2025年3月5日，《2025年*****工作報告》顯示，2025年擴大5G規模化應用，加快工業互聯網創新發展，優化全國算力資源布局，打造具有國際競爭力的數字產業集群。 [25]為加快推動工業互聯網產業發展，促進工業和信息通信領域的溝通交流、深度融合，在工業和信息化部的指導下，由中國信息通信研究院牽頭聯合各領域產學研用相關單位，共同建設工業互聯網產業聯盟（以下簡稱AII），打造工業互聯網產業生態。AII以融合、開放、創新、共贏的理念，組織全體成員單位，組建14個工作組、15個特設任務組、16個垂直行業領域、6個分聯盟，分別從頂層設計、需求、技術標準、網絡、平臺、安全、測試床、產業發展、國際合作、政策法規與投融資、人才等多方面開展工作，形成產業共識，推動產業發展。通過組織工業互聯網大會（原工業互聯網峰會）等大型活動，持續宣傳工業互聯網***發展成效，提升AII在國內外的影響力。低功耗與能量獲取技術：供電方式為電池、陽光、風、溫度、振動等多種方式。濱湖區智能化工廠物聯網通信系統介紹

二是造成影響大。工業互聯網涵蓋制造業、能源等實體經濟領域，一旦發生網絡攻擊、破壞行為，安全事件影響嚴重。三是企業防護基礎弱。目前我國廣大工業企業安全意識、防護能力仍然薄弱，整體安全保障能力有待進一步提升。與消費互聯網相比，工業互聯網有著諸多本質不同。一是連接對象不同。消費互聯網主要連接人，場景相對簡單。工業互聯網連接人、機、物、系統以及全產業鏈、全價值鏈，連接數量遠超消費互聯網，場景更為復雜。二是技術要求不同。工業互聯網直接涉及工業生產，要求傳輸網絡的可靠性更高、安全性更強、時延更低。三是用戶屬性不同。消費互聯網面向大眾用戶，用戶共性需求強，但專業化程度相對較低。徐州如何工廠物聯網通信系統服務熱線二是拓展數字經濟空間。

2023年8月28日，中國互聯網絡信息中心發布第52次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》。《報告》顯示，截至2023年6月，中國5G行業虛擬專網建設超過1.6萬個；工業互聯網標識解析體系覆蓋31個省（區、市）；具有一定影響力的工業互聯網平臺超過240家；國家工業互聯網大數據中心體系基本建成。 [22]2024年1月19日上午，***新聞辦公室舉行新聞發布會，工業和信息化部新聞發言人、總工程師趙志國介紹，工業互聯網覆蓋全部工業大類，預計2023年**產業規模達1.35萬億元。 [23]9月12日，2024全球工業互聯網大會上發布中國工業互聯網發展的***成果，中國“5G+工業互聯網”項目數已超過1.4萬個，工業互聯網***融入49個國民經濟大類，實現工業大類全覆蓋。 [24]

工業互聯網包含了網絡、平臺、數據、安全四大體系，它既是工業數字化、網絡化、智能化轉型的基礎設施，也是互聯網、大數據、人工智能與實體經濟深度融合的應用模式，同時也是一種新業態、新產業，將重塑企業形態、供應鏈和產業鏈。網絡體系是基礎。工業互聯網網絡體系包括網絡互聯、數據互通和標識解析三部分。網絡互聯實現要素之間的數據傳輸，包括企業外網、企業內網。典型技術包括傳統的工業總線、工業以太網以及創新的時間敏感網絡（TSN）、確定性網絡、5G等技術。企業外網根據工業高性能、高可靠、高靈活、高安全網絡需求進行建設，用于連接企業各地機構、上下游企業、用戶和產品。工業互聯網直接涉及工業生產，要求傳輸網絡的可靠性更高、安全性更強、時延更低。

信息處理技術工業信息出現式增長，工業生產過程中產生的大量數據對于工業物聯網來說是一個挑戰，如何有效處理、分析、記錄這些數據，提煉出對工業生產有指導性建議的結果，是工業物聯網的**所在，也是難點所在。當前業界大數據處理技術有很多，如SAP的BW系統在一定程度上解決了大數據給企業生產運營帶來的問題。數據融合和數據挖掘技術的發展也使海量信息處理變得更為智能、高效。工業物聯網泛在感知的特點使得人也成為了被感知的對象，通過對環境數據的分析以及用戶行為的建模，可以實現生產設計、制造、管理過程中的人一人、人一機和機一機之間的行為、環境和狀態感知，更加真實地反映出工業生產過程中的細節變化，以便得出更準確的分析結果。典型技術包括傳統的工業總線、工業以太網以及創新的時間敏感網絡（TSN）、確定性網絡、5G等技術。蘇州質量工廠物聯網通信系統標準

內網技術發展呈現三個特征： IT和OT正走向融合，工業現場總線向工業以太網演進，工業無線技術加速發展。濱湖區智能化工廠物聯網通信系統介紹

將工業經驗知識轉化為平臺上的模型庫、知識庫，并通過工業微服務組件方式，方便二次開發和重復調用，加速共性能力沉淀和普及。四是應用創新。面向研發設計、設備管理、企業運營、資源調度等場景，提供各類工業APP、云化軟件，幫助企業提質增效。數據體系是要素。工業互聯網數據有三個特性。一是重要性。數據是實現數字化、網絡化、智能化的基礎，沒有數據的采集、流通、匯聚、計算、分析，各類新模式就是無源之水，數字化轉型也就成為無本之木。二是專業性。工業互聯網數據的價值在于分析利用，分析利用的途徑必須依賴行業知識和工業機理。制造業千行百業、千差萬別，每個模型、算法背后都需要長期積累和專業隊伍，只有深耕細作才能發揮數據價值。三是復雜性。濱湖區智能化工廠物聯網通信系統介紹

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