工业互联网
7、工业互联网和边缘计算有什么关系？
工业互联网环境，从网络技术的角度来说，有两个特殊需求，一个是极高的可靠性，另一个，就是极低的时延（或确定性时延）。
工业自动化技术的演进，使得现在工业设备的运转速度和工作精度远超以往。如果网络不能实现实现低时延，将不能满足很多工业场景的需求。
为了降低时延，工业互联网引入了边缘计算。
所谓边缘计算，就是将远在云端的云计算，拉了一部分，下沉到工厂或车间（离终端更近的地方）。这样一来，减少端和算力之间的距离，从而降低时延。
工业互联网的架构模型
采用边缘计算之后，还能有效解决工厂和云端之间的数据带宽问题。大量的数据在本地得以处理，无需统统上云。
边缘计算还提供了一种新型生态。
就像互联网公司基于云计算开发APP一样，未来，基于边缘计算也会有平台。平台开放公共接口给开发者，开发者针对工厂用户需求，开发APP，给工厂使用。这就是生态。
8、工业互联网一定要用5G吗？
并不是的。
5G是通信技术的最新升级。它有超大带宽、超低延时、海量连接等特点。但是，5G并不是工业互联网的充分必要条件。
行业有成百上千种，场景有成千上万种。
有的场景，可能并没有太多移动性要求，使用光纤甚至网线就可以了。也有的场景，可能对带宽和时延没有太大要求，使用LTE或NB-IoT就可以了。还有的场景，客户可能不希望数据进入运营商网络，或者考虑到成本的因素，想要用Wi-Fi甚至LoRa这样的私有网络技术，也不一定不行。
工业互联网的精髓不在于连接，而是计算。工业互联网的操作系统、平台、数据、应用，才是最关键的部分。
5G不是万金油，它将和众多通信技术长期共存。5G在行业的落地，将是一个漫长的过程。
9、工业互联网和人工智能有什么关系？
人工智能一样是服务于场景的。
当产业逐步实现数字化之后，会产生大量的数据，形成数据流。数据流不仅帮助数据挖掘分析，也助推了人工智能场景的落地。
举个简单的例子，当高速照相机对产品进行质量检测时，仅凭人力观看图片，效率是很低的。如果引入AI，用大量的图片数据去训练它，就可以替代人工，提升检测效率。
