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1、工業互聯網標識解析標識資源搜索技術與應用發展白皮書（2023 版）工業互聯網標識解析標識資源搜索技術與應用發展白皮書（2023 版）工業互聯網產業聯盟（AII）2023 年 9 月工業互聯網產業聯盟（AII）2023 年 9 月I聲 明聲 明本報告版權屬于網絡通信與安全紫金山實驗室和工業互聯網產業聯盟所有（注明是引自其他地方的內容除外），并受法律保護，任何個人或是組織在轉載、摘編或以其他方式引用本報告中的文字、數據、圖片或者觀點時，應注明“來源：網絡通信與安全紫金山實驗室和工業互聯網產業聯盟”。否則將違反中國有關知識產權的相關法律和法規，對此網絡通信與安全紫金山實驗室有權追究侵權者的相關法律責

2、任。網絡通信與安全紫金山實驗室聯系電話：18502566366郵箱：II組織單位：組織單位：工業互聯網產業聯盟牽頭編制單位：牽頭編制單位：（排名不分先后）網絡通信與安全紫金山實驗室、中國信息通信研究院參與編制單位：參與編制單位：（排名不分先后）江蘇省未來網絡研究院、北京工業大學、北京郵電大學、南京復創智能制造技術有限責任公司、天翼物聯科技有限公司、中信戴卡股份有限公司、濰柴動力股份有限公司、北汽福田汽車股份有限公司、蘇寧易購集團股份有限公司、蘭州蘭石換熱設備有限責任公司、廣州白云山醫藥集團股份有限公司、江蘇博云科技股份有限公司、蘇州協同創新智能制造裝備有限公司、江蘇中天互聯科技有限公司、江蘇省

3、自動化學會、廣州米多網絡科技有限公司、碼客工場工業科技(北京)有限公司、哈爾濱工程大學、武漢亞為電子科技有限公司、東集技術股份有限公司、北京萬維物聯科技發展有限公司、中信科移動通信技術股份有限公司、江蘇萬聯信息科技有限公司、中國聯通物聯網研究院、聯通數字科技有限公司、南京衛崗乳業有限公司主要編寫人員：主要編寫人員：（排名不分先后）霍如、侯聰、邵子豪、倪東、王志浩、彭開來、賈慶民、湯雅婷、陸柔伊、鄂新華、黃韜、謝人超、劉陽、池程、田娟、尹子航、張鈺雯、姚頔、吳琦瑩、付金國、劉斌、楊震、III李潔、陳璐、段志強、王輝、王翔宇、孫?？?、李紅雨、劉磊磊、林歡、林成建、葉國華、白學偉、車生文、張濤、惠博

4、、向娜、崔驥、張浩瀾、狄航、袁雪騰、時宗勝、蔣劍、伍林波、徐玲玉、張曉、王慧強、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IV前 言前 言黨的“二十大”報告強調要加快建設現代化經濟和產業體系，推進新型工業化，建設制造強國、網絡強國、數字中國。而工業互聯網作為數字經濟和實體經濟深度融合的關鍵底座，是國家深刻把握發展新形勢、新變化，站在戰略全局高度做出的重要決策，已成為新型工業化的戰略性基礎設施。隨著新型工業化和工業互聯網的發展，包括標識數據在內的工業數據量呈現爆發式增長，海量、多源、異構數據面臨著難以關聯整合、數據價值難以利用等問

5、題。工業互聯網標識資源搜索將標識解析技術與垂直搜索技術相結合，實現工業數據的集成共享和價值挖掘：一方面，對接標識解析節點獲取標識數據資源，豐富搜索數據來源的同時，利用標識的全網唯一性優化數據的融合與關聯分析，為搜索對象之間、搜索用戶之間、搜索對象及用戶之間關聯關系的建立提供了創新性方法；另一方面，通過提供工業垂直搜索能力，借助身份標識深入理解工業用戶搜索意圖，賦能用戶對產品介紹、應用與服務、企業信息、潛在合作方挖掘、生產環境、報工信息、倉儲物流、市場營銷、知識經驗、流程規范、新聞活動以及標識注冊信息等標識相關的工業細分領域信息資源進行個性化搜索。以標識資源搜索技術與應用為切入點，加速推動數據資

6、源的高效流通、激發標識數據價值，將帶動與工業大數據和標識解析相關的其他業態發展，對于打造自主可控的標識解析體系、支撐數字經濟及其核心V產業發展、持續提升工業互聯網創新能力具有重要意義。本報告首先從政策導向、數據支撐和行業訴求等三個方面，闡述了工業互聯網標識資源搜索的發展背景，分析基于消費互聯網的搜索、基于工業電商的搜索、基于工業互聯網的搜索、工業互聯網標識資源搜索等搜索技術路徑的發展現狀和挑戰，并明確工業互聯網標識資源搜索的定位與意義；其次，提出了工業互聯網標識資源搜索整體框架，在此基礎上，介紹立足我國工業互聯網標識資源搜索需求特征擬突破的一系列關鍵技術；隨后，梳理了標識資源搜索的十余種潛在應

7、用場景，以及在汽車、高端禮品、個人家居、生產制造等多種行業和場景下的實踐案例等創新應用；最后，對工業互聯網標識資源搜索進行展望，并從體系、技術、應用、生態、運營等方面提出發展建議。VI目錄目錄一、工業資源搜索發展態勢.1（一）發展背景.1（二）行業需求.2（三）技術路徑.41.基于消費互聯網的搜索.52.基于工業電商的搜索.53.基于工業互聯網的搜索.74.工業互聯網標識資源搜索.8（四）定位與意義.10二、基于標識解析的工業資源搜索整體框架.12（一）業務視圖.13（二）管理視圖.14（三）部署視圖.14（四）運營視圖.16（五）安全視圖.17三、基于標識解析的工業資源搜索關鍵技術.19（一

8、）標識解析.19（二）數據采集.21（三）數據存儲.23（四）數據融合.25（五）數據關聯.27VII（六）數據搜索.30（七）數據安全保障.32四、應用與實踐.36（一）案例 1：個人家居設備智能檢測與服務.371.案例介紹.372.應用場景提煉與拓展.39（二）案例 2：輪轂生產全流程一體化解決方案.391.案例介紹.392.應用場景提煉與拓展.42（三）案例 3：“智慧瓶蓋”主動標識載體搜索解決方案.421.案例介紹.422.應用場景提煉與拓展.44（四）案例 4：汽車后市場服務平臺中的搜索應用.451.案例介紹.452.應用場景提煉與拓展.47（五）案例 5：五碼關聯搜索賦能全渠道數字

9、化營銷.481.案例介紹.482.應用場景提煉與拓展.50（六）案例 6：基于主動標識載體技術的移動設備管理方案.501.案例介紹.502.應用場景提煉與拓展.52五、展望與建議.531一、工業資源搜索發展態勢工業互聯網標識解析體系為對象賦予全網唯一標識，并借助標識解析體系進行解析，是支撐工業互聯網全面互聯互通的神經樞紐。工業互聯網標識資源搜索，發展于國家重點布局“工業互聯網”數字基礎設施的大背景下，將標識解析技術和搜索引擎技術相結合，實現全面、準確、快速的工業數據發現和共享。本節將從發展背景、行業需求、技術路徑、定位與意義等四個方面，對工業互聯網標識資源搜索展開介紹。（一）發展背景（一）發展

10、背景工業互聯網標識資源搜索研究與應用的發展得益于工業互聯網和標識解析體系建設的加速推進，有著數字化時代背景下的必然性。（1）發展標識解析體系是國家重要戰略決策工業互聯網是新工業革命的關鍵支撐和重要基石，得到黨中央、國務院高度重視，中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要對工業互聯網發展計劃作出明確部署，規劃打造自主可控的標識解析體系，工業互聯網專項工作組 2022 年工作計劃將標識解析增強行動作為工業互聯網創新行動計劃的重點任務，提出要引導產業界落實工業互聯網標識管理辦法、完善標識體系建設并加速標識規模應用推廣等關鍵舉措。（2）標識解析體系建設夯實創新發展數

11、據基礎2我國工業互聯網標識解析體系秉承統一管理、互聯互通、自主可控的設計理念，經過五年多的持續布局已全面建成5+2 國家頂級節點，基本形成政策完善、體系完整、創新活躍的發展格局。截至 2023 年 6 月，全國累計接入頂級節點的二級節點達 305 個，累計接入的企業節點數量 26 萬多家，標識注冊總量突破 3000 億個，海量標識數據為工業互聯網創新發展打下堅實的數據基礎。（3）標識解析增強行動亟需殺手級應用的示范和推廣標識數據的爆發式增長降低了數據價值密度，導致信息過載問題日益突出，海量標識數據的解析查詢壓力激增；標識編碼格式復雜，不便于人工理解和使用，標識應用的發展動能不足；標識應用的供需

12、雙方缺乏有效對接渠道，信息不對等造成資源浪費和產品滯銷，嚴重影響工業生產經營效率。如何高效、便捷地獲取和使用價值信息，成為工業互聯網標識解析發展過程中面臨的重要問題，亟需以殺手級應用作為切入點，推動工業標識數據流通和管理，牽引并賦能標識在各行業、各環節的深層次應用。（二）行業需求（二）行業需求工業互聯網標識解析體系的發展促進了工業實體甚至虛擬數據的全方位互聯互通，但工業數據量巨大，特別是引入標識解析體系對工業全要素進行標記后，數據體量更呈現指數級增長，如何管理和利用數據成為工業企業數字化轉型升級過程中面臨的重要挑戰。搜索服務能夠實現高效的數據發現與價值共享，成為企業數字化轉型升級的關鍵措施和重

13、搜索服務能夠實現高效的數據發現與價值共享，成為企業數字化轉型升級的關鍵措施和重3要驅動力要驅動力，具有日益強烈的行業需求：（1）在需求分析階段，需要進行深入的用戶交互和市場調研，及時、準確地獲取并整合用戶關注點和潛力細分市場等信息，以具備需求洞察和分析能力，為后續產品設計、銷售策略制定等環節提供強有力支撐；（2）在研發設計階段，需要動態查詢需求、目標、可使用資源情況等設計入口參數，以便根據實時信息進行方案的仿真設計和優化調整，保證設計效果；（3）在采購供應鏈階段，需要建立供需雙方和供應鏈上下游企業的高效溝通橋梁，挖掘潛在提供方并實現用戶拓展，擴大供應鏈協作節點的廣度與深度，提高供需匹配效率，同

14、時可以引入抽成方式衍生線上交易盈利模式；（4）在生產制造階段，需要通過人工網頁查詢或者與企業信息化系統對接的方式，利用搜索服務賦能企業實時獲取訂單要求、工藝流程、報工數據、庫存銷量和備品備件等信息，促進科學化排產和柔性化生產自動執行，并反向推動生產流程優化，此外，需要監控生產環境和設備狀態，在出現環境危險或者設備故障前，及時采取應急措施，保障生產連續性；（5）在質量管理階段，由于工業生產上下游流程眾多且關聯緊密，任何環節的質量問題都會影響后續生產過程及最終產品質量，因此需要利用搜索服務進行全流程質量溯源管理，在關鍵生產環節前對半成品進行質量復核以降低返工概率，在出現問題時快速定責和處理；4（6

15、）在倉儲物流階段，需要對物流信息進行跟蹤定位，確保貨品在途安全并防止竄貨、司機接私活等違規事件發生，同時，需要最新倉儲信息的便捷獲取渠道，以便及時查詢倉儲情況并調整排產與銷售計劃，降低庫存壓力實現產銷動態平衡；（7）在銷售服務階段，需要在繪制精準用戶畫像的基礎上，提供個性化銷售方案，賦能消費者與企業直接互動，以便消除信息壁壘提升用戶體驗，并更好地跟蹤市場動態和反饋，優化生產經營策略，此外，在銷售服務過程中需要對產品和服務信息進行追溯，提供防偽查詢和折損評估等增值服務。（三）技術路徑（三）技術路徑工業領域涉及的搜索服務，其技術路徑發展如下：用戶可以使用基于消費互聯網的搜索服務基于消費互聯網的搜索

16、服務查詢通用領域信息，但由于工業數據的特殊性，需要使用更具針對性的工業垂直搜索服務來提高搜索速度以及結果的準確性和全面性，由此產生了基于工業電商的搜索服務基于工業電商的搜索服務，為工業領域信息查詢和供需對接提供了有效渠道。隨著物聯網萬物互聯，用戶搜索訴求拓展到上下游企業、人、機、物、工藝、環境等方方面面，基于工業互聯網的搜索服務基于工業互聯網的搜索服務應運而生，并為了應對標識數據量激增的情況，進一步衍生出標識資源搜索服務標識資源搜索服務。本節將對以上幾種搜索服務的特點及代表性產品進行闡述，在此基礎上分析工業互聯網標識搜索服務的創新優勢以及其發展過程中面臨的主要問題。51.基于消費互聯網的搜索1

17、.基于消費互聯網的搜索消費互聯網搜索引擎利用協同過濾算法分析用戶和對象間的關系，根據搜索行為喜好進行局部個性化分析，面向公開互聯網的跨領域數據計算搜索結果并返回給用戶。消費互聯網搜索引擎以谷歌、百度、微軟 Bing 等通用搜索引擎為代表，近年來還出現了 Medical Matrix、PharmWeb等以搜索某一主題或領域為目標的垂直搜索引擎，以及DuckDuckGo、Gibiru、Yippy、Ask、Similarweb、TinEye 等側重隱私保護、結果集成、社交關系、知識共享、統計數據、圖像信息等特殊功能的搜索引擎，整體上向搜索渠道和內容的多元化趨勢邁進。2022 年 11 月底上線的大型

18、語言模型ChatGPT 使用自然語言與用戶交互，通過與 Bing 搜索引擎集成，將使得搜索結果更具相關性、時效性以及更加注重用戶體驗。消費互聯網搜索引擎技術成熟、應用普遍，但是采用的跨領域通用數據缺乏工業針對性、干擾信息多，在工業場景下的數據價值密度過低，嚴重影響工業數據融合挖掘深度；基于普通用戶畫像對大眾進行分類，無法獲取用戶在工業行業內的喜好；通用領域推薦算法難以結合工業機理模型來匹配工業搜索訴求。因此，消費互聯網搜索引擎的普適性服務特征使其難以充分賦能工業領域數字化建設。2.基于工業電商的搜索2.基于工業電商的搜索基于工業電商的搜索服務能夠以點對點模式從企業獲6取工業開放數據，根據行業類

19、別和工業場景聚合知識信息，為工業注冊用戶提供更加高效的垂直搜索體驗，并為供需雙方搭建起產品和服務互通的橋梁，進而促進企業用戶渠道拓展和資源整合?；诠I電商的搜索服務以德國媒體出版有限公司的工業集市(Industry Stock)、中云數據的工業快搜、FNS-CLOUD 的食品追溯搜索引擎、索為云網的眾工業等為代表。其中，工業集市以 17 種語言服務來自全球 183 個會員國家的超過 46 萬家工業企業，支持工業產業全球供應目錄、線上展會信息、工業商品線上采購渠道等知識溝通和信息交流服務，并提供搜索引擎優化(Search Engine Optimization,SEO)服務提升網頁的 Goog

20、le 搜索排名；工業快搜基于工業大數據采集、處理、語義鏈接技術，為礦業、電力等 13 個行業的 11 個數據主題提供工業搜索服務；FNS-CLOUD 為每個食品數據或信息資源分配語義標簽，適用于搜索食品行業供應鏈信息以及詳細加工流程；眾工業平臺提供數字工品、軟件、供需對接、最新資訊等內容的列表和關鍵詞搜索服務，賦能用戶查詢產品可視化細節并支持線上訂單撮合。由于工業數據具有來源廣泛且分散、規模大、更新快、模式多樣、與復雜的工業機理緊密相關等特點，以點對點方式從企業采集數據的效率低，并且識別、抽取、集成等傳統的數據關聯關系分析方法，在工業場景下面臨計算資源、數據集成模型以及挖掘算法的多重挑戰。73

21、.基于工業互聯網的搜索3.基于工業互聯網的搜索基于工業互聯網的搜索由基于物聯網的搜索演進而來。物聯網搜索服務利用無處不在的連接和在線服務特征，提供對物聯設備的在線查詢能力，最具代表性的 Shodan 引擎支持查找連網的網頁服務器、路由器、攝像頭等節點信息，包括服務器及端口信息、設備類型、操作系統等，幫助用戶搜索滿足特定屬性的設備信息。在工業制造場景中，搜索對象不僅僅是連網設備，而是包括人、機、物、信息系統、車間、企業等產業鏈各環節全要素。工業互聯網平臺及企業集成搜索服務能力，以滿足域內資源查詢需求，但是由于僅使用域內數據資源，搜索內容和適用范圍局限，難以綜合分析跨企業跨平臺的跨域數據來最優化用

22、戶搜索體驗，需要向多跨發展方向轉變。2022 年工信部公布了卡奧斯 COSMOPlat、航天云網 INDICS、徐工漢云等 28 家跨行業跨領域工業互聯網平臺名單，這些工業互聯網平臺提供產品和解決方案、案例庫、應用、供需對接、新聞、文檔等跨域搜索服務。另一個工業互聯網搜索的典型代表是德國弗勞恩霍夫研究所和韓國電子技術研究所共同在美國工業互聯網聯盟推出的智能工廠網站（Smart FactoryWeb,SFW）。SFW 設計統一的物料清單和工序清單描述材料用以規范注冊信息便于數據查詢索引，建立供應鏈網絡模型及工廠數字孿生模型，利用 OPC UA 信息模型、時間敏感網絡等技術保障智能工廠供應鏈網絡的

23、靈活性、兼容性、實時性，支持查詢供應鏈網絡中的工廠信息、特定工廠的上下游8信息，以及輸入、輸出、參數屬性等工序信息。無論是域內搜索還是跨域的產業鏈泛在搜索，基于工業互聯網的搜索都極大提高了工業企業數字化管理效率。但是，隨著工業互聯網標識解析體系建設的推進，標識數據量呈現指數級增長，基于工業互聯網的搜索面臨著如何充分利用復雜繁冗的標識數據的問題。4.工業互聯網標識資源搜索4.工業互聯網標識資源搜索標識數據量的飛速增長以及標識數據流通和利用訴求的日益強烈，使得發展工業互聯網標識資源搜索勢在必行。它能夠對接各級標識解析節點獲取標識數據；利用標識綁定的屬性信息以及標識編碼中自帶的關聯字段信息，將同一對

24、象的不同屬性信息、不同來源信息，以及不同對象信息進行精準關聯與融合，節省大量數據抽取和集成工作；結合行業、屬地、喜好、搜索歷史及工業角色等信息進行用戶工業畫像刻畫，實現搜索意圖理解最優化。中國物品編碼中心的 GS1 條碼查詢，支持對 GS1 編碼格式的標識信息進行管理、查詢并提供軟件工具支撐，具體包含以下服務內容：注冊和發布產品信息的產品服務，條碼、射頻識別（Radio Frequency Identification,RFID）以及軟件檢測服務，中國編碼、條碼追溯等終端軟件下載，GS1標準服務提供商信息查詢，商品信息與安全追溯等服務平臺，以及基于標識碼、文本或列表形式的查詢服務等。此外，其他

25、涉及標識業務的企業和機構也相繼加入到標識資源搜索的研究隊列中，包括：國家頂級節點標識查詢系統支持用戶9輸入標識編碼，查詢標識分配信息以及站點信息；江蘇中天互聯科技有限公司開發的中國工業互聯網標識解析服務中心，支持以標識編碼查詢、中文文本查詢等方式，搜索工業企業信息、產品信息和行業新聞動態，同時提供碼上聊、碼上看、碼應用、碼申請、碼論壇、碼上購、碼生成、碼表情等“工業碼”增值服務；徐工信息漢云溯源標識綜合平臺為企業提供一站式標識溯源技術解決方案，在食品、機械制造、物流等行業實現落地，并結合人工智能（ArtificialIntelligence,AI）技術支撐用戶通過“掃一掃”二維碼、“拍一拍”物

26、品實物或者輸入溯源碼等三種查詢方式，搜索茶葉溯源信息；清控數聯（山西）工業技術有限公司推出工業互聯網標識檢索引擎，進行二級節點標識碼查詢解析、業務管理、數據管理，并以運營駕駛艙形式實時可視化展示二級節點運營情況；合肥條頓工業技術有限公司的檢索引擎提供標識碼查詢能力，自主研發營銷軟件即服務（Software asa Service,SaaS）系統“唐久碼”，通過碼客通、碼客查等業務幫助企業打造專屬客戶資源池及全流程營銷生態網絡；網絡通信與安全紫金山實驗室則關注多源異構標識數據的采集和兼容性問題，并推出支持音頻、視頻、圖像等多種輸入形式的標識資源搜索系統，提供穩定、高性能的搜索服務能力。但是，工業

27、互聯網標識資源搜索的專業性、復雜性和多元性決定了其發展并非一日之功，發展難度主要集中在以下幾個方面：數據多源且異構，采集處理難度大。數據多源且異構，采集處理難度大。標識資源10搜索涉及大量多源異構數據，數據采集、清洗、分析和管理難度大，同時，還面臨與各標識解析節點的對接要求差異大、定制成本高，以及對 Handle、OID、GS1、Ecode、DNS 等不同編碼格式的兼容性等問題。應用形態局限，短期投入見效慢。應用形態局限，短期投入見效慢。當前工業互聯網標識資源搜索服務仍以標識編碼和文本等單一的查詢形式為主，輸入內容繁瑣影響用戶體驗。此外，工業互聯網產品受其服務屬性影響，往往需要帶來短期成效，然

28、而標識資源搜索的強公共服務屬性使其面臨商業價值見效慢、融合模式難共識以及商業屬性弱等問題。工業數據敏感度高，數據安全隱患多。工業數據敏感度高，數據安全隱患多。工業數據特別是核心數據資產的安全性關乎企業生產經營命脈，因此工業企業非常重視數據安全和隱私保護問題，對標識數據的流通普遍持謹慎態度。產業生態依賴強，使用共識難統一。產業生態依賴強，使用共識難統一。發展工業互聯網標識資源搜索服務雖然能夠幫助企業以更快速有效的方式獲取價值信息，但由于大多數制造企業追求穩定可控且已經習慣既有的應用模式，因此標識資源搜索技術的應用推廣依賴產業發展共識，亟需采用有效手段引發業界重點關注。（四）定位與意義工業互聯網標

29、識資源搜索定位為基于標識解析技術的工業領域垂直搜索，是工業互聯網標識解析體系發展的殺手級應用（四）定位與意義工業互聯網標識資源搜索定位為基于標識解析技術的工業領域垂直搜索，是工業互聯網標識解析體系發展的殺手級應用。一方面，通過工業場景分類和數據歸類，針對工業細分場景進行數據挖掘分析，并且結合用戶在工業行業內的畫像理解其搜索意圖，屬于垂直搜索范疇；另一方面，從搜索對象和搜索用戶兩個維度引入標識解析技術，對接標識解11析節點獲取標識數據，為擁有唯一標識身份的用戶提供搜索查詢服務，同時利用標識的全網唯一性打破數據異主、異地、異構的信息孤島，為搜索對象之間、搜索用戶之間、搜索對象及用戶之間關聯關系的建

30、立提供創新性思路。在工業互聯網標識資源搜索服務中，標識所起到的作用包括數據來源、搜索輸入、標識身份信息，以及在數據處理和計算過程中對多源異構數據進行融合關聯的紐帶。工業互聯網標識資源搜索服務作為標識數據發現和互通的有效手段工業互聯網標識資源搜索服務作為標識數據發現和互通的有效手段，提供了科學管理和高效利用海量工業數據的標準范式。它是應對工業數據過載的先鋒利器，通過獲取數據背后的價值信息，促進信息資源集成共享，為工業企業商業決策提供參考、為行業生態內的合作互惠提供途徑、為監管機構職能開展提供便利、為消費者獲取信息提供可靠便捷的保障，有助于打造人、機、物全面互聯的新型基礎設施。同時，工業互聯網標識

31、資源搜索服務是推進標識解析體系建設的應用突破口工業互聯網標識資源搜索服務是推進標識解析體系建設的應用突破口，能夠激發標識數據價值、帶動其他基于工業大數據和標識解析技術的新興業態以及應用模式的規?；l展，最終助力產業綜合實力顯著提升。12二、基于標識解析的工業資源搜索整體框架圖 2.1 工業互聯網標識資源搜索框架工業互聯網標識資源搜索服務的發展依托于標識資源搜索系統的建立和完善工業互聯網標識資源搜索服務的發展依托于標識資源搜索系統的建立和完善，工業互聯網標識資源搜索系統的建設可以為工業企業提供更高效、更精準的資源搜索和管理手段，幫助工業企業優化生產流程、提升質量管理水平、加強供應鏈管理，從而實現

32、更加智能化、高效化的工業企業生產和運營。隨著工業企業建設規模的持續擴展，工業互聯網標識資源搜索系統不斷豐富，不僅在業務角度逐漸成熟，系統部署逐漸落地，在安全、管理、運營角度也不斷發展完善。為明確業務內容，厘清各方職責，梳理系統部署，全生命安全保障，提升產品價值，本白皮書從業務、管理、部署、安全、13運營五個視圖出發總結出工業互聯網標識資源搜索框架，為高端裝備、汽車、模具制造、醫藥等典型行業提供工業搜索服務。工業互聯網標識資源搜索框架如圖 2.1 所示。（一）業務視圖（一）業務視圖工業互聯網標識資源搜索系統業務主要包括系統角色、數據流動和技術流程三部分組成。系統角色系統角色包括數據提供方，負責提

33、供數據并具備數據更新、同步等服務的企業、機構；數據服務能力提供方，負責數據處理并提供服務的一方；搜索用戶，負責使用標識資源搜索業務的企業與個人。數據流動數據流動包括原始數據，處理后的數據（結構化數據、實體數據、標簽數據、主題數據、預設結果數據），以及個性化結果數據。技術流程技術流程包括數據采集、數據預處理、數據融合、數據關聯、數據檢索。上述內容與工業互聯網標識資源搜索系統的關系如下：首先，工業互聯網標識資源搜索系統對數據提供方的大規模數據進行采集，獲取大規模原始數據，保障數據來源的廣泛性；其次，工業互聯網標識資源搜索系統根據數據服務能力提供方的預處理、融合、關聯操作，對原始數據進行處理，得到結

34、構化數據、實體數據、主題數據和預設結果數據，去除數據冗余，保障數據質量；最后，工業互聯網標識資源搜索系統為搜索用戶提供檢索服務，結合用戶畫像，獲取個性化結果數據，提升使用滿意度。14（二）管理視圖（二）管理視圖工業互聯網標識資源搜索系統管理部分涉及的實體包括系統建設方、第三方機構以及監管部門三類。系統建設方，應以組織戰略為導向、以外界環境為依據、以業務與搜索系統整合為重心，正確定位搜索在整個系統的作用，保證搜索系統的戰略目標能夠和組織發展目標相協，支撐制度規范建立。通過構建搜索算法、功能模塊解耦開發、建立能力驗證測試平臺以及提供售后運行維護等方式，為系統開發賦能。第三方機構，需健全數據資源管理

35、機制，明確數據資源管理權責與規則，建立數據產權制度，明確數據資源的歸屬和相關產權邊界，建立數據供給規范，完善數據分類分級授權使用規范及管理標準，細化不同類別數據的管理辦法，推進數據產權和標準化體系建設，構建數據基礎制度，推動系統建設。監管部門，一般由政府部分負責，需充分發揮組織的協調服務功能，加強跨企業合作，推動資源整合，打造創新孵化服務生態體系，加速創新資源集聚，推動系統建設。同時，著力建立數據流通和交易制度，聚焦當前數據交易市場建設現狀與問題，統籌構建數據交易場所，培育數據流通市場。此外，應完善數據安全合規體系，明確搜索數據治理規范。（三）部署視圖（三）部署視圖工業互聯網標識資源搜索系統部

36、署主要由公共基礎設15施、數據處理系統以及用戶多元權限管理系統共同完成構建。標識解析是工業互聯網標識資源搜索服務中一個重要的組成部分，它涉及將標識信息映射到相應的資源或實體。公共基礎設施主要包括兩個部分：鏈網基礎設施以及云平臺基礎設施。其中，鏈網基礎設施指具有廣泛接入能力、公共服務能力、可靈活部署的公共鏈網及連接這些區塊鏈的跨鏈系統組成的網絡服務設施；云平臺基礎設施主要指以數據存儲為主的存儲型云平臺。在標識搜索服務中，鏈網基礎設施主要負責搜索用戶認證相關內容的存證；云平臺基礎設施主要指以數據存儲為主的存儲型云平臺，主要為數據處理系統中的標識搜索服務數據存儲工作。前述基礎設施中的存證數據包括了標

37、識信息與相應資源之間的映射關系。標識解析可以利用鏈網基礎設施中存儲的認證信息來實現標識的解析，以確定標識與資源之間的關聯。數據處理系統負責兩部分功能，包括標識搜索服務數據挖掘以及意圖分析。其中，數據挖掘即通過分析標識搜索服務數據，從大量數據中尋找其規律，支撐技術流程中數據關聯過程；意圖分析，即識別文本中蘊含的主題和意圖，通過設定訓練模型，完成標識搜索用戶行為意圖分析。數據處理系統中的數據挖掘和意圖分析功能可以進一步支持標識解析。數據挖掘可以幫助發現標識與資源之間的潛在關聯規律，從而提高解析的準確性。例如，通過分析用戶行為數據，可以更好地理解標識與資源之間的關系。同時，意圖分析可以幫助理解用戶的

38、意圖，以更精確地解析標識并提供相關資源。16用戶多元權限管理系統負責標識搜索服務參與各方身份認證、訪問控制以及隱私服務。身份認證、訪問控制以及隱私服務功能，主要基于傳統的密碼學算法與鏈網基礎設施結合完成。權限管理系統在標識解析中也扮演著重要的角色。它確保只有經過認證和授權的用戶可以執行標識解析操作。此外，訪問控制功能可以限制對標識解析結果的訪問，以確保數據的安全性和隱私保護。（四）運營視圖（四）運營視圖工業互聯網標識資源搜索系統運營主要包括內部運營與外部運營兩方面。內部運營主要指標識資源搜索企業內部的運營管理。其目標是為了實現企業的長期發展和盈利，通過產品增值服務與技術支持等方面提高系統的核心

39、競爭力，主要包括會員服務、產品增值服務、技術服務三部分。會員服務方面，搜索企業可以通過對不同搜索用戶分類分級，通過提供不同訪問權限的方式實現會員分級服務，此外對不同級別的用戶提供不同類型的咨詢服務，實現用戶服務定制化。產品增值服務方面，搜索企業可以對外提供廣告并通過廣告競價排名方式實現廣告位最大價值營收。技術服務方面，搜索企業可以通過專利轉讓等方式對外提供技術授權，或對外出售技術實現技術增值。外部運營主要指標識資源搜索企業或組織向外部市場提供產品或服務的運營管理方式，其主要目標是為了滿足標識資源搜索市場需求，提高銷售額和市場份額。主要包括品17牌營銷、降本增效、營收擴展三部分。品牌營銷方面，搜

40、索企業需對用戶進行精準的營銷定位，擴大銷售機會。降本增效方面，搜索企業應加快數字化建設，對外提高資源使用率。營收擴展方面，搜索企業應與其他企業加強聯動，增強組合經營。此外，應擴展資源獲取渠道，凸顯系統差異化競爭優勢。（五）安全視圖（五）安全視圖工業互聯網標識資源搜索系統安全主要涉及用戶訪問安全、數據挖掘安全、數據接入安全和通用安全等四個方面。在用戶訪問數據信息的過程中，進行身份認證、權限管控和隱私保護：通過數字簽名和口令方式對登錄用戶進行身份認證，保證用戶身份可信；采用基于角色、身份、屬性等不同訪問控制策略進行鑒權，攔截未經授權的數據操作；原始數據、過程數據及結果數據均經過脫敏處理，拒絕隱私泄

41、露，并利用 DID 分布式身份管理，使用戶身份信息自主可控，從而最大化保護其隱私。在融合關聯等挖掘分析過程中，進行算法合規性檢驗、數據分類分級、動態安全監測：對算法是否存在越權訪問以及挖掘用戶敏感信息等操作進行合規性檢驗；對數據進行分類分級，在數據挖掘過程中，為不同類型和級別的數據提供針對性保護；動態監測數據挖掘過程中的安全風險，進行及時告警并提供應急處理措施。在數據接入過程中，進行數據質量校驗、數據脫敏審核、數據源可信驗證：校驗數據的一致性、完整性、及時性以及18可用性，并在檢測到異常時采取必要的恢復措施，進而提高接入數據質量；對采集到的數據進行脫敏審核，包括非敏感數據中能夠用于重新生成敏感

42、數據或者回溯到敏感數據的部分，并在發現疑似敏感數據時進行風險提示；運用基于區塊鏈的聲譽評價機制監控低信譽數據源及其異常行為，加強對低信譽數據源的審核或者限制其接入。此外，在標識資源搜索全流程過程中，需要保障數據存儲、傳輸以及硬件環境安全，并提供備份恢復、安全審計等安全措施：通過加密算法以及分布式存儲技術提高數據存儲安全性；采用 SSL、TLS、HTTPS 等安全傳輸協議保證數據傳輸安全性；使用環境安全的場地存放服務器、管理進出機房人員信息，選用自帶可信計算環境的服務器，保證硬件安全性；提供基于時間序列的自動備份等備份恢復功能，并定時批量更新重要的備份數據；記錄系統日志、操作日志、安全日志并定期

43、進行安全審計，以確保數據內容的安全性。19三、基于標識解析的工業資源搜索關鍵技術針對基于標識解析的工業資源搜索服務現狀及面臨的風險，本白皮書從標識解析、數據采集、數據存儲、數據融合、數據關聯、數據搜索、數據安全保障等多個方面匯編總結工業互聯網標識資源搜索的關鍵技術，為工業互聯網標識資源搜索應用建設者和研究者提供參考。（一）標識解析（一）標識解析標識作為工業互聯網標識資源搜索的核心基礎資源，是支撐工業互聯網互聯互通的神經中樞，是能夠唯一識別設備、產品等物理資源以及算法、工序、標識數據等虛擬資源的身份符號。當前，工業互聯網處于多標識編碼體系并存的發展階段，如 OID、EPC、Ecode、Handl

44、e、Ucode、mRFID Code、GS1 等，導致標識信息類型復雜、關鍵信息提取緩慢、解析時延效率低下等問題。針對此，亟需解決標識解析技術，如圖 3.1 所示，包括多類型標識處理技術，明確不同行業對象的標識分類、編碼規則、編碼結構，實現多維數據收包、多碼標識識別；高效標識路由技術，負責具體的標識解析過程，實現快速、準確獲取最終標識解析數據，降低解析時延；定制化標識管控技術，實現分類管理、智能路由選路、狀態監控與感知，提升解析效率。20圖 3.1 標識解析技術多類型標識處理技術多類型標識處理技術。包括異構標識解析接收技術和標識解析服務技術。異構標識解析接收技術可利用多類型數據報文接收技術、標

45、識預解碼技術，接收 UDP、TCP、HTTPS 等含有標識信息相關的不同數據報文，從數據報文中提取關鍵請求編碼信息，識別具體標識協議，保證末端接入的多類型標識識別需求；標識解析服務技術可嵌入遞歸與應急解析服務，在與外界遞歸系統、二級節點系統、頂級節點系統發生無法訪問的情況下，提供應急解析，保障解析成功率。高效標識路由技術高效標識路由技術。包括標識傳輸技術和智能選路技術。標識傳輸技術可通過標識檢索、標識迭代、標識命中技術，減少與外部系統的交互次數，降低解析時延；智能選路技術可通過智能選路算法、實時節點管理與樹狀體系探測技術選擇最優路徑，在本地緩存無法解析的情況下，訪問外部標識21解析節點獲取標識

46、解析結果。定制化標識管控技術定制化標識管控技術。包括標識監控技術和標識感知技術。標識監控技術可通過請求/應答監控、時延監控、解析量監控、服務器軟硬件資源狀態監控、每秒查詢率監控(Queries Per Second,QPS)，提供定制化服務，保障標識解析服務質量；標識感知技術可利用大數據、AI、遞歸分析等技術對相關的標識解析進行時延預判、遞歸預判與狀態預判，及時調整訪問路徑，提升遞歸解析處理時效，實現標識準確感知。（二）數據采集（二）數據采集數據作為工業互聯網標識資源搜索有效運行的重要基礎生產資料，精準、高效的數據采集技術將有利于提升后續服務的能力。當前，工業互聯網通信主體來自不同國家和企業，

47、工業數據涵蓋了主體各自的數據標準，其展現形態具有多樣性且錯綜復雜，單一模式的數據抓取方式難以實現內容的準確采集。此外，采集的數據質量難以保障，可能存在大量的冗余信息，進一步降低了數據的準確性。針對此，亟需解決數據采集技術，如圖 3.2 所示，包括多模式數據抓取技術，提升數據采集的速度與準確度，實現大規模數據抓??；多模態數據識別技術，實現多模態工業數據類型特征采集；數據清洗技術，實現數據去重與異常識別，保障數據采集的整體質量。22圖 3.2 數據采集技術多模式數據抓取技術多模式數據抓取技術。包括分布式管理技術和抓取優化技術。分布式管理技術可對傳統的爬蟲技術進行改進，利用分布式思想，搭建分布式集群

48、，擴充工作資源，構建支持不同企業多種編程語言、傳輸協議、軟件系統的數據調度接口，提升數據抓取速度；抓取優化技術可對抓取隊列進行管理、優化爬取規則與擴充算法，使分布式爬蟲的抓取過程更加流暢合理，增強數據抓取合理性。多模態數據識別技術多模態數據識別技術。包括文本數據識別技術和音視頻數據識別技術。文本數據識別技術可基于工業文本行文的特點，通過優化的文本語義識別技術實現文本分詞和詞義消歧的功能，完成在各個語言單位（包括詞匯、句子和篇章等）間的自動語義分析，從而理解整個文本表達的真實語義，提升文本數據識別準確性；音視頻數據識別技術可基于工業生23產場景，結合基于受限玻爾茲曼機(Restricted Bo

49、ltzmannMachine,RBM)和卷 積神 經網絡(Convolutional NeuralNetworks,CNN)的音視頻數據要素提取技術，將視覺圖像和音頻數據分別作為兩種模態輸入，獲取兩種模態的高層特征并與行業特征進行交叉判別，建立模態間的共享表示，實現工業媒體數據流的特征提取。數據清洗技術數據清洗技術。包括數據去重技術和異常識別技術。數據去重技術可結合局部性和相似性分層優化技術，解決工業實體各環節標準化數據局部性優化技術的高敏感數據需求與相似性優化技術的高計算資源消耗問題，實現數據分層，降低數據冗余，減少統計規模；異常識別技術可采用流回歸機器學習算法和正態統計技術相結合的方法進行

50、數據異常檢測，實時且準確分析宏觀供應鏈流數據中的異常數據，實現異常數據識別并及時反饋。（三）數據存儲（三）數據存儲完善的數據存儲技術可以讓有限的資源服務更多的用戶，從而滿足工業互聯網標識資源搜索服務更快的響應速度與更快的需求變化。當前，數據規模變的越來越大，大規模非結構化數據的存在，增加了數據存儲的困難并導致了傳統關系型數據庫的無效。此外，用戶查詢頻率符合逆冪規律(Power-Law)，即少量數據查詢次數極高，大多數重復的數據查詢會在較短時間內被再次訪問，熱點數據的頻繁寫入和讀取導致實時負載不平衡,造成單個服務器節點負載過大,成為系統的瓶頸。針對此，亟需研究數據存儲技術，如圖 3.324所示，

51、包括多源異構數據存儲技術，有效存儲大量網絡化非結構數據，使得系統具備多源異構數據匯聚能力；存儲優化技術，平衡各服務器節點負載，定期更新緩存內容，有效節省搜索系統后臺的計算資源。圖 3.3 數據存儲技術多源異構數據存儲技術多源異構數據存儲技術。包括模型構建技術和多類型數據庫構建技術。模型構建技術可利用元數據描述數據屬性信息，構建統一的元數據模型，將非結構化數據轉化為可以解析與查詢的內容，實現簡單高效地管理大量網絡化非結構數據；多類型數據庫構建技術可分別構建多種類型數據庫，可采用分布式文件系統(Hadoop Distributed File System,HDFS)存儲視頻源等大文件，采用輕量級分

52、布式文件系統(Fast Distributed File System,FastDFS)存儲關鍵幀圖片等小文件，利用 MySQL 數據庫存儲結構化數據，利用 Neo4j數據庫存儲復雜網絡數據，利用單盤存儲引擎存儲中間數據，25利用 RazorSQL 工具存儲異構數據庫，最終實現多源異構數據統一管理。存儲優化技術存儲優化技術。包括負載平衡調度技術、存儲區優化技術、和存儲內容更新技術。負載平衡調度技術可利用流思想、緩存槽與節點的映射構建方法，實時監控集群負載，重新分配熱點數據，防止單個服務器節點負載過大，實現動態平衡；存儲區優化技術可結合分布式緩存與本地緩存技術，實現多級緩存，將頻繁使用數據存放本

53、地，縮短系統響應時長，提升服務質量；存儲內容更新技術可利用數據淘汰策略包括近最少使用策略(Least Recently Used,LRU)、大小自適應最近最少使用策略(Size-adjusted Least Recently Used,SLRU)、加權緩存策略(LandLord)、靜態動態混合緩存策略(Static and DynamicCaching,SDC)、準入策略(AdmissionControl,AC)等，快速篩選過時數據內容，提高緩存命中率，保障存儲數據實時性?？衫脭祿虏呗园ň彺?索引密切耦合策略、緩存-索引非耦合策略，為緩存項設置合理過期值，及時更新索引信息，保障緩存存儲

54、內容與索引內容的一致性。（四）數據融合（四）數據融合數據融合的效用對工業互聯網標識資源搜索應用尤為重要。當前，工業數據來源具有多領域、結果集合體量巨大、行業數據規則眾多的特征，導致數據共享困難，融合難度大。此外，主流匹配方法仍存在計算復雜度高，缺乏全局性，導致匹配精度存在不足。針對此，亟需研究數據融合技術，如26圖 3.4 所示，包括多類型信息抽取技術，抽取多類型異構數據內容，便于后續相似度計算與實體匹配；多源異構數據實體匹配技術，從多數據源全局角度出發，提升匹配精度與滿意度；多領域共享網絡構建，共享多領域數據，實現多領域異構數據內容抽取。圖 3.4 數據融合技術多類型信息抽取技術多類型信息抽

55、取技術。根據抽取信息內容的不同，可利用不同的抽取技術。具體而言，可利用實體抽取技術從原始數據語料中自動識別出命名實體，識別專有名稱和有意義的數量短語并加以歸類?？衫脤傩猿槿〖夹g抽取實體對應的屬性和屬性值，將非結構化數據轉化為結構化數據?？衫藐P鍵詞抽取技術抽取文檔類數據的關鍵詞并加以分類?？衫妙I域標簽抽取技術完成對不同領域的工業數據的專業性標簽的抽取。便于后期分詞、分類、相似計算、匹配計算等數據融合工作的順利進行。27多源異構數據實體匹配技術多源異構數據實體匹配技術。包括工業數據候選集構建技術和跨專業規則相似度計算技術。工業數據候選集構建技術在多類型信息抽取技術基礎上，可利用實體名稱同義詞

56、挖掘、屬性權重賦值以及文本關鍵詞抽取，構建基于實體名稱、屬性和上下文的多種索引，以此生成候選實體對，縮減計算空間并生成高質量的候選集；跨專業規則相似度計算技術可對實體進行多維度定義，利用命名實體識別、消歧、消解等技術，計算實體間的相似度，實現多源數據匹配。多領域共享網絡構建多領域共享網絡構建。包括多領域語料庫詞義排歧技術和多領域本體網絡互聯技術。多領域語料庫詞義排歧技術可利用多重過濾詞義排歧技術、實體對齊技術，提高本體連接的準確度，實現能多個現有知識庫的高質量鏈接；多領域本體網絡互聯技術考慮到跨領域本體在知識背景、概念維度和構建方法均存在不同，可采用跨領域本體網絡的概念，將領域本體進行連接，支

57、持數據和信息的融合，優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、語言模型、機器學習排序算法模型等。打破領域間的概念隔閡，建立多個領域的共享網絡，適用于不同的業務場景，解決工業數據跨領域、多平臺、數據類型多樣且難以處理的問題。（五）數據關聯（五）數據關聯數據關聯主要是在數據融合的基礎上實現工業數據之間的關聯分析和檢索排序，實現實體關系抽取，結合詞義進行知識推理進一步挖掘潛在的關聯關系，構建能夠展示關聯關系的工業知識圖譜。當前，數據關聯的研究仍存在諸多不28足，例如專屬場景數據關聯模型缺失、數據關聯檢索效率低下，導致海量知識概念展現缺失，潛在關聯信息獲取困難，難以支撐制造業的數字化

58、發展。針對此，亟需研究數據關聯技術，如圖 3.5 所示，包括專屬工業場景知識構建技術，提高工業垂直搜索檢索命中率；工業語義網知識圖譜擴展技術，獲取更多隱含知識，提升數據計算和處理效用；檢索模型構建技術，提升用戶信息檢索速度，降低檢索數據規模；檢索結果排序技術，有效挖掘出實體間有價值的關聯關系。圖 3.5 數據關聯技術專屬工業場景知識構建技術專屬工業場景知識構建技術。包括知識推理技術和行業29知識圖構建技術。針對制造業的定量數據與事理數據，知識推理技術可先進行命名實體識別的抽取，再進行實體之間關系的抽取，抽取定量知識與事理知識，將兩種知識進行融合，構建協同知識推理方法，提升知識推理效用；行業知識

59、圖構建技術可在知識圖譜中引入帶有時序信息的事理邏輯，實現流程問題的預測及時序模式的挖掘，完成行業知識圖構建，支撐制造業仿真分析的各個環節。工業語義網知識圖譜擴展技術工業語義網知識圖譜擴展技術。包括知識計算技術和知識圖譜動態更新與擴展技術。知識計算技術可利用本體或者規則推理技術獲取數據中的隱含知識，利用鏈接預測方法以預測實體間隱含的關系，使用多種社會計算算法在知識網絡上計算獲取知識圖譜上存在的社區，提供知識間關聯的路徑，通過不一致檢測技術發現交叉行業知識數據中的噪聲和缺陷；知識圖譜動態更新與擴展技術可利用可擴展標記語言(Extensible Markup Language，XML)、資 源 描

60、述 框 架(Resource Description Framework，RDF)、跨模態檢索算法和本體等技術，從領域知識和產業化語義 Web 中挖掘知識條目，擴展現有工業知識圖譜庫構建，實現知識更新。檢索模型構建技術檢索模型構建技術。包括用戶信息檢索模型構建技術和大數據檢索算法構建技術。用戶信息檢索模型構建技術可在向量空間、概率模型等基礎上，構建基于機器學習的檢索模型，根據用戶提供的工業流程與生產數據進行訓練，通過機器自動學習獲取理想的排序公式，完成用戶信息檢索；大數據檢索算法構建技術可利用枚舉算法、深度優先搜索、廣度30優先搜索、A*算法、回溯算法、蒙特卡洛樹搜索等算法，根據檢索問題的約束

61、條件進行剪枝，降低搜索規模，避免重復計算。檢索結果排序技術檢索結果排序技術。包括語義數據處理技術和權重計算技術。語義數據處理技術可利用實體化處理，將三元組結構化語義數據表示成實體關系圖，找到若干路徑或者子圖，實現用戶查詢結果關聯，克服傳統搜索引擎只通過分析文檔發現隱藏在文本中的關聯,造成的結果不準確、不完整的問題；權重計算技術可利用領域相關度、語義關聯長度和關聯關系頻度，設置合理權重，使得計算結果優先返回用戶真正感興趣的關聯關系，提升檢索結果排序準確性。（六）數據搜索（六）數據搜索數據搜索結果準確性是影響搜索引擎滿意度的關鍵環節。當前，工業用戶需求的行業多樣化、知識專業化與上下文選擇的不確定性

62、導致傳統搜索引擎中基于檢索詞與查詢結果的方法難以實現準確與高滿意度的搜索結果反饋，例如，搜索關鍵詞為“小米”時，需根據用戶歷史行為與實際需求進行判斷，提供關于糧食產業的搜索結果或者提供關于手機行業的搜索結果。此外，用戶輸入形式的多樣性，包括圖片、視頻、音頻、文字等數據，難以直接參與計算機計算，導致搜索結果準確度進一步下降。針對此，亟需研究數據搜索技術，如圖 3.6 所示，包括用戶行為分析搜索技術，為不同用戶提供個性化、高滿意度搜索結果；結構化信息提取技術，提升檢索效率和檢索精度。31圖 3.6 數據搜索技術用戶行為分析搜索技術用戶行為分析搜索技術。包括用戶檢索行為分析排序技術、用戶偏好分析技術

63、與用戶畫像搜索技術。用戶檢索行為分析排序技術，根據用戶的查詢操作，可利用輪盤賭策略向用戶推薦相關搜索結果信息，通過用戶點擊行為進行貪婪學習，計算得到排序算法中的不足，利用獎勵和懲罰機制改進結果計算相關性程度值，實現搜索結果的重新排序；用戶偏好分析技術可將歷史數據的統計分析、上下文推理、垂直機器學習等方法相結合，共同應用到用戶的個性化偏好的提取中。若用戶為新用戶時，可依據用戶選擇的興趣標簽進行相關內容推薦，根據正負反饋結果對用戶及數據標簽進行調整，滿足用戶個性化需求；用戶畫像搜索技術可利用訪問方的行業角色分析、工業流程情感分析、場景形體動作分析等技術構建用戶畫像，迅速、準確地理解用戶的真實搜索意

64、圖，調32整搜索索引表順序，提升搜索滿意度，避免同質化資源搜索。結構化信息提取技術結構化信息提取技術。包括關鍵詞特征提取技術與多媒體數據結構化處理技術。關鍵詞特征提取技術可利用自然語言處理、模糊關鍵詞特征提取與關鍵詞權重優化等技術，并結合工業標識進行關鍵詞映射，獲取工業領域適用性強、精度高的用戶輸入關鍵詞；多媒體數據結構化處理技術可根據不同的行業數據分解粒度和工業實體對象重要度判定模型，建立模式識別算法，將多媒體數據結構化處理為計算機易于識別的生產制造或產品運行模式或流程，針對用戶頻繁及固定工業場景下變動較小的搜索內容可構建知識立方，縮短整體搜索響應時間。（七）數據安全保障（七）數據安全保障數

65、據安全保障是工業互聯網標識資源搜索正常運行的重要前提。工業互聯網打破了傳統工業相對封閉可信的環境，涵蓋領域極為廣泛，導致用戶數據管理困難、數據靈活性高、傳輸穩定性差。若未在用戶數據管理、接入、傳輸和存儲等過程中保障數據安全，則會造成數據竊取、篡改、丟失等安全問題。針對此，亟需突破數據安全保障技術，如圖 3.7 所示，包括數據分級安全管理技術，貫穿標識數據生命全周期，保障公共環境下的工業數據唯一性、準確性、合法性；數據源安全接入技術，確保多種數據源的安全接入，消除信息孤島數據；數據安全傳輸技術，保障節點數據的安全、高效傳輸；系統災備技術，確保任何環境下的標識搜索系統穩定、安全運行；可定制訪問控制

66、框架構建技術，根據業務需求，33提供可擴展性資源搜索服務。圖 3.7 數據安全保障技術數據分級安全管理技術數據分級安全管理技術。包括密鑰管理技術與工業標識解析信任體系構建技術。密鑰管理技術可利用公鑰基礎設施技術(Public Key Infrastructure,PKI)提供公鑰加密、數字簽名等功能，使用可驗證、可更新的動態密鑰管理方案，34實現密鑰的安全管理；工業標識解析信任體系構建技術可結合區塊鏈與 PKI 技術設計完整的交互機制，貫穿標識數據生命周期全過程，利用分布式賬本與可編程智能合約技術，實現分布式區塊鏈節點的數據操作可追溯，解析結果可校對，建立工業標識解析信任體系，實現數據分級安全

67、管理。數據源安全接入技術數據源安全接入技術。包括多因素身份認證技術與多源數據接入技術。多因素身份認證技術可利用基于口令的身份認證、雙因素/多因素身份認證、基于生物特征的身份認證、基于證書的認證等方法驗證接入節點的登錄憑據，確保接入設備和節點的合法性和有效性，并拒絕非法接入設備與節點的接入行為；多源數據接入技術可利用分布式共識算法生成和更新數據，通過對等網絡進行節點間的數據傳輸，利用密碼學方式保證數據傳輸和存儲的安全性，支持單企業、多企業、單節點、多節點的數據源安全接入與傳輸需求，消除信息孤島數據。數據安全傳輸技術數據安全傳輸技術。包括數據傳輸監控與分流機制構建技術、網絡優化算法和虛擬存儲映射機

68、制構建技術。數據傳輸監控與分流機制構建技術可利用細粒度的安全審計、分布式數據分流機制等方法，使得數據合理地分配到各分布式存儲節點，平滑存儲節點的動態波動，實現數據流通情況的監控與管理；網絡優化算法可以“鏈上-鏈下”相結合的計算模式和分片技術為基礎，實現區塊鏈網絡彈性伸縮與動態調整，提高區塊鏈網絡的吞吐量，提供工業互聯網數據安全傳輸服務性能的可擴展支持；虛擬存儲映射機制構建技術可利35用虛擬化技術、虛擬網絡映射技術、共識方法等，建立安全、可信、高效、負載均衡的數據傳輸通道，實現海量數據的安全傳輸。系統災備技術系統災備技術。包括系統災備機制構建技術和安全數據備份技術。系統災備機制構建技術可利用遠程

69、鏡像技術實現標識搜索子系統的容災備災、應用鏡像、故障切換等功能。結合 Web 遠程管理技術，實現系統遠程配置、管理、監控，確保標識搜索子系統的穩定、安全運行，防止系統被攻擊或產生故障時的數據損失問題；安全數據備份技術可利用基于時間序列的自動備份、分級云邊協同存儲等方法，在保證數據安全的同時，對部分備份數據進行轉移，減少系統開銷?？啥ㄖ圃L問控制框架構建技術可定制訪問控制框架構建技術。包括訪問控制模型構建技術與數據分級管控框架構建技術。訪問控制模型構建技術可選擇自主訪問控制、強制訪問控制、身份基訪問控制和屬性基訪問控制等模型，滿足動態、實時地控制數據安全訪問的需求，有效避免數據挖掘，確保數據的機密

70、性；數據分級管控框架構建技術可結合訪問控制技術、統一模型語言建模技術等設計訪問策略定制語義框架、模型編譯器等，根據業務需求，定義不同角色權限范圍與訪問規則，實現數據分級分域管控，保證系統內外部數據共享過程中的隱私需求，提供可擴展性資源搜索服務。36四、應用與實踐工業互聯網標識資源搜索以獨立搜索引擎獨立搜索引擎或者定制化集成定制化集成形式，為個人用戶、企業用戶、工業互聯網平臺、標識解析節點、監管機構等目標用戶提供多樣化的查詢管理服務。標識資源搜索的資源類型包括虛擬數據、實體信息及映射關系信息，搜索范圍搜索范圍涵蓋產品介紹、應用與服務、企業信息、潛在合作方挖掘、生產環境、報工信息、倉儲物流、市場營

71、銷、知識經驗、流程規范、新聞活動以及標識注冊信息等方方面面，為工業企業內部、合作企業之間、產品最終用戶以及監管部門的信息獲取提供了極大便利。本章將介紹工業互聯網標識資源搜索在蘇寧易購家居設備智能維保業務、中信戴卡輪轂產線、碼客工場“智慧瓶蓋”、復創汽車后市場服務平臺、米多“五碼關聯”全渠道營銷、東集移動設備管理中的實踐探索，并在此基礎上，梳理提煉出工業互聯網標識資源搜索的主要應用場景。這些場景一方面是傳統搜索服務針對工業領域的拓展傳統搜索服務針對工業領域的拓展，以企業宣傳窗口、產品銷售渠道、知識溝通和信息交流媒介等多元化的搜索服務身份，為工業領域針對性地提供豐富的搜索資源和體驗形式；另一方面，

72、是圍繞標識解析的創新應用模式圍繞標識解析的創新應用模式，為產品防偽與質量追溯、供應鏈協同、設備健康管理等標識解析典型應用場景提供搜索服務支撐。37（一）案例（一）案例 1：個人家居設備智能檢測與服務1.案例介紹：個人家居設備智能檢測與服務1.案例介紹標識資源搜索應用前標識資源搜索應用前在個人消費用戶居家環境中，設備的使用年限、健康狀態、維保記錄等情況難以通過傳統的紙質說明書、維?？ㄟM行有效的查詢管控，對等、可信的信息獲取渠道缺失將導致品牌商難以跟蹤管理產品使用信息、維保服務提供商難以進行問題定位，嚴重影響服務效率和質量。標識資源搜索案例介紹標識資源搜索案例介紹圖 4.1 基于標識資源搜索的家居

73、設備智能檢測與服務如圖 4.1 所示，蘇寧易購二級節點為個人家居設備、維保服務人員賦予唯一標識碼，建立跨廠商、跨經銷商、跨維保服務提供商、跨用戶的動態電子檔案，在此基礎上結合標38識資源搜索技術實現多維度應用，轉變家居設備市場的一次性交易模式為持續性跟進模式，提升企業及從業人員競爭力。具體實現的功能如下：（1）設備健康監測預警。借助電子器件自動采集設備運行參數，結合銷售、維保記錄等跨模態數據對設備健康狀態進行建模分析，將分析結果同步綁定至標識碼，利用標識資源搜索系統賦能蘇寧信息化系統根據標識碼監測設備健康狀態并及時預警。（2）個性化查詢推薦。搜索系統獲取家居設備檔案并分析脫敏后的用戶購買偏好、

74、使用習慣等畫像信息，為用戶定制個性化的搜索和推薦服務，支持通過掃描二維碼、圖片、家居設備實物或者輸入視頻、語音等方式查詢設備狀態、使用說明、維保歷史、服務人員資質和評價、關聯產品、設備估值等信息，并適時為用戶推薦用戶社區、維保增值服務以及新款家居設備等信息。（3）維保服務優化升級。維保服務人員被賦予一人一碼服務檔案并集成至搜索系統，供用戶自行查詢和選擇。服務人員上門后，利用標識資源搜索服務查詢設備檔案和維保指導方案，還可以借助眾籌功能尋求幫助。蘇寧信息化系統將此次服務情況同步至設備檔案和服務人員檔案，跟進家居設備狀態和服務質量的持續優化。標識資源搜索應用成效標識資源搜索應用成效集成標識資源搜索

75、服務后，蘇寧易購家居設備智能檢測與服務業務取得以下成效：（1）降低設備故障發生率 50%；（2）提升維保效率 80%、服務精準度 200%；（3）提升增值39服務銷售額 500%，提升家居設備換新銷售額 300%，并通過設備電子檔案為設備回收交易提供可信的定價依據，提升二手交易量 80%；（4）提升用戶滿意度 80%。2.應用場景提煉與拓展2.應用場景提煉與拓展從本案例可以總結出工業互聯網標識資源搜索以下幾種主要應用場景：a)設備健康管理和預測性維護設備健康管理和預測性維護。智能運維系統集成標識資源搜索能力后，自動獲取設備及關鍵零部件的電子檔案信息，結合大數據和 AI 技術分析設備健康狀態，并

76、根據預警閾值進行故障預測和維修通知，減少設備故障造成的損失。b)用戶深度交互用戶深度交互。通過刻畫用戶工業搜索畫像，在保護隱私安全的前提下實現搜索意圖的最優化理解；賦能用戶追溯產品全流程信息，提升其對產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)設備價值可信查詢設備價值可信查詢。通過標識資源搜索獲取設備電子檔案信息用于評估租賃及二手交易決策，包括設備狀態、維保記錄、使用壽命、使用說明等關鍵信息，交易各方還可以借助標識資源搜索查詢交易合同條款內容。（二）案例（二）案例 2：輪轂生產全流程一體化解決方案1.案例介紹：輪轂生產全流程一體化解決方

77、案1.案例介紹標識資源搜索應用前標識資源搜索應用前隨著汽車走進千家萬戶，輪轂作為重要的汽車零部件，40其需求量和質量要求急劇攀升，生成企業主要面臨以下挑戰：（1）眾多生成工序產生大量多源異構數據，需要解決如何高效訪問和管理這些數據的問題。（2）客戶訂單定制化程度高，為適應小批量、多品種生產而設計的柔性混線生產模式面臨如何自動分揀選線的問題。（3）訂單量大且交貨頻繁，對生產企業如何調整計劃、跟蹤現場進度、平衡設備負荷、明細庫存儲備等生產進度管控和資源動態調度能力提出了更高要求。（4）全球化發展帶來參與方信息不對稱、認識不統一等問題，打破貿易壁壘首先需要突破信息壁壘。標識資源搜索案例介紹標識資源搜

78、索案例介紹圖 4.2 標識資源搜索賦能輪轂生產全流程優化中信戴卡輪轂產線引入標識解析技術和標識資源搜索41技術，賦能輪轂生產全流程數據的及時記錄和高效訪問，如圖 4.2 所示。該方案為輪轂生成全流程各要素賦予唯一標識碼，并將生產設備、刻碼機、掃碼機等通過網絡接入中信戴卡 MES 系統，由 MES 系統采集各工序生產數據并與二維碼綁定后，回傳至標識解析企業節點。借助標識資源搜索服務實現以視覺識別、標識掃描等多種方式讀取生產信息，為生產排產、自動化作業、質量監管、工藝優化、管理改進提供科學分析途徑，促進自動輸送立體分選、智能化碼垛倉儲、柔性加工、報工信息管理、產品質量回溯等功能實現：每個工序執行前

79、，通過標識資源搜索復核上一工序輸出的產品質量，減少返工情況出現；通過標識資源搜索服務溯源各工序涉及的生產設備、完成時間、質量、班次等過站信息，為優化生產工藝和流程提供數據支撐；產線使用的自動化機器人和復合夾具根據標識資源搜索得到的產品尺寸和形狀調整生產參數以及夾取角度，實現自動碼垛服務和混線柔性化生產能力。標識資源搜索應用成效標識資源搜索應用成效標識資源搜索服務助力中信戴卡輪轂產線取得以下成效：（1）自動化產線降低人力投入成本 20%，減小人為原因導致的生產安全隱患 5%；（2）資源配置結構得以優化，原材料、能耗等資源成本降低 5%；（3）產品返工及不合格率降低 5%；（4）綜合提升輪轂生產效

80、率 10%；（5）促進上下游企業協同及國際貿易合作，有效提高中信戴卡的企業競爭力和國際影響力，實現營收增長 15%。422.應用場景提煉與拓展2.應用場景提煉與拓展從本案例可以總結出工業互聯網標識資源搜索以下幾種主要應用場景：a)生產過程管控。生產過程管控。在加工、運輸、檢測產品等環節中，通過標識資源搜索自動獲取原材料、在制品、成品的參數信息，實現更加智能高效的參數配置、設備操控、備品備件管理、工藝關聯以及問題分析等應用。b)柔性化生產柔性化生產。通過標識資源搜索查詢個性化訂單需求，并以視覺識別、掃碼等方式獲取原材料、在制品及成品信息，按需動態分揀選線以及匹配參數、資源和操作，進而大大提升柔性

81、化生產能力。（三）案例（三）案例 3：“智慧瓶蓋”主動標識載體搜索解決方案1.案例介紹：“智慧瓶蓋”主動標識載體搜索解決方案1.案例介紹標識資源搜索應用前標識資源搜索應用前在酒品、化妝品等瓶裝商品市場，品牌方缺乏與消費者的有效連接渠道，難以掌握產品存量及開封狀況，導致真瓶假貨和經銷商竄貨等問題嚴重，消費者無法確認產品信息真實性及產品質量可靠性，將嚴重影響企業聲譽和用戶滿意度。因此，防偽溯源成為建立企業和產品公信力的關鍵，而目前的防偽標識以電碼、條形碼、二維碼等被動標識為主，難以保證產品監管和防偽溯源的可靠性。標識資源搜索案例介紹標識資源搜索案例介紹43圖 4.3“智慧瓶蓋”標識搜索解決方案碼客

82、工場利用一物一碼標識結合主動標識模組、NFC 技術，實現“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，相較于現有防偽技術有較大提升。該方案利用具有主動標識解析功能的“智慧瓶蓋”，在商品出入庫時智能讀取標簽信息，將數據統一上傳至后臺管理系統，建立品牌全網唯一映射，實現產品身份標識和主動防偽功能。通過將主動標識窄帶物聯網(Narrow BandInternet of Things,NB-IoT)模組嵌入瓶蓋內部或產品外包裝上為產品賦碼，消費者拆開瓶蓋或包裝時，觸發模組通路并向二級節點發送信息，表明該產品已被消費。消費者借助近距離無線通訊技術(Near Field Commu

83、nication,NFC)實現主動標識載體形態的標識搜索，確定產品真偽并獲取產品開啟狀態、標簽掃描次數、產品標識、生產日期、原材料44批次等信息，還可以訪問線上商城購買產品和獲取更多信息。企業信息化系統通過集成標識資源搜索能力，一方面追溯產品全生命周期信息，實現質量追溯、問題界定至環節、班組和個人，并對問題產品進行精準及時的召回和銷毀；另一方面，實時監測開蓋數據及產品銷售情況，可視化展示于數據駕駛艙大屏上，幫助企業分析防偽防竄預警、銷量趨勢等統計信息并制定科學的營銷決策。標識資源搜索應用成效標識資源搜索應用成效“智慧瓶蓋”防偽溯源搜索解決方案應用于中高端瓶裝品市場中，取得以下成效：（1）對接國

84、家工業互聯網標識解析體系，國家背書保護數據不被篡改，提升防偽可靠度50%，提升用戶滿意度 50%；（2）提高追溯效率 50%，實現產品來源可查、去向可追、責任可究；（3）“以銷定產”輔助決策，提升決策合理性 50%。2.應用場景提煉與拓展2.應用場景提煉與拓展從本案例可以總結出工業互聯網標識資源搜索以下幾種主要應用場景：a)產品防偽與質量追溯產品防偽與質量追溯。為用戶獲取產品的原料、生產、倉儲、流通、服務等全生命周期信息提供便捷渠道，實現防偽查詢和溯源，并能夠在產品出現問題時進行及時、精準的回溯定責。b)防竄貨管理防竄貨管理。通過查詢經銷商、指定銷售區域、產品流通地圖、可疑預警等信息，結合消費

85、者掃碼數據收集竄貨信息，進行大數據防竄貨預警及管理，消除產品出廠即盲區現象。45（四）案例（四）案例 4：汽車后市場服務平臺中的搜索應用1.案例介紹：汽車后市場服務平臺中的搜索應用1.案例介紹標識資源搜索應用前標識資源搜索應用前汽車后市場服務業務涉及消費者、原始設備制造商、經銷商、4S 店、零件品牌方、零組件供應商等多種角色，從需求產生到產品交付的流程復雜，面臨市場需求響應慢、生產計劃憑空定、庫存管理成本高、供應協同難達成、質量問題難追溯、渠道竄貨難管控等挑戰。標識資源搜索案例介紹標識資源搜索案例介紹圖 4.4 使用標識資源搜索后的業務數據流南京復創二級節點通過為工業對象賦碼，使用兼容不同標識

86、編碼規范的統一接口打通企業資源計劃(Enterprise46Resource Planning,ERP)、制造執行系統(ManufacturingExecution System,MES)、倉 庫 管 理 系 統(WarehouseManagement System,WMS)、供應商關系管理(SupplierRelationship Management,SRM)等信息化系統的異構數據流，結合標識資源搜索技術實現多源異構數據的標準化存儲與查詢，打造了如圖 4.4 所示的汽車后市場服務追溯平臺。該平臺的主要功能如下：（1）銷售端數字化管理。記錄消費者標識掃描熱力圖，以便獲取零部件交付位置，幫助企

87、業實現渠道追溯管理、防竄監測、消費者信息管理等應用，并建立更加科學高效的需求響應機制。（2）質量追溯。借助“一物一碼、一工序一碼”處理，賦能企業進行問題追溯定責、快速定位解決，并有效提升供應鏈質量。（3）庫存優化。建立庫存分析模型與訂單預測模型，利用標識資源搜索服務獲取實時數據對兩個模型進行迭代訓練，并基于預測結果指導生產排產規劃，幫助企業及下游供應商實現庫存輕量化。（4）品牌保育?；跇俗R碼的“碼上”搜索服務賦能用戶查詢品牌信息、產品電子手冊、售后服務等信息，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）大數據看板。將核心數據、內部數據、外部數據以看板形式呈現在工業大屏等顯示

88、終端上，分等級、分權限地精準推送至特定用戶，以輔助用戶進行商業決策。標識資源搜索應用成效標識資源搜索應用成效該平臺在某汽車科技有限公司應用落地后，取得以下應用成效：（1）“碼上”服務提升售后服務好評率 300%；（2）47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）降低庫存管理成本 20%左右。2.應用場景提煉與拓展2.應用場景提煉與拓展本案例除了涉及產品防偽與質量追溯、防竄貨管理等工業互聯網標識資源搜索場景，還可以從中總結出以下幾種主要應用場景：a)產銷動態平衡產銷動態平衡。利用標識資源搜索能力統計生產進度、庫存情況和產品銷售數據，將用戶和市場需求快速轉化為生產

89、排產，實現產銷動態平衡、降低庫存壓力。b)供應鏈信息查詢供應鏈信息查詢。標識資源搜索構建供需雙方和供應鏈上下游企業的溝通橋梁，通過提供供應鏈信息以及企業、產品等品牌信息的查詢服務，推動供需對接以及供應鏈企業間的戰略合作，加速產能共享等新業態涌現。c)全生命周期優化全生命周期優化。標識資源搜索對設計、生產、經銷、運行、使用、維保、回收報廢等數據進行串聯挖掘和可視化展示，有利于管理者對產品全生命周期各環節進行實時監控，賦能企業進行生產、運營、維保等改進優化。（五）案例（五）案例 5：五碼關聯搜索賦能全渠道數字化營銷1.案例介紹：五碼關聯搜索賦能全渠道數字化營銷1.案例介紹標識資源搜索應用前標識資源

90、搜索應用前隨著煙酒等高端禮品市場存量競爭日益激烈，傳統營銷模式面臨諸多挑戰，包括：營銷費用投入產出比難以量化且面臨被截流風險，企業對渠道的掌控力弱，人工錄入方式存48在造假數據及過時數據，竄貨嚴重擾亂市場價格，用戶反饋滯后、供給側難以及時響應，終端動銷難、產品銷量差等等，亟需加速營銷模式數字化轉型升級。標識資源搜索案例介紹標識資源搜索案例介紹圖 4.5 五碼關聯數字化營銷方案如圖 4.5 所示，廣州米多通過“五碼關聯”整合商品進、銷、存信息，在生產過程中實現瓶蓋內碼、瓶身碼、盒碼、箱碼、托盤碼“五碼”關聯，對內打通各部門獨立系統間的數據孤島，對外貫穿品牌商、經銷商、店老板、導購員、消費者等全鏈

91、路各角色。通過運用標識資源搜索技術打通生產流程、渠道表現、終端表現、庫存狀況、促銷反饋等各項數據，實現全渠道數字化營銷。該方案具體實現以下功能：（1）防偽防竄。終端消費者通過掃碼查詢商品防偽信息，同時掃碼區域信息將被同步至標識資源搜索系統，當掃碼區域與經銷商被品牌商限定的銷售區域不一致時，觸發商品竄貨預警。（2）渠道庫存管理。標識資源搜索系統對接企業 ERP 系統，實時查詢市場流49通、生產及庫存情況，自動統計產品供需并優化生產排產，避免大量積貨。（3）消費者互動。一是借助標識資源搜索前臺增強用戶互動，促進消費需求動態響應和訂單增長；二是將用戶與產品碼關聯得到更加精準的用戶畫像，進而優化市場分

92、析和運作；三是將用戶引流至公眾號、小程序、企業微信等私域池，推進用戶資產私有化進程。（4）快速出貨。運用工業相機以圖像識別方式自動采集生產信息并上傳至服務器，在倉庫出貨時，工作人員使用掌上電腦(PersonalDigital Assistant,PDA)關聯托盤與產品信息，通過掃描托盤碼完成整垛快速出貨。（5）合理化利益分配。門店老板掃箱碼獲取開箱紅包、產品賣出后獲得推薦返利，導購員掃盒碼預登記產品、在消費者掃瓶內碼領獎后獲得導購返利，消費者掃瓶碼查詢產品防偽信息并領取營銷紅包，以此激勵終端門店和導購員售賣產品，刺激消費者購買產品，同時幫助企業采集真實終端網點數據，實現營銷費用精準投放以及各角

93、色數據資產留存。標識資源搜索應用成效標識資源搜索應用成效米多“五碼關聯”標識搜索方案助力大益茶、順德酒廠等客戶實現全渠道數字化營銷，取得以下應用成效：（1）收集終端網點數據 10 萬余條，對經銷商、門店的掌控能力提升 50%；（2）提高網點推銷積極性，經銷商門店進貨率提升 30%；（3）會員積分營銷數據收集率提升 100%，各渠道吸粉量增長 50%，渠道動銷率增加 20%。502.應用場景提煉與拓展2.應用場景提煉與拓展本案例除了涉及產品防偽與質量追溯、防竄貨管理、產銷動態平衡、用戶深度交互等工業互聯網標識資源搜索場景，還可以從中總結出以下主要應用場景：數字化智能營銷數字化智能營銷。標識資源搜

94、索便利企業、消費者及渠道的直接聯系，促進營銷費用精準直達，賦能企業搭建線上營銷閉環，并準確獲取市場銷售動態以便及時調整市場策略。（六）案例（六）案例 6：基于主動標識載體技術的移動設備管理方案1.案例介紹：基于主動標識載體技術的移動設備管理方案1.案例介紹標識資源搜索應用前標識資源搜索應用前工業互聯網設備感知層涉及大量移動采集設備，它們分散于工業生產制造各環節中，主要負責數據的采集和傳輸。隨著企業對移動設備精細化管理需求日益增加，傳統設備管理方式面臨諸多問題，包括應用安裝難以管控、系統配置復雜、設備異常狀態無法匯總、設備資產管理混亂、批量部署及升級困難等。標識資源搜索案例介紹標識資源搜索案例介

95、紹如圖 4.6 所示，東集創新性地將主動標識技術應用于移動設備管理中，開發了基于主動標識載體的物聯網數據采集設備，并打造相關的移動設備管理平臺，解決傳統設備管理存在的問題，同時開辟出主動標識載體的創新應用模式，助力工業互聯網標識解析體系高質量發展。51圖 4.6 基于主動標識載體技術的移動設備搜索與管理方案每個設備被關聯一物一碼服務檔案，借助主動標識載體技術封裝物聯網數據采集設備上的相關信息，主動上傳至工業互聯網標識解析系統，并實時更新標識信息內容，實現高效的設備檔案收集和固定資產盤點。移動設備管理平臺通過結合標識資源搜索技術，賦能用戶自行對設備進行查詢和選擇，幫助用戶實時監測設備的使用狀態、

96、運行時間、位置軌跡等信息，進而快速定位丟失的設備并挽回損失，及時發現異常設備與違規設備，一鍵推送應用與系統升級消息，并對滿足特定屬性的設備進行批量化部署與配置。標識資源搜索應用成效標識資源搜索應用成效采用基于主動標識載體技術的移動設備管理方案后，東集取得以下應用成效：（1）為駐馬店某客戶找回價值 50 萬元的丟失設備；（2）降低運維人力成本 50%以上；（3）提52高設備利用率并降低設備成本約 20%，減少管理分散設備所耗費的人工排查工作量約 40%。2.應用場景提煉與拓展2.應用場景提煉與拓展從本案例可以總結出工業互聯網標識資源搜索以下主要應用場景：設備資產管理設備資產管理。通過為設備賦碼并

97、記錄設備使用和維修狀態，結合主動標識載體技術對設備進行遠程查詢和控制，實現設備資產賬目的快速清點和設備狀態高效管控。53五、展望與建議通過研究基于工業互聯網平臺的域內資源搜索、基于消費互聯網的搜索、基于工業電商的搜索以及基于物聯網的搜索等四種搜索服務的用戶需求，我們發現當前用戶不僅關注搜索精度和速度，還追求搜索體驗的綜合性優化，包括搜索服務定制化、搜索內容多樣化、搜索過程強安全性、搜索結果可視化以及搜索模式多聯動性。當前，工業互聯網標識資源搜索尚處于發展起步階段，未來的應用發展趨勢及技術研究方向未來的應用發展趨勢及技術研究方向，主要集中在用戶體驗個性化、搜索輸入多樣化、異構標識編碼兼容性、搜索

98、對象泛在性、搜索終端豐富性、對外接口定制開放性、隱私保護和數據安全性、搜索實時性、跨語言支持性，以及拓展增值服務和盈利增收等方面。在接下來的發展過程中，需要堅持以國家政策為導向，瞄準標識解析和搜索服務國際先進水平，從體系構建體系構建、技術實現技術實現、應用實踐應用實踐、生態布局生態布局、運營增收運營增收等方面開展全面建設：（1）增強數據、人才及標準化儲備，推進標識搜索體系全方位構建增強數據、人才及標準化儲備，推進標識搜索體系全方位構建。一是加強標識解析體系建設，標識量、解析量、企業量“三量齊發”奠定了標識資源搜索的數據基礎，也使得標識資源搜索的推進工作更加重要和緊迫，積極做好標識解析體系的規劃

99、和建設，對于發展標識資源搜索至關重要；二是提速復合型人才體系建設，標識資源搜索涉及互聯網 技 術(InternetTechnology,IT)和 操 作 技 術(Operational Technology,OT)復合型知識結構，亟需培養一批熟悉工業細分場景的信息化專家作為人才儲備；三是行54業標準化體系搭建，圍繞數據積累、系統技術、產品功能、評估測試、安全和隱私保護、行業應用等方面明確具體的規范性要求。（2）聚焦關鍵核心技術攻關，堅持多技術手段深度融合創新聚焦關鍵核心技術攻關，堅持多技術手段深度融合創新。通過優化科研管理、加大對相關領域研究的支持力度，激發研究人員創新動力，集中力量攻堅數據安

100、全、多模態搜索等關鍵技術，加速技術創新并賦能應用實踐落地；同時，要加強與智能制造、標識解析、信息化、區塊鏈、大數據等先進技術的深度集成，實現前沿交叉領域的融合創新和優勢互補，共同賦能、賦值、賦智數字化經濟建設。（3）拓展多元化標識搜索應用，樹立示范標桿引領產業實踐拓展多元化標識搜索應用，樹立示范標桿引領產業實踐。需要深入挖掘創新應用模式，打造多模態搜索、多終端展示、多語言支持的標識資源搜索服務?？梢杂牲c及面推進應用落地：在標識解析重點行業開展應用試點，由行業龍頭企業率先引入標識資源搜索能力，打造一批高質量發展行業標桿，總結可復制的實踐經驗進行推廣，為中小企業提供創新資源共享、應用案例參考以及產

101、業轉化渠道，并將創新成果通過供應鏈回流至龍頭企業。（4）加強多方協作聯動，構建開放生態與合作伙伴關系加強多方協作聯動，構建開放生態與合作伙伴關系。從國家層面，加強戰略引導和政策支持，優化標識資源搜索領域頂層設計；從地方層面，牽引地區重點行業、龍頭企業、標識解析節點企業等市場各方與標識資源搜索應用提供方開展交流合作，集聚創新力量打造應用生態；從行業層面，充分發揮產業聯盟的紐帶作用，組織指南、模板、白皮55書、標準、工具和案例集等成果的研究發布，積極推動“產學研用”合作創新。（5）加速商業模式創新，激發標識數據價值和企業發展動能加速商業模式創新，激發標識數據價值和企業發展動能。積極探索基于標識資源搜索的供應鏈重構、資源整合以及生產模式優化，拓展多元化收入模式，推動線上線下、端到端價值鏈的全面協同，為工業企業提供場景化的搜索解決方案。通過引入知識論壇、標識申請和注冊、會員分級服務、關鍵詞廣告、競價排名、郵件推送、交易抽成、咨詢服務、搜索軟硬件授權轉讓等增值服務來擴大營收，最終實現標識數據的價值流通以及商業模式變革。