智网是什么？在工业自动化有哪些应用？

一、智网的概念

1、智网的定义和背景

智网（Autonomous Driving Network, ADN）是一种旨在推动网络基础设施和运营体系自动化、智能化转型的概念。这一概念在2019年由TM Forum携手产业合作伙伴共同提出。智网的背景源于千行百业数字化转型的需求，通信网络从连接百亿人向连接千亿物发展，网络对于政府和企业的价值也从通信办公网向生产经营网转变。这对运营商的网络能力和运营运维能力提出了新要求，如双向大带宽、超低时延、确定性SLA、按需灵活订购、业务零中断、故障自修复等。同时，5G to B、云网融合等新型业务也为运营商拓展数字化市场创造了条件。

2、智网的应用领域

智网的应用领域广泛，包括但不限于以下几个方面：

3、智网的技术架构

智网的技术架构通常包括以下几个核心组件：

4、智网的发展趋势

智网的发展趋势主要包括以下几个方面：

1. 标准化：TM Forum、ITU-T、ETSI、3GPP、IETF、CCSA等产业标准组织持续聚焦各自专长领域，立项与自智网络或网络智能化相关的课题和标准，初步形成了“需求用例+参考架构+分级标准+技术规范”的标准体系。
2. 产业热度提升：越来越多的运营商加入创新探索，自智网络产业热度持续提升。例如，沃达丰在智能故障管理、配置自动化和预测性维护等方面明确了网络自动化的KPI目标并开展实践；MTN聚焦智能IP专线、光纤哑资源感知、品质Wi-Fi、无线站点节能和故障管理等高价值场景，且已在多个子网落地。
3. 技术发展：新一代感知技术可实现秒级实时性能、应用/终端状态、哑资源等信息采集，构建网络数字世界，支撑网络“看得更清楚”；通过将AI和知识注入，运营体系正在构建智能认知能力，赋能网络“干得更聪明”。展望未来，自智网络持续向高等级演进，将实现全域、全场景、全闭环。网络数字世界、决策智能、MLOps将在自智网络发展演进中成为关键技术方向。
4. 市场规模增长：据IDC预测，到2025年，全球自智网络市场规模将达到1.2万亿美元，占整个信息通信技术（ICT）市场的15%。自智网络将在各个领域和行业发挥重要作用，如智慧城市、智慧交通、智慧医疗、智慧制造等。

二、智网与传统互联网有哪些区别

智网，也称为智能互联网，是一种新型的互联网形态，它结合了物联网技术、云计算、大数据、人工智能等先进技术，旨在实现信息的智能化采集、处理、分析和应用。与传统互联网相比，智网具有以下几个显著的区别：

• 数据处理与智能分析能力：智网通过人工智能技术的应用，使得数据处理过程更加高效和准确。它能够通过数据挖掘和机器学习等技术来分析用户的兴趣爱好和需求，从而提供个性化的推荐服务。
• 智能硬件的广泛应用：智网更加注重硬件与软件的结合，通过智能硬件如智能手机、智能家居设备等与人们的日常生活紧密相连，使得人们可以随时随地连接到互联网，享受智能化的服务与便利。
• 物联网的发展：智网以物联网技术为基础，通过平台型智能硬件为载体，结合云计算与大数据应用，在智能终端、人、云端服务之间进行信息采集、处理、分析、应用的智能化网络。
• 技术基础和网络结构：智网运用了多种先进技术，如传感器技术、计算机技术以及通信技术，实现了信息的智能化采集、传输、处理和应用。它具有更加灵活的网络结构，可以根据应用需求进行动态调整，增强了网络的适应性和可靠性。
• 商业模式和应用领域：智网不仅仅是一个独立的、只关注信息传播的体系，而是渗透并融合到所有的传统行业之中，通过网络本身加上IoT、云计算、大数据、人工智能等的技术，赋能于这些传统行业，使这些传统行业能够以更加廉价、高效、便捷、强大的方式进行生产。因此，智网的收入可以附着在各个不同的传统行业，空间巨大，想象力也会更大。

综上所述，智网与传统互联网的主要区别在于其高度的智能化水平、广泛的智能硬件应用、物联网技术的深度整合、灵活的网络结构以及多元化的商业模式和应用领域。

三、目前智网在工业自动化领域具体有哪些应用案例

智网在工业自动化领域的应用主要体现在以下几个方面：

• 设备维护与监控：智网技术可以实现设备状态的远程监控和故障预测，提高维护效率和减少停机时间。例如，某汽车制造企业通过对关键设备的传感器数据进行实时监测和分析，实现了故障的提前预警和远程维护，减少了设备维修时间，避免了生产线的停工损失。
• 仓储物流自动化；智网技术可以实现仓储物流的自动化管理和智能优化。例如，某电子产品制造企业利用智网技术实现了仓库内物料的自动化分拣和存储，通过RFID技术对物料进行实时追踪，提高了仓储效率和准确性。
• 智能制造与工业自动化：：智网技术在智能制造和工业自动化中的应用包括工业机器人和智能流水线。工业机器人可以实现智能搬运、智能焊接、智能加工等任务，而智能流水线则可以通过人工智能算法控制和调度各种设备，实现产品的自动化生产。
• 5G工业网关应用：5G工业网关为智能工厂提供了关键能力，包括设备接入、数据采集、边缘计算、数据处理、协议转换等。这些能力支持了物联网、工业自动化控制、物流追踪、工业AR、云化机器人等工业应用领域，提高了生产效率和管理智能化水平。
• 智慧工厂应用：智网技术在智慧工厂中的应用案例包括5G数字孪生工厂、5G MEC企业专网、5G近红外质量检测等。这些应用通过5G、物联网、人工智能、边缘计算和大数据等技术，提升了化工企业的职工人身安全保障、质量管控和生产效率，降低了工人劳动强度和企业用工成本。

综上所述，智网技术在工业自动化领域的应用案例涵盖了设备维护、仓储物流、智能制造、工业自动化控制等多个方面，显著提升了生产效率和管理智能化水平，为企业带来了实质性的经济效益。

四、智网在保障数据安全方面采取了哪些措施

智网在保障数据安全方面采取了以下措施：

• 数据加密：智网采用先进的加密技术，对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。例如，在数据传输过程中，使用SSL/TLS协议对数据进行加密，防止数据被窃取或篡改。
• 访问控制：智网实施严格的访问控制策略，限制对数据的访问权限。只有经过授权的用户才能访问敏感数据，并且访问权限根据用户的角色和职责进行分配。例如，通过RBAC（基于角色的访问控制）模型，为不同角色的用户分配不同的访问权限，确保数据的安全性。
• 数据备份与恢复：智网定期进行数据备份，并将备份数据存储在安全的地方。在发生数据丢失或损坏时，可以通过备份数据进行恢复，确保业务的连续性。例如，每天进行一次全量备份，每周进行一次增量备份，并将备份数据存储在异地的数据中心。
• 安全审计：智网建立了完善的安全审计机制，对数据访问和操作进行审计记录。通过安全审计，可以及时发现异常行为和安全漏洞，并采取相应的措施进行防范。例如，对数据库的访问操作进行审计，记录访问时间、访问者IP地址、操作内容等信息，以便在发生安全事件时进行追溯和分析。
• 安全培训与意识提升：智网定期对员工进行安全培训，提高员工的安全意识和技能。通过培训，员工能够更好地理解和遵守公司的安全政策和程序，减少人为因素导致的安全风险。例如，开展网络安全知识培训、安全意识教育等活动，提高员工的安全防范意识。
• 合规性保障：智网遵守相关的法律法规和行业标准，确保数据的合规性和安全性。例如，遵守《网络安全法》、《数据保护法》等相关法律法规，以及ISO 27001等国际标准，确保数据的合法性和合规性。

通过上述措施，智网能够有效地保障数据的安全性和可靠性，为用户提供安全可靠的服务。

五、智网在保障数据安全方面采取的技术工具和流程制度具体是怎样的

以联通智网为例，其在保障数据安全方面采取的技术工具和流程制度如下：

1、 技术工具

• 数据加密工具：采用sm4国密算法进行加密，对敏感数据在存储和传输过程中进行加密处理，保证数据的机密性。同时，密钥采用多人分段管理和定期更新的机制，增强加密的安全性和可靠性。
• 数据脱敏工具：通过动态脱敏和静态脱敏两种方式相结合。研发统一的数据动态脱敏安全组件，可对敏感数据对象以及脱敏规则引擎进行灵活化配置，满足不同场景下的数据脱敏安全需求。
• 安全访问控制工具：建立统一的安全认证平台，以零信任机制为核心，实现不同平台、不同业务场景下的数据安全访问控制策略，通过加密、审批、审计机制来保障数据访问的安全性。
• 数据安全网关：结合平台数据安全网关能力，保障数据安全合规使用，对数据的访问和传输进行监控和过滤，防止非法访问和数据泄露。
• 安全态势平台：如中国联通网络空间安全态势平台，具有全球范围攻击监测、威胁情报收集、安全态势分析和定位溯源功能，以超大规模的运营商级别安全数据中台为基础，每日处理超万亿条数据，为安全防御工作提供数据支持和决策依据。
• 其他工具：建立数据分类分级、权限管控、安全审计、合规评估等各项管理工具，实现对数据全生命周期的管理和监控。

2、流程制度

• 遵循法规标准：以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息安全保护法》等法律法规为依据，结合行业标准和指南，建立完善公司相关的数据安全防护标准和制度。
• 明确职责与机制：明确相关责任部门和责任人，建立数据安全响应机制，规范数据开发和利用的标准规范。

• 梳理资产：梳理整体的数据资产状况，包括结构化数据资产和非结构化数据资产，建立数据资产清单和数据资产台账。
• 数据分类：根据数据分类分级的标准，梳理形成如个人信息、车辆信息、卡数据信息等不同类型的数据分类。
• 区分级别：根据不同数据类型和数据量产生危害的结果，区分形成核心数据、重要数据和一般数据。
• 标记评审：根据分类分级结果进行数据的标记和评审，形成最终的数据分类分析结果清单。
• 实施策略：根据数据分类分级结果的清单，在不同阶段对不同类型的数据实施不同的安全防护策略。

• 数据采集：根据相关的标准和规范指南进行安全基准的确立，对数据进行分类和分级。
• 数据存储：根据分类分级结果，对敏感数据进行加密存储，在满足合规的前提条件下进行安全防卫和安全审计。
• 数据传输：保证数据在传输过程中不被非法窃取、修改和泄露，确保数据的机密性、完整性和一致性。
• 数据处理和使用：涵盖业务的数据分析、数据系统、数据交换、安全合规检查等多个业务场景，确保数据安全使用，防止数据泄露。
• 数据销毁：保证数据介质销毁安全和数据安全销毁，满足数据销毁阶段的安全诉求。