工业互联网九大核心技术
工业互联网七大关键技术
工业互联网七大关键技术工业互联网是指将互联网与传统工业深度融合，实现设备、物料、能源和信息等各要素的高效连接和智能化运行。
在工业互联网的发展过程中，关键技术起到了至关重要的作用。
本文将介绍工业互联网的七大关键技术，并详细说明它们在实践中的应用。
一、大数据分析技术大数据分析技术是工业互联网的基础和核心技术之一。
随着各种传感器和终端设备在工业生产中的广泛应用，大量实时生成的数据被采集和存储。
利用大数据分析技术，可以对这些数据进行实时监测、分析和挖掘，从而帮助企业及时发现问题和优化生产过程。
二、云计算与边缘计算技术云计算与边缘计算技术是工业互联网实现高效连接和数据处理的关键技术。
云计算提供了强大的计算和存储能力，能够帮助企业实现大规模数据的中心化管理和分析。
而边缘计算则强调将计算和存储资源尽可能地靠近数据产生的地方，减少数据传输的延迟和成本，提升数据处理的效率。
三、物联网技术物联网技术是工业互联网的基础设施，通过传感器和通信技术将设备、物料和人员等各种要素连接起来。
物联网技术可以实现设备的远程监控、故障预警和智能调度等功能，提高生产的效率和可靠性。
四、人工智能技术人工智能技术在工业互联网中发挥着重要的作用。
通过机器学习和深度学习等技术，可以对大量数据进行自动分析和处理，并从中提取有价值的信息。
人工智能技术还可以实现智能感知和智能决策，并与人类合作完成复杂的任务。
五、装备智能化技术装备智能化技术是工业互联网的重要组成部分。
通过在传统设备上添加传感器和智能控制系统，可以实现设备的远程监控、自动调整和自愈能力。
装备智能化技术可以提高设备的效率、可靠性和安全性，降低生产成本和能耗。
六、网络安全技术工业互联网的发展离不开网络安全的保障。
在工业互联网中，大量的数据和信息在网络中传输，面临着被黑客攻击和数据泄漏的风险。
因此，网络安全技术对于工业互联网的可持续发展至关重要。
网络安全技术包括身份认证、数据加密、入侵检测等，可以有效地保护工业互联网的安全。
工业互联网的核心技术与应用研究
工业互联网的核心技术与应用研究随着信息技术的迅猛发展，工业互联网成为目前最为热门的领域之一。
以传统制造业为主要对象，工业互联网能够实现设备、数据、人员、业务等多者间的互动，实现制造业的高效化、智能化、网络化和可持续发展。
本文将从敏捷制造、大数据分析、云计算及智能终端等方面分析工业互联网的核心技术及其应用研究。
一. 敏捷制造技术敏捷制造作为一种去中心化的制造模式，能够在灵活性和自适应性的前提下降低生产成本和生产周期。
然而，敏捷制造在应用过程中面临着生产计划、质量控制等难题。
工业互联网则能够实现规划、调度和监控数据流、物流和价值流的智能化，大大提升敏捷制造的效率和准确度。
二. 大数据分析技术在工业互联网时代，数据成为了“新型工业原材料”，但海量的数据难以管理和分析，因此需要利用大数据分析技术，对数据展开挖掘和分析，实现对设备状态、生产效率、故障预警等方面的精细化管理。
借助工业互联网的技术平台，企业能够有计划地规划生产，预测未来的市场需求和用户需求，实现智能化工厂的构建。
三. 云计算技术随着工业互联网的快速发展，云计算技术被广泛应用于工业生产领域。
通过云计算技术，企业能够实现设备联网、数据共享、应用交换和资源共享等功能，同时也能够大大提升生产效率和降低制造成本。
通过聚合互联网技术，企业可分享云计算的存储和计算资源，提高生产效率、降低生产成本，实现数字化管理，使生产更加智能化、高效化、快速化和灵活化。
四. 智能终端技术智能终端，如智能手机、手表等可穿戴设备，已广泛应用于工业互联网。
这些智能终端可以通过互联网快速传递数据，使信息实现实时高效交互，大大提升生产效率。
此外，使用智能终端可实现设备监控、运维管理和远程控制等功能，为工业互联网的智能化管理提供了可靠的保障。
总之，工业互联网的核心技术及其应用研究，在当前信息时代具有重要意义。
敏捷制造、大数据分析、云计算及智能终端等技术的发展，为制造业的转型升级提供了新的方向和动力。
工业互联网技术的关键技术点分析
工业互联网技术的关键技术点分析工业互联网技术是当今最为热门的话题之一，它不仅是数字化转型的重要组成部分，也是实现智能制造的关键。
但是，要想在工业互联网的竞争中立于不败之地，关键技术点的突破是必须的。
本文将从以下几个方面，对工业互联网技术中的关键技术点进行分析。
一、物联网连接技术工业互联网中最核心的技术就是物联网连接技术，它是工业互联网的基础。
物联网连接技术主要分为两种：边缘计算和云计算。
边缘计算是指将计算数据和处理过程放在设备或其它边缘设备中，而不是传输到中心服务器或云上。
这种技术可以降低通信延迟，减轻网络负担，同时也增强了数据的安全性。
云计算则是把数据储存在云端，通过云计算来解决大规模存储和计算的问题。
只要有互联网，无论在哪个地方都可以通过云端访问物联网。
二、信息安全技术工业互联网中的信息安全技术是至关重要的。
随着生产和管理信息的数字化和网络化，数据的泄露、篡改和攻击等安全问题越来越复杂和严重。
因此，信息安全技术成为了确保工业互联网系统安全稳定运行不可或缺的技术。
安全加密技术、身份认证技术、访问控制技术等都是重要的信息安全技术。
三、大数据处理技术随着制造业数字化的深入推进，生产过程中产生的各种数据以及与制造相关的数据量不断增加，如何快速、有效地处理这些数据，并从中提取有用信息，成为了工业互联网面临的一个重要问题。
大数据处理技术可以通过数据挖掘、机器学习等技术手段，对制造相关的数据分析和建模，进行数据预测，从而实现生产过程中的优化。
四、人工智能技术人工智能技术在工业互联网中具有重要的应用前景。
通过人工智能技术实现产品的智能化、自动化知识化，可以大大提高产品的生产效率和质量。
人工智能技术还可以使机器能够自主决策，从而实现生产过程的自动化控制和优化。
在这个领域中，深度学习、自然语言处理等技术都占据着关键地位。
五、区块链技术区块链技术是工业互联网中一个十分重要的技术，其主要作用是确保数据的完整性和安全性。
工业互联网体系架构介绍
工业互联网体系架构介绍工业互联网：解开未来工业之谜在我们迈向智能制造的新时代，工业互联网扮演着至关重要的角色。
它不仅将机器、设备、传感器、人和产品等元素连接起来，形成了一个庞大的工业网络，更在推动工业领域的创新和生产力提升方面发挥着重要作用。
为了更好地理解和利用工业互联网，我们需要先了解其体系架构。
工业互联网体系架构概述工业互联网体系架构将各种硬件和软件资源整合到一个统一的框架中，为数据交换、通信和互操作提供支持。
该架构由三个主要部分组成：核心层、网络层和应用层。
核心层核心层是工业互联网体系架构的最底层，主要包括设备、传感器和执行器等硬件元素。
这些设备通过工业总线、以太网、无线局域网等通信技术相互连接，实现数据采集和设备控制。
网络层网络层位于核心层之上，主要负责数据传输和通信。
它可以将来自不同设备的数据整合到一个统一的网络中，实现数据共享和远程控制。
网络层还提供安全和可靠的数据传输机制，确保数据在传输过程中的完整性和机密性。
应用层应用层是工业互联网体系架构的最顶层，主要负责数据处理和分析。
通过使用大数据、云计算和人工智能等技术，应用层可以对海量的数据进行挖掘和分析，提供决策支持和优化方案。
此外，应用层还可以为用户提供友好的人机界面，实现远程监控和操作。
工业互联网核心技术工业互联网的核心技术包括物联网、云计算、大数据和人工智能等。
这些技术是工业互联网体系架构实现的基础。
物联网物联网技术将各种设备、传感器和执行器连接起来，形成一个统一的工业网络。
通过物联网技术，我们可以实现设备的远程监控和控制，提高生产效率。
云计算云计算技术为工业互联网提供了强大的计算和存储能力。
通过将数据存储在云端，我们可以随时随地访问和分析数据，提高了数据利用的灵活性和效率。
大数据大数据技术帮助我们处理和分析海量的工业数据。
通过对这些数据的挖掘和分析，我们可以发现隐藏在数据中的价值，为决策提供支持。
人工智能人工智能技术为工业互联网提供了强大的智能化能力。
工业互联网的关键技术及应用创新
工业互联网的关键技术及应用创新近年来，随着信息技术的快速发展，工业互联网成为了新的产业趋势。
工业互联网是指将现代信息技术与工业生产相结合，实现信息化、智能化和自动化的生产方式。
工业互联网的出现，意味着传统工业时代已经过去，进入了全新的智能化时代。
本文将从关键技术及应用创新方面展开深入探讨。
一、传感器技术传感器是工业互联网的核心技术之一。
在工业互联网中，传感器可以将工业设备所生成的数据实时采集、分析和传输，以实现智能化生产过程。
传感器技术的应用非常广泛，例如在车间生产中，可以通过传感器对设备进行实时监测，减少人工巡检，提高设备利用率；在物流领域，我们可以利用传感器实现货物位置的实时监控，减少货物丢失和货损率等问题。
二、云计算技术云计算技术是指将计算机技术与互联网相结合，形成一种分布式计算的方式。
在工业互联网中，云计算技术可以实现对数据的高效存储、快速分析和实时响应。
利用云计算技术，不仅可以满足海量数据的处理需求，还可以提高数据的可靠性和安全性，实现全局数据的共享和交流。
三、人工智能技术人工智能技术是工业互联网的“大脑”，其应用可以实现工业生产自动化、智能化、自适应化等功能。
例如在电力系统中，可以利用人工智能技术对电力负荷进行预测，优化配电方案；在制造领域，可以通过人工智能技术对产品质量进行监测和分析，减少生产过程中的缺陷。
四、区块链技术区块链技术是一种分布式账本技术，能够保证信息的可信和安全。
在工业互联网中，区块链技术可以实现工业设备的去中心化管理和控制，并且可以保证数据的实时性、可追溯性和安全性。
例如在生产过程中，可以利用区块链技术对生产数据进行实时监测和追踪，防止数据篡改和信息泄漏。
五、ERP系统ERP系统是一种企业资源规划系统，可以对企业生产和业务运营进行全面集中管理。
在工业互联网中，ERP系统可以将不同的业务流程整合到一起，实现信息的统一管理、流程的协同和资源的优化分配。
例如在生产过程中，可以利用ERP系统实现对原材料的采购、仓储、生产和销售等全链条流程的管理和协调。
工业互联网解决方案核心
工业互联网解决方案核心
《工业互联网解决方案核心》
工业互联网是指利用互联网和物联网的技术，对工业生产过程进行信息化、智能化和网络化的一种新型生产模式。
在工业生产中，通过各种传感器、设备和系统的连接，实现数据采集、通信和分析，从而提高生产效率、降低成本，并实现智能化和自动化生产。
工业互联网解决方案核心主要包括以下几个方面：
1. 数据收集与处理：工业生产中产生的大量数据需要通过传感器、设备和系统进行采集和处理。
这一过程涉及数据的实时采集、存储、清洗、分析和处理，需要运用大数据、云计算和人工智能技术。
2. 设备联网与通信：工业生产中的设备需要能够实现联网和通信，才能实现数据的采集和传输。
这需要利用物联网技术，对设备进行连接和管理，实现设备之间的通信和协调。
3. 智能化控制与优化：利用数据采集和处理的结果，对生产过程进行智能化控制和优化。
通过自动化和智能化技术，实现生产线的智能控制、生产计划的优化以及生产过程的自动调节。
4. 安全与管理：工业互联网解决方案需要考虑信息安全和生产管理的问题，在数据传输、存储和处理过程中，需要确保信息的安全性和可靠性，同时也需要考虑生产过程的合规管理和监
控。
工业互联网解决方案的核心在于实现数据的采集、传输和分析，以此实现生产过程的智能化和自动化。
通过运用先进的信息技术和自动化控制技术，可以实现工业生产的数字化转型，提升生产效率和质量，降低成本和能源消耗，推动制造业的转型升级。
工业互联网基础知识
工业互联网基础知识目录一、工业互联网概述 (3)1.1 定义与概念 (3)1.1.1 工业互联网的定义 (4)1.1.2 工业互联网的起源与发展 (5)1.2 架构与组成 (7)1.2.1 核心架构 (8)1.2.2 关键技术 (9)二、工业互联网的应用领域 (11)2.1 制造业 (12)2.1.1 智能制造 (13)2.1.2 工业机器人 (14)2.2 供应链管理 (15)2.2.1 需求预测与库存管理 (16)2.2.2 物流追踪与配送优化 (17)2.3 城市管理 (18)2.3.1 智慧城市 (20)2.3.2 能源管理与环保 (21)2.4 其他领域 (22)2.4.1 医疗健康 (23)2.4.2 教育培训 (24)三、工业互联网的发展趋势 (25)3.1 5G与物联网的融合 (26)3.1.1 5G技术简介 (28)3.1.2 物联网在工业互联网中的应用 (29)3.2 AI与大数据的赋能 (30)3.2.1 人工智能在工业互联网中的作用 (32)3.2.2 大数据分析在工业优化中的应用 (33)3.3 边缘计算与云计算的结合 (34)3.3.1 边缘计算简介 (35)3.3.2 云计算在工业互联网中的应用 (36)3.4 网络安全与隐私保护 (38)3.4.1 工业互联网安全挑战 (39)3.4.2 数据隐私保护措施 (40)四、工业互联网的挑战与机遇 (41)4.1 技术挑战 (42)4.1.1 技术标准与互操作性 (43)4.1.2 技术更新与研发投入 (45)4.2 商业模式与盈利路径 (46)4.2.1 企业上云与数字化转型 (47)4.2.2 商业模式的创新与实践 (48)4.3 政策与法规环境 (50)4.3.1 国家政策支持 (51)4.3.2 法律法规保障 (52)一、工业互联网概述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新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等全面连接，实现全要素、全流程、全产业的深度互联和智能化发展。
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工业互联网的九大核心技术工业互联网这个话题是由GE公司在2012年率先提出的。
这个话题和后来2013年德国提出的工业4.0，可以说搅动了很多企业的神经。
但是这些新的理念并不是空穴来风，它是工业化国家在过去几十年强大的技术积累，以及和互联网结合以后产生的新战略，新的技术布局以及对未来的一种新的愿景。
如果我们单从互联网角度去解读这些愿景和战略，我认为是不够的。
事实上工业互联网有强大的技术支撑。
在工业互联网领域，我们要想获得持续、稳健的发展，需要具备坚实的技术基础。
下面这张图将正在出现的以及未来可能出现的技术要素用结构化的方式展现出来，让大家对工业互联网所形成的技术和系统基础，有一个系统性的了解。
在这个结构当中，最为基础是工业互联网的标准和系统安全体系，不同于已经成熟的商业互联网和人际互联网，工业互联网相关的技术标准还远远没有成形，可以讲不同技术阵营当中的博弈和争夺正在激烈展开。
而且系统安全是比较薄弱的环节，这在相当程度上阻碍了工业互联网的开放，和彼此数据的交换。
在未来我们可以预见到各个工业化的国家、组织乃至企业，以及科研机构，将围绕标准的设立和系统安全的共识和创建，进行大量的工作。
这些基础性的工作是非常重要的，而且是战略性的。
因此我们中国的企业家群体要非常关注这些基础性的工作，要抛弃那些可能假想性的，以及希望快速弯道超车的简单愿望。
没有这些基础工作，要实现真正意义上的工业互联，是不可能的。
在此之上还有三个非常关键的技术组件，一个称之为随处可及的超级计算终端。
所谓随处可及的超级计算终端，是由传感器、强大的芯片以及因此产生的分布式强大计算能力所带来的，这个是因为芯片技术的普及和IPV6的寻址能力的扩张所带来的。
第二类的组件基础，我们称为软件定义机器。
所谓软件定义机器就是强大的、无处不在的超级计算终端，以及我们所使用的工业时代的各种设备的整合以后所出现的一种新的前景。
未来硬件虽然重要，但是软件更加重要。
硬件作为技术组件，相对软件赋予不同的功能，软件定义硬件和定义机器，将成为未来的大势所趋。
由此产生的数据、模式、方法论和人工智能，将归结在知识工作的自动化领域，这个领域涉及大量新的技术。
在这三个技术组件之上，是关于新型的工业流程。
未来的工业流程将突破流程化，或者是离散化的传统定义。
随着机器人的深度介入，将使得工业流程和工业生产的过程发生根本性的改变。
工业生产将变成真正没有停息的全过程，因为机器人没有疲劳，而且机器人之间将进行深度的交流和自动化处理，使得生产效率突破人类介入方式的瓶颈，达到新的高峰。
在分布式生产领域，3D打印作为分布式生产的一个代表，将成为一个新的明星，而且它使得个体、组织成为大型生产中间的一个个节点，彻底改变过去大规模生产方式，这将重新定义未来的工业流程。
图中最上面这两个技术要素，将是人类意识或者人类所创造的虚拟世界与物理世界进行融合乃至整合。
我认为人类意识将融入到机器当中，彼此发生深刻的互动。
我们既可以控制机器，反过来机器也将能读懂我们的心意，彼此的交融互动，使得人类的意识世界和身外物理世界之间的融合进一步加深，甚至使得界限变的更加模糊。
而虚拟世界是人类在物理世界之外构建的更加庞大的世界，它的整合效用、深度智能将是我们眼前的物理世界无法比拟的。
最终我们所熟知的物理世界，也就是我们所熟的工业世界，将与虚拟世界完全整合，这是我们能看到的工业互联网的远景。
这几个技术要素是非常重要的，而且正在形成未来工业基本技术的组件和技术支撑。
下面我将就这九个方面，简单剖析一下。
有一些是正在发生的技术事件、趋势。
而更多的是正被人类考虑采纳的一些新的技术、措施、走向，非常值得我们认真的关注。
总之，工业互联网不仅仅是互联网，它是更多传统的技术在新时代的综合性应用。
每一个做企业的人都应该关注到这样的复杂、整合的整体，对我们带来的冲击以及新的机会。
1、超级计算终端超级计算终端就是一些新的智能化设备，譬如汽车以及穿戴式设备，譬如带芯片的内衣。
这些产品汹涌的势头正在成为我们所熟悉的物理世界的一个新的成员。
这些产品的核心都是有一个强大的芯片。
传统意义上的芯片王者英特尔公司正在意识到，在风起云涌的移动互联时代，他已经不行了。
比如，ARM芯片结构，随着以苹果公司为代表的公司突起，正在取代传统的PC时代英特尔的王者地位。
随处可及的超级智能终端，正在突破摩尔定律的芯片所赋予我们的想象空间。
摩尔定律曾经预测，每将近两年时间，芯片的计算力会提高一倍，而价格会降一半。
这是1965年的时候，英特尔公司曾经提出的遐想。
过去了将近五十年，这个摩尔定律还没有看到尽头，即便摩尔定律在纳米级别碰到瓶颈，新的替代技术也正在出现。
而且随着IPV6的寻址能力的无限拓展，我们人类可以预想，在未来每一个智能终端都可以有强大的计算能力以及寻址能力，所以物联网时代这两个关键的技术要素已经具备了。
除了芯片技术竞赛以外，在这个行业里，正在进行激烈竞争的还有有关交互式互联进入标准的竞赛。
在这里面有一些产业巨头正在形成产业联盟。
譬如说包括三星、Nest以及谷歌公司进行联盟。
Nest在2014年被谷歌公司斥资32亿美元收购。
这家公司可以提供能源回馈系统，因此在美国有庞大的家庭用户，而这个为谷歌公司进入到家庭的能源管理系统提供了一个便捷的通道。
同时出现在市场的是苹果公司，在2014年6月，苹果公司对外宣布了Homekit框架。
Homekit框架被整合到苹果公司发布的iOS8系统当中，并且获得了飞利浦、霍尼韦尔等传统产业巨头的支持。
苹果公司是希望通过Homekit进入到智能家居领域。
在智能家居领域，过去几十年一直缺乏强有力的整合者，随着像苹果公司和谷歌公司的强势进入，这样的局面正在被打破，包括海尔公司也成为第一个满足IOS进入认证标准MFi的中国企业。
随处可及超级计算终端，其实也是物联网领域，最近也在发生一些重大的事情，特别是关于技术的趋势和标准的出现。
GE公司正在推出的工业操作系统Predix，这个工业操作系统得到非常多的美国传统企业的支持和加入。
GE公司将它定位为工业操作系统，大家知道雄心以及对未来产业影响所在。
包括中国华为公司也推出了LITEOS系统，希望在物联网领域占有一席之地，这些顶尖公司在这一方面的布局，正是希望在基本的标准，以及接入的交互式协议占有领先的一席之地。
2、软件定义机器苹果公司发布iPhone之后，软件定义机器在工业界引起了大家的注意。
这之前，传统的功能型手机是由厂家的功能设定来定义的。
苹果发布iPhone以后，它的真正功能设定是用户通过下载软件来设定的，这对大量的工业企业带来了非常大的启发。
正因为如此，在通讯时代曾经处于王者地位的诺基亚被迅速拉下马。
而代表新的产业思维，用软件定义硬件带来新的功能和功能创想的苹果公司就后来居上赢得了胜利。
软件定义硬件，互惠走出通讯和电子产品，成为工业界的未来和常态，我认为答案是一定的。
理由很简单，在今天硬件产品和机械设备越来越低门槛和同质化竞争的时代，真正能够取得差异化优势的是软件。
这是未来的趋势，而且各种嵌入式的软件和附加的软件功能，将越来越廉价化，软件产品的开发也越来越平台化，而软件产品的升级和维护也越来越云端化。
这一趋势将有助于厂家更快地根据消费者需要，快速推出产品、升级产品，而消费者和工业的用户也会利用这样的优势获得廉价的服务和快速的产品，以及远程的维护服务。
在这个基础上将来的产品会走向服务化，而这个服务化有两个特别明显的趋势。
一个就是服务软件化，第二就是产品个性化。
所谓服务软件化就是那些真正的趋向于标准化和模块化的工业产品，将以服务交互的方式替代过去产品的售卖方式。
而在这个变化里，我认为首当其冲是两个行业。
一个是汽车行业，一个是家用电器行业。
汽车行业，现在打车软件的风行已经让我们看到了这个事情未来的端倪和趋势。
汽车行业会不会变成未来的服务行业，汽车制造商会不会变成服务运营商的产品提供方，他们会不会离消费者越来越远？我想今天汽车行业很多人对此都会产生深深的恐惧，因为这将迎来一波来势凶猛的产业革命。
第二个重要的趋势是产品个性化。
产品个性化指的是消费者和客户将来可以利用软件平台互联网，为自己的产品进行客户化的定制，并且可以通过远程软件进行维护，来进行产品的升级。
那么目前正在出现的是医疗行业，医疗的远程维护甚至诊断。
包括我们一般用的家用产品、服装的定制，乃至于化妆品、其他个性化产品都会因此而风行。
这是前一段时间所谓C2B模式的出现，在我《工业互联网》书里面讲到西门子用这种方式来为人造膝关节的流程里面植入新的制作工艺。
3、知识工作自动化第三个关键的技术组件我称为知识工作自动化，这个概念由2013年麦肯锡公司率先提出的。
麦肯锡公司预测在未来有十二种颠覆性的技术力量，他们出人意料的将“知识工作的自动化”排在了第二位。
在这里知识工作自动化指的是信息处理的自动化，它涉及的范围是非常广泛的，包含常规的互联网信息交互，模式识别、人工智能、机器学习等等最前沿的技术。
这种新型的基于信息和知识的工作方式，根据麦肯锡估计，未来会产生非常大的经济价值。
预测2025年的时候，将产生的将近六万亿美元的新的经济增加价值，并且创造出相当于超过一个亿的全职雇员的产出能力。
在这一领域，特别要提的就是人工智能。
因为人工智能现在被很多研究机构和企业所高度关注，认为他是未来真正可以改变人类关键性的技术之一。
譬如说人工智能非常重要的参与者IBM公司。
他们最有名的实验是，在1997年，他们生产的计算机击败了人类的国际象棋大师。
最新的成果是智能性的计算机，他们称为人知智能计算机。
这个计算机帮助法律服务公司，向律师事务所进行文本的分析；包括医院进行医疗报告的分析。
已经大量替代了人力，所以人工智能发展对将来人的工作提出了一个新的考验，也是一个挑战。
但是人工智能的发展是跟算法密切相关，而这个算法又跟大数据技术密切关联。
所以仅有大数据没有意义，关键是跟算法有关系。
在算法突破方面可以这么讲，在工业方面还处于非常早期的阶段，原因是在传统的工业行业，对算法的采纳是并不先进的。
那些有大量的生产的模拟，包括一些智能的处理的算法都是初级的。
不管是传统意义上的模拟法，还是现在采用人脑的一些模拟的方法，人工智能的方法，都是属于非常早期的试验阶段。
应该讲每一个工业企业在进行算法，就新的算法来更新原有的生产模式，包括对原有的生产和设计进行模拟方面，有大量的空间可以挖掘。
算法会驱动芯片技术的进一步发展，特别是模拟人脑工作的芯片。
IBM在这一方面也取得关键的突破。
在2014年下半年，IBM对外宣布，他们发布了新一代的，成为神经凸出内核的芯片，叫Truenorth，这个芯片采用54亿个晶体管，来模拟人脑神经功能，而不是传统意义上逻辑计算功能。