Cyber-Physical System(CPS), 也就是“网络-实体系统”,价值是什么？具体用再哪？
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1)智能的感知：从信息来源、采集方式、和管理方式上保证了数据的质量和全面性，建立支持CPS上层建筑的数据环境基础。
2)数据到信息的转化：可以对数据进行特征提取、筛选、分类、和优先级排列，保证了数据的可解读性。
3)网络的融合：将机理、环境与群体有机结合，构建能够指导实体空间的网络环境，包括精确同步、关联建模、变化记录、分析预测等。
4)自我的认知：将机理模型和数据驱动模型相结合，保证数据的解读符合客观的物理规律，并从机理上反映对象的状态变化。同时结合数据可视化工具和决策优化算法工具为用户提供面向其活动目标的决策支持。
5)自由的配置：根据活动目标进行优化，进而通过执行优化后的决策实现价值的应用。
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首先，先进的传感器技术、通信技术、物联网技术等等可以使得大量原始数据的获取并非难事，然而，有了数据并不代表一定就能产生价值。一种是数据的利用程度，比如，很多运营型企业会存储大量的设备使用数据，设备出现问题时才会查看当时的数据是否出现了异常、并且只用于处理当下的问题，这样，大量的使用数据被浪费，实际上如果能通过一个统一的平台分析、预测数据的关联，就可能避免不必要的问题或浪费;另一种是数据的可用程度，即有可能我们采集到的数据90%以上都是无用的数据，而技术人员需要花费大量时间进行数据处理，因此，这实际上对于感知数据的采集与存储提出了新的要求。
第二，就算有了可利用的数据，也必须能够转化为有用的信息。这种信息的转化，类似于人的记忆过程，即人之所以有记忆，并非单纯感知到实体世界的数据存储，或者是实体世界镜像的映射，而是通过筛选、存储、关联、融合、索引、调用等形式将数据变为对人有用的信息，这是人类思维与行为的基础。因此，在CPS的框架下，能够按照信息分析的频度和重点重新进行自适应的、动态的“数据-信息”转换，并解决海量信息的持续存储、多层挖掘、层次化聚类调用，进而达成数据到信息的智能筛选、存储、融合、关联、调用，才是有效的信息提取过程。
第三，就是如何能够从信息当中产生价值。单一信息源产生单一价值，这是过去的概念;如今的工业4.0时代需要解决的核心问题是，关注实时的动态过程中，以多源数据的多维度关联、评估、预测，实现多问题、多环节乃至全产业链的协同优化。
预期到2030年，传统的生产系统将转型成为生产智能产品的智慧工厂，未来的工厂将实现具备自省性、自预测性、自比较性和自重构能力的无忧生产环境。然而，在迈向工业4.0时代以前，诸多的关键技术需要我们持续不断地研究，现有的生产基础设施也需要不断更新以应对工业4.0的新标准。物联网+智能分析平台+务联网的大数据创值体系还需要不断完善，尤其是填补智能分析平台中的技术缺口。构建CPS系统的工具、技术和方法也需要不断改进。如何通过捕获智慧工厂和智能产品两方面的大数据，运用先进的大数据分析方法建立实体设备与产品的镜像模型，并利用镜像模型产生的信息对实体进行对称化的内容管理和提供创值服务，将成为未来竞争力的核心。如果中国制造能够成功运用网络集成的数据分析，实现工业化与信息化的深度融合，将强力推进中国提升全球竞争力、开拓全新的市场机遇。