工业互联网正在从四个方面驱动制造业数字化转型

新兴业态培育：基于平台汇聚各类产业链资源，形成新的服务业态

商业模式重构：打通产业链和价值链，实现产品、生产和服务创新；

生产运营优化：

打通设备、产线、生产和运营系统，优化现有生产、管理和业务；

创新能力提升：

通过数据发掘隐性知识和规律，带动技术、产品和服务创新；

场景一：基于高清视频回传的质量检测与监督；

场景二：设备数据采集和实时监控；

场景三：基于5G+VR/AR的辅助装配与设备维护；

场景四：移动无人巡检；

场景五：基于5G+AI的特种车辆远程操控与无人驾驶；

设备级：基于机器学习，通过工业物品特征值的识别，实现自动化的生产动作；

产线级：基于机器学习，通过工业系统特征值的识别，提供工业流程和生产参数优化建议；

企业级：基于知识图谱，通过对工业问题的有效推理和仿真，实现智能业务决策和风险管理；

行业级：基于知识图谱，通过对工业知识的有效索引和搜索，实现工业知识的沉淀和流转。

实时性：现有通用计算架构与芯片无法满足工业实时性所带来的计算要求；

可靠性：可靠性不是现有消费领域人工智能算法的设计和关注重点；

可解释性：联结主义，神经网络结构不能提供明确的语义解释；

适应性：包括模型交互、软硬件适配与模型的多任务适配问题；

数字化工具提升企业的灵活敏捷性，迅速应对突发状况；

依托网络化组织快速获取物资生产和复工复产所需关键资源；

通过线上数字化工具实现远程管控，降低现场人员需求；

1、行业数字化转型正进入规模化推广期：应用侧由应用试点向行业系统性应用推广，产业侧（供给侧）由技术验证向新的技术产业支撑体系演变；

2、行业应用需求成为数字化技术创新突破的重要驱动力：在现有数字化技术基础上进行深化、适配和组合，大幅提升解决行业问题的能力；

3、IoT、平台和智能分析步入规模化应用，大幅提升企业运营决策的智能化和敏捷化水平；

4、基于要素集聚的平台经济逐步形成，成为重要商业增长点

5、新的产业体系逐步形成：信息技术剧透的渗透，传统领域巨头的重构、新兴服务商的兴起