當前，工業互聯網平臺的工業數據分析呈現兩類路徑：一是從工業機理出發，進行建模分析，例如GE憑藉其航空發動機領域的專業知識和經驗來提供飛行數據分析服務；二是從數據角度出發，通過關聯性分析，找到規律，例如阿里雲的大數據技術幫助光伏進行質量數據關聯分析，實現了良品率的提升。
上述兩種路徑的融合能夠取得更加明顯的效果，是未來工業數據分析的趨勢，將熱力學模型與數據分析融合，構建數字孿生高爐以提升運行效率，延長運行壽命。通過各種分析模型在平臺上的沉澱，平臺將匯聚起大量的工業知識，實現知識傳承、迭代與複用，例如索為在航空、電子等行業構建了上百個工業互聯網平臺工業知識庫。
1、為工業互聯網平臺提供底層連接、雲基礎設施和運行環境的基礎支撐技術，包括數據集成和邊緣處理、IaaS和平臺使能三類具體技術。
2、支撐工業互聯網平臺進行海量工業數據管理和分析的數據挖掘技術，包括數據管理、工業數據建模和分析兩類具體技術。
3、為工業互聯網平臺提供工業微服務、開發工具和開發環境，驅動平臺進行應用創新的應用開發和微服務技術。
4、能夠保障工業互聯網平臺穩定運行，實現工業系統安全的安全保障技術。
工業互聯網平臺架構，PaaS以其開放靈活特性成為主流選擇:
(1)、基於通用開源PaaS架構二次開發構建平臺，例如GE Predix、西門子MindSphere、航天雲網INDICS等均基於CloudFoudry進行平臺建設。
(2)、以API為代表的新型集成技術為系統集成和平臺能力開放提供有效支撐，例如Ayla、Intel IoT等平臺基於API協議對設備、應用和系統進行全面集成，GE Predix基於API協議對外提供資產管理、數據驗證、數據分析服務。
(3)、利用容器技術支撐平臺和應用靈活部署，例如PTC ThingWorx平臺能夠基於容器方式支持在不同IaaS上的部署，GE Predix平臺中訓練形成的智能模型能夠基於容器直接部署在Predix Machine上。
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