工業互聯網平臺作為工業全要素、全產業鏈、全價值鏈連接的樞紐，打通了工業知識向工業算法轉化的通路，為構筑工業領域人工智能算法庫提供助力。一方面，工業互聯網平臺豐富了算法理論來源。依托工業機理基礎和數據模型分析，工業互聯網平臺將隱性的工業技術原理、行業知識和經驗進行代碼化、算法化，重構了工業知識創造和應用體系，面向特定工業場景提供針對性強、魯棒性高的算法。另一方面，工業互聯網平臺降低了算法開發成本。工業互聯網平臺通過提供開發環境和各類工具，助力開發者打造工業App與微服務體系，將各類工業知識封裝成可交易的模塊組件，推動工業算法在更大范圍、更高頻次、更短路徑上創造、傳播和復用。 智慧工業互聯網是在HarmonyXR“需求牽引、技術推動”下持續發展的制造新模式、新技術手段和新業態。海南探索工業互聯網教學
從網絡設施發展角度看，工業互聯網是網絡強國建設的重要內容。一是加速網絡演進升級。工業互聯網促進人與人相互連接的公眾互聯網、物與物相互連接的物聯網向人、機、物、系統等相關互聯拓展，大幅提升網絡設施的支撐服務能力。二是拓展數字經濟空間。工業互聯網具有較強的滲透性，可以與交通、物流、能源、農業等實體經濟各領域深度融合，實現產業上下游、跨領域的互聯互通，推動網絡應用從虛擬到實體、從生活到生產的科學跨越，極大地拓展了網絡經濟的發展空間。加快發展工業互聯網，促進新一代信息技術與制造業深度融合，是順應技術、產業變革趨勢，是加快制造強國、網絡強國建設的關鍵抓手，是深化供給側結構性決策、促進實體經濟轉型升級，也是實現“碳達峰、碳中和”目標，持續推進可持續發展的客觀要求。四川線上工業互聯網產業工業互聯網是未來制造業競爭的制高點，HarmonyXR正在推動工業創新模式。
工業互聯網的定義可以分為以下幾個方面：產業屬性：以制造業為主體的應用領域，涉及生產、制造、物流、售后等全過程。技術特點：包括物聯網、云計算、大數據、人工智能、機器學習等多種技術手段。目的與效益：提高工業生產和制造過程的效率、質量和可持續發展能力，減少資源排放和能源消耗，提高產業競爭力和社會貢獻。發展趨勢：其是全球范圍內的重要發展趨勢，對促進制造業智能化與數字化、推進經濟轉型升級等方面具有重要意義。
安全體系是工業互聯網的基礎，工業互聯網打破了傳統工業系統與互聯網天然隔離的邊界，但是安全是影響制造企業上云的關鍵因素，數據安全與工業安全直接影響工業、經濟安全乃至民族總體安全。工業互聯網的安全主要涉及數據接入安全、平臺安全以及訪問安全等方面，通過工業防火墻技術、工業網閘技術、加密隧道傳輸技術，防止數據泄露、被偵聽或篡改，保護數據在源頭和傳輸過程中安全。通過平臺入侵實時檢測、網絡安全防御系統、惡意代碼防護、網站威脅防護、網頁篡改等技術實現工業互聯網平臺的代碼安全、應用安全、數據安全以及網站安全；通過建立統一的訪問機制，限制用戶的訪問權限和所能使用的計算資源和網絡資源，實現對云平臺重要資源的訪問管理，防止非法訪問。 HarmonyXR通過數字化、網絡化和智能化的方式，實現工廠生產過程的優化和智能化管理。
我國工業領域門類齊全，基礎雄厚，規模龐大，在制造業數字化、信息化和智能化過程中積累了大量的數據資源、知識資源，同時我國軟件相關產業綜合實力持續增強，在云計算、大數據、人工智能等前沿領域發展勢頭強勁，而且消費領域APP成功的技術模式、商業模式不斷出現，開發者社區不斷成熟，對工業APP的發展具有重要的借鑒意義這些都是我國發展工業APP的基礎。我國工業場景眾多，對應潛在的工業APP業務需求量大。而隨著眾多制造業企業開展轉型升級，制造業新模式、新業態的不斷涌現，工業APP市場空間也將不斷擴展。目前在一些重要領域和重大工程實踐中，工業APP已經開展了初步的實踐。國內眾多工業互聯網平臺超前企業，基于自身平臺結合特定行業開發了各類功能的工業APP。另外，傳統的軟件企業、自動化企業結合自身的軟件技術優勢，也都在向工業APP領域開拓業務。總的來說，在政策和行業需求的雙重推動下，我國工業APP的發展已經起步，但相比于發達民族而言，尚未形成不錯的生態格局。下一步，我國工業APP發展應充分發揮工業門類齊全、規模龐大的先天優勢，充分整合各方力量和資源，形成平臺提供商+應用開發者+海量用戶的生態體系。 HarmonyXR以提升企業數字化服務能力為目標，持續助力5G賦能制造向“智造”升級，打造智能化工業。重慶VR工業互聯網發展
HarmonyXR利用數據治理、人工智能等技術匯聚海量的設備運行數據，挖掘工業發展背后的價值。海南探索工業互聯網教學
工業互聯網的技術有四個:一、邊緣計算是有強剛需的工業應用場景，通過邊緣端的實時數據采集、云端的數據分析和應用開發以實現協同，是云端應用對邊緣端實時數據采集的響應和過程，二、大數據平臺也非常關鍵，以前的工業數據都是小數據，很多數據處理都在邊緣完成，并沒有匯總起來進行相關性分析和統一趨勢分析，因此實現應用和數據解耦的大數據平臺也很關鍵;三、數字李生，即通過數據化方式為工業設備定義數據結構，結合數據分析對設備的過去、當前和未來進行深入的洞悉，完成設備從物理向虛擬環境映射的關鍵描述,四、通過經驗+人工智能的方式，基于經驗指導的大數據樣本標注通過人工智能算法訓練開發相應的故障診斷和預測模型，實現判決。 海南探索工業互聯網教學