人纵观人工智能的发展路线，我们可以看到，人工智能的发展之所以能够突飞猛进，主要有以下两个原因。 硬件的发展使得深度学习神经网络的学习时间迅速缩短。在大数据的时代，获取大量数据的成本变低。事实上，第二个原因尤为重要，神经网络由于其特性，需要海量的数据进行学习，可供学习的有效数据量往往决定了训练出的神经网络的效果，甚至算法的重要性都可以排在数据量之后。而物联网设备，比如智能家电、可穿戴设备等，每天都在产生海量的数据，这些数据经过处理和清洗后，都可以作为不错的训练数据反哺神经网络。同时，训练出来的神经网络又可以重新应用到物联网设备中，进而形成一个良性循环。支持串口和以太网两种物理连接方式。设备监控通信网关质量
该企业多年的信息化建设，综合考虑企业流程化生产特点、安全环保、平稳生产要求，利用虚拟化、模型化、组件化、智能化等技术手段，构建了该企业实际的工业互联网平台架构。该工业互联网平台分成边缘层、基础设施服务层(IAAS)、平台服务层(PAAS)、软件服务层(SAAS)。边缘层直接和生产过程中各种硬件连接，通过设备接入，用标准的协议进行大规模、大范围、深层次的数据采集，这是平台的基础；IAAS层是基础设施层，企业部署了大量的网络、服务器、存储等资源，通过虚拟化技术实现资源共享；PAAS 层是企业的信息中台，构建了操作系统、数据库、开发服务、组件服务等通用标准；SAAS层是应用层，结合企业实际生产经营管理需求，形成企业端不同业务域的应用。上海数据采集通信网关以4G网络或以太网方式接入互联网，具有速率快，延时低的特点。
物联网、虚拟化和5G等技术发展，正在为PLC开启许多新的可能性。在未来，一些工业流程可能会通过云端进行控制。但是在大多数场景中，仍然需要现场硬件来处理和传输数据。即便将5G与TSN结合，创造前所未有的无线通信速度，也不足以完全虚拟化所有机器控制，将其迁移上云。物理上距离实体设备较近、充分满足实时性和控制复杂度的要求，以及对数据隐私和安全性的考虑，位于边缘侧的PLC仍然具有更大的施展空间。云化PLC的落地还有待时间的考验，有些朋友可能会认为这类产品是来自CT领域的企业在试图用自己擅长的产品以改造自己不擅长的场景，这种初始判断无可厚非。
矿山装备工业互联网平台通过智能感知、工业数据采集、无线传输、大数据分析和利用，将工业技术、管理、应用等方面的经验和知识模块化、软件化，以微服务组件或工业App的形式赋能给行业企业。“平台主要针对矿山行业关键装备，通过声音、图像、振动、激光等间接测量手段，利用机器学习、信号处理、机器视觉、模糊理论等技术手段，开发有难测量参数软测量、设备故障诊断、设备健康评估等数据模型，提高矿山行业生产过程和关键设备运维的数字化水平，对设备进行实时状态监测，优化和改进生产工艺参数，有效提高设备的生产作业效率，降低能耗，改进生产产品质量。”支持4G功能，可以设置APN参数。
在不同的场景下，物联网应用的差异非常大，终端和网络架构的异构性强，这意味着在物联网行业存在足够多的细分市场，这就很难出现一家在市场份额上具 有统治力的公司，同时由于市场够大，所以能够让足够多的公司存活。这种情况在互联网行业是不常见的，互联网行业的头部效应非常明显，市场绝大部分份额往往被头部的两三家公司占据。物联网模式相对于互联网模式来说更“重”一些。物联网的应用总是伴随着前端设备，这也就意味着用户的切换成本相对较高，毕竟拆除设备、重新安装设备比动动手指重新下载一个应用要复杂不少。这也就意味着，资本的推动力在物联网行业中相对更弱。如果你取得了先发优势，那么后来者想光靠资本的力量赶上或者将你挤出市场，那他付出的代价要比在互联网行业中大得多。无需布线，减少运维成本，安装便捷。设备监控通信网关质量
支持1路RS232输入，3路RS485/RS232可选输入。设备监控通信网关质量
围绕平台体系壮大，加快多层次平台建设、提升平台技术供给质量、加快工业设备和业务系统上云上平台、提升平台应用服务水平、加快平台应用推广与培育平台创新解决方案。今年计划遴选20个左右跨行业跨领域综合型工业互联网平台、培育10个左右特定区域工业互联网公共服务平台、遴选10个左右特定技术领域专业型工业互联网平台。已经明确提出支持工业设备上云及工业互联网平台发展。两化融合规划提出聚焦高耗能设备、通用动力设备、新能源设备、智能化设备等重点设备，加快设备上云解决方案培育，持续完善设备上云标准体系和评估指标，探索发布设备上云绩效榜单和相关指数，引导企业有序规范推动设备上云。工信部指出工业互联网平台是支撑制造业全要素、全产业链、全价值链资源汇聚配置的新型基础设施，平台的应用普及是当前我国两化深度融合推进的重点、难点和关键点，也是全球主要国家的战略布局要点。设备监控通信网关质量
