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國內(nèi)也涌現(xiàn)了一批面向特定區(qū)域、面向特定行業(yè)的平臺，甚至出現(xiàn)了一些面向具體環(huán)節(jié)，比如專門面向研發(fā)設(shè)計、大數(shù)據(jù)仿真的平臺，例如橙色云、木星數(shù)字孿生平臺等。

??1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)

??工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是面向制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化需求，構(gòu)建基于海量數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析的服務(wù)體系，支撐制造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的工業(yè)云平臺。

??工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺功能架構(gòu)（來源：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺白皮書）

??邊緣層解決數(shù)據(jù)采集集成問題。一是需兼容各類協(xié)議，實現(xiàn)設(shè)備/軟件的數(shù)據(jù)采集；二是統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、互操作；三是邊緣存儲計算，實現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理和實時分析。

??工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)laas層是指把IT基礎(chǔ)設(shè)施作為一種服務(wù)通過網(wǎng)絡(luò)對外服務(wù)。具體來說，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)laas層是基于虛擬化、分布式存儲、并行計算、負(fù)載調(diào)度等技術(shù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲等計算機(jī)資源的資源池管理，根據(jù)用戶適時調(diào)度資源，確保資源使用的安全與隔離，為客戶提供云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。

??工業(yè)PAAS層是核心，下半部分是工業(yè)PAAS層的通用部分，包含了數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)清洗，上半部分是工業(yè)PAAS層核心中的核心。在工業(yè)PaaS層要做微服務(wù)和模型，將大量技術(shù)原理，基礎(chǔ)工藝經(jīng)驗形成算法和模型。對于工業(yè)PAAS層來說為核心的就是模型和算法。工業(yè)PaaS層解決工業(yè)數(shù)據(jù)處理和知識積累沉淀問題，形成開發(fā)環(huán)境，實現(xiàn)工業(yè)知識的封裝和復(fù)用，工業(yè)大數(shù)據(jù)建模和分析形成智能，促進(jìn)工業(yè)應(yīng)用的創(chuàng)新開發(fā)。

??工業(yè)APP解決不同細(xì)分行業(yè)、不同大型企業(yè)各種問題。應(yīng)用層解決工業(yè)實踐和創(chuàng)新問題，通過工業(yè)SaaS和APP等工業(yè)應(yīng)用部署的方式實現(xiàn)設(shè)計、生產(chǎn)、管理等環(huán)節(jié)價值提升，借助開發(fā)社區(qū)等工業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新方式塑造良好的創(chuàng)新環(huán)境，推動基于平臺的工業(yè)APP創(chuàng)新。

??總的來說，工業(yè)APP是關(guān)鍵，形成滿足不同行業(yè)、不同場景的應(yīng)用服務(wù)。工業(yè)PaaS是核心，構(gòu)建一個可擴(kuò)展的操作系統(tǒng)，為應(yīng)用軟件開發(fā)提供一個基礎(chǔ)平臺。IaaS是支撐，使計算、存儲網(wǎng)絡(luò)資源池化。數(shù)據(jù)采集是基礎(chǔ)，構(gòu)建精準(zhǔn)、實時、高效的數(shù)據(jù)采集體系。

??2 工業(yè)PaaS平臺的核心

??工業(yè)PaaS平臺的核心是在工業(yè)技術(shù)原理、行業(yè)知識、基礎(chǔ)工業(yè)、研發(fā)工具規(guī)則化、模塊化、軟件化基礎(chǔ)上形成的數(shù)字化模型。

??工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)：數(shù)據(jù)+模型=服務(wù)

??模型和算法在工業(yè)領(lǐng)域里面分成兩種：一種是機(jī)理模型，二種是數(shù)據(jù)模型。機(jī)理模型是上世紀(jì)80、90年代開始針對原理的數(shù)學(xué)建模，用數(shù)學(xué)公式來進(jìn)行原理的描述。數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型，在工業(yè)領(lǐng)域用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，用深度學(xué)習(xí)的算法，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，由海量的數(shù)據(jù)和計算力提升所帶來數(shù)據(jù)模型。

??數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型核心的不是算法而是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)從物理設(shè)備上來，包括設(shè)備運行數(shù)據(jù)，從生產(chǎn)流程中來，以及其它來源。有了模型，有了大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行運算，可以很好去提升良品率，降低庫存水平等等。有了模型之后可以利用現(xiàn)場大量的傳感器數(shù)據(jù)來進(jìn)行實時的分析和科學(xué)的決策，通過自動去精準(zhǔn)執(zhí)行或者是通過人工干預(yù)介入來進(jìn)行精準(zhǔn)的執(zhí)行，終能夠使得企業(yè)做到提質(zhì)、降本、增效。

??3 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)展展望

??為提供更適用于工業(yè)場景需求的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用開發(fā)服務(wù)，平臺不斷深化對機(jī)理模型和數(shù)據(jù)模型的積累，不斷提升分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。同時，平臺積極探索業(yè)務(wù)模型的沉淀，支撐形成貼合業(yè)務(wù)需求的綜合性工業(yè)應(yīng)用。數(shù)據(jù)建模與分析工具向組件化和圖形化發(fā)展，大幅降低數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用門檻。