工业互联网是未来经济持续繁荣的新基石。工业互联网将网络信息技术成果充分融入生产制造、流通运行、服务全过程，通过信息流驱动技术流、人才流、物资流，有力促进资源优化配置、全要素生产率加快提升和经济持续健康发展。工业互联网是新型劳动工具，将人、机器设备、物料、产品、环境、过程等实体生产领域基本要素互联，充分盘活工业大数据这一数字经济时代新生产要素，并促进新一代劳动队伍形成，从而大幅提高劳动生产率。工业互联网是新型基础设施，通过构筑制造、能源、电力、交通等经济社会各部门智能化升级必不可少的网络连接和计算处理平台，成为数字化智能化时代像电网、水网、高速公路网一样的通用性基础设施,支撑经济社会发展。 HarmonyXR发展的工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态和新型应用模式。江苏数字化工业互联网技术
工业互联网是通过数据应用与智能连接，提升生产效率和质量，创造供给。正如过去互联网的普及是由个人电脑、网络连接成本的下降所推动的，工业互联网的突破是由更低成本的传感器、数据存储和更快的数据分析能力所推动的。现在，工业机器的监测诊断系统已得到改进，并且信息技术的成本有所下降，基于越来越多的实时数据的计算能力得到了提高——可处理大量信息的远程数据存储、大数据集和更成熟的分析工具日趋成熟，并且应用广为传播。因此，如何将产业链、供应链或价值链的协同机制建立起来，或将技术资源的公共服务体系建立起来，如何不断提升智能制造生产体系的创新水平是当下需要关注的问题。工业互联网的未来任重道远。 江苏数字化工业互联网技术HarmonyXR采用新一代数字技术，充分利用计算机网络及通讯技术来实现企业数字化管理。
加快人工智能在工业互联网平台发展的称成重中之重，夯实产业基础，突破人工智能与工业互联网平台融合的关键共性技术。一是构建高质量的公共数据集。鼓励满足条件的工业互联网平台企业开放具备一定规模的生产环境、视频图像、文本对话等数据集，建立高质量的公共测试数据库。二是加大算法研发应用力度。推动科研院所、行业中各企业开展协同研发和创新应用，围绕卷积神经网络、递归神经网络等算法开发相关工具，完善开发环境。三是提升算力支撑能力。引导和培育一批算力提供商和算力交易平台，探索算力租赁、交易、托管等新服务模式。
工业互联网平台是新一代信息技术与制造业深度融合创新大方向的生态系统，既包括生产设备、材料和产品等硬件领域，也包括各种管理软件、数据和服务领域。5G开启万物互联的数字化新时代，工业互联网是5G主要的应用场景，“5G＋工业互联网”将是产业融合的重要方向，可进一步促进各生产要素间的协同，助力企业实现数字化转型升级。随着工业技术的进步、市场竞争的加剧，为了提高生产效率和产品质量，充分利用资源，减轻劳动强度，适应批量生产需要，工业自动化应运而生。随着信息技术(ICT)的发展，工业自动化突破局域网的限制，将企业信息化系统延伸到互联网，实现了基于互联网的第五代工业自动化技术，工业互联网也成为了工业自动化发展的必然。 HarmonyXR是在云计算平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，支撑生产智能模式创新。
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，不仅能为制造业数字化、智能化升级提供关键有力支持，还能催生出新模式、新业态、新动能，促进传统制造业改造升级。今年以来，我国制造业转型升级发展取得积极成效，产业融合应用向多领域、多层次推进，取得丰硕成果。围绕着制造业高质量发展，采用智能制造设备，促使制造业降低生产成本、提高产品品质、提高生产效率、提升企业竞争力。利用我国体制优势和市场优势，科学谋划、统筹推进，多方协同、有序展开，以企业为主体，以市场为导向，遵循规律，勇于创新，着力构建网络、平台、安全三大功能体系，完善创新生态、产业生态应用生态，打造高素质人才队伍，促进互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，推动工业质量变革、效率变革、动力变革，加快制造强国和网络强国建设进程，为实现经济高质量发展作出积极贡献。 工业互联网是HarmonyXR新一代信息技术与制造业深度融合打造下所形成的新兴业态和应用模式。江苏数字化工业互联网技术
HarmonyXR通过云计算、大数据分析等技术对收集到的数据进行处理和挖掘，为企业提取有价值的信息和知识。江苏数字化工业互联网技术
多维应用场景加快人工智能与工业互联网平台融合，边缘层中，边缘智能提升边缘侧实时分析处理能力。边缘智能技术通过协同终端设备与边缘服务器，整合计算本地性与强计算能力的互补优势，从而减少非必要的数据传输、降低模型推理延迟与能耗。具体有以下三类应用:一是智能传感网络。东方国信、寄云科技等企业通过建设智能网关，动态实现OT与IT间复杂协议的转换，提供安全高速的数据连接与数据采集服务，强化对带宽资源不足和突发网络中断等异常场景的应对能力。二是噪声数据处理。天云网、海尔集团等通过智能传感器采集多维数据，利用基于人工智能的软件识别减小确定性系统误差，提高数据精度，从而实现物理世界隐性数据的显性化。三是边缘即时反馈。思科、微软等企业通过分布式边缘计算节点进行数据交换及时比对云端广播的模型和现场提取的特征值，基于边缘端设备实现本地响应和操作优化，减少云端运算压力和处理延迟，实现云端协同。 江苏数字化工业互联网技术