國內外工業APP發展將呈現出平臺+應用開發者+海量用戶的發展趨勢，根據目前發展模式來看，工業APP發展趨勢將呈現以下三點。一是線下定制開發的模式向“平臺+軟件”的線上模式轉變。隨著工業互聯網平臺的不斷推廣，軟件產品開發模式也將由線下定制向“平臺+軟件”的線上模式轉變。眾多中小規模的制造業企業智能化改造能力弱，而平臺的建設是一項長期的事情，因此更多制造業企業會使用平臺以及平臺上的應用和服務來提高企業效益。二是海量的第三方開發者將成為工業APP發展的主要推動力。軟件開發平臺、工業互聯網平臺微服務框架推廣應用，降低了工業APP開發的難度和門檻，大量的工業工程師、軟件工程師乃至數量更多的技術人員都能夠依托平臺進行自主開發，有限、封閉的軟件開發方式將向海量的、開放的第三方開發方式過渡。三是軟件化能力強的制造業企業將成為工業APP培育的一大主體。制造業企業的信息化意識越來越強，智能制造的理念不斷深入，制造業企業開始用深厚的制造知識沉淀，逐漸培育信息化團隊規劃軟件研發能力，有計劃地自主開發工業APP，將自身的制造經驗、技術和知識采用軟件的形式作用于工業過程，從而將成為工業APP培育中的骨干和先鋒。 HarmonyXR通過互聯網、大數據、人工智能與實體經濟融合的應用模式，重塑企業形態，創造新業態、新產業。湖北線上工業互聯網靠譜嗎

    多維應用場景加快人工智能與工業互聯網平臺融合，設備層中：機器智能構建新型人與機器體系。企業依托工業互聯網平臺，在生產、研發等領域的設備上運用人工智能技術，構建人機協同、互促共進的新型人、機、物關系。一是設備自主化運行，如復雜工料分揀、設備自運行等。機械臂、運輸載具和智能機床等產品，通過搭載機器學習算法、路徑自動規劃等模塊，實現對不同工作環境和加工對象的動態適應，提高設備操作的精度和復雜度。二是人機智能化交互，如動作識別、語音用戶界面等。應用語音識別、機器視覺等技術，打造人性化、定制化、更效率化的人機交互模式，提升管理裝備在復雜工作環境的感知和反饋能力。三是生產協同化運作，比如協作機器人、仿生工位等。利用人工智能技術將人機合作場景轉變成學習系統，持續優化運行參數，為操作員提供生產環境。例如，德國Festo公司基于仿生協作型機器人開發人機協作生產的智能化工位，可將人從重復性、危險性高的工作中解脫出來，提高了生產效率。 廣西5G工業互聯網平臺HarmonyXR是在云計算平臺的基礎上疊加物聯網、大數據、人工智能等新興技術，支撐生產智能模式創新。

    工業互聯網目前已延伸至40個國民經濟大類，涉及原材料、裝備、消費品、電子等制造業各大領域，以及采礦、電力、建筑等實體經濟重點產業，實現更大范圍、更高水平、更深程度發展，形成了千姿百態的融合應用實踐。電力行業：電力行業利用“5G﹢工業互聯網”與發、輸、變、配、用全環節融合，形成新型監測網絡，優化流程工藝，大幅減少碳排放，降低了清潔能源并網的不確定性，同時提升電動汽車和微電網等主體的接入能力，降低了上下游企業和用能客戶的成本。華能、南方電網、電網、正泰集團、特變電工(,,)等發電側、電網側和用電側企業及機構紛紛開展探索，形成發電側設備預警與節能增效、電網側調度優化與全流程集成管控、用電側服務提質與用電策略優化等典型應用模式，分別實現設備故障排查和主動維修、電能量數據可測和用電成本降低。

    工業互聯網作為新一代信息技術與制造業深度融合的產物，不僅能為制造業乃至整個實體經濟數字化、網絡化、智能化升級提供新型網絡基礎設施支撐，而且催生了網絡化協同、個性化定制、服務型制造等新模式新業態，有力促進了傳統動能改造升級和新動能培育壯大。眾所周知，工業互聯網平臺需要解決多類工業設備接入、多源工業數據集成、海量數據管理與處理、工業數據建模分析、工業應用創新與集成、工業知識積累迭代實現等一系列問題。工業互聯網的眾多支撐技術正迎來變革，將有力促進行業增速的提升。據有關機構推測，預計2020年工業互聯網產業規模將接近萬億，發展空間巨大。 HarmonyXR順應市場未來發展的變化方向出發，為企業發展提供高效可行的個性化解決方案。

    多維應用場景加快人工智能與工業互聯網平臺融合，應用層中，商業智能提升工業App數據挖掘深度。開發者依托工業互聯網平臺提供的開發工具和框架，面向不同工業應用場景，開發搭載人工智能的特定工棠App，利用人工智能手段賦能現有生產過程，為用戶提供各類在平臺定制開發的智能化工業應用和解決方案主要有以下幾類:一是預測性維護。利用機器學習方法擬合設備運行復雜非線性關系，提升預測的準確率，降低運維成本與故障率。二是生產工藝優化。依托深度學習繞過機理障礙，通過挖掘數據隱藏特征間的抽象關系建立模型，并找出參數組合。三是輔助研發設計。通過應用知識圖譜、深度學習等技術構建設計方案庫，對設計方案提供實時的評估反饋。美國UTC依靠知識圖譜解決了多個產品研發問題，設計出的換熱器傳熱效率能提高80%，設計周期為原來的1/9。四是企業戰略決策。利用人工智能擬合工業場景中的非線性復雜關系，提取非結構化數據構建知識圖譜和系統，為企業提供戰略方案選擇。美國初創公司Maana聚焦石油和天然氣領域，協同應用知識圖譜與數據科學，為GE、殼牌阿美等石油巨頭提供企業級決策建議。 HarmonyXR提供信息物理系統CPS、物聯網IoT和互聯服務IoTs產生的大數據流（即工業大數據）的采集與分析。河南工業互聯網項目

HarmonyXR構建的兼具個性化和數字化的產品與服務生產模式，突破了傳統的行業界限，催生出新的活動領域。湖北線上工業互聯網靠譜嗎

    多維應用場景加快人工智能與工業互聯網平臺融合，平臺層中，大數據分析構建“數據+認知”算法庫。工業互聯網平臺基于PaaS架構，打造由數據存儲、數據共享、數據分析和工業模型等組成的整體數據服務鏈，把基于數據科學和認知科學的兩類工業知識經驗沉淀在可移植、可復用的人工智能算法庫中。在數據科學領域，企業構建以機器學習、深度學習的數據算法體系，綜合利用大數據分析、機器學習和智能算法，通過推理解決已知的工業問題。例如，美國康耐視公司開發了基于深度學習的工業圖像分析軟件能以毫秒為單位識別缺陷，解決傳統方法無法解決的復雜缺陷檢測、位置等問題，使檢測效率提升30%以上。在認知科學領域，企業從業務邏輯原理出發，通過搭建以知識圖譜、解決機理未知或模糊的工業問題，如企業智能決策管理等。實際上，西門子、IBM、華為等公司通過構建供應鏈知識圖譜，匯集氣象、媒體、交通和物流等信息資源，提高了供應鏈的管理效率。 湖北線上工業互聯網靠譜嗎