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总的来说，国内外主流工业互联网平台总体上呈现出以下态势：（1）IaaS被寡头垄断，其中，中、美的IaaS基础设施能力较强，正从互联网行业向其他行业扩张。（2）PaaS以专业性为基础拓展通用性，并渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口。信息化水平高的制造业企业成为PaaS建设的主力军，但先进的ICT企业是工业PaaS的共性关键使能技术的开拓者，基于中国互联网生态优势的国内互联网企业可能会成为工业PaaS的另一支主力军。（3）SaaS专注专业纵深，正逐步深入制造业细分行业领域。PaaS的成熟度和能力是SaaS发展的基础，只有PaaS成熟度和能力大幅提升，SaaS才有繁荣的可能。受限于工业PaaS，现阶段的工业SaaS仍处于萌芽阶段，各方SaaS处于同一起跑线，但是中国拥有良好的互联网生态基础，将激发SaaS巨大的应用潜力。工业互联网为供应链管理提供实时数据，优化库存和物流配送。广东人工智能工业互联网技术

“点线面”全方面结合，提升应用赋能水平。立足制造业行业特性和差异化发展需求，编制实施工业互联网与细分行业融合应用指南，为企业提供转型“说明书”和“工具箱”，帮助企业特别是中小企业降低转型成本。推动工业互联网与重点产业链“链网协同”，挖掘更多应用场景，打造智慧供应链。持续开展工业互联网一体化进园区“百城千园行”活动，引导产业园区、行业集群等加大工业互联网设施建设，促进设备互通、资源共享。面向传统产业打造工业数据空间，促进数据安全可信流通。完善工业互联网安全管理体系，加强工业互联网安全公共服务能力。广东人工智能工业互联网技术工业互联网助力家居行业实现个性化定制，满足消费者需求。

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。

应用模式，由于在工业互联网平台发展的过程中，各平台企业所关注的企业应用和侧重点不同，由此形成了智能制造类平台、协同制造服务类平台以及云制造服务类平台。智能制造类平台针对传统制造企业进行智能化改造，构建智能工厂，以生产和运营优化为主要场景。需要收集、存储和分析企业各类设备、生产线及生产运行状态的海量多源异构数据信息。通过远程实时监控与即时调整现场生产状态，实现对生产过程中各类机器设备的动态优化调整乃至整个企业生产运营过程的持续优化。此类平台借助互联网、大数据、人工智能等新兴技术，充分发挥工业设备的工艺潜能，提高资源配置效率和企业生产运营效率，为企业智能制造的实现提供了新型基础设施。这类平台的典型表示有西门子MindSphere、施耐德EcoStruxure、PTC ThingWorx以及东方国信Cloudiip等平台。工业互联网助力企业打造数字化品牌，提升市场影响力。

边缘运算：分布式计算范型可以将电脑数据存贮器移到较接近实际应用的地方。边缘运算和云端运算不同，边缘运算是在网络的边缘以分散式的概念进行资料处理。工业物联网为了转换工业世界中的生产力、产品以及服务，比较不是以纯总控式的云端运算，比较需要边缘运算加上云端运算的架构。大数据：大数据分析是对大型，有许多变化的资料集（大数据）的检验。人工智能及机器学习：人工智能（AI）是计算机科学的一个领域，其中会创建类似人一様互动以及工作的智能机器。机器学习是人工智能的主要内容，让软件在不用人为介入或是特别编写程式的情形下，就可准确的预测结果。 远程运维服务基于工业互联网，降低维护成本。山西IOT工业互联网厂家

工业互联网助力3D打印技术普及，实现个性化生产。广东人工智能工业互联网技术

从主要技术角度看，工业互联网是系统集成技术，从主要技术的角度来看，工业互联网的本质在于对工业大数据的深度利用。这一过程涉及数据从生成到较终转化为决策信息的全周期，包括数据的采集、传输、分析、融合、管理以及决策支持等关键环节。为了实现这些环节，需要整合多种技术和软硬件资源，执行从感知识别到智能算法，再到系统集成和平台应用的一系列任务。工业互联网技术可以被理解为一种系统集成技术，它专注于获取、处理和应用工业过程中的数据，以实现数据价值的较大化。这种技术的应用不只优化了数据处理流程，还为企业的运营提供了深刻的洞察力和决策支持，推动了工业向智能化和自动化的转型。广东人工智能工业互联网技术