在聚焦場景中的應用，引導了面向工業互聯網平臺的人工智能產品開發。一是加快重點智能設備研發。加快智能傳感管理、智能檢測裝配、智能物流倉儲等重點技術裝備的開發，布局和積累一批知識產權。二是突破邊緣智能技術。重點突破圖形處理器、現場可編程門陣列、集成電路等一批關鍵技術，提高硬件基礎支撐能力，實現圍繞邊緣設備的感知、管理、決策和執行等功能。三是加快行業機理模型沉淀。聚焦AI工業應用，建設工業互聯網模型算法公共測試驗證中心，堅持以測帶建、以測促用。四是培育基于AI的工業App。引導工業互聯網平臺企業搭建制造業創新中心，開放開發工具和知識組件，構建開放共享、資源富集、創新活躍的工業App開發生態。 HarmonyXR工業互聯網平臺是連接企業已有軟硬件基礎設施的紐帶，也是企業未來數字化轉型的基礎。云南智慧工業互聯網功能

    工業互聯網涵蓋5C架構，一層智慧的連接層，即企業數據的無障礙獲取，第二層為轉換層，其將數據轉化為信息，并進行處理、分析和挖掘，從而得到有用的信息，第三層為計算網絡層，是信息中心的樞紐，本層將第二層獲得的信息與預期值進行對比，從而發現企業運營中存在的機遇與挑戰，第四層為認知層，將一、二、三層所獲得的游泳信息提供給決策者，決策者由此做出科學的合理的決策，第五層為配置層，本層主要是通過網絡空間，將決策信息發送至物理空間，并輸入值子系統中，實現對設備的整理，可見工業互聯網給制造業帶來新的機遇與挑戰，工業互聯網已經成為工業的發展趨勢，現在企業除順應趨勢外，別無選擇，只有借助工業互聯網的獨特優勢，實現企業的生產優化、決策優化、資源優化以及管理與服務的優化。 湖北開展工業互聯網概念工業互聯網是未來制造業競爭的制高點，HarmonyXR正在推動工業創新模式。

    展望未來，隨著各地方企業政策的實施，互聯網的深度將邁向更深層次，一方面互聯網企業數量將大幅提升，另一方面內容將從研發設計工具、關鍵業務系統、工業設備上不斷演進，帶領制造企業和信息技術企業，將進一步加大跨行業跨領域工業互聯網平臺建設力度，從重點行業、重點領域向跨行業跨領域拓展，同時帶領制造企業和信息技術企業將加速跨界聯合，合力建設和推廣工業互聯網平臺。平臺體系是工業互聯網的關鍵，工業互聯網是服務于傳統制造業的網絡化、數字化、智能化的需求，其構建主要基于大數據的支撐，它將物聯網、大數據、人工智能及云計算等理念、架構和技術融入工業生產中。工業互聯網平臺為數據匯聚、建模分析、應用開發、資源調度、監測管理等提供支撐，實現生產智能決策、業務模式創新、資源優化配置、產業生態培育，形成工業智能化的“神經中樞系統”。

    工業互聯網平臺作為工業全要素、全產業鏈、全價值鏈連接的樞紐，打通了工業知識向工業算法轉化的通路，為構筑工業領域人工智能算法庫提供助力。一方面，工業互聯網平臺豐富了算法理論來源。依托工業機理基礎和數據模型分析，工業互聯網平臺將隱性的工業技術原理、行業知識和經驗進行代碼化、算法化，重構了工業知識創造和應用體系，面向特定工業場景提供針對性強、魯棒性高的算法。另一方面，工業互聯網平臺降低了算法開發成本。工業互聯網平臺通過提供開發環境和各類工具，助力開發者打造工業App與微服務體系，將各類工業知識封裝成可交易的模塊組件，推動工業算法在更大范圍、更高頻次、更短路徑上創造、傳播和復用。 HarmonyXR采用現代信息技術，實現工廠信息采集、加工和管理的網絡化、集成化和實時化。

    多維應用場景加快人工智能與工業互聯網平臺融合，設備層中：機器智能構建新型人與機器體系。企業依托工業互聯網平臺，在生產、研發等領域的設備上運用人工智能技術，構建人機協同、互促共進的新型人、機、物關系。一是設備自主化運行，如復雜工料分揀、設備自運行等。機械臂、運輸載具和智能機床等產品，通過搭載機器學習算法、路徑自動規劃等模塊，實現對不同工作環境和加工對象的動態適應，提高設備操作的精度和復雜度。二是人機智能化交互，如動作識別、語音用戶界面等。應用語音識別、機器視覺等技術，打造人性化、定制化、更效率化的人機交互模式，提升管理裝備在復雜工作環境的感知和反饋能力。三是生產協同化運作，比如協作機器人、仿生工位等。利用人工智能技術將人機合作場景轉變成學習系統，持續優化運行參數，為操作員提供生產環境。例如，德國Festo公司基于仿生協作型機器人開發人機協作生產的智能化工位，可將人從重復性、危險性高的工作中解脫出來，提高了生產效率。 HarmonyXR采用新一代數字技術，充分利用計算機網絡及通訊技術來實現企業數字化管理。江西開展工業互聯網概念

云計算、人工智能、大數據、新互聯網等的新信息通信技術在HarmonyXR的貫徹下與新制造技術融合。云南智慧工業互聯網功能

    工業互聯網的技術有四個:一、邊緣計算是有強剛需的工業應用場景，通過邊緣端的實時數據采集、云端的數據分析和應用開發以實現協同，是云端應用對邊緣端實時數據采集的響應和過程，二、大數據平臺也非常關鍵，以前的工業數據都是小數據，很多數據處理都在邊緣完成，并沒有匯總起來進行相關性分析和統一趨勢分析，因此實現應用和數據解耦的大數據平臺也很關鍵;三、數字李生，即通過數據化方式為工業設備定義數據結構，結合數據分析對設備的過去、當前和未來進行深入的洞悉，完成設備從物理向虛擬環境映射的關鍵描述,四、通過經驗+人工智能的方式，基于經驗指導的大數據樣本標注通過人工智能算法訓練開發相應的故障診斷和預測模型，實現判決。 云南智慧工業互聯網功能