的广义内涵与狭义内涵

2006年，美国国家科学基金会（NSF）举办了第一届CPS研讨会，会上第一次对CPS的内涵进行了阐述：CPS是赛博空间（Cyber space）中的通信（Communication）、计算（Computation）和控制（Control）与实体系统在所有尺度内的深度融合。这个阐述给出了CPS的3个核心技术元素，也就是我们最常提到的3C技术元素。

下面，我们从狭义和广义上对CPS的内涵进行解读。

1.CPS的狭义内涵：实体系统里面的物理规律以信息的方式来表达

CPS的3C技术元素从功能性上定义了CPS的狭义内涵，也是目前最常用的对CPS的定义方式，但是这个狭义的内涵并不能给我们太多的启发和参考意义。正如之前所提到的Cybernetics这个词的本源是像舵手一样去感知、分析、协作和执行，如果要从更加广义的层面去理解CPS，还应关注另外3个C的元素：

（1）Comparison（比较性）：多个层次的比较，既有相似性的比较，也有差异性的比较。比较的维度既可以是在时间维度上与自身状态的比较，也可以是在集群维度上与其他个体的比较。这种比较分析能够帮助我们将庞大的个体信息进行分类，为接下来寻找相似中的普适性规律和差异中的因果关系奠定基础。

（2）Correlation（相关性）：在工业物联网环境中，有许多的传感器和信息源，彼此相互关联。在相同的时间窗口里面，这些信号的相关性可以用来作为特征。相关性是记忆的基础，简单地将信息存储下来并不能称为记忆，通过信息之间的关联性对信息进行管理和启发式的联想才是记忆的本质。相关性同时也提高了人脑管理和调用信息的效率，我们在回想一个画面或是场景时，往往并不是去回忆每一个细节，而是有一个如线头一样的线索，去牵引它从而引出整个场景。这样的类似记忆式的信息管理方式运用在工业智能中，就是一种更加灵活高效的数据管理方式。

举一些利用相关性进行信息管理的例子。一辆车在通过某个区域时，遇到一段坑洼的道路，如果这辆车在通过时探测到路面情况之后，将这个信息与地理位置联系在一起，就可以提醒其他的车辆避让。又如系统的输入和输出特性，建立这种相关性后可以作为状态评估、预测和优化的依据。发动机的能耗与环境状态、控制参数和健康状态有关，在建立这种关系后就可以通过动态调整控制参数帮助飞机节省燃油。环境的相关性也十分重要，无人机在建立地形模型时，在春夏秋冬不同季节地貌会变化，但是物体之间位置的相关性不会改变。当这种相关性建立起来后，即使这种地貌发生了变化，依然能够精确识别目标。生产系统中的自动质量检测（AOI）大部分都是检查质量的结果，但是如果把结果与产品的生产路径（process path）联系起来，就能够对缺陷的产生过程进行精确的分析和回溯。而当关系建立起来后，我们也能够知道监控哪些过程参数可以预测最终产品的质量。

总结来说，物联网是可见世界的连接，而所连接对象之间的相关性则是不可见世界的连接。

（3）Consequence（目的关联性）：在制定一个特定的决策时，其所带来的结果和影响应该同等地分析。例如，在电影《天空之眼》中，在完成任务的同时，也要考虑完成这个任务所带来的损失，不仅需考虑精确度，还需考虑破坏度；再比如说在能源领域中的智能电网，当电网出现事故时，如何迅速将破坏因素隔离，并快速而精确地恢复状态；当一棵树倒下砸中电网时，如何把影响控制在最小的范围内，而不造成整个区域停电；北京周围的工厂在生产时如何把效能提升到最高，把产生雾霾的可能性降到最低等。因此，CPS的所有活动都应具有很强的目的性，即把目标精度最大化，把破坏度最小化的“结果管理”。“结果管理”的基础是预测，在现在的制造系统中，如果我们可以预测到设备性能的减退对质量的影响，以及对下一个工序质量的影响，就可以在制造过程中对质量风险进行补偿和管理。《从大数据到智能制造》一书提到过误差流（SOV）分析这个案例，里面对比较性和相关性两个方面都有深刻的体现，但如果这个误差流能够预测，那么就为误差的补偿提供基础，制造系统的弹性和强韧性就会增加。

2.CPS的广义内涵：对实体系统内变化性、相关性和参考性规律的建模、预测、优化和管理

CPS广义内涵中的3C元素其实是从分析手段方面给了CPS更加广泛的意义，即这3个C分别对应了实体空间中的对象、环境和任务的运行基础，并可以用3个R来概括（见图2-2）：

图2-2 CPS中的赛博空间与实体空间之间的交互基础

（1）Resource（来源）：数据来源可以是历史的数据、传感器的数据或是人的经验数据，这些数据都可以用一种逻辑的方式形成一种知识模型。同时，Resource也是比较性的基础。

（2）Relationship（关系）：基于比较和相关性的分析，挖掘显性和隐性的关系。例如，半导体的过程监测中有上百个传感器数据，但是可以从历史报警的信息中，利用贝叶斯网络建立传感器的关系图谱，最后发现上百个传感器与5个传感器有强相关性，只用这5个传感器的组合就可以管理所有传感器数据所代表的状态。又比如，在了解发动机运行过程中气压和空气密度与燃烧温度和转速之间的关系后，美国GE公司的发动机通过建模优化能够提高1%的燃油效率。

（3）Reference（参考）：参考性有两个方面，一个是比较的参考，另一个是执行的参考，也可分为主动的参考和被动的参考，同时，参考也是记忆的基础。如果是以结果作为参考，那么目的就是去定义其发生的根本原因；如果是以过程作为参考，那么目的就是去寻找避免问题的途径。古语云：“以铜为鉴，可以正衣冠；以古为鉴，可以知兴替；以人为鉴，可以明得失”，这句话蕴含了深刻的哲理，也总结了参考性的三个维度，即以传感器（铜镜）所反映的自身状态为参考、以历史数据中的相关性和因果性为参考，还有以集群中的其他个体作为参考。

把上述的观点总结一下，我们可以对CPS的内涵进行系统性的阐述，如图2-3所示。

图2-3 CPS系统的设计指导

CPS的基础在可见的世界中包括物联网、普适计算和执行机构，它们定义了实体系统的功能性，是感知和反馈的基础。在不可见世界中的来源（Resource）、关系（Relationship）和参考（Reference）构成了实体系统运行的基础，是CPS在赛博空间中的管理目标。CPS中的通信（Communication）、计算（Computation）和控制（Control）是管理可见世界的技术手段，而建立面向实体空间内的比较性（Comparison）、关系性（Correlation）和目的关联性（Consequence）的对称性管理是核心的分析手段。而CPS的最终目标，是在赛博空间中对实体空间中3V的精确管理，即可视性（Visualizability）、差异性（Variation）和价值性（Value）。

总结而言，CPS以多源数据的建模为基础，以智能连接（Connection）、智能分析（Conversion）、智能网络（Cyber）、智能认知（Cognition）和智能配置与执行（Configuration）的5C体系为构架，建立虚拟与实体系统之间关系性、因果性和风险性的对称管理，以持续优化决策系统的可追踪性、预测性、精确性和强韧性，实现对实体系统活动的全局协同优化。