工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)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(tái)。

數(shù)據(jù)采集層主要是做生產(chǎn)車(chē)間以及生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)據(jù)采集， IAAS主要指的是一些網(wǎng)站的基礎(chǔ)設(shè)施包括存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化。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(chǔ)、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(yàn)形成算法和模型。對(duì)于工業(yè)PAAS層來(lái)說(shuō)最為核心的就是模型和算法。工業(yè)APP來(lái)解決不同大型企業(yè)不同細(xì)分行業(yè)各種問(wèn)題。邊緣層解決數(shù)據(jù)采集集成問(wèn)題，一是需兼容各類(lèi)協(xié)議，實(shí)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、互操作;三是邊緣存儲(chǔ)計(jì)算，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理和實(shí)時(shí)分析。

工業(yè) PaaS層解決工業(yè)數(shù)據(jù)處理和知識(shí)積累沉淀問(wèn)題，形成開(kāi)發(fā)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)工業(yè)知識(shí)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(kāi)發(fā)。應(yīng)用層解決工業(yè)實(shí)踐和創(chuàng)新問(wèn)題，通過(guò)工業(yè)SaaS和APP等工業(yè)應(yīng)用部署的方式實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理等環(huán)節(jié)價(jià)值提升，借助開(kāi)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(dòng)基于平臺(tái)的工業(yè)APP創(chuàng)新。

工業(yè)APP是關(guān)鍵，形成滿(mǎn)足不同行業(yè)、不同場(chǎng)景的應(yīng)用服務(wù)。工業(yè)PaaS是核心，構(gòu)建一個(gè)可擴(kuò)展的操作系統(tǒng)，為應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)提供一個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)。IaaS是支撐，使計(jì)算、存儲(chǔ)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(shí)時(shí)、高效的數(shù)據(jù)采集體系。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)和新一代信息技術(shù)與工業(yè)系統(tǒng)全方位深度融合所形成的產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用生態(tài)，是工業(yè)智能化發(fā)展的關(guān)鍵綜合信息基礎(chǔ)設(shè)施。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是工業(yè)云平臺(tái)的延伸發(fā)展，其本質(zhì)是在傳統(tǒng)云平臺(tái)的基礎(chǔ)上疊加物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)，構(gòu)建更精準(zhǔn)實(shí)時(shí)高效的數(shù)據(jù)采集體系，建設(shè)包括存儲(chǔ)、集成、訪(fǎng)問(wèn)分析和管理功能的使能平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)模型化軟件復(fù)用化，以工業(yè)APP的形式為制造企業(yè)各類(lèi)創(chuàng)新應(yīng)用，最終形成資源富集、多方參與、合作共贏、協(xié)同演進(jìn)的制造業(yè)生態(tài)。

為提供更適用于工業(yè)場(chǎng)景需求的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用開(kāi)發(fā)服務(wù)，平臺(tái)不斷深化對(duì)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(shí)，平臺(tái)積極探索業(yè)務(wù)模型的沉淀，支撐形成貼合業(yè)務(wù)需求的綜合性行業(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(mén)檻。

從長(zhǎng)期看，數(shù)據(jù)管理、分析、展示工具功能向平臺(tái)不斷沉淀，可催生聚焦I業(yè)數(shù)據(jù)的服務(wù)體系，有望大幅降低分析門(mén)檻，提升分析效率。伴隨著技術(shù)成熟普及，通用化數(shù)據(jù)分析工具將向底層通用PaaS平臺(tái)下沉，與工業(yè)場(chǎng)景深度結(jié)合的數(shù)據(jù)分析與可視化平臺(tái)逐步向業(yè)務(wù)PaaS平臺(tái)和工業(yè)SaaS演化。

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