数据驱动的智能是当前国际学术前沿与应用过程智能化的发展趋势，如数据驱动的智能制造、设计、运行维护、仿真优化等。相关研究可归为以下三类：
- 主要依赖信息空间的数据进行数据处理、仿真分析、虚拟验证、及运行决策等，缺乏应用实体对象的物理实况小数据如设备实时运行状态、突发性扰动数据、瞬态异常小数据等的考虑与支持，存在仿而不真的问题。
- 主要依赖应用实体对象实况数据开展望闻问切经验式的评估、分析与决策，缺乏信息大数据如历史统计数据、时空关联数据、隐性知识数据等的科学支持，存在以偏概全的问题。
- 虽然有部分工作同时考虑和使用了信息数据与物理数据，能在一定程度上弥补上述不足，但实际执行过程中两种数据往往是孤立的，缺乏全面交互与深度融合，信息物理一致性与同步性差，结果的实时性、准确性有待提升。
数据也是数字孪生的核心驱动力，与传统数字化技术相比，除信息数据与物理数据外，数字孪生更强调信息物理融合数据，通过信息物理数据的融合来实现信息空间与物理空间的实时交互、一致性与同步性，从而提供更加实时精准的应用服务。
信息物理融合数据的分类
信息物理融合数据可分为以下四类：
- 信息数据：信息数据是指从信息系统中获取的数据，如历史统计数据、时空关联数据、隐性知识数据等。
- 物理数据：物理数据是指从物理对象中获取的数据，如设备实时运行状态、突发性扰动数据、瞬态异常小数据等。
- 信息物理融合数据：信息物理融合数据是指将信息数据与物理数据融合在一起的数据，通过信息物理数据的融合来实现信息空间与物理空间的实时交互、一致性与同步性。
- 元数据：元数据是指描述信息物理融合数据的属性和上下文信息的数据，如数据格式、数据来源、数据质量等。
信息物理融合数据的应用
信息物理融合数据在数据驱动的智能应用中有着广泛的应用，例如：
- 智能制造：在智能制造领域，信息物理融合数据可以用于提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量等。
- 敏感信息，如何保证数据的安全性也是需要解决的一个挑战。
信息物理融合数据的发展趋势
信息物理融合数据是数据驱动的智能发展的一个重要方向，未来将会有以下一些发展趋势：
- 数据融合技术的发展：数据融合技术的发展将促进信息物理融合数据的融合，提高数据融合的效率和精度。
- 数据实时处理技术的发展：数据实时处理技术的发展将保证信息物理融合数据的实时性，满足数据驱动的智能应用的实时性要求。
- 数据安全技术的发展：数据安全技术的发展将保障信息物理融合数据的安全，避免数据的泄露和滥用。
结语
信息物理融合数据是数据驱动的智能发展的关键要素，随着数据融合技术、数据实时处理技术和数据安全技术的发展，信息物理融合数据将在数据驱动的智能应用中发挥越来越重要的作用。
本文原创来源：电气TV网，欢迎收藏本网址，收藏不迷路哦！
添加新评论