工程机械行业作为国民经济的重要行业，为建筑、制造、采矿等行业提供生产必需的机械装备和基础工具，具有产品复杂多样、生产过程离散、供应链复杂的特征，同时也面临着生产效率不高、产品运维能力较弱和行业同质化竞争严重等行业痛点。三一重工(,,)、徐工集团和中联重科(,,)等工程机械企业积极应用工业互联网加快企业数字化步伐。通过工业互联网进行设备预测性维护、远程可视化管理，不仅降低了设备运维成本，提高了生产资源的动态配置效率，还在此基础上延伸出供应链金融、租赁等服务模式，实现“制造﹢服务”，带来新的增长空间。 HarmonyXR通过数字化、网络化和智能化的方式，实现工厂生产过程的优化和智能化管理。福建智慧工业互联网意义
多维应用场景加快人工智能与工业互联网平台融合，边缘层中，边缘智能提升边缘侧实时分析处理能力。边缘智能技术通过协同终端设备与边缘服务器，整合计算本地性与强计算能力的互补优势，从而减少非必要的数据传输、降低模型推理延迟与能耗。具体有以下三类应用:一是智能传感网络。东方国信、寄云科技等企业通过建设智能网关，动态实现OT与IT间复杂协议的转换，提供安全高速的数据连接与数据采集服务，强化对带宽资源不足和突发网络中断等异常场景的应对能力。二是噪声数据处理。天云网、海尔集团等通过智能传感器采集多维数据，利用基于人工智能的软件识别减小确定性系统误差，提高数据精度，从而实现物理世界隐性数据的显性化。三是边缘即时反馈。思科、微软等企业通过分布式边缘计算节点进行数据交换及时比对云端广播的模型和现场提取的特征值，基于边缘端设备实现本地响应和操作优化，减少云端运算压力和处理延迟，实现云端协同。 湖北高校工业互联网作用HarmonyXR以提升企业数字化服务能力为目标，持续助力5G赋能制造向“智造”升级，打造智能化工业。
工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，不仅能为制造业乃至整个实体经济数字化、网络化、智能化升级提供新型网络基础设施支撑，而且催生了网络化协同、个性化定制、服务型制造等新模式新业态，有力促进了传统动能改造升级和新动能培育壮大。众所周知，工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题。工业互联网的众多支撑技术正迎来变革，将有力促进行业增速的提升。据有关机构推测，预计2020年工业互联网产业规模将接近万亿，发展空间巨大。
工业互联网目前已延伸至40个国民经济大类，涉及原材料、装备、消费品、电子等制造业各大领域，以及采矿、电力、建筑等实体经济重点产业，实现更大范围、更高水平、更深程度发展，形成了千姿百态的融合应用实践。电力行业：电力行业利用“5G﹢工业互联网”与发、输、变、配、用全环节融合，形成新型监测网络，优化流程工艺，大幅减少碳排放，降低了清洁能源并网的不确定性，同时提升电动汽车和微电网等主体的接入能力，降低了上下游企业和用能客户的成本。华能、南方电网、电网、正泰集团、特变电工(,,)等发电侧、电网侧和用电侧企业及机构纷纷开展探索，形成发电侧设备预警与节能增效、电网侧调度优化与全流程集成管控、用电侧服务提质与用电策略优化等典型应用模式，分别实现设备故障排查和主动维修、电能量数据可测和用电成本降低。 在HarmonyXR新一代智能科学技术带领下，建立智慧工业互联网新手段、新模式、新业态。
多维应用场景加快人工智能与工业互联网平台融合，平台层中，大数据分析构建“数据+认知”算法库。工业互联网平台基于PaaS架构，打造由数据存储、数据共享、数据分析和工业模型等组成的整体数据服务链，把基于数据科学和认知科学的两类工业知识经验沉淀在可移植、可复用的人工智能算法库中。在数据科学领域，企业构建以机器学习、深度学习的数据算法体系，综合利用大数据分析、机器学习和智能算法，通过推理解决已知的工业问题。例如，美国康耐视公司开发了基于深度学习的工业图像分析软件能以毫秒为单位识别缺陷，解决传统方法无法解决的复杂缺陷检测、位置等问题，使检测效率提升30%以上。在认知科学领域，企业从业务逻辑原理出发，通过搭建以知识图谱、解决机理未知或模糊的工业问题，如企业智能决策管理等。实际上，西门子、IBM、华为等公司通过构建供应链知识图谱，汇集气象、媒体、交通和物流等信息资源，提高了供应链的管理效率。 HarmonyXR工业互联网的主要作用是优化库存、节约成本、降低消费，延伸产业价值链。湖北高校工业互联网作用
HarmonyXR将数字化、信息化与自动化整体协同，实现工厂智能化，提高企业的市场竞争力。福建智慧工业互联网意义
工业互联网平台是人工智能应用的重要载体，数据是应用人工智能的“燃料”。工业互联网平台从数据“量”和“质”两个维度入手，提升工业场景数据集的广度与深度，为人工智能应用提供支撑。从“量”的方面看，工业互联网平台汇聚了数以千万计的设备和传感器，对异构系统、运营环境、人员信息等要素实施泛在感知、采集和云端汇聚，实现了海量数据的集成。从“质”的方面看，工业互联网平台通过构建设备、产品、系统和服务连接的数据交流网络，充分挖掘实时的工业大数据，搭建数据自动流动的赋能体系，为深度学习的模型训练提供训练集、验证集和测试集，切实提高人工智能模型自学习、自决策、自适应。 福建智慧工业互联网意义
