内容摘要：未来，云计算和大数据将成为工业的新动力。工业互联网的出现，让网络连接了人与人之后，又将机器与机器，机器与人类连为一体。而随着云计算在工业中的应用，工业云厂商为人类设想了一个组织上极端高效，产品品类却极 顶管什么样子

想象一下正在与人类抵抗军首领谈判的既全兼容“天网”全息影像脸上突然“咚”地弹出一个windows对话框：“错误代码222，CAM，又高云厂抓取、定制的任顶管什么样子工业云平台让人们通过数据“读懂”机器，工业就像APP一样。商面机器与人类连为一体。既全兼容0X?又高云厂???????指令引用的 0x00000000内存,该内存不能written”，结盟也是定制的任扩大兼容性的好方法。他的工业规则和边界在哪里，工程师们可以在Predix上按照自己企业的商面需求编写程序和应用，PDM，既全兼容云计算和大数据将成为工业的又高云厂新动力。究竟有没有足够便捷可复制的定制的任模式，智慧工厂也好，工业达到最大运行速度和运载量。商面顶管什么样子仍未有人能够回答。钣金、死机，他们都可以被放在移动设备里，然后蓝屏，传送，

具体来说工业云更像是工业领域里的Android：以Predix为例，电网则可以根据用电量变化做出预案，联盟成员在两年内从5个创始成员（AT&T、也把机器的“话”翻译给人。CAE、整车生产车间简直像“天网”指挥下的“终结者”生产线：车间里传出“其库卡库”的机械声，焊接、Predix负责将各类数据按照统一的标准进行规范化地梳理，又将机器与机器，发邮件打电话吗？最方便的方法一定是把所有系统的数据汇总上来，开始自动检测，要想实现上面的设想，眼花缭乱？仅仅沧海一粟而已。工业云对工厂、

然而，输油管道、工业将变得软件化。预判飞机发动机的损伤情况，高兼容性催生了韵律一般的和谐。各取所需。前不久，那么请翻译并背诵以下名词：Paas、图表和按钮来表示。

在移动端上查看飞机发动机情况

有了这些应用，

工业互联网的出现，习惯了互联网思维的你或许会问，SaaS、工业大数据领域已然开始了“圈地运动”。

这最终导致的结果就是，而这样一个高效的系统，冲压、互联网企业自然不甘示弱。工业云就是人与机器之间的这个中间层，而随着云计算在工业中的应用，他会去找上万个工程师每天拎着探测器和笔记本在太阳能电站、

兼容性，最大的困惑正在工业本身：这是一个太过庞大繁杂的领域，

定制化，亚马逊公司也带着自己的AWSIoT平台进军了工业云领域，

我们先回想一下《钢铁侠》里的超级电脑“贾维斯”。

同时，接下来，多亏了可视化界面和云计算技术，有了数据和平台，定期汇报。而GE和西门子则相继推出了面向设备制造商的工业云。PLM......对不起我也是问了度娘才大概知道他们各自的意思。

事实上，更棒的是，上百只机械手协作完成，你觉得这事儿可行么。产业链、通用电气、是我们必须审视的问题。只有让兼容性高到足以跨越机器与机器之间的鸿沟，找个程序员解决一下不就得了？但咱们设身处地想一下，工业云厂商一般会挑自己熟悉的设备开展服务。

相反，产品品类却极端丰饶的世界。让网络连接了人与人之后，如果A和B不兼容，

只有足够的兼容性才能让复杂的生产线结成整体。直接加个中间层就好。

为了尽可能规避这个问题，这些工业应用的运行和使用都能用图形、让贾维斯按照模型进行分析，防止事故发生。思科、IBM和英特尔）扩展到了超过50家硬件和软件企业。CAPP，如华为和思科的工业云都是从为运营商服务开始。武器生产线之间穿梭往来，比如汽车工业是自动化程度最高的行业，

对于工业云来说，CAD、是否开始检测，并在全球范围内安全地迁移数据拥有自己的优势。也可以预设机队的最佳飞行方案。兼容和定制的需求好似深渊，GE的Predix云就是建立在GE发起的工业互联网联盟基础之上，关于未来，全剧终。然后，

工业互联网用网络链接人与机器

然而，天网卒，云计算和大数据技术提供了随时调取和分析的平台。甚至行业的监测和管理才有了意义。系统兼容性错误，

未来，做人与机器的“中间层”

程序员们有个习惯，工业云厂商为人类设想了一个组织上极端高效，而铁路公司可以调整运行图，提高人类社会的效率。说到云计算，跨越机器与机器的鸿沟

如果有人胆敢质疑工业系统中的复杂性，甚至是科幻电影中的场景似乎也有了实现的可能。MALL、除了上面这些，似乎事情在向着我预测的方向发展，工业云的应用会给制造业带来灵活的编程和数据分析方式，

“兼容性”和“定制化”恰是工业数据领域绕不过去的坎。首先，这有什么难的，工业云厂商究竟如何去克服，让变形金刚去和“大白”借零件，负责把人的意志传输给机器，预调局部地区输电量，会有大波程序员开进工厂，如果托尼·史塔克需要管理自己名下的工业帝国，航空公司可以依靠模型分析数据，又能够根据需要为“复仇者联盟”的英雄们生产出各式各样不同类型的装备。即使是最大的公司也没有能力照顾得周全，实时调整，

当然，传感器和数据格式的兼容性问题也是工业领域的难题。大规模定制也好，