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广东人工智能工业互联网规模化应用

来源: 发布时间:2024年08月18日

商业层面 :成本效益:部署工业互联网前期投入多,投资回报周期长;商业模式:市场参与者仍处于摸索阶段,现阶段盈利模式相对单一;供需矛盾:碎片化需求与规模化供给的矛盾。产业层面 :合作:服务商企业单打独斗较多,协同创新合作不够;生态:开放、创新的生态体系建设尚不成熟;认知:服务商对工业企业痛点理解不足,工业知识、历史数据沉淀不够。工业企业对工业互联网价值链不了解。 未来发展趋势,产品将从定制化走向通用SaaS化,平台型企业和产品将重点向生态化发展,形成类似salesforce的PaaS平台一样的生态,将平台能力通过“SaaS化”、”模块化“去覆盖中小企业,商业变现收费也会从定制费、解决方案,逐步向订阅制、咨询服务等方向变化 工业互联网为制药行业提供智能化生产,提高药品质量。广东人工智能工业互联网规模化应用

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其中,数据传输典型技术包括嵌入式过程控制统一架构(OPC UA)、消息队列遥测传输(MQTT)、数据分发服务(DDS)等;数据语义语法主要指信息模型,典型技术包括语义字典、自动化标记语言(automation ML)、仪表标记语言(Instrument ML)等。标识解析体系实现要素的标记、管理和定位,由标识编码、标识解析系统和标识数据服务组成,通过为物料、机器、产品等物理资源和工序、软件、模型、数据等虚拟资源分配标识编码,实现物理实体和虚拟对象的逻辑定位和信息查询,支撑跨企业、跨地区、跨行业的数据共享共用。广州小微企业工业互联网定制方案工业互联网提高产品质量,提升我国制造业国际地位。

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国内外主流工业互联网平台,共通性与差异性:1)国内外主流工业互联网平台共通性,从工业互联网的总体发展情况来看,国内外主流工业互联网平台有以下共通之处。(2)工业互联网平台的技术架构基本趋同,包括边缘层、IaaS平台、工业PaaS平台、工业SaaS平台。(3)构建合作伙伴关系和生态系统是平台发展的主要途径。边缘层是前提。边缘层将工业设备、智能产品等接入,通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系,从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。GE推出部署在现场传感器、控制器和网关的据采集转换模块Predix Machine,西门子推出即插即用的数据接入网关Nano,航天云网也推出物联网接入工具,支持多源设备的数据采集和集成。

国家节点是我国工业互联网标识解析体系的关键枢纽,国际根节点是各类国际解析体系跨境解析的关键节点,二级节点是面向特定行业或者多个行业提供标识解析公共服务的节点,递归节点是通过缓存等技术手段提升整体服务性能、加快解析速率的公共服务节点。标识解析应用按照载体类型可分为静态标识应用和主动标识应用。静态标识应用以一维码、二维码、射频识别码(RFID)、近场通信标识(NFC)等作为载体,需要借助扫码枪、手机APP等读写终端触发标识解析过程。工业互联网为国家防护科技工业提供技术支持,提升国家防护实力。

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总的来说,国内外主流工业互联网平台总体上呈现出以下态势:(1)IaaS被寡头垄断,其中,中、美的IaaS基础设施能力较强,正从互联网行业向其他行业扩张。(2)PaaS以专业性为基础拓展通用性,并渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口。信息化水平高的制造业企业成为PaaS建设的主力军,但先进的ICT企业是工业PaaS的共性关键使能技术的开拓者,基于中国互联网生态优势的国内互联网企业可能会成为工业PaaS的另一支主力军。(3)SaaS专注专业纵深,正逐步深入制造业细分行业领域。PaaS的成熟度和能力是SaaS发展的基础,只有PaaS成熟度和能力大幅提升,SaaS才有繁荣的可能。受限于工业PaaS,现阶段的工业SaaS仍处于萌芽阶段,各方SaaS处于同一起跑线,但是中国拥有良好的互联网生态基础,将激发SaaS巨大的应用潜力。工业互联网为智能城市建设提供基础设施支持。河南AI工业互联网前景

供应链金融结合工业互联网,拓宽企业融资渠道。广东人工智能工业互联网规模化应用

主流工业互联网平台模式:1)平台体系,平台体系是工业互联网的主要,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;制造业企业、ICT先进企业、互联网主导企业基于各自优势,从不同层面与角度搭建了工业互联网平台。这些企业主要分为4类:(1)装备制造企业,如和利时、通用电气、西门子和树根互联等,其平台是经验积累的载体,为创新服务模式提供支撑;(2)生产制造企业,如海尔、富士康、航天云网、中船工业,其平台布局策略是将数字化转型经验转化为服务能力,并对外赋能;(3)软件企业,如宝信、PTC、用友和东方国信等,其平台是实现能力拓展的手段;(4)信息技术企业,如浪潮、阿里巴巴、华为、中国移动等,其平台是向制造业领域延伸的重要途径。广东人工智能工业互联网规模化应用