从工业视角来看，工业互联网主要表现为从生产系统到商业系统的智能化。生产系统自身通过采集信息技术，实现设备之间、设备与系统、企业上下游之间的智能交互，并带来商业活动的优化。从互联网视角来看，工业互联网表现为从营销、服务、设计等环节的商业系统变革引起生产组织方式的变革。
泛在物联网络环境 AI助力的数字化生产线程 （Digital Threads） 专业制造应用与可扩展开发平台 柔性的自动化技术 增强现实助力人机协作
工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。相继在德国提出工业4.0计划，美国提出工业互联网概念之后，我国自2015年以来陆续出台了“中国制造2025”、“互联网+”等多项产业政策，推动工业互联网的建设。中国作为第一大工业强国、第二大互联网产业强国，工业互联网发展前景广阔。
智慧城市综合运行管理平台通过将物联网采集到的城市多维度信息以及政府各职能部门的业务数据进行统一汇聚和资源整台，实现了在一个统一的平台，用一-张GIs地图展示和分析与城市事件相关的所有信息。有效避免了一-直以来政府各职能邮门之间彼此封闭自2己的数据资源和业务系统所带来的数据孤岛问题。利用平台的大数据处理能力对多维度的城市信息进行全局化的关联分析,使城市决策更加智能,业务管理更加高效。
从 1G 到 4G，移动通信技术保持了大约每十年更新一代的节奏，随着 2019 年 5G 商用牌照发放，中国正式迎来 5G 时代。5G 作为最新一代的无线通信技术，其超高速率、超低时延、超大连接特性将对智慧城市建设产生巨大的影响。以其为基础的泛在传感网络将实现智慧城市万物互联，人、机、物深度融合发展；同时，与物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的新一代信息技术的深度融合，将催生出众多新兴的城市应用场景和创新管理模式，为智慧城市的建设带来更多可能性。
“互联网+”代表一种新的经济形态，即充分发挥互联网在生产要素配置中的优化和集成作用，将互联网的创新成果深度融合于经济社会各领域之中，提升实体经济的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。在2015年的政府工作报告中，李克强总理提出，"制定‘互联网+’行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。"
北京依托在人工智能领域的科技资源优势，加快建设具有全球影响力的人工智能创新中心，重点提升人工智能原始创新能力，加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业，持续为首都经济发展注入新动能。
XX医院智能化集成管理平台（以下简称IBMS平台）是该项目智能化系统的上层建筑，是该项目中所有智能化子系统的大脑，扮演着沟通者、监护者、管理者与决策者的角色。它利用标准化/或非标准化的通讯接口将各个子系统联接起来，共同构建一个全设备、全空间、全时域、全过程的有机整体。它通过统一的平台，实现对各子系统进行全程集中检测、监视和管理，同时将所有子系统的数据收集上来，存储到统一的开放式关系数据库当中，使各个原本独立的子系统，可以在统一的IBMS平台上互相对话，做到充分数据共享。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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