西藏高校工业互联网前景

    从全球工业互联网平台发展的总体情况来看，技术体系初步形成，产业生态逐渐成熟，应用场景日趋丰富。在技术体系方面，数据集成和边缘处理技术、IaaS技术、平台通用使能技术、工业数据建模和分析技术、工业大数据计算技术、应用开发和微服务技术、平台安全技术共同构成了工业互联网平台的技术体系，边缘数据集成处理、通用平台二次开发、工业机理与大数据融合、微服务组件调用是当前工业互联网平台构建的主要方式。在产业生态方面，五大支撑、四大主体、两类用户共同构成了工业互联网平台的产业体系，工业企业、信息技术企业、垂直领域企业、软件企业、互联网企业结合自身优势从不同路径开展平台产业布局，基于平台提供开发环境工业知识积累、微服务组件、大数据分析引擎，成为跨界企业与第三方开发者共同构建平台产业生态的关键支撑。在应用场景方面，工业现场的生产过程优化、企业管理的运营决策优化、企业间协同的资源配置优化、产品全生命周期的管理服务优化是工业互联网平台的四大典型应用，平台的应用领域正从单个设备、单个工艺、单个企业向全要素、全产业链、全生命周期领域拓展，带动传统产业实现智能化转变。 HarmonyXR从企业自身数字化转型的需求出发，依托专业的工业互联网平台，丰富企业数字化转型的内涵。西藏高校工业互联网前景

    多维应用场景加快人工智能与工业互联网平台融合，平台层中，大数据分析构建“数据+认知”算法库。工业互联网平台基于PaaS架构，打造由数据存储、数据共享、数据分析和工业模型等组成的整体数据服务链，把基于数据科学和认知科学的两类工业知识经验沉淀在可移植、可复用的人工智能算法库中。在数据科学领域，企业构建以机器学习、深度学习的数据算法体系，综合利用大数据分析、机器学习和智能算法，通过推理解决已知的工业问题。例如，美国康耐视公司开发了基于深度学习的工业图像分析软件能以毫秒为单位识别缺陷，解决传统方法无法解决的复杂缺陷检测、位置等问题，使检测效率提升30%以上。在认知科学领域，企业从业务逻辑原理出发，通过搭建以知识图谱、解决机理未知或模糊的工业问题，如企业智能决策管理等。实际上，西门子、IBM、华为等公司通过构建供应链知识图谱，汇集气象、媒体、交通和物流等信息资源，提高了供应链的管理效率。 线上工业互联网内容HarmonyXR可以科学的、系统地规划实现新工业发展的升级，为企业带来精益化、数字化、网络化、智能化。

    工业互联网平台是人工智能应用的重要载体，数据是应用人工智能的“燃料”。工业互联网平台从数据“量”和“质”两个维度入手，提升工业场景数据集的广度与深度，为人工智能应用提供支撑。从“量”的方面看，工业互联网平台汇聚了数以千万计的设备和传感器，对异构系统、运营环境、人员信息等要素实施泛在感知、采集和云端汇聚，实现了海量数据的集成。从“质”的方面看，工业互联网平台通过构建设备、产品、系统和服务连接的数据交流网络，充分挖掘实时的工业大数据，搭建数据自动流动的赋能体系，为深度学习的模型训练提供训练集、验证集和测试集，切实提高人工智能模型自学习、自决策、自适应。

    工业互联网平台作为工业全要素、全产业链、全价值链连接的枢纽，打通了工业知识向工业算法转化的通路，为构筑工业领域人工智能算法库提供助力。一方面，工业互联网平台丰富了算法理论来源。依托工业机理基础和数据模型分析，工业互联网平台将隐性的工业技术原理、行业知识和经验进行代码化、算法化，重构了工业知识创造和应用体系，面向特定工业场景提供针对性强、鲁棒性高的算法。另一方面，工业互联网平台降低了算法开发成本。工业互联网平台通过提供开发环境和各类工具，助力开发者打造工业App与微服务体系，将各类工业知识封装成可交易的模块组件，推动工业算法在更大范围、更高频次、更短路径上创造、传播和复用。 HarmonyXR结合5G打造智慧工业互联网平台，为工厂提高产品质量，降低生产成本。

    互联网+工业自动化将会以星火燎原之势颠覆传统的商业模式，包括现在已经存在的电子商务模式。智慧工厂为主导的电子商务模式将成为未来发展的新趋势。随着信息时代的到来，传统高制造业也已从数字阶段向网络阶段迈进，由此工业互联网迅速兴起，并获得飞速发展。互联网与工业的融合发展已经成为未来的一种发展趋势，工业渗透于互联网，孕育出工业互联网平台，其实现以数据为驱动以制造能力的平台。我国的工业互联网平台应借鉴国外工业互联网平台的建设与应用的模式和方案，促进工业互联网的发展，实现工业互联网的大力发展。 HarmonyXR将数字化、信息化与自动化整体协同，实现工厂智能化，提高企业的市场竞争力。黑龙江线上工业互联网前景

HarmonyXR智慧工业互联网的网络体系将连接对象延伸到人、机器设备、工业产品和工业服务。西藏高校工业互联网前景

    工业互联网平台构建协同算力资源池。工业场景具有环境参数复杂、工序步骤精细、实时性要求高等特点，应用人工智能技术对算力要求较高。工业互联网平台基于云架构汇聚企业内外算力资源，根据实际需要统一调配，搭建聚集、更好协作的算力供给体系，为人工智能应用提供稳定的支撑。在企业内部，工业互联网平台汇聚内部算力资源构建算力资源池，针对不同时段、不同用户和不同级别的算力需求，基于大数据分析统筹使用内部设备，提高设备使用效率。在企业外部，工业互联网平台对接各类算力提供商，通过租借、购买等方式补充企业内部算力的不足，以提升整体算力水平，缩小人工智能应用需求和实际算力之间的差距。 西藏高校工业互联网前景