工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析+-標(biāo)識(shí)資源搜索技術(shù)與應(yīng)用發(fā)展白皮書（2023版）

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析——標(biāo)識(shí)資源搜索技術(shù)與應(yīng)用發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（AII）2023年9月I本報(bào)告版權(quán)屬于網(wǎng)絡(luò)通信與安全紫金山實(shí)驗(yàn)室和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟所有（注明是引自其他地方的內(nèi)容除外），并受法律保護(hù)，任何個(gè)人或是組織在轉(zhuǎn)載、摘編或以其他方源：網(wǎng)絡(luò)通信與安全紫金山實(shí)驗(yàn)室和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”。否則將違反中國(guó)有關(guān)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的相關(guān)法律和法規(guī)，對(duì)此網(wǎng)絡(luò)通信與安全紫金山實(shí)驗(yàn)室有權(quán)追究侵權(quán)者的相關(guān)法律責(zé)任。網(wǎng)絡(luò)通信與安全紫金山實(shí)驗(yàn)室聯(lián)系電話箱：gogobaxia@126.com組織單位：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟牽頭編制單位排名不分先后）網(wǎng)絡(luò)通信與安全紫金山實(shí)驗(yàn)室、中國(guó)信息通信研究院參與編制單位排名不分先后）南京復(fù)創(chuàng)智能制造技術(shù)有限責(zé)任公司、天翼物聯(lián)科技有限公司、中信戴卡股份有限公司、濰柴動(dòng)力股份有限公司、北汽福田汽車股份有限公司、蘇寧易購(gòu)集團(tuán)股份有限公司、蘭州蘭石換熱設(shè)備有限責(zé)任公司、廣州白云山醫(yī)藥集團(tuán)股份有限公司、江蘇博云科技股份有限公司、蘇州協(xié)同創(chuàng)新智能制造裝備有限公司、江蘇中天互聯(lián)科技有限公司、江蘇省自動(dòng)化學(xué)會(huì)、廣州米多網(wǎng)絡(luò)科技有限公司、碼客工場(chǎng)工業(yè)科技(北京)有限公司、哈爾濱工程大學(xué)、武漢亞為電子科技有限公司、東集技術(shù)股份有限公司、北京萬(wàn)維物聯(lián)科技發(fā)展有限公司、中信科移動(dòng)通信技術(shù)股份有限公司、江蘇萬(wàn)聯(lián)信息科技有限公司、中國(guó)聯(lián)通物聯(lián)網(wǎng)研究院、聯(lián)通數(shù)字科技有限公司、南京衛(wèi)崗乳業(yè)有限公司主要編寫人員排名不分先后）湯雅婷、陸柔伊、鄂新華、黃韜、謝人超、劉陽(yáng)、池程、田娟、尹子航、張鈺雯、姚頓、吳琦瑩、付金國(guó)、劉斌、楊震、李潔、陳璐、段志強(qiáng)、王輝、王翔宇、孫?？?、李紅雨、劉磊磊、林歡、林成建、葉國(guó)華、白學(xué)偉、車生文、張濤、惠博、向娜、崔驥、張浩瀾、狄航、袁雪騰、時(shí)宗勝、蔣劍、伍林波、徐玲玉、張曉、王慧強(qiáng)、呂宏武、王瑞、王耀勤、樊春暉、黃少珉、陳慧、陳月、張森、陳巍、顏廷睿、白鈺、何非、閔愛佳、蔣維、孫玉剛、朱峰黨的“二十大”報(bào)告強(qiáng)調(diào)要加快建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)體系，推進(jìn)新型工業(yè)化，建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)。而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的關(guān)鍵底座，是國(guó)家深刻把握發(fā)展新形勢(shì)、新變化，站在戰(zhàn)略全局高度做出的重要決策，已成為新型工業(yè)化的戰(zhàn)略性基礎(chǔ)設(shè)施。隨著新型工業(yè)化和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，包括標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)在內(nèi)的工業(yè)數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，海量、多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)面臨著難以關(guān)聯(lián)整合、數(shù)據(jù)價(jià)值難以利用等問(wèn)題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索將標(biāo)識(shí)解析技術(shù)與垂直搜索技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的集成共享和價(jià)值挖掘：一方面，對(duì)接標(biāo)識(shí)解析節(jié)點(diǎn)獲取標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)資源，豐富搜索數(shù)據(jù)來(lái)源的同時(shí)，利用標(biāo)識(shí)的全網(wǎng)唯一性優(yōu)化數(shù)據(jù)的融合與關(guān)聯(lián)分析，為搜索對(duì)象之間、搜索用戶之間、搜索對(duì)象及用戶之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的建立提供了創(chuàng)新性方法；另一方面，通過(guò)提供工業(yè)垂直搜索能力，借助身份標(biāo)識(shí)深入理解工業(yè)用戶搜索意圖，賦能用戶對(duì)產(chǎn)品介紹、應(yīng)用與服務(wù)、企業(yè)信息、潛在合作方挖掘、生產(chǎn)環(huán)境、報(bào)工信息、倉(cāng)儲(chǔ)物流、市場(chǎng)營(yíng)銷、知識(shí)經(jīng)驗(yàn)、流程規(guī)范、新聞活動(dòng)以及標(biāo)識(shí)注冊(cè)信息等標(biāo)識(shí)相關(guān)的工業(yè)細(xì)分領(lǐng)域信息資源進(jìn)行個(gè)性化搜索。以標(biāo)識(shí)資源搜索技術(shù)與應(yīng)用為切入點(diǎn)，加速推動(dòng)數(shù)據(jù)資源的高效流通、激發(fā)標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)價(jià)值，將帶動(dòng)與工業(yè)大數(shù)據(jù)和標(biāo)識(shí)解析相關(guān)的其他業(yè)態(tài)發(fā)展，對(duì)于打造自主可控的標(biāo)識(shí)解析體系、支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心V產(chǎn)業(yè)發(fā)展、持續(xù)提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新能力具有重要意義。本報(bào)告首先從政策導(dǎo)向、數(shù)據(jù)支撐和行業(yè)訴求等三個(gè)方面，闡述了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索的發(fā)展背景，分析基于消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的搜索、基于工業(yè)電商的搜索、基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的搜索、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索等搜索技術(shù)路徑的發(fā)展現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)，并明確工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索的定位與意義；其次，提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索整體框架，在此基礎(chǔ)上，介紹立足我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索需求特征擬突破的一系列關(guān)鍵技術(shù)；隨后，梳理了標(biāo)識(shí)資源搜索的十余種潛在應(yīng)用場(chǎng)景，以及在汽車、高端禮品、個(gè)人家居、生產(chǎn)制造等多種行業(yè)和場(chǎng)景下的實(shí)踐案例等創(chuàng)新應(yīng)用；最后，對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索進(jìn)行展望，并從體系、技術(shù)、應(yīng)用、生態(tài)、運(yùn)營(yíng)等方面提出發(fā)展建議。 1（一）發(fā)展背景 1（二）行業(yè)需求 2（三）技術(shù)路徑 4 5 5 7 8（四）定位與意義 10 12（一）業(yè)務(wù)視圖 13（二）管理視圖 14（三）部署視圖 14（四）運(yùn)營(yíng)視圖 16（五）安全視圖 17 19（一）標(biāo)識(shí)解析 19（二）數(shù)據(jù)采集 21（三）數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 23（四）數(shù)據(jù)融合 25（五）數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 27（六）數(shù)據(jù)搜索 30 32 36 37 37 39 39 39 42 42 42 44 45 45 47 48 48 50 50 50 52 531一、工業(yè)資源搜索發(fā)展態(tài)勢(shì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系為對(duì)象賦予全網(wǎng)唯一標(biāo)識(shí)，并借助標(biāo)識(shí)解析體系進(jìn)行解析，是支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)全面互聯(lián)互通的神經(jīng)樞紐。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索，發(fā)展于國(guó)家重點(diǎn)布局“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的大背景下，將標(biāo)識(shí)解析技術(shù)和搜索引擎技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)全面、準(zhǔn)確、快速的工業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和共享。本節(jié)將從發(fā)展背景、行業(yè)需求、技術(shù)路徑、定位與意義等四個(gè)方面，對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索展開介工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索研究與應(yīng)用的發(fā)展得益于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和標(biāo)識(shí)解析體系建設(shè)的加速推進(jìn)，有著數(shù)字化時(shí)代背景下的必然性。（1）發(fā)展標(biāo)識(shí)解析體系是國(guó)家重要戰(zhàn)略決策工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新工業(yè)革命的關(guān)鍵支撐和重要基石，得到黨中央、國(guó)務(wù)院高度重視，《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展計(jì)劃作出明確部署，規(guī)劃打造自主可控的標(biāo)識(shí)解析體系，《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)專項(xiàng)工作組2022年工作計(jì)劃》將標(biāo)識(shí)解析增強(qiáng)行動(dòng)作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃的重點(diǎn)任務(wù)，提出要引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)界落實(shí)《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)管理辦法》、完善標(biāo)識(shí)體系建設(shè)并加速標(biāo)識(shí)規(guī)模應(yīng)用推廣等關(guān)鍵舉措。（2）標(biāo)識(shí)解析體系建設(shè)夯實(shí)創(chuàng)新發(fā)展數(shù)據(jù)基礎(chǔ)2我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系秉承統(tǒng)一管理、互聯(lián)互通、自主可控的設(shè)計(jì)理念，經(jīng)過(guò)五年多的持續(xù)布局已全面建成5+2國(guó)家頂級(jí)節(jié)點(diǎn)，基本形成政策完善、體系完整、創(chuàng)新活躍的發(fā)展格局。截至2023年6月，全國(guó)累計(jì)接入頂級(jí)節(jié)點(diǎn)的二級(jí)節(jié)點(diǎn)達(dá)305個(gè)，累計(jì)接入的企業(yè)節(jié)點(diǎn)數(shù)量26萬(wàn)多家，標(biāo)識(shí)注冊(cè)總量突破3000億個(gè)，海量標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。（3）標(biāo)識(shí)解析增強(qiáng)行動(dòng)亟需殺手級(jí)應(yīng)用的示范和推廣標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)降低了數(shù)據(jù)價(jià)值密度，導(dǎo)致信息過(guò)載問(wèn)題日益突出，海量標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的解析查詢壓力激增；標(biāo)識(shí)編碼格式復(fù)雜，不便于人工理解和使用，標(biāo)識(shí)應(yīng)用的發(fā)展動(dòng)能不足；標(biāo)識(shí)應(yīng)用的供需雙方缺乏有效對(duì)接渠道，信息不對(duì)等造成資源浪費(fèi)和產(chǎn)品滯銷，嚴(yán)重影響工業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率。如何高效、便捷地獲取和使用價(jià)值信息，成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析發(fā)展過(guò)程中面臨的重要問(wèn)題，亟需以殺手級(jí)應(yīng)用作為切入點(diǎn)，推動(dòng)工業(yè)標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)流通和管理，牽引并賦能標(biāo)識(shí)在各行業(yè)、各環(huán)節(jié)的深層次應(yīng)用。（二）行業(yè)需求工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系的發(fā)展促進(jìn)了工業(yè)實(shí)體甚至虛擬數(shù)據(jù)的全方位互聯(lián)互通，但工業(yè)數(shù)據(jù)量巨大，特別是引入標(biāo)識(shí)解析體系對(duì)工業(yè)全要素進(jìn)行標(biāo)記后，數(shù)據(jù)體量更呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，如何管理和利用數(shù)據(jù)成為工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中面臨的重要挑戰(zhàn)。搜索服務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)高效的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與價(jià)值共享，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵措施和重3要驅(qū)動(dòng)力，具有日益強(qiáng)烈的行業(yè)需求：（1）在需求分析階段，需要進(jìn)行深入的用戶交互和市場(chǎng)調(diào)研，及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取并整合用戶關(guān)注點(diǎn)和潛力細(xì)分市場(chǎng)等信息，以具備需求洞察和分析能力，為后續(xù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、銷售策略制定等環(huán)節(jié)提供強(qiáng)有力支撐；（2）在研發(fā)設(shè)計(jì)階段，需要?jiǎng)討B(tài)查詢需求、目標(biāo)、可使用資源情況等設(shè)計(jì)入口參數(shù)，以便根據(jù)實(shí)時(shí)信息進(jìn)行方案的仿真設(shè)計(jì)和優(yōu)化調(diào)整，保證設(shè)計(jì)效果；（3）在采購(gòu)供應(yīng)鏈階段，需要建立供需雙方和供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的高效溝通橋梁，挖掘潛在提供方并實(shí)現(xiàn)用戶拓展，擴(kuò)大供應(yīng)鏈協(xié)作節(jié)點(diǎn)的廣度與深度，提高供需匹配效率，同時(shí)可以引入抽成方式衍生線上交易盈利模式；（4）在生產(chǎn)制造階段，需要通過(guò)人工網(wǎng)頁(yè)查詢或者與企業(yè)信息化系統(tǒng)對(duì)接的方式，利用搜索服務(wù)賦能企業(yè)實(shí)時(shí)獲取訂單要求、工藝流程、報(bào)工數(shù)據(jù)、庫(kù)存銷量和備品備件等信息，促進(jìn)科學(xué)化排產(chǎn)和柔性化生產(chǎn)自動(dòng)執(zhí)行，并反向推動(dòng)生產(chǎn)流程優(yōu)化，此外，需要監(jiān)控生產(chǎn)環(huán)境和設(shè)備狀態(tài)，在出現(xiàn)環(huán)境危險(xiǎn)或者設(shè)備故障前，及時(shí)采取應(yīng)急措施，保障生產(chǎn)連續(xù)性；（5）在質(zhì)量管理階段，由于工業(yè)生產(chǎn)上下游流程眾多且關(guān)聯(lián)緊密，任何環(huán)節(jié)的質(zhì)量問(wèn)題都會(huì)影響后續(xù)生產(chǎn)過(guò)程及最終產(chǎn)品質(zhì)量，因此需要利用搜索服務(wù)進(jìn)行全流程質(zhì)量溯源管理，在關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)前對(duì)半成品進(jìn)行質(zhì)量復(fù)核以降低返工概率，在出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)快速定責(zé)和處理；4（6）在倉(cāng)儲(chǔ)物流階段，需要對(duì)物流信息進(jìn)行跟蹤定位，確保貨品在途安全并防止竄貨、司機(jī)接私活等違規(guī)事件發(fā)生，同時(shí)，需要最新倉(cāng)儲(chǔ)信息的便捷獲取渠道，以便及時(shí)查詢倉(cāng)儲(chǔ)情況并調(diào)整排產(chǎn)與銷售計(jì)劃，降低庫(kù)存壓力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷動(dòng)態(tài)平衡；（7）在銷售服務(wù)階段，需要在繪制精準(zhǔn)用戶畫像的基礎(chǔ)上，提供個(gè)性化銷售方案，賦能消費(fèi)者與企業(yè)直接互動(dòng)，以便消除信息壁壘提升用戶體驗(yàn)，并更好地跟蹤市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和反饋，優(yōu)化生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)策略，此外，在銷售服務(wù)過(guò)程中需要對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)信息進(jìn)行追溯，提供防偽查詢和折損評(píng)估等增值服務(wù)。（三）技術(shù)路徑工業(yè)領(lǐng)域涉及的搜索服務(wù)，其技術(shù)路徑發(fā)展如下：用戶可以使用基于消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的搜索服務(wù)查詢通用領(lǐng)域信息，但由于工業(yè)數(shù)據(jù)的特殊性，需要使用更具針對(duì)性的工業(yè)垂直搜索服務(wù)來(lái)提高搜索速度以及結(jié)果的準(zhǔn)確性和全面性，由此產(chǎn)生了基于工業(yè)電商的搜索服務(wù)，為工業(yè)領(lǐng)域信息查詢和供需對(duì)接提供了有效渠道。隨著物聯(lián)網(wǎng)萬(wàn)物互聯(lián)，用戶搜索訴求拓展到上下游企業(yè)、人、機(jī)、物、工藝、環(huán)境等方方面面，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的搜索服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生，并為了應(yīng)對(duì)標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)量激增的情況，進(jìn)一步衍生出標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)。本節(jié)將對(duì)以上幾種搜索服務(wù)的特點(diǎn)及代表性產(chǎn)品進(jìn)行闡述，在此基礎(chǔ)上分析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)搜索服務(wù)的創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)以及其發(fā)展過(guò)程中面臨的主要問(wèn)題。51.基于消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的搜索消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎利用協(xié)同過(guò)濾算法分析用戶和對(duì)象間的關(guān)系，根據(jù)搜索行為喜好進(jìn)行局部個(gè)性化分析，面向公開互聯(lián)網(wǎng)的跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)計(jì)算搜索結(jié)果并返回給用戶。消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎以谷歌、百度、微軟Bing等通用等以搜索某一主題或領(lǐng)域?yàn)槟繕?biāo)的垂直搜索引擎，以及DuckDuckGo、Gibiru、Yippy、Ask、Similarweb、TinEye等側(cè)重隱私保護(hù)、結(jié)果集成、社交關(guān)系、知識(shí)共享、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、圖像信息等特殊功能的搜索引擎，整體上向搜索渠道和內(nèi)容的多元化趨勢(shì)邁進(jìn)。2022年11月底上線的大型語(yǔ)言模型ChatGPT使用自然語(yǔ)言與用戶交互，通過(guò)與Bing搜索引擎集成，將使得搜索結(jié)果更具相關(guān)性、時(shí)效性以及更加注重用戶體驗(yàn)。消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎技術(shù)成熟、應(yīng)用普遍，但是采用的跨領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)缺乏工業(yè)針對(duì)性、干擾信息多，在工業(yè)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)價(jià)值密度過(guò)低，嚴(yán)重影響工業(yè)數(shù)據(jù)融合挖掘深度；基于普通用戶畫像對(duì)大眾進(jìn)行分類，無(wú)法獲取用戶在工業(yè)行業(yè)內(nèi)的喜好；通用領(lǐng)域推薦算法難以結(jié)合工業(yè)機(jī)理模型來(lái)匹配工業(yè)搜索訴求。因此，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎的普適性服務(wù)特征使其難以充分賦能工業(yè)領(lǐng)域數(shù)字化建設(shè)。2.基于工業(yè)電商的搜索基于工業(yè)電商的搜索服務(wù)能夠以點(diǎn)對(duì)點(diǎn)模式從企業(yè)獲6取工業(yè)開放數(shù)據(jù)，根據(jù)行業(yè)類別和工業(yè)場(chǎng)景聚合知識(shí)信息，為工業(yè)注冊(cè)用戶提供更加高效的垂直搜索體驗(yàn)，并為供需雙方搭建起產(chǎn)品和服務(wù)互通的橋梁，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)用戶渠道拓展和資源整合?；诠I(yè)電商的搜索服務(wù)以德國(guó)媒體出版有限公司的FNS-CLOUD的食品追溯搜索引擎、索為云網(wǎng)的眾工業(yè)等為代表。其中，工業(yè)集市以17種語(yǔ)言服務(wù)來(lái)自全球183個(gè)會(huì)員國(guó)家的超過(guò)46萬(wàn)家工業(yè)企業(yè)，支持工業(yè)產(chǎn)業(yè)全球供應(yīng)目錄、線上展會(huì)信息、工業(yè)商品線上采購(gòu)渠道等知識(shí)溝通和信息交流服務(wù)，并提供搜索引擎優(yōu)化(SearchEngineOptimization,SEO)服務(wù)提升網(wǎng)頁(yè)的Google搜索排名；工業(yè)快搜基于工業(yè)大數(shù)據(jù)采集、處理、語(yǔ)義鏈接技術(shù)，為礦業(yè)、電力等13個(gè)行業(yè)的11個(gè)數(shù)據(jù)主題提供工業(yè)搜索服務(wù)；FNS-CLOUD為每個(gè)食品數(shù)據(jù)或信息資源分配語(yǔ)義標(biāo)簽，適用于搜索食品行業(yè)供應(yīng)鏈信息以及詳細(xì)加工流程；眾工業(yè)平臺(tái)提供數(shù)字工品、軟件、供需對(duì)接、最新資訊等內(nèi)容的列表和關(guān)鍵詞搜索服務(wù)，賦能用戶查詢產(chǎn)品可視化細(xì)節(jié)并支持線上訂單撮合。由于工業(yè)數(shù)據(jù)具有來(lái)源廣泛且分散、規(guī)模大、更新快、模式多樣、與復(fù)雜的工業(yè)機(jī)理緊密相關(guān)等特點(diǎn)，以點(diǎn)對(duì)點(diǎn)方式從企業(yè)采集數(shù)據(jù)的效率低，并且識(shí)別、抽取、集成等傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系分析方法，在工業(yè)場(chǎng)景下面臨計(jì)算資源、數(shù)據(jù)集成模型以及挖掘算法的多重挑戰(zhàn)。73.基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的搜索基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的搜索由基于物聯(lián)網(wǎng)的搜索演進(jìn)而來(lái)。物聯(lián)網(wǎng)搜索服務(wù)利用無(wú)處不在的連接和在線服務(wù)特征，提供對(duì)物聯(lián)設(shè)備的在線查詢能力，最具代表性的Shodan引擎支持查找連網(wǎng)的網(wǎng)頁(yè)服務(wù)器、路由器、攝像頭等節(jié)點(diǎn)信息，包括服務(wù)器及端口信息、設(shè)備類型、操作系統(tǒng)等，幫助用戶搜索滿足特定屬性的設(shè)備信息。在工業(yè)制造場(chǎng)景中，搜索對(duì)象不僅僅是連網(wǎng)設(shè)備，而是包括人、機(jī)、物、信息系統(tǒng)、車間、企業(yè)等產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)全要素。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及企業(yè)集成搜索服務(wù)能力，以滿足域內(nèi)資源查詢需求，但是由于僅使用域內(nèi)數(shù)據(jù)資源，搜索內(nèi)容和適用范圍局限，難以綜合分析跨企業(yè)跨平臺(tái)的跨域數(shù)據(jù)來(lái)最優(yōu)化用戶搜索體驗(yàn)，需要向多跨發(fā)展方向轉(zhuǎn)變。2022年工信部公布了卡奧斯COSMOPlat、航天云網(wǎng)INDICS、徐工漢云等28家跨行業(yè)跨領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)名單，這些工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供產(chǎn)品和解決方案、案例庫(kù)、應(yīng)用、供需對(duì)接、新聞、文檔等跨域搜索服務(wù)。另一個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)搜索的典型代表是德國(guó)弗勞恩霍夫研究所和韓國(guó)電子技術(shù)研究所共同在美國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟推出的智能工廠網(wǎng)站（SmartFactoryWeb,SFW）。SFW設(shè)計(jì)統(tǒng)一的物料清單和工序清單描述材料用以規(guī)范注冊(cè)信息便于數(shù)據(jù)查詢索引，建立供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)模型及工廠數(shù)字孿生模型，利用OPCUA信息模型、時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)保障智能工廠供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的靈活性、兼容性、實(shí)時(shí)性，支持查詢供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中的工廠信息、特定工廠的上下游8信息，以及輸入、輸出、參數(shù)屬性等工序信息。無(wú)論是域內(nèi)搜索還是跨域的產(chǎn)業(yè)鏈泛在搜索，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的搜索都極大提高了工業(yè)企業(yè)數(shù)字化管理效率。但是，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系建設(shè)的推進(jìn)，標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的搜索面臨著如何充分利用復(fù)雜繁冗的標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的問(wèn)題。4.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)量的飛速增長(zhǎng)以及標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)流通和利用訴求的日益強(qiáng)烈，使得發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索勢(shì)在必行。它能夠?qū)痈骷?jí)標(biāo)識(shí)解析節(jié)點(diǎn)獲取標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)；利用標(biāo)識(shí)綁定的屬性信息以及標(biāo)識(shí)編碼中自帶的關(guān)聯(lián)字段信息，將同一對(duì)象的不同屬性信息、不同來(lái)源信息，以及不同對(duì)象信息進(jìn)行精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)與融合，節(jié)省大量數(shù)據(jù)抽取和集成工作；結(jié)合行業(yè)、屬地、喜好、搜索歷史及工業(yè)角色等信息進(jìn)行用戶工業(yè)畫像刻畫，實(shí)現(xiàn)搜索意圖理解最優(yōu)化。中國(guó)物品編碼中心的GS1條碼查詢，支持對(duì)GS1編碼格式的標(biāo)識(shí)信息進(jìn)行管理、查詢并提供軟件工具支撐，具體包含以下服務(wù)內(nèi)容：注冊(cè)和發(fā)布產(chǎn)品信息的產(chǎn)品服務(wù)，條碼、射頻識(shí)別（RadioFrequencyIdentification,RFID）以及軟件檢測(cè)服務(wù)，中國(guó)編碼、條碼追溯等終端軟件下載，GS1標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)提供商信息查詢，商品信息與安全追溯等服務(wù)平臺(tái)，以及基于標(biāo)識(shí)碼、文本或列表形式的查詢服務(wù)等。此外，其他涉及標(biāo)識(shí)業(yè)務(wù)的企業(yè)和機(jī)構(gòu)也相繼加入到標(biāo)識(shí)資源搜索的研究隊(duì)列中，包括：國(guó)家頂級(jí)節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)查詢系統(tǒng)支持用戶9輸入標(biāo)識(shí)編碼，查詢標(biāo)識(shí)分配信息以及站點(diǎn)信息；江蘇中天互聯(lián)科技有限公司開發(fā)的中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析服務(wù)中心，支持以標(biāo)識(shí)編碼查詢、中文文本查詢等方式，搜索工業(yè)企業(yè)信息、產(chǎn)品信息和行業(yè)新聞動(dòng)態(tài)，同時(shí)提供碼上聊、碼上看、碼應(yīng)用、碼申請(qǐng)、碼論壇、碼上購(gòu)、碼生成、碼表情等“工業(yè)碼”增值服務(wù)；徐工信息漢云溯源標(biāo)識(shí)綜合平臺(tái)為企業(yè)提供一站式標(biāo)識(shí)溯源技術(shù)解決方案，在食品、機(jī)械制造、物流等行業(yè)實(shí)現(xiàn)落地，并結(jié)合人工智能（ArtificialIntelligence,AI）技術(shù)支撐用戶通過(guò)“掃一掃”二維碼、“拍一拍”物品實(shí)物或者輸入溯源碼等三種查詢方式，搜索茶葉溯源信息；清控?cái)?shù)聯(lián)（山西）工業(yè)技術(shù)有限公司推出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)檢索引擎，進(jìn)行二級(jí)節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)碼查詢解析、業(yè)務(wù)管理、數(shù)據(jù)管理，并以運(yùn)營(yíng)駕駛艙形式實(shí)時(shí)可視化展示二級(jí)節(jié)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)情況；合肥條頓工業(yè)技術(shù)有限公司的檢索引擎提供標(biāo)識(shí)碼查詢能力，自主研發(fā)營(yíng)銷軟件即服務(wù)（SoftwareasaService,SaaS）系統(tǒng)“唐久碼”，通過(guò)碼客通、碼客查等業(yè)務(wù)幫助企業(yè)打造專屬客戶資源池及全流程營(yíng)銷生態(tài)網(wǎng)絡(luò)；網(wǎng)絡(luò)通信與安全紫金山實(shí)驗(yàn)室則關(guān)注多源異構(gòu)標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的采集和兼容性問(wèn)題，并推出支持音頻、視頻、圖像等多種輸入形式的標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)，提供穩(wěn)定、高性能的搜索服務(wù)能力。但是，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索的專業(yè)性、復(fù)雜性和多元性決定了其發(fā)展并非一日之功，發(fā)展難度主要集中在以下幾個(gè)方面：①數(shù)據(jù)多源且異構(gòu)，采集處理難度大。標(biāo)識(shí)資源搜索涉及大量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集、清洗、分析和管理難度大，同時(shí)，還面臨與各標(biāo)識(shí)解析節(jié)點(diǎn)的對(duì)接要求差異大、定制成本高，以及對(duì)Handle、OID、GS1、Ecode、DNS等不同編碼格式的兼容性等問(wèn)題。②應(yīng)用形態(tài)局限，短期投入見效慢。當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)仍以標(biāo)識(shí)編碼和文本等單一的查詢形式為主，輸入內(nèi)容繁瑣影響用戶體驗(yàn)。此外，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品受其服務(wù)屬性影響，往往需要帶來(lái)短期成效，然而標(biāo)識(shí)資源搜索的強(qiáng)公共服務(wù)屬性使其面臨商業(yè)價(jià)值見效慢、融合模式難共識(shí)以及商業(yè)屬性弱等問(wèn)題。③工業(yè)數(shù)據(jù)敏感度高，數(shù)據(jù)安全隱患多。工業(yè)數(shù)據(jù)特別是核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全性關(guān)乎企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)命脈，因此工業(yè)企業(yè)非常重視數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問(wèn)題，對(duì)標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的流通普遍持謹(jǐn)慎態(tài)度。④產(chǎn)業(yè)生態(tài)依賴強(qiáng)，使用共識(shí)難統(tǒng)一。發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)雖然能夠幫助企業(yè)以更快速有效的方式獲取價(jià)值信息，但由于大多數(shù)制造企業(yè)追求穩(wěn)定可控且已經(jīng)習(xí)慣既有的應(yīng)用模式，因此標(biāo)識(shí)資源搜索技術(shù)的應(yīng)用推廣依賴產(chǎn)業(yè)發(fā)展共識(shí)，亟需采用有效手段引發(fā)業(yè)界重點(diǎn)關(guān)注。（四）定位與意義工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索定位為基于標(biāo)識(shí)解析技術(shù)的工業(yè)領(lǐng)域垂直搜索，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系發(fā)展的殺手級(jí)應(yīng)用。一方面，通過(guò)工業(yè)場(chǎng)景分類和數(shù)據(jù)歸類，針對(duì)工業(yè)細(xì)分場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，并且結(jié)合用戶在工業(yè)行業(yè)內(nèi)的畫像理解其搜索意圖，屬于垂直搜索范疇；另一方面，從搜索對(duì)象和搜索用戶兩個(gè)維度引入標(biāo)識(shí)解析技術(shù)，對(duì)接標(biāo)識(shí)解析節(jié)點(diǎn)獲取標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)，為擁有唯一標(biāo)識(shí)身份的用戶提供搜索查詢服務(wù)，同時(shí)利用標(biāo)識(shí)的全網(wǎng)唯一性打破數(shù)據(jù)異主、異地、異構(gòu)的信息孤島，為搜索對(duì)象之間、搜索用戶之間、搜索對(duì)象及用戶之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的建立提供創(chuàng)新性思路。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)中，標(biāo)識(shí)所起到的作用包括數(shù)據(jù)來(lái)源、搜索輸入、標(biāo)識(shí)身份信息，以及在數(shù)據(jù)處理和計(jì)算過(guò)程中對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合關(guān)聯(lián)的紐帶。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)作為標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和互通的有效手段，提供了科學(xué)管理和高效利用海量工業(yè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)范式。它是應(yīng)對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)過(guò)載的先鋒利器，通過(guò)獲取數(shù)據(jù)背后的價(jià)值信息，促進(jìn)信息資源集成共享，為工業(yè)企業(yè)商業(yè)決策提供參考、為行業(yè)生態(tài)內(nèi)的合作互惠提供途徑、為監(jiān)管機(jī)構(gòu)職能開展提供便利、為消費(fèi)者獲取信息提供可靠便捷的保障，有助于打造人、機(jī)、物全面互聯(lián)的新型基礎(chǔ)設(shè)施。同時(shí)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)是推進(jìn)標(biāo)識(shí)解析體系建設(shè)的應(yīng)用突破口，能夠激發(fā)標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)價(jià)值、帶動(dòng)其他基于工業(yè)大數(shù)據(jù)和標(biāo)識(shí)解析技術(shù)的新興業(yè)態(tài)以及應(yīng)用模式的規(guī)?；l(fā)展，最終助力產(chǎn)業(yè)綜合實(shí)力顯著提升。二、基于標(biāo)識(shí)解析的工業(yè)資源搜索整體框架圖2.1工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索框架工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)的發(fā)展依托于標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)的建立和完善，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)的建設(shè)可以為工業(yè)企業(yè)提供更高效、更精準(zhǔn)的資源搜索和管理手段，幫助工業(yè)企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升質(zhì)量管理水平、加強(qiáng)供應(yīng)鏈管理，從而實(shí)現(xiàn)更加智能化、高效化的工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)。隨著工業(yè)企業(yè)建設(shè)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)展，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)不斷豐富，不僅在業(yè)務(wù)角度逐漸成熟，系統(tǒng)部署逐漸落地，在安全、管理、運(yùn)營(yíng)角度也不斷發(fā)展完善。為明確業(yè)務(wù)內(nèi)容，厘清各方職責(zé)，梳理系統(tǒng)部署，全生命安全保障，提升產(chǎn)品價(jià)值，本白皮書從業(yè)務(wù)、管理、部署、安全、運(yùn)營(yíng)五個(gè)視圖出發(fā)總結(jié)出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索框架，為高端裝備、汽車、模具制造、醫(yī)藥等典型行業(yè)提供工業(yè)搜索服務(wù)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索框架如圖2.1所示。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)業(yè)務(wù)主要包括系統(tǒng)角色、數(shù)據(jù)流動(dòng)和技術(shù)流程三部分組成。系統(tǒng)角色包括數(shù)據(jù)提供方，負(fù)責(zé)提供數(shù)據(jù)并具備數(shù)據(jù)更新、同步等服務(wù)的企業(yè)、機(jī)構(gòu)；數(shù)據(jù)服務(wù)能力提供方，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理并提供服務(wù)的一方；搜索用戶，負(fù)責(zé)使用標(biāo)識(shí)資源搜索業(yè)務(wù)的企業(yè)與個(gè)人。數(shù)據(jù)流動(dòng)包括原始數(shù)據(jù)，處理后的數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、實(shí)體數(shù)據(jù)、標(biāo)簽數(shù)據(jù)、主題數(shù)據(jù)、預(yù)設(shè)結(jié)果數(shù)據(jù)），以及個(gè)性化結(jié)果數(shù)據(jù)。技術(shù)流程包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)檢索。上述內(nèi)容與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)的關(guān)系如下：首先，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)提供方的大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，獲取大規(guī)模原始數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)來(lái)源的廣泛性；其次，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)服務(wù)能力提供方的預(yù)處理、融合、關(guān)聯(lián)操作，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、實(shí)體數(shù)據(jù)、主題數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)結(jié)果數(shù)據(jù)，去除數(shù)據(jù)冗余，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量；最后，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)為搜索用戶提供檢索服務(wù)，結(jié)合用戶畫像，獲取個(gè)性化結(jié)果數(shù)據(jù)，提升使用滿意度。（二）管理視圖工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)管理部分涉及的實(shí)體包括系統(tǒng)建設(shè)方、第三方機(jī)構(gòu)以及監(jiān)管部門三類。以業(yè)務(wù)與搜索系統(tǒng)整合為重心，正確定位搜索在整個(gè)系統(tǒng)的作用，保證搜索系統(tǒng)的戰(zhàn)略目標(biāo)能夠和組織發(fā)展目標(biāo)相協(xié)，支撐制度規(guī)范建立。通過(guò)構(gòu)建搜索算法、功能模塊解耦開發(fā)、建立能力驗(yàn)證測(cè)試平臺(tái)以及提供售后運(yùn)行維護(hù)等方式，為系統(tǒng)開發(fā)賦能。第三方機(jī)構(gòu)，需健全數(shù)據(jù)資源管理機(jī)制，明確數(shù)據(jù)資源管理權(quán)責(zé)與規(guī)則，建立數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度，明確數(shù)據(jù)資源的歸屬和相關(guān)產(chǎn)權(quán)邊界，建立數(shù)據(jù)供給規(guī)范，完善數(shù)據(jù)分類分級(jí)授權(quán)使用規(guī)范及管理標(biāo)準(zhǔn)，細(xì)化不同類別數(shù)據(jù)的管理辦法，推進(jìn)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)和標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)，構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度，推動(dòng)系統(tǒng)建設(shè)。監(jiān)管部門，一般由政府部分負(fù)責(zé)，需充分發(fā)揮組織的協(xié)調(diào)服務(wù)功能，加強(qiáng)跨企業(yè)合作，推動(dòng)資源整合，打造創(chuàng)新孵化服務(wù)生態(tài)體系，加速創(chuàng)新資源集聚，推動(dòng)系統(tǒng)建設(shè)。同時(shí)，著力建立數(shù)據(jù)流通和交易制度，聚焦當(dāng)前數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)建設(shè)現(xiàn)狀與問(wèn)題，統(tǒng)籌構(gòu)建數(shù)據(jù)交易場(chǎng)所，培育數(shù)據(jù)流通市場(chǎng)。此外，應(yīng)完善數(shù)據(jù)安全合規(guī)體系，明確搜索數(shù)據(jù)治理規(guī)范。（三）部署視圖工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)部署主要由公共基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)以及用戶多元權(quán)限管理系統(tǒng)共同完成構(gòu)建。標(biāo)識(shí)解析是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)中一個(gè)重要的組成部分，它涉及將標(biāo)識(shí)信息映射到相應(yīng)的資源或?qū)嶓w。公共基礎(chǔ)設(shè)施主要包括兩個(gè)部分：鏈網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施以及云平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施。其中，鏈網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施指具有廣泛接入能力、公共服務(wù)能力、可靈活部署的公共鏈網(wǎng)及連接這些區(qū)塊鏈的跨鏈系統(tǒng)組成的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)設(shè)施；云平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施主要指以數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為主的存儲(chǔ)型云平臺(tái)。在標(biāo)識(shí)搜索服務(wù)中，鏈網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施主要負(fù)責(zé)搜索用戶認(rèn)證相關(guān)內(nèi)容的存證；云平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施主要指以數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為主的存儲(chǔ)型云平臺(tái)，主要為數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中的標(biāo)識(shí)搜索服務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)工作。前述基礎(chǔ)設(shè)施中的存證數(shù)據(jù)包括了標(biāo)識(shí)信息與相應(yīng)資源之間的映射關(guān)系。標(biāo)識(shí)解析可以利用鏈網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施中存儲(chǔ)的認(rèn)證信息來(lái)實(shí)現(xiàn)標(biāo)識(shí)的解析，以確定標(biāo)識(shí)與資源之間的關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)負(fù)責(zé)兩部分功能，包括標(biāo)識(shí)搜索服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘以及意圖分析。其中，數(shù)據(jù)挖掘即通過(guò)分析標(biāo)識(shí)搜索服務(wù)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律，支撐技術(shù)流程中數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)過(guò)程；意圖分析，即識(shí)別文本中蘊(yùn)含的主題和意圖，通過(guò)設(shè)定訓(xùn)練模型，完成標(biāo)識(shí)搜索用戶行為意圖分析。數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘和意圖分析功能可以進(jìn)一步支持標(biāo)識(shí)解析。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助發(fā)現(xiàn)標(biāo)識(shí)與資源之間的潛在關(guān)聯(lián)規(guī)律，從而提高解析的準(zhǔn)確性。例如，通過(guò)分析用戶行為數(shù)據(jù)，可以更好地理解標(biāo)識(shí)與資源之間的關(guān)系。同時(shí)，意圖分析可以幫助理解用戶的意圖，以更精確地解析標(biāo)識(shí)并提供相關(guān)資源。用戶多元權(quán)限管理系統(tǒng)負(fù)責(zé)標(biāo)識(shí)搜索服務(wù)參與各方身份認(rèn)證、訪問(wèn)控制以及隱私服務(wù)。身份認(rèn)證、訪問(wèn)控制以及隱私服務(wù)功能，主要基于傳統(tǒng)的密碼學(xué)算法與鏈網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)合完成。權(quán)限管理系統(tǒng)在標(biāo)識(shí)解析中也扮演著重要的角色。它確保只有經(jīng)過(guò)認(rèn)證和授權(quán)的用戶可以執(zhí)行標(biāo)識(shí)解析操作。此外，訪問(wèn)控制功能可以限制對(duì)標(biāo)識(shí)解析結(jié)果的訪問(wèn)，以確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)。（四）運(yùn)營(yíng)視圖工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)主要包括內(nèi)部運(yùn)營(yíng)與外部運(yùn)營(yíng)兩方面。內(nèi)部運(yùn)營(yíng)主要指標(biāo)識(shí)資源搜索企業(yè)內(nèi)部的運(yùn)營(yíng)管理。其目標(biāo)是為了實(shí)現(xiàn)企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展和盈利，通過(guò)產(chǎn)品增值服務(wù)與技術(shù)支持等方面提高系統(tǒng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，主要包括會(huì)員服務(wù)、產(chǎn)品增值服務(wù)、技術(shù)服務(wù)三部分。會(huì)員服務(wù)方面，搜索企業(yè)可以通過(guò)對(duì)不同搜索用戶分類分級(jí)，通過(guò)提供不同訪問(wèn)權(quán)限的方式實(shí)現(xiàn)會(huì)員分級(jí)服務(wù)，此外對(duì)不同級(jí)別的用戶提供不同類型的咨詢服務(wù)，實(shí)現(xiàn)用戶服務(wù)定制化。產(chǎn)品增值服務(wù)方面，搜索企業(yè)可以對(duì)外提供廣告并通過(guò)廣告競(jìng)價(jià)排名方式實(shí)現(xiàn)廣告位最大價(jià)值營(yíng)收。技術(shù)服務(wù)方面，搜索企業(yè)可以通過(guò)專利轉(zhuǎn)讓等方式對(duì)外提供技術(shù)授權(quán)，或?qū)ν獬鍪奂夹g(shù)實(shí)現(xiàn)技術(shù)增值。外部運(yùn)營(yíng)主要指標(biāo)識(shí)資源搜索企業(yè)或組織向外部市場(chǎng)提供產(chǎn)品或服務(wù)的運(yùn)營(yíng)管理方式，其主要目標(biāo)是為了滿足標(biāo)識(shí)資源搜索市場(chǎng)需求，提高銷售額和市場(chǎng)份額。主要包括品牌營(yíng)銷、降本增效、營(yíng)收擴(kuò)展三部分。品牌營(yíng)銷方面，搜索企業(yè)需對(duì)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)的營(yíng)銷定位，擴(kuò)大銷售機(jī)會(huì)。降本增效方面，搜索企業(yè)應(yīng)加快數(shù)字化建設(shè)，對(duì)外提高資源使用率。營(yíng)收擴(kuò)展方面，搜索企業(yè)應(yīng)與其他企業(yè)加強(qiáng)聯(lián)動(dòng)，增強(qiáng)組合經(jīng)營(yíng)。此外，應(yīng)擴(kuò)展資源獲取渠道，凸顯系統(tǒng)差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)（五）安全視圖工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)安全主要涉及用戶訪問(wèn)安全、數(shù)據(jù)挖掘安全、數(shù)據(jù)接入安全和通用安全等四個(gè)方面。在用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)信息的過(guò)程中，進(jìn)行身份認(rèn)證、權(quán)限管控和隱私保護(hù)：通過(guò)數(shù)字簽名和口令方式對(duì)登錄用戶進(jìn)行身份認(rèn)證，保證用戶身份可信；采用基于角色、身份、屬性等不同訪問(wèn)控制策略進(jìn)行鑒權(quán)，攔截未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)操作；原始數(shù)據(jù)、過(guò)程數(shù)據(jù)及結(jié)果數(shù)據(jù)均經(jīng)過(guò)脫敏處理，拒絕隱私泄從而最大化保護(hù)其隱私。在融合關(guān)聯(lián)等挖掘分析過(guò)程中，進(jìn)行算法合規(guī)性檢驗(yàn)、數(shù)據(jù)分類分級(jí)、動(dòng)態(tài)安全監(jiān)測(cè)：對(duì)算法是否存在越權(quán)訪問(wèn)以及挖掘用戶敏感信息等操作進(jìn)行合規(guī)性檢驗(yàn)；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級(jí)，在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，為不同類型和級(jí)別的數(shù)據(jù)提供針對(duì)性保護(hù)；動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的安全風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)行及時(shí)告警并提供應(yīng)急處理措施。數(shù)據(jù)源可信驗(yàn)證：校驗(yàn)數(shù)據(jù)的一致性、完整性、及時(shí)性以及可用性，并在檢測(cè)到異常時(shí)采取必要的恢復(fù)措施，進(jìn)而提高接入數(shù)據(jù)質(zhì)量；對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏審核，包括非敏感數(shù)據(jù)中能夠用于重新生成敏感數(shù)據(jù)或者回溯到敏感數(shù)據(jù)的部分，并在發(fā)現(xiàn)疑似敏感數(shù)據(jù)時(shí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)提示；運(yùn)用基于區(qū)塊鏈的聲譽(yù)評(píng)價(jià)機(jī)制監(jiān)控低信譽(yù)數(shù)據(jù)源及其異常行為，加強(qiáng)對(duì)低信譽(yù)數(shù)據(jù)源的審核或者限制其接入。此外，在標(biāo)識(shí)資源搜索全流程過(guò)程中，需要保障數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、傳輸以及硬件環(huán)境安全，并提供備份恢復(fù)、安全審計(jì)等安全措施：通過(guò)加密算法以及分布式存儲(chǔ)技術(shù)提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全性；采用SSL、TLS、HTTPS等安全傳輸協(xié)議保證數(shù)據(jù)傳輸安全性；使用環(huán)境安全的場(chǎng)地存放服務(wù)器、管理進(jìn)出機(jī)房人員信息，選用自帶可信計(jì)算環(huán)境的服務(wù)器，保證硬件安全性；提供基于時(shí)間序列的自動(dòng)備份等備份恢復(fù)功能，并定時(shí)批量更新重要的備份數(shù)據(jù)；記錄系統(tǒng)日志、操作日志、安全日志并定期進(jìn)行安全審計(jì)，以確保數(shù)據(jù)內(nèi)容的安全性。三、基于標(biāo)識(shí)解析的工業(yè)資源搜索關(guān)鍵技術(shù)針對(duì)基于標(biāo)識(shí)解析的工業(yè)資源搜索服務(wù)現(xiàn)狀及面臨的風(fēng)險(xiǎn)，本白皮書從標(biāo)識(shí)解析、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)搜索、數(shù)據(jù)安全保障等多個(gè)方面匯編總結(jié)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索的關(guān)鍵技術(shù)，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索應(yīng)用建設(shè)者和研究者提供參考。標(biāo)識(shí)作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索的核心基礎(chǔ)資源，是支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)互通的神經(jīng)中樞，是能夠唯一識(shí)別設(shè)備、產(chǎn)品等物理資源以及算法、工序、標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)等虛擬資源的身份符號(hào)。當(dāng)前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)處于多標(biāo)識(shí)編碼體系并存的發(fā)展階段，如OID、EPC、Ecode、Handle、Ucode、mRFIDCode、GS1等，導(dǎo)致標(biāo)識(shí)信息類型復(fù)雜、關(guān)鍵信息提取緩慢、解析時(shí)延效率低下等問(wèn)題。針對(duì)此，亟需解決標(biāo)識(shí)解析技術(shù)，如圖3.1所示，包括多類型標(biāo)識(shí)處理技術(shù)，明確不同行業(yè)對(duì)象的標(biāo)識(shí)分類、編碼規(guī)則、編碼結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)收包、多碼標(biāo)識(shí)識(shí)別；高效標(biāo)識(shí)路由技術(shù)，負(fù)責(zé)具體的標(biāo)識(shí)解析過(guò)程，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確獲取最終標(biāo)識(shí)解析數(shù)據(jù)，降低解析時(shí)延；定制化標(biāo)識(shí)管控技術(shù)，實(shí)現(xiàn)分類管理、智能路由選路、狀態(tài)監(jiān)控與感知，提升解析效率。多類型標(biāo)識(shí)處理技術(shù)。包括異構(gòu)標(biāo)識(shí)解析接收技術(shù)和標(biāo)識(shí)解析服務(wù)技術(shù)。異構(gòu)標(biāo)識(shí)解析接收技術(shù)可利用多類型數(shù)據(jù)報(bào)文接收技術(shù)、標(biāo)識(shí)預(yù)解碼技術(shù)，接收UDP、TCP、HTTPS等含有標(biāo)識(shí)信息相關(guān)的不同數(shù)據(jù)報(bào)文，從數(shù)據(jù)報(bào)文中提取關(guān)鍵請(qǐng)求編碼信息，識(shí)別具體標(biāo)識(shí)協(xié)議，保證末端接入的多類型標(biāo)識(shí)識(shí)別需求；標(biāo)識(shí)解析服務(wù)技術(shù)可嵌入遞歸與應(yīng)急解析服務(wù)，在與外界遞歸系統(tǒng)、二級(jí)節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)、頂級(jí)節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)發(fā)生無(wú)法訪問(wèn)的情況下，提供應(yīng)急解析，保障解析成功率。高效標(biāo)識(shí)路由技術(shù)。包括標(biāo)識(shí)傳輸技術(shù)和智能選路技術(shù)。標(biāo)識(shí)傳輸技術(shù)可通過(guò)標(biāo)識(shí)檢索、標(biāo)識(shí)迭代、標(biāo)識(shí)命中技術(shù)，減少與外部系統(tǒng)的交互次數(shù)，降低解析時(shí)延；智能選路技術(shù)可通過(guò)智能選路算法、實(shí)時(shí)節(jié)點(diǎn)管理與樹狀體系探測(cè)技術(shù)選擇最優(yōu)路徑，在本地緩存無(wú)法解析的情況下，訪問(wèn)外部標(biāo)識(shí)解析節(jié)點(diǎn)獲取標(biāo)識(shí)解析結(jié)果。定制化標(biāo)識(shí)管控技術(shù)。包括標(biāo)識(shí)監(jiān)控技術(shù)和標(biāo)識(shí)感知技術(shù)。標(biāo)識(shí)監(jiān)控技術(shù)可通過(guò)請(qǐng)求/應(yīng)答監(jiān)控、時(shí)延監(jiān)控、解析量監(jiān)控、服務(wù)器軟硬件資源狀態(tài)監(jiān)控、每秒查詢率監(jiān)控(QueriesPerSecond,QPS)，提供定制化服務(wù)，保障標(biāo)識(shí)解析服務(wù)質(zhì)量；標(biāo)識(shí)感知技術(shù)可利用大數(shù)據(jù)、AI、遞歸分析等技術(shù)對(duì)相關(guān)的標(biāo)識(shí)解析進(jìn)行時(shí)延預(yù)判、遞歸預(yù)判與狀態(tài)預(yù)判，及時(shí)調(diào)整訪問(wèn)路徑，提升遞歸解析處理時(shí)效，實(shí)現(xiàn)標(biāo)識(shí)準(zhǔn)確感知。（二）數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索有效運(yùn)行的重要基礎(chǔ)生產(chǎn)資料，精準(zhǔn)、高效的數(shù)據(jù)采集技術(shù)將有利于提升后續(xù)服務(wù)的能力。當(dāng)前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通信主體來(lái)自不同國(guó)家和企業(yè)，工業(yè)數(shù)據(jù)涵蓋了主體各自的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，其展現(xiàn)形態(tài)具有多樣性且錯(cuò)綜復(fù)雜，單一模式的數(shù)據(jù)抓取方式難以實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的準(zhǔn)確采集。此外，采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保障，可能存在大量的冗余信息，進(jìn)一步降低了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。針對(duì)此，亟需解決數(shù)據(jù)采集技術(shù)，如圖3.2所示，包括多模式數(shù)據(jù)抓取技術(shù)，提升數(shù)據(jù)采集的速度與準(zhǔn)確度，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)抓??；多模態(tài)數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)工業(yè)數(shù)據(jù)類型特征采集；數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)去重與異常識(shí)別，保障數(shù)據(jù)采集的整體質(zhì)量。多模式數(shù)據(jù)抓取技術(shù)。包括分布式管理技術(shù)和抓取優(yōu)化技術(shù)。分布式管理技術(shù)可對(duì)傳統(tǒng)的爬蟲技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)，利用分布式思想，搭建分布式集群，擴(kuò)充工作資源，構(gòu)建支持不同企業(yè)多種編程語(yǔ)言、傳輸協(xié)議、軟件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)調(diào)度接口，提升數(shù)據(jù)抓取速度；抓取優(yōu)化技術(shù)可對(duì)抓取隊(duì)列進(jìn)行管理、優(yōu)化爬取規(guī)則與擴(kuò)充算法，使分布式爬蟲的抓取過(guò)程更加流暢合理，增強(qiáng)數(shù)據(jù)抓取合理性。多模態(tài)數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)。包括文本數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)和音視頻數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)。文本數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)可基于工業(yè)文本行文的特點(diǎn)，通過(guò)優(yōu)化的文本語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)文本分詞和詞義消歧的功能，完成在各個(gè)語(yǔ)言單位（包括詞匯、句子和篇章等）間的自動(dòng)語(yǔ)義分析，從而理解整個(gè)文本表達(dá)的真實(shí)語(yǔ)義，提升文本數(shù)據(jù)識(shí)別準(zhǔn)確性；音視頻數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)可基于工業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景，結(jié)合基于受限玻爾茲曼機(jī)(RestrictedBoltzmannNetworks,CNN)的音視頻數(shù)據(jù)要素提取技術(shù)，將視覺圖像和音頻數(shù)據(jù)分別作為兩種模態(tài)輸入，獲取兩種模態(tài)的高層特征并與行業(yè)特征進(jìn)行交叉判別，建立模態(tài)間的共享表示，實(shí)現(xiàn)工業(yè)媒體數(shù)據(jù)流的特征提取。數(shù)據(jù)清洗技術(shù)。包括數(shù)據(jù)去重技術(shù)和異常識(shí)別技術(shù)。數(shù)據(jù)去重技術(shù)可結(jié)合局部性和相似性分層優(yōu)化技術(shù)，解決工業(yè)實(shí)體各環(huán)節(jié)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)局部性優(yōu)化技術(shù)的高敏感數(shù)據(jù)需求與相似性優(yōu)化技術(shù)的高計(jì)算資源消耗問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分層，降低數(shù)據(jù)冗余，減少統(tǒng)計(jì)規(guī)模；異常識(shí)別技術(shù)可采用流回歸機(jī)器學(xué)習(xí)算法和正態(tài)統(tǒng)計(jì)技術(shù)相結(jié)合的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)異常檢測(cè)，實(shí)時(shí)且準(zhǔn)確分析宏觀供應(yīng)鏈流數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)識(shí)別并及時(shí)反饋。（三）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)完善的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)可以讓有限的資源服務(wù)更多的用戶，從而滿足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)更快的響應(yīng)速度與更快的需求變化。當(dāng)前，數(shù)據(jù)規(guī)模變的越來(lái)越大，大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存在，增加了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的困難并導(dǎo)致了傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的無(wú)效。此外，用戶查詢頻率符合逆冪規(guī)律(Power-Law)，即少量數(shù)據(jù)查詢次數(shù)極高，大多數(shù)重復(fù)的數(shù)據(jù)查詢會(huì)在較短時(shí)間內(nèi)被再次訪問(wèn)，熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的頻繁寫入和讀取導(dǎo)致實(shí)時(shí)負(fù)載不平衡,造成單個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)負(fù)載過(guò)大,所示，包括多源異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，有效存儲(chǔ)大量網(wǎng)絡(luò)化非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，使得系統(tǒng)具備多源異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚能力；存儲(chǔ)優(yōu)化技術(shù)，平衡各服務(wù)器節(jié)點(diǎn)負(fù)載，定期更新緩存內(nèi)容，有效節(jié)省搜索系統(tǒng)后臺(tái)的計(jì)算資源。多源異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)。包括模型構(gòu)建技術(shù)和多類型數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建技術(shù)。模型構(gòu)建技術(shù)可利用元數(shù)據(jù)描述數(shù)據(jù)屬性信息，構(gòu)建統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)模型，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可以解析與查詢的內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單高效地管理大量網(wǎng)絡(luò)化非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；多類型數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建技術(shù)可分別構(gòu)建多種類型數(shù)據(jù)庫(kù)，可采用分布式文件系統(tǒng)(HadoopDistributedFileSystem,HDFS)存儲(chǔ)視頻源等大文件，采用輕量級(jí)分布式文件系統(tǒng)(FastDistributedFileSystem,FastDFS)存儲(chǔ)關(guān)鍵幀圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，利用單盤存儲(chǔ)引擎存儲(chǔ)中間數(shù)據(jù)，利用RazorSQL工具存儲(chǔ)異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，最終實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理。存儲(chǔ)優(yōu)化技術(shù)。包括負(fù)載平衡調(diào)度技術(shù)、存儲(chǔ)區(qū)優(yōu)化技術(shù)、和存儲(chǔ)內(nèi)容更新技術(shù)。負(fù)載平衡調(diào)度技術(shù)可利用流思想、緩存槽與節(jié)點(diǎn)的映射構(gòu)建方法，實(shí)時(shí)監(jiān)控集群負(fù)載，重新分配熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，防止單個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)負(fù)載過(guò)大，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)平衡；存儲(chǔ)區(qū)優(yōu)化技術(shù)可結(jié)合分布式緩存與本地緩存技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多級(jí)緩存，將頻繁使用數(shù)據(jù)存放本地，縮短系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)，提升服務(wù)質(zhì)量；存儲(chǔ)內(nèi)容更新技術(shù)可利用數(shù)據(jù)淘汰策略包括近最少使用策略(LeastRecentlyUsed,LRU)、大小自適應(yīng)最近最少使用策略(Size-adjustedLeastRecentlyUsed,SLRU)、加權(quán)緩存策略(LandLord)、靜態(tài)動(dòng)態(tài)混合緩存策略(StaticandDynamicCaching,SDC)、準(zhǔn)入策略(AdmissionControl,AC)等，快速篩選過(guò)時(shí)數(shù)據(jù)內(nèi)容，提高緩存命中率，保障存儲(chǔ)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性。可利用數(shù)據(jù)更新策略包括緩存-索引密切耦合策略、緩存-索引非耦合策略，為緩存項(xiàng)設(shè)置合理過(guò)期值，及時(shí)更新索引信息，保障緩存存儲(chǔ)內(nèi)容與索引內(nèi)容（四）數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)融合的效用對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索應(yīng)用尤為重要。當(dāng)前，工業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源具有多領(lǐng)域、結(jié)果集合體量巨大、行業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)則眾多的特征，導(dǎo)致數(shù)據(jù)共享困難，融合難度大。此外，主流匹配方法仍存在計(jì)算復(fù)雜度高，缺乏全局性，導(dǎo)致匹配精度存在不足。針對(duì)此，亟需研究數(shù)據(jù)融合技術(shù)，如圖3.4所示，包括多類型信息抽取技術(shù)，抽取多類型異構(gòu)數(shù)據(jù)內(nèi)容，便于后續(xù)相似度計(jì)算與實(shí)體匹配；多源異構(gòu)數(shù)據(jù)實(shí)體匹配技術(shù)，從多數(shù)據(jù)源全局角度出發(fā)，提升匹配精度與滿意度；多領(lǐng)域共享網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，共享多領(lǐng)域數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多領(lǐng)域異構(gòu)數(shù)據(jù)內(nèi)容抽取。多類型信息抽取技術(shù)。根據(jù)抽取信息內(nèi)容的不同，可利用不同的抽取技術(shù)。具體而言，可利用實(shí)體抽取技術(shù)從原始數(shù)據(jù)語(yǔ)料中自動(dòng)識(shí)別出命名實(shí)體，識(shí)別專有名稱和有意義的數(shù)量短語(yǔ)并加以歸類。可利用屬性抽取技術(shù)抽取實(shí)體對(duì)應(yīng)的屬性和屬性值，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?？衫藐P(guān)鍵詞抽取技術(shù)抽取文檔類數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞并加以分類?？衫妙I(lǐng)域標(biāo)簽抽取技術(shù)完成對(duì)不同領(lǐng)域的工業(yè)數(shù)據(jù)的專業(yè)性標(biāo)簽的抽取。便于后期分詞、分類、相似計(jì)算、匹配計(jì)算等數(shù)據(jù)融合工作的順利進(jìn)行。多源異構(gòu)數(shù)據(jù)實(shí)體匹配技術(shù)。包括工業(yè)數(shù)據(jù)候選集構(gòu)建技術(shù)和跨專業(yè)規(guī)則相似度計(jì)算技術(shù)。工業(yè)數(shù)據(jù)候選集構(gòu)建技術(shù)在多類型信息抽取技術(shù)基礎(chǔ)上，可利用實(shí)體名稱同義詞挖掘、屬性權(quán)重賦值以及文本關(guān)鍵詞抽取，構(gòu)建基于實(shí)體名稱、屬性和上下文的多種索引，以此生成候選實(shí)體對(duì)，縮減計(jì)算空間并生成高質(zhì)量的候選集；跨專業(yè)規(guī)則相似度計(jì)算技術(shù)可對(duì)實(shí)體進(jìn)行多維度定義，利用命名實(shí)體識(shí)別、消歧、消解等技術(shù)，計(jì)算實(shí)體間的相似度，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)匹配。多領(lǐng)域共享網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。包括多領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù)詞義排歧技術(shù)和多領(lǐng)域本體網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)。多領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù)詞義排歧技術(shù)可利用多重過(guò)濾詞義排歧技術(shù)、實(shí)體對(duì)齊技術(shù)，提高本體連接的準(zhǔn)確度，實(shí)現(xiàn)能多個(gè)現(xiàn)有知識(shí)庫(kù)的高質(zhì)量鏈接；多領(lǐng)域本體網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)考慮到跨領(lǐng)域本體在知識(shí)背景、概念維度和構(gòu)建方法均存在不同，可采用跨領(lǐng)域本體網(wǎng)絡(luò)的概念，將領(lǐng)域本體進(jìn)行連接，支持?jǐn)?shù)據(jù)和信息的融合，優(yōu)化多種信息檢索模型，包括布爾模型、向量空間模型、概率模型、語(yǔ)言模型、機(jī)器學(xué)習(xí)排序算法模型等。打破領(lǐng)域間的概念隔閡，建立多個(gè)領(lǐng)域的共享網(wǎng)絡(luò)，適用于不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，解決工業(yè)數(shù)據(jù)跨領(lǐng)域、多平臺(tái)、數(shù)據(jù)類型多樣且難以處理的問(wèn)題。（五）數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)主要是在數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)分析和檢索排序，實(shí)現(xiàn)實(shí)體關(guān)系抽取，結(jié)合詞義進(jìn)行知識(shí)推理進(jìn)一步挖掘潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建能夠展示關(guān)聯(lián)關(guān)系的工業(yè)知識(shí)圖譜。當(dāng)前，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的研究仍存在諸多不足，例如專屬場(chǎng)景數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型缺失、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)檢索效率低下，導(dǎo)致海量知識(shí)概念展現(xiàn)缺失，潛在關(guān)聯(lián)信息獲取困難，難以支撐制造業(yè)的數(shù)字化發(fā)展。針對(duì)此，亟需研究數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)，如圖3.5所示，包括專屬工業(yè)場(chǎng)景知識(shí)構(gòu)建技術(shù)，提高工業(yè)垂直搜索檢索命中率；工業(yè)語(yǔ)義網(wǎng)知識(shí)圖譜擴(kuò)展技術(shù)，獲取更多隱含知識(shí)，提升數(shù)據(jù)計(jì)算和處理效用；檢索模型構(gòu)建技術(shù)，提升用戶信息檢索速度，降低檢索數(shù)據(jù)規(guī)模；檢索結(jié)果排序技術(shù)，有效挖掘出實(shí)體間有價(jià)值的關(guān)聯(lián)關(guān)系。專屬工業(yè)場(chǎng)景知識(shí)構(gòu)建技術(shù)。包括知識(shí)推理技術(shù)和行業(yè)知識(shí)圖構(gòu)建技術(shù)。針對(duì)制造業(yè)的定量數(shù)據(jù)與事理數(shù)據(jù)，知識(shí)推理技術(shù)可先進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別的抽取，再進(jìn)行實(shí)體之間關(guān)系的抽取，抽取定量知識(shí)與事理知識(shí)，將兩種知識(shí)進(jìn)行融合，構(gòu)建協(xié)同知識(shí)推理方法，提升知識(shí)推理效用；行業(yè)知識(shí)圖構(gòu)建技術(shù)可在知識(shí)圖譜中引入帶有時(shí)序信息的事理邏輯，實(shí)現(xiàn)流程問(wèn)題的預(yù)測(cè)及時(shí)序模式的挖掘，完成行業(yè)知識(shí)圖構(gòu)建，支撐制造業(yè)仿真分析的各個(gè)環(huán)節(jié)。工業(yè)語(yǔ)義網(wǎng)知識(shí)圖譜擴(kuò)展技術(shù)。包括知識(shí)計(jì)算技術(shù)和知識(shí)圖譜動(dòng)態(tài)更新與擴(kuò)展技術(shù)。知識(shí)計(jì)算技術(shù)可利用本體或者規(guī)則推理技術(shù)獲取數(shù)據(jù)中的隱含知識(shí)，利用鏈接預(yù)測(cè)方法以預(yù)測(cè)實(shí)體間隱含的關(guān)系，使用多種社會(huì)計(jì)算算法在知識(shí)網(wǎng)絡(luò)上計(jì)算獲取知識(shí)圖譜上存在的社區(qū)，提供知識(shí)間關(guān)聯(lián)的路徑，通過(guò)不一致檢測(cè)技術(shù)發(fā)現(xiàn)交叉行業(yè)知識(shí)數(shù)據(jù)中的噪聲和缺陷；知識(shí)圖譜動(dòng)態(tài)更新與擴(kuò)展技術(shù)可利用可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言(ResourceDescriptionFramework，RDF)、跨模態(tài)檢索算法和本體等技術(shù)，從領(lǐng)域知識(shí)和產(chǎn)業(yè)化語(yǔ)義Web中挖掘知識(shí)條目，擴(kuò)展現(xiàn)有工業(yè)知識(shí)圖譜庫(kù)構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)知識(shí)更新。檢索模型構(gòu)建技術(shù)。包括用戶信息檢索模型構(gòu)建技術(shù)和大數(shù)據(jù)檢索算法構(gòu)建技術(shù)。用戶信息檢索模型構(gòu)建技術(shù)可在向量空間、概率模型等基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于機(jī)器學(xué)習(xí)的檢索模型，根據(jù)用戶提供的工業(yè)流程與生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)機(jī)器自動(dòng)學(xué)習(xí)獲取理想的排序公式，完成用戶信息檢索；大數(shù)據(jù)檢索算法構(gòu)建技術(shù)可利用枚舉算法、深度優(yōu)先搜索、廣度優(yōu)先搜索、A*算法、回溯算法、蒙特卡洛樹搜索等算法，根據(jù)檢索問(wèn)題的約束條件進(jìn)行剪枝，降低搜索規(guī)模，避免重復(fù)檢索結(jié)果排序技術(shù)。包括語(yǔ)義數(shù)據(jù)處理技術(shù)和權(quán)重計(jì)算技術(shù)。語(yǔ)義數(shù)據(jù)處理技術(shù)可利用實(shí)體化處理，將三元組結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義數(shù)據(jù)表示成實(shí)體－關(guān)系圖，找到若干路徑或者子圖，實(shí)現(xiàn)用戶查詢結(jié)果關(guān)聯(lián)，克服傳統(tǒng)搜索引擎只通過(guò)分析文檔發(fā)現(xiàn)隱藏在文本中的關(guān)聯(lián),造成的結(jié)果不準(zhǔn)確、不完整的問(wèn)題；權(quán)重計(jì)算技術(shù)可利用領(lǐng)域相關(guān)度、語(yǔ)義關(guān)聯(lián)長(zhǎng)度和關(guān)聯(lián)關(guān)系頻度，設(shè)置合理權(quán)重，使得計(jì)算結(jié)果優(yōu)先返回用戶真正感興趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提升檢索結(jié)果排序準(zhǔn)確性。（六）數(shù)據(jù)搜索數(shù)據(jù)搜索結(jié)果準(zhǔn)確性是影響搜索引擎滿意度的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。當(dāng)前，工業(yè)用戶需求的行業(yè)多樣化、知識(shí)專業(yè)化與上下文選擇的不確定性導(dǎo)致傳統(tǒng)搜索引擎中基于檢索詞與查詢結(jié)果的方法難以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確與高滿意度的搜索結(jié)果反饋，例如，搜索關(guān)鍵詞為“小米”時(shí)，需根據(jù)用戶歷史行為與實(shí)際需求進(jìn)行判斷，提供關(guān)于糧食產(chǎn)業(yè)的搜索結(jié)果或者提供關(guān)于手機(jī)行業(yè)的搜索結(jié)果。此外，用戶輸入形式的多樣性，包括圖片、視頻、音頻、文字等數(shù)據(jù)，難以直接參與計(jì)算機(jī)計(jì)算，導(dǎo)致搜索結(jié)果準(zhǔn)確度進(jìn)一步下降。針對(duì)此，亟需研究數(shù)據(jù)搜索技術(shù)，如圖3.6所示，包括用戶行為分析搜索技術(shù)，為不同用戶提供個(gè)性化、高滿意度搜索結(jié)果；結(jié)構(gòu)化信息提取技術(shù)，提升檢索效率和檢索精度。用戶行為分析搜索技術(shù)。包括用戶檢索行為分析排序技術(shù)、用戶偏好分析技術(shù)與用戶畫像搜索技術(shù)。用戶檢索行為分析排序技術(shù)，根據(jù)用戶的查詢操作，可利用輪盤賭策略向用戶推薦相關(guān)搜索結(jié)果信息，通過(guò)用戶點(diǎn)擊行為進(jìn)行貪婪學(xué)習(xí)，計(jì)算得到排序算法中的不足，利用獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰機(jī)制改進(jìn)結(jié)果計(jì)算相關(guān)性程度值，實(shí)現(xiàn)搜索結(jié)果的重新排序；用戶偏好分析技術(shù)可將歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析、上下文推理、垂直機(jī)器學(xué)習(xí)等方法相結(jié)合，共同應(yīng)用到用戶的個(gè)性化偏好的提取中。若用戶為新用戶時(shí)，可依據(jù)用戶選擇的興趣標(biāo)簽進(jìn)行相關(guān)內(nèi)容推薦，根據(jù)正負(fù)反饋結(jié)果對(duì)用戶及數(shù)據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行調(diào)整，滿足用戶個(gè)性化需求；用戶畫像搜索技術(shù)可利用訪問(wèn)方的行業(yè)角色分析、工業(yè)流程情感分析、場(chǎng)景形體動(dòng)作分析等技術(shù)構(gòu)建用戶畫像，迅速、準(zhǔn)確地理解用戶的真實(shí)搜索意圖，調(diào)整搜索索引表順序，提升搜索滿意度，避免同質(zhì)化資源搜索。結(jié)構(gòu)化信息提取技術(shù)。包括關(guān)鍵詞特征提取技術(shù)與多媒體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理技術(shù)。關(guān)鍵詞特征提取技術(shù)可利用自然語(yǔ)言處理、模糊關(guān)鍵詞特征提取與關(guān)鍵詞權(quán)重優(yōu)化等技術(shù)，并結(jié)合工業(yè)標(biāo)識(shí)進(jìn)行關(guān)鍵詞映射，獲取工業(yè)領(lǐng)域適用性強(qiáng)、精度高的用戶輸入關(guān)鍵詞；多媒體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理技術(shù)可根據(jù)不同的行業(yè)數(shù)據(jù)分解粒度和工業(yè)實(shí)體對(duì)象重要度判定模型，建立模式識(shí)別算法，將多媒體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理為計(jì)算機(jī)易于識(shí)別的生產(chǎn)制造或產(chǎn)品運(yùn)行模式或流程，針對(duì)用戶頻繁及固定工業(yè)場(chǎng)景下變動(dòng)較小的搜索內(nèi)容可構(gòu)建知識(shí)立方，縮短整體搜索響應(yīng)時(shí)間。（七）數(shù)據(jù)安全保障數(shù)據(jù)安全保障是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索正常運(yùn)行的重要前提。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)打破了傳統(tǒng)工業(yè)相對(duì)封閉可信的環(huán)境，涵蓋領(lǐng)域極為廣泛，導(dǎo)致用戶數(shù)據(jù)管理困難、數(shù)據(jù)靈活性高、傳輸穩(wěn)定性差。若未在用戶數(shù)據(jù)管理、接入、傳輸和存儲(chǔ)等過(guò)程中保障數(shù)據(jù)安全，則會(huì)造成數(shù)據(jù)竊取、篡改、丟失等安全問(wèn)題。針對(duì)此，亟需突破數(shù)據(jù)安全保障技術(shù)，如圖3.7所示，包括數(shù)據(jù)分級(jí)安全管理技術(shù)，貫穿標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)生命全周期，保障公共環(huán)境下的工業(yè)數(shù)據(jù)唯一性、準(zhǔn)確性、合法性；數(shù)據(jù)源安全接入技術(shù)，確保多種數(shù)據(jù)源的安全接入，消除信息孤島數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)安全傳輸技術(shù)，保障節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的安全、高效傳輸；系統(tǒng)災(zāi)備技術(shù)，確保任何環(huán)境下的標(biāo)識(shí)搜索系統(tǒng)穩(wěn)定、安全運(yùn)行；可定制訪問(wèn)控制框架構(gòu)建技術(shù)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求，提供可擴(kuò)展性資源搜索服務(wù)。數(shù)據(jù)分級(jí)安全管理技術(shù)。包括密鑰管理技術(shù)與工業(yè)標(biāo)識(shí)解析信任體系構(gòu)建技術(shù)。密鑰管理技術(shù)可利用公鑰基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)(PublicKeyInfrastructure,PKI)提供公鑰加密、數(shù)字簽名等功能，使用可驗(yàn)證、可更新的動(dòng)態(tài)密鑰管理方案，實(shí)現(xiàn)密鑰的安全管理；工業(yè)標(biāo)識(shí)解析信任體系構(gòu)建技術(shù)可結(jié)合區(qū)塊鏈與PKI技術(shù)設(shè)計(jì)完整的交互機(jī)制，貫穿標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)生命周期全過(guò)程，利用分布式賬本與可編程智能合約技術(shù)，實(shí)現(xiàn)分布式區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)操作可追溯，解析結(jié)果可校對(duì)，建立工業(yè)標(biāo)識(shí)解析信任體系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分級(jí)安全管理。數(shù)據(jù)源安全接入技術(shù)。包括多因素身份認(rèn)證技術(shù)與多源數(shù)據(jù)接入技術(shù)。多因素身份認(rèn)證技術(shù)可利用基于口令的身份認(rèn)證、雙因素/多因素身份認(rèn)證、基于生物特征的身份認(rèn)證、基于證書的認(rèn)證等方法驗(yàn)證接入節(jié)點(diǎn)的登錄憑據(jù)，確保接入設(shè)備和節(jié)點(diǎn)的合法性和有效性，并拒絕非法接入設(shè)備與節(jié)點(diǎn)的接入行為；多源數(shù)據(jù)接入技術(shù)可利用分布式共識(shí)算法生成和更新數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)等網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)傳輸，利用密碼學(xué)方式保證數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)的安全性，支持單企業(yè)、多企業(yè)、單節(jié)點(diǎn)、多節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)源安全接入與傳輸需求，消除信息孤島數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)安全傳輸技術(shù)。包括數(shù)據(jù)傳輸監(jiān)控與分流機(jī)制構(gòu)建技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法和虛擬存儲(chǔ)映射機(jī)制構(gòu)建技術(shù)。數(shù)據(jù)傳輸監(jiān)控與分流機(jī)制構(gòu)建技術(shù)可利用細(xì)粒度的安全審計(jì)、分布式數(shù)據(jù)分流機(jī)制等方法，使得數(shù)據(jù)合理地分配到各分布式存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，平滑存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)波動(dòng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流通情況的監(jiān)控與管理；網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法可以“鏈上-鏈下”相結(jié)合的計(jì)算模式和分片技術(shù)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)彈性伸縮與動(dòng)態(tài)調(diào)整，提高區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的吞吐量，提供工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全傳輸服務(wù)性能的可擴(kuò)展支持；虛擬存儲(chǔ)映射機(jī)制構(gòu)建技術(shù)可利用虛擬化技術(shù)、虛擬網(wǎng)絡(luò)映射技術(shù)、共識(shí)方法等，建立安全、可信、高效、負(fù)載均衡的數(shù)據(jù)傳輸通道，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的安全傳輸。系統(tǒng)災(zāi)備技術(shù)。包括系統(tǒng)災(zāi)備機(jī)制構(gòu)建技術(shù)和安全數(shù)據(jù)備份技術(shù)。系統(tǒng)災(zāi)備機(jī)制構(gòu)建技術(shù)可利用遠(yuǎn)程鏡像技術(shù)實(shí)現(xiàn)標(biāo)識(shí)搜索子系統(tǒng)的容災(zāi)備災(zāi)、應(yīng)用鏡像、故障切換等功能。結(jié)合Web遠(yuǎn)程管理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)遠(yuǎn)程配置、管理、監(jiān)控，確保標(biāo)識(shí)搜索子系統(tǒng)的穩(wěn)定、安全運(yùn)行，防止系統(tǒng)被攻擊或產(chǎn)生故障時(shí)的數(shù)據(jù)損失問(wèn)題；安全數(shù)據(jù)備份技術(shù)可利用基于時(shí)間序列的自動(dòng)備份、分級(jí)云—邊協(xié)同存儲(chǔ)等方法，在保證數(shù)據(jù)安全的同時(shí)，對(duì)部分備份數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)移，減少系統(tǒng)開銷。可定制訪問(wèn)控制框架構(gòu)建技術(shù)。包括訪問(wèn)控制模型構(gòu)建技術(shù)與數(shù)據(jù)分級(jí)管控框架構(gòu)建技術(shù)。訪問(wèn)控制模型構(gòu)建技術(shù)可選擇自主訪問(wèn)控制、強(qiáng)制訪問(wèn)控制、身份基訪問(wèn)控制和屬性基訪問(wèn)控制等模型，滿足動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)地控制數(shù)據(jù)安全訪問(wèn)的需求，有效避免數(shù)據(jù)挖掘，確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性；數(shù)據(jù)分級(jí)管控框架構(gòu)建技術(shù)可結(jié)合訪問(wèn)控制技術(shù)、統(tǒng)一模型語(yǔ)言建模技術(shù)等設(shè)計(jì)訪問(wèn)策略定制語(yǔ)義框架、模型編譯器等，根據(jù)業(yè)務(wù)需求，定義不同角色權(quán)限范圍與訪問(wèn)規(guī)則，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分級(jí)分域管控，保證系統(tǒng)內(nèi)外部數(shù)據(jù)共享過(guò)程中的隱私需求，提供可擴(kuò)展性資源搜索服務(wù)。四、應(yīng)用與實(shí)踐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索以獨(dú)立搜索引擎或者定制化集成形式，為個(gè)人用戶、企業(yè)用戶、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、標(biāo)識(shí)解析節(jié)點(diǎn)、監(jiān)管機(jī)構(gòu)等目標(biāo)用戶提供多樣化的查詢管理服務(wù)。標(biāo)識(shí)資源搜索的資源類型包括虛擬數(shù)據(jù)、實(shí)體信息及映射關(guān)系信息，搜索范圍涵蓋產(chǎn)品介紹、應(yīng)用與服務(wù)、企業(yè)信息、潛在合作方挖掘、生產(chǎn)環(huán)境、報(bào)工信息、倉(cāng)儲(chǔ)物流、市場(chǎng)營(yíng)銷、知識(shí)經(jīng)驗(yàn)、流程規(guī)范、新聞活動(dòng)以及標(biāo)識(shí)注冊(cè)信息等方方面面，為工業(yè)企業(yè)內(nèi)部、合作企業(yè)之間、產(chǎn)品最終用戶以及監(jiān)管部門的信息獲取提供了極大便利。本章將介紹工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索在蘇寧易購(gòu)家居設(shè)備智能維保業(yè)務(wù)、中信戴卡輪轂產(chǎn)線、碼客工場(chǎng)“智慧瓶蓋”、復(fù)創(chuàng)汽車后市場(chǎng)服務(wù)平臺(tái)、米多“五碼關(guān)聯(lián)”全渠道營(yíng)銷、東集移動(dòng)設(shè)備管理中的實(shí)踐探索，并在此基礎(chǔ)上，梳理提煉出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索的主要應(yīng)用場(chǎng)景。這些場(chǎng)景一方面是傳統(tǒng)搜索服務(wù)針對(duì)工業(yè)領(lǐng)域的拓展，以企業(yè)宣傳窗口、產(chǎn)品銷售渠道、知識(shí)溝通和信息交流媒介等多元化的搜索服務(wù)身份，為工業(yè)領(lǐng)域針對(duì)性地提供豐富的搜索資源和體驗(yàn)形式；另一方面，是圍繞標(biāo)識(shí)解析的創(chuàng)新應(yīng)用模式，為產(chǎn)品防偽與質(zhì)量追溯、供應(yīng)鏈協(xié)同、設(shè)備健康管理等標(biāo)識(shí)解析典型應(yīng)用場(chǎng)景提供搜索服務(wù)支撐。（一）案例1：個(gè)人家居設(shè)備智能檢測(cè)與服務(wù)1.案例介紹標(biāo)識(shí)資源搜索應(yīng)用前在個(gè)人消費(fèi)用戶居家環(huán)境中，設(shè)備的使用年限、健康狀態(tài)、維保記錄等情況難以通過(guò)傳統(tǒng)的紙質(zhì)說(shuō)明書、維?？ㄟM(jìn)行有效的查詢管控，對(duì)等、可信的信息獲取渠道缺失將導(dǎo)致品牌商難以跟蹤管理產(chǎn)品使用信息、維保服務(wù)提供商難以進(jìn)行問(wèn)題定位，嚴(yán)重影響服務(wù)效率和質(zhì)量。標(biāo)識(shí)資源搜索案例介紹如圖4.1所示，蘇寧易購(gòu)二級(jí)節(jié)點(diǎn)為個(gè)人家居設(shè)備、維保服務(wù)人員賦予唯一標(biāo)識(shí)碼，建立跨廠商、跨經(jīng)銷商、跨維保服務(wù)提供商、跨用戶的動(dòng)態(tài)電子檔案，在此基礎(chǔ)上結(jié)合標(biāo)識(shí)資源搜索技術(shù)實(shí)現(xiàn)多維度應(yīng)用，轉(zhuǎn)變家居設(shè)備市場(chǎng)的一次性交易模式為持續(xù)性跟進(jìn)模式，提升企業(yè)及從業(yè)人員競(jìng)爭(zhēng)具體實(shí)現(xiàn)的功能如下1）設(shè)備健康監(jiān)測(cè)預(yù)警。借助電子器件自動(dòng)采集設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，結(jié)合銷售、維保記錄等跨模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備健康狀態(tài)進(jìn)行建模分析，將分析結(jié)果同步綁定至標(biāo)識(shí)碼，利用標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)賦能蘇寧信息化系統(tǒng)根據(jù)標(biāo)識(shí)碼監(jiān)測(cè)設(shè)備健康狀態(tài)并及時(shí)預(yù)警。（2）個(gè)性化查詢推薦。搜索系統(tǒng)獲取家居設(shè)備檔案并分析脫敏后的用戶購(gòu)買偏好、使用習(xí)慣等畫像信息，為用戶定制個(gè)性化的搜索和推薦服務(wù)，支持通過(guò)掃描二維碼、圖片、家居設(shè)備實(shí)物或者輸入視頻、語(yǔ)音等方式查詢?cè)O(shè)備狀態(tài)、使用說(shuō)明、維保歷史、服務(wù)人員資質(zhì)和評(píng)價(jià)、關(guān)聯(lián)產(chǎn)品、設(shè)備估值等信息，并適時(shí)為用戶推薦用戶社區(qū)、維保增值服務(wù)以及新款家居設(shè)備等信息。（3）維保服務(wù)優(yōu)化升級(jí)。維保服務(wù)人員被賦予一人一碼服務(wù)檔案并集成至搜索系統(tǒng)，供用戶自行查詢和選擇。服務(wù)人員上門后，利用標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)查詢?cè)O(shè)備檔案和維保指導(dǎo)方案，還可以借助眾籌功能尋求幫助。蘇寧信息化系統(tǒng)將此次服務(wù)情況同步至設(shè)備檔案和服務(wù)人員檔案，跟進(jìn)家居設(shè)備狀態(tài)和服務(wù)質(zhì)量的持續(xù)優(yōu)化。標(biāo)識(shí)資源搜索應(yīng)用成效集成標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)后，蘇寧易購(gòu)家居設(shè)備智能檢測(cè)與服務(wù)業(yè)務(wù)取得以下成效1）降低設(shè)備故障發(fā)生率50%；（2）提升維保效率80%、服務(wù)精準(zhǔn)度200%3）提升增值服務(wù)銷售額500%，提升家居設(shè)備換新銷售額300%，并通過(guò)設(shè)備電子檔案為設(shè)備回收交易提供可信的定價(jià)依據(jù)，提升二手交易量80%4）提升用戶滿意度80%。2.應(yīng)用場(chǎng)景提煉與拓展從本案例可以總結(jié)出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索以下幾種主要應(yīng)用場(chǎng)景：a)設(shè)備健康管理和預(yù)測(cè)性維護(hù)。智能運(yùn)維系統(tǒng)集成標(biāo)識(shí)資源搜索能力后，自動(dòng)獲取設(shè)備及關(guān)鍵零部件的電子檔案信息，結(jié)合大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)分析設(shè)備健康狀態(tài)，并根據(jù)預(yù)警閾值進(jìn)行故障預(yù)測(cè)和維修通知，減少設(shè)備故障造成的損失。b)用戶深度交互。通過(guò)刻畫用戶工業(yè)搜索畫像，在保護(hù)隱私安全的前提下實(shí)現(xiàn)搜索意圖的最優(yōu)化理解；賦能用戶追溯產(chǎn)品全流程信息，提升其對(duì)產(chǎn)品的掌控力和使用信心；以眾籌、掃碼反饋等方式為用戶的深度參與提供便捷渠道，提升用戶粘性與滿意度。c)設(shè)備價(jià)值可信查詢。通過(guò)標(biāo)識(shí)資源搜索獲取設(shè)備電子檔案信息用于評(píng)估租賃及二手交易決策，包括設(shè)備狀態(tài)、維保記錄、使用壽命、使用說(shuō)明等關(guān)鍵信息，交易各方還可以借助標(biāo)識(shí)資源搜索查詢交易合同條款內(nèi)容。（二）案例2：輪轂生產(chǎn)全流程一體化解決方案1.案例介紹標(biāo)識(shí)資源搜索應(yīng)用前隨著汽車走進(jìn)千家萬(wàn)戶，輪轂作為重要的汽車零部件，其需求量和質(zhì)量要求急劇攀升，生成企業(yè)主要面臨以下挑戰(zhàn)1）眾多生成工序產(chǎn)生大量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，需要解決如何高效訪問(wèn)和管理這些數(shù)據(jù)的問(wèn)題。（2）客戶訂單定制化程度高，為適應(yīng)小批量、多品種生產(chǎn)而設(shè)計(jì)的柔性混線生產(chǎn)模式面臨如何自動(dòng)分揀選線的問(wèn)題。（3）訂單量大且交貨頻繁，對(duì)生產(chǎn)企業(yè)如何調(diào)整計(jì)劃、跟蹤現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)度、平衡設(shè)備負(fù)荷、明細(xì)庫(kù)存儲(chǔ)備等生產(chǎn)進(jìn)度管控和資源動(dòng)態(tài)調(diào)度能力提出了更高要求。（4）全球化發(fā)展帶來(lái)參與方信息不對(duì)稱、認(rèn)識(shí)不統(tǒng)一等問(wèn)題，打破貿(mào)易壁壘首先需要突破信息壁壘。標(biāo)識(shí)資源搜索案例介紹中信戴卡輪轂產(chǎn)線引入標(biāo)識(shí)解析技術(shù)和標(biāo)識(shí)資源搜索技術(shù)，賦能輪轂生產(chǎn)全流程數(shù)據(jù)的及時(shí)記錄和高效訪問(wèn)，如該方案為輪轂生成全流程各要素賦予唯一標(biāo)識(shí)碼，并將生產(chǎn)設(shè)備、刻碼機(jī)、掃碼機(jī)等通過(guò)網(wǎng)絡(luò)接入中信戴卡MES系統(tǒng)，由MES系統(tǒng)采集各工序生產(chǎn)數(shù)據(jù)并與二維碼綁定后，回傳至標(biāo)識(shí)解析企業(yè)節(jié)點(diǎn)。借助標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)實(shí)現(xiàn)以視覺識(shí)別、標(biāo)識(shí)掃描等多種方式讀取生產(chǎn)信息，為生產(chǎn)排產(chǎn)、自動(dòng)化作業(yè)、質(zhì)量監(jiān)管、工藝優(yōu)化、管理改進(jìn)提供科學(xué)分析途徑，促進(jìn)自動(dòng)輸送立體分選、智能化碼垛倉(cāng)儲(chǔ)、柔性加工、報(bào)工信息管理、產(chǎn)品質(zhì)量回溯等功能實(shí)現(xiàn)：每個(gè)工序執(zhí)行前，通過(guò)標(biāo)識(shí)資源搜索復(fù)核上一工序輸出的產(chǎn)品質(zhì)量，減少返工情況出現(xiàn)；通過(guò)標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)溯源各工序涉及的生產(chǎn)設(shè)備、完成時(shí)間、質(zhì)量、班次等過(guò)站信息，為優(yōu)化生產(chǎn)工藝和流程提供數(shù)據(jù)支撐；產(chǎn)線使用的自動(dòng)化機(jī)器人和復(fù)合夾具根據(jù)標(biāo)識(shí)資源搜索得到的產(chǎn)品尺寸和形狀調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)以及夾取角度，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)碼垛服務(wù)和混線柔性化生產(chǎn)能力。標(biāo)識(shí)資源搜索應(yīng)用成效標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)助力中信戴卡輪轂產(chǎn)線取得以下成效1）自動(dòng)化產(chǎn)線降低人力投入成本20%，減小人為原因?qū)е碌纳a(chǎn)安全隱患5%2）資源配置結(jié)構(gòu)得以優(yōu)化，原材料、能耗等資源成本降低5%3）產(chǎn)品返工及不合格率降低5%4）綜合提升輪轂生產(chǎn)效率10%5）促進(jìn)上下游企業(yè)協(xié)同及國(guó)際貿(mào)易合作，有效提高中信戴卡的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和國(guó)際影響力，實(shí)現(xiàn)營(yíng)收增長(zhǎng)15%。2.應(yīng)用場(chǎng)景提煉與拓展從本案例可以總結(jié)出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索以下幾種主要應(yīng)用場(chǎng)景：a)生產(chǎn)過(guò)程管控。在加工、運(yùn)輸、檢測(cè)產(chǎn)品等環(huán)節(jié)中，通過(guò)標(biāo)識(shí)資源搜索自動(dòng)獲取原材料、在制品、成品的參數(shù)信息，實(shí)現(xiàn)更加智能高效的參數(shù)配置、設(shè)備操控、備品備件管理、工藝關(guān)聯(lián)以及問(wèn)題分析等應(yīng)用。b)柔性化生產(chǎn)。通過(guò)標(biāo)識(shí)資源搜索查詢個(gè)性化訂單需求，并以視覺識(shí)別、掃碼等方式獲取原材料、在制品及成品信息，按需動(dòng)態(tài)分揀選線以及匹配參數(shù)、資源和操作，進(jìn)而大大提升柔性化生產(chǎn)能力。（三）案例3：“智慧瓶蓋”主動(dòng)標(biāo)識(shí)載體搜索解決方案1.案例介紹標(biāo)識(shí)資源搜索應(yīng)用前在酒品、化妝品等瓶裝商品市場(chǎng)，品牌方缺乏與消費(fèi)者的有效連接渠道，難以掌握產(chǎn)品存量及開封狀況，導(dǎo)致真瓶假貨和經(jīng)銷商竄貨等問(wèn)題嚴(yán)重，消費(fèi)者無(wú)法確認(rèn)產(chǎn)品信息真實(shí)性及產(chǎn)品質(zhì)量可靠性，將嚴(yán)重影響企業(yè)聲譽(yù)和用戶滿意度。因此，防偽溯源成為建立企業(yè)和產(chǎn)品公信力的關(guān)鍵，而目前的防偽標(biāo)識(shí)以電碼、條形碼、二維碼等被動(dòng)標(biāo)識(shí)為主，難以保證產(chǎn)品監(jiān)管和防偽溯源的可靠性。標(biāo)識(shí)資源搜索案例介紹碼客工場(chǎng)利用一物一碼標(biāo)識(shí)結(jié)合主動(dòng)標(biāo)識(shí)模組、NFC技術(shù)，實(shí)現(xiàn)“智慧瓶蓋”搜索解決方案，如圖4.3所示。該方案在防偽溯源效果上，相較于現(xiàn)有防偽技術(shù)有較大提升。該方案利用具有主動(dòng)標(biāo)識(shí)解析功能的“智慧瓶蓋”，在商品出入庫(kù)時(shí)智能讀取標(biāo)簽信息，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一上傳至后臺(tái)管理系統(tǒng)，建立品牌全網(wǎng)唯一映射，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品身份標(biāo)識(shí)和主動(dòng)InternetofThings,NB-IoT)模組嵌入瓶蓋內(nèi)部或產(chǎn)品外包裝上為產(chǎn)品賦碼，消費(fèi)者拆開瓶蓋或包裝時(shí)，觸發(fā)模組通路并向二級(jí)節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息，表明該產(chǎn)品已被消費(fèi)。消費(fèi)者借助近距離無(wú)線通訊技術(shù)(NearFieldCommunication,NFC)實(shí)現(xiàn)主動(dòng)標(biāo)識(shí)載體形態(tài)的標(biāo)識(shí)搜索，確定產(chǎn)品真?zhèn)尾@取產(chǎn)品開啟狀態(tài)、標(biāo)簽掃描次數(shù)、產(chǎn)品標(biāo)識(shí)、生產(chǎn)日期、原材料批次等信息，還可以訪問(wèn)線上商城購(gòu)買產(chǎn)品和獲取更多信息。企業(yè)信息化系統(tǒng)通過(guò)集成標(biāo)識(shí)資源搜索能力，一方面追溯產(chǎn)品全生命周期信息，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量追溯、問(wèn)題界定至環(huán)節(jié)、班組和個(gè)人，并對(duì)問(wèn)題產(chǎn)品進(jìn)行精準(zhǔn)及時(shí)的召回和銷毀；另一方面，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)開蓋數(shù)據(jù)及產(chǎn)品銷售情況，可視化展示于數(shù)據(jù)駕駛艙大屏上，幫助企業(yè)分析防偽防竄預(yù)警、銷量趨勢(shì)等統(tǒng)計(jì)信息并制定科學(xué)的營(yíng)銷決策。標(biāo)識(shí)資源搜索應(yīng)用成效“智慧瓶蓋”防偽溯源搜索解決方案應(yīng)用于中高端瓶裝品市場(chǎng)中，取得以下成效1）對(duì)接國(guó)家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系，國(guó)家背書保護(hù)數(shù)據(jù)不被篡改，提升防偽可靠度50%，提升用戶滿意度50%2）提高追溯效率50%，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品來(lái)源可查、去向可追、責(zé)任可究3）“以銷定產(chǎn)”輔助決策，提升決策合理性50%。2.應(yīng)用場(chǎng)景提煉與拓展從本案例可以總結(jié)出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索以下幾種主要應(yīng)用場(chǎng)景：a)產(chǎn)品防偽與質(zhì)量追溯。為用戶獲取產(chǎn)品的原料、生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、流通、服務(wù)等全生命周期信息提供便捷渠道，實(shí)現(xiàn)防偽查詢和溯源，并能夠在產(chǎn)品出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)進(jìn)行及時(shí)、精準(zhǔn)的回溯定責(zé)。b)防竄貨管理。通過(guò)查詢經(jīng)銷商、指定銷售區(qū)域、產(chǎn)品流通地圖、可疑預(yù)警等信息，結(jié)合消費(fèi)者掃碼數(shù)據(jù)收集竄貨信息，進(jìn)行大數(shù)據(jù)防竄貨預(yù)警及管理，消除產(chǎn)品出廠即盲區(qū)現(xiàn)象。（四）案例4：汽車后市場(chǎng)服務(wù)平臺(tái)中的搜索應(yīng)用1.案例介紹標(biāo)識(shí)資源搜索應(yīng)用前汽車后市場(chǎng)服務(wù)業(yè)務(wù)涉及消費(fèi)者、原始設(shè)備制造商、經(jīng)銷商、4S店、零件品牌方、零組件供應(yīng)商等多種角色，從需求產(chǎn)生到產(chǎn)品交付的流程復(fù)雜，面臨市場(chǎng)需求響應(yīng)慢、生產(chǎn)計(jì)劃憑空定、庫(kù)存管理成本高、供應(yīng)協(xié)同難達(dá)成、質(zhì)量問(wèn)題難追溯、渠道竄貨難管控等挑戰(zhàn)。標(biāo)識(shí)資源搜索案例介紹南京復(fù)創(chuàng)二級(jí)節(jié)點(diǎn)通過(guò)為工業(yè)對(duì)象賦碼，使用兼容不同標(biāo)識(shí)編碼規(guī)范的統(tǒng)一接口打通企業(yè)資源計(jì)劃(EnterpriseResourcePlanning,ERP)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(ManufacturingRelationshipManagement,SRM)等信息化系統(tǒng)的異構(gòu)數(shù)據(jù)流，結(jié)合標(biāo)識(shí)資源搜索技術(shù)實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化存儲(chǔ)與查詢，打造了如圖4.4所示的汽車后市場(chǎng)服務(wù)追溯平臺(tái)。該平臺(tái)的主要功能如下1）銷售端數(shù)字化管理。記錄消費(fèi)者標(biāo)識(shí)掃描熱力圖，以便獲取零部件交付位置，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)渠道追溯管理、防竄監(jiān)測(cè)、消費(fèi)者信息管理等應(yīng)用，并建立更加科學(xué)高效的需求響應(yīng)機(jī)制。（2）質(zhì)量追溯。借助“一物一碼、一工序一碼”處理，賦能企業(yè)進(jìn)行問(wèn)題追溯定責(zé)、快速定位解決，并有效提升供應(yīng)鏈質(zhì)量。（3）庫(kù)存優(yōu)化。建立庫(kù)存分析模型與訂單預(yù)測(cè)模型，利用標(biāo)識(shí)資源搜索服務(wù)獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)兩個(gè)模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，并基于預(yù)測(cè)結(jié)果指導(dǎo)生產(chǎn)排產(chǎn)規(guī)劃，幫助企業(yè)及下游供應(yīng)商實(shí)現(xiàn)庫(kù)存輕量化。（4）品牌保育?；跇?biāo)識(shí)碼的“碼上”搜索服務(wù)賦能用戶查詢品牌信息、產(chǎn)品電子手冊(cè)、售后服務(wù)等信息，支持品牌信息流櫥窗的訂制、管理和展示，提升品牌保育能力。（5）大數(shù)據(jù)看板。將核心數(shù)據(jù)、內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)以看板形式呈現(xiàn)在工業(yè)大屏等顯示終端上，分等級(jí)、分權(quán)限地精準(zhǔn)推送至特定用戶，以輔助用戶進(jìn)行商業(yè)決策。標(biāo)識(shí)資源搜索應(yīng)用成效該平臺(tái)在某汽車科技有限公司應(yīng)用落地后，取得以下應(yīng)用成效1）“碼上”服務(wù)提升售后服務(wù)好評(píng)率300%2）商品平均交付周期縮短15%，高度定制化商品的交付周期縮短35%3）降低庫(kù)存管理成本20%左右。2.應(yīng)用場(chǎng)景提煉與拓展本案例除了涉及產(chǎn)品防偽與質(zhì)量追溯、防竄貨管理等工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)資源搜索場(chǎng)景，還可以從中總結(jié)出以下幾種主要應(yīng)用場(chǎng)景：a)產(chǎn)銷動(dòng)態(tài)平衡。利用標(biāo)識(shí)資源搜索能力統(tǒng)計(jì)生產(chǎn)進(jìn)度、庫(kù)存情況和產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)，將用戶和市場(chǎng)需求快速轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)排產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷動(dòng)態(tài)平衡、降低庫(kù)存壓力。b)供應(yīng)鏈信息查詢。標(biāo)識(shí)資源搜索構(gòu)建供需雙方和供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的溝通橋梁，通過(guò)提供供應(yīng)鏈信息以及企業(yè)、產(chǎn)品等品牌信息的查詢服務(wù)，推動(dòng)供需對(duì)接以及供應(yīng)鏈企業(yè)間的戰(zhàn)略合作，加速產(chǎn)能共享等新業(yè)態(tài)涌現(xiàn)。c)全生命周期優(yōu)化。標(biāo)識(shí)資源搜索對(duì)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、經(jīng)銷、運(yùn)行、使用、維保、回收?qǐng)?bào)廢等數(shù)據(jù)進(jìn)行串聯(lián)挖掘和可視化展示，有利于管理者對(duì)產(chǎn)品全生命周期各環(huán)節(jié)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，賦能企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、維保等改進(jìn)優(yōu)化。（五）案例s：五碼關(guān)聯(lián)搜索賦能全渠道數(shù)字化營(yíng)銷1.案例介紹標(biāo)識(shí)資源搜索應(yīng)用前隨著煙酒等高端禮品市場(chǎng)存量競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，傳統(tǒng)營(yíng)銷模式面臨諸多挑戰(zhàn)，包括：營(yíng)銷費(fèi)用投入產(chǎn)出比難以量化且面臨被截流風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)對(duì)渠道的掌控力弱，人工錄入方式存在造假數(shù)據(jù)及過(guò)時(shí)數(shù)據(jù)，竄貨嚴(yán)重?cái)_亂市場(chǎng)價(jià)格，用戶反饋滯后、供給側(cè)難以及時(shí)響應(yīng)，終端動(dòng)銷難、產(chǎn)品銷亟需加速營(yíng)銷模式數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。標(biāo)識(shí)資源搜索案例介紹銷、存信息，在生產(chǎn)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)瓶蓋內(nèi)碼、瓶身碼、盒碼、箱碼、托盤碼“五碼”關(guān)聯(lián)，對(duì)內(nèi)打通各部門獨(dú)立系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)孤島，對(duì)外貫穿品牌商、經(jīng)銷商、店老板、導(dǎo)購(gòu)員、消費(fèi)者等全鏈路各角色。通過(guò)運(yùn)用標(biāo)識(shí)資源搜索技術(shù)打通生產(chǎn)流程、渠道表現(xiàn)、終端表現(xiàn)、庫(kù)存狀況、促銷反饋等各項(xiàng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)全渠道數(shù)字化營(yíng)銷。該方案具體實(shí)現(xiàn)以下功能1）防偽防竄。終端消費(fèi)者通過(guò)掃碼查詢商品防偽信息，同時(shí)掃碼區(qū)域信息將被同步至標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)，當(dāng)掃碼區(qū)域與經(jīng)銷商被品牌商限定的銷售區(qū)域不一致時(shí)，觸發(fā)商品竄貨預(yù)警。（2）渠道庫(kù)存管理。標(biāo)識(shí)資源搜索系統(tǒng)對(duì)接企業(yè)ERP系統(tǒng)，實(shí)時(shí)查詢市場(chǎng)流通、生產(chǎn)及庫(kù)存情況，自動(dòng)統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品供需并優(yōu)化生產(chǎn)排產(chǎn)，避免大量積貨。（3）消費(fèi)者互動(dòng)。一是借助標(biāo)識(shí)資源搜索前臺(tái)增強(qiáng)用戶互動(dòng)，促進(jìn)消費(fèi)需求動(dòng)態(tài)響應(yīng)和訂單增長(zhǎng)；二是將用戶與產(chǎn)品碼關(guān)聯(lián)得到更加精準(zhǔn)的用戶畫像，進(jìn)而優(yōu)化市場(chǎng)分析和運(yùn)作；三是將用戶引流至公眾號(hào)、小程序、企業(yè)微信等私域池，推進(jìn)用