AI工业互联网技术

平台体系是中枢。工业互联网平台体系包括边缘层、IaaS、PaaS和SaaS四个层级，相当于工业互联网的“操作系统”，有四个主要作用。一是数据汇聚。网络层面采集的多源、异构、海量数据，传输至工业互联网平台，为深度分析和应用提供基础。二是建模分析。提供大数据、人工智能分析的算法模型和物理、化学等各类仿真工具，结合数字孪生、工业智能等技术，对海量数据挖掘分析，实现数据驱动的科学决策和智能应用。三是知识复用。将工业经验知识转化为平台上的模型库、知识库，并通过工业微服务组件方式，方便二次开发和重复调用，加速共性能力沉淀和普及。四是应用创新。面向研发设计、设备管理、企业运营、资源调度等场景，提供各类工业APP、云化软件，帮助企业提质增效。工业互联网连接全球工厂，推动全球化生产与协作。AI工业互联网技术

工业PaaS是主要。工业PaaS平台向下对接海量工业设备，向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署，其建设需要制造业和ICT行业在技术、管理商业模式等方面深度融合，是平台技术能力的集中体现，是当前工业互联网平台竞争的焦点。Predix、MindSphere和INDICS依托通用PaaS平台构建的工业PaaS平台本质是一个微服务组件池，面向应用服务开放API，支持开发者以“搭积木”的形式进行调用。以根云平台为例，其开放了300多个工业领域的API，为工业应用开发提供了旗舰级能力。AI工业互联网技术供应链金融结合工业互联网，拓宽企业融资渠道。

“以新带旧”融合创新，开辟发展新赛道。推进5G与工业自动化深度融合，打造新一代工业控制体系架构。协同推进工业互联网平台建设与工业互联网APP培育，放大我国应用场景、知识模型和工业数据丰富的优势，推动实现工业软件“换道超车”。持续深化人工智能、大模型与工业融合，培育基于数据和人工智能的工业技术支撑体系，提升传统工业装备、自动化系统和工业软件的智能化能力。作为工业互联网的“操作系统”，工业互联网平台被认为是打开工业大数据与工业AI的钥匙。

端层，端层也称设备层，指生产现场的各种物联网型工业设备，如数控机床、工业传感器、工业机器人等，它们贯穿产品全生命周期，分别起到生产、检测、监控等不同作用，以监测生产现场，灵活处理生产过程中的不同情况。端层以物联网技术为基础，产生并汇聚大量的工业数据，包含历史数据和即时数据，也使得端层成为工业互联网平台的底层基础。但是，由于端层的工业数据来源于不同设备、不同系统，因此需要进一步处理，才能向上层传递并利用。工业互联网催生新的商业模式，提升企业竞争力。

应用模式，由于在工业互联网平台发展的过程中，各平台企业所关注的企业应用和侧重点不同，由此形成了智能制造类平台、协同制造服务类平台以及云制造服务类平台。智能制造类平台针对传统制造企业进行智能化改造，构建智能工厂，以生产和运营优化为主要场景。需要收集、存储和分析企业各类设备、生产线及生产运行状态的海量多源异构数据信息。通过远程实时监控与即时调整现场生产状态，实现对生产过程中各类机器设备的动态优化调整乃至整个企业生产运营过程的持续优化。此类平台借助互联网、大数据、人工智能等新兴技术，充分发挥工业设备的工艺潜能，提高资源配置效率和企业生产运营效率，为企业智能制造的实现提供了新型基础设施。这类平台的典型表示有西门子MindSphere、施耐德EcoStruxure、PTC ThingWorx以及东方国信Cloudiip等平台。工业互联网助力企业实现精细化管理，提高运营效率。AI工业互联网技术

工业互联网促进跨界融合，打造全新产业生态。AI工业互联网技术

工业互联网的发展历程，工业互联网的发展历程可以追溯至多个关键节点和阶段。其概念较初起源于美国，并随着全球经济一体化进程和信息技术的快速发展，逐渐在全球范围内引起了普遍关注和重视。在较初的60至80年代，网络被发明，并实现了机器和机器之间的互联，为工业互联网的后续发展奠定了基础。进入90年代，工业网络协议及操作系统相继发布，物联网的概念被提出，工业设备开始逐渐联网，这标志着工业互联网的进一步发展。进入21世纪，云计算以及通信单独架构协议逐渐形成，工业互联网支撑体系也逐步确立，为工业互联网的快速发展提供了有力支撑。AI工业互联网技术