工业互联网平台白皮书宣讲
工业互联网 白皮书
工业互联网白皮书
工业互联网是将物联网、智能制造、大数据和人工智能技术融合在一起，建立在信息网络基础上的智能制造体系，利用数字化网络技术和信息技术，在全业务流程、全工序和全层次实现从资源规划到成品提供的智能化灵活的生产过程的总称。
工业互联网的核心在于实现原材料采购、生产、物料供应链和消费环节的信息化管理，实现网络化的信息和物联网的结合，以及网络中开发智能化的监控管理，形成“最短周期”的智能制造系统。
通过工业互联网，企业可以实现以客户为中心，全程可追溯的供应链开放式分布式化、高效互联的大尺度型“互联网制造”，从而在行业内赢得优势。
从政府的角度来看，工业互联网的发展将有利于提高产品质量、完善公共服务、增进能源效率，促进企业协调发展。
此外，工业互联网可以帮助加快社会信息化进程，实现从制造业型经济向智能制造业型经济的转型升级，加速全球化经济进程，促进世界经济发展和国家经济创新。
工业互联网APP发展白皮书+(2018)
1 概念工业互联网APP（以下简称工业APP）是基于工业互联网，承载工业知识和经验，满足特定需求的工业应用软件，是工业技术软件化的重要成果。
工业APP是面向工业产品全生命周期相关业务（设计、生产、实验、使用、保障、交易、服务等）的场景需求，把工业产品及相关技术过程中的知识、最佳实践及技术诀窍封装成应用软件。
其本质是企业知识和技术诀窍的模型化、模块化、标准化和软件化，能够有效促进知识的显性化、公有化、组织化、系统化，极大地便利了知识的应用和复用。
相对于传统工业软件，工业APP具有轻量化、定制化、专用化、灵活和复用的特点。
用户复用工业APP而被快速赋能，机器复用工业APP而快速优化，工业企业复用工业APP实现对制造资源的优化配置，从而创造和保持竞争优势。
在工业互联网平台环境下，有利于推进工业APP的开发、应用及共享，形成生态环境，促进知识的传播与复用，把知识经济推向新的时代。
1.1工业APP的形成知识承载方式的变迁。
知识最初只存在于人脑，后来人与知识分离，知识以文字和图片等方式外化于竹简、布帛和纸张上。
直到计算机出现，诸如机械、电子物理、化学等领域专业知识，工业生产实践经验及诀窍，基于已知工业机理构建的各类模型，逐步进入了计算机，形成早期的工业软件。
工业APP的出现促进了工业技术沉淀、传播和应用效率的极大提升。
目前知识的形成方式有两种。
大量的工业知识靠人形成，1保存在人脑、图文文献等载体中。
这种方式不利于传承，不利于持续改进，不利于知识管理。
要解决这些问题，不仅要把人脑中的隐性知识外化为显性知识，还要将知识标准化、代码化，固化在软件中。
还有大量的知识隐藏在数据之中，需要通过统计、分析、机器学习等方法对现有的工业大数据的分析与挖掘，找到故障模式、缺陷特征、最佳工艺参数等人难把握的知识，将其固化在软件中。
封装了工业知识的智能工业APP，对人和机器快速高效赋能，突破了知识应用对人脑和人体所在时空的限制，最终直接驱动工业设备及工业业务，在赛博空间（Cyberspace）形成强大数字劳动力，极大地促进社会生产力的发展。
2023-工业互联网平台工业设备上云白皮书-1
工业互联网平台工业设备上云白皮书“工业互联网平台工业设备上云白皮书”是当前热门的话题之一，关注度非常高。
国内许多企业已经开始进行工业设备的云化升级，从而进一步提高工业企业的生产效率和降低生产成本，这是一个非常重要的趋势。
本文将从以下几个方面分步骤阐述：1. 云技术的兴起随着云技术的不断兴起，人们对云技术的应用也开始越来越广泛。
云技术作为一种新型的IT基础设施服务方式，已经广泛应用于行业和企业，不仅提供了便捷和高效的资源分配，还优化了IT资源的使用，使IT资源的成本大大降低，从而更加适合企业间进行合作和共享。
2. 工业互联网平台工业互联网平台是目前最主流的商业模式之一，它可以真正地创造商业价值。
企业在建立工业互联网平台的过程中，首先需要实现的是工业设备的云化升级。
通过将工业设备上传到云端，工业企业可以实现设备数据的实时监控和故障预测，从而更加精准地维护设备。
同时，工业企业还可以通过从云端获得更多的数据，优化生产流程，提高生产效率。
3. 工业设备上云的优势首先，工业设备上云可以大大降低企业 IT 资源的成本，同时提高企业的生产效率和产能。
其次，通过工业设备的云化升级，企业可以实现设备数据的实时监控和故障预测，从而更加精准地维护设备。
最后，工业企业还可以通过从云端获取更多的数据来优化生产流程，提高生产效率。
4. 云化升级的挑战企业在实现工业设备的云化升级时，会面临一定的挑战，其中最大的挑战之一是如何应对设备的巨大数据量。
另外，企业还需要解决数据安全和隐私问题。
最后，企业在进行工业设备的云化升级时，还需要解决云化设备的兼容性问题。
总结工业设备上云是一项非常重要的趋势，可以降低 IT 资源的成本，提高企业的生产效率和产能，同时还可以优化生产流程。
但是，企业在实现工业设备的云化升级时，还需要解决一些难题。
未来，工业企业需要根据自身需求选择适合自己的工业设备云化升级方案。
2023-工业互联网平台上云白皮书-1
工业互联网平台上云白皮书随着科技的不断发展，工业互联网逐渐成为了工业发展的新趋势，工业互联网平台作为其中的重要组成部分也受到了广泛关注。
随着工业互联网平台的推广与普及，越来越多的企业加入了进来，而云计算的应用也逐渐成为了工业互联网平台上的一种趋势。
本文就将围绕“工业互联网平台上云白皮书”展开阐述，分步骤讲解工业互联网平台上云的重要性和应用。
一、云计算的基本概念云计算是一种将计算机硬件和软件资源通过网络服务的方式，按需分配给用户的一种新型的互联网计算模式。
它是一种具有高度可扩展性、可靠性和容错性的计算模式，能够提供强大的数据处理能力和存储能力，也可以提供高速网络服务和分布式计算服务。
二、工业互联网平台上云的重要性随着工业互联网平台的不断发展壮大，如何实现更高效的数据管理与交互成为了一个非常紧迫的需求。
而云计算平台正是以高效、快速、安全等特点成为现代企业建立数据中心、共享资源和信息技术服务的最佳方式之一。
1.降低IT成本工业互联网平台上云可以大大降低企业IT成本，使企业不必购买和维护大量的服务器、存储设备和软件等设备，这些都可以通过云计算平台予以提供。
通过云计算，企业只需按需付费，避免浪费，并可以使IT成本更加透明。
2.提高数据安全工业互联网平台上云可以保障安全性，不仅可以防止数据泄露，同时也可以避免用户信息被不可信系统或黑客攻击。
通过云计算平台，企业可以通过多层数据备份和保护，防止数据丢失和文件损坏，实现数据的高效备份和恢复。
3.提高数据处理效率通过工业互联网平台上云，企业可以实现数据的高效处理和分析。
在云计算平台上，企业可以利用图形处理器和多核处理器，快速分析大量的数据，从而提高生产效率和降低成本。
三、工业互联网平台上云的应用1.生产流程控制通过工业互联网平台上云，企业可以实现对生产流程的全面控制。
通过对云平台上获取的数据进行统计和分析，企业可以更好地把握生产流程，从而实现生产优化和工厂资源的更加优化利用。
工业互联网安全白皮书
工业互联网安全白皮书在当今数字化、智能化的时代浪潮中，工业互联网犹如一股强大的动力，推动着工业领域的深刻变革和创新发展。
然而，伴随着工业互联网的蓬勃兴起，安全问题也日益凸显，成为制约其发展的关键因素之一。
工业互联网将传统工业与互联网深度融合，实现了人、机、物的全面互联。
通过传感器、大数据、云计算等技术，企业能够实时监控生产流程、优化资源配置、提高生产效率。
但与此同时，这种广泛的连接也为网络攻击打开了新的大门。
一方面，工业互联网涉及众多关键基础设施，如电力、交通、石油化工等。
一旦遭受攻击，不仅会影响企业的正常生产运营，还可能对国家安全和社会稳定造成严重威胁。
例如，针对电力系统的网络攻击可能导致大面积停电，影响人们的日常生活和社会秩序。
另一方面，工业控制系统相较于传统的信息技术系统，其安全防护能力相对薄弱。
许多工业设备和系统在设计之初并未充分考虑网络安全问题，存在着诸多安全漏洞。
而且，由于工业生产环境的特殊性，设备更新换代周期长，难以及时进行安全补丁的升级和维护。
那么，工业互联网面临的安全威胁究竟有哪些呢？首先是网络攻击手段的不断进化。
黑客组织和不法分子利用高级持续性威胁（APT）、恶意软件、网络钓鱼等手段，对工业互联网进行有针对性的攻击。
其次，数据安全问题日益突出。
工业互联网中产生和传输的大量数据，包含了企业的核心机密和用户的个人信息，如果这些数据被窃取、篡改或泄露，将给企业带来巨大的损失。
此外，内部人员的误操作或恶意行为也不容忽视，他们可能因为疏忽或利益驱动，对工业互联网系统造成安全隐患。
为了应对这些安全挑战，我们需要采取一系列的防护措施。
首先，强化安全意识是至关重要的。
企业和员工要充分认识到工业互联网安全的重要性，加强安全培训，提高安全防范意识。
其次，建立完善的安全管理制度，明确责任分工，规范操作流程，从制度层面保障工业互联网的安全运行。
在技术层面，我们需要采用多种安全防护技术。
比如，部署防火墙、入侵检测系统、加密技术等，对网络进行实时监控和防护。
AII_工业网络3.0工业互联网
工业网络3.0白皮书目录一、愿景 (1)（一）工业网络发展历程 (1)（二）工业网络技术演进 (2)（三）工业网络3.0的内涵 (3)（四）工业网络发展驱动力 (4)二、场景需求 (5)（一）应用场景 (5)（二）业务挑战 (11)（三）关键指标 (13)三、关键能力 (15)（一）目标架构 (15)（二）关键技术 (20)四、展望 (21)附录 (23)（一）转发技术 (23)（二）管控技术 (29)（三）融合技术 (31)一、愿景（一）工业网络发展历程人类大致经历了四个工业革命阶段，工业网络的演进与后三次工业革命相对应。
19世纪末20世纪初，随着以电力为动力的第二次工业革命的出现，以反馈系统理论为基础的自动控制方法及技术于20世纪40年代开始广泛应用于工业系统领域，工业系统中的通讯主要依赖于电路系统的模拟电子线路信号实现，可以视为工业网络的雏形或者前身。
20世纪下半叶，以计算机技术为代表的第三次工业革命出现，数字通信成为第三次工业革命新动能。
从最初的模数混合起步，基于已有的模拟线路实现数字通信。
20世纪80年代，现场总线技术在不同行业兴起，以全数字化、双向串行、多点连接通信技术实现了工业现场执行器、传感器以及变送器等多设备互联。
90年代末，随着工业控制应用和管理应用对于承载需求的进一步提升，具有更高传输效率、更大带宽、更好兼容性的工业以太网逐步兴起，开始从工业现场测量控制网络发展向生产管理延伸。
进入新世纪，工业无线引入工业应用场景，对工业有线网络形成有效补充。
各类工业总线和工业以太等工业网络诞生于不同行业领域，形成了以IEC 61158、IEC61784等为代表的工业网络系列标准。
21世纪开始，在美国、德国、中国等科技大国逐渐出现了工业互联网的概念，新的工业应用不断涌现，工业控制系统与信息系统信息交互模式出现变革。
随着工业互联网的发展，工业智能化、一体化的趋势愈发明显，在人工智能、清洁能源、无人控制技术、量子信息技术、虚拟现实等新技术的推动下，工业网络正在进行全新的技术革命。
工业互联网园区网络白皮书
工业专线宽带价格偏高，工业网络在设备、安装、使用、入场等费用上都有差别，相同带宽的商用产品收费较高，存在较大的价格调整空间；工业宽带的发展环境还不成熟，对网络的要求迫切性没有体现，需求没有完全释放，国家对工业领域的宽带支持政策尚有欠缺。
3、工业互联网网络标准不统一，产品集成难以实现。
工业互联网要实现企业、机器、产品、用户之间全流程、全方位、实时的互联互通，达到研发、生产、管理、服务的高度协同，对标准化提出了新要求，需要制定统一的技术标准、服务标准、管理标准和安全标准。工业园区网络异构性普遍存在，网络接口不同，统一的工业互联网标准尚未制定，严重制约着产品、服务的集成。另外，由于缺乏较多典型工业互联网的应用成功案例的示范引领，使很多企业难以下定决心改变现在的生产和经营模式。
从园区内经济构成的主体来看，可以分为两种:一是单个企业或集团的私有园区。通常私有园区聚集配套企业较少，以生产和经营活动为主，实行标准化的生产经营区同生活区的分离， 采用封闭、半封闭式管理。当前，私有园区的建设取得了显著 成效，由于中小型企业缺少共有园区管理支持，私有园区开发 商针对中小型企业在公司建立和维护日常运作的需求，向中小 企业提供优质服务、建厂机制、办公场所、协助项目审批等业 务支持。二是由多个企业聚集的公有园区。公有园区聚集各种 生产要素，工业化的集约强度高，突出产业特色，优化功能布 局。
根据工业园区批准建设部门划分，可分为国家级工业园区和省（市）级及其他工业园区。其中，国家级工业园区统一由
5G 与工业互联网融合应用发展白皮书
5G 与工业互联网融合应用发展白皮书在当今数字化、智能化的时代浪潮中，5G 技术与工业互联网的融合应用正以前所未有的速度和深度改变着工业生产的模式与格局。
5G作为新一代移动通信技术，具有高速率、低时延、大容量等显著优势；而工业互联网则通过连接人、机、物等各类工业要素，实现了工业生产的智能化、网络化和协同化。
两者的融合，为工业领域带来了前所未有的机遇和挑战。
一、5G 与工业互联网融合的背景和意义随着全球制造业的竞争日益激烈，提高生产效率、降低成本、提升产品质量和创新能力成为了企业生存和发展的关键。
传统的工业生产模式在面对市场快速变化和个性化需求时，逐渐显露出其局限性。
5G技术的出现，为解决这些问题提供了新的可能。
5G 的高速率能够支持大量工业数据的快速传输，使得实时监控和远程控制成为现实；低时延特性则能够满足工业生产中对实时性要求极高的场景，如工业机器人的协同作业、自动化生产线的控制等；大容量连接则可以实现工厂内众多设备和传感器的互联互通，构建起全面感知的工业生产环境。
工业互联网通过将工业生产的各个环节数字化、网络化，打破了信息孤岛，实现了生产要素的优化配置和协同创新。
5G 与工业互联网的融合，将进一步推动工业生产的智能化升级，提升企业的竞争力，促进工业经济的高质量发展。
二、5G 与工业互联网融合的应用场景（一）智能工厂在智能工厂中，5G 与工业互联网的融合能够实现生产设备的智能化联网和远程监控。
通过在设备上安装传感器和 5G 通信模块，实时采集设备的运行数据，并将其传输到云端进行分析和处理。
管理人员可以通过手机或电脑随时随地了解设备的运行状况，及时发现并解决问题，从而提高设备的利用率和生产效率。
（二）工业自动化控制5G 的低时延特性使得工业自动化控制更加精确和可靠。
例如，在汽车生产线上，多个工业机器人需要协同工作，完成车身的焊接、喷漆等工序。
5G 技术能够确保机器人之间的通信实时、稳定，避免因时延导致的操作失误，提高生产质量和效率。
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“工业互联网平台宣讲团”第二讲直播实录《工业互联网平台白皮书》宣讲时间：2018年1月17日晚20点主讲专家：朱敏：中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长、《工业互联网平台白皮书》主要撰写者主持人：胡虎：《三体智能革命》主编、媒体专家【主持人开场白】：大家好。
101 个（注：实际直播转播微信群97个）科技、产经微信群同步图文直播、转播的工业互联网平台宣讲团再度开讲。
这里是宣讲团在数字虚体空间举行的第二场公益分享，我是活动主持人胡虎。
作为人民邮电报社一名专业媒体人，本人长期从事前沿科技与数字经济的深度报道和趋势研究工作，也是机械工业出版社近期出版的国内首部讨论智能化理论的专著——《三体智能革命》的主编。
此次宣讲活动，是为了贯彻落实国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，宣贯《工业互联网平台白皮书》，在工信部信软司大力支持下，由中国信息通信研究院、工业互联网产业联盟、走向智能研究院主办的。
上期说到，“工业互联大潮起，实体经济春天来”。
这回单表，“工业互联百业兴，平台创新点雄兵。
”去年11月，有关单位正式发布了《工业互联网平台白皮书》。
《白皮书》对于工业互联网平台的来龙去脉、概念架构、关键要素、场景案例等等作了极富说服力的描述。
由于概念新、理念新、技术新、案例新，工业界、IT通信界、企业界人士在积极拥抱“工业互联网平台”新生事物的同时，迫切希望听到更加深入、详细的解读。
宣讲活动得到我国工业、IT等领域若干重要的行业协会、管理部门、产业联盟、研究机构、知名企业大力支持。
他们是：工业互联网平台宣讲团支持单位（排名不分先后，更新中）：中国机电一体化技术应用协会、中国工业技术软件化产业联盟、宁夏宁东能源化工基地管委会、沈阳市大数据管理局、苏州工业园区科技和信息化局、杭州市余杭区科学技术局、东北大数据产业联盟、浙江省工业互联网产业联盟、中国精算研究院大数据中心、成都汽车产业研究院、苏州市智能制造公共服务平台、北京中关村科技园丰台园3D打印数字维创中心、杭州市计算机学会、杭州市物联网行业协会、无锡市信息化协会、绍兴市产业互联网促进会、深圳市大数据研究与应用协会、工业互联网产业联盟上海分联盟、华东理工大学信息科学与工程学院、北京信息科技大学自动化学院、中国人工智能学会智慧能源系统专业委员会、航天云网、徐工信息、海尔工业智能研究院、树根互联、中国移动、中船信息、西门子、ABB、PTC、东方国信、日海物联、索为系统、《航空动力》编辑部、e-works数字化企业网、工业4.0俱乐部、中国科技自动化联盟、工业4.0创新平台、工业4.0商业共同体、智能制造百人会、工控兄弟连、工业服务联盟、寄云科技、北京兮易、兰光创新、英诺维盛、合众联恒、北京格分维、大驰工业设计、昱辰泰克、青岛天河制造业转型升级研究院、中之杰、互联智佑、宝信信息、中安鼎辉、安星联供应链、联讯动力、造奇智能、制学网、廊庭科技、2045加速器、翔正国际、智汇工业、国脉物联网、工程师联盟、慧造智能研究院、渤海方略等等。
最新统计，今晚同步直播宣讲活动的微信群有97个,比第一期宣讲活动增加了22个，可见工业互联网作为创新热点有着巨大的知识魔力。
97个同步直播转播微信群有(系列群只列举主群，部分微信群未列出)：工业互联网产业联盟群、走向智能-工业互联精英群、走向智能-工业互联产融群、工业互联网平台宣讲团直播系列群、CPS信息物理系统专家宣讲团、国家智能制造交流群、宁东管委会系列群、中国工业技术软件化产业联盟群、中国信息自动化交流群、《三体智能革命》雅读汇、工业4.0俱乐部系列微信群、工业4.0商业联合体系列微信群、2018智能制造百人会群、中欧智能制造、中国智能制造Imchina、工业互联网安全讨论小组、中国建造3.0&建筑数字领导力论坛、人工智能创新高峰论坛、智能科技创新交流群、IC咖啡讲堂001|物联网群、工业4.0研讨会主群、中欧校友制造业群、西南精益制造联盟、走向智能论坛读书汇、中国智能制造IMchina、国脉物联网与智能制造论坛微信群、工业物联网合作交流群、工业服务联盟群、中国智慧能源+国际化高端智库群、杭州智能制造研究会、创新设计群、兮易强企交流群、【未来智+】微直播课堂系列群、国家纺织商会工业4.0中心、沈阳大数据产业交流群、山西装备制造之家、工业互联网上海分联盟群、江苏大数据联盟系列群、江苏省工业软件产业发展联盟群、绍兴市产业互联网促进会系列群等等微信社群。
作为宣讲活动主持人，对刚刚提到的机构、社群表示衷心的感谢。
今晚，我们荣幸地请到一位重量级嘉宾——中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长、《工业互联网平台白皮书》主要执笔者朱敏，她是信通院两化融合研究领域主席，专注于智能制造、工业互联网和CPS的战略与规划、技术与产业分析、成熟度评估和应用解决方案研究，对两化融合管理体系、智能装备、工业软件、工业网络、工业大数据研究亦有积累。
她演讲的题目是《工业互联网平台白皮书宣讲》，接下来，有请朱所长先给大家打个招呼，然后进入宣讲时间。
以下为朱敏所长宣讲图文：当前，制造业成为全球经济发展的焦点，传统产业转型升级需求迫切。
同时，新一代信息技术飞速发展，积极向制造业渗透，驱动产业变革。
制造业转型升级的迫切需求与信息技术向制造领域加速渗透的趋势相互交织融合，催生了工业互联网平台。
一方面，制造业转型升级需要新的平台化使能工具。
一是工业数据的爆发式增长需要新的数据管理工具，实现海量数据低成本、高可靠的存储和管理。
二是企业智能化决策需要新的应用创新载体，满足智能化应用的爆发式增长。
三是新型制造模式需要新的业务交互手段，实现不同主体、不同系统间数据和应用的高效集成。
另一方面，信息技术发展推动平台化使能工具走向成熟。
一是云计算技术成熟，可以帮助制造企业低成本建设IT基础设施，形成单行可扩展的存储计算能力，实现简单灵活的软件开发与部署，进而帮助制造业降低成本；二是大数据和物联网技术成熟，可以为制造企业有效连接设备和产线，收集生产现场成千上万种不同类型的数据，完成不同来源不同结构工业数据的采集与集成，高效处理分析，实现价值挖掘，进而帮助制造企业提升价值。
平台发展经历了云平台、大数据平台、物联网平台和工业互联网平台四个阶段。
第一阶段形成了以亚马逊AWS 、微软Azure 为代表的云计算平台；第二阶段形成了以SAP HANA 和Teradata Aster 为代表的大数据平台；第三阶段形成了以亚马逊AWS IoT 、微软Azure IoT 、IBM Watson IoT 为代表的物联网平台；第四阶段，以GE Predix 、西门子MindSphere 为代表的工业互联网平台快速发展，呈现爆发式增长态势。
根据咨询机构IoT Analytics 的统计，全球工业互联网平台数量超过150个，预计2021年工业互联网平台市场规模将达到16.44亿美元。
工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的载体。
从本质上看，工业互联网平台是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，实现海量异构数据汇聚与建模分析、工业经验知识软件化与模块化、工业创新应用开发与运行，从而支撑生产智能决策、业务模式创新、资源优化配置和产业生态培育。
从能力要求上看，工业互联网平台具备泛在连接、云化服务、知识积累、应用创新四大特征。
一是需要实现不同来源不同结构数据的广泛集成，二是需要基于云架构构建海量工业数据处理的环境，三是需要基于工业机理和数据科学实现海量数据的深度分析，并实现工业知识的沉淀和复用，四是能够提供开发工具及环境，实现工业APP的开发、测试和部署。
整个工业互联网平台呈现出清晰的层级架构，涵盖边缘层、IaaS层、平台层（也叫工业PaaS层）、应用层（也叫工业SaaS层）以及贯穿上述各层级的安全防护。
其中，边缘层、平台层、应用层是工业互联网平台的三大核心层级。
首先，边缘层是基础。
在平台的边缘层，对海量设备进行连接和管理，并利用协议转换实现海量工业数据的互联互通和互操作；同时，通过运用边缘计算技术，实现错误数据剔除、数据缓存等预处理以及边缘实时分析，降低网络传输负载和云端计算压力。
其次，平台层是核心。
在通用PaaS架构上进行二次开发，实现工业PaaS层的构建，为工业用户提供海量工业数据的管理和分析服务，并能够积累沉淀不同行业、不同领域内技术、知识、经验等资源，实现封装、固化和复用，在开放的开发环境中以工业微服务的形式提供给开发者，用于快速构建定制化工业APP，打造完整、开放的工业操作系统。
最后，应用层是关键。
通过自主研发或者是引入第三方开发者的方式，平台以云化软件或工业APP形式为用户提供设计、生产、管理、服务等一系列创新性应用服务，实现价值的挖掘和提升。
工业互联网平台涉及四个方面的七类关键技术。
一是为平台提供底层连接、云基础设施和运行环境的基础支撑技术，包括数据集成和边缘处理、IaaS 和平台使能三类具体技术。
二是支撑平台进行海量工业数据管理和分析的数据挖掘技术，包括数据管理、工业数据建模和分析两类具体技术。
三是为平台提供工业微服务、开发工具和开发环境，驱动平台进行应用创新的应用开发和微服务技术。
四是能够保障平台稳定运行，实现工业系统安全的安全保障技术。
平台架构，PaaS以其开放灵活特性成为主流选择。
一是基于通用开源PaaS架构二次开发构建平台，例如GE Predix、西门子MindSphere、航天云网INDICS等均基于Cloud Foudry进行平台建设。
二是以API为代表的新型集成技术为系统集成和平台能力开放提供有效支撑，例如Ayla、Intel IoT等平台基于API协议对设备、应用和系统进行全面集成，GE Predix基于API协议对外提供资产管理、数据验证、数据分析服务。
三是利用容器技术支撑平台和应用灵活部署，例如PTC ThingWorx平台能够基于容器方式支持在不同IaaS上的部署，GE Predix平台中训练形成的智能模型能够基于容器直接部署在Predix Machine上。
应用创新，工业机理与数据科学走向融合。
当前，工业数据分析呈现两类路径：一是从工业机理出发，进行建模分析，例如GE凭借其航空发动机领域的专业知识和经验来提供飞行数据分析服务；二是从数据角度出发，通过关联性分析，找到规律，例如阿里云的大数据技术帮助协鑫光伏进行质量数据关联分析，实现了良品率的提升。
上述两种路径的融合能够取得更加明显的效果，是未来工业数据分析的趋势，例如东方国信将热力学模型与数据分析融合，构建数字孪生高炉以提升运行效率，延长运行寿命。