大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于便携数码印花机的问题，于是小编就整理了1个相关介绍便携数码印花机的解答，让我们一起看看吧。
为什么现在重视工业互联网，为什么说人工智能和工业互联是大势所趋？
因为一切真的就在井喷点上了。人工智能，全社会的物联网不是现在才有的概念，而是已经形成和发展了至少十几年甚至几十年时间了。想想自己第一次听到大数据这个词是什么时候？想想谷歌眼睛是什么年代？或者我们再说的专业和准确一点，“CIMS”是什么时代就有的理念和实践？从软件算法和硬件应用场景设计方面来说多少企业和创业公司都在出成堆的解决方案。但是一切都还差一个关键环节，那就是现在的网络是没有能力支持这么大量的设备和流量同时出现的。
大家都在等5G，等IPV6广泛应用。这两个东西一个解决了并发和流量的问题，另一个解决了接入设备数量的问题。整个物联网时代就等着突破这个瓶口，而现在风口已经打开了。
物联网只是把东西连起来，但是怎样为海量设备提供管理和服务呢？包括基于大数据的分析和决策，这就是AI才能做的事情了，人工没有力量和效率对如此庞大的运维工作进行操作。
这个世界正在一个不亚于信息革命的新时代来临前夕，未来的三五十年可能会是人类有史以来最大的一个变革时期。不但是技术应用方面的，也会是由技术革命带来的社会和人文方面的。
只说难点:
1.工业互联网边缘计算层面，要支持200种工控协议，其中有西门子的s7协议，GE等，都是国外的巨头。谁会给你公开。国内能做plc的只有和利时跟浙大中控两家而且大型plc还是做不了。另外还有一些实时数据库超过30万点，国内得就不行。
2.人工智能目前依赖算力，而且标记和模型需要人工识别。没有人工就没有智能。
人工智能与工业互联网的结合是大势所趋，现在只是刚刚开始。如果AI不能在工业落地，那么人工智能赋能生产力就只会是梦想。
工业上也有IT技术，包括传感器、执行器、监控与数据获取系统SCADA、制造执行系统MES、可编程逻辑控制器PLC。工业上OT技术包括材料、机器、方法、测量、维护、管理、模型，这两者需要结合，否则工业互联网还是“两张皮”。
灵活、高效和节能的方式运作。工业人工智能中需要融合数据技术（DT）、分析技术（AT）、平台技术（PT）和运营技术（OT）等技术。工业领域主要以企业私有数据库为主，规模有限，要实现人工智能与制造业的深度融合，就必须要在制造业领域加强数据获取与整合，企业必须切实做到数字化转型，大力发展工业互联网。
人工智能我们可以分成感知、理解、行动，具体又包含视觉分析、语音处理、知识表达、机器学习，其目的是为了提升效率、降低成本、改进客户体验、促进技术创新。对于传统的制造业企业来说，如果想做到人工智能的融合落地，企业首先要收集数据，这就需要比较好的传感器、物联网等，但是大部分企业都不具备。
传统制造业不擅长信息技术的研发，但有些信息技术领域的公司是愿意进入传统产业领域的，与制造企业共同为生产力赋能。人工智能在工业的应用，包括质量分析、装备诊断、能源能效管理、***购管理、制造销售等环节，都可以派上用场。
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