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目前智慧工厂相比于传统工业制造，具有几个明显的技术革新：
智能的感知控制：通过利用智能感知技术随时随地对工业数据进行采集
全面的互联互通：通过多种通信技术标准，将采集到的数据实时准确地传递出去
深度的数据应用：利用云计算、大数据等相关技术，对数据进行建模、分析和优化，实现对海量数据的充分挖掘和利用
创始的服务模式：利用信息管理、智能终端和平台等技术，实现传统工业智能化改造，提升产业价值、优化服务资源和激发产业创新。
在这些技术革新的基础上，智慧工厂将会面对六大技术发展趋势，即终端智能化，连接泛在化，计算边缘化，网络扁平化以及服务平台化和安全提升化。由此带来的管理变革包括设备联接日趋多元化，数据处理向边缘端倾斜以及企业战略由产业个体向生态系统转型，企业运营由设备和资产向产品和客户转移。
有了数据获取和数据传输，智慧工厂的智能化核心体现来自于对数据的深度应用。利用云计算、大数据等相关技术，对数据进行建模、分析和优化，实现对海量数据的充分挖掘和利用。这方面涉及的数据处理技术除了我们熟知的云计算等算法和设备服务之外，还包括数据清洗、数据分析、数据建模以及数据存储等。制造业的转型升级已经不可逆转的大趋势。
有了数据获取和数据传输，智慧工厂的智能化核心体现来自于对数据的深度应用。利用云计算、大数据等相关技术，对数据进行建模、分析和优化，实现对海量数据的充分挖掘和利用。这方面涉及的数据处理技术除了我们熟知的云计算等算法和设备服务之外，还包括数据清洗、数据分析、数据建模以及数据存储等。制造业的转型升级已经不可逆转的大趋势。
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