中美德在信息基礎設施及ICT技術能力方面各有所長。中美在信息基礎設施方面相對較強。中國已建成全球較大的NB-IoT網絡，能有效支撐工業(yè)互聯(lián)網平臺建設、促進海量終端接入、拓展應用場景。美國亞馬遜、微軟、IBM等在技術、產品和市場規(guī)模方面遙遙先進，并且美國在PaaS平臺底層技術方面具有一定優(yōu)勢，全球各國工業(yè)互聯(lián)網平臺PaaS主要架構幾乎均采用美國的Cloud Foundry和Docker等開源技術。美德具備將主要經驗知識固化封裝為模塊化的微服務組件和工具開發(fā)能力，但中國工業(yè)PaaS剛剛起步，算法庫、模型庫、知識庫等微服務提供能力不足，導致平臺在功能完整性、模型組件豐富性等方面發(fā)展滯后，處于探索階段。智能物流在工業(yè)互聯(lián)網驅動下，實現(xiàn)高效配送與精確追蹤。吉林IOT工業(yè)互聯(lián)網智能化服務商

工業(yè)互聯(lián)網創(chuàng)新能力的持續(xù)提升，為傳統(tǒng)工業(yè)生產帶來了更多創(chuàng)造性應用場景，為制造企業(yè)數字化轉型持續(xù)注入新動能。工業(yè)互聯(lián)網的英文名是 Industrial Internet。Industrial既有工業(yè)的意思，也有產業(yè)的意思?；ヂ?lián)網包括消費互聯(lián)網和產業(yè)互聯(lián)網。廣義的工業(yè)互聯(lián)網平臺其實就是產業(yè)互聯(lián)網平臺。狹義的工業(yè)互聯(lián)網平臺是工業(yè)互聯(lián)網的重要標志和關鍵組成，它將云計算、物聯(lián)網、大數據的理念、架構和技術融入工業(yè)生產，主要的參與廠商往往是工控企業(yè)、大型設備生產商以及制造企業(yè)。福建人工智能工業(yè)互聯(lián)網智能化服務商工業(yè)互聯(lián)網平臺提供API接口，促進開發(fā)者生態(tài)繁榮。

有助于推動傳統(tǒng)產業(yè)檔次高化發(fā)展。工業(yè)互聯(lián)網通過對工業(yè)系統(tǒng)實時數據的采集、處理、分析等，并與相關行業(yè)的知識、經驗、需求相結合，形成新的優(yōu)化范式，改變了工業(yè)生產模式，催生出新的產業(yè)組織形態(tài)、形成了新的要素組合、孕育了新的價值創(chuàng)造方式。在工業(yè)互聯(lián)網賦能下，傳統(tǒng)產業(yè)將逐步呈現(xiàn)出高科技、高效能、高質量的特征，成長為符合現(xiàn)代化產業(yè)體系要求的先進生產力質態(tài)。比如，我國紡織產業(yè)利用工業(yè)互聯(lián)網對生產設備投入和工藝流程進行改造，有效提升產品質量和生產效率，過去的“千人紗，萬人布”轉變?yōu)楝F(xiàn)在的萬錠用工較少可以不超過10人，產業(yè)不斷向中檔次高邁進。

人：在工業(yè)互聯(lián)網中，人是一個重要的參與方，包括企業(yè)內部的員工、外部的客戶和供應商等。通過工業(yè)互聯(lián)網平臺，人們能夠更加便捷地參與到生產過程中，實現(xiàn)更加高效、精確的協(xié)作。工業(yè)互聯(lián)網平臺能夠提供全方面的生產要素數據，幫助人們更好地了解生產情況，優(yōu)化生產流程，提高生產效率。數據：數據是工業(yè)互聯(lián)網的主要要素。通過工業(yè)互聯(lián)網平臺，企業(yè)能夠實現(xiàn)生產過程的數字化、智能化和網絡化。平臺基于云計算架構實現(xiàn)海量數據存儲、管理和計算，提供全方面的數據分析能力，幫助企業(yè)更好地了解生產情況，優(yōu)化生產流程，提高生產效率。同時，平臺還能夠提供開放的工業(yè)APP開發(fā)環(huán)境，實現(xiàn)工業(yè)APP創(chuàng)新應用。工業(yè)互聯(lián)網助力企業(yè)實現(xiàn)生產過程的全方面質量控制。

傳統(tǒng)制造業(yè)廠商從滿足自身數字化轉型需求出發(fā)，在所處行業(yè)積累了大量制造業(yè)實踐經驗與行業(yè)knowhow，對工業(yè)互聯(lián)網平臺應用場景有更深的理解，在所處行業(yè)市占率較高。但制造業(yè)出身的廠商缺乏互聯(lián)網和云計算經驗以及豐富的客戶基礎，難以實現(xiàn)基于平臺的市場擴張。譬如，脫胎于三一重工（600031.滬市）的樹根互聯(lián)也在上述工信部“雙跨”工業(yè)互聯(lián)網平臺名單上，三一重工是后者的主要客戶，也是其第五大股東。據悉，樹根互聯(lián)已賦能三一重工北京樁機工廠、三一重工長沙18號工廠多座“燈塔工廠”。工業(yè)互聯(lián)網為服裝行業(yè)實現(xiàn)快速反應，縮短新品上市周期。湖南AI工業(yè)互聯(lián)網應用

工業(yè)互聯(lián)網平臺集成多源數據，實現(xiàn)數據價值較大化。吉林IOT工業(yè)互聯(lián)網智能化服務商

中國工業(yè)數據采集和分析能力不足。中國在設備數字化、網絡化方面與美、德之間的差距較大，在邊緣計算層，平臺發(fā)展所必需的智能感知、自動控制、協(xié)議解析、邊緣智能模塊等一系列基礎性產業(yè)高度依賴國外，缺乏完整的行業(yè)數據采集方案。截至2018年底，我國制造企業(yè)生產設備數字化率為45.9%，數字化設備聯(lián)網率為39.4%，尤其是中小企業(yè)基礎薄弱，設備改造和數據采集難度較大。其次，發(fā)達國家工業(yè)設備產品在全球市場占據主導地位，GE、西門子等企業(yè)依托自身產品可采集跨區(qū)域、跨行業(yè)、跨領域的海量數據。而且美國、德國具有大量經驗豐富和初創(chuàng)的數據分析企業(yè)，通過合作能幫助平臺快速提升能力。但是中國市場巨大，一旦解決數據采集等基礎環(huán)節(jié)問題，網絡效應必然帶來后發(fā)優(yōu)勢。吉林IOT工業(yè)互聯(lián)網智能化服務商