广东人工智能工业互联网技术

随着新一轮科技革新和产业变革纵深推进，一大批新技术、新产业正在快速孕育、蓄势待发。要抓住机遇加快推进工业互联网规模发展，着力突破瓶颈制约，持续优化赋能传统产业转型升级的模式和路径，助力产业不断提升档次高化、智能化、绿色化水平。具体可在以下方面着力。“建与用”系统推进，夯实转型升级基础。加快提升网络覆盖范围和服务效能，引导企业开展内网改造和升级，推进5G工厂建设，提升互联互通水平。实施工业互联网标识解析体系“贯通”行动，促进标识在消费品、原材料等行业产业链上下游“贯通”应用。发挥多层次工业互联网平台体系作用，推动人工智能、数字孪生等融合发展。工业互联网助力企业实现绿色生产，降低能源消耗和污染排放。广东人工智能工业互联网技术

PaaS层，平台层（PaaS）是整个工业互联网平台的主要，它由云计算技术构建，不只能接收存储数据，还能提供强大的计算环境，对工业数据进行云处理或云控制。它的根本是在IaaS平台上构建了一个扩展性强的支持系统，也为工业应用或软件的开发提供了良好的基础平台。PaaS层能以平台优势，利用数据库、算法分析等技术，实现数据进一步处理与计算、数据存储、应用或微服务开发等功能，以叠加、扩展的方式提供工业应用开发、部署的基础环境，形成完整度高、定制性好、移植复用程度高的工业操作系统。PaaS层还能根据业务进行资源调度，也能保障数据接入、平台运营、接口访问的安全机制，保障业务正常开展。广东人工智能工业互联网技术数字化供应链管理，提升供应链整体效能。

平台体系是中枢。工业互联网平台体系包括边缘层、IaaS、PaaS和SaaS四个层级，相当于工业互联网的“操作系统”，有四个主要作用。一是数据汇聚。网络层面采集的多源、异构、海量数据，传输至工业互联网平台，为深度分析和应用提供基础。二是建模分析。提供大数据、人工智能分析的算法模型和物理、化学等各类仿真工具，结合数字孪生、工业智能等技术，对海量数据挖掘分析，实现数据驱动的科学决策和智能应用。三是知识复用。将工业经验知识转化为平台上的模型库、知识库，并通过工业微服务组件方式，方便二次开发和重复调用，加速共性能力沉淀和普及。四是应用创新。面向研发设计、设备管理、企业运营、资源调度等场景，提供各类工业APP、云化软件，帮助企业提质增效。

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。我国标识解析体系包括五大国家节点、国际根节点、二级节点、企业节点和递归节点。主动标识通过在芯片、通信模组、终端中嵌入标识，主动通过网络向解析节点发送解析请求。工业互联网为能源行业提供实时监控，保障能源安全。

How (工业互联网如何实现)？传感器与设备连接： 工业互联网的基础是将生产环境中的传感器和设备与互联网连接起来。这包括各种传感器，如温度、湿度、压力传感器，以及工业设备、机器人等。数据采集与存储： 通过连接的传感器和设备实时采集大量数据，包括生产过程中的各种参数和状态。这些数据被存储在云平台或本地服务器上，为后续的分析提供基础。大数据分析与人工智能： 利用大数据分析和人工智能技术对采集到的数据进行深入分析。这包括识别潜在问题、预测设备故障、优化生产流程等。实时监控与控制： 基于分析结果，工业互联网系统能够实时监控生产过程，并通过自动化控制系统调整参数，以优化生产效率和质量。云平台与边缘计算： 工业互联网往往采用云平台和边缘计算结合的方式。云平台用于存储和处理大规模数据，而边缘计算则能在设备附近处理一些实时性要求较高的任务，减少延迟。工业互联网助力企业实现精细化管理，提高运营效率。广东人工智能工业互联网技术

工业互联网技术不断创新，引导制造业向更高水平迈进。广东人工智能工业互联网技术

多方融合与协同，营造良好发展生态。推动有效市场和有为官方更好结合，综合运用财政、金融等政策工具，促进企业加快技术改造、设备更新。深入推进产融合作、产教融合，加强资金、人才等要素的保障水平。依托工业互联网产业联盟、行业协会等，汇聚企业、高校和科研院所、金融机构等各方力量，协同推动工业互联网推广应用。工业互联网平台的本质是通过工业互联网网络采集海量工业数据，并提供数据存储、管理、呈现、分析、建模及应用开发环境，汇聚制造业企业及第三方开发者，开发出覆盖产品全生命周期的工业APP应用。广东人工智能工业互联网技术