科创中国

我国工业互联网虽然在快速发展，但仍处于市场拓展期，需要加强工业互联网平台的技术研究、产业投入、标准建设和应用。工业数据是驱动智能化生产的“引擎”、实现智能化运营的“动力”、工业互联网创新发展的“血液”。为提升工业数据安全综合保障能力,企业始终坚持问题导向、目标导向和结果导向相结合,企业主体、行业指导和属地监管相结合,分类标识、逐类定级和分级管理相结合。针对工业互联网在数据汇聚融合、数据智能分析和数据智能检测和诊断方面提炼科学问题，拟从互联网的边界安全设备、管理网主机、生产网中的管理层系统及流量、数据采集层设备流量、设备控制层设备及流量数据进行采集，研究多源数据多协议的汇聚方法。数据经过汇聚泛化后，采用智能化机器学习技术，拟建立多维智能分析方法及模型、多维智能诊断及模型。进行有效异常数据的分析及诊断。生产网工控设备环境的特殊性，搭建数字孪生环境进行诊断测试模拟企业应急处理、监控设备实时运行状况。进行深层次问题挖掘。以及汇聚出一套基于多源数据的生产网安全威胁等的汇聚、识别分析、诊断的一套体系及一套工作方法的标准。

借助软硬件技术，完成对现场多源异构数据实现智能化的软件采集和硬件采集融合，并保证数据采集的稳定、可靠、安全、完整的同时，又能具备良好的新数据类型采集扩展性是实现数据智能化采集的高级问题。因此，需要完成对多协议设备接入、多源异构数据的智能采集的关键技术研究，建立一套多协议通用的软硬件体系，以实现平台对不同厂商，不同场景的多源异构数据智能采集的目标。

针对互联网的边界安全设备、管理网主机、生产网中的管理层系统及流量、数据采集层设备流量、设备控制层设备及流量产生的数据，研究多源多数据的汇聚方法。数据经过汇聚泛化后，采用无监督机器学习技术，拟建立多维智能分析方法及模型、多维智能诊断及模型。进行有效异常数据的分析及诊断。根据生产网工控设备环境的特殊性，搭建数字李生环境进行诊断测试。进行深层次问题挖掘。针对有效信息获取及难以诊断的问题: 提出基于数字生的智能诊断模型，建立基于神经网络和模糊推理的自适应异常诊断模型。

团队研发人员共有 15 名技术专家组成，其中教授 1名，副教授 3 名，博士及在读博士5名，团队逐步优化人员配置，凝聚团队研究方向，形成了以工控安全、物联网安全、人工智能、数据隐私保护、群智感知等为中心的特色团队。近年来，承担了山东省重点研发计划重大科技创新工程、山东省网信办十四五规划重大课题等相关科研任务 10 余项，支撑工业互联网安全应急处置几十次，发表 SCI\EI 论文 30 余篇，出版专著 1 部，团队具有深厚的理论研究基础和较强的工程实践问题解决能力。此外，团队建立了高素质的营销队伍，准确迅速地对产品报价，并派专业市场人员分析产品竞争者的情况，根据产品合理报价，必要时采取低于普通竞争者的价格优势以打入市场，提高营销信誉。

团队自研产品工业信息安全数采终端系列产品上市后，广泛得到当地市政单位、省内外工业生产单位青睐，采用工业信息安全数采终端完成了智能井盖采集检测系统、加油站网管数据采集系统、智慧水利视联网平台、基于 5G 的分布式存储数采平台等项目的实施搭建，获得了甲方单位的一致好评。此外，同时，产品将通过线上线下推广进行产品营销，线上营销主要通过互联网在各平台进行推广，线下营销主要通过团队或企业营销人员进行推广。

本项目前期拟投资 1000 万元人民币，其中创始人与合伙团队成员共同出资 300万元人民币(每人约 20 万元人民币)，其余 700 万元人民币通过外部融资获取。融资资金到位后，股权结构如下: 创始人与合伙人出资 300 万人民币，占总股本 70%的股份，700 万人民币外部融资占总股本 30%股份。