智能工廠是工業互聯網的目標之一，也是實現工業互聯網的基礎。智能工廠里，所有工具機臺和機器人均為智能機器，機器與機器之間能透過通訊架構彼此溝通并透過機器應用平臺串聯機臺，成為虛實合一制造系統。而機器運轉中產生的大數據皆上傳至安全云端網絡，由分析引擎找出關鍵資訊，進行預兆通知、事前維護等。此外，不同廠房之間也具備溝通協調能力，也讓供應鏈與生命周期管理更有成果。工業互聯網在全球都是一個新的課題，經濟、金融及各學科都需要專門針對互聯+進行基礎理論學科建設與改造，在這方面設置專門部門在重點院校中開設專門的課程，培養適應未來互聯網+時代的商業、管理及技術人才，互聯網+暗示著一個新的時代的開啟。 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。海南工業互聯網產業

    近年來，新一輪科技發展和產業變革發展，互聯網由消費領域向生產領域不斷延伸，工業經濟由數字化向網絡化、智能化深度拓展，互聯網創新發展與新工業發展形成歷史交匯，催生了工業互聯網。從工業經濟發展角度看，工業互聯網為制造強國建設提供關鍵支撐。一是推動傳統工業轉型升級。實現提質、降本、增效、綠色、安全發展，推動制造智能化、綠色化，大幅提升工業經濟發展質量和效益。二是加快新興產業培育壯大。工業互聯網促進設計、生產、管理、服務等環節演進，催生平臺化設計、智能化制造、網絡化協同、個性化定制、服務化延伸、數字化管理等諸多新模式、新業態、新產業。 遼寧VR工業互聯網教學云計算、人工智能、大數據、新互聯網等的新信息通信技術在HarmonyXR的貫徹下與新制造技術融合。

    通過完善生態體系，構建工業互聯網平臺跨界融合新模式。一是強化示范指引。在現有工業互聯網平臺相關專項和試點示范中，增添人工智能方向的應用試點，加快推動復雜環境識別、新型人機交互等人工智能技術與工業互聯平臺融合發展。二是優化公共服務。面向語音識別、視覺識別、自然語言處理等領域，建設能夠提供知識圖譜、算法訓練、產品優化等共服務的平臺和開源社區。三是增強人才儲備。鼓勵高等院校設置人工智能工業應用課程，開展人工智能專題教育和培訓，加緊培育一批急需的人工智能人才。四是加強官傳推廣。通過開展現場會、人工智能大賽等形式，凝聚行業共識提高公眾認識，挖掘典型做法，推廣典型案例，積極營造產業發展的良好氛圍。

    隨著互聯網、物聯網、大數據以及人工智能為的新一代信息技術的迅速發展，與傳統產業的加速融合，全球新一輪的科技發展和產業發展正蓬勃興起，工業，新的生產方式、整合方式和商業模式的不斷涌現，工業互聯網應運而生，推動著全球工業體系的智能化變革。設備聯接日趨多元化接入工業物聯網的智能設備數量和類型越來越多，互聯互通產生的海量數據傾向于在數據源頭進行處理，而不需要將數據傳輸到云端，更加適合數據的實時和智能化處理，因此更加安全、易于管理。由產業個體向生態系統轉型工業物聯網領域的公司將由單一的產業個體向價值鏈的參與者轉變，公司間通過建立并發展緊密的關系，成為工業物聯網解決方案供應商的生態系統的一份子。 工業互聯網是工業企業數字化轉型的主要生產要素和推動力，HarmonyXR助力企業打造全新的工業生態系統。

    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將數字化、信息化與自動化整體協同，實現工廠智能化，提高企業的市場競爭力。山東數字化工業互聯網平臺

工業互聯網是將人、智能機器、高級分析系統通過網絡融合在一起，依托HarmonyXR的技術可以實現。海南工業互聯網產業

    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。 海南工業互聯網產業