本白皮书由工业互联网产业联盟（AII）于2019年发布，系统梳理工业智能的发展背景、主要类型、典型应用场景及关键技术演进。报告提出工业智能按计算复杂度与影响因素划分的三大类应用（高计算复杂度少影响因素、低计算复杂度多影响因素、高计算复杂度多影响因素），并深入剖析深度学习与知识图谱在工业领域的适配方向。同时，从产业视角勾勒“两横两纵”视图，揭示工业化与智能化双向渗透的两类核心路径。适合工业互联网从业者、智能制造研究者、企业技术管理者及政策制定者阅读，为理解工业智能发展方向提供权威参考。
本白皮书由工业互联网产业联盟（AII）于2019年发布，系统梳理工业智能的发展背景、主要类型、典型应用场景及关键技术演进。报告提出工业智能按计算复杂度与影响因素划分的三大类应用（高计算复杂度少影响因素、低计算复杂度多影响因素、高计算复杂度多影响因素），并深入剖析深度学习与知识图谱在工业领域的适配方向。同时，从产业视角勾勒“两横两纵”视图，揭示工业化与智能化双向渗透的两类核心路径。适合工业互联网从业者、智能制造研究者、企业技术管理者及政策制定者阅读，为理解工业智能发展方向提供权威参考。
本白皮书由工业互联网产业联盟（AII）于2019年发布，系统梳理工业智能的发展背景、主要类型、典型应用场景及关键技术演进。报告提出工业智能按计算复杂度与影响因素划分的三大类应用（高计算复杂度少影响因素、低计算复杂度多影响因素、高计算复杂度多影响因素），并深入剖析深度学习与知识图谱在工业领域的适配方向。同时，从产业视角勾勒“两横两纵”视图，揭示工业化与智能化双向渗透的两类核心路径。适合工业互联网从业者、智能制造研究者、企业技术管理者及政策制定者阅读，为理解工业智能发展方向提供权威参考。
本报告由工业互联网产业联盟（AII）发布,发布于 2019 年。
覆盖 2019 年,全文约 42。
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适合工业互联网从业者、智能制造研究者、企业技术管理者、政策制定者等读者参考。
重点分析了智能制造、工业智能、内涵等议题。