人：在工業互聯網中，人是一個重要的參與方，包括企業內部的員工、外部的客戶和供應商等。通過工業互聯網平臺，人們能夠更加便捷地參與到生產過程中，實現更加高效、精確的協作。工業互聯網平臺能夠提供全方面的生產要素數據，幫助人們更好地了解生產情況，優化生產流程，提高生產效率。數據：數據是工業互聯網的主要要素。通過工業互聯網平臺，企業能夠實現生產過程的數字化、智能化和網絡化。平臺基于云計算架構實現海量數據存儲、管理和計算，提供全方面的數據分析能力，幫助企業更好地了解生產情況，優化生產流程，提高生產效率。同時，平臺還能夠提供開放的工業APP開發環境，實現工業APP創新應用。工業互聯網推動智能制造標準制定，規范行業發展。河北人工智能工業互聯網整體解決方案

與消費互聯網相比，工業互聯網有著諸多本質不同。一是連接對象不同。消費互聯網主要連接人，場景相對簡單。工業互聯網連接人、機、物、系統以及全產業鏈、全價值鏈，連接數量遠超消費互聯網，場景更為復雜。二是技術要求不同。工業互聯網直接涉及工業生產，要求傳輸網絡的可靠性更高、安全性更強、時延更低。三是用戶屬性不同。消費互聯網面向大眾用戶，用戶共性需求強，但專業化程度相對較低。工業互聯網面向千行百業，必須與各行業各領域技術、知識、經驗、痛點緊密結合。上述特點決定了工業互聯網的多元性、專業性、復雜性更為突出，也決定了發展工業互聯網非一日之功、難一蹴而就，需要持續發力、久久為功。河北人工智能工業互聯網整體解決方案工業互聯網融合IT與OT，推動制造業智能化升級。

從產業應用角度看，工業互聯網是龐大的產業生態系統，從產業應用的角度來看，工業互聯網已經構建起一個龐大而復雜的生態系統，它涵蓋了產品生產制造和服務的各個方面。這個系統為企業提供了全方面的感知能力、移動應用的靈活性、云端資源的豐富性以及大數據分析的深度，實現了制造要素和資源間的信息交流與數據整合，從而充分釋放了數據的潛在價值。這種全方面的技術應用不只促進了企業在技術研發、生產制造、組織管理和經營活動等多個維度的創新，還推動了不同產業間的融合，以及產業生態系統內的協同發展。工業互聯網的生態系統為智能制造的發展提供了先進的組織結構，為大規模的社會化協作生產建立了深度互聯的信息網絡，同時，也為其他行業的智能化應用提供了一個能夠支撐多樣化信息服務的基礎平臺。

有人解釋說，工業互聯網平臺具有明顯的“馬太效應”，當其工業APP和用戶達到一定規模時，平臺將會爆發式增長，形成贏者通吃的競爭局面。工業互聯網平臺還有明顯的“替代效應”，能夠極大降低企業信息化部署的成本和難度，推動制造業走向體系重構、動力變革和范式遷移的新階段。在中國信息通信研究院總工程師、工業互聯網產業聯盟秘書長余曉暉看來，我國工業互聯網已初步形成三大應用路徑，分別是面向企業內部生產率提升的智能工廠，面向企業外部價值鏈延伸的智能產品、服務和協同，面向開放生態的平臺運營即工業互聯網平臺。前兩者國外實踐已比較多，而工業互聯網平臺在全球探索的時間并不長。虛擬現實技術在工業互聯網中應用，提升員工培訓效果。

云制造服務類平臺通過匯聚不同行業的企業形成產業生態，進而積累不同類型企業的海量數字資產，利用仿真優化、大數據分析和人工智能等智能分析與處理技術，實現線下泛在智能感知、線上企業間供需智能匹配、多企業間生產運營智能分析與輔助決策及線下與線上相結合的多企業生產運行智能精確調控。該類平臺以云端賦能制造應用為主要場景，服務于產業集群與工業體系轉型升級。同時，累積并運用行業經驗知識，對工業領域不同企業的生產運行狀態與性能狀況進行實時智能分析，實現產業生態中不同類別企業的云端智能服務，實現傳統企業的轉型升級。航天云網INDICS、阿里巴巴supET、華為FusionPlant和富士康BEACON都是這類平臺的典型表示。工業互聯網為智能城市建設提供基礎設施支持。貴州工業互聯網一體化管理系統

邊緣計算節點部署靈活，提升工業互聯網邊緣處理能力。河北人工智能工業互聯網整體解決方案

面臨的發展難點與挑戰，技術挑戰 ，連接能力：工業設備種類、通信協議、數據格式繁雜，尚缺乏有效的技術手段低成本、便捷地實現連接數據能力：數據種類少、標準各異、質量較低、有效性不足。企業對數據共享開放的意愿不強；技術落地：融合新興技術的應用有效性有待驗證、場景挖掘有待強化。應用挑戰 ：基礎設施：工業企業信息基礎設施建設水平參差不齊，多數企業數字化基礎薄弱；方案應用模式：標準化、通用解決方案數量有限；人才：缺少既懂信息技術又懂工業知識的復合型專業人士人才。河北人工智能工業互聯網整體解決方案

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