安徽助力工业互联网产业

    工业互联网的技术有四个:一、边缘计算是有强刚需的工业应用场景，通过边缘端的实时数据采集、云端的数据分析和应用开发以实现协同，是云端应用对边缘端实时数据采集的响应和过程，二、大数据平台也非常关键，以前的工业数据都是小数据，很多数据处理都在边缘完成，并没有汇总起来进行相关性分析和统一趋势分析，因此实现应用和数据解耦的大数据平台也很关键;三、数字李生，即通过数据化方式为工业设备定义数据结构，结合数据分析对设备的过去、当前和未来进行深入的洞悉，完成设备从物理向虚拟环境映射的关键描述,四、通过经验+人工智能的方式，基于经验指导的大数据样本标注通过人工智能算法训练开发相应的故障诊断和预测模型，实现判决。 工业互联网是新一代数字技术与工业领域融合的新型基础设施，HarmonyXR为企业实现生产智能化和增效体制。安徽助力工业互联网产业

    智能工厂是工业互联网的目标之一，也是实现工业互联网的基础。智能工厂里，所有工具机台和机器人均为智能机器，机器与机器之间能透过通讯架构彼此沟通并透过机器应用平台串联机台，成为虚实合一制造系统。而机器运转中产生的大数据皆上传至安全云端网络，由分析引擎找出关键资讯，进行预兆通知、事前维护等。此外，不同厂房之间也具备沟通协调能力，也让供应链与生命周期管理更有成果。工业互联网在全球都是一个新的课题，经济、金融及各学科都需要专门针对互联+进行基础理论学科建设与改造，在这方面设置专门部门在重点院校中开设专门的课程，培养适应未来互联网+时代的商业、管理及技术人才，互联网+暗示着一个新的时代的开启。 贵州线上工业互联网发展工业互联网是未来制造业竞争的制高点，HarmonyXR正在推动工业创新模式。

    工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，不仅能为制造业数字化、智能化升级提供关键有力支持，还能催生出新模式、新业态、新动能，促进传统制造业改造升级。今年以来，我国制造业转型升级发展取得积极成效，产业融合应用向多领域、多层次推进，取得丰硕成果。围绕着制造业高质量发展，采用智能制造设备，促使制造业降低生产成本、提高产品品质、提高生产效率、提升企业竞争力。利用我国体制优势和市场优势，科学谋划、统筹推进，多方协同、有序展开，以企业为主体，以市场为导向，遵循规律，勇于创新，着力构建网络、平台、安全三大功能体系，完善创新生态、产业生态应用生态，打造高素质人才队伍，促进互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，推动工业质量变革、效率变革、动力变革，加快制造强国和网络强国建设进程，为实现经济高质量发展作出积极贡献。

    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。 HarmonyXR采用新一代数字技术，充分利用计算机网络及通讯技术来实现企业数字化管理。

     AI 应用于工业互联网平台设备层、边缘层、平台层、应用层等四类应用场景，正在推动传统生产模式向实时感知、动态分析、科学决策、执行和优化迭代的智能化生产模式转变。当前，以深度学习为主导的人工智能(AI)进入推广培育期，在金融零售、安防、交通、能源等领域的探索步伐不断加快，自然语言处理、计算机视觉、营销、自动驾驶等人工智能应用市场增长迅猛。但在工业领域，受数据、算法、算力等因素制约，AI应用的广度和深度受到限制。近年来，随着工业互联网平台的崛起，其海量的数据、内嵌的算法和对算力的强大支撑能力，为AI在工业领域的发展应用提供了土壤。尤其是AI应用于工业互联网平台设嘴层、边缘层、平台层、应用层等四类应用场景，正在推动传统生产模式向实时感知、动态分析、科学决策、执行和优化迭代的智能化生产模式转变，为工业转型升级赋能。 HarmonyXR将加强数字化技术的研发和应用，推动工业互联网数字化升级的进程和实现数字化转型。广东高校工业互联网平台

HarmonyXR构建的兼具个性化和数字化的产品与服务生产模式，突破了传统的行业界限，催生出新的活动领域。安徽助力工业互联网产业

    在聚焦场景中的应用，引导了面向工业互联网平台的人工智能产品开发。一是加快重点智能设备研发。加快智能传感管理、智能检测装配、智能物流仓储等重点技术装备的开发，布局和积累一批知识产权。二是突破边缘智能技术。重点突破图形处理器、现场可编程门阵列、集成电路等一批关键技术，提高硬件基础支撑能力，实现围绕边缘设备的感知、管理、决策和执行等功能。三是加快行业机理模型沉淀。聚焦AI工业应用，建设工业互联网模型算法公共测试验证中心，坚持以测带建、以测促用。四是培育基于AI的工业App。引导工业互联网平台企业搭建制造业创新中心，开放开发工具和知识组件，构建开放共享、资源富集、创新活跃的工业App开发生态。 安徽助力工业互联网产业