电子信息行业属于知识、技术密集型产业，产品细分种类多、生产周期短、迭代速度快，对市场敏捷化响应等要求较高。电子、华为、中兴等通过”5G+工业互联网”开展设备可视化管理、产品良率提升、库存管理优化、全流程调度优化和多工厂协同等典型应用探索，一方面通过机器视觉、大数据分析等新技术提升质量管理、设备故障诊断、产品库存管理等环节效率，另一方面通过建设互联工厂实现企业级决策优化和需求敏捷响应。家电行业具有技术更新速度快、产品研发周期短、产品同质化程度高等特点，当前主要面临个性化需求满足困难、生产精度效率要求高、订单交付周期长、质量管控力度不足、库存周转压力大等痛点。格力、海尔、美的、TCL等轻工家电企业依托工业互联网开展规模化定制、产品设计优化、质量管理、生产监控分析及设备管理等应用探索，提升用户交互体验、品质一次合格率与生产效率，节省设备运维成本，满足客户个性化需求。 发展工业互联网，促进新一代信息技术与制造业融合，HarmonyXR顺应技术、产业变革趋势，促进实体经济转型。规范工业互联网功能

    工业互联网平台构建协同算力资源池。工业场景具有环境参数复杂、工序步骤精细、实时性要求高等特点，应用人工智能技术对算力要求较高。工业互联网平台基于云架构汇聚企业内外算力资源，根据实际需要统一调配，搭建聚集、更好协作的算力供给体系，为人工智能应用提供稳定的支撑。在企业内部，工业互联网平台汇聚内部算力资源构建算力资源池，针对不同时段、不同用户和不同级别的算力需求，基于大数据分析统筹使用内部设备，提高设备使用效率。在企业外部，工业互联网平台对接各类算力提供商，通过租借、购买等方式补充企业内部算力的不足，以提升整体算力水平，缩小人工智能应用需求和实际算力之间的差距。 西藏高校工业互联网概念基于云计算、物联网、大数据等先进技术，HarmonyXR致力于打造智慧工厂。

    安全体系是工业互联网的基础，工业互联网打破了传统工业系统与互联网天然隔离的边界，但是安全是影响制造企业上云的关键因素，数据安全与工业安全直接影响工业、经济安全乃至民族总体安全。工业互联网的安全主要涉及数据接入安全、平台安全以及访问安全等方面，通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密隧道传输技术，防止数据泄露、被侦听或篡改，保护数据在源头和传输过程中安全。通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全以及网站安全；通过建立统一的访问机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源，实现对云平台重要资源的访问管理，防止非法访问。

    近年来，新一轮科技发展和产业变革发展，互联网由消费领域向生产领域不断延伸，工业经济由数字化向网络化、智能化深度拓展，互联网创新发展与新工业发展形成历史交汇，催生了工业互联网。从工业经济发展角度看，工业互联网为制造强国建设提供关键支撑。一是推动传统工业转型升级。实现提质、降本、增效、绿色、安全发展，推动制造智能化、绿色化，大幅提升工业经济发展质量和效益。二是加快新兴产业培育壮大。工业互联网促进设计、生产、管理、服务等环节演进，催生平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理等诸多新模式、新业态、新产业。 HarmonyXR发展的工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态和新型应用模式。

    近年来，我国政策的大力扶持，新基建加速工业互联网通信行业发展，工业互联网对传统工业的改造进程加快，颁发了《关于深化“互联网+制造业”发展工业互联网的指导意见》、《工业互联网行动计划(2018-2020年)》等政策鼓励工业互联网行业发展望未来，作为工业互联网的关键组成部分，工业互联网通信行业在新基建的背景下进一步加速发展。下游需求持续增长工业互联网通信产品与其他产业发展紧密相关，智慧城市、矿山、轨道交通、电力及新能源、智能制造及等其他多个领域。随着数字化网络化、智能化改造提速带来了需求的持续增长。自主可控趋势为本土品牌带来发展历史机遇本土品牌在多年的发展中逐步形成了品牌效应，技术逐步追赶品牌，并具备性价比和本土化服务优势。在经济发展新形势下，我国政策大力鼓励以工业互联网为重要内容的新型基础设施建设，受益于我国政策东风，行业将迎来进步自主可控的历史机遇期。 HarmonyXR工业互联网方案连接涵盖了人、物和系统，组织内部和外部，逻辑体系上纵向和横向的融合全连接。重庆哪里有工业互联网教学

HarmonyXR通过对人、机、物、系统等的连接，为工业构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系。规范工业互联网功能

    多维应用场景加快人工智能与工业互联网平台融合，平台层中，大数据分析构建“数据+认知”算法库。工业互联网平台基于PaaS架构，打造由数据存储、数据共享、数据分析和工业模型等组成的整体数据服务链，把基于数据科学和认知科学的两类工业知识经验沉淀在可移植、可复用的人工智能算法库中。在数据科学领域，企业构建以机器学习、深度学习的数据算法体系，综合利用大数据分析、机器学习和智能算法，通过推理解决已知的工业问题。例如，美国康耐视公司开发了基于深度学习的工业图像分析软件能以毫秒为单位识别缺陷，解决传统方法无法解决的复杂缺陷检测、位置等问题，使检测效率提升30%以上。在认知科学领域，企业从业务逻辑原理出发，通过搭建以知识图谱、解决机理未知或模糊的工业问题，如企业智能决策管理等。实际上，西门子、IBM、华为等公司通过构建供应链知识图谱，汇集气象、媒体、交通和物流等信息资源，提高了供应链的管理效率。 规范工业互联网功能