广东开展工业互联网技术

    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。 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。广东开展工业互联网技术

    多维应用场景加快人工智能与工业互联网平台融合，边缘层中，边缘智能提升边缘侧实时分析处理能力。边缘智能技术通过协同终端设备与边缘服务器，整合计算本地性与强计算能力的互补优势，从而减少非必要的数据传输、降低模型推理延迟与能耗。具体有以下三类应用:一是智能传感网络。东方国信、寄云科技等企业通过建设智能网关，动态实现OT与IT间复杂协议的转换，提供安全高速的数据连接与数据采集服务，强化对带宽资源不足和突发网络中断等异常场景的应对能力。二是噪声数据处理。天云网、海尔集团等通过智能传感器采集多维数据，利用基于人工智能的软件识别减小确定性系统误差，提高数据精度，从而实现物理世界隐性数据的显性化。三是边缘即时反馈。思科、微软等企业通过分布式边缘计算节点进行数据交换及时比对云端广播的模型和现场提取的特征值，基于边缘端设备实现本地响应和操作优化，减少云端运算压力和处理延迟，实现云端协同。 江苏高校工业互联网趋势HarmonyXR是在云计算平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，支撑生产智能模式创新。

    通过完善生态体系，构建工业互联网平台跨界融合新模式。一是强化示范指引。在现有工业互联网平台相关专项和试点示范中，增添人工智能方向的应用试点，加快推动复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术与工业互联平台融合发展。二是优化公共服务。面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域，建设能够提供知识图谱、算法训练、产品优化等共服务的平台和开源社区。三是增强人才储备。鼓励高等院校设置人工智能工业应用课程，开展人工智能专题教育和培训，加紧培育一批急需的人工智能人才。四是加强官传推广。通过开展现场会、人工智能大赛等形式，凝聚行业共识提高公众认识，挖掘典型做法，推广典型案例，积极营造产业发展的良好氛围。

    未来制造业将面临商业模式、工业基础、质量体系重建等重大变革。《制造2025》的出台，为制造业发展指明了方向信息化与工业化融合势在必行，加强智能制造工业管理系统网络安全能力建设，健全综合体系。就此开启了的产业发展升级的大幕。其规划指出要大力推进信息化与工业化深度融合:加快制定智能制造技术标准，建立完善智能制造和两化融合管理标准体系。强化应用牵引，建立智能制造产业协同推动智能装备和产品研发、系统集成创新与产业化。促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用。 基于HarmonyXR“5G+VR+工业互联网”的关键设备远程运维与智能服务技术，实现云边协同运行与处理。

    加快人工智能在工业互联网平台发展的称成重中之重，夯实产业基础，突破人工智能与工业互联网平台融合的关键共性技术。一是构建高质量的公共数据集。鼓励满足条件的工业互联网平台企业开放具备一定规模的生产环境、视频图像、文本对话等数据集，建立高质量的公共测试数据库。二是加大算法研发应用力度。推动科研院所、行业中各企业开展协同研发和创新应用，围绕卷积神经网络、递归神经网络等算法开发相关工具，完善开发环境。三是提升算力支撑能力。引导和培育一批算力提供商和算力交易平台，探索算力租赁、交易、托管等新服务模式。 HarmonyXR可以为企业制定5G+工业互联网“智慧工厂”建设方案，打造节能增效的可持续发展现代体系工厂。四川健全工业互联网

HarmonyXR顺应市场未来发展的变化方向出发，为企业发展提供高效可行的个性化解决方案。广东开展工业互联网技术

    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。 广东开展工业互联网技术