作为“新基建”之一，工业互联网作为数字化转型的关键支撑力量，正在全世界内不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态，推动传统产业加快转变发展方式与经济转型、新兴起的产业加速发展壮大。

  中国工业互联网的发展要以产业基础高级化、产业链现代化为攻坚目标，加强工业软件研究。

  工业互联网跨界融合的知识难度和细分市场的专业性要求更高，行业壁垒依然存在，融通发展、共生共赢的产业生态尚在探索。

  5G、物联网、大数据、云计算和人工智能技术在工业互联网的应用，在推动企业数字化转型的同时，带来全新的安全挑战，工业互联网的安全后果较消费互联网更严峻。

  保障的重点应是工业应用安全、网络安全、工业数据安全以及工业智能产品的安全。

  目前，我国基础软件和工业软件在很大程度上存在短板弱项，需要改变这样的现实，促进软件产业的全面发展。

  4月10日，由新华网科技频道联合联合赛迪顾问共同发布《2020中国工业大数据产业创新与投资趋势》。赛迪顾问股份有限公司总裁孙会峰在解读该报告时称，虽然中国工业大数据应用市场处于起步阶段，在政策和技术的驱动下，工业大数据市场将成为下一个蓝海，人工智能、边缘计算等新兴技术将持续助力工业变革和制造商业模式变革

  工业互联网被列入“数字基建”，正是因为它能够最终靠数字化技术，加速流程再造、提升生产效率、降低经营成本，激发生产力。

  工业互联网是第四次工业革命的关键支撑，5G是新一代信息通信技术演进升级的重要方向，二者都是实现经济社会数字化转型的重要驱动力量。

  我国工业互联网的网络、平台、安全三大体系已经实现了全方位突破发展，标识解析体系逐渐完备，平台供给能力持续提升，融合应用场景范围加快拓展，安全保障体系初步建成。

  下一步，需围绕5G与工业互联网的创新应用及解决方案，逐步加强运营商与工业互联网公司的沟通融合和跨界合作。

  到2022年，在“5G+工业互联网”领域打造5个产业公共服务平台，内网建设改造覆盖10个重点行业，形成至少20大典型工业应用场景。

  我国基础软件和工业软件在很大程度上存在短板弱项，需要改变这样的现实，促进软件产业的全面发展。

  工业与信息化部正式印发《关于印发“5G+工业互联网”512工程推进方案的通知》（以下简称《方案》）。

  到2022年，在“5G+工业互联网”领域打造5个产业公共服务平台，内网建设改造覆盖10个重点行业，形成至少20大典型工业应用场景。

  云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术将加速渗透经济和社会生活所有的领域，软件产业服务化、平台化、融合化趋势更加明显。

  在2019年德国汉诺威工业博览会上，大量人工智能技术在传统工业生产领域的应用案例成为展会的一大亮点。

  我国既是制造大国也是网络大国，具备发展工业互联网的良好基础和广阔需求。工业互联网应该包括哪些创新方面？

  2019年《政府工作报告》指出，打造工业网络站点平台，拓展“智能+”，为制造业转变发展方式与经济转型赋能。目前，中国工业互联网已由理念研究加速走向落地实施，进入发展快车道，要求我们保持战略定力和耐力，扎实工作、稳步推进，努力开创中国工业互联网创新发展新局面。

  在我国制造业低成本优势逐步减弱的背景下，必须着力提升产品品质和生产管理效率，重塑竞争优势，数字化转型正是提升制造业竞争力的重要方法。当前，需更好顺应数字化的经济发展的新趋势，解决好制造业数字化转型进程中的难点问题，切实推动制造业高质量发展。

  工业互联网如火如荼发展，给实体经济带来了哪些改变？未来，什么样的工业互联网公司能更好地推动制造业转变发展方式与经济转型？

  从中国制造迈向中国“智”造，工业互联网和“智慧”工厂被视为传统企业数字化转型升级方向。

  工信部印发通知，提出加快新型基础设施建设、加快拓展融合创新应用、加快工业互联网试点示范推广普及、加快壮大创新发展动能、加快完善产业生态布局和加大政策支持力度等6方面20项措施，加快工业互联网发展。

  国际经验表明，制造业要迈向中高端，核心技术的创新突破是关键。而核心技术积累不足、基础研究支撑不够，正是我国制造业高水平发展亟待破解的症结。

  什么是工业互联网？工业互联网和日常的互联网有啥不一样的区别？在中国经济转型中将发挥什么样作用？如何加快工业互联网创新发展？

  智能制造是培育我们国家的经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，实现制造强国具备极其重大战略意义。

  在2019年德国汉诺威工业博览会上，大量人工智能技术在传统工业生产领域的应用案例成为展会的一大亮点。

  在新一轮技术革命的引领下，全球高端制造业中的新兴起的产业，必将迎来一个新的加速发展周期。

  在当前严峻复杂的国际国内形势下，我国制造业高水平质量的发展比任何一个时间里都更依赖创新驱动。

  制造行业面临着大量不同场景、不同配件或产品的缺陷等困境，使用AI OS能够在一定程度上帮助他们实现算法的快速迭代。