全面推动人工智能与工业的结合应用。打造智能工厂和智能制造不断刷新人们的认知。工业互联网的发展趋势已经明朗。要想在工业领域全面开花，很大程度上是需要拥有足够的数据，从而构建一个庞大的数据流、大数据、分析。工业互联网的基础是大数据，大数据的基础是数据流，数据流构建了一个关联网络，它可以无缝连接不同的系统，从而形成智能制造的深层次本质——数据的打通、融合和融合。
当工业互联网这台流水线上的智能机器，要处理并处理的数据越来越多时，原本强壮的流水线必然力不从心。工业互联网的工厂中，生产过程必须能够快速准确地计算工业产品设计和制造过程中的“需求列表”，从而达到一种“ai、机器、工厂”的三位一体的决策水平。要实现这一点，就要在制造过程中形成可实时获取的客户需求信息，比如销售信息、产品设计、工厂运作等等，实现精准营销和市场分析。
要实现这一点，就需要通过实时大数据分析获取关联数据之间的关联性和频度，构建可实时感知的决策大网。单单是实时大数据分析一点，在工业制造应用中就相当于成本和性能的双提升。大数据模型本身就会带来巨大的成本，如果要获取更多的数据，也需要花费更多的人力物力财力。工业互联网带来的“共享经济”的生意已经变得不容易。
工业互联网推动下的数字化过程中，需要数据智能化以及数据与智能结合。数据的收集，一方面需要形成数据仓库的管理与获取过程，另一方面需要快速接入基于大数据的分析信息。这两方面做得更好，就能够为后续数据智能化分析提供基础。从智能制造到智能工厂的数字化过程中，核心是需要大数据分析技术。
只有数据有了价值，数据才能被利用。只有大数据利用，才能形成人与数据的联接，才能形成更多的智能应用。两者相辅相成，推动工业互联网和数字化进程的发展。所以，为了寻找最高效的数据收集方式，即通过工业大数据收集特定数据，就可以获得大量关联信息，从而为智能化的制造创造一个从数据源头到数据存储的高效支撑环境。
工业互联网下的数据源头一般包括生产设备端的数据，物流、客户服务、企业运营等环节的数据。数据必须进行全链路获取，在于存储和应用上的成本就是天价。而大数据技术已经成熟，可以实现多节点的多数据复用，降低成本，提高应用灵活性，反过来节省获取数据的成本。高效的数据处理、有效的数据库管理、有效的数据持久化可以发挥更多价值。全球工业互联网正从规模渗透到模式渗透。
