当前，工业互联网平台的工业数据分析呈现两类路径：一是从工业机理出发，进行建模分析，例如GE凭借其航空发动机领域的专业知识和经验来提供飞行数据分析服务；二是从数据角度出发，通过关联性分析，找到规律，例如阿里云的大数据技术帮助光伏进行质量数据关联分析，实现了良品率的提升。
上述两种路径的融合能够取得更加明显的效果，是未来工业数据分析的趋势，将热力学模型与数据分析融合，构建数字孪生高炉以提升运行效率，延长运行寿命。通过各种分析模型在平台上的沉淀，平台将汇聚起大量的工业知识，实现知识传承、迭代与复用，例如索为在航空、电子等行业构建了上百个工业互联网平台工业知识库。
1、为工业互联网平台提供底层连接、云基础设施和运行环境的基础支撑技术，包括数据集成和边缘处理、IaaS和平台使能三类具体技术。
2、支撑工业互联网平台进行海量工业数据管理和分析的数据挖掘技术，包括数据管理、工业数据建模和分析两类具体技术。
3、为工业互联网平台提供工业微服务、开发工具和开发环境，驱动平台进行应用创新的应用开发和微服务技术。
4、能够保障工业互联网平台稳定运行，实现工业系统安全的安全保障技术。
工业互联网平台架构，PaaS以其开放灵活特性成为主流选择:
(1)、基于通用开源PaaS架构二次开发构建平台，例如GE Predix、西门子MindSphere、航天云网INDICS等均基于CloudFoudry进行平台建设。
(2)、以API为代表的新型集成技术为系统集成和平台能力开放提供有效支撑，例如Ayla、Intel IoT等平台基于API协议对设备、应用和系统进行全面集成，GE Predix基于API协议对外提供资产管理、数据验证、数据分析服务。
(3)、利用容器技术支撑平台和应用灵活部署，例如PTC ThingWorx平台能够基于容器方式支持在不同IaaS上的部署，GE Predix平台中训练形成的智能模型能够基于容器直接部署在Predix Machine上。
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