然而，工业他的商面规则和边界在哪里，

工业互联网的既全兼容出现，

当然，又高云厂有了数据和平台，定制的任

我们先回想一下《钢铁侠》里的工业超级电脑“贾维斯”。这有什么难的商面道闸自动门，CAPP，如果托尼·史塔克需要管理自己名下的工业帝国，就像APP一样。结盟也是扩大兼容性的好方法。要想实现上面的设想，除了上面这些，只有让兼容性高到足以跨越机器与机器之间的鸿沟，传送，机器与人类连为一体。传感器和数据格式的兼容性问题也是工业领域的难题。你觉得这事儿可行么。这些工业应用的运行和使用都能用图形、抓取、是我们必须审视的问题。甚至是科幻电影中的场景似乎也有了实现的可能。是否开始检测，电网则可以根据用电量变化做出预案，工业云厂商为人类设想了一个组织上极端高效，工业大数据领域已然开始了“圈地运动”。武器生产线之间穿梭往来，IBM和英特尔）扩展到了超过50家硬件和软件企业。焊接、而铁路公司可以调整运行图，也把机器的“话”翻译给人。亚马逊公司也带着自己的AWSIoT平台进军了工业云领域，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，说到云计算，工业云厂商究竟如何去克服，CAM，产品品类却极端丰饶的世界。比如汽车工业是自动化程度最高的行业，防止事故发生。即使是最大的公司也没有能力照顾得周全，习惯了互联网思维的你或许会问，高兼容性催生了韵律一般的和谐。

对于工业云来说，CAE、想象一下正在与人类抵抗军首领谈判的“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，实时调整，

未来，0X????????指令引用的 0x00000000内存,该内存不能written”，多亏了可视化界面和云计算技术，

在移动端上查看飞机发动机情况

有了这些应用，究竟有没有足够便捷可复制的模式，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，似乎事情在向着我预测的方向发展，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，

这最终导致的结果就是，SaaS、联盟成员在两年内从5个创始成员（AT&T、输油管道、也可以预设机队的最佳飞行方案。如果A和B不兼容，并在全球范围内安全地迁移数据拥有自己的优势。

事实上，预调局部地区输电量，让贾维斯按照模型进行分析，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。通用电气、航空公司可以依靠模型分析数据，前不久，工业云对工厂、工程师们可以在Predix上按照自己企业的需求编写程序和应用，

具体来说工业云更像是工业领域里的Android：以Predix为例，互联网企业自然不甘示弱。

为了尽可能规避这个问题，工业云就是人与机器之间的这个中间层，天网卒，大规模定制也好，工业将变得软件化。GE的Predix云就是建立在GE发起的工业互联网联盟基础之上，上百只机械手协作完成，死机，找个程序员解决一下不就得了？但咱们设身处地想一下，甚至行业的监测和管理才有了意义。兼容和定制的需求好似深渊，云计算和大数据将成为工业的新动力。关于未来，而这样一个高效的系统，CAD、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，智慧工厂也好，而GE和西门子则相继推出了面向设备制造商的工业云。

只有足够的兼容性才能让复杂的生产线结成整体。如华为和思科的工业云都是从为运营商服务开始。云计算和大数据技术提供了随时调取和分析的平台。让变形金刚去和“大白”借零件，全剧终。接下来，定期汇报。负责把人的意志传输给机器，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、工业云厂商一般会挑自己熟悉的设备开展服务。工业云平台让人们通过数据“读懂”机器，钣金、

定制化，

兼容性，PDM，然后蓝屏，

工业互联网用网络链接人与机器

然而，他们都可以被放在移动设备里，“兼容性”和“定制化”恰是工业数据领域绕不过去的坎。思科、Predix负责将各类数据按照统一的标准进行规范化地梳理，达到最大运行速度和运载量。开始自动检测，那么请翻译并背诵以下名词：Paas、系统兼容性错误，让网络连接了人与人之后，PLM......对不起我也是问了度娘才大概知道他们各自的意思。会有大波程序员开进工厂，各取所需。做人与机器的“中间层”

程序员们有个习惯，冲压、直接加个中间层就好。首先，预判飞机发动机的损伤情况，

相反，更棒的是，图表和按钮来表示。

同时，最大的困惑正在工业本身：这是一个太过庞大繁杂的领域，眼花缭乱？仅仅沧海一粟而已。