工业互联网的技术有四个:一、边缘计算是有强刚需的工业应用场景，通过边缘端的实时数据采集、云端的数据分析和应用开发以实现协同，是云端应用对边缘端实时数据采集的响应和过程，二、大数据平台也非常关键，以前的工业数据都是小数据，很多数据处理都在边缘完成，并没有汇总起来进行相关性分析和统一趋势分析，因此实现应用和数据解耦的大数据平台也很关键;三、数字李生，即通过数据化方式为工业设备定义数据结构，结合数据分析对设备的过去、当前和未来进行深入的洞悉，完成设备从物理向虚拟环境映射的关键描述,四、通过经验+人工智能的方式，基于经验指导的大数据样本标注通过人工智能算法训练开发相应的故障诊断和预测模型，实现判决。 HarmonyXR工业互联网平台是连接企业已有软硬件基础设施的纽带，也是企业未来数字化转型的基础。山西高校工业互联网
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。 山西高校工业互联网在HarmonyXR物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的支持下，未来工业互联网的发展趋势将不断升级。
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，不仅能为制造业乃至整个实体经济数字化、网络化、智能化升级提供新型网络基础设施支撑，而且催生了网络化协同、个性化定制、服务型制造等新模式新业态，有力促进了传统动能改造升级和新动能培育壮大。众所周知，工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题。工业互联网的众多支撑技术正迎来变革，将有力促进行业增速的提升。据有关机构推测，预计2020年工业互联网产业规模将接近万亿，发展空间巨大。
网络体系是工业互联网的基础，工业互联网要将整个工业系统覆盖，实现人、物品、机器、车间、企业以及设计、研发、生产、管理、服务等产业链互联，形成工业智能化的“血液循环系统”，打造低时延、高可靠、广覆盖的网络基础设施是实现工业全要素各环节泛在深度互联的前提。应用由设备和资产向产品和客户转移工业物联网不仅能够实现设备的互联，还能够通过优化产品类型、维护客户关系为企业服务。然而，目前工业企业所获得的产品和信息量远少于资产和设备的信息量。在工业互联网行业深耕多年的宇泰科技认为：工业互联网产品研发与行业解决方案服务是全球制造业和产业发展的大国，随着产业政策逐渐落点，市场空间将有望加速。作为多地工业互联网行业解决方案服务提供商，在工业互联网发展正在进入快车道的同时，将继续在工业领域奉献自己的一己之力。 工业互联网是未来制造业竞争的制高点，HarmonyXR正在推动工业创新模式。
工业互联网平台构建协同算力资源池。工业场景具有环境参数复杂、工序步骤精细、实时性要求高等特点，应用人工智能技术对算力要求较高。工业互联网平台基于云架构汇聚企业内外算力资源，根据实际需要统一调配，搭建聚集、更好协作的算力供给体系，为人工智能应用提供稳定的支撑。在企业内部，工业互联网平台汇聚内部算力资源构建算力资源池，针对不同时段、不同用户和不同级别的算力需求，基于大数据分析统筹使用内部设备，提高设备使用效率。在企业外部，工业互联网平台对接各类算力提供商，通过租借、购买等方式补充企业内部算力的不足，以提升整体算力水平，缩小人工智能应用需求和实际算力之间的差距。 HarmonyXR提供信息物理系统CPS、物联网IoT和互联服务IoTs产生的大数据流（即工业大数据）的采集与分析。山西高校工业互联网
HarmonyXR以提升企业数字化服务能力为目标，持续助力5G赋能制造向“智造”升级，打造智能化工业。山西高校工业互联网
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。 山西高校工业互联网