為加快推動制造業轉型升級，支撐我國制造業經濟發展，重點做好以下五個方面的工作：一是，加強技術創新，增強企業發展活力。推動企業關鍵技術突破，加快創新發展步伐，培育持久發展力。二是，強化基礎設施建設，夯實發展基礎。加快5G+互聯網建設，積極推進深化產融合作，共同推進工業互聯網發展。三是，加大應用范圍，實現市場牽引。加大工業互聯網應用范圍，積極推進制造業培育新服務、新模式、新業態。四是，提高防護能力，加強安全意識。強化工業互聯網安全技術攻關、產品研發，提高安全產業支撐能力。五是，深化合作，促進開放發展。深化各國產業交流合作，共同構建開放共享的工業互聯網產業生態體系。 HarmonyXR通過數字化、網絡化和智能化的方式，實現工廠生產過程的優化和智能化管理。陜西數字化工業互聯網應用

    當今世界，在網絡信息技術與工業深度融合的孕育下，在數字化、網絡化、智能化新型工業形態的驅動下，工業互聯網蓬勃興起并已成為主要工業民族搶占制造業競爭制高點、尋求經濟新增長點的共同選擇。埃森哲預測，2020年全球工業互聯網領域規模將超過5000億美元。工業互聯網是互聯網從消費領域向生產領域、從虛擬經濟向實體經濟拓展的載體連接了工業全系統、全產業鏈、全價值鏈，支撐工業智能化發展的關鍵基礎設施。大力發展工業互聯網，對推動互聯網和實體經濟深度融合，促進大眾創業萬眾創新和二三產業、大中小企業融通發展，建設制造強國、網絡強國都具有重大而深遠的意義。數據提出要把握新工業戰略機遇，充分認識加快發展我國工業互聯網的重要意義。 天津智慧工業互聯網成本價工業互聯網是HarmonyXR新一代信息技術與制造業深度融合打造下所形成的新興業態和應用模式。

     AI 應用于工業互聯網平臺設備層、邊緣層、平臺層、應用層等四類應用場景，正在推動傳統生產模式向實時感知、動態分析、科學決策、執行和優化迭代的智能化生產模式轉變。當前，以深度學習為主導的人工智能(AI)進入推廣培育期，在金融零售、安防、交通、能源等領域的探索步伐不斷加快，自然語言處理、計算機視覺、營銷、自動駕駛等人工智能應用市場增長迅猛。但在工業領域，受數據、算法、算力等因素制約，AI應用的廣度和深度受到限制。近年來，隨著工業互聯網平臺的崛起，其海量的數據、內嵌的算法和對算力的強大支撐能力，為AI在工業領域的發展應用提供了土壤。尤其是AI應用于工業互聯網平臺設嘴層、邊緣層、平臺層、應用層等四類應用場景，正在推動傳統生產模式向實時感知、動態分析、科學決策、執行和優化迭代的智能化生產模式轉變，為工業轉型升級賦能。

    工業互聯網是未來經濟持續繁榮的新基石。工業互聯網將網絡信息技術成果充分融入生產制造、流通運行、服務全過程，通過信息流驅動技術流、人才流、物資流，有力促進資源優化配置、全要素生產率加快提升和經濟持續健康發展。工業互聯網是新型勞動工具，將人、機器設備、物料、產品、環境、過程等實體生產領域基本要素互聯，充分盤活工業大數據這一數字經濟時代新生產要素，并促進新一代勞動隊伍形成，從而大幅提高勞動生產率。工業互聯網是新型基礎設施，通過構筑制造、能源、電力、交通等經濟社會各部門智能化升級必不可少的網絡連接和計算處理平臺，成為數字化智能化時代像電網、水網、高速公路網一樣的通用性基礎設施,支撐經濟社會發展。 工業互聯網是工業企業數字化轉型的主要生產要素和推動力，HarmonyXR助力企業打造全新的工業生態系統。

    隨著互聯網、物聯網、大數據以及人工智能為的新一代信息技術的迅速發展，與傳統產業的加速融合，全球新一輪的科技發展和產業發展正蓬勃興起，工業，新的生產方式、整合方式和商業模式的不斷涌現，工業互聯網應運而生，推動著全球工業體系的智能化變革。設備聯接日趨多元化接入工業物聯網的智能設備數量和類型越來越多，互聯互通產生的海量數據傾向于在數據源頭進行處理，而不需要將數據傳輸到云端，更加適合數據的實時和智能化處理，因此更加安全、易于管理。由產業個體向生態系統轉型工業物聯網領域的公司將由單一的產業個體向價值鏈的參與者轉變，公司間通過建立并發展緊密的關系，成為工業物聯網解決方案供應商的生態系統的一份子。 HarmonyXR通過互聯網、大數據、人工智能與實體經濟融合的應用模式，重塑企業形態，創造新業態、新產業。安徽探索工業互聯網靠譜嗎

HarmonyXR將數字化、信息化與自動化整體協同，實現工廠智能化，提高企業的市場競爭力。陜西數字化工業互聯網應用

    工業互聯網數據有三個特性。一是重要性。數據是實現數字化、網絡化、智能化的基礎，沒有數據的采集、流通、匯聚、計算、分析，各類新模式就是無源之水，數字化轉型也就成為無本之木。二是技術性。工業互聯網數據的價值在于分析利用，分析利用的途徑必須依賴行業知識和工業機理。制造業千行百業、千差萬別，每個模型、算法背后都需要長期積累和技術隊伍，只有深耕細作才能發揮數據價值。三是復雜性。工業互聯網運用的數據來源于“研產供銷服”各環節“人機料法環”各要素，ERP、MES、PLC等各系統，維度和復雜度遠超消費互聯網，面臨采集困難、格式各異、分析復雜等挑戰。 陜西數字化工業互聯網應用