工业互联网平台层所使用的技术涉及七大类关键技术，分别为数据集成和边缘处理技术、IaaS技术、平台使能技术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分析技术、安全技术。工业互联网平台介绍 工业互联网（Industry Internet）的概念最早由GE于2012年提出。
工业互联网平台的建设需要的关键技术包括大数据分析、云计算、物联网、人工智能和网络安全技术。大数据分析和云计算 工业互联网平台需要处理海量的数据，这要求强大的大数据分析能力。大数据技术可以处理多样化的数据来源，提供实时分析和响应，帮助企业做出更明智的决策。
工业互联网的关键技术包括敏捷、高效的新型开发工具，开放、灵活的新型集成工具，以及新型微服务架构+资源编排管理。此外，数字孪生、机理与数据模型、信息模型、直观、易用数据分析和呈现工具、实时流计算框架、人工智能框架等技术也是工业互联网的重要组成部分。
工业互联网应用专业主要学电工电子技术、电气制图及CAD、计算机网络基础、传感器与检测技术、程序设计基础、可编程控制技术、工业互联网基础、智能控制技术、工业网络技术、工业互联网标识解析应用技术等课程，以下是相关介绍，供大家参考。
平台化设计：工业互联网平台集中了设计资源，如人才、算法和模型，以实现高效、低成本的设计。这种模式改变了传统的设计流程，提升了研发的质量和效率。 智能化制造：新一代信息技术，如互联网、大数据和人工智能，正在加速制造业的创新，推动机器逐步取代人工进行生产，智能化成为制造业发展的趋势。
工业互联网融合应用催生了一系列新模式和新业态，显著提升了质量和效率，降低了成本，促进了绿色和安全发展。主要的六类应用模式包括：平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸和数字化管理。
产业体系架构分为四大层级。数据采集（边缘层）是基础。其本质是利用泛在感知技术对多源设备、异构系统 、运营环境 、人等要素信息进行实时高效采集和云端汇聚。工业PaaS（平台层）是核心。
工业互联网分为四个层级，分别是：边缘、平台（工业PaaS）、应用四大核心层级。
工业互联网平台是现代工业体系的核心，其架构通常分为四个层级：边缘层、IaaS平台层、PaaS平台层和SaaS应用层。这些层级共同构成了工业互联网的“操作系统”，主要功能是帮助用户收集数据、进行分析、复用知识和创新应用。
工业互联网平台构建于海量数据采集、汇聚、分析服务，旨在支持制造业数字化、网络化、智能化需求，形成工业云平台。平台架构主要由三大核心层级构成：边缘层、平台层（工业PaaS层）、应用层（SaaS层）。边缘层负责数据采集与处理。
体系架构分为五个层级：根节点、国家顶级节点、二级节点、企业节点、公共递归节点。工业互联网标识解析体系的结构与功能 根节点（国际）：独立、平等的管理单位，由MPA（Multi-Primary Administrator）负责共同管理全球范围内的DOA/Handle根区数据和解析服务。
