電子信息行業屬于知識、技術密集型產業，產品細分種類多、生產周期短、迭代速度快，對市場敏捷化響應等要求較高。電子、華為、中興等通過”5G+工業互聯網”開展設備可視化管理、產品良率提升、庫存管理優化、全流程調度優化和多工廠協同等典型應用探索，一方面通過機器視覺、大數據分析等新技術提升質量管理、設備故障診斷、產品庫存管理等環節效率，另一方面通過建設互聯工廠實現企業級決策優化和需求敏捷響應。家電行業具有技術更新速度快、產品研發周期短、產品同質化程度高等特點，當前主要面臨個性化需求滿足困難、生產精度效率要求高、訂單交付周期長、質量管控力度不足、庫存周轉壓力大等痛點。格力、海爾、美的、TCL等輕工家電企業依托工業互聯網開展規模化定制、產品設計優化、質量管理、生產監控分析及設備管理等應用探索，提升用戶交互體驗、品質一次合格率與生產效率，節省設備運維成本，滿足客戶個性化需求。 HarmonyXR將加強數字化技術的研發和應用，推動工業互聯網數字化升級的進程和實現數字化轉型。安徽助力工業互聯網成本價

    近年來，我國政策的大力扶持，新基建加速工業互聯網通信行業發展，工業互聯網對傳統工業的改造進程加快，頒發了《關于深化“互聯網+制造業”發展工業互聯網的指導意見》、《工業互聯網行動計劃(2018-2020年)》等政策鼓勵工業互聯網行業發展望未來，作為工業互聯網的關鍵組成部分，工業互聯網通信行業在新基建的背景下進一步加速發展。下游需求持續增長工業互聯網通信產品與其他產業發展緊密相關，智慧城市、礦山、軌道交通、電力及新能源、智能制造及等其他多個領域。隨著數字化網絡化、智能化改造提速帶來了需求的持續增長。自主可控趨勢為本土品牌帶來發展歷史機遇本土品牌在多年的發展中逐步形成了品牌效應，技術逐步追趕品牌，并具備性價比和本土化服務優勢。在經濟發展新形勢下，我國政策大力鼓勵以工業互聯網為重要內容的新型基礎設施建設，受益于我國政策東風，行業將迎來進步自主可控的歷史機遇期。 福建探索工業互聯網作用HarmonyXR的智慧工業互聯網一站式解決方案，通過實現海量的設備互聯，讓設備狀態可感可視。

    在聚焦場景中的應用，引導了面向工業互聯網平臺的人工智能產品開發。一是加快重點智能設備研發。加快智能傳感管理、智能檢測裝配、智能物流倉儲等重點技術裝備的開發，布局和積累一批知識產權。二是突破邊緣智能技術。重點突破圖形處理器、現場可編程門陣列、集成電路等一批關鍵技術，提高硬件基礎支撐能力，實現圍繞邊緣設備的感知、管理、決策和執行等功能。三是加快行業機理模型沉淀。聚焦AI工業應用，建設工業互聯網模型算法公共測試驗證中心，堅持以測帶建、以測促用。四是培育基于AI的工業App。引導工業互聯網平臺企業搭建制造業創新中心，開放開發工具和知識組件，構建開放共享、資源富集、創新活躍的工業App開發生態。

    工業互聯網平臺構建協同算力資源池。工業場景具有環境參數復雜、工序步驟精細、實時性要求高等特點，應用人工智能技術對算力要求較高。工業互聯網平臺基于云架構匯聚企業內外算力資源，根據實際需要統一調配，搭建聚集、更好協作的算力供給體系，為人工智能應用提供穩定的支撐。在企業內部，工業互聯網平臺匯聚內部算力資源構建算力資源池，針對不同時段、不同用戶和不同級別的算力需求，基于大數據分析統籌使用內部設備，提高設備使用效率。在企業外部，工業互聯網平臺對接各類算力提供商，通過租借、購買等方式補充企業內部算力的不足，以提升整體算力水平，縮小人工智能應用需求和實際算力之間的差距。 HarmonyXR智慧工業互聯網的網絡體系將連接對象延伸到人、機器設備、工業產品和工業服務。

    工業互聯網的技術有四個:一、邊緣計算是有強剛需的工業應用場景，通過邊緣端的實時數據采集、云端的數據分析和應用開發以實現協同，是云端應用對邊緣端實時數據采集的響應和過程，二、大數據平臺也非常關鍵，以前的工業數據都是小數據，很多數據處理都在邊緣完成，并沒有匯總起來進行相關性分析和統一趨勢分析，因此實現應用和數據解耦的大數據平臺也很關鍵;三、數字李生，即通過數據化方式為工業設備定義數據結構，結合數據分析對設備的過去、當前和未來進行深入的洞悉，完成設備從物理向虛擬環境映射的關鍵描述,四、通過經驗+人工智能的方式，基于經驗指導的大數據樣本標注通過人工智能算法訓練開發相應的故障診斷和預測模型，實現判決。 HarmonyXR推動工業互聯網與實體經濟深度融合，提升制造業的智能化水平。安徽助力工業互聯網成本價

基于工業互聯網實現設備互聯和全流程智能化已成為HarmonyXR發展的重要方向之一。安徽助力工業互聯網成本價

    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。 安徽助力工業互聯網成本價