基于数字孪生虚拟仿真技术架构，深入行业底层机理设计
实现工业4.0关键在于构建智慧工厂，需要智能硬件设备、各种数据的采集及感知、配套的应用软件共同实现，其中对设备的状态监控及远程诊断，是无人化工厂的关键。通过设备长期运行的大量数据支持，搭配安全可靠的云端计算能力，最终达到对设备状态的运筹帷幄。
数字农业解决方案集物联网、互联网、移动互联网和云计算为一体，通过部署在农业生产场所的各类型数据采集终端（传感器、节点、基站）和无线通讯网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策以及智能分析，为农业生产提供精准种植、可视化管理以及智能化决策。
基于大数据技术，整合过往的历史污染数据和关联的生产生活活动信息，根据相关的公式和数学模型对即将发生的变化及其影响进行预测，并根据预测结果进行污染物和气象数据的预测预警，自动选择适当的策略进行污染物的防治，或者将污染带来的损失减到最小。
利用大数据、人工智能等新一代信息技术和智能硬件，实现教学全流程的数字化、网络化、智能化和多媒体化。将教学课前、课中、课后教与学一体化、平台化、自助化，实现规模化教育与个性化学习有机结合，支撑启发式、探究式、讨论式、参与式等以学习者为中心的教学模式。
通过智能化和信息化手段，提升园区的管理效率和服务质量，提升园区的竞争力和吸引力，为园区内的居民、企业和访客提供更好的生活和工作环境。同时，智慧园区也为园区的经营者提供了更多的管理手段和商业机会，更加便捷的对园区整体态势进行把控。
通过三维对设备进行查看，更加精准地管控设备状态，实现远程管控。利用实时数据驱动模型运行，实现对设备的实时管理。同时，呈现设备历史运行轨迹，使得设备管理更加透明。此外，通过阈值管理工艺参数并实时分析统计，实现简单化、透明化管理。