产业互联网是基于互联网技术和生态，对各个垂直产业的产业链和内部的价值链进行重塑和改造，从而形成的新的产业生态和形态。
随着产业互联网的发展以及新理念、新技术的引入，围绕产业互联网出现了大量术语和定义。
认识和理解产业互联网，可以从熟悉这些产业互联网相关的术语开始，即便是望文生义，也能够对产业互联网的基本概念，有了一个初步的认识。
通信与网络相关：产业互联网，首先离不开网络与通信
1.传感器（Sensor）：一种物理装置,能够探测、感受外界的信号、物理条件(如光、热、湿度、速度)或化学组成(如烟雾)等,并能够将探知的信息传递给其他装置。
2.确定性网络（Deterministic Networking, DetNet）：确定性网络指在一个网络域内给承载的业务提供确定性业务保证的能力，这些确定性业务保证能力包括时延，时延抖动，丢包率等指标。
3.软件定义网络 (Software Defined Networking, SDN)：软件定义网络是一种新型的网络架构，它将网络控制平面和转发平面分离， 采用集中控制替代原有分布式控制，并通过开放和可编程接口实现软件定义。
4.射频识别 (Radio Frequency Identification, RFID)：射频识别是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据， 而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。
5.时间敏感网络 (Time-Sensitive Networking, TSN)：时间敏感网络是一种具有有界传输时延、低传输抖动和极低数据丢失率的高 质量实时传输网络。它基于标准以太网，凭借时间同步、数据调度、负载整形等多种优化机制，来保证对时间敏感数据的实时、高效、稳定、安全传输。
6.通信协议（Communication Protocol）：通信协议是指完成通信或服务所必须遵循的规则和约定。通过通信信道和设备互连起来的多个不同地理位置的数据通信系统，要使其能协同工作实现信息交换和资源共享，它们之间必须具有共同的语言。交流什么、怎样交流及何时交流，都必须遵循某种互相都能接受的规则，这个规则 就是通信协议。不同垂直行业的信息系统会有各自的通信协议，例如在工业领域，常见的通信协议包括 ModBus、OPC/OPC-UA、CAN等。
7.网络虚拟化 (Network Virtualization)：网络虚拟化是能够实现网络资源动态调配、动态管理的技术。
8.物联网 (Internet of Things, IoT)：物联网是通信网和互联网的拓展应用和网络延伸，它利用感知技术与智能装置对物理世界进行感知识别，通过网络传输互联，进行计算、处理和知识挖掘，实现人与物、物与物信息交互和无缝链接，达到对物理世界实时控制、精确管理 和科学决策目的。
9.增强机器类通信 (Enhanced Machine Type Communication, eMTC)：增强机器类通信是万物互联技术的一个重要分支，基于 LTE 协议演进而来，为了更加适合物与物之间的通信，也为了更低的成本，对 LTE 协议进行了裁剪和 优化 eMTC 基于蜂窝网络进行部署，其用户设备通过支 1.4MHz 的射频和基带带 宽，可以直接接入现有的 LTE 网络。eMTC 支持上下行最大 1Mbps 的峰值速率， 可以支持丰富、创新的物联应用。
10.窄带物联网（Narrow Band-Internet of Things, NB-IoT）：窄带物联网是基于 E-UTRAN 技术，使用180kHz的载波传输带宽，支持低功耗设备在广域网的一种蜂窝数据连接技术。具备广覆盖，支持海量连接，支持低时延敏感、低功率的特点。
云计算相关：产业互联网需要借助云计算技术及平台实现信息的处理
1、边缘计算（Edge Computing）：边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核 心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产 生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方 面的基本需求。
2. 产业互联网平台（Industrial Internet Platform）：产业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量 数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑产业资源泛在连接、弹性供给、高效配 置的产业云平台。
3. 基础设施即服务(Infrastructure as a Service，IaaS）：基础设施即服务是指用户通过互联网可以从完善的计算机基础设施获得服 务，主要提供了虚拟计算、存储、数据库等基础设施服务，通常分为三种用法： 公有云、私有云和混合云。其中公有云通常指第三方提供商为多个用户提供的能 够使用的云；私有云是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性 和服务质量的最有效控制；混合云是公有云和私有云两种服务方式的结合。
4. 平台即服务 (Platform as a Service, PaaS )：平台即服务是将应用服务的运行和开发环境作为一种服务提供的商业模式。 PaaS 是位于 IaaS 和 SaaS 模型之间的一种云服务，它提供了应用程序的开发和 运行环境，借助于 PaaS 服务，使用户无须过多的考虑底层硬件，并可以方便的 使用很多在构建应用时的必要服务。PaaS 能将现有各种业务能力进行整合，具 体可以归类为应用服务器、业务能力接入、业务引擎、业务开放平台，向下根据 业务能力需要测算基础服务能力，通过 IaaS 提供的 API 调用硬件资源，向上提 供业务调度中心服务，实时监控平台的各种资源，并将这些资源通过 API 开放给 SaaS 用户。
5.云安全（Cloud Security）：云安全指保护云计算基础设施及其上业务系统和数据的信息安全。
6.云存储（Cloud Storage）：云存储是一种网上在线存储的模式，即把数据存放在多台虚拟服务器，而非专属的服务器上。
7.云计算（Cloud Computing）：云计算通过互联网，“按使用量付费”的方式提供随需应变的计算资源（从 应用到数据中心）。其部署方式包括公有云、私有云和混合云。云计算通常简称 为“云”。
8.软件即服务 (Software as a Service, SaaS)：软件即服务（SaaS）是一种通过 Internet 提供软件的模式，厂商将应用软 件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商 定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通 过互联网获得厂商提供的服务。
9.云制造（Cloud Manufacturing）：云制造是一种基于泛在网络，借助新兴制造技术、新兴信息技术、智能科学 技术及制造应用领域技术等 4 类技术深度融合的数字化、网络化、智能化技术工具，构成以用户为中心的制造资源、产品与能力的服务云（网），使用户通过智能终端及制造云服务平台便能随时随地按需获取制造资源、产品与能力服务,对制造全系统、全生命周期活动（产业链）中的人、机、物、环境、信息进行自主智能地感知、互联、协同、学习、分析、认知、决策、控制与执行，促使制造全系统及全生命周期活动中的人/组织、技术/设备、管理、数据、材料、资金（六 要素）及人流、技术流、管理流、数据流、物流、资金流（六流）集成优化；形 成一种用户为中心的互联化（协同化）、服务化、个性化（定制化）、柔性化、社会化、智能化的制造新模式。
大数据相关：随着业务上云，企业内部会产生大量的数据资产
1.大数据（Big Data）:是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2.大数据服务（Big Data Service）：大数据服务是指通过底层可伸缩的大数据平台和上层各种大数据应用，支撑 机构或个人对海量、异构、快速变化数据采集、传输、存储、处理（包括计算、 分析、可视化等）、交换、销毁等覆盖数据生命周期相关活动的各种数据服务。
3.关系型数据库 (Relational Database)：关系数据库是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念 和方法来处理数据库中的数据。关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系 完整性约束三部分组成。
4.数据安全（Data Security）：数据安全指以数据为中心的安全，保护数据的可用性、完整性和机密性。
5.数据采集 (Data Acquisition，DAQ)：又称数据获取,是指利用某种装置,从系统外部采集数据并输入到系统内部。数据采集技术广泛引用在各个领域。比如摄像头,麦克风,都是数据采集工具。 被采集数据通常是已被转换为电讯号的各种物理量,如温度、水位、风速、压力等,可以是模拟量,也可以是数字量。
6.数据服务（Data Service）：数据服务指提供数据采集、数据传输、数据存储、数据处理（包括计算、分 析、可视化等）、数据交换、数据销毁等数据各种生存形态演变的一种信息技术 驱动的服务。
7.数据管理（Data Management）：数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理 和应用的过程，其目的在于充分有效地发挥数据的作用。在产业互联网平台领域， 数据管理主要指提供面向各类产业应用场景的对象存储、关系数据库、NoSQL 数据库等数 据管理和存储的工具。
8.数据脱敏 （Data Desensitization）：数据脱敏指对敏感信息进行数据变形处理，实现对敏感隐私信息的保护。
9.数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数 据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学 习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
10.数据预处理 (Data Preprocessing)：数据预处理指对原始数据的过滤、清洗、聚合、质量优化（剔除坏数据等） 和语义解析。
11.数据治理 (Data Governance)：数据治理指对数据资产管理活动行使权力和控制的活动集合（规划、监控和 执行）。数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。数据治理制定正确的原 则、政策、流程、操作规程，确保以正确的方式对数据和信息进行管理。
12.数据资产 (Data Asset)：数据资产是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以 物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。在企业中，并非 所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。
应用新技术后，在生产、控制、管理和安全等方面出现的新理念
1、安全策略（Security Policy）：安全策略是关于如何在组织及其系统内管理、保护和分发资产(包括敏感信 息)的规则、指令和实践，特别是影响到系统和相关要素的规则、指令和实践。
2.分布式控制系统（Distributed Control System, DCS）：分布式控制系统以计算机为基础，采用控制分散、操作和管理集中的基本设计思想，采用多层分级、合作自治的结构形式。其主要特征是它的集中管理和分散控制,目前在电力、冶金、石化等各行各业都获得了极其广泛的应用。
3.个性化定制（Personalized Customization）：通过产业互联网平台，将用户需求和企业产品设计、生产计划精确匹配，并借助模块化产线和新型制造工艺，实现和产品多样化、定制化生产制造模式。
4.供应链管理（Supply Chain Management, SCM）:供应链管理是在满足一定的客户服务水平的条件下，为了使整个供应链系统 成本达到最小而把供应商、制造商、仓库、配送中心和渠道商等有效地组织在一起来进行的产品制造、转运、分销及销售的管理方法。
5.供应链金融（Supply Chain Finance）:供应链金融是指银行围绕供应链中的核心企业，管理上下游中小企业的资金 流和物流，并把单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险，通过全方位多渠道获取企业的各类信息，将风险控制在最低的金融服务。
6.数字孪生 (Digital Twins)：数字孪生是指以数字化方式拷贝一个物理对象，模拟对象在现实环境中的行为，对产品、制造过程乃至整个工厂进行虚拟仿真，从而提高制造企业产品研发、制造的生产效率。
7.柔性制造 (Flexible Manufacturing)：柔性制造可以表述为两个方面：一个方面是指生产能力的柔性反应能力，也 就是机器设备的小批量生产能力；第二个方面，指的是供应链的敏捷和精准的反应能力。这种以消费者为导向的，以需定产的方式对立的是传统大规模量产的生 产模式。
8.虚拟仿真 (Virtual Reality)：虚拟仿真是用一个系统模仿另一个真实系统的技术。虚拟仿真实际上是一种可创建和体验虚拟世界的计算机系统。此种虚拟世界由计算机生成，可以是现实世界的再现，亦可以是构想中的世界，用户可借助视觉、听觉及触觉等多种传感 通道与虚拟世界进行自然的交互。
9.众包（Crowdsourcing）：借助互联网等手段，将传统由特定企业和机构完成的任务向自愿参与的所有企业和个人进行分工，最大限度利用大众力量，以最高的效率、更低的成本满足 生产及生活服务需求，促进生产方式变革。
10.智能工厂（Intelligent Factory)：智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术加强信息管理以及合理计划排程，同时集智能手段和智能系统等新兴 技术于一体，构建高效、和服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
11.智能制造（Intelligent Manufacturing）：智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
推进产业互联网，也离不开企业内部的专业化软件的应用与开发
1.开源框架（Open Source Framework）：开源框架是定义开源软件实现的一组功能集或工具、接口依赖关系及实现逻辑。
2.开源软件（Open Source Software）：开源软件是按一定规则和协议实现源代码对开发者开放的软件。
3.开源社区（Open Source Community）：开源社区是为开源软件开发者搭建的开发、使用、交流开源软件和技术的网络平台。
4.客户关系管理系统 (Customer Relationship Management, CRM)：客户关系管理系统是指用计算机自动化分析销售、市场营销、客户服务以及 应用等流程的软件系统。它的目标是通过提高客户的价值、满意度、赢利性和忠 实度来缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠 道。CRM 是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略，CRM 要求以客户为 中心的企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。
5.企业资源计划管理系统 (Enterprise Resource Planning, ERP)：企业资源计划管理系统是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。
6.微服务（Microservice）:微服务是以单一功能组件为基础，通过模块化组合方式实现“松耦合”应用开发的软件架构。微服务颠覆传统软件研发方式、打破知识封闭传承体系和创造全新平台开放价值生态。
7.许可证（License）：许可证是就某一产品特定功能、容量、使用期限等方面进行授权的许可。许 可可以是文件或序列号的形式。许可通常由加密密码组成，操作权限随许可的级 别而不同。
还有很多通用性的新技术，可以结合场景，应用于产业互联网中
1.混合现实（Mixed Reality, MR）：混合现实（MR）技术是虚拟现实技术的进一步发展，该技术通过在虚拟环境 中引入现实场景信息，在虚拟世界、现实世界和用户之间搭起一个交互反馈的信 息回路，以增强用户体验的真实感。
2.机器学习（Machine Learning）：机器学习是一门人工智能的科学，主要研究对象是人工智能，特别是如何在 经验学习中改善具体算法的性能。
3.区块链 (Blockchain)：区块链一种由多方共同维护，使用密码学保证传输和访问安全，能够实现数 据一致存储、难以篡改、防止抵赖的技术体系。
4.人工智能 (Artificial Intelligence)：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术 及应用系统的一门新的技术科学。
5.深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网路为架构，对资料进行表 征学习的算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观 测值可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成 一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习 任务。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效 算法来替代手工获取特征。
6.增强现实（Augmented Reality，AR）：增强现实是通过将三维内容投射到某介质上，呈现真实的人、场景与虚拟物 体结合效果，与虚拟现实最大的不同是其中多了现实世界的东西，现实与虚拟融 合。
7.知识图谱（Knowledge Graph）：知识图谱是描述真实世界中存在的各种实体、概念及其关系构成的语义网络， 现在泛指各种大规模知识库。