電子信息行業屬于知識、技術密集型產業，產品細分種類多、生產周期短、迭代速度快，對市場敏捷化響應等要求較高。電子、華為、中興等通過”5G+工業互聯網”開展設備可視化管理、產品良率提升、庫存管理優化、全流程調度優化和多工廠協同等典型應用探索，一方面通過機器視覺、大數據分析等新技術提升質量管理、設備故障診斷、產品庫存管理等環節效率，另一方面通過建設互聯工廠實現企業級決策優化和需求敏捷響應。家電行業具有技術更新速度快、產品研發周期短、產品同質化程度高等特點，當前主要面臨個性化需求滿足困難、生產精度效率要求高、訂單交付周期長、質量管控力度不足、庫存周轉壓力大等痛點。格力、海爾、美的、TCL等輕工家電企業依托工業互聯網開展規模化定制、產品設計優化、質量管理、生產監控分析及設備管理等應用探索，提升用戶交互體驗、品質一次合格率與生產效率，節省設備運維成本，滿足客戶個性化需求。 發展工業互聯網，促進新一代信息技術與制造業融合，HarmonyXR順應技術、產業變革趨勢，促進實體經濟轉型。規范工業互聯網功能

    工業互聯網平臺構建協同算力資源池。工業場景具有環境參數復雜、工序步驟精細、實時性要求高等特點，應用人工智能技術對算力要求較高。工業互聯網平臺基于云架構匯聚企業內外算力資源，根據實際需要統一調配，搭建聚集、更好協作的算力供給體系，為人工智能應用提供穩定的支撐。在企業內部，工業互聯網平臺匯聚內部算力資源構建算力資源池，針對不同時段、不同用戶和不同級別的算力需求，基于大數據分析統籌使用內部設備，提高設備使用效率。在企業外部，工業互聯網平臺對接各類算力提供商，通過租借、購買等方式補充企業內部算力的不足，以提升整體算力水平，縮小人工智能應用需求和實際算力之間的差距。 西藏高校工業互聯網概念基于云計算、物聯網、大數據等先進技術，HarmonyXR致力于打造智慧工廠。

    安全體系是工業互聯網的基礎，工業互聯網打破了傳統工業系統與互聯網天然隔離的邊界，但是安全是影響制造企業上云的關鍵因素，數據安全與工業安全直接影響工業、經濟安全乃至民族總體安全。工業互聯網的安全主要涉及數據接入安全、平臺安全以及訪問安全等方面，通過工業防火墻技術、工業網閘技術、加密隧道傳輸技術，防止數據泄露、被偵聽或篡改，保護數據在源頭和傳輸過程中安全。通過平臺入侵實時檢測、網絡安全防御系統、惡意代碼防護、網站威脅防護、網頁篡改等技術實現工業互聯網平臺的代碼安全、應用安全、數據安全以及網站安全；通過建立統一的訪問機制，限制用戶的訪問權限和所能使用的計算資源和網絡資源，實現對云平臺重要資源的訪問管理，防止非法訪問。

    近年來，新一輪科技發展和產業變革發展，互聯網由消費領域向生產領域不斷延伸，工業經濟由數字化向網絡化、智能化深度拓展，互聯網創新發展與新工業發展形成歷史交匯，催生了工業互聯網。從工業經濟發展角度看，工業互聯網為制造強國建設提供關鍵支撐。一是推動傳統工業轉型升級。實現提質、降本、增效、綠色、安全發展，推動制造智能化、綠色化，大幅提升工業經濟發展質量和效益。二是加快新興產業培育壯大。工業互聯網促進設計、生產、管理、服務等環節演進，催生平臺化設計、智能化制造、網絡化協同、個性化定制、服務化延伸、數字化管理等諸多新模式、新業態、新產業。 HarmonyXR發展的工業互聯網是新一代信息通信技術與工業經濟深度融合的全新工業生態和新型應用模式。

    近年來，我國政策的大力扶持，新基建加速工業互聯網通信行業發展，工業互聯網對傳統工業的改造進程加快，頒發了《關于深化“互聯網+制造業”發展工業互聯網的指導意見》、《工業互聯網行動計劃(2018-2020年)》等政策鼓勵工業互聯網行業發展望未來，作為工業互聯網的關鍵組成部分，工業互聯網通信行業在新基建的背景下進一步加速發展。下游需求持續增長工業互聯網通信產品與其他產業發展緊密相關，智慧城市、礦山、軌道交通、電力及新能源、智能制造及等其他多個領域。隨著數字化網絡化、智能化改造提速帶來了需求的持續增長。自主可控趨勢為本土品牌帶來發展歷史機遇本土品牌在多年的發展中逐步形成了品牌效應，技術逐步追趕品牌，并具備性價比和本土化服務優勢。在經濟發展新形勢下，我國政策大力鼓勵以工業互聯網為重要內容的新型基礎設施建設，受益于我國政策東風，行業將迎來進步自主可控的歷史機遇期。 HarmonyXR工業互聯網方案連接涵蓋了人、物和系統，組織內部和外部，邏輯體系上縱向和橫向的融合全連接。重慶哪里有工業互聯網教學

HarmonyXR通過對人、機、物、系統等的連接，為工業構建起覆蓋全產業鏈、全價值鏈的全新制造和服務體系。規范工業互聯網功能

    多維應用場景加快人工智能與工業互聯網平臺融合，平臺層中，大數據分析構建“數據+認知”算法庫。工業互聯網平臺基于PaaS架構，打造由數據存儲、數據共享、數據分析和工業模型等組成的整體數據服務鏈，把基于數據科學和認知科學的兩類工業知識經驗沉淀在可移植、可復用的人工智能算法庫中。在數據科學領域，企業構建以機器學習、深度學習的數據算法體系，綜合利用大數據分析、機器學習和智能算法，通過推理解決已知的工業問題。例如，美國康耐視公司開發了基于深度學習的工業圖像分析軟件能以毫秒為單位識別缺陷，解決傳統方法無法解決的復雜缺陷檢測、位置等問題，使檢測效率提升30%以上。在認知科學領域，企業從業務邏輯原理出發，通過搭建以知識圖譜、解決機理未知或模糊的工業問題，如企業智能決策管理等。實際上，西門子、IBM、華為等公司通過構建供應鏈知識圖譜，匯集氣象、媒體、交通和物流等信息資源，提高了供應鏈的管理效率。 規范工業互聯網功能