气企业构建检索式，进行补充检索。
工业互联网关键技术专利态势分析（）工业互联网工业互联网关键关键技术技术专利专利态势分析态势分析（（22月要点介绍当前，工业互联网从整体网络体系目标框架分为三个层次，分别为网络互联体系、地址与标识解析体系和应用支撑体系，为了对工业互联网的三个重要体系进行深入知识产权分析，报告选取现场总线、工业以太网、OPC/OPCUA 和TSN作为网络互联体系的知识产权研究对象，选取ONS、Handle、OID、Ecode等主流标识解析技术作为网络标识解析体系的知识产权研究对象，在应用支撑体系中，选取工业云技术中的边缘计算、PaaS技术和多租户技术作为知识产权研究对象。
报告对选取的对象从时间视角、地域视角、参与者视角、技术创新视角等维度进行多角度剖析，通过对相关技术的专利申请趋势进行分析以研究该技术的随年发展情况，对相关技术的专利布局地域进行分析以探析该技术的重要市场和技术原创国，对相关技术的专利权人进行分析以追踪该技术的先进引领者，对相关技术进行细分以探寻技术发展脉络。
最后，对涉及的关键技术结合产业发展和知识产权发展，给出了综合性建议。
组织组织单位：工业单位：工业互联网产业联盟互联网产业联盟编写单位编写单位：中国信息通信研究院：中国信息通信研究院编写组编写组成员：成员：中国中国信息通信研究院信息通信研究院知识知识产权中心产权中心：李文宇、周洁、王潇、张倩：李文宇、周洁、王潇、张倩中国中国信息通信研究院信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工业互联网与物联网研究所：李海花：李海花、刘阳、刘阳中国中国信息通信研究院信息通信研究院技术技术与与标准标准研究研究所所：张恒：张恒升升、罗松、黄颖、罗松、黄颖中国中国信息通信研究院信息通信研究院信息化信息化与工业化融合研究所：刘钊与工业化融合研究所：刘钊1目目录录一、研究范畴1（一）技术范畴1（二）专利数据范围2二、工业互联网专利分析.2(一)整体专利态势分析.21.工业互联网全球专利申请趋势有所加快.22.工业互联网全球专利技术布局地域多集中在美国和中国33.外国工业云和工业平台服务商工业互联网专利布局领先4(二)网络互联关键技术专利分析.61.现场总线.61.1现场总线仍掌控较多市场份额，专利应用领域广泛，专利增长放缓.61.2中国现场总线专利应用范围广，欧洲FIELDBUS市场拓展带动专利增多.71.3Siemens把控全球市场，现场总线专利量遥遥领先81.4现场总线专利主要围绕FieldBus产生创新.92.工业以太网92.1工业以太网市场快速增长导致申请量持续增长，未来应用领域广泛.92.2中国工业以太网专利占比不断攀升，中国市场步入快车道模式112.3工业以太网专利外企占优，中国企业和科研院校积极布局122.4工业以太网创新聚焦交换机、控制单元、自动化系统和数据采集.123.OPC/OPCUA133.1OPC/OPCUA技术专利总量较少但未来有增长空间133.2中国OPC应用到多个领域且专利全球份额有所提升143.3外企在OPC/OPCUA领域专利布局占优153.4OPC 技术热点多分布在客户端、过程控制、OPC服务器.164.时间敏感网络TSN.164.2TSN专利大多布局在美国和中国.184.3TSN专利申请人以国外知名自动化厂商及IT企业为主1924.4TSN技术热点以帧结构、信号和业务流控制为主19(三)网络标识解析关键技术专利分析..314.2.Ecode属于我国自主可控国标体系，专利多分布在中国.324.3.Ecode专利主要掌握在本土机构手中.334.4Ecode专利方案主要集中在底层技术和应用领域.34(四)工业云关键技术专利分析.351.边缘计算/雾计算.351.1边缘计算/雾计算是工业互联网发展的关键要素.351.2边缘计算/雾计算技术主要分布在中美361.3美国申请人技术较领先，国内企业国际布局意识仍不足.371.4边缘计算技术主要分布于计算器件设备和数据处理等领域.382.平台即服务PaaS.392.1工业PaaS技术是工业互联网的应用核心且进入快速发展期.392.2PaaS技术主要分布于中美两国402.3IBM、Microsoft积极在全球布局专利以掌握未来市场412.4PaaS专利热点聚焦于计算设备、计算环境、用户接口等领域423.多租户.433.1多租户技术发展迅速，专利申请趋势近年增长4333.2美国的多租户技术专利布局占据优势.443.3SALESFORCE、AMAZON、Microsoft、IBM注重全球布局453.4多租户专利主要多租户技术专利主要聚焦于数据库、计算环境等.46三、总结建议47（一）总结.471.网络互联.472.网络标识解析483.工业云.49（二）总体建议491.提升创新主体知识产权战略意识和能力，广泛开展布局502.加强人才队伍建设503.强化知识产权的协同运用501一一、、研究范畴研究范畴（一）（一）技术范畴技术范畴本报告是在工业互联网产业联盟推出的体系框架（见图1-1-1）基础上，从网络互联、网络标识解析和应用支撑三大体系入手，分别选取关键技术进行知识产权研究。
网络互联体系中选取的关键技术包括：现场总线、工业以太网、OPC/OPCUA，并且由于时间敏感网络（TSN）技术在工业互联网产业发展过程中重要性日益凸显，在网络互联体系内，新增TSN技术并对其专利布局进行态势分析；网络标识解析体系中选取的关键技术包括：对象名解析服务（ObjectNameService,ONS）、Handle、对象标识符（ObjectIdentifier,OID）和物联网统一物品编码（EntityCode,Ecode）；应用支撑体系从工业云入手，选取的关键技术包括：边缘计算/雾计算、平台即服务(Plat-as-a-Service,PaaS)技术和多租户技术。
数据来源：工业互联网产业联盟《工业互联网体系架构报告》图1-1-1工业互联网整体网络体系目标框架2（（二二））专利数据范围专利数据范围检索关键词依托工业互联网三大体系中的关键技术确定；检索平台以德温特、PatentStrategies和PatSnap 为主；检索数据源自全球105个国家/地区的官方知识产权局；检索时间是从申请日开始，截至10月22日之前公开的专利。
二二、、工业工业互联网互联网专利专利分析分析((一一))整体整体专利态势专利态势分析分析11..工业互联网全球专利申请趋势有所加快工业互联网全球专利申请趋势有所加快从至10月，全球工业互联网未合并同族专利申请近5万件，其中，北美洲、欧洲、亚洲、大洋洲的工业互联网专利申请较多。
从国家视角看，美国、中国、德国、日本是重要国家，这些国家的工业互联网相关专利布局活跃且申请量较大。
数据来源：各国知识产权局数据统计：中国信息通信研究院知识产权中心图2-1-1工业互联网全球申请趋势01000至期间，PCT专利申请和欧专局的专利申请除外，全球工业互联网的专利主要布局在美国、中国、日本和德国，这些国家的工业互联网专利布局数量占比全球76%。
这与这些国家对工业互联网的政策和产业发展较为相关。
例如，美国和中国推出聚焦于依托工业互联网发展的先进制造发展战略。
在具体实践上，美国和中国工业互联网核心企业将互联网特征用于经营生产服务全过程。
在产业上，中美以工业互联网产业联盟为重要抓手。
美国由GE、Intel、AT&T、思科和IBM联合成立了工业互联网产业联盟（IndustriallnternetConsortium，IIC），目前有近40个国家约300位正式会员。
中国的工业互联网产业联盟则在工信部指导下于初成立，侧重研究工业互联网顶层设计、技术研发、标准定制、测试床、产业实践等工作，目前成员队伍不断扩大，会员数量接近1000家。
无论是中国还是美国的工业互联网产业联盟，都吸引了全球最领先的工业企业、ICT企业、高校及研究机构积极参与。
日本工业价值链促进会（IndustrialValueChainIniTIaTIve，IVI）立足日本制造业，制定了与工业4.0平台类似的智能工厂基本架构《工业价值链参考架构（IndustrialValueChainReferenceArchitecture,IVRA）》；德国最早提出“工业4.0”战略，并成立“工业4.0”合作平台，资助了300余个“工业4.0”项目。
4数据来源：各国知识产权局数据统计：中国信息通信研究院知识产权中心图2-1-2工业互联网全球布局地域3.外国工业云和工业平台服务商外国工业云和工业平台服务商工业互联网专利工业互联网专利布局布局领先领先在全球TOP10专利申请人排名中，外国企业占据明显优势，中国企业持有专利数量普遍相对较少，较难跻身全球前十。
目前全球工业互联网专利排名前十的申请人包括：IBM、Microsoft、Oracle、salesforce、Siemens、Amazon、Symantec、华为、Wal-MartStores和VeritasTechnologies。
其中，IBM的相关专利数量最多，排名第一；Microsoft和Oracle的专利多为PaaS和多租户技术；salesforce的专利多为多租户相关技术；Wal-MartStores的实力也不容小觑，因为其一方面加强O2O线上线下融合，一方面强化云计算和PaaS专利布局，在重资产模式下强力发展电子商务，潜力较大，值得关注其专利布局动态。
美国美国48%中国25%WO11%EP7%日本2%德国1%印度1%加拿大1%澳大利亚1%韩国1%其他2%工业互联网全球专利地域分布5数据来源：各国知识产权局数据统计：中国信息通信研究院知识产权中心图2-1-3工业互联网全球专利申请人TOP10在中国积极布局工业互联网专利并且排名靠前的申请人包括IBM、Microsoft、Siemens、国家电网、中科院、华为、中兴、Oracle、浙江大学和Emerson。
IBM、Microsoft、Siemens、Oracle和Emerson非常重视中国市场，在中国布局了较多工业互联网专利。
中国申请人中，国家电网、华为和中兴在工业互联网方面专利申请态度积极，专利较多，中国科研院校则有中科院和浙江大学，申请的工业互联网专利跻身中国前十。
01000来，虽然已有部分支持工业以太网通信接口的现场设备，但仍有大量的现场设备依旧采用电气硬接线直接控制器的方式连接。
目前市场上常见的现场总线技术有几十种之多，主要包括Profibus，Modbus，HART,CANopen，LonWorks，DeviceNet、ControlNet、CC-link等。
经过多年发展，现场总线相关专利总量多，专利申请从核心基础技术扩展到应用类，工业互联网现场总线技术专利全球共计近9500个专利，6564个专利族，期间现场总线专利的申请进入平稳期。
