cps能源消费(第四次工业革命什么时间？)
1. 第四次工业革命什么时间？
第四次工业革命：
时间：21世纪开始第四次革命，是继蒸汽技术革命，电力技术革命。
标志：智能化（信息化），即信息技术的升级创新与应用。
第四次工业革命一般指工业4.0，是基于工业发展的不同阶段作出的划分。按照共识，工业1.0是蒸汽机时代，工业2.0是电气化时代，工业3.0是信息化时代，工业4.0则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。
这个概念最早出现在德国，2013年的汉诺威工业博览会上正式推出，其核心目的是为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。随后由德国政府列入《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一。该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。
德国所谓的工业4.0是指利用物联信息系统（Cyber—Physical System简称CPS）将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个人化的产品供应。
2. 大数据公司是做什么的？
大数据定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
大数据特征：具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度相对低四大特征。
大数据应用：大数据的本质就是一大堆结构化的和非结构化的数据，从中抓取出有价值的内容或想要的数据。
大数据能干什么？
大数据可用于预测，决策，同时可以为机器学习和人工智能提供支撑等。
实现智能生产
在德国“工业4.0”中，通过信息物理系统(CPS)实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。
具体而言，生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。
过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。
此外，从生产能耗角度看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体上大幅降低生产能耗。
实现大规模定制
大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。
利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，所以制造业企业便可节约大量的成本。
“工业4.0”本质是基于信息物理系统(CPS)实现“智能工厂”，使智能设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工，直至最后的产品完成等步骤。可以说，智能工厂已经为最终制造业大规模定制生产做好了准备。
实现消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求不断变化，就构成了产品需求的大数据。
消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘，设备调整，原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。
3. 大数据公司是做什么的？
大数据定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
大数据特征：具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度相对低四大特征。
大数据应用：大数据的本质就是一大堆结构化的和非结构化的数据，从中抓取出有价值的内容或想要的数据。
大数据能干什么？
大数据可用于预测，决策，同时可以为机器学习和人工智能提供支撑等。
实现智能生产
在德国“工业4.0”中，通过信息物理系统(CPS)实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。
具体而言，生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。
过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。
此外，从生产能耗角度看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体上大幅降低生产能耗。
实现大规模定制
大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。
利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，所以制造业企业便可节约大量的成本。
“工业4.0”本质是基于信息物理系统(CPS)实现“智能工厂”，使智能设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工，直至最后的产品完成等步骤。可以说，智能工厂已经为最终制造业大规模定制生产做好了准备。
实现消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求不断变化，就构成了产品需求的大数据。
消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘，设备调整，原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。
4. 大数据公司是做什么的？
大数据定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
大数据特征：具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度相对低四大特征。
大数据应用：大数据的本质就是一大堆结构化的和非结构化的数据，从中抓取出有价值的内容或想要的数据。
大数据能干什么？
大数据可用于预测，决策，同时可以为机器学习和人工智能提供支撑等。
实现智能生产
在德国“工业4.0”中，通过信息物理系统(CPS)实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。
具体而言，生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。
过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。
此外，从生产能耗角度看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体上大幅降低生产能耗。
实现大规模定制
大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。
利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，所以制造业企业便可节约大量的成本。
“工业4.0”本质是基于信息物理系统(CPS)实现“智能工厂”，使智能设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工，直至最后的产品完成等步骤。可以说，智能工厂已经为最终制造业大规模定制生产做好了准备。
实现消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求不断变化，就构成了产品需求的大数据。
消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘，设备调整，原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。
5. 大数据公司是做什么的？
大数据定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
大数据特征：具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度相对低四大特征。
大数据应用：大数据的本质就是一大堆结构化的和非结构化的数据，从中抓取出有价值的内容或想要的数据。
大数据能干什么？
大数据可用于预测，决策，同时可以为机器学习和人工智能提供支撑等。
实现智能生产
在德国“工业4.0”中，通过信息物理系统(CPS)实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。
具体而言，生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。
过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。
此外，从生产能耗角度看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体上大幅降低生产能耗。
实现大规模定制
大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。
利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，所以制造业企业便可节约大量的成本。
“工业4.0”本质是基于信息物理系统(CPS)实现“智能工厂”，使智能设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工，直至最后的产品完成等步骤。可以说，智能工厂已经为最终制造业大规模定制生产做好了准备。
实现消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求不断变化，就构成了产品需求的大数据。
消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘，设备调整，原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。
6. 信息物理系统解决什么问题？
信息物理系统可以解决生产制造、应用过程中的复杂性和不确定性问题，提高资源配置效率，实现资源优化，提高生产效率，提升产能。
信息物理系统是一种非生物智能与生物智能的集成系统，通过信息化手段实现数据的自动流动，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，进而解决复杂制造系统的不确定性问题，不断优化资源配置效率。
7. 第四次工业革命什么时间？
第四次工业革命：
时间：21世纪开始第四次革命，是继蒸汽技术革命，电力技术革命。
标志：智能化（信息化），即信息技术的升级创新与应用。
第四次工业革命一般指工业4.0，是基于工业发展的不同阶段作出的划分。按照共识，工业1.0是蒸汽机时代，工业2.0是电气化时代，工业3.0是信息化时代，工业4.0则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。
这个概念最早出现在德国，2013年的汉诺威工业博览会上正式推出，其核心目的是为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。随后由德国政府列入《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一。该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。
德国所谓的工业4.0是指利用物联信息系统（Cyber—Physical System简称CPS）将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个人化的产品供应。
8. 第四次工业革命什么时间？
第四次工业革命：
时间：21世纪开始第四次革命，是继蒸汽技术革命，电力技术革命。
标志：智能化（信息化），即信息技术的升级创新与应用。
第四次工业革命一般指工业4.0，是基于工业发展的不同阶段作出的划分。按照共识，工业1.0是蒸汽机时代，工业2.0是电气化时代，工业3.0是信息化时代，工业4.0则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。
这个概念最早出现在德国，2013年的汉诺威工业博览会上正式推出，其核心目的是为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。随后由德国政府列入《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一。该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。
德国所谓的工业4.0是指利用物联信息系统（Cyber—Physical System简称CPS）将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个人化的产品供应。
9. 第四次工业革命什么时间？
第四次工业革命：
时间：21世纪开始第四次革命，是继蒸汽技术革命，电力技术革命。
标志：智能化（信息化），即信息技术的升级创新与应用。
第四次工业革命一般指工业4.0，是基于工业发展的不同阶段作出的划分。按照共识，工业1.0是蒸汽机时代，工业2.0是电气化时代，工业3.0是信息化时代，工业4.0则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。
这个概念最早出现在德国，2013年的汉诺威工业博览会上正式推出，其核心目的是为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。随后由德国政府列入《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一。该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。
德国所谓的工业4.0是指利用物联信息系统（Cyber—Physical System简称CPS）将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个人化的产品供应。
10. 智能控制技术，专科，就业方向，未来前景？
智能制造工程偏重用，智能科学与技术偏重学，
前者教导学生利用技术知识和大型机械去制造工具，后者偏重科学技术在细分领域的探索研究与实验。
你看看他们各自学的专业课程能明白——
智能制造工程专业：
机械工程基础、控制工程基础、电工与电子技术、计算机网络与工业物联网、RFID技术与应用、人工智能技术及应用、计算机智能控制系统、嵌入式系统与应用、工业机器人技术与应用、数控机床与编程、电气控制与PLC应用、传感器与检测技术、智能装备故障诊断与维修、智能仪器技术、数字化制造技术、智能生产计划管理（MES/ERP）、智能工厂集成技术、智能生产系统与CPS建模智能科学与技术：
高等数学、线性代数、力学、电磁学、程序设计实习、信息科学技术概论和微电子与电路基础、人工智能概论、数字逻辑设计、集合论与图论、代数结构与组合数学、概率统计A、微机原理A、信号与系统、数据库概论、信息论、数理逻辑、数据结构与算法实习、智能控制导论、数字信号处理、智能优化理论、智能科学技术导论、机器感知理论、智能信息系统、机器人学、数字图像处理、脑与认知科学、模式识别导论；语音信号处理、认知心理实验导论、数据压缩引论、多媒体系统设计[实验]、智能系统设计[实验]、数据仓库与数据挖掘方法、Web信息集成技术你在看看他们毕业后的去向——
智能制造工程：
智能制造作为一个系统工程，强调数字化设计与制造、智能装备、智能机器人、物联网（工业以太网）、人工智能、大数据、云计算等关键技术的集成，涉及机械工程、控制科学与工程、计算机科学等多个学科。该专业培养的毕业生将成为具备综合设计、优化能力的智能制造系统工程师，在企业中能够进行结构性、系统性的优化设计以及解决方案的提出。学生毕业后可在智能制造相关领域从事系统的架构、规划，对产品进行全生命周期管理、科学研究、教学等工作，并具备向研究应用型（硕士）以及创新型、研发型高端人才（博士）的发展潜力。智能科学与技术：
智能科学与技术专业毕业生能在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作。这是面向两种人开设的智能科学专业，都有广泛的就业前景，具体选什么，还要看你自己的更擅长什么，我感觉智能科学与技术更像产品经理，用理论去诠释需求，智能制造更像是项目经理和研发经理之类，用技术实践去实现需求。
其实我觉得你对自己的认识更加重要，而不是一味地去看谁的就业前景好，你的天赋在哪里，你的思考方式，思维模式，逻辑能力等等，你对自己了解的越深入，你才能找到适合自己的，毕竟适合的才是最好的，你说呢？
11. 智能控制技术，专科，就业方向，未来前景？
智能制造工程偏重用，智能科学与技术偏重学，
前者教导学生利用技术知识和大型机械去制造工具，后者偏重科学技术在细分领域的探索研究与实验。
你看看他们各自学的专业课程能明白——
智能制造工程专业：
机械工程基础、控制工程基础、电工与电子技术、计算机网络与工业物联网、RFID技术与应用、人工智能技术及应用、计算机智能控制系统、嵌入式系统与应用、工业机器人技术与应用、数控机床与编程、电气控制与PLC应用、传感器与检测技术、智能装备故障诊断与维修、智能仪器技术、数字化制造技术、智能生产计划管理（MES/ERP）、智能工厂集成技术、智能生产系统与CPS建模智能科学与技术：
高等数学、线性代数、力学、电磁学、程序设计实习、信息科学技术概论和微电子与电路基础、人工智能概论、数字逻辑设计、集合论与图论、代数结构与组合数学、概率统计A、微机原理A、信号与系统、数据库概论、信息论、数理逻辑、数据结构与算法实习、智能控制导论、数字信号处理、智能优化理论、智能科学技术导论、机器感知理论、智能信息系统、机器人学、数字图像处理、脑与认知科学、模式识别导论；语音信号处理、认知心理实验导论、数据压缩引论、多媒体系统设计[实验]、智能系统设计[实验]、数据仓库与数据挖掘方法、Web信息集成技术你在看看他们毕业后的去向——
智能制造工程：
智能制造作为一个系统工程，强调数字化设计与制造、智能装备、智能机器人、物联网（工业以太网）、人工智能、大数据、云计算等关键技术的集成，涉及机械工程、控制科学与工程、计算机科学等多个学科。该专业培养的毕业生将成为具备综合设计、优化能力的智能制造系统工程师，在企业中能够进行结构性、系统性的优化设计以及解决方案的提出。学生毕业后可在智能制造相关领域从事系统的架构、规划，对产品进行全生命周期管理、科学研究、教学等工作，并具备向研究应用型（硕士）以及创新型、研发型高端人才（博士）的发展潜力。智能科学与技术：
智能科学与技术专业毕业生能在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作。这是面向两种人开设的智能科学专业，都有广泛的就业前景，具体选什么，还要看你自己的更擅长什么，我感觉智能科学与技术更像产品经理，用理论去诠释需求，智能制造更像是项目经理和研发经理之类，用技术实践去实现需求。
其实我觉得你对自己的认识更加重要，而不是一味地去看谁的就业前景好，你的天赋在哪里，你的思考方式，思维模式，逻辑能力等等，你对自己了解的越深入，你才能找到适合自己的，毕竟适合的才是最好的，你说呢？
12. 信息物理系统解决什么问题？
信息物理系统可以解决生产制造、应用过程中的复杂性和不确定性问题，提高资源配置效率，实现资源优化，提高生产效率，提升产能。
信息物理系统是一种非生物智能与生物智能的集成系统，通过信息化手段实现数据的自动流动，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，进而解决复杂制造系统的不确定性问题，不断优化资源配置效率。
13. 智能控制技术，专科，就业方向，未来前景？
智能制造工程偏重用，智能科学与技术偏重学，
前者教导学生利用技术知识和大型机械去制造工具，后者偏重科学技术在细分领域的探索研究与实验。
你看看他们各自学的专业课程能明白——
智能制造工程专业：
机械工程基础、控制工程基础、电工与电子技术、计算机网络与工业物联网、RFID技术与应用、人工智能技术及应用、计算机智能控制系统、嵌入式系统与应用、工业机器人技术与应用、数控机床与编程、电气控制与PLC应用、传感器与检测技术、智能装备故障诊断与维修、智能仪器技术、数字化制造技术、智能生产计划管理（MES/ERP）、智能工厂集成技术、智能生产系统与CPS建模智能科学与技术：
高等数学、线性代数、力学、电磁学、程序设计实习、信息科学技术概论和微电子与电路基础、人工智能概论、数字逻辑设计、集合论与图论、代数结构与组合数学、概率统计A、微机原理A、信号与系统、数据库概论、信息论、数理逻辑、数据结构与算法实习、智能控制导论、数字信号处理、智能优化理论、智能科学技术导论、机器感知理论、智能信息系统、机器人学、数字图像处理、脑与认知科学、模式识别导论；语音信号处理、认知心理实验导论、数据压缩引论、多媒体系统设计[实验]、智能系统设计[实验]、数据仓库与数据挖掘方法、Web信息集成技术你在看看他们毕业后的去向——
智能制造工程：
智能制造作为一个系统工程，强调数字化设计与制造、智能装备、智能机器人、物联网（工业以太网）、人工智能、大数据、云计算等关键技术的集成，涉及机械工程、控制科学与工程、计算机科学等多个学科。该专业培养的毕业生将成为具备综合设计、优化能力的智能制造系统工程师，在企业中能够进行结构性、系统性的优化设计以及解决方案的提出。学生毕业后可在智能制造相关领域从事系统的架构、规划，对产品进行全生命周期管理、科学研究、教学等工作，并具备向研究应用型（硕士）以及创新型、研发型高端人才（博士）的发展潜力。智能科学与技术：
智能科学与技术专业毕业生能在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作。这是面向两种人开设的智能科学专业，都有广泛的就业前景，具体选什么，还要看你自己的更擅长什么，我感觉智能科学与技术更像产品经理，用理论去诠释需求，智能制造更像是项目经理和研发经理之类，用技术实践去实现需求。
其实我觉得你对自己的认识更加重要，而不是一味地去看谁的就业前景好，你的天赋在哪里，你的思考方式，思维模式，逻辑能力等等，你对自己了解的越深入，你才能找到适合自己的，毕竟适合的才是最好的，你说呢？
14. 信息物理系统解决什么问题？
信息物理系统可以解决生产制造、应用过程中的复杂性和不确定性问题，提高资源配置效率，实现资源优化，提高生产效率，提升产能。
信息物理系统是一种非生物智能与生物智能的集成系统，通过信息化手段实现数据的自动流动，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，进而解决复杂制造系统的不确定性问题，不断优化资源配置效率。
15. 信息物理系统解决什么问题？
信息物理系统可以解决生产制造、应用过程中的复杂性和不确定性问题，提高资源配置效率，实现资源优化，提高生产效率，提升产能。
信息物理系统是一种非生物智能与生物智能的集成系统，通过信息化手段实现数据的自动流动，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，进而解决复杂制造系统的不确定性问题，不断优化资源配置效率。
