端層，端層也稱設備層，指生產現場的各種物聯網型工業設備，如數控機床、工業傳感器、工業機器人等，它們貫穿產品全生命周期，分別起到生產、檢測、監控等不同作用，以監測生產現場，靈活處理生產過程中的不同情況。端層以物聯網技術為基礎，產生并匯聚大量的工業數據，包含歷史數據和即時數據，也使得端層成為工業互聯網平臺的底層基礎。但是，由于端層的工業數據來源于不同設備、不同系統，因此需要進一步處理，才能向上層傳遞并利用。工業互聯網平臺匯聚了海量數據，為企業提供了創新發展的無限可能。廣州IOT工業互聯網規模化應用

廣東某公司應用了工業互聯網平臺后，用人工智能技術在不同制造基地間進行任務協調和過程管控，用大數據技術對每月150萬條數據進行采集、歸檔、分析。借助這個平臺，萬和新電氣整體效率提升30%以上，產品交付周期縮短20%，市場競爭力明顯提升。年銷售收入由30億元增長到40億元，同比增長33%，原材料庫存由6700萬減少到5200萬，同比下降22.3%，取得了明顯的經濟效益，這就是工業互聯網創下的“業績”。“大數據、物聯網、人工智能等新技術都是工業互聯網的支撐手段，如果沒有近幾年這些新技術的飛躍發展，也就沒有全球范圍內工業互聯網的布局熱潮。”工信部賽迪研究院軟件所所長潘文說。江西IOT工業互聯網廠商工業互聯網為企業管理提供智能化決策支持。

采礦行業是采掘、開發自然界能源或將自然資源加工轉換為燃料、動力的工業，當前主要面臨資源緊缺、安全監管與環保壓力大、設備實時監管、精細化管理要求高等痛點。山西潞安新元煤礦、陜煤集團小保當煤礦、山東黃金三山島金礦、內蒙古白云鄂博稀土礦等采礦企業利用“5G+工業互聯網”，開展智能采掘與生產控制、環境監測與安全防護、井下巡檢等，把人從危險繁重的工作環境中解放出來，促進了采礦行業綠色、安全生產。總體來說，國外工業互聯網產業的發展情況呈現出多元化、協同化和創新化的特點。

目前還沒有一家公司能夠單獨提供工業互聯網平臺“云基礎設施+終端連接 +數據分析+應用服務”等端到端的解決方案。工業互聯網平臺作為工業互聯網產業鏈中游主要層級，需要積極與上游硬件設備廠商及下游工業企業加強合作，相互賦能，通過聯盟組織，論壇會議等溝通形式，普遍建立合作。在云基礎設施部分，少于20%的工業互聯網平臺企業自建云基礎設施，大部分企業都是租用公有云服務，與現有的云服務廠商合作，共同開展業務。GE、西門子、航天云網等工業類企業通過與平臺商、組件商、集成商合作以彌補差距，為客戶提供更強大的服務。阿里、騰訊等ICT企業在消費互聯網平臺的運營、市場等方面都已形成較為成熟的模式，可為工業互聯網平臺管理運營和商業模式提供更多經驗，但在終端連接等底層方面仍需要外力支持。工業互聯網技術不斷創新，引導制造業向更高水平邁進。

相關技術點，IIoT相關的基礎技術有計算機安全、云端運算、邊緣運算、移動技術、機器對機器、3D打印、進階機器人學、大數據、物聯網、射頻識別技術以及認知計算。其中較重要的五點條列如下：實體系統（CPS）：是物聯網（IoT）及IIoT較基礎的技術平臺，也是可以連結以些以往無法連結之實體系統的媒介。CPS整合了實體程序的動態以及軟件以及通訊，因此可以進行抽象化、建模、設計及分析技術。云運算：云端運算讓IT服務及資源可以上傳到互聯網上，也可以在網絡存取，不是只能透過和某一主機連線才能存取。檔案可以儲存在云端空間，而不是某一個實體的儲存媒介中。云計算為工業互聯網提供強大算力支持，加速創新步伐。江西IOT工業互聯網廠商

通過大數據分析，工業互聯網優化生產流程，提升效率。廣州IOT工業互聯網規模化應用

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。廣州IOT工業互聯網規模化應用