边云协同平台是通过集成多种适合边缘的训练推理算法，可以提供广泛的适用场景。还提供云协同的库代码，兼容主流框架简化了开发流程。此外，平台针对边云协同进行通讯、存储优化、提高训练推理的效率。边云协同平台在工业应用中的具体实现方法有哪些？

端侧现场物联网泛在感知建设。通过海底光缆搭建海上油田群光纤环路，实现油田现场人员状态、设备状态、平台及周边环境、生产流程等19类数据的采集汇聚。利用WIFI6、5G等通讯技术和工业网络设备，实现生产现场无线网络覆盖、关键区域网络接入，打通感知设备接入的物联网神经末梢。

边侧边缘微云建设。在海上平台搭建边缘微云、容器化部署边缘应用。通过边缘技术来实现现场数据的采集存储、就地计算、减少对网络传输的压力和云端资源的消耗、满足实时业务的应用需求。

云端模型的训练和开发。中心云端基于Keras进行模型训练，训练完成后把算法下发部署到边缘节点，实时对新的图像进行预测、存储并上传预测结果。通过持续的模型训练和结果反馈进行迭代更新，形成云边协同下系统性的闭环、可交付下的应用模型。

数据采集和预处理。通过图片数据的采集，把数据进一步封装，提高数据的传输速度。实现数据同步或接收，通过在边缘节点和中心云节点中搭建数据通道，对各类数据进行实时传输，对接收到的数据进行接收，并将按照需求进行存储和处理，进一步为应用提供数据基础。

模型训练和优化，通过传统的工业技术原理、行业知识及经验和生产攻击，执行深度学习和机器学习算法，实现工业场景下的人工智能应用。

业务编排协同，边缘节点支持模块化，微服务化的应用实例，云端提供按照客户需求实现业务的编排能力。

IT和OT系统融合，可采集边缘设备数据，也可连接企业ERP、PLM等业务系统，支持下发控制指令和配置参数实现IT和OT系统的融合和应用开发。

智能边缘平台中，利用可视化管理独立分布的个体服务器和业务差异化用于系统，提供批量化，自动化故障排查、升级、业务操作等自动化运维能力，降低非专业IT工作人员的运维难度，实现自动化精简运维。

支持云网一体化应用，直达工业现场的云网一体化边缘智能场景解决方案，提供端到端交钥匙服务。

上述就是边云协同平台可以在工业应用中实现数据搞笑处理和分析，提高工业生产过程效率和质量，推动工业企业的数字化转型和智能化升级的全部内容。