目前该系统还在试行中，未来将会应用到更多领域，一方面提高人工效率，另外一方面有利于绩效机制的开展。在智慧工厂的其它方面，佛山工厂将打造Q-Online质量数据平台，从研发、生产、多个环节真正将质量数据用于每辆车，实现数据变现；还将在物联网技术方面进行合作，通过设备传感器收集数据，实现自动智能控制，有效降低生产成本，打造绿色工厂；办公领域将从传统信息发布方式，逐步转变为微信移动平台信息互动。工业4.0不是一场突然而至的，也不是可以一蹴而就的革新，而是一个循序渐进的升级进程。很多新造车公司连个像样的工厂都没有空谈PPT造车完全不切实际。无论未来汽车行业怎么改变，包括新能源和自动驾驶技术的发展等，大部分造车新势力终难成气候，引领时代汽车的变革还得靠大众这种有着先进智慧工厂的车企巨头。
Google新专利描述的压缩系统会优先考虑高细节区域内的元素，其压缩结果是“几乎无损”的。将高细节图像和低细节图像组合而不产生课件的伪像需要定制芯片的支持，这款芯片在专利中被描述为“相对简单”的芯片。这次公开的专利申请为2017年7月，似乎是基于GoogleResearch2017年末发表的一篇名为“战略性压缩和传播”的。
工业3D模拟仿真智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务；清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计画编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。是IBM“智慧地球”理念在制造业的实际应用的结果。数字化工厂以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。数字化工厂主要解决产品设计和产品制造之间的“鸿沟”，实现产品生命周期中的设计。
此外，网络切片、边缘计算等5G基本网络能力赋能现实业务，其中，网络切片技术通过定制的端到端专用网络为云化现实应用提供专属网络通路，解决了云VR应用源视频采集端上行带宽大、用户侧无线资源竞争受限、网络部署成本高等问题。同时，通过按需提供端到端网络切片，提供端到端的通信质量保障；边缘计算技术解决了用户接收端多路转发推送的需求。
制造、装配、物流等各个方面的功能，降低设计到生产制造之间的不确定性，在环境下将生产制造过程压缩和提前，并得以评估与检验，从而缩短产品设计到生产的转化的时间，并且提高产品的可靠性与成功率。智慧感测是基本构成要素，但如果要让制造流程有智慧判断的能力，仪器、仪表、感测器等控制系统的基本构成要素，仍是关注焦点。仪器仪表的智慧化，主要是以微处理器和人工智慧技术的发展与应用为主，包括运用网路、遗传演算法、进化计算、溷沌控制等智慧技术，使仪器仪表实现高速、高效、多功能、高机动灵活等性能。如专家控制系统(expertcontrolsystem；ECS)就是一种而具有大量的专门知识与经验的程式系统。它运用人工智慧技术和电脑技术。
旅游等，重在提升大众消费体验；现实工业生产成为智能制造的重要补充，包括产品设计、运维巡检、远程协作、操作培训和数字孪生等，宝马、波音、西门子已宣布引入现实技术改造提升传统生产方式，并取得良好效果；现实健康聚焦在手术培训、心理干预和早期检测等领域；现实教育培训包括面向大众的语言教育、红色教育、面向中小学的K12教育。
根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，解决那些需要人类专家才能解决好的复杂问题。此外，模块控制器(FC-FuzzyController)，也称模块逻辑控制器(FLC-FuzzyLogicController)，也是智慧工厂相关技术的关注焦点。由于模块控制技术具有处理不确定性、不精确性和模块资讯的能力，对无法建造数学模型的被控过程，能进行有效的控制，能解决一些用常规控制方法不能解决的问题，也让模块控制在工业控制领域得到了广泛的应用。随着工厂制造流程连接的嵌入式设备越来越多，透过云端架构部署控制系统，无疑已是当今重要的趋势之一。在工业自动化领域，随着应用和服务向云端运算转移。
VR项目负责人介绍说，VR拉近了商品与用户的距离感，把陈列在屏幕中的商品带到了现实生活中，把商品的细节完整的展现在你面前，让你多角度观察商品细节，这样在你购买商品时，你就会更加信任、更加放心。触碰未来，VR科技应用于点购商城今年，VR技术高速发展，在硬件发布、技术提高、内容创新、应用多样化、更注重用户体验等方面。
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