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其中，数据传输典型技术包括嵌入式过程控制统一架构（OPC UA）、消息队列遥测传输（MQTT）、数据分发服务（DDS）等；数据语义语法主要指信息模型，典型技术包括语义字典、自动化标记语言（automation ML）、仪表标记语言（Instrument ML）等。标识解析体系实现要素的标记、管理和定位，由标识编码、标识解析系统和标识数据服务组成，通过为物料、机器、产品等物理资源和工序、软件、模型、数据等虚拟资源分配标识编码，实现物理实体和虚拟对象的逻辑定位和信息查询，支撑跨企业、跨地区、跨行业的数据共享共用。工业互联网为国家防护科技工业提供技术支持，提升国家防护实力。吉林IOT工业互联网综合服务商

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。湖南IOT工业互联网工业互联网推动个性化定制生产，满足消费者多样化需求。

How (工业互联网如何实现)？传感器与设备连接： 工业互联网的基础是将生产环境中的传感器和设备与互联网连接起来。这包括各种传感器，如温度、湿度、压力传感器，以及工业设备、机器人等。数据采集与存储： 通过连接的传感器和设备实时采集大量数据，包括生产过程中的各种参数和状态。这些数据被存储在云平台或本地服务器上，为后续的分析提供基础。大数据分析与人工智能： 利用大数据分析和人工智能技术对采集到的数据进行深入分析。这包括识别潜在问题、预测设备故障、优化生产流程等。实时监控与控制： 基于分析结果，工业互联网系统能够实时监控生产过程，并通过自动化控制系统调整参数，以优化生产效率和质量。云平台与边缘计算： 工业互联网往往采用云平台和边缘计算结合的方式。云平台用于存储和处理大规模数据，而边缘计算则能在设备附近处理一些实时性要求较高的任务，减少延迟。

有人解释说，工业互联网平台具有明显的“马太效应”，当其工业APP和用户达到一定规模时，平台将会爆发式增长，形成赢者通吃的竞争局面。工业互联网平台还有明显的“替代效应”，能够极大降低企业信息化部署的成本和难度，推动制造业走向体系重构、动力变革和范式迁移的新阶段。在中国信息通信研究院总工程师、工业互联网产业联盟秘书长余晓晖看来，我国工业互联网已初步形成三大应用路径，分别是面向企业内部生产率提升的智能工厂，面向企业外部价值链延伸的智能产品、服务和协同，面向开放生态的平台运营即工业互联网平台。前两者国外实践已比较多，而工业互联网平台在全球探索的时间并不长。供应链金融结合工业互联网，拓宽企业融资渠道。

中美德在信息基础设施及ICT技术能力方面各有所长。中美在信息基础设施方面相对较强。中国已建成全球较大的NB-IoT网络，能有效支撑工业互联网平台建设、促进海量终端接入、拓展应用场景。美国亚马逊、微软、IBM等在技术、产品和市场规模方面遥遥先进，并且美国在PaaS平台底层技术方面具有一定优势，全球各国工业互联网平台PaaS主要架构几乎均采用美国的Cloud Foundry和Docker等开源技术。美德具备将主要经验知识固化封装为模块化的微服务组件和工具开发能力，但中国工业PaaS刚刚起步，算法库、模型库、知识库等微服务提供能力不足，导致平台在功能完整性、模型组件丰富性等方面发展滞后，处于探索阶段。工业互联网为传统技艺传承提供数字化手段，弘扬民族文化。吉林IOT工业互联网综合服务商

工业互联网助力企业构建绿色制造体系，减少资源浪费。吉林IOT工业互联网综合服务商

数据体系是要素。工业互联网数据有三个特性。一是重要性。数据是实现数字化、网络化、智能化的基础，没有数据的采集、流通、汇聚、计算、分析，各类新模式就是无源之水，数字化转型也就成为无本之木。二是专业性。工业互联网数据的价值在于分析利用，分析利用的途径必须依赖行业知识和工业机理。制造业千行百业、千差万别，每个模型、算法背后都需要长期积累和专业队伍，只有深耕细作才能发挥数据价值。三是复杂性。工业互联网运用的数据来源于“研产供销服”各环节，“人机料法环”各要素，ERP、MES、PLC等各系统，维度和复杂度远超消费互联网，面临采集困难、格式各异、分析复杂等挑战。吉林IOT工业互联网综合服务商