一般将工业互联网平台，分为几个层级： 底层，物联接入层，让大部分工业企业还没有联网的设备，也就是哑机器，通过传感器把数据采集上来，再传到云上。第二层，大数据和云计算的管理公共服务平台。第三层，工业特定的PaaS层，基于机器的数据模型优化机器全生命周期的运营。第四层，基于工业互联网平台做应用。
做到这四层还不够，还需要拔高一层，通过智能服务，制造企业实现C2M和MaaS商业模式的转变。打好这个基础，有大量工作需要开展，包括持续迭代微服务架构、实现版本的自动更新、建立时序数据库等。
工业互联网一个最普遍的挑战，是怎样把IT和OT连接起来。OT中有大量的设备和软件，它们的生命周期远远长于IT领域。IT产品有可能以星期的节奏迭代，而OT产品的周期则是以年计算。如何把IT的最新技术引入OT，这是一个非常大的挑战。一个最新的操作系统引入OT，现有硬件是否能支持,如何保证系统的稳定性和可靠性,操作系统的版本更新之后，如何下放到设备层,这是整个工业互联网业界，都需要面对的问题。
因此推广工业互联网的认知服务从视觉、语音、语言、知识、搜索等方面进行解析，比如从视觉角度，共有四个API：分析图像：基于所输入图像的视觉内容分析出图像的视觉特征，好比输入图像后，就可以将一些物体的标记找出，通过这些物体的标记同时来描述这些功能，可以看图说话；识别名人：可以识别来自全球各地涉及商界、政界、体育、娱乐界的名人；读取图片中的文字（OCR）：在图像中检测并识别文本；生成缩略图：这个是一个简单的应用，是生成高品质和高存储效率的缩略图。
从投资的角度来讲，大公司中人工智能的投资是很大的。目前看一下现在市值最大的五个公司：苹果、谷歌、微软、脸书和亚马逊。这些公司在产品、开放平台、开源、研发上都有巨大的投入。因此做工业互联网，需要结合技术性企业站在巨人的肩膀上，推动下一阶段的进程。
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