一般將工業互聯網平臺，分為幾個層級： 底層，物聯接入層，讓大部分工業企業還沒有聯網的設備，也就是啞機器，通過傳感器把數據採集上來，再傳到雲上。第二層，大數據和雲計算的管理公共服務平臺。第三層，工業特定的PaaS層，基於機器的數據模型優化機器全生命週期的運營。第四層，基於工業互聯網平臺做應用。
做到這四層還不夠，還需要拔高一層，通過智能服務，製造企業實現C2M和MaaS商業模式的轉變。打好這個基礎，有大量工作需要開展，包括持續迭代微服務架構、實現版本的自動更新、建立時序數據庫等。
工業互聯網一個最普遍的挑戰，是怎樣把IT和OT連接起來。OT中有大量的設備和軟件，它們的生命週期遠遠長於IT領域。IT產品有可能以星期的節奏迭代，而OT產品的週期則是以年計算。如何把IT的最新技術引入OT，這是一個非常大的挑戰。一個最新的操作系統引入OT，現有硬件是否能支持,如何保證系統的穩定性和可靠性,操作系統的版本更新之後，如何下放到設備層,這是整個工業互聯網業界，都需要面對的問題。
因此推廣工業互聯網的認知服務從視覺、語音、語言、知識、搜索等方面進行解析，比如從視覺角度，共有四個API：分析圖像：基於所輸入圖像的視覺內容分析出圖像的視覺特徵，好比輸入圖像後，就可以將一些物體的標記找出，通過這些物體的標記同時來描述這些功能，可以看圖說話；識別名人：可以識別來自全球各地涉及商界、政界、體育、娛樂界的名人；讀取圖片中的文字（OCR）：在圖像中檢測並識別文本；生成縮略圖：這個是一個簡單的應用，是生成高品質和高存儲效率的縮略圖。
從投資的角度來講，大公司中人工智能的投資是很大的。目前看一下現在市值最大的五個公司：蘋果、谷歌、微軟、臉書和亞馬遜。這些公司在產品、開放平臺、開源、研發上都有巨大的投入。因此做工業互聯網，需要結合技術性企業站在巨人的肩膀上，推動下一階段的進程。
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