中美德在信息基础设施及ICT技术能力方面各有所长。中美在信息基础设施方面相对较强。中国已建成全球较大的NB-IoT网络，能有效支撑工业互联网平台建设、促进海量终端接入、拓展应用场景。美国亚马逊、微软、IBM等在技术、产品和市场规模方面遥遥先进，并且美国在PaaS平台底层技术方面具有一定优势，全球各国工业互联网平台PaaS主要架构几乎均采用美国的Cloud Foundry和Docker等开源技术。美德具备将主要经验知识固化封装为模块化的微服务组件和工具开发能力，但中国工业PaaS刚刚起步，算法库、模型库、知识库等微服务提供能力不足，导致平台在功能完整性、模型组件丰富性等方面发展滞后，处于探索阶段。人工智能算法在工业互联网中应用，实现智能决策与预测维护。深圳企业工业互联网解决方案

中国工业互联网平台具有全球较旺盛的市场需求和较完备的互联网生态。一方面，美德将大型企业作为平台主要用户群体，而中国将工业互联网平台作为大中小企业融通发展的新载体，通过平台技术模块化和知识经验软件化，将大企业成熟有效的技术、管理、应用等方面的知识经验，快速向中小企业复制推广，降低技术门槛和应用成本，带动其转型升级。另一方面，美国在互联网应用创新、市场规模等领域弱于中国，尚无覆盖全社会的互联网生态体系。德国在互联网平台实践和能力各方面仍处于适应期。湖南AI工业互联网平台工业互联网助力小微企业融入产业链，实现共同发展。

标识解析体系实现要素的标记、管理和定位，由标识编码、标识解析系统和标识数据服务组成，通过为物料、机器、产品等物理资源和工序、软件、模型、数据等虚拟资源分配标识编码，实现物理实体和虚拟对象的逻辑定位和信息查询，支撑跨企业、跨地区、跨行业的数据共享共用。我国标识解析体系包括五大国家节点、国际根节点、二级节点、企业节点和递归节点。主动标识通过在芯片、通信模组、终端中嵌入标识，主动通过网络向解析节点发送解析请求。

云制造服务类平台通过汇聚不同行业的企业形成产业生态，进而积累不同类型企业的海量数字资产，利用仿真优化、大数据分析和人工智能等智能分析与处理技术，实现线下泛在智能感知、线上企业间供需智能匹配、多企业间生产运营智能分析与辅助决策及线下与线上相结合的多企业生产运行智能精确调控。该类平台以云端赋能制造应用为主要场景，服务于产业集群与工业体系转型升级。同时，累积并运用行业经验知识，对工业领域不同企业的生产运行状态与性能状况进行实时智能分析，实现产业生态中不同类别企业的云端智能服务，实现传统企业的转型升级。航天云网INDICS、阿里巴巴supET、华为FusionPlant和富士康BEACON都是这类平台的典型表示。工业互联网为半导体行业提供高效生产，提升国产芯片竞争力。

工程机械行业作为国民经济的重要行业，为建筑、制造、采矿等行业提供生产必需的机械装备和基础工具，具有产品复杂多样、生产过程离散、供应链复杂的特征，同时也面临着生产效率不高、产品运维能力较弱和行业同质化竞争严重等行业痛点。三一重工、徐工集团和中联重科等工程机械企业积极应用工业互联网加快企业数字化步伐。通过工业互联网进行设备预测性维护、远程可视化管理，不只降低了设备运维成本，提高了生产资源的动态配置效率，还在此基础上延伸出供应链金融、融资租赁等服务模式，实现“制造+服务”，带来新的增长空间。工业互联网助力家居行业实现个性化定制，满足消费者需求。湖南AI工业互联网平台

工业互联网融合IT与OT，推动制造业智能化升级。深圳企业工业互联网解决方案

数字化管理是企业通过打通主要数据链，贯通生产制造全场景、全过程，基于数据的普遍汇聚、集成优化和价值挖掘，优化、创新乃至重塑企业战略决策、产品研发、生产制造、经营管理、市场服务等业务活动，构建数据驱动的高效运营管理新模式。工业互联网目前已延伸至40个国民经济大类，涉及原材料、装备、消费品、电子等制造业各大领域，以及采矿、电力、建筑等实体经济重点产业，实现更大范围、更高水平、更深程度发展，形成了千姿百态的融合应用实践。深圳企业工业互联网解决方案