选型清单即将发布
《工业互联网平台选型检查清单》
三个硬指标与一页检查表，选型论证直接可用。
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全部资源
状态如实标注——「即将发布」的资料可先留资，发布后第一时间送达邮箱。
选型清单即将发布
《信创迁移避坑检查清单》
金仓 + 国密落地工业的实战经验，五个隐形依赖逐条排出。
留资获取 →白皮书季度发布
《工业告警治理白皮书》
从一天 3000 条到 30 条：分级、收敛、根因的完整方法论。
留资获取 →白皮书规划中
《AI 原生平台设计白皮书》
大模型与平台同时设计：智能体直达设备与数据的架构思路。
留资获取 →白皮书规划中
《工业数据底座白皮书》
ODS → DWS → 语义层：从中台建设到指标口径统一。
留资获取 →指南整理中
《平台术语表》
物模型、设备影子、指标血缘、RAG——全平台统一用语口径。
先看精选 →演示已就绪
20 分钟真系统演示
真系统、真数据、真流程——带着你的场景来。
预约演示 →演示已就绪
平台品牌片
90 秒看懂平台定位与能力脉络。
去看 →FAQ已就绪
选型常见问题
六个高频问题：报价方式、私有化、信创、与现有系统的关系。
展开看 →FAQ
选型时最常被问到的
预约演示需要准备什么？
告诉我们你的行业与最想解决的场景即可，20 分钟演示用对口的模块来做。带着具体痛点来，效果最好。
是否支持信创环境？
支持，且是原生形态：金仓数据库、国密 SM2/SM3/SM4、国产化中间件全栈运行，AI 能力同栈落地——不是"特殊适配版"。
我们已有 DCS/MES/ERP，怎么办？
开放集成是第一原则：平台以数据服务总线与标准接口对接存量系统，不推倒重来。已有系统的数据先进来，再逐步长智能。
最小可以怎么起步？
从一个场景起步：一条产线的告警治理、一个车间的指标口径、或一套设备的智能问答。先见效，再扩展——这是我们自己客户的普遍路径。
数据安全怎么保障？
支持本地化/私有化部署；统一身份与权限体系、内部服务调用鉴权、全链路审计。数据主权在你自己的环境里。
和现有自研系统是什么关系？
底座关系：自研系统可以跑在平台上、消费平台的数据与 AI 能力，也可以通过 API 双向对接。平台降低自研的重复成本，不取代它。
Glossary
平台术语精选
选型对齐用语的第一步——全平台统一口径，摘自《OmniFusion 文档中心 · 术语表》。
平台底座
- 工业对象Industrial Object
- 对工厂物理实体（设备、装置、车间等）的数字化建模单元。
- 物模型Thing Model
- 设备的属性、服务、事件的标准定义。
- 设备影子Device Shadow
- 设备最后上报状态的云端副本，离线可读、上线自动同步。
- 测点Measure Point
- 设备/对象上可采集的最小数据单元。
- 品类Category
- 工业对象的类目树，承载分类与模板。
数据与指标
- 数据集成Data Integration
- 多源数据接入贴源（ODS）的过程。
- ODS / DWSOperational Data Store / Data Warehouse Summary
- 贴源层与汇总层——数据加工的两级标准形态。
- 数据资产Data Asset
- 治理后可被检索、共享的数据目录条目。
- 指标血缘Metric Lineage
- 指标与模型、任务间的上下游加工关系。
- OLAP 分析OLAP Analysis
- 基于指标与维度的多维交互分析。
智能服务
- 报警Alarm
- 平台产生的需要关注的异常事件。
- 智能体Agent
- 认知中台中可对话、可调用工具的 AI 应用。
- RAGRetrieval-Augmented Generation
- 检索增强生成——让回答有据可查。
- 知识图谱Knowledge Graph
- 实体-关系网络化组织的企业知识。
- MCPModel Context Protocol
- AI 工具接入的标准协议。
- 算法编排Algorithm Orchestration
- 多算法按流水线组合执行。