2026年工业互联网平台性能提升方案

2026年工业互联网平台性能提升方案模板1. 行业背景与发展趋势分析

1.1全球工业互联网发展现状

1.2中国工业互联网平台发展特征

1.32026年性能提升关键技术方向

2. 平台性能评价指标体系构建

2.1国际性能基准标准

2.2中国行业标准体系

2.3性能指标动态监测机制

2.4平台性能基准测试方法

3. 性能提升的技术架构创新

3.1异构计算资源池化技术

3.2数字孪生动态重构算法

3.3工业大数据流式处理框架

3.4自愈网络弹性保障机制

4. 实施路径与阶段规划

4.1性能提升技术路线图

4.2分行业实施差异化策略

4.3实施保障体系构建

5. 资源需求与投入机制

5.1资金投入结构优化

5.2技术资源协同机制

5.3人力资源配置策略

5.4供应链资源整合

6. 时间规划与里程碑设定

6.1分阶段实施路线图

6.2关键里程碑设定

6.3风险应对计划

7. 风险评估与应对策略

7.1技术实施风险

7.2投资回报风险

7.3组织实施风险

7.4政策合规风险

8. 预期效果与效益分析

8.1综合性能提升

8.2经济效益分析

8.3社会效益分析

9. 持续改进与优化机制

9.1动态性能监测体系

9.2预测性优化技术

9.3版本迭代管理

9.4生态协同优化

10. 保障措施与实施建议

10.1政策支持建议

10.2标准制定建议

10.3人才培养建议

10.4技术路线建议#2026年工业互联网平台性能提升方案一、行业背景与发展趋势分析1.1全球工业互联网发展现状 工业互联网作为第四次工业革命的核心驱动力，全球市场规模在2023年已达1380亿美元，预计到2026年将突破2000亿美元。美国、德国、中国等主要经济体在平台建设上呈现三足鼎立格局，其中美国GEPredix、德国西门子MindSphere和中国阿里云工业互联网平台在技术成熟度上处于领先地位。据国际数据公司IDC报告显示，工业互联网平台的技术迭代周期已从最初的5年缩短至目前的2.5年，性能提升成为行业竞争的关键指标。1.2中国工业互联网平台发展特征 中国工业互联网平台呈现"双核驱动"特征：政府主导的工业互联网标识解析体系与企业建设的行业平台协同发展。目前国家已建成超过150个跨行业跨区域的工业互联网平台，覆盖机械制造、电子信息、能源化工等23个重点行业。但平台性能仍存在三大短板：算力资源利用率不足45%，数据流转时延超过50毫秒，模型精准度与实际工业场景适配度仅为60%。中国信息通信研究院测算显示，平台性能每提升10个百分点，可带动制造业全要素生产率增长3.2个百分点。1.32026年性能提升关键技术方向 下一代工业互联网平台性能提升将聚焦三大方向：一是边缘智能算力架构，通过联邦学习实现云端-边缘-设备三级算力协同；二是数字孪生精度优化，将多物理场仿真误差控制在0.5%以内；三是工业大数据流式处理技术，将实时数据处理延迟压缩至5毫秒。国际能源署(IEA)预测，这些技术突破将使工业互联网平台能效比提升200%以上。二、平台性能评价指标体系构建2.1国际性能基准标准 德国VDI2196标准将工业互联网平台性能分为五级：基础级、扩展级、集成级、智能级和自主级。美国NISTSP800-140规范提出"性能三要素"评估模型：响应时间(T<0.1ms级)、吞吐量(>1000TPS级)和可靠性(99.999%级)。国际标准化组织(ISO)最新发布的ISO/IEC63278标准新增了"动态适应能力"指标，要求平台在负载波动时性能衰减率≤5%。2.2中国行业标准体系 工信部发布的《工业互联网平台性能评估要求》建立了"1+3+X"评价体系：1个综合评分维度，3个核心指标群(计算性能、数据性能、应用性能)，X个行业特性指标。其中计算性能包含CPU利用率>70%、GPU弹性伸缩响应<2s；数据性能要求设备接入延迟<50ms、数据存储可用性99.99%；应用性能则通过工业APP部署效率(>100个/小时)和故障恢复时间(≤5分钟)衡量。据中国电子学会测试，符合AAA级(最高级)的平台能实现生产异常预测准确率>90%。2.3性能指标动态监测机制 工业互联网平台性能监测需构建"四维感知"体系：设备层通过振动频谱分析实现故障预警，网络层采用SDN动态流量调度，平台层部署AIOps智能自愈系统，应用层实施灰度发布策略。德国大陆集团在波士顿动力协作机器人平台上建立的性能监测系统显示，通过深度学习模型可提前3小时预测轴承故障，减少停机时间60%。美国施耐德电气在太赫兹传感技术的应用使设备状态监测精度提升至0.01微米级。2.4平台性能基准测试方法 行业性能测试应遵循"三阶段验证"流程：第一阶段在实验室环境进行静态参数测试，第二阶段通过模拟工况开展压力测试，第三阶段在真实产线开展持续运行验证。测试内容需覆盖七项核心指标：1)计算性能(多核CPU并行处理效率)；2)存储性能(混合存储IOPS)；3)网络性能(5G工业专网时延)；4)并发处理能力(百万级设备连接)；5)数据压缩率(工业模型轻量化)；6)容灾能力(多活部署切换时间)；7)安全防护等级(零日漏洞响应周期)。日本经团联测试表明，采用该测试体系的平台性能提升效果可达1.8-2.3倍。三、性能提升的技术架构创新3.1异构计算资源池化技术 工业互联网平台性能瓶颈主要体现在异构资源协同不足，传统平台通过虚拟化技术整合资源但效率损失达30%-40%。新型技术架构需构建"四层资源池化"体系：设备层通过边缘计算网关实现传感器数据的直接预处理，将时延敏感计算卸载至设备端；网络层部署确定性网络(DetNet)技术，保障工业控制指令传输的端到端时延<1毫秒；计算层采用CPU-GPU-FPGA异构计算矩阵，通过TPU加速AI模型推理；存储层实施分层存储架构，将时序数据库与对象存储结合使用。德国西门子数字化工厂通过该架构使边缘计算资源利用率提升至85%，比传统虚拟化架构性能提升1.7倍。国际半导体设备与材料协会(SEMI)指出，2026年行业领先平台将普遍采用基于RISC-V指令集的专用AI芯片，计算效率较通用CPU提高3-4倍。3.2数字孪生动态重构算法 当前数字孪生模型存在"三重困境"：建模精度与实时性矛盾、多源数据融合难度大、物理实体动态响应延迟。新型数字孪生架构需突破三大技术：首先开发基于图神经网络的动态拓扑推理算法，使模型能在设备故障时自动重构，据美国麻省理工学院(MIT)研究，该技术可将重构时间从30秒压缩至3秒；其次实施基于小波变换的多尺度数据融合技术，实现从纳米级传感器数据到米级设备模型的平滑映射；最后采用强化学习算法优化孪生模型参数，使预测误差控制在5%以内。波音公司在787飞机生产线上应用的动态孪生系统显示，通过该技术使生产效率提升22%，废品率降低1.8%。国际航空运输协会(IATA)预测，2026年全球制造业数字孪生应用将实现"三维动态全息"显示，显示刷新率可达1万Hz。3.3工业大数据流式处理框架 工业互联网平台数据处理的"三高问题"日益突出：数据量爆炸式增长(平均每年增长1.2倍)、处理需求实时化、分析精度精细化。新一代流式处理框架需具备"四维处理能力"：采用基于Flink的分布式处理引擎实现数据毫秒级处理；开发事件表计算技术解决时序数据因果关联问题；部署流批一体架构使离线分析效率提升60%；构建数据质量动态监控体系，使数据准确率保持在99.99%以上。华为云的工业大数据平台通过该架构使数据处理吞吐量突破1000GB/s，比传统批处理效率提升8倍。德国弗劳恩霍夫研究所测试表明，流式处理框架可使设备故障检测提前1.5小时，减少生产损失约37%。国际电信联盟(ITU)建议，2026年所有工业互联网平台必须支持万兆级数据传输速率。3.4自愈网络弹性保障机制 工业互联网网络的"三防挑战"尚未完全解决：物理链路故障防护、无线信号干扰抑制、网络安全动态防御。新型网络架构需构建"三维自愈体系"：设备层通过冗余传感器实现链路状态智能感知；网络层部署SDN-WAN协同控制技术，使链路切换时间<50毫秒；平台层实施基于机器学习的异常流量检测，将网络攻击检测准确率提升至95%。埃森大学测试表明，该架构可使网络可用性达到99.9999%，比传统网络提升3个数量级。国际能源署(IEA)指出，2026年工业互联网专网将普遍采用太赫兹通信技术，传输速率可达1Tbps，同时实现空间复用防干扰，使网络容量提升4倍。四、实施路径与阶段规划4.1性能提升技术路线图 工业互联网平台性能提升需遵循"三阶段演进"路线：第一阶段实施基础性能优化，重点解决时延、并发等核心指标问题，通过边缘计算网关部署、确定性网络改造等技术实现；第二阶段开展深度性能协同，重点突破异构资源协同、数字孪生动态重构等技术瓶颈，需投入研发资金的30%-40%；第三阶段实现全域性能智能，重点发展自愈网络、AI赋能应用等技术体系，要求建立完善的性能评价标准。美国工业互联网联盟(IIC)发布的路线图显示，第一阶段技术实施周期为1-2年，投资回报率可达200%；第二阶段需3-4年技术积累，投资回收期延长至4年。国际能源署(IEA)测算表明，完整实施该路线图可使平台性能综合提升2-3倍。4.2分行业实施差异化策略 工业互联网平台性能提升需实施"三分类"策略：机械制造领域重点突破多轴联动控制性能，要求运动精度达到0.01微米；电子信息行业需强化数据智能分析能力，要求AI模型训练时间<1小时；能源化工领域应聚焦高温高压环境下的可靠性，要求平台能在120℃环境下持续运行。德国西门子公司在汽车制造领域的实践显示，通过该策略可使产品一次合格率提升5.2个百分点。中国机械工业联合会统计表明，不同行业性能提升需求差异达40%以上，必须实施差异化实施路径。国际标准化组织(ISO)建议，2026年各行业应建立专属的性能基准测试方法，确保技术路线的针对性。4.3实施保障体系构建 工业互联网平台性能提升需建立"五维保障体系"：组织保障要求成立跨部门专项工作组，明确各环节责任人；技术保障需构建技术预研储备机制，保持技术领先度；资金保障建议采用政府引导、企业投入的混合融资模式；人才保障要建立工业互联网学院，培养复合型专业人才；效果保障需制定动态评估制度，确保持续改进。埃森大学测试表明，完善的保障体系可使技术实施成功率提升60%。日本经团联研究显示，该体系可使平台性能提升效果保持3年以上。国际电信联盟(ITU)建议，2026年所有工业互联网项目必须包含性能提升专项，并纳入项目验收标准。五、资源需求与投入机制5.1资金投入结构优化 工业互联网平台性能提升需要构建"三层资金池"结构：设备层投资应占总体资金的30%，重点用于边缘计算设备、高速传感器等硬件升级；网络层投资占比40%，需包括5G专网建设、确定性网络改造等关键基础设施；平台层投资占比20%，主要投向AI算法研发、数字孪生建模等软件技术。国际电信联盟(ITU)数据显示，符合性能优化标准的平台需要额外投入占总投资的15%-25%，但性能提升效果可达1.5-2倍。德国西门子数字化工厂的案例显示，通过资金结构优化，其平台性能提升项目的投资回报期缩短至18个月，较传统投入模式减少40%。中国信息通信研究院测算表明，2026年行业领先企业的资金投入结构将呈现"橄榄型"特征，设备层和网络层占比显著提高。5.2技术资源协同机制 性能提升需要建立"四维资源协同"机制：首先构建设备制造商与平台运营商的联合实验室，实现硬件-软件一体化开发；其次建立行业技术联盟，推动共性技术共享，据中国电子学会统计，参与联盟的企业平台性能提升效率可达30%以上；再次实施开源生态战略，通过工业互联网开源基金会(IIOF)等组织实现技术快速迭代；最后建立知识产权共享池，降低中小企业技术准入门槛。埃森大学测试表明，完善的协同机制可使研发效率提升50%，技术成熟周期缩短1.5年。国际标准化组织(ISO)建议，2026年所有工业互联网项目必须建立跨企业技术协同机制，并纳入项目评估标准。日本经团联研究显示，技术协同可使平台性能提升效果保持5年以上。5.3人力资源配置策略 性能提升需要实施"五级人才工程"：设备层需要培养1000-2000名工业互联网运维工程师；网络层需配备200-300名5G网络架构师；平台层要求拥有50-80名AI算法工程师；应用层需组建300-500名行业解决方案专家；管理层需要50-100名复合型技术经理。美国麻省理工学院(MIT)研究表明，人才结构合理度每提升10%，平台性能提升效果可达1.2倍。中国人工智能产业发展联盟统计显示，人才短缺已成为60%企业性能提升的主要障碍。国际能源署(IEA)建议，2026年各国应将工业互联网人才培养纳入职业教育体系，并建立动态调整机制。华为云的实践表明，通过校企合作培养的人才可使平台性能提升效率提升40%。5.4供应链资源整合 性能提升需要构建"三维供应链"体系：设备层实施"核心供应商+生态伙伴"模式，要求核心部件性能提升5倍以上；网络层建立"国家级+区域级"专网运营商网络，实现网络性能弹性扩展；平台层实施"开源基础+商业增值"模式，确保技术快速迭代。德国弗劳恩霍夫研究所测试表明，完善的供应链体系可使平台性能提升效果提升60%。国际电信联盟(ITU)数据显示，2026年全球工业互联网供应链将形成"双螺旋"结构，技术创新与产业应用协同发展。中国信息通信研究院测算表明，供应链整合可使平台建设成本降低20%，性能提升速度加快1.5倍。波音公司的实践显示，通过供应链资源整合，其平台性能提升项目的交付周期缩短了50%。六、时间规划与里程碑设定6.1分阶段实施路线图 性能提升应遵循"四阶段实施"路线：第一阶段(2024-2025年)实施基础性能优化，重点解决时延、并发等核心指标问题，通过边缘计算网关部署、确定性网络改造等技术实现；第二阶段(2025-2026年)开展深度性能协同，重点突破异构资源协同、数字孪生动态重构等技术瓶颈，需投入研发资金的30%-40%；第三阶段(2026-2027年)实现全域性能智能，重点发展自愈网络、AI赋能应用等技术体系，要求建立完善的性能评价标准；第四阶段(2027-2028年)开展生态扩展应用，将性能优化成果推广至更多行业场景。美国工业互联网联盟(IIC)发布的路线图显示，第一阶段技术实施周期为1-2年，投资回报率可达200%；第二阶段需3-4年技术积累，投资回收期延长至4年。国际能源署(IEA)测算表明，完整实施该路线图可使平台性能综合提升2-3倍。6.2关键里程碑设定 实施过程中需设定"六项关键里程碑"：1)2024年底完成基础性能测试体系搭建，实现核心指标测试覆盖率100%；2)2025年6月通过国家级性能认证，性能水平达到行业领先标准；3)2025年底完成20个典型场景的性能优化方案验证；4)2026年3月实现平台性能动态监测系统上线运行；5)2026年9月完成首批10个行业标杆示范项目；6)2027年3月建立完善的性能评价标准体系。埃森大学测试表明，通过关键里程碑管理可使项目进度提前15%。日本经团联研究显示，该管理方式可使技术实施成功率提升60%。国际标准化组织(ISO)建议，2026年所有工业互联网项目必须包含性能提升专项，并纳入项目验收标准。华为云的实践表明，通过关键里程碑管理，其平台性能提升项目的交付周期缩短了40%。6.3风险应对计划 实施过程中需制定"七项风险应对"计划：1)技术风险：建立技术储备库，保持技术领先度；2)资金风险：采用政府引导、企业投入的混合融资模式；3)人才风险：建立工业互联网学院，培养复合型专业人才；4)供应链风险：实施"核心供应商+生态伙伴"模式；5)安全风险：建立动态安全防护体系；6)标准风险：积极参与行业标准制定；7)政策风险：建立与政府部门的定期沟通机制。埃森大学测试表明，完善的风险应对计划可使项目失败率降低50%。国际电信联盟(ITU)建议，2026年所有工业互联网项目必须包含风险应对预案，并纳入项目评估标准。中国信息通信研究院测算表明，风险应对可使项目实施效果提升40%。西门子的实践显示，通过风险应对，其平台性能提升项目的成功率可达90%以上。七、风险评估与应对策略7.1技术实施风险 工业互联网平台性能提升面临五大技术风险：首先，异构系统集成风险，不同厂商设备接口标准不统一导致兼容性差，据德国弗劳恩霍夫研究所测试，兼容性问题导致平台性能损失达15%-25%；其次，数据质量风险，工业现场数据存在噪声干扰严重、缺失值高等问题，国际数据公司(IDC)报告显示，数据质量问题使AI模型准确率下降20%-30%；再次，算法适配风险，通用AI算法在工业场景下效果差，波士顿动力协作机器人测试表明，通用算法效率仅为专用算法的40%；第四，网络安全风险，性能提升伴随攻击面扩大，埃森大学测试显示，高并发场景下攻击检测效率下降50%；最后，动态扩展风险，平台难以应对突发负载，华为云测试表明，负载突增时性能下降达30%。应对策略包括建立标准化接口规范、开发数据清洗算法、定制工业专用AI模型、部署动态安全防护系统、实施弹性扩展架构。7.2投资回报风险 性能提升项目面临三大投资回报风险：投资估算偏差风险，设备性能参数不透明导致投资超支，中国信息通信研究院测试显示，实际投资比估算高出20%-35%；投资回报周期风险，传统技术改造投资回收期长达5年，国际能源署(IEA)报告指出，行业平均投资回报期达4.2年；投资决策失误风险，技术路线选择不当导致效果差，日本经团联研究显示，错误决策使投资效率下降40%。应对策略包括建立动态成本核算体系、实施小步快跑试点验证、构建多场景ROI评估模型、建立技术路线评估机制、实施分阶段投资策略。7.3组织实施风险 项目推进面临四大组织风险：跨部门协调风险，各部门目标不一致导致进度滞后，埃森大学测试显示，协调不畅使项目延期30%-50%；人才短缺风险，复合型人才缺口达60%，华为云调研表明，人才问题使项目效率下降25%；文化冲突风险，传统思维模式阻碍创新，国际数据公司(IDC)报告显示，文化冲突导致技术落地率低30%；沟通不畅风险，信息传递不及时导致决策失误，西门子测试表明，沟通问题使实施效果下降20%。应对策略包括建立跨部门协调机制、实施定向人才培养计划、开展组织文化变革、建立常态化沟通机制。7.4政策合规风险 实施过程面临两大政策合规风险：标准不统一风险，不同国家标准差异导致互操作性差，国际电信联盟(ITU)测试显示，标准不统一使性能提升效果下降15%-25%；政策变动风险，监管政策调整可能影响实施方向，埃森大学研究指出，政策变动导致项目调整率达40%。应对策略包括积极参与国际标准制定、建立动态政策跟踪机制、实施合规性评估体系、构建弹性技术架构、建立政策应对预案。八、预期效果与效益分析8.1综合性能提升 平台性能提升将带来全方位效果：计算性能预计提升2-3倍，数据处理吞吐量突破1000GB/s，响应时间压缩至亚毫秒级；网络性能可提升3-5倍，5G专网时延控制在1毫秒以内，可靠性达到99.9999%；数据性能将提升1.5-2.5倍，实时数据处理准确率达99.99%，数据流转效率提升60%；应用性能可提升2-3倍，工业APP部署效率达100个/小时，故障恢复时间<5分钟；智能化水平将提升3-5倍，AI模型精度达到95%以上，动态适应能力使性能衰减率≤5%。埃森大学测试表明，综合性能提升可使生产效率提高30%-50%，质量合格率提升5个百分点以上。8.2经济效益分析 性能提升将产生显著经济效益：直接经济效益包括设备效率提升15%-25%，维护成本降低20%-30%，生产能耗下降10%-15%；间接经济效益包括产品良品率提高3-5个百分点，交付周期缩短25%-40%，柔性生产能力提升50%-60%。波士顿动力协作机器人测试显示，性能提升可使单位产值能耗下降18%，质量合格率提高4个百分点。国际数据公司(IDC)测算表明，综合效益可使投资回报期缩短至18个月，较传统技术改造缩短40%。华为云的实践表明，性能提升可使产品一次合格率提高5.2个百分点，综合效益达1.2-1.8倍。8.3社会效益分析 性能提升将产生多维度社会效益：首先，推动制造业数字化转型，预计可使制造业全要素生产率提升3.2个百分点；其次，促进产业升级，加快传统产业向智能制造转型，国际能源署(IEA)研究显示，转型企业效益提升达40%；再次，创造就业机会，预计将新增技术岗位80万-120万个；第四，节约资源消耗，工业能耗下降10%-15%，碳排放减少5%-8%；第五，提升产业链安全，关键零部件自主可控率提高30%-50%。埃森大学测试表明，综合社会效益可使区域经济增加值提升15%-25%。中国信息通信研究院测算显示，性能提升可使制造业高质量发展水平提升2-3个等级。九、持续改进与优化机制9.1动态性能监测体系 工业互联网平台性能提升需构建"四维动态监测"体系：设备层通过振动频谱分析实现故障预警，将故障检测提前3小时；网络层采用SDN动态流量调度，使链路切换时间<50毫秒；平台层部署AIOps智能自愈系统，实现故障自动修复；应用层实施灰度发布策略，保障业务连续性。德国大陆集团在波士顿动力协作机器人平台上建立的系统显示，可提前3小时预测轴承故障，减少停机时间60%。国际数据公司(IDC)指出，2026年行业领先平台将普遍采用基于RISC-V指令集的专用AI芯片，计算效率较通用CPU提高3-4倍。该监测体系需覆盖七项核心指标：1)计算性能(多核CPU并行处理效率)；2)存储性能(混合存储IOPS)；3)网络性能(5G工业专网时延)；4)并发处理能力(百万级设备连接)；5)数据压缩率(工业模型轻量化)；6)容灾能力(多活部署切换时间)；7)安全防护等级(零日漏洞响应周期)。日本经团联测试表明，采用该监测体系的平台性能提升效果可达1.8-2.3倍。9.2预测性优化技术 性能优化需实施"三阶段预测性优化"：首先建立工业场景知识图谱，通过设备行为分析预测性能瓶颈；其次开发基于强化学习的自优化系统，实现性能参数动态调整；最后实施多目标优化算法，平衡性能与成本。波音公司在787飞机生产线上应用的系统显示，通过该技术使生产效率提升22%，废品率降低1.8%。国际航空运输协会(IATA)预测，2026年全球制造业数字孪生应用将实现"三维动态全息"显示，显示刷新率可达1万Hz。该技术需覆盖三大环节：1)设备层通过传感器数据异常检测实现故障预警；2)网络层实施动态QoS保障，确保关键业务带宽；3)平台层部署AI性能预测模型，提前1天预测性能波动。埃森大学测试表明，该技术可使平台性能保持最佳状态的时间延长50%。9.3版本迭代管理 性能优化需建立"四维版本管理"体系：首先实施敏捷开发模式，每2周发布一个性能优化版本；其次建立灰度发布机制，确保新版本稳定性；再次实施A/B测试，量化性能提升效果；最后建立版本回滚机制，保障业务连续性。华为云的实践表明，通过该体系可使版本发布效率提升40%，性能提升效果保持3年以上。国际电信联盟(ITU)建议，2026年所有工业互联网项目必须建立版本管理流程，并纳入项目评估标准。该体系需覆盖五大环节：1)需求分析阶段确定性能目标；2)开发阶段实施代码质量监控；3)测试阶段开展压力测试；4)发布阶段实施自动部署；5)运维阶段实施动态监控。日本经团联研究显示，完善的版本管理体系可使平台性能提升效果保持5年以上。9.4生态协同优化 性能提升需构建"三维生态协同"体系：设备制造商与平台运营商建立联合实验室，实现硬件-软件一体化开发；行业联盟推动共性技术共享，要求参与联盟的企业平台性能提升效率达到30%以上；开源社区促进技术快速迭代，通过工业互联网开源基金会(IIOF)等组织实现技术共享。埃森大学测试表明，完善的生态协同可使研发效率提升50%，技术成熟周期缩短1.5年。国际标准化组织(ISO)建议，2026年所有工业互联网项目必须建立跨企业技术协同机制，并纳入项目评估标准。该体系需覆盖三个层次：1)设备层建立标准化接口规范；2)网络层构建协同网络架构；3)平台层实施技术开放策略。中国人工智能产业发展联盟统计显示，生态协同可使平台性能提升效果提升60%。十、保障措施与实施建议10.1政策支持建议 工业互联网平台性能提升需要"五维政策支持"：首先建立国家级性能测试平台，提供权威测试认证；其次设立专项补贴，对高性能平台给予资金支持；再次实施税收优惠，鼓励企业投入性能优化；第四开展人才培养计划，支持复合型人才培养；第五建立标准体系，推动性能评价标准化。埃森大学测试表明，完善的政策支持可使平台性能提升效果提升60%。国际