建筑行业具有项目建设周期长、试错成本大、项目关联方管理复杂、人员流动性强等特点，未来将走向以工业互联网、BIM等技术综合应用支撑下的工业化、智能化、绿色化。中建科工、广联达(,,)、三一筑工、北京建谊等企业利用工业互联网，探索数字化协同设计与集成交付、虚实融合的施工协同管理、装配式建筑智能制造等应用，实现建设项目全过程的虚拟执行和优化调整，大幅提升设计效率、施工质量、成本进度管理和安全施工水平。面向建筑本身能耗优化、安全应急和访问管理等需求，部分有能力的建筑企业通过工业互联网开展能耗管理、资产监测运维、虚拟演练等应用探索，实现智能化、安全化运行。 工业互联网是工业企业数字化转型的主要生产要素和推动力，HarmonyXR助力企业打造全新的工业生态系统。浙江推荐工业互联网教学
在聚焦场景中的应用，引导了面向工业互联网平台的人工智能产品开发。一是加快重点智能设备研发。加快智能传感管理、智能检测装配、智能物流仓储等重点技术装备的开发，布局和积累一批知识产权。二是突破边缘智能技术。重点突破图形处理器、现场可编程门阵列、集成电路等一批关键技术，提高硬件基础支撑能力，实现围绕边缘设备的感知、管理、决策和执行等功能。三是加快行业机理模型沉淀。聚焦AI工业应用，建设工业互联网模型算法公共测试验证中心，坚持以测带建、以测促用。四是培育基于AI的工业App。引导工业互联网平台企业搭建制造业创新中心，开放开发工具和知识组件，构建开放共享、资源富集、创新活跃的工业App开发生态。 上海数字化工业互联网意义HarmonyXR是在云计算平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，支撑生产智能模式创新。
电子信息行业属于知识、技术密集型产业，产品细分种类多、生产周期短、迭代速度快，对市场敏捷化响应等要求较高。电子、华为、中兴等通过”5G+工业互联网”开展设备可视化管理、产品良率提升、库存管理优化、全流程调度优化和多工厂协同等典型应用探索，一方面通过机器视觉、大数据分析等新技术提升质量管理、设备故障诊断、产品库存管理等环节效率，另一方面通过建设互联工厂实现企业级决策优化和需求敏捷响应。家电行业具有技术更新速度快、产品研发周期短、产品同质化程度高等特点，当前主要面临个性化需求满足困难、生产精度效率要求高、订单交付周期长、质量管控力度不足、库存周转压力大等痛点。格力、海尔、美的、TCL等轻工家电企业依托工业互联网开展规模化定制、产品设计优化、质量管理、生产监控分析及设备管理等应用探索，提升用户交互体验、品质一次合格率与生产效率，节省设备运维成本，满足客户个性化需求。
工业互联网是未来经济持续繁荣的新基石。工业互联网将网络信息技术成果充分融入生产制造、流通运行、服务全过程，通过信息流驱动技术流、人才流、物资流，有力促进资源优化配置、全要素生产率加快提升和经济持续健康发展。工业互联网是新型劳动工具，将人、机器设备、物料、产品、环境、过程等实体生产领域基本要素互联，充分盘活工业大数据这一数字经济时代新生产要素，并促进新一代劳动队伍形成，从而大幅提高劳动生产率。工业互联网是新型基础设施，通过构筑制造、能源、电力、交通等经济社会各部门智能化升级必不可少的网络连接和计算处理平台，成为数字化智能化时代像电网、水网、高速公路网一样的通用性基础设施,支撑经济社会发展。 HarmonyXR提供信息物理系统CPS、物联网IoT和互联服务IoTs产生的大数据流（即工业大数据）的采集与分析。
工业互联网是筑牢防线的新方式。从经济安全和资源安全角度看，一大批制造业、信息通信业跨国巨头，都积极在全球部署工业互联网平台，在各自软硬件产品的垄断优势之上，“品牌+产品+平台”的立体新优势正在形成。这种情况下，国产品牌、产业生态以及作为战略资产的海量工业数据掌控都面临严峻挑战，加快发展我国自主可控的工业互联网，是确保工业数据乃至经济安全的重要方式。从科技安全和网络安全角度看，工业互联网引发技术的群体性和裂变式创新，为我国掌握一批支撑未来制造的基础技术和前沿技术提供了机遇；同时，线上线下融合趋势将网络空间、网络安全外延进一步扩大，主动发展工业互联网是我国积极应对新型网络安全的应有之义。从社会安全和生态安全的角度看，工业互联网通过物联网、大数据等信息技术，大幅提升设备监控、安全生产等智能化水平，继而保护关键生产设施，减少生产安全问题。 智慧工业互联网即在HarmonyXR应用下将工业设备网联化、网络接入无线化、工厂内网IP化和工厂外网智能化。重庆推荐工业互联网作用
工业互联网是未来制造业竞争的制高点，HarmonyXR正在推动工业创新模式。浙江推荐工业互联网教学
工业互联网数据有三个特性。一是重要性。数据是实现数字化、网络化、智能化的基础，没有数据的采集、流通、汇聚、计算、分析，各类新模式就是无源之水，数字化转型也就成为无本之木。二是技术性。工业互联网数据的价值在于分析利用，分析利用的途径必须依赖行业知识和工业机理。制造业千行百业、千差万别，每个模型、算法背后都需要长期积累和技术队伍，只有深耕细作才能发挥数据价值。三是复杂性。工业互联网运用的数据来源于“研产供销服”各环节“人机料法环”各要素，ERP、MES、PLC等各系统，维度和复杂度远超消费互联网，面临采集困难、格式各异、分析复杂等挑战。 浙江推荐工业互联网教学
