【工业知识图谱 - 195页博士论文】《基于知识图谱的工业4.0集成方法》波恩大学

2022 年 8 月 27 日 专知

摘要

第四次工业革命，即工业4.0（I40）的目的是创建智能工厂，其中采用网络物理系统（CPS）、物联网（IoT）和人工智能（AI）。根据I40的愿景，实现智能工厂需要智能的人与机器和机器与机器的沟通。为了实现这种通信，需要对CPS及其数据进行描述，并解决由各种表现形式引起的互操作性冲突。为了建立互操作性，工业界已经创建了标准和标准化框架。标准描述了实体、系统和流程的主要属性，以及它们之间的相互作用。标准化框架根据其目的和特点对工业标准进行分类、调整和整合。尽管是由官方国际组织发布的，不同的标准对类似的实体可能包含不同的定义。此外，当利用同一标准来设计CPS时，不同的观点会产生互操作性冲突。尽管标准化框架具有表达性，但在某种程度上可能代表了同一标准的不同分类，需要解决互操作性冲突，以支持智能工厂的有效和高效通信。

为了实现互操作性，需要对数据进行语义整合，调解现有的冲突。这个问题已经在文献中得到了广泛的研究。获得的结果可以应用于一般的集成问题。然而，目前的方法未能考虑I40场景中实体之间发生的特定互操作性冲突。在这篇论文中，我们解决了I40场景中的语义数据整合问题。我们提出了一种基于知识图谱的方法，允许在考虑其语义的同时整合I40中的实体。为了实现这种整合，在不同的概念层面上有一些挑战需要解决。首先，定义标准和标准化框架之间的映射；其次，代表标准所描述的I40场景中的实体知识；第三，在解决语义异质性问题的同时，整合CPS设计的观点；最后，确定所提出方法的实际行业应用。

我们首先设计了一种知识驱动的方法，允许将标准和标准化框架整合到工业4.0知识图谱（I40KG）中。标准本体用于表示标准和标准化框架的主要属性，以及它们之间的关系。I40KG允许整合标准和标准化框架，同时解决该领域中特定的语义异质性冲突。此外，我们在知识图谱中对标准进行语义描述。为此，我们考虑了对I40场景具有核心重要性的标准，即I40的参考架构模型（RAMI4.0）、AutomationML和供应链操作参考模型（SCOR）。此外，描述CPS的实体的不同角度被整合到知识图谱中。为了评估所提出的方法，我们依靠经验性的评估以及具体用例的开发。获得的结果证明，知识图谱方法能够在I40场景中对实体进行有效的数据整合，同时解决语义上的互操作性冲突，从而增强了智能工厂中的通信。

1 引言

目前许多领域因数字化进程而产生的数据越来越多地影响着社会的许多方面。全球化、无处不在的通信网络和互联网、新的人机协作场景，例如社会和职业网络，以及复杂的信息系统的存在，是一些消耗和产生大量数据的活动。这些活动实际上正在影响着社会和工业的所有领域。在这些数字化过程中产生的数据对于改善人类发展的许多领域可能具有极其重要的意义。特别是，公司越来越多地将数据视为对提高其流程的效率和效能具有关键意义的资产。

在工程和制造领域，目前有一种向数字化生产的新时代出发的氛围。第四次工业革命在德国被称为"工业4.0"，而相关术语，如美国的 "工业互联网"、中国的 "智能制造"、法国的 "未来工业"，在不同的国家被用来表示同一概念。工业4.0（I40）一词似乎已被国际社会认可，指的是第四次工业革命。I40的主要目标是通过结合物联网（IoT）、服务互联网（IoS）和网络物理系统（CPS）的优势创建智能工厂。在智能工厂中，人类、机器、材料以及CPS需要以智能方式合作，以提高产量。

为了实现创建智能工厂的目标，必须确保数据整合的三个方面：1）垂直整合，在工厂/生产车间内；2）水平整合，通过整个价值创造网络；3）端到端整合，贯穿整个产品生命周期[1，2]。首先，垂直整合包括将不同层次的制造水平的系统整合成一个全面的解决方案。这种集成是在车间层面上进行的，在车间层面上，传感器、执行器、CPS等设备位于企业规划层面上的企业资源系统（ERP）。第二，横向整合，涉及合作伙伴、供应商、客户以及其他生态系统成员之间的合作，从物流到创新、流动以及利益相关者。智能工厂通过在其运营中使用世界范围内的生产链和数据网络达到全球。因此，有必要在所有这些参与者之间进行数据整合，也就是横向整合。横向整合需要确保工厂能够作为一个智能工厂在全球市场上进行互动。最后，产品生命周期的发展包括许多工程活动，以创建一个CPS，如构思、设计、生产、利用和终止。在复杂系统（如CPS）的工程中，通常属于不同工程学科的利益相关者必须进行有效的合作。CPS工程过程的目的是提供高质量的最终产品，例如，完整的生产工厂设计，并满足严格的时间框架。各种工程学科的存在导致了高度复杂和软件密集型的环境，其特点是：a）众多的工程工具在设计上不能相互合作；b）各种工程领域的特定表示和数据交换格式的应用；以及c）各相关学科采用的工作流程的差异。不同的系统、组织和利益相关者参与到CPS的工程和运营中，既要跨越工程领域的界限，即横向整合，又要在系统的不同抽象层次（业务、工程、运营）之间，即纵向整合[3]。此外，这些环境中的一个核心挑战是确保互操作性，允许在整个产品生命周期中进行数据整合。为了实现这种互操作性，实现CPS的一个关键问题依赖于解决这些系统、组织和利益相关者之间的数据整合挑战。这意味着要开发一个CPS，受影响的学科必须确保生成的数据的整合。

实现这样的整合是一项复杂的任务，特别是当考虑到世界各地的工厂，它们通常根据不同的商业和法律规则以及不同的标准运作。互操作性是一个主要挑战，也是I40的设计原则之一[4]。为了实现I40场景中的互操作性，像执行器、传感器、传送带和CPS等实体的含义需要以语义描述的方式，让机器和人类都能够理解和分享它们的含义。当试图在所描述的集成中进行合作时，相关实体之间会出现语义互操作性冲突。语义互操作性冲突表示不同或等同概念的建模以及这些概念的表达方式的差异[5]。为了实现I40的愿景，需要解决不同实体间的这些互操作性冲突。

为了解决智能工厂的互操作性问题，世界各地的工业界都提出了标准和标准化框架。这方面的相关例子有工业4.0参考架构（RAMI4.0）[6] 或工业互联网参考架构（IIRA）[7]。这些环境的基本价值在于使基于这些标准化框架建立的CPS之间具有互操作性。尽管在对现有标准进行分类和调整方面很有表现力，但标准化框架可能对同一标准提出不同的解释或分类。例如，OPC UA被RAMI4.0分类为通信标准，而IIRA将OPC UA定位在其架构的框架层[8]。标准分类之间的不匹配产生冲突，对智能工厂的互操作性产生负面影响。因此，尽管为创建标准以及标准化框架做出了所有这些努力，语义互操作性冲突仍然是I40场景中未解决的问题。

由于对实体或过程的不同和/或类似的表述，类似的I40相关标准之间的互操作性受到阻碍。例如，在旨在合作的标准中，不同的名称被用来表达相同的含义，例如，AutomationML（AML）中的InternalElement描述的含义与OPC UA中的Object相同[9]。如果这些标准被联合用来为同一个CPS建模，那么他们的信息模型的整合是必须的。为此，所涉及的实体的含义需要被精确定义，并解决互操作性冲突[10]。总之，为了实现I40场景下所需的互操作性，数据需要在语义上进行整合，与所面临的整合类型无关，即垂直、水平或端到端的工程整合。

图1.1: I40场景中的语义互操作性冲突。已经定义了四个层次来描述I40场景中的语义互操作性冲突。从标准化框架到由网络物理系统代表的物理世界。语义互操作性冲突发生在所有层面，对I40场景中的数据集成产生了负面影响。

1.1 问题的定义和挑战

在概念层面上，面临着一个语义数据整合问题。指导本论文工作的研究问题可以表达如下：我们研究如何通过描述I40场景中实体的含义来增强这些场景的互操作性。

由于I40场景中的语义数据整合问题包括许多需要解决的问题和障碍，我们认为以下挑战和问题不属于本论文的范围：在I40场景中语义整合数据时的大数据挑战；I40场景的安全问题；以及I40数据的实时语义数据整合。尽管如此，我们承认本论文中提出的结果为扩展这项工作以涵盖这些方面奠定了基础。

为了更好地理解I40场景中的语义数据整合问题，以及需要解决的不同语义互操作性冲突，我们确定了四个层次（参见图1.1）。顶层对应的是标准化框架。在这个层次中，调查了标准化框架，如RAMI4.0、IIRA、IICF，以及美国国家标准与技术研究院（NIST）的标准化景观。我们调查了标准化框架用于对标准进行分类的不同分类层次，如维度和层次。此外，我们研究了标准是如何被纳入这些层次的，目的是了解需要解决的现有语义互操作性冲突，例如，相同的标准被不同的标准化框架进行不同的分类。第二个层次--工业4.0标准，考虑到了标准之间的关系。这一层次也包括语义上的互操作性冲突。例如，对应于两个应该互动的标准的信息模型的不同名称被用来表达一个实体的相同含义，例如，AML中的InternalElement与OPC UA中的Object具有相同的含义。第三层，文档，指的是基于描述I40实体的特征和关系的标准而生成的文档，例如，CPS。这些文件是由不同的学科建立的，代表了同一CPS的不同观点。通常情况下，语义异质性冲突被引入，即对同一领域的不同解释被建模。这是由参与该过程的不同观点造成的。第四层，网络物理系统，描述了物理世界，其中有CPS的存在。在下文中，将介绍本论文所解决的主要挑战。前三个挑战是指研究，而第四个挑战的重点是将研究应用于具体场景。

挑战1: 定义标准和标准化框架之间的映射关系。标准化框架根据其功能对标准进行分类。然而，标准化框架代表了I40场景中关于标准的区域观点。一些标准，如OPC UA，可能被RAMI4.0、IIRA和NIST的标准化景观分类在不同的层次。因此，存在关于标准和标准化框架的不同观点。需要确定不同标准化框架的标准表述之间的语义冲突。此外，一些标准被不同的标准化组织以不同的方式命名，例如，OPC UA在其国际版本中被命名为IEC 62541。标准化框架中的这些不同的标准表述对I40场景中的互操作性产生了负面影响。因此，需要确定标准化框架和标准之间的映射，以及标准之间的映射。

挑战2：在工业4.0场景中表示关于实体的知识。标准由信息模型组成，以表示它们所涵盖的领域的知识。在某些情况下，这些信息模型包含模糊的、冗余的和重叠的信息。此外，这些信息是以半结构化或非结构化格式（如XML或纯文本）以及结构化格式（如数据库模型）进行编码。以计算机可读的形式表示这些知识，允许识别和解决I40实体之间的语义互操作性冲突，对于本论文的工作至关重要。

挑战3：整合工业4.0场景中的实体的冲突观点。CPS是复杂的系统，通常需要多个学科的投入，如机械、电气或软件工程。在设计CPS时，这些学科中的每一个都会产生不同的观点。不同的观点需要被整合到最终的CPS设计中。此外，在每个观点中单独建模的实体，以及解决可能引起的相应的语义异质性冲突，应根据它们与其他观点的一致性程度，成为最终CPS设计的一部分。

挑战4：确定工业4.0中实体的语义数据整合的现实世界应用。互操作性和语义数据整合是公认的设计原则和I40愿景发展的要求。然而，由于以下原因，确定基于语义的方法的附加值的现实世界的应用是困难的。1）对I40背景下产生的数据的语义异质性冲突缺乏了解；2）使用的标准没有足够的表达能力来解决I40背景下的数据语义整合问题，例如XML；以及3）缺乏成功案例来证明基于语义的数据整合方法的好处。

1.2 研究问题

经过前面几节的讨论，我们确定了以下研究问题。

问题1：知识图谱方法如何定义标准和标准化框架的映射并解决它们之间现有的语义互操作性冲突？

为了回答这个研究问题，知识图谱方法被用来表示和整合各种标准化框架和标准中编码的知识。通过这种方法，标准化框架和标准之间的语义互操作性冲突得到了调解。

问题2：知识图谱如何表示工业4.0实体中编码的语义？

为了回答这个问题，我们开发了涵盖I40领域不同领域的本体论。与传统的知识管理方法相比，这种方法所提供的好处被证明。

问题3：如何利用现有的基于规则的方法来解决知识图谱的语义互操作性冲突？

为了回答这个研究问题，我们研究了用于创建和利用知识图谱的逻辑编程方法和概率技术。逻辑编程方法和概率技术被用于捕捉不同CPS视角下的知识编码。这些知识被编码在知识图谱中并被利用，目的是识别CPS视角之间的语义互操作性冲突。然后，语义互操作性冲突通过依靠知识图谱来解决。最后，代表CPS观点的综合知识的最终设计被创建。

问题4：基于知识图谱的实体集成如何应用于工业4.0的真实场景？

为了解决这个问题，研究了I40场景中语义数据集成的不同应用领域。已经开发了真实的用例，并报告了一家制造公司使用这种应用的实际经验。

图1.2：论文的贡献。本论文的四个贡献提出了基于知识图谱调和工业4.0场景下的互操作性冲突的解决方案。1）将标准和标准化框架整合到知识图谱中；2）使用本体对标准进行语义描述；3）将CPS整合到知识图谱中；4）基于知识图谱的方法在I40场景中对数据进行语义整合的实际应用建议。标准和标准化框架的语义被编码在知识图谱中，以解决工业4.0场景下的语义互操作性冲突。

1.3 论文概述

为了指导读者阅读本文，我们对本论文的主要贡献和研究领域进行了概述。此外，还包括支持这项工作的科学出版物的参考文献。

1.3.1 贡献

本论文的贡献是跨学科的，涉及语义建模、知识图谱的创建和完善，以及I40场景下的语义数据整合。图1.2描述了在解决I40场景中语义互操作性冲突的同时，根据确定的层次，提出了整合数据的解决方案。接下来，将概述本论文的贡献。

事实证明，知识图谱（KGs）已经成功地应对了不同领域的数据整合过程中的语义互操作性冲突，如医学[11]、农业[12]和人类交通[13]。对于工厂来说，KGs被认为是下一代企业信息系统的核心[14]。数据的意义与图一起存储，以本体的形式捕捉领域的语义。KGs也能在现有的基础上得出结论和新的知识。这使得KGs成为寻找和理解数据的单一场所。为了实现语义互操作性，由标准和标准化框架描述的数据需要在语义上进行整合。这些数据的意义需要被保留下来，并且在整合过程中需要解决语义异质性冲突。

贡献1：将标准和标准化框架整合到知识图谱中。我们提出了一种基于知识图谱的方法，对遵守I40标准和标准化框架的文件进行语义整合。开发了STO本体，它描述了标准和标准化框架的概念。此外，还提出了一种建立和利用工业4.0标准和标准化框架知识图的方法。基于这种方法和STO中的语义，我们建立了工业4.0标准知识图（I40KG）。I40KG包含了对200多个标准、25个以上的标准化组织和100个标准之间关系的描述。最后，I40KG与现有的知识图谱（如DBpedia）相连接，并实现了自动推理，以揭示标准之间的隐性关系以及跨标准化框架的映射关系。这一贡献旨在回答RQ1。
贡献2：使用本体对标准进行语义描述。对于第二层次，即工业4.0标准，建议使用本体对标准进行语义描述。概述了一种新的方法，以语义表示和利用与I40相关的标准和标准化框架的知识。对I40愿景极为重要的标准被建模为本体。首先，RAMI4.0涵盖了I40解决方案的参考架构和提供资产代表的Administration Shell概念。第二，AML本体，涵盖AutomationML标准。该标准对于从不同学科角度设计CPS的工业解决方案至关重要，如机械、电气和软件工程。最后，SCORVoc代表APICS行业协会的供应链运营参考模型。我们展示了工业4.0实体的语义表示的好处。我们开发了I40场景中语义表示的常见用例，例如，测量单位。介绍了这些场景中实体间语义异质性冲突的编纂。此外，通过考虑和应用本体的语义，开发了冲突的解决方案。这一贡献涵盖了研究问题RQ2。
贡献3：将CPS整合到知识图谱中。我们提出了一种将CPS的观点融入知识图谱的方法。知识图谱是为代表CPS设计的不同角度的信息而创建的，即机械、电气和软件观点。这些观点之间发生的语义互操作性冲突被描述出来。为此，我们按照两种逻辑方法对识别和解决CPS视角的I40实体之间的冲突问题进行了形式化：演绎数据库和概率软逻辑。这些形式化的规范分别在Alligator和SemCPS中实现。首先，我们介绍了Alligator，一种用于识别和解决CPS文件之间语义互操作性冲突的演绎方法。Alligator依靠Datalog来准确地表示描述CPS文档中不同类型的语义异质性冲突的知识。Alligator使用一个知识图谱来编码CPS观点的知识。其次，我们开发了SemCPS，一个依靠概率软逻辑（PSL）的规则库框架，用于捕捉不同CPS视角中编码的知识，并在解决现有语义异质性冲突的同时利用这些知识进行CPS视角整合。关于文件层面，以及网络物理系统层面，我们的目标是创建一个能够描述和整合由不同标准定义的CPS文件的CPS KG。通过这一提议，研究问题RQ3得到了解决。
贡献4：为了展示知识图谱方法的适用性，我们进行了一个基于制造公司的案例研究。开发了对工厂生产效率具有核心意义的两个用例，即工具可用性和能源消耗。我们调查了与这些用例相关的制造公司的数据源。分析了数据源之间现有的语义互操作性冲突。为了执行这些用例，我们开发了一种知识图谱的方法来解决公司数据源之间存在的语义互操作性冲突。我们开发了一套本体论来描述数据源的语义，即物料清单、制造执行系统和传感器数据。此外，还定义了一套映射，将数据源与本体进行映射。定义了一个实现知识图谱方法的架构。该架构使数据的整合考虑到了数据源、本体、映射和应用。通过使用提议的方法，数据源之间的语义互操作性冲突得到了解决。本报告中获得的结果回答了RQ4。

1.3.2 出版物

本论文中的部分工作已经作为会议、研讨会和期刊文章或书籍章节发表。在每一章的开头，都提到了该章所依据的出版物。在下文中，将概述作为本论文基础的主要出版物。

1.Irlán Grangel-González, Lavdim Halilaj, Gökhan Coskun, Sören Auer. Towards Vocabulary Development by Convention. In Proceedings of the International Conference on Knowledge Engineering and Ontology Development (KEOD), 2015, 334-343, SciTePress; 本文是与波恩大学的博士生Lavdim Halilaj的合作作品。在这篇文章中，我参与了问题的定义、词汇开发方法的开发、评估以及结果的分析。

2.Irlán Grangel-González, Lavdim Halilaj, Gökhan Coskun, Sören Auer, Diego Collarana, Michael Hoffmeister. 迈向工业4.0组件的语义管理壳。在2016年第十届IEEE国际语义计算会议（ICSC）论文集，230-237，IEEE。Fraunhofer IAIS月度论文，2016年6月。这篇文章是与波恩大学博士生Lavdim Halilaj的合作作品。在这篇文章中，我参与了问题的定义、方法的开发、对最先进方法的回顾、用例的介绍以及对结果的分析。

3.Lavdim Halilaj, Irlán Grangel-González, Gökhan Coskun, Sören Auer. Git4Voc: 基于Git的版本管理，用于协作式词汇开发。In Proceedings of the Tenth IEEE International Conference on Semantic Computing 2016, 285-292, IEEE; 本文是与波恩大学的博士生Lavdim Halilaj的联合工作。在这篇文章中，我参与了问题的定义、方法的开发、对最先进技术的批判性审查以及对结果的分析。

4.Irlán Grangel-González, Lavdim Halilaj, Gökhan Coskun, Sören Auer, Diego Collarana. 基于RDF的方法，用Administration Shells实现工业4.0组件。在2016年第21届IEEE新兴技术和工厂自动化国际会议（EFTA）论文集，1-8，IEEE。本文是与波恩大学博士生Lavdim Halilaj的合作作品。在这篇文章中，我参与了问题的定义、方法的开发、对最先进方法的回顾、用例的介绍以及对结果的分析。

5.Niklas Petersen, Irlán Grangel-González, Sören Auer, Gökhan Coskun, Marvin Frommhold, Sebastian Tramp, Maxime Lefranc, Antoine Zimmermann. SCORVoc: 基于词汇的供应网络信息集成和交流。2016年第十届IEEE语义计算国际会议论文集》，132-139页，IEEE；本文是与波恩大学的博士生Niklas Petersen的合作作品。我对本文的贡献是致力于问题的定义、本体的建模，以及对相关工作的分析和回顾。

6.Irlán Grangel-González, Diego Collarana Vargas, Lavdim Halilaj, Steffen Lohmann, Christoph Lange, Maria-Esther Vidal, Sören Auer. Alligator: 用于整合工业4.0标准的演绎方法。In Proceedings of the 20th International Conference of Knowledge Engineering and Knowledge Management (EKAW) 2016, 272-287; 本文是与波恩大学的博士生Diego Collarana Vargas和Lavdim Halilaj的联合工作。在这篇文章中，我参与了问题和激励性例子的定义、方法的开发、对最先进方法的修订、软件的开发，以及实验和结果的执行和分析。

7.Irlán Grangel-González, Paul Baptista, Lavdim Halilaj, Steffen Lohmann, MariaEsther Vidal, Christian Mader, Sören Auer. 从语义整合的角度看工业4.0的标准环境。在2017年第21届IEEE新兴技术和工厂自动化国际会议论文集中，1-8；在这篇文章中，我的贡献是对问题和激励性例子的定义、方法的开发、本体和知识图谱的开发、对最先进方法的修订，以及实验和结果的执行和分析。

8.Irlán Grangel-González, Lavdim Halilaj, Omar Rana, Maria-Esther Vidal, Steffen Lohmann, Sören Auer, Andreas W. Müller. 用于网络物理系统语义整合的知识图谱。在2018年第29届数据库和专家系统应用国际会议（DEXA）论文集，184-199。在这篇文章中，我参与了问题的定义和激励性的例子，方法的开发，软件的实现，相关工作的回顾，以及实验和结果的执行和分析。

9.Niklas Petersen, Lavdim Halilaj, Irlán Grangel-González, Steffen Lohmann, Christoph Lange, Sören Auer. 为一家制造公司实现基于RDF的信息模型--一个案例研究。(最佳使用中论文奖的两个提名者之一）《2017年第16届国际语义网会议（ISWC）论文集》，350-366，Springer。这是与Niklas Petersen和Lavdim Halilaj两位波恩大学的博士生共同完成的工作。在这篇文章中，我参与了信息模型的开发、映射的定义、架构的开发、用例的描述，以及对如何用信息模型解决语义异质性冲突的分析。

在博士期间完成的完整的出版物清单见附录A.1。

1.4 论文结构

本论文的结构分为七章，概述如下。

第1章 - 绪论为论文作序，包括主要的研究问题和挑战，开展工作的动机，研究问题，解决研究问题的科学贡献，以及正式描述这些贡献的已发表的科学文章列表。
第2章--背景和前提介绍了理解本论文工作所需的关键概念。最初，解释了I40场景和核心相关概念。接下来，描述了语义技术的基础。研究了数据整合的一般原则，重点是语义数据整合；介绍了语义异质性冲突以及它们在I40场景中的存在。最后，研究了用于整合数据同时解决语义异质性冲突的技术描述。
第3章--相关工作研究了当前最先进的方法，以使读者更好地理解本论文中所进行的工作。对语义数据整合的一般方法进行了调查。此外，还描述了与I40领域的标准语义表示有关的具体工作。接下来，概述了关于将标准整合到知识图谱中的工作。最后，描述了I40领域中实体语义整合的现有方法。
第4章--将工业4.0标准整合到知识图谱中，描述了解决标准化框架之间以及标准之间互操作性冲突的知识图谱方法；还概述了建立和完善知识图谱的方法。
第5章--使用本体对工业4.0标准进行语义描述，介绍了一种建立本体的方法，这些本体是在I40场景中常用的标准，即RAMI4.0、AML和SCOR。这种方法被用来利用这些标准中编码的实体的语义，并帮助解决语义异质性问题。
第6章--将网络物理系统整合到知识图谱中，概述了将CPS整合到知识图谱中的情况。对本章所处理的问题提出了两种解决方案：i）结合Datalog和本体的力量的演绎方法；以及ii）考虑到CPS设计中存在的不确定性并使用概率软逻辑方法来获得CPS的最可能的设计的方法。

第7章 - 语义数据集成在工业4.0场景中的应用，展示了知识图谱方法在实际制造公司中语义集成数据的适用性。

第8章--结论和未来方向最后总结了本论文的结果和对I40场景中语义互操作性问题的贡献。讨论了所提出的方法的现有限制，并对未来研究的可能方向进行了展望。
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