德國的工業4.0在推進與建設的過程中不太順利，且因為資訊物理系統cps的技術障礙和5g的到來，被迫停滯，就有傳聞說「工業4.0計畫」已經失敗，但事實上大多數人並沒有因為物聯網專案的失敗而放棄，他們認為從中吸取的經驗和教訓，讓他們加速了iot投資，在短期內可能面臨各種糾結和挑戰，從長期角度仍應堅決看好。
從現階段來看，工業網際網路的硬體產品是小量多樣的長尾市場。追求硬體利潤的同時，很難賺取海量資料，於是很多企業開始了轉型的艱難之旅。與此呼應，終端使用者也開始希望不是在iiot雲平台上，而是在工業現場就能開展對執行資料的分析和處理。主要的好處包括：實現從裝置分析到企業決策的閉環;降低(或省去)部署和運營 it 系統的成本;分擔資訊化平台的運轉負荷;資料運算與處理的實時性要求;資料的本地化處理以提公升系統的資訊保安。
市場嗅覺靈敏並可快速響應變化的企業，推出了功能相似的邊緣側軟硬體一體化資料處理方案。利用已經驗證的高可靠性產品，推進硬體的標準化，增加人工智慧分析能力，通過軟體和系統形成差異化，並積極賺取資料、模型和經驗，推進從資料到決策的流程，立足服務saas化和長期發展。
已有公司研發出了新一代的邊緣控制器，搭載工業人工智慧演算法，滿足使用者對於**性維護與分析的需求，並有越來越多的企業加入到這個賽道。例如：logixai分析模組、sysmac ai控制器、simatic s7-1500神經處理器。
logixai分析模組，新增了對異常狀況進行**性分析的能力。使用者已經不需要在其中加裝單獨的應用程式，直接通過乙太網埠接入模組，然後在 web 瀏覽器上對相關應用模型進行引數配置，就可以實現對系統資料進行分析和**的功能。
sysmac ai控制器，在異常檢測的演算法上使用「孤立森林」(isolation forest)機器學習引擎開發。對記憶體要求很低，且處理速度很快，其時間複雜度也是線性的，非常適合高速實時處理，可以通過微調提高檢測精度和準確性。同時，還適用於多模態資料，可用於需要兩種或多種操作模式的高度混合的產線。
simatics7-1500神經處理器，能夠實現神經網路的高效處理。感測器的資料和來自cpu程式的資料，在神經網路的基礎上進行處理。借助機器學習演算法，諸如生產工廠的視覺質量檢驗或影象引導的機械人系統等應用將得以有效實現。
上述產品目前仍處於比較早期的市場培育階段。現階段它們似乎更適合在生產品質管理、重點裝置的**性維護等一些與經濟效益密切相關的場景中使用。最終完成從資料到決策的過程，還需要深層次的觸發商業模式變革。
工業網際網路如何做出新嘗試？
從現階段來看，工業網際網路的硬體產品是小量多樣的長尾市場。追求硬體利潤的同時，很難賺取海量資料，於是很多企業開始了轉型的艱難之旅。與此呼應，終端使用者也開始希望不是在iiot雲平台上，而是在工業現場就能開展對執行資料的分析和處理。主要的好處包括 實現從裝置分析到企業決策的閉環 降低 或省去 部署和運...
網際網路 工業視覺分析
我國工業網際網路已經形成 三條途徑 一是打造智慧型工廠，提高企業內部生產效率，就是通過我們現在網際網路技術以及一些相關的機器視覺 圖象演算法 模式識別的方式，提高企業的生產效率 二是打造智慧型產品，延伸企業外部的價值鏈 三是匯聚產業鏈資源，實現向平台運營的轉變，打造資料驅動的生態運營能力。在端 雲解...
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