工業互聯網，是工業借助網絡實現數字化、網絡化、智能化，網絡推動工業拓寬應用，將行業從基礎制造提升到智能檔次高的高度。作為新型工業化的戰略性基礎設施和發展新質生產力的重要驅動力量，工業互聯網平臺通過統籌網絡、標識、平臺、數據、安全五大功能體系，實現工業化與信息化在更廣范圍、更深程度、更高水平上的融合發展。在數字化工廠中，只需一塊屏幕，所有機器的運行狀態與生產效率一目了然，經過數據分析，還能助力企業實現智能化生產管理與商業模式創新。工業互聯網助力小微企業融入產業鏈，實現共同發展。深圳人工智能工業互聯網作用

各國官方和企業都在積極探索適合自身發展的工業互聯網模式，加強國際合作，共同推動工業互聯網產業的健康發展。我國工業互聯網的發展現狀，我國始終致力于積極謀劃工業轉型的發展之路，從早期的兩化融合，到后來的兩化深度融合，再到如今蓬勃發展的工業互聯網，每一步都在不斷強化工業企業的主要競爭力，以適應市場需求的變遷和信息化的浪潮。特別是近年來，我國工業互聯網領域取得了令人矚目的成績。一批具備影響力的工業互聯網平臺和企業如雨后春筍般涌現，它們為我國工業的轉型升級和高質量發展注入了源源不斷的動力。江西AI工業互聯網服務商工業互聯網實現智能交通，緩解城市擁堵問題。

我國標識解析體系包括五大國家節點、國際根節點、二級節點、企業節點和遞歸節點。國家節點是我國工業互聯網標識解析體系的關鍵樞紐，國際根節點是各類國際解析體系跨境解析的關鍵節點，二級節點是面向特定行業或者多個行業提供標識解析公共服務的節點，遞歸節點是通過緩存等技術手段提升整體服務性能、加快解析速率的公共服務節點。標識解析應用按照載體類型可分為靜態標識應用和主動標識應用。靜態標識應用以一維碼、二維碼、射頻識別碼（RFID）、近場通信標識（NFC）等作為載體，需要借助掃碼槍、手機APP等讀寫終端觸發標識解析過程。

邊緣運算：分布式計算范型可以將電腦數據存貯器移到較接近實際應用的地方。邊緣運算和云端運算不同，邊緣運算是在網絡的邊緣以分散式的概念進行資料處理。工業物聯網為了轉換工業世界中的生產力、產品以及服務，比較不是以純總控式的云端運算，比較需要邊緣運算加上云端運算的架構。大數據：大數據分析是對大型，有許多變化的資料集（大數據）的檢驗。人工智能及機器學習：人工智能（AI）是計算機科學的一個領域，其中會創建類似人一様互動以及工作的智能機器。機器學習是人工智能的主要內容，讓軟件在不用人為介入或是特別編寫程式的情形下，就可準確的預測結果。 工業互聯網實現遠程監控，提升設備運行安全性。

此類平臺的垂直行業屬性較強，對于信息化集成應用及供應鏈管理水平都有很高要求。通用使能平臺主要由ICT企業提供，涉及云計算、物聯網、大數據的基礎性、通用性的服務。其中部分平臺側重于云服務的數據計算及存儲，如微軟的Azure、SAP的HANA、亞馬遜的AWS以及阿里云的supET等，部分平臺側重于物聯網的設備連接管理，如思科的Jasper等。這類平臺為資產優化及資源配置型工業互聯網提供連接、計算、存儲等底層技術支撐，例如，西門子MindSphere和GE Predix均與亞馬遜AWS和微軟Azure兩家云服務商達成合作協議，租用公有云方式成為工業互聯網平臺部署和應用推廣的可行選擇。此外，通用使能平臺還普遍應用于金融、娛樂、生活服務等行業。5G技術賦能工業互聯網，支持大規模設備連接與高速數據傳輸。深圳人工智能工業互聯網作用

工業互聯網催生新的商業模式，提升企業競爭力。深圳人工智能工業互聯網作用

中國工業數據采集和分析能力不足。中國在設備數字化、網絡化方面與美、德之間的差距較大，在邊緣計算層，平臺發展所必需的智能感知、自動控制、協議解析、邊緣智能模塊等一系列基礎性產業高度依賴國外，缺乏完整的行業數據采集方案。截至2018年底，我國制造企業生產設備數字化率為45.9%，數字化設備聯網率為39.4%，尤其是中小企業基礎薄弱，設備改造和數據采集難度較大。其次，發達國家工業設備產品在全球市場占據主導地位，GE、西門子等企業依托自身產品可采集跨區域、跨行業、跨領域的海量數據。而且美國、德國具有大量經驗豐富和初創的數據分析企業，通過合作能幫助平臺快速提升能力。但是中國市場巨大，一旦解決數據采集等基礎環節問題，網絡效應必然帶來后發優勢。深圳人工智能工業互聯網作用