剛剛過去一年中，工信部先后發布了《工業互聯網發展行動計劃（2018-2020年）》《工業互聯網APP培育工程實施方案（2018-2020年）》《工業互聯網平臺建設及推廣指南》等政策文件，標志著我國工業互聯網領域的政策體系日趨完善，產業發展進入落地實施和試點推廣階段。在打造制造強國戰略的背景下，工業互聯網已成為突破點。

一、制造強國戰略的核心方向在于智能制造

我國作為世界上人口最多、幅員遼闊的國家，擁有相對完整的工業體系，生產制造能力和市場需求共同決定了我國制造業選擇大規模生產的路徑，通過規模優勢在國際競爭中勝出。隨著信息技術在大規模生產中發揮的作用日益明顯，智能化生產已經成為大規模生產的核心趨勢，因此智能制造是我國制造強國戰略發展的核心方向之一。

世界各主流制造大國對于智能制造發展的核心特點和趨勢有著不同的認識，其原因是各國在制造領域的優勢各不相同。

美國的優勢在于強大的信息技術研發和實踐能力，因此美國所提出的智能制造的概念建立在大數據等信息技術的應用基礎之上，其本質是通過信息技術推動制造業對先進智能系統的強化應用，使得新產品的迅速制造、產品需求的動態響應以及對工業生產和供應鏈網絡的實時優化成為可能。美國在該領域的典型企業如通用電氣（GE）和羅克韋爾（Rockwell）都在將業務轉向為制造企業提供基于IT技術的智能服務上。

德國的優勢在于工業控制系統與硬件的融合十分穩定，且已經在大量行業形成了事實上的應用標準。因此德國在推進智能制造的過程中十分關注信息物理系統的融合，通過智能工廠的集成式方案實現智能生產，從而推進生產由集中向分散轉變、產品由趨同向個性轉變、用戶由部分參與向全程參與轉變。德國企業西門子與SAP正在傳統業務領域的基礎之上，通過系統集成的方式構建更大范圍的服務能力。

我國由于工業化起步較晚，工業生產經驗積累相對薄弱，在關鍵領域和核心技術環節與發達國家存在一定差距。在過去幾十年間，我國大部分行業通過引入資金、技術和集成式創新取得了快速的發展，在很多產品領域實現了突破。當前，我國制造業面臨著新的發展形勢，單純通過規模擴張和集成式創新將很難解決成本上升與產能過剩的問題，在供需兩端的雙重擠壓下，企業必須通過自主創新實現持續發展。另一個現實問題是，我國制造企業在幾十年的發展過程中產生了分化，龍頭企業在信息技術應用能力與體系建設方面已接近世界領先水平，同時卻有大量中小型制造企業仍未實現兩化融合。因此，我國智能制造的發展任務和趨勢，是要根據不同企業的自身特點和所處的發展階段，提出相對應的發展路徑和解決方案，從而提升整個制造業的競爭力。

二、工業互聯網為智能制造提供發展模式和現實路徑

由于我國制造企業所處信息化階段差異較大，如何圍繞不同企業的業務需求提供智能制造的解決方案便成了核心問題。與消費互聯網類似的是，工業互聯網能夠為網絡中的用戶搭建需求與供給的平臺，從而解決用戶的個性化問題；同時，工業互聯網的平臺使得同類需求得以聚集，特定的解決方案將更容易實現規模化的應用，并通過網絡的快速迭代實現優化。因此，工業互聯網從原理上解決了我國制造業在現階段發展過程中所面臨的困境，是我國發展智能制造的唯一路徑。

工業互聯網通過“平臺+數據”推動制造業與市場的深度融合，從而在我國互聯網消費端的優勢上增加工業制造的部分。工業互聯網強調橫向融合，即圍繞IaaS/PaaS/SaaS以及邊緣層相互融合帶來的新業務模式。互聯、共享以及數據迭代使得這個融合過程的知識顯性化從而帶動產業的升級。

（一）工業互聯網技術使能智能制造

1.工業軟件技術

工業軟件是一種工業的“軟裝備”，是工業制造系統化管理和控制不可缺少的一部分，是建立工廠精益化和知識管理的工具和平臺。目前我國核心領域和關鍵行業的大部分工業軟件均由國外廠商提供，國內在ERP、MES等有一定基礎，但與國外領先水平仍有差距。在工業APP領域，我國尚處于起步階段。相對于商業APP，工業環境的苛刻條件、數據的多樣性、實時性和安全性的要求使得工業APP的開發難度和成本風險比較高，特別是接口、展示、應用場景等有特殊的要求。隨著互聯網與制造業深度融合，工業軟件及工業App前景廣闊。

2.工業網絡技術

工業互聯網面向智能制造單元、智能車間、智能工廠，通過構建低延時、高可靠、廣覆蓋的網絡基礎設施，實現人、機器、產品、系統等主體要素的全面感知、泛在互聯和數據有序流動，是智能制造的“血液循環系統”。與消費互聯網相比，工業互聯網連接人、機、物等各類工業要素，連接工業全系統、全產業鏈、全價值鏈，在更大范圍內進行實時連接與智能交互，連接的對象、種類、數量更多，場景更復雜，網絡性能上要求時延更低、可靠性更強，安全性要求更高。

工業網絡技術利用各類網絡協議以及數據集成協議，通過數據和業務邏輯，實現工業生產環節中各類軟、硬件系統的無縫集成。工廠內部署了上百種網絡協議，協議標準眾多且相對封閉，每個設備說著不同的“方言”，嚴重制約了工業數據互聯互通互操作。推動工業互聯網和智能制造的關鍵點在于開發、推廣各類標準兼容、協議轉換的技術、產品和解決方案，將設備之間的通信轉化為“普通話”，實現工業數據在多源設備、異構系統之間的有序流動。

3. 工業安全技術

工業互聯網安全保障體系覆蓋設備、控制、網絡、平臺和數據，通過協同智能制造安全，構建起智能制造的“免疫防護系統”。一是保障工業設備安全。工業設備安全先天是短板，伴隨著工業互聯網的發展，越來越多的設備會暴露在互聯網上，病毒、木馬、勒索軟件等安全風險不斷向工業領域滲透，和消費互聯網的“謀財”隱患相比，工業設備安全具有“害命”隱患。二是保障控制安全。工業控制系統是實現工業生產自動化、數字化的基礎，發展智能制造帶來對中高端PLC和DCS需求增長的同時，在安全性方面也提出了更高的要求，我國正加大技術研發和成果轉化支持力度，重點突破工業控制系統等相關核心技術。三是保障數據安全。工業互聯網上承載著大量價值巨大的工業數據，能夠揭示工業生產情況及運行規律，也承載了大量市場、客戶、供應鏈等信息，是工業互聯網核心要素，數據安全也因此成為工業互聯網安全保障的重要任務之一。

4. 工業智能技術

數字化技術是發展工業互聯網和實現智能制造的前提。一是設備數字化。我國制造業總體水平處于2.0向3.0過渡階段，老舊設備多、數字化水平低，2017年我國規模以上工業企業生產設備數字化率為44.8%，需要通過加裝傳感器等方式實現設備聯網。二是業務流程數字化。業務流程數字化的載體是工業軟件，我國制造業規模占全球20%以上，但我國工業軟件的市場份額僅為世界工業軟件市場的3.5%，這說明很多行業工業軟件應用水平不高，業務流程的數字化步伐亟待加快。

工業互聯網平臺本質上是一個工業知識沉淀、傳播、復用的自動化生產流水線。數據作為工業互聯網的核心要素，遍布在設計、研發、物流、供應鏈、銷售、服務等各個環節，所以海量數據的存儲技術將大大提高頻繁的數據交互對傳輸實時性和可靠性的需求，而數據挖掘技術將有利于提取有價值的信息，并用于優化生產流程，完善服務體系。人工智能技術的發展將賦予生產設備和產品擁有自己的思維，實現人、產品、設備和網絡之間新的互動關系，極大地提升工業互聯網的生產效率。

（二）工業互聯網平臺重構制造生態

工業互聯網平臺是在傳統云平臺的基礎上疊加物聯網、大數據、人工智能等新興技術，實現海量異構數據匯聚與建模分析、工業經驗知識軟件化與模塊化、工業創新應用開發與運行，從而支撐生產智能決策、業務模式創新、資源優化配置和產業生態培育的載體。目前我國市場上有以下幾類工業云平臺：

一是利用平臺對接企業與用戶，形成個性化定制服務能力，例如海爾COSMOPlat平臺打通需求、設計、生產等環節，實現個性化定制應用模式。二是借助平臺打通產業鏈上下游，進而優化資源配置，例如航天云網INDICS 和樹根互聯等平臺，通過匯聚需求與供給雙方而實現供需對接、資源共享的功能。三是管理軟件企業，依托平臺實現從企業管理層到生產層的縱向數據集成，進而提升軟件的智能精準分析能力，典型案例如SAP HANA平臺。四是設計軟件企業借助平臺強化基于全生命周期的數據集成能力，形成基于數字孿生的創新應用，進而縮短研發周期，加快產品迭代升級，如索為系統的SYSWARE平臺。

1. 重塑產業價值

基于工業互聯網平臺，將在更大范圍內打破企業的物理和組織邊界，打通企業內部、供應鏈上下游、供應鏈之間的數據孤島，實現資源有效協同，形成無邊界組織。如在飛機、船舶、汽車、機械等重點行業，中國商飛、中船、長安汽車等企業基于工業互聯網平臺，實現了研發數據從多數據源向統一數據源演進，研發流程從串行工作向并行工程演進，不斷提升研發效率、縮短研發周期、降低研發成本。

2. 提升服務水平

工業互聯網平臺上各種基礎共性、行業通用和企業專用工業APP，可供企業按需集成應用，推動工業設備從“功能機器”演進為可感知、可聯網、可控制的“智能機器”，面向客戶開展狀態監測、故障診斷、預測預警、健康管理等各種智能服務。同時，可基于工業互聯網平臺上的數據流，培育精準、便捷、智能的新型業態，實現企業從產品生產商到客戶運營商的轉變。

3. 創新組織管理

基于工業互聯網平臺，企業傳統的組織架構模式將被重構，管理方式也將發生革命性變革。管理對象從傳統的人員、設備、資產等拓展到機器人、數據、知識等，企業中可標準化的工作將越來越多交給機器完成，考核的標準是“執行力”，管理重點將從管控轉為為員工賦能，考核的標準是“創造力”。

三、工業互聯網落地發展的核心思路

（一）數據驅動、軟件定義是工業智能化的核心思路

工業互聯網通過將機器、數據與人融合，搭建起企業與用戶的無縫對接平臺，使得數據驅動的個性化定制成為生產的新模式。工業互聯網條件下，未來機器設備可以根據客戶個性化定制需求進行自我設計、制造、裝配，極大地提升生產效率。以生產和消費數據為中心的制造模式加速向社會化和用戶深度參與轉變，生產設備網絡化和生產系統智能化水平也將得到大幅度提升，將大大提升價值創造空間。工業智能終端的應用為數字化制造提供了重要的基礎設施保證，雖然目前的企業數字化程度還有很大差距，但隨著智能終端的普及和企業信息化水平不斷提升，有望經過十年左右的發展達到數據驅動生產的要求。

（二）分層級、分行業地加快建設和推動工業互聯網平臺

以推進供給側結構性改革為主線，圍繞軟件定義、數據驅動、平臺支撐、服務增值、智能主導的融合發展特征，加快鼓勵建設和推廣工業互聯網平臺及標準。一是實施工業互聯網平臺培育工程，研究制訂平臺建設及推廣工程實施指南，遴選若干跨行業、跨領域的平臺。二是實施百萬工業企業上云工程，推動生產設備、研發工具、業務系統等云化改造和云端遷移，打造平臺應用最佳實踐，支撐企業數字化、網絡化、智能化轉型。三是實施百萬工業APP培育工程，面向特定行業、特定場景培育一批工業APP，推進工藝經驗的程序化、工業知識顯性化和工業智能的云計算化。四是推動建設一批平臺測試驗證環境和測試床，培育開發者社區，舉辦開發者大賽，構建基于工業互聯網平臺制造業新生態。

（三）促進行業標準協同與集成應用

隨著工業企業信息化的發展，各類型工業網絡之間的協同與集成效應逐步顯現，工業數據的標準化規范化對于不同軟件之間數據的流轉顯得尤為重要，隨著工業互聯網市場競爭日益激烈，企業間對于技術標準的爭奪也已經進入白熱化階段。由于跨國企業在服務于歐美發達國家制造企業的過程中，已經逐步形成了自己的規范和標準，并且隨著各類型企業的并購發展，不同軟件產品已經實現了很好的融合，未來隨著國內工業企業的應用，市場對于集成和融合的需求也在不斷提高，國內工業互聯網企業需要進一步通過上下游的合作和發展，提高產品的適應能力。