目前我国工业互联网仍然面临五大挑战。一是智能化的生产装备多为欧美日韩所垄断；二是国内很多工厂不注重软件的购买，这给工业系统底层解析带来了难题，同时，工业互联网的自主研发能力偏弱；三是车间以及装备设备之间的互联标准有待建立，技术仍不成熟；四是B2B模式下，企业与企业之间的业务标准以及财务结算标准制定存在障碍；五是工业网络安全问题凸显，工业互联网在OT（运营技术）层面的开放必然会带来安全性条件，同时机器人联网也会带来安全问题。如果用一句话来概括，就是由于缺少市场、缺标准、缺安全和缺人才等行业痛点的存在，工业互联网在我国制造业中的渗透率仍较低，部分中小型制造业企业转型意愿不强，行业布局仍面临诸多“梗阻”。另一方面，在众多企业“触网”的同时，多数制造企业的互联网化还停留在较浅的层次，这种表面上的数据化和智能化对制造业整体竞争力的提升十分有限。我国制造业在向数据化和智能化转型升级中遭遇了不少难题。首先，企业整体数据化程度仍不高。其次，一些企业的智能化只停留在制造阶段，只是用工业机器人代替了人工操作，而缺乏对全流程的把控。第三，不少已触网的企业只把互联网当作电商来操作。 HarmonyXR是在云计算平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，支撑生产智能模式创新。安徽线上工业互联网
展望未来，随着各地方企业政策的实施，互联网的深度将迈向更深层次，一方面互联网企业数量将大幅提升，另一方面内容将从研发设计工具、关键业务系统、工业设备上不断演进，带领制造企业和信息技术企业，将进一步加大跨行业跨领域工业互联网平台建设力度，从重点行业、重点领域向跨行业跨领域拓展，同时带领制造企业和信息技术企业将加速跨界联合，合力建设和推广工业互联网平台。平台体系是工业互联网的关键，工业互联网是服务于传统制造业的网络化、数字化、智能化的需求，其构建主要基于大数据的支撑，它将物联网、大数据、人工智能及云计算等理念、架构和技术融入工业生产中。工业互联网平台为数据汇聚、建模分析、应用开发、资源调度、监测管理等提供支撑，实现生产智能决策、业务模式创新、资源优化配置、产业生态培育，形成工业智能化的“神经中枢系统”。 山西探索工业互联网概念HarmonyXR将加强数字化技术的研发和应用，推动工业互联网数字化升级的进程和实现数字化转型。
在聚焦场景中的应用，引导了面向工业互联网平台的人工智能产品开发。一是加快重点智能设备研发。加快智能传感管理、智能检测装配、智能物流仓储等重点技术装备的开发，布局和积累一批知识产权。二是突破边缘智能技术。重点突破图形处理器、现场可编程门阵列、集成电路等一批关键技术，提高硬件基础支撑能力，实现围绕边缘设备的感知、管理、决策和执行等功能。三是加快行业机理模型沉淀。聚焦AI工业应用，建设工业互联网模型算法公共测试验证中心，坚持以测带建、以测促用。四是培育基于AI的工业App。引导工业互联网平台企业搭建制造业创新中心，开放开发工具和知识组件，构建开放共享、资源富集、创新活跃的工业App开发生态。
工业互联网平台作为工业全要素、全产业链、全价值链连接的枢纽，打通了工业知识向工业算法转化的通路，为构筑工业领域人工智能算法库提供助力。一方面，工业互联网平台丰富了算法理论来源。依托工业机理基础和数据模型分析，工业互联网平台将隐性的工业技术原理、行业知识和经验进行代码化、算法化，重构了工业知识创造和应用体系，面向特定工业场景提供针对性强、鲁棒性高的算法。另一方面，工业互联网平台降低了算法开发成本。工业互联网平台通过提供开发环境和各类工具，助力开发者打造工业App与微服务体系，将各类工业知识封装成可交易的模块组件，推动工业算法在更大范围、更高频次、更短路径上创造、传播和复用。 工业互联网是HarmonyXR新一代信息技术与制造业深度融合打造下所形成的新兴业态和应用模式。
通过完善生态体系，构建工业互联网平台跨界融合新模式。一是强化示范指引。在现有工业互联网平台相关专项和试点示范中，增添人工智能方向的应用试点，加快推动复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术与工业互联平台融合发展。二是优化公共服务。面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域，建设能够提供知识图谱、算法训练、产品优化等共服务的平台和开源社区。三是增强人才储备。鼓励高等院校设置人工智能工业应用课程，开展人工智能专题教育和培训，加紧培育一批急需的人工智能人才。四是加强官传推广。通过开展现场会、人工智能大赛等形式，凝聚行业共识提高公众认识，挖掘典型做法，推广典型案例，积极营造产业发展的良好氛围。 HarmonyXR工业互联网技术水平在不断提升，为制造业的数字化转型和智能化升级可以提供有力的支持。甘肃智慧工业互联网内容
智慧工业互联网是在HarmonyXR“需求牵引、技术推动”下持续发展的制造新模式、新技术手段和新业态。安徽线上工业互联网
多维应用场景加快人工智能与工业互联网平台融合，应用层中，商业智能提升工业App数据挖掘深度。开发者依托工业互联网平台提供的开发工具和框架，面向不同工业应用场景，开发搭载人工智能的特定工棠App，利用人工智能手段赋能现有生产过程，为用户提供各类在平台定制开发的智能化工业应用和解决方案主要有以下几类:一是预测性维护。利用机器学习方法拟合设备运行复杂非线性关系，提升预测的准确率，降低运维成本与故障率。二是生产工艺优化。依托深度学习绕过机理障碍，通过挖掘数据隐藏特征间的抽象关系建立模型，并找出参数组合。三是辅助研发设计。通过应用知识图谱、深度学习等技术构建设计方案库，对设计方案提供实时的评估反馈。美国UTC依靠知识图谱解决了多个产品研发问题，设计出的换热器传热效率能提高80%，设计周期为原来的1/9。四是企业战略决策。利用人工智能拟合工业场景中的非线性复杂关系，提取非结构化数据构建知识图谱和系统，为企业提供战略方案选择。美国初创公司Maana聚焦石油和天然气领域，协同应用知识图谱与数据科学，为GE、壳牌阿美等石油巨头提供企业级决策建议。 安徽线上工业互联网
