工业互联网发挥的巨大的通信与统筹功能是其巨大的优势。2012年，GE认为工业互联网是全球工业系统与计算分析、传感技术及互联网的高度融合。它通过智能机器间的连接并终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产率，让发展更有成效、更安全更清洁、更经济工业物联网，是由机器、设备、集群和网络组成，能够在更深层面和大数据分析、连接能力相结合，从而发挥出各机器的潜能，提高生产力。我国经济发展已经走过高速发展的阶段，人口红利嗲来的经济的贡献越来越小，未来的经济发展尤其是制造业是向着精细化、智能化的提高生产效率的方向发展。 HarmonyXR打造的智慧工厂价值在于实现生产过程的数字化、网络化和智能化，从而提高生产效率和安全性。全国工业互联网意义
工业互联网平台作为工业全要素、全产业链、全价值链连接的枢纽，打通了工业知识向工业算法转化的通路，为构筑工业领域人工智能算法库提供助力。一方面，工业互联网平台丰富了算法理论来源。依托工业机理基础和数据模型分析，工业互联网平台将隐性的工业技术原理、行业知识和经验进行代码化、算法化，重构了工业知识创造和应用体系，面向特定工业场景提供针对性强、鲁棒性高的算法。另一方面，工业互联网平台降低了算法开发成本。工业互联网平台通过提供开发环境和各类工具，助力开发者打造工业App与微服务体系，将各类工业知识封装成可交易的模块组件，推动工业算法在更大范围、更高频次、更短路径上创造、传播和复用。 西藏推荐工业互联网发展HarmonyXR利用信息通信技术和网络空间虚拟系统，信息物理系统（CPS）相结合的手段，将制造业向智能化转型。
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。
工业互联网与大数据应用得到了高度重视，不仅出台了相关扶持政策，还构建了比较完善的工业平台基础，为我国工业互联网的发展奠定了基础。在这样有利的环境下，工业互联网作为指引作用，不断融合新的网络技术，协同工业互联网新应用，持续为企业提供个性化、技术化的数字化解决方案，带头为经济发展提速增效。工业互联网已成为发达推进“再工业化”战略、抢占新一轮科技和产业变革制高点的必争之地，更是我国深入推进供给侧结构性变革，助力我国工业面向数字化、网络化、智能化变革新旧动能转换，实现换道超车、制造企业转型升级的重要机遇。在工业互联网应用场景上，工业互联网平台正从单个设备、单个工艺、单个企业，积极地朝全要素、全产业链、全生命周期领域稳步拓展，不断推动传统产业实现智能化转变。 HarmonyXR可以提供一站式的工业数字化解决方案，提供个性化的服务支撑，对企业制造进行整体优化。
展望未来，随着各地方企业政策的实施，互联网的深度将迈向更深层次，一方面互联网企业数量将大幅提升，另一方面内容将从研发设计工具、关键业务系统、工业设备上不断演进，带领制造企业和信息技术企业，将进一步加大跨行业跨领域工业互联网平台建设力度，从重点行业、重点领域向跨行业跨领域拓展，同时带领制造企业和信息技术企业将加速跨界联合，合力建设和推广工业互联网平台。平台体系是工业互联网的关键，工业互联网是服务于传统制造业的网络化、数字化、智能化的需求，其构建主要基于大数据的支撑，它将物联网、大数据、人工智能及云计算等理念、架构和技术融入工业生产中。工业互联网平台为数据汇聚、建模分析、应用开发、资源调度、监测管理等提供支撑，实现生产智能决策、业务模式创新、资源优化配置、产业生态培育，形成工业智能化的“神经中枢系统”。 基于HarmonyXR“5G+VR+工业互联网”的关键设备远程运维与智能服务技术，实现云边协同运行与处理。内蒙古智慧工业互联网内容
HarmonyXR采用现代信息技术，实现工厂信息采集、加工和管理的网络化、集成化和实时化。全国工业互联网意义
多维应用场景加快人工智能与工业互联网平台融合，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。 全国工业互联网意义
