4、工业化分析：数据已经成为企业战略资源，但机器学习的各个环节都还不完善。工业化分析换言之就是利用平台，发挥数据工具、人才和企业机器智能，进行数据摄取、集成、归档、访问权利、加密和管理。

　　混合现实：沉浸感交互和展示

　　*混合现实之于工厂

　　我们不再讨论赢得是虚拟现实（VR）还是增强现实（AR），我们已经接受了混合现实（MR）作为一种科技互动方式。已经出现了很多产品用例，消费者口碑、周边、内容（游戏和娱乐）逐渐增长，当然，这可能仅仅是因为人们对于新事物的好奇。

　　MR也逐渐衍生出娱乐之外的功用，比如，一个工人穿在远程智能眼镜检查系统，诊断信息视野显示系统故障。如果工人不能自己解决问题，熟练技术人员能够远程发送详细的数字指令修理故障，快速有效地修复过程。

　　与此同时，物联网概念的兴起也为MR的产业链（平台、设备和软件生态系统），特别是底层传感器，提供了有利环境。物联网与MR合作的用例有，将MR集成到制造环境中，从车间入手改善制造流程。通过数字技术的更新实时信息，工厂可以减少工人暂停和机器空转期。。

　　MR的应用主要体现在以下五个领域：

　　1、培训、教育和学习：AR和VR可使员工/学员沉浸在高度真实的虚拟工作环境，传授教育信息，进行互动，突破传统培训的局限性，尤其是复杂的和潜在的危险的设备和场景演示。

　　2、操作：利用物联网和数字化工作流程，MR可以根据特定的任务指导现场服务技术人员、仓库农户、流水线工人提高生产效率，简化工作流程，提高工作步骤的准确性。

　　3、沟通和协作：比如跨学科的小组会议，MR可以增强互动感；而跨空间的工作，工人们可能很好的交流数字工件。据悉，已经有汽车制造商将MR用于可视化设计，加速全球团队运作。

　　4、市场营销和客户服务：MR不仅仅可以提供具体的功能经验，还能根据客户的个性化内容、交易历史和偏好为用户展示产品的真实面貌。

　　5、购物：想象一下，你很真实的沉浸在一个虚拟的邮轮，或者小屋，或者酒店套房，或者珠宝店中，你可以感受一切，而不仅仅是普通的定价或者信息化描述。

　　AR/VR已经有不少平台，限定及承载相应的内容、体验和交互，并有望重新定义我们熟知的工具、模式和商业流程，随着MR设备、软件及标准的不断进化，行业也出现了暂时不可解除的挑战，包括网络安全顾虑、事件流处理、渲染体验、用户动作捕捉等。

　　短期来看，MR将经历以下5步：

　　1、接受：自己尝试一下，了解MR是怎样的一种体验。

　　2、创新：不要期待短期内交互、画面、用户界面技术有着颠覆性的改变，尝试一些大胆的创新的场景。

　　3、务实：不要迷恋科幻小说，在政府和学术界都在积极推动MR产业化落地的时候，在边上观望只会让你落后于人。

　　4、避免设备“打吡”：认清MR需要的设备和元件，考虑更广泛的消费市场，避免撞上寡头垄断“赢家”，设计更为包容的产品架构。

　　5、操作与信息：MR将对某些行业提供操作技术和信息技术的交融平台，提供更好的管理和构架。

　　架构趋势：开源+虚拟化+集成

　　*基础设施管理工具

　　可以说，新的架构平台是以“云第一”的移动的心态去构造的，这是更灵活的标准化体系结构模型，更高效，有利于节约成本，提高转化率。技术人员的任务是使其无缝衔接。

　　未来架构将主要有以下6个特征：

　　1、宽容的联动体系：即基于核心程序联动各个应用层，发展分布式项目。

　　2、集成：分布式的项目是碎片化的，对于平台和底层基础设施的依赖是抽象的，所以需要更好的文件配置。

　　3、速度优于效率：商业对技术产品的以来越来越严重，速度第一，效率第二已经是科技圈地战的重要精神。

　　4、开源：如果你仅仅依靠你自己的员工, 你永远不会解决所有客户的需求。

　　5、容错：涉及体系框架时应考虑可能出现的错误，注入系统组件，提高容错性。

　　6、自动化平台： 包括自动化测试、构建、部署以及大规模的应用和操作自主平台。

　　现代化服务：XaaS重置业务流程

　　*充值业务服务流程