建设一个符合时代需求的工业智能网站，特别是在工业智能方向上，应聚焦于将先进的工业技术和信息技术深度融合，为用户提供智能化、数据驱动的服务与体验。以下是从工业智能角度出发的重点建设策略：

1. 智能化数据展示与分析：

   - 实时数据可视化：集成工厂设备、生产线、能源消耗等实时数据源，利用图表、仪表板等形式，动态展示关键生产指标、设备状态、能耗分析等信息，实现生产过程的透明化。

   - 大数据分析与洞察：集成大数据分析工具，对历史生产数据、设备运行数据、市场趋势等进行深度挖掘，提供预测性维护建议、产能优化方案、能耗优化策略等高级分析功能，助力决策支持。

2. AI辅助服务：

   - 智能搜索与推荐：基于自然语言处理（NLP）技术，实现精准的产品搜索、技术文档检索和智能推荐功能，快速匹配用户需求与合适的产品或解决方案。

   - 虚拟助手与聊天机器人：集成AI虚拟助手或聊天机器人，提供24/7在线答疑、技术支持、产品咨询等服务，提升用户服务效率与满意度。

3. 物联网（IoT）集成与应用：

   - 设备连接与监控：与企业现有的物联网平台或设备管理系统对接，实时展示设备状态、运行参数、故障报警等信息，支持远程监控与运维。

   - 预测性维护与故障诊断：利用机器学习算法分析设备数据，实现故障预警、预测性维护建议，减少非计划停机时间，提升设备可用率。

4. 工业知识库与资源中心：

   - 技术文档与手册：整理并发布详细的设备手册、操作指南、维修教程、技术白皮书等专业资料，打造丰富的工业知识库。

   - 案例研究与解决方案：分享成功实施的工业智能化改造案例、行业解决方案，展示技术应用成果，为用户提供建设性参考。

5. 互动与协作平台：

   - 在线研讨会与培训：组织线上研讨会、技术讲座、产品培训等活动，利用直播、录播、互动问答等方式，促进工业知识与经验的交流共享。

   - 社区论坛与专家咨询：搭建用户社区、专家问答平台，鼓励用户提问、分享经验，形成工业智能领域的专业交流社群。

6. API与数据接口开放：

   - 数据接口：为第三方开发者或合作伙伴提供标准化的数据接口，支持数据提取、分析工具集成、自定义应用开发等，推动工业数据的创新应用。

   - API服务：提供与设备管理、数据分析、预测模型等相关功能的API接口，支持企业内部系统集成、定制化应用开发，助力企业构建更广泛的工业智能生态系统。

7. 安全性与合规性：

   - 数据安全与隐私保护：遵循数据保护法规，实施严格的数据加密、访问控制、隐私政策，保障用户数据安全，尊重用户隐私。

   - 系统稳定性与灾备：确保网站服务器稳定运行，实施定期备份与恢复策略，确保服务连续性。

综上所述，建设一个符合时代需求的工业智能网站，需重点聚焦于数据智能、AI辅助、物联网集成、知识共享、互动协作、开放接口以及安全性等方面，打造一个集信息展示、技术服务、数据分析、社区交流于一体的综合性工业智能服务平台。