海南人工智能工业互联网规模化应用

根据国家工业信息安全发展研究中心发布的《2022工业互联网平台发展指数报告》，截至2022年末，我国工业互联网平台监测系统连接的全国32家重点工业互联网平台工业设备连接总数为8049.60万台，工业模型数量合计为85.16万个，工业APP数量达到29.33万个，我国工业互联网平台行业整体保持快速发展趋势。2023年，工信部“双跨”工业互联网平台共有50家。市场规模方面，根据共研网统计数据，2022年我国工业互联网平台及解决方案市场规模约为601.3亿元，同比增长约38.9%，2020-2022年复合增速约为41.0%，保持快速增长态势。智能化生产调度系统，提高生产排产效率。海南人工智能工业互联网规模化应用

安全体系是保障。工业互联网安全体系涉及设备、控制、网络、平台、工业APP 、数据等多方面网络安全问题，其主要任务就是要通过监测预警、应急响应、检测评估、功能测试等手段确保工业互联网健康有序发展。与传统互联网安全相比，工业互联网安全具有三大特点。一是涉及范围广。工业互联网打破了传统工业相对封闭可信的环境，网络攻击可直达生产前线。联网设备的爆发式增长和工业互联网平台的普遍应用，使网络攻击面持续扩大。二是造成影响大。工业互联网涵盖制造业、能源等实体经济领域，一旦发生网络攻击、破坏行为，安全事件影响严重。三是企业防护基础弱。目前我国广大工业企业安全意识、防护能力仍然薄弱，整体安全保障能力有待进一步提升。广西AI工业互联网解决方案工业互联网推动教育培训革新，实现个性化学习。

近年来，新一轮科技革新和产业变革快速发展，互联网由消费领域向生产领域快速延伸，工业经济由数字化向网络化、智能化深度拓展，互联网创新发展与新工业革新形成历史性的交汇，催生了工业互联网。加快发展工业互联网，促进新一代信息技术与制造业深度融合，是顺应技术、产业变革趋势，是加快制造强国、网络强国建设的关键抓手，是深化供给侧结构性革新、促进实体经济转型升级，也是实现“碳达峰、碳中和”目标，持续推进可持续发展的客观要求。

那么，工业互联网和智能制造之间是一种什么样的关系呢？事实上，智能制造的实现主要依托两个基础能力，一个是工业制造技术，另一个就是工业互联网。前者包括先进装备、先进材料和先进工艺等，是决定制造边界与制造能力的根本；后者包括智能传感控制软硬件、新型工业网络、工业互联网平台等，是充分发挥工业装备、工艺和材料潜能，提高生产效率、优化资源配置效率、创造差异化产品和实现服务增值的关键。因此，工业互联网被视为智能制造的基础。“我们可以这样理解，智能制造是包括工业互联网、材料、设计、工艺等在内的智能工业生态系统。此前我国智能制造的蓬勃发展，为工业互联网发展打好了网络基础，提供了良好的发展环境。”潘文说。工业互联网为半导体行业提供高效生产，提升国产芯片竞争力。

国家节点是我国工业互联网标识解析体系的关键枢纽，国际根节点是各类国际解析体系跨境解析的关键节点，二级节点是面向特定行业或者多个行业提供标识解析公共服务的节点，递归节点是通过缓存等技术手段提升整体服务性能、加快解析速率的公共服务节点。标识解析应用按照载体类型可分为静态标识应用和主动标识应用。静态标识应用以一维码、二维码、射频识别码（RFID）、近场通信标识（NFC）等作为载体，需要借助扫码枪、手机APP等读写终端触发标识解析过程。工业APP在工业互联网平台上涌现，丰富应用场景。山西企业工业互联网技术

边缘计算减少数据传输延迟，提升工业互联网实时响应能力。海南人工智能工业互联网规模化应用

边缘层，边缘层对端层产生的工业数据进行采集，并对不同来源的工业数据进行协议解析和边缘处理。它兼容OPC/OPC UA、Mod-Bus等各类工业通信协议，把采集数据进行格式转换和统一，再通过光纤、以太网等链路，将相关数据以有线或无线方式（如5G、NB-IoT等）远程传输到工业互联网平台。边缘计算技术是边缘层的重要组成部分。它基于高性能计算芯片、实时高速处理方法、高精度计算系统等先进技术或工具支撑，在工业设备、智能终端等数据源头一侧，进行数据的先处理和预处理，提升系统反应速度和数据传输速度，解决数据传输和通信的时延问题。边缘计算的优点是具有较低的延迟以实现较短的响应时间，以及解决能源消耗、带宽负担和安全问题的潜力。海南人工智能工业互联网规模化应用