上海AI工业互联网应用

工业互联网不是互联网在工业的简单应用，而是具有更为丰富的内涵和外延。它以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障，既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业，将重塑企业形态、供应链和产业链。当前，工业互联网融合应用向国民经济重点行业普遍拓展，形成平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理六大新模式，赋能、赋智、赋值作用不断显现，有力的促进了实体经济提质、增效、降本、绿色、安全发展。数据分析揭示生产瓶颈，工业互联网助力精确改善。上海AI工业互联网应用

以下是一些关键方面：漏洞管理和更新，定期漏洞评估： 对工业系统进行定期的漏洞评估，及时发现和修复潜在的安全漏洞。安全使用密码等。安全文化： 建立一个安全文化，使所有工作人员都认识到安全的重要性，并鼓励报告任何可疑活动。漏洞管理和更新：定期漏洞评估： 对工业系统进行定期的漏洞评估，及时发现和修复潜在的安全漏洞。系统更新： 确保所有系统和软件都及时更新到较新的安全版本，以弥补已知漏洞。工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全方面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全方面连接的新型生产制造和服务体系，是数字经济与实体经济深度融合的重要路径，为传统产业转型升级提供了重要动力。湖北人工智能工业互联网一体化管理系统工业互联网实现了设备之间的互联互通，提高了产业链的协同效率。

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。

工业大数据的挖掘应用，工业互联网的第二个明显特征在于其对海量工业数据的深度挖掘和有效运用。在这一新时代，企业的竞争力不再光依赖于设备和技术的先进性。企业通过传感器收集数据，再通过网络平台进行处理和分析，将洞察转化为更高效的设备管理和创新的商业模式，这正逐渐成为企业的新主要竞争力。以特斯拉为例，该公司通过软件和传感器收集的数据，运用数据分析技术对电池技术进行了革新。这种创新使得电池温度控制更加精确和节能，巩固了特斯拉在电池技术领域的先进地位。工业互联网平台集成多源数据，实现数据价值较大化。

在精心部署和坚强领导下，我国工业互联网的发展已步入快车道。一方面，网络、平台、安全三大体系得到全方面推进。我国在网络支撑能力方面实现了大幅提升，华为、海尔等先进企业携手信息通信企业与制造企业，积极探索利用5G等新一代信息技术改造企业内网，推动工业网络的智能化和高效化。另一方面，标识解析体系建设也取得了明显进展，北京、上海、广州、重庆、武汉等五大国家节点已全方面建成并投入使用，为工业互联网的标识解析提供了强有力的支撑。工业互联网打破地域限制，促进全球产业合作。湖北人工智能工业互联网一体化管理系统

工业互联网通过连接机器、数据和人员，提高生产效率，降低成本。上海AI工业互联网应用

从网络设施发展角度看，工业互联网是网络强国建设的重要内容。一是加速网络演进升级。工业互联网促进人与人相互连接的公众互联网、物与物相互连接的物联网向人、机、物、系统等的全方面互联拓展，大幅提升网络设施的支撑服务能力。二是拓展数字经济空间。工业互联网具有较强的渗透性，可以与交通、物流、能源、医疗、农业等实体经济各领域深度融合，实现产业上下游、跨领域的普遍互联互通，推动网络应用从虚拟到实体、从生活到生产的科学跨越，极大地拓展了网络经济的发展空间。上海AI工业互联网应用