浙江AI工业互联网规模化应用

工业互联网包含了网络、平台、数据、安全四大体系，它既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业，将重塑企业形态、供应链和产业链。网络体系是基础。工业互联网网络体系包括网络互联、数据互通和标识解析三部分。网络互联实现要素之间的数据传输，包括企业外网、企业内网。典型技术包括传统的工业总线、工业以太网以及创新的时间敏感网络（TSN）、确定性网络、5G等技术。工业互联网为食品行业提供全程追溯，保障食品安全。浙江AI工业互联网规模化应用

工业互联网平台是工业云平台2.0阶段，上云对象从软件上云拓展到设备上云。传统工业云平台强调CAD/CAE、PDM等研发设计类工具和ERP、CRM、SCM等主要业务系统上云，而工业互联网平台强调生产制造全流程上云、设备上云。比如，Predix推动航空发动机、燃气轮机、医疗设备上云，MindSphere推动工厂运营上云。INDICS的产品服务包括设备上云、产线上云、业务上云。除此之外，ICT先进企业和互联网主导企业的工业互联网平台大多是以自家云平台为基础，例如阿里的supET、华为的FusionPlant、腾讯的WeMake等。重庆人工智能工业互联网解决方案工业APP在工业互联网平台上涌现，丰富应用场景。

国内外主流工业互联网平台，共通性与差异性：1）国内外主流工业互联网平台共通性，从工业互联网的总体发展情况来看，国内外主流工业互联网平台有以下共通之处。（2）工业互联网平台的技术架构基本趋同，包括边缘层、IaaS平台、工业PaaS平台、工业SaaS平台。（3）构建合作伙伴关系和生态系统是平台发展的主要途径。边缘层是前提。边缘层将工业设备、智能产品等接入，通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系，从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。GE推出部署在现场传感器、控制器和网关的据采集转换模块Predix Machine，西门子推出即插即用的数据接入网关Nano，航天云网也推出物联网接入工具，支持多源设备的数据采集和集成。

工业大数据的挖掘应用，工业互联网的第二个明显特征在于其对海量工业数据的深度挖掘和有效运用。在这一新时代，企业的竞争力不再光依赖于设备和技术的先进性。企业通过传感器收集数据，再通过网络平台进行处理和分析，将洞察转化为更高效的设备管理和创新的商业模式，这正逐渐成为企业的新主要竞争力。以特斯拉为例，该公司通过软件和传感器收集的数据，运用数据分析技术对电池技术进行了革新。这种创新使得电池温度控制更加精确和节能，巩固了特斯拉在电池技术领域的先进地位。实时数据分析平台，助力企业精确运营决策。

近年来，世界主要发达国家大都认识到数字技术与制造业融合的重要性和紧迫性，并不断加强对工业数字化转型的布局。我国工业互联网发展态势良好，已融入49个国民经济大类，覆盖全部工业大类，形成有一定影响力的工业互联网平台超340个，工业设备连接数超过9600万台套。工业互联网与传统产业融合发展，给传统产业带来了全方面、深层次、革新性影响，有效推动产业提质、增效、降本、绿色、安全发展。利用工业互联网推进产业数字化、智能化同绿色化深度融合，是加快产业绿色转型、发展绿色生产力的重要路径。工业互联网为国家防护科技工业提供技术支持，提升国家防护实力。重庆人工智能工业互联网解决方案

工业互联网助力传统产业转型升级，实现产业结构的优化调整。浙江AI工业互联网规模化应用

从产业应用角度看，工业互联网是庞大的产业生态系统，从产业应用的角度来看，工业互联网已经构建起一个庞大而复杂的生态系统，它涵盖了产品生产制造和服务的各个方面。这个系统为企业提供了全方面的感知能力、移动应用的灵活性、云端资源的丰富性以及大数据分析的深度，实现了制造要素和资源间的信息交流与数据整合，从而充分释放了数据的潜在价值。这种全方面的技术应用不只促进了企业在技术研发、生产制造、组织管理和经营活动等多个维度的创新，还推动了不同产业间的融合，以及产业生态系统内的协同发展。工业互联网的生态系统为智能制造的发展提供了先进的组织结构，为大规模的社会化协作生产建立了深度互联的信息网络，同时，也为其他行业的智能化应用提供了一个能够支撑多样化信息服务的基础平台。浙江AI工业互联网规模化应用