智能制造是数字化工厂的核心大脑

方案目录

强国战略规划：远超制造本身

数字化工厂产品应用架构

提供从感知、执行终端，到物联网接入网络，再到上层应用一体化的整体生产解决方案。

纵向集成： 研发、设计、生产、制造、运营、管理、服务等所有的环节集成；

横向集成： 一级供应商、二级供应商，以及销售商信息的无缝对接。企业之间通过价值链以及信息网络所实现的一种资源整合，为实现各企业间的无缝合作，提供实时产品与服务，推动企业间研产供销、经营管理与生产控制、业务与财务全流程的无缝衔接和综合集成，实现产品开发、生产制造、经营管理等在不同的企业间的信息共享和业务协同。

端到端集成： 一个新理念，是围绕产品全生命周期的价值链创造，通过价值链上不同企业资源的整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务，它以产品价值链创造集成供应商（一级、二级、三级……）、制造商（研发、设计、加工、配送）、分销商（一级、二级、三级……）以及客户信息流、物流和资金流，在为客户提供更有价值的产品和服务的同时，重构产业链各环节的价值体系。

数字化工厂解决方案

如何通过“智慧制造管理”创造极致的用户体验，金蝶的理解

1：以连接接触前端用户需求，通过连接实现用户需求的有效传导

2：数字化工厂通过多工厂计划实现工厂间的生产任务协同，同时，通过供应商协同，实现采购业务的高效协同；通过智慧排程，实现车间的动态排程与调整；通过车间现场与智慧终端、看板等设备的完美结合，实现贯穿供应，生产，渠道，服务，财务等各个管理服务的支撑

3：通过各经营与管理服务利用企业个体大数据，与互联网，政府公开大数据，行业数据等结合，通过大数据分析和预测，再反馈与前端提供智慧的服务。

数字化工厂 - 先数字化再智能化

制造领域产品蓝图

人与系统的连接

顶层业务管理和车间级控制集成实现大批量->小批次->定制化“1”的制造

系统与设备的连接

数字化工厂的车间布局的趋势

全过程的质量追溯管理

质量管理涵盖了企业质量管理的核心基础业务，并与采购、生产、车间、库存等业务紧密衔接，有效支撑供应链、生产制造业务，构成了面向供应链、制造企业的全流程的质量管理框架。

提供全方位多层次多组织质量追溯，可追溯到产品销售给哪些客户、由哪个部门生产、用了哪些原材料、原材料是由谁（供应商、组织、客户）提供、现有库存多少等，一旦出现质量问题，能够帮助企业快速定位是哪个环节出现质量问题，会造成多少损失，为售后及质量索赔提供依据。

质量追溯：生产数据的采集（投料、工序信息），在质量追溯时可自动根据产成品追溯原料及加工情况，清晰界定分析质量问题

打造城市中高逼格的数字化工厂

数字化工厂：

1、客户个性化订货，交互式设计；（未来）

2、生产车间根据APS编制的有限产能计划生产。生产计划下达时，通过看板自动显示生产线需要的物料进行配送。

3、库房根据车间计划进行立体仓库拣货，根据现场的实际完成进度拉式AGV配送。

4、物料加工过程中，老化室自动采集生产数据进行汇报。

5、生产管理人员通过现场看板或生产线边的智慧终端，对设备与加工过程进行管理。

6、生产进度通过车间生产看板来显示当前的生产情况与加工异常情况

7、云信息发布产能、生产加工能力等信息，自动评价。（未来）

分享一下我对企业安全的一些认知。企业安全是一个特别大的概念，做好企业安全的最终目标是保障企业正常发展，而企业安全整个体系由不同的模块组成，任何一部分没有做好，都会影响企业的发展，这种影响可能是企业的营收利润，可能是是企业的声誉，甚至可能是企业的存亡。

经常接触甲方的几个部门：安全部门、运营部门、审核部门、开发部门等等。每个部门关注的点不同，网络安全的事情基本都由安全部门负责，市场营销策略效果保障的事情由运营部门负责，审核部门负责内容质量和内容违规的事情，开发部门会涉及到安全平台的统一开发建设。  各个部门的工作重要性，也与公司的业务有直接的关系，但是不管哪个部门的工作出问题，企业都会受到影响。

举个直观的例子，对于一个游戏公司来说，可能会遭受到DDOS攻击影响业务的稳定运行，可能会有数据泄露问题影响企业的声誉，可能会有内容违规的问题，会让整个游戏下架整改，最常见的还是外挂问题，直接的后果就是用户流失以及收入的损失。

比如出现各种黄赌毒的信息。19年的6月份，网信办针对语音进行严查，下架了一大批的应用。  在行业内主要的解决方案，将业务相关的文本、、视频、音频对接到机器审核平台，目前主要是第三方的服务商saas检测平台，或是企业自建的检测平台，主要用来提高效率和降低审核时间，同时结合人工审核来保障效果，降低漏判和误判率。

尤其在游戏APP上，在游戏破解方面，大家有兴趣的可以搜一下淘宝店铺，输入关键词游戏破解，会有非常多的店铺和游戏可以选择。游戏破解的除了去掉游戏里面正常的收费，还会增加一些比较变态的功能，比如加倍攻击等等来吸引玩家。有的店铺按照会员制度收费，月付150元，已经超过了很多原版游戏的单用户收入。对于原版游戏来说是非常致命的。对于这类问题的解决，拿移动段游戏来说，针对破解的问题可以采用加固的方式防止被逆向破解，外挂的问题可以通过游戏反外挂技术对模拟器、多开器、云真机、模拟点击等进行检查，并且结合运营手段，增强对外挂的威慑力，

18年末的时候星巴克做的一次新人注册送咖啡券活动。当时的用户验证做的比较简单，填写比较少的信息就可以拿到咖啡券，上线一天半的时间，被羊毛党刷走了差不多400W张券，按照中杯价格估值，大概要1000W人民币左右。  在羊毛党这个圈子中，分分钟几十万还是有可能的。 对于羊毛党的防护，以威胁情报库为支撑，比如手机号、IP、邮箱号这些信息的黑名单，再通过收集活动过程中的用户的相关信息进行数据分析和行为分析。  在这个黑灰产行业里，利益驱动力非常强大，对抗很激烈。

数据泄露的事情比较有意思的地方在于，基本上百分之60以上数据泄露，都有内鬼的原因。最近刚发生的某招聘网站泄露16W份简历信息就是内外勾结典型事件。    50元一份简历，被非法卖给商贩后，在淘宝上1-2元一份的价格卖出。所以数据防泄漏，不仅仅是使用一些数据防泄漏的产品就可以解决，还需要完善制度，注意权限划分，加强审计活动，对内部人员进行安全意识培训，增加法制意识。

DDoS攻击也算是最古老但是最有效的一种网络攻击方式了，得益于网络通信和互联网技术的发展，DDoS攻击愈演愈烈。 比如现在的物联网设备，很多都可以用来进行DDos攻击。 对于用户来说很难解决攻击源，只能被动防护。 在国内，现在动辄几十GB的攻击已经非常常见了。通常都是夹杂着流量和CC混合型攻击，本地化部署防护设备很难应对，大多采用云清洗的方式来解决。我们可以看到国内的很多安全厂商，从硬件开始转型到云服务，也是安全服务云化的一个趋势。

本次分享上，还是做一些聚焦，在这个UGC内容爆发增长，国家监管力度日渐增强的背景下，如何解决企业面临的内容安全问题。

内容治理现状。从三个角度来看，首先是监管角度几个特点：监管部门多、法规要求多、专项整治多。

监管部门包含有：网信办、原广电总局现在拆分为广播电视总局、国家新闻出版署、国家**局，文化部、公安部、工信部。

各个监管部门的监管内容是各有侧重的，但是也会有重合的地方。  比如新闻出版署主要是新闻出本内容进行监管，广播电视总局对广播电视内容进行审核，比如各种网剧电视剧。

对于一个企业来讲，作为一个监管对象，会同时受到注册地的公安部门、网信办等多个部门的监管。监管的方式，一般是通过用户举报，以及专项检查活动来落实。尤其是用户举报是一个非常重要的渠道，比如说网信办，提供了一个中央网信办违法和不良信息举报中心，光是今年6月份，就受理了1170万件举报事件。监管机构不单自己建立举报平台，也会要求各大内容平台要建设有举报渠道，所以我们可以看到比如是各大视频网站都是有举报反馈入口的。

// 我们大家在今后的工作生活中，可以讲遇到的不良网站或内容，通过举报的方式提交给网信办。

监管的第二个特点，是法规要求比较多。有兴趣的可以查看下各个监管部门官方网站上的法规要求，目前已经非常详细；

这里想强调一下责任主体的问题，这里面主体一个是用户，一个是平台。

1、拿一个场景来举例，一个用户在内容平台发表了色情广告信息。用户这种行为是违法的，内容平台如果发布了这个内容也是违法的。客观来说应该对于两者都进行处罚，但是实际情况来看，对于用户追责成本非常之高，所以在各类的内容违规事件上，我们可以看到的大多是对平台的处理。

并且从2017年6月1日开始，正式实行了网络安全法，监管部门又多了一个法律依据。再拿一个场景举例：

一个恶意用户，通过网络攻击的方式篡改网站发布带有色情信息的内容，那运营平台不光是违反了内容发布的要求，同时根据网络安全法，运营方没有落实好信息系统保护的工作，将会依据网络安全法给与一定的处罚。

监管的第三个特点：治理活动多

以网信办的检查来说，从2018年12月份，到19年6月份，先后发起的内容治理活动就多大4次。

18年12月份进行的是针对APP的专项检测，主要是涉黄涉毒、违规游戏、不良学习等应用进行检查，下架了33W款应用

19月1月份，对教育类APP进行专项整治，查实了“作业狗”、“口袋老师”等20多款APP非法传播*秽色情内容，进行下架处理

19年1月份-6月份，进行的为期半年的“全网整改行动”，

6月份进行了语音专项整治活动。

可以看出来国家对于建设绿色网络空间环境决心和力度。

即使是在这么强的监管力度之下，违规内容还是层出不穷的。

违规内容的特点：覆盖场景多、数据变种多、对抗性强。

（1）覆盖场景来说，已经到了无孔不入的地步。  新闻内容、用户评论、用户头像、昵称、看网剧弹幕，没有任何一个有内容发表的场景可以躲得过违规内容的骚扰。

（2）在各种场景里，出现的违规数据种类和变种也非常之多。    从最初的文本敏感词，到现在的字体查分、特殊符号混淆、已经内嵌入违规内容等多种形式，最近一两年在语音方面有多了一个ASMR的内容类型会夹杂着很多色情内容。

（3）对抗性强体现在违规内容的发不上有一定的组织性和对抗性，以内容形式的变换和账号的变化来对抗检测或运营策略。这个部分会在后面的纵深防御体积建设的必要性进行详细说明。

那么在国家的强监管背景下，做好内容安全其实是一个比较困难的问题。 

对管理者来说，最终要看的一般包含两个指标：检测的效果，以及对业务的影响度。  这里面检测效果一般看正确率、召回率。业务的影响主要是看检测的用时，尽量不要影响用户体验。比如在IM聊天中检测，如果一条文本检测时间超过1s，就属于对用户体验造成严重影响。

那么要实现这些目标，从0到1自建检测系统，存在比较多的难点。

首先是成本的投入，最主要的的两种成本：人力成本和设备成本。    人力成本方面，在互联网招人成本还是很高的，光是一个成熟的算法专家，年薪一般要50W上下。而且整个体系需要的不仅是算法人员，还有相关的运营和审核人员。光是是在人力方面投入，就会需要百万的级别。  在设备方面，现在图像处理所需要用到的GPU节点是比较大的开销。比如一块英伟达的P40显卡，是在16年上市的，现在要5W左右一个，一个P40能够做的检测并发在30QPS左右。此外还需要有GPU节点来做模型训练。 也是比较高的开销

除了考虑成本，还有数据积累和审核经验的壁垒。拿训练来说，一个检测模型，需要的样本数据需要再几万甚至大几十万。没有一定的时间和渠道是做不到这种样本数据积累的。

另外审核人员的经验和审核流程及制度，也是效果的重要保障，人员的审核经验，决定了主观上的审核效果和审核效率，完善的流程和制度是对效果客观上的保障。  人员的经验要靠不断的学习和培训，流程和制度需要时间去制定和完善。都需要有一个过程。

接下来这我来介绍下建设检测团队和技术体系

首先是团队的建设，这里我拿公司的的团队来举例；

整个大的团队细分成几个小的团队，算法团队，系统开发团队，运营团队、人工审核团队；

核心技术由算法团队来实现，团队内又细分为不同的小组，比如做文本机器学期的小组，机器学习的小组；

系统开发团队负责业务平台的搭建；

运营团队负责直接和业务部门对接，明确检测标准需求，并实时的调整一些检测策略来进行效果调优；

审核团队人员最多，目前也是以轮班轮岗的工作模型完成全天候的审核工作。

制定检测标准，要考虑两个原则，一个是全面性原则，一个是可落地性原则。

从全面性来讲，需要考虑是两个需要主体，一个是国家，一个是运营平台。  对于国家来说，色情、暴恐、违禁品这些都属于违禁内容，会有相关的法律及法规条文明禁止出现的。这些标准基本上是所有内容平台要做到的检测。

对于运营平台来说，比如针对谩骂、灌水、竞品广告信息这些内容是不希望出现。

这里强调一个实时性，从要求提出到标准的落实，需要尽快完成，以减少检测的真空期。 

从可落地性来看，需要做到数据可收集，和模型可训练这两点。数据可收集是对于人来说，标准可以是描述性的，但是数据收集和打标签必须是细化的。例如，在色情分类下，对于“性行为”的检测要求，要求的文字本身是描述了性行为的范畴和概念，落实到数据打标签就需要更为细节，比如对漏臀进行，需要说明，根据拍摄的角度，是否有漏点，以及是否是儿童照片等因素，分到不同类别的说明。最终会被标记为色情、低俗、性感或是正常的照片。

制定标准之后，依据场景检测需要应用不同的标准。  性感在新闻内容中发布没有什么问题，但是在儿童教育IM中出现就不太正常了。

最重要的三个平台：

检测平台（服务的核心），预置了已经训练好的各类模型。

人工审核平台（效果及能力补充，提高效率），里面的功能包括数据的抽检、审核快捷操作等功能。

模型训练平台（效果保障），主要有GPU集群组成，

业务系统与检测系统对接，对于文本和类的检测结果可以实时反馈。  需要人工审核部分的数据，由检测平台和审核平台对接，最终由审核平台将结果返回给业务系统。

机器训练平台，主要是基于各个渠道的badcase，进行模型训练调优，最终输入训练结果供检测平台使用。

这样这几个平台形成一个闭环，达到业务可快速接入，效果可持续调优的目标。

以上的三个部分，团队、标准、平台，形成了比较完善的检测系统。可以应对常规的内容检测需求。

但实际情况是，内容治理不光是对内容进行处理，还需要有一个纵深的检测防御体系。

客观事实表明：大多数的违规内容是非正常用户发布的，内容治理是企业和黑灰产的直接较量，只做内容检测手段过于单一，或落入疲于应对的局面。

为什么说内容治理是企业和黑灰产的直接较量，我们先来看一个黑灰产的业务流程：

从角色上看，有发单人，有业务分包，有内容平台。发单人有几种，比如各种黄赌毒的网站，为了吸引流量需要发布网站相关信息，也会有人处于恶意竞争的目的在同行业平台发布违规内容。发单人会找到业务分包的角色来实现违规内容发布，这个业务分包就会涉及到非常多的角色，有专门写自动化工具的人员，有倒卖账号的人员，有执行内容发布的平台比如各种群控平台。最终有发单人在各大平台进行灌水式的发布

现在的黑灰产是非常成熟的，各个环节分工不同，就如PPT所示，有专门的手机卡商，账号商人，打码平台，各种云控平台等等。

大家知道现在的手机卡都是实名制的。所以手机卡商是如何实现大批量申请卡的，有一种操作方式，注册公司，就可以用公司的名义来申请到大批量的物联网卡。这些物联网卡没有语音功能，但是可以接发短信。就可以用来注册和登陆账号。  所以当你回拨一个注册号码的手机号，语音提示：你所拨打的号码未开通语音功能的时候，大概率就是一张物联网卡了。

这里面的利益驱动力非常之强，举个例子，一个新号价值几元，但是通过不定期发表正常内容等手段，所以的养好，最终可以价值几十元甚至百元。

在各大内容平台进行发布，现在的对抗尤其的激烈，比如微博举例，大家可以观察到，以往的色情账号会直接在各个热点时间下发表色情言论，比如色情网站，或者加****。  这种比较容易被检测和封号，现在已经转变为账号头像会换成比较性感单不属于色情的，发表的内容多是正常的评论，但是个人主人都是色情引流的信息。以此来增强对抗性。

在这种强对抗的背景下，仅做内容检测手段过于单一，纵深防护是关键

内容治理，不仅仅在于发表内容的检测，还需要从源头进行整治。  需要建立一个纵身的的防御体系，从账号注册、到账号登陆，再到用户行为，最终再到发表内容，进行全方位的检测，才能达到更好的效果。也就是从内容检测延伸到用户行为检测，具有用户画像的能力，才能更好的对抗黑灰产的攻击。

在注册阶段，会有批量注册、虚假注册的问题，可以考虑用验证码、号码认证、实人认证来解决在登陆阶段，会有批量登陆，暴力破解的问题，可以用验证码和反作弊的技术手段。然后对发布行为和发布内容进行检测，比如对同一个账号在短时间内发表大量相似内容的行为进行处理。

这里提到的技术手段，拿验证码和反作弊简单说明一下

先手下验证码，主要用来做人机识别，目的是提高攻击者的攻击成本。早期的验证码比如字符型的验证码是非常容易被破解，破解主要使用的还是OCR的识别技术，很轻松就把中的字符识别出来目前大多采用的验证码，还是智能型验证码，是对用户的一些行为信息和设备信息进行分析来判断的。现在比较主流比如拼图滑动式的验证码，文字点选的验证码，增强了对抗能力。

反作弊这里会用到的技术，比如IP画像，会检测用户的IP地理位置，是不是代理IP等等，对设备环境的检测，会检测设备是不是模拟器，是否有root或者越狱，对用户行为的分析，根据各个维多之间的信息，通过规则设定正常的行为基线。一般多由于注册、登陆、和关键业务操作的事件入口，比如发帖操作。

以上为典型安全问题，已经重点在内容安全建设的一些分享。     ——卡卡橙汁，一名内容及业务安全从业者

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

区块链的赚钱方法：

1、推广赚佣金。

区块链的做法是，首先注册交易所账号，生成自己的邀请链接，然后推广，有人通过你的链接注册了交易所并产生交易的话，你就有佣金。

2、炒币。

炒币就像炒股。炒币是区块链赚钱门槛最低的一种方式。

3、挖矿。

比特币中的“挖矿”就是记账的过程。这个过程需要抢，抢到记账权机会就有奖励，奖励的东西是比特币。这个行为就是“挖矿”。

4、开发钱包。

钱包是区块链的基础设施，就像区块链的“支付宝”或“微信支付”。

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1、区块链（Blockchain）是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

2、区块链诞生自中本聪的比特币，自2009年以来，出现了各种各样的类比特币的数字货币，都是基于公有区块链的。

3、2016年1月20日，中国人民银行数字货币研讨会宣布对数字货币研究取得阶段性成果。会议肯定了数字货币在降低传统货币发行等方面的价值，并表示央行在探索发行数字货币。中国人民银行数字货币研讨会的表达大大增强了数字货币行业信心。这是继2013年12月5日央行五部委发布关于防范比特币风险的通知之后，第一次对数字货币表示明确的态度。

区块链——百度百科

您好，现在的中专就业前景比较好的专业就是计算机互联网。未来十年甚至几十年的经济发展趋势都离不开计算机专业，但是计算机专业包括很多，主要看你的兴趣爱好在哪里。有绘画功底你可以选择设计之类的，室内设计，平面设计等。喜欢编程的你可以学习计算机科技技术等，喜欢数学的也可以学习大数据，或者电商，物联网都是不错的选择。就业前景一片大好，年薪十几万到近百万不等。也可以选择自己开店，无论是线上还是线下学好了计算机都可以做。

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