天津人工智能工业互联网

中国工业数据采集和分析能力不足。中国在设备数字化、网络化方面与美、德之间的差距较大，在边缘计算层，平台发展所必需的智能感知、自动控制、协议解析、边缘智能模块等一系列基础性产业高度依赖国外，缺乏完整的行业数据采集方案。截至2018年底，我国制造企业生产设备数字化率为45.9%，数字化设备联网率为39.4%，尤其是中小企业基础薄弱，设备改造和数据采集难度较大。其次，发达国家工业设备产品在全球市场占据主导地位，GE、西门子等企业依托自身产品可采集跨区域、跨行业、跨领域的海量数据。而且美国、德国具有大量经验丰富和初创的数据分析企业，通过合作能帮助平台快速提升能力。但是中国市场巨大，一旦解决数据采集等基础环节问题，网络效应必然带来后发优势。工业互联网为应急指挥提供实时数据，提高应对突发事件能力。天津人工智能工业互联网

工业互联网，是工业借助网络实现数字化、网络化、智能化，网络推动工业拓宽应用，将行业从基础制造提升到智能档次高的高度。作为新型工业化的战略性基础设施和发展新质生产力的重要驱动力量，工业互联网平台通过统筹网络、标识、平台、数据、安全五大功能体系，实现工业化与信息化在更广范围、更深程度、更高水平上的融合发展。在数字化工厂中，只需一块屏幕，所有机器的运行状态与生产效率一目了然，经过数据分析，还能助力企业实现智能化生产管理与商业模式创新。安徽IOT工业互联网应用实时数据分析助力企业精确营销，提升客户满意度。

边缘层，边缘层对端层产生的工业数据进行采集，并对不同来源的工业数据进行协议解析和边缘处理。它兼容OPC/OPC UA、Mod-Bus等各类工业通信协议，把采集数据进行格式转换和统一，再通过光纤、以太网等链路，将相关数据以有线或无线方式（如5G、NB-IoT等）远程传输到工业互联网平台。边缘计算技术是边缘层的重要组成部分。它基于高性能计算芯片、实时高速处理方法、高精度计算系统等先进技术或工具支撑，在工业设备、智能终端等数据源头一侧，进行数据的先处理和预处理，提升系统反应速度和数据传输速度，解决数据传输和通信的时延问题。边缘计算的优点是具有较低的延迟以实现较短的响应时间，以及解决能源消耗、带宽负担和安全问题的潜力。

中国与美德在工业基础和工业know-how方面差距明显。德国工业积淀深厚，在产品研发、装备和自动化系统、工业控制和工艺流程等领域拥有全球有名的老牌工业企业和隐形中小企业，例如西门子。美国工业知识经验软件化、平台化能力处于全球先进地位，拥有IBM、微软、甲骨文等全球软件服务寡头。中国工业化发展历程短，缺乏综合实力较强的企业，工业领域的行业机理、工艺流程、模型方法经验和知识积累不足。但是，国内完整的产业体系带来了巨大的应用需求和发展潜力，为平台快速发展提供了基础。工业互联网技术不断创新，引导制造业向更高水平迈进。

家电行业具有技术更新速度快、产品研发周期短、产品同质化程度高等特点，当前主要面临个性化需求满足困难、生产精度效率要求高、订单交付周期长、质量管控力度不足、库存周转压力等主要需求痛点。格力、海尔、美的、TCL等轻工家电企业依托工业互联网开展规模化定制、产品设计优化、质量管理、生产监控分析及设备管理等应用探索，提升用户交互体验、品质一次合格率与生产效率，节省设备运维成本，满足客户个性化需求。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。工业互联网催生新的商业模式，提升企业竞争力。广州小微企业工业互联网工程

实时库存管理系统通过工业互联网，优化库存管理。天津人工智能工业互联网

网络体系是基础。工业互联网网络体系包括网络互联、数据互通和标识解析三部分。网络互联实现要素之间的数据传输，包括企业外网、企业内网。典型技术包括传统的工业总线、工业以太网以及创新的时间敏感网络（TSN）、确定性网络、5G等技术。企业外网根据工业高性能、高可靠、高灵活、高安全网络需求进行建设，用于连接企业各地机构、上下游企业、用户和产品。企业内网用于连接企业内人员、机器、材料、环境、系统，主要包含信息（IT）网络和控制（OT）网络。天津人工智能工业互联网