浅析：我国工业互联网发展存在的问题与对策建议

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 以下文章来源于  零点有数  许正军  袁 岳

 摘要：工业互联网，因其在数字基础设施和能力建设、释放数字经济增长潜能方面的基础性和战略性的作用，起来越成为全球产业竞争的战略焦点。本文将对工业互联网对于我国经济发展的重大意义进行浅析，并就工业互联网发展存在的问题进行分析，并给出相应的对策建议。

关键词：新基建 工业互联网  数字经济 高质量发展 互联网+先进制造业

过去数十年里，以铁路、公路、桥梁、水利等大建筑为主的传统基础设施建设，对提升生产效率、改善人民生活质量、我国经济发展起到了巨大的促进作用。随着社会生产生活模式的不断进化升级，以及我国经济进入“高质量发展”阶段，原有基础设施开始难以满足社会高效运作的需求，新一代基础设施建设（以下简称“新基建”）的呼声应运而生。

2018年12月，中央经济工作会议确定2019年重点工作任务时首次提出“加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设”； 2019年7月30日，中共中央政治局召开会议，提出“加快推进信息网络等新型基础设施建设”；2020年1月3日的国务院常务会议、2020年2月14日的中央全面深化改革委员会第十二次会议、2020年3月4日的中共中央政治局常务委员会，以及2020年4月1日习近平总书记在浙江考察时，都提到要大力发展新型基础设施；2020年4月20日，国家发改委在新闻发布会上首次明确了新型基础设施的范围。其中，工业互联网、5G、人工智能、数据中心等数字基础设施成为新型基础设施的重要组成部分。

一、工业互联网的内涵

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，已成为深化先进制造业发展的重要基石，被越来越多的国家视为重塑制造业全球产业链竞争力的关键抓手。工业互联网通过把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来，以网络为支撑，以数据为核心，以安全为保障，构建面向机器设备运行优化、生产运营决策优化，以及面向企业协同和用户交互与产品服务优化的全产业链和全价值链等三大闭环，并进一步形成智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化延伸等四大应用模式（参见下图1 工业互联网体系架构,来自《工业互联网体系架构（版本1.0）》，工业互联网联盟，2016年8月）。工业互联网也由此成为制造业数字化、网络化、智能化发展的重要基础设施和关键支撑。

图1 工业互联网体系架构

随着工业互联网在制造领域的全面渗透应用，将带来制造业生产方式、组织方式、商业模式等的全面变革，加速传统产业链重构和新兴产业链打造，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，提高产业链运行效率，推动整个制造服务体系智能化，实现制造业和服务业之间的跨越发展，使工业经济各种要素资源能够高效共享。

为此，近年来，党中央、国务院作出发展我们工业互联网的重大决策部署，强调要推动实体经济和数字经济融合发展，深入实施工业互联网创新发展等系列战略。

二、工业互联网对我国经济高质量发展的促进作用

（一）将进一步推动数字产业化的飞速发展

工业互联网本质上是互联网在机器设备上的延伸，通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来，这将极大地促进数字产业化的飞速发展。一是需要大量传感芯片、智能设备、计算与存储设备等 ，这将极大地推动集成电路和硬件设备的发展与应用；二是工业互联网将产生海量的数据，对这些数据的采集、传输、处理和分析将需要人工智能算法和安全技术保障，以及系统平台管理，这将极大地促进软件技术的创新发展和软件产品的更广阔的应用；三是工业互联网将实现制造业和服务业之间的跨越发展，这将促进各类信息服务业的广泛应用。

（二）将进一步推动产业数字化的快速发展

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，将进一步促进信息化与工业化的融合向纵深渗透。一是通过嵌入各类传感芯片和智能数字化设备，对制造业机器设备、生产线和工厂基础设施等“机”和“物”的运行状态和运行环境进行全面的感知、智能的处理和数据通信，以实现制造业“机”和“物”的全面数字化；二是通过智慧供应用链管理系统和大数据，实现生产供应用链和整体生产经营管理的数字化；三是通过构建面向企业协同和用户交互与产品服务优化的全产业链和全价值链等闭环，进一步融通制造业和服务业，促进制造业和服务业的数字化融合发展。

（三）有助于促进产业和消费“双升级”

新消费时代，大量的消费场景正在被重塑，消费链条正在变得越来越短，也使得C2M反向定制等生产模式成为可能，最终是社会整体效率的提高。但如何让生产跟上消费的步伐，缩短与消费之间的距离，这是一个重大课题。

2019年12月12日闭幕的中央经济工作会议确定，明确202年经济工作的重点之一是促进产业和消费“双升级”，明确将制造业升级的过程与需求端的消费内需进行直接挂钩。

工业互联网通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来，建立“客户需求—产品设计—要素准备——生产加工—仓储运输—客户反馈”等全价值链闭环，结合软件和大数据分析，可实现需求与供给之间的直接对接，可快速实现适应消费的产业升级。

以《面向可重构和微服务的可穿戴产品智慧工厂》项目（详见《工业互联网联盟 案例展示》, http://www.aii-alliance.org/）为例,为满足智能可穿戴产品未来30%左右的行业高增长、变化快的消费需求，歌尔股份有限公司，参考工业互联网体系架构，制定了以全数字化集成的软件系统为核心，具有“全面感知、设备互联、数字集成、智能预测”等特点的工业互联网平台，通过虚拟工厂的模拟生产与实体工厂的生产线的互联互通，实现实体物理制造过程和资源的虚拟映像，完整模拟从需求到产品、从订单到交付的物理制造全过程，实现产品研发、工艺规划、生产制造和供应链等的高效协同，打造高度柔性化、数字化、智能化的生产模式和个性化定制模式，以适应消费者个性化日益提升的需求及市场快速变化的趋势。

（四）助力企业轻型化与降本增效

工业互联网借助各类传感器、智能化设备、高速网络连接技术以及系统平台，将可实现对各类物品智能化感知、识别与管理，在制造、物流各领域用于远程及无人操控，助力企业轻型化与降本增效。工业互联网将会形成海量大数据，通过对这些大数据进行智能分析处理，产生的价值信息将全面赋能生产要素的最优组合、产品生产的柔性定制、企业的精细化经营、供应链的科学动态管理，助力企业提升品质。

以富士康工业互联网平台BEACON（详见《工业互联网联盟 案例展示》, http://www.aii-alliance.org/）为例，通过整合制造、连网技术、数据分析、云端存储及工业互联网解决方案，连通设备层、车间层、企业层，智能辅助生产者、管理者和决策者，以物联网平台数据采集为基础，以智能数据平台、智能制造平台、影像大数据平台为核心，辅以数据模型化、模型服务化，快速打造客户关系管理、生产智造、供货商供给侧管理、质量管理、产品技术管理、金流与通路管理、安全管理和环保管理等服务应用。并通过平台开放共享,打造生态链，为客户提供高品质、高效率、安全可靠的智能制造服务。

（五）有助于快速推进我国制造业向全产业链高端迈进

工业互联网实现工业经济全要素、全产业链、全价值链的全面连接，支撑服务制造业数字化、网络化、智能化转型，不断催生新模式、新业态、新产业，重塑工业生产制造和服务体系，将有助于快速推进我国制造业向全球产业链中高端迈进。

一是将促进我国高端工业半导体芯片技术的快速发展。工业互联网所涉及的工业数据的采集、工业数据的传输、工业数据的本地及云分析和处理，都将需要大量的工业半导体芯片。同时，为适应某些非常恶劣的工业环境，不得不要求芯片能在低温、高温、强干扰、强震动等极端环境中运行，并要求具有高可靠性和稳定性，以及极强的数据处理能力。二是为人工智能的发展提供了广泛应用场景。运用人工智能技术有利于实现各类工业设备的自决策、自治理，推动设备在最佳运行状态自动实现信息交换、分析决策与协同工作，提高边缘智能水平。通过对语音、手势等进行智能识别，有利于打造新型人机交互体系，提高互联设备管理效率。

三、问题和挑战

工业互联网所涉及的工业数据的采集、工业数据的传输、工业数据的本地及云分析和处理都离不开工业互联网平台。工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台，包括边缘层、云基础设施层（IaaS）、平台（工业 PaaS）、应用层（SaaS）等四个层级（参见图2 工业互联网平台功能架构图）。业互联网平台本质是在传统工业云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，构建更精准、实时、高效的数据采集体系，建设包括存储、集成、访问、分析、管理功能的使能平台，实现工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化，以工业 APP 的形式为制造企业各类创新应用，最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。

工业互联网在发展应用过程中，会存在诸多问题，如工厂和企业数字化基础问题、企业内网完备度问题、企业管理系统与生产运行系统等之间的信息孤岛问题，以及从数据设备到网络到数据的安全问题等等。除此之外，更为突出的问题与挑战主要有：

图2 工业互联网平台功能架构图

（一）边缘侧的数据采集难度较大。至目前，边缘侧的数据产生所依赖的智能装备、自动控制、工业协议、高端工业软件等均掌握在他国手里。其中，95%以上的高端PLC和工业网络协议被国外厂商垄断。同时，由于企业的数字化层次不一、各种装备接口标准不一、数据不开放、数据格式形式多样、数据兼容性差、等因素，实践中，工业数据采集采集门槛高、采集难度大。

（二）云计算的数据处理困难较多。一方面，由于边缘侧采集的工业数据多为大体量、低质量的“脏”数据，需要经过大量的数据清洗处理后才能分析；另一方面，我国制造业行业专家知识、机理模型积累不足，面对各类复杂的工业场景，难以为人工智能算法提供有效的数据模型和算法理论，这制约了工业互联网平台的深度应用开发。

（三）工业APP建设能力相对较弱。目前，支撑工业互联网平台发展的一些通用开源软件基本上由国外企业主导，我国工业互联网平台的参与度和掌控度不高，我国工业互联网平台开发者社区建设仍处于空白，开发者规模和能力与国外工业互联网平台相比差距显著，严重制约了工业APP的培育。

（四）亟待完善互联互通相关监管政府和标准规范。工业互联网最终将形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，以推动整个制造服务体系智能化，实现制造业和服务业之间的跨越发展，使工业经济各种要素资源能够高效共享。这就要求制定生产内网与生产外网之间互联互通的监管政策和接入规范、企业生产数据的确权、交易和保护政策以实现工业数据的价值流通，同时，要求制定工业互联网平台的安全评测标准，规定安全保护等级要求，以确保工业互联网平台之间的互联互通与各工业数据资源的共享应用是在统一监管政府和标准规范下进行。

四、对策与建议

（一）夯实产业基础，突破关键技术短板。统筹整合产学研用优势资源，着力突破高端工业网络设备和控制设备、高性能传感器等关键技术短板。尤其是高性能传感器需要的高端工业半导体芯片技术，以适应低温、高温、强干扰、强震动等极端环境中运行，并具有高可靠性和稳定性和极强的数据处理能力。同时，要分类分层次定义边缘层数据采集的标准规范，开放数据接口，着力提高边缘侧的数据采集能力。

（二）鼓励创新引领，打造共性技术基础。支持建设开发者社区和开源项目，引导有关企业建设设备协议兼容的开源社区，开放各类标准兼容、协议转换的技术，实现工业数据在多源设备、异构系统之间的有序流动。培育行业共性知识开放的开源社区，引导工业互联网平台企业开放开发工具、知识组件、算法组件，构建开放共享、资源富集、创新活跃的工业APP开发生态。

（三）强化示范引领，发挥标杆辐射作用

 考虑到工业互联网体系标准体系和安全体系的实践检验，建议尽量选择具有代表性的产业链比较完整的行业，以及具备一定生产规模的企业进行试点应用。通过试点，一方面可检验工业互联网体系标准的适用性，评测工业互联网平台的互联互通能力，评测工业互联网安全体系的防范水平，另一方面可通过试点进一步完善工业互联网网络、平台和安全体系。同时，通过试点，探索面向机器设备运行优化、生产运营决策优化、企业协同和用户交互与产品服务优化的全产业链和全价值链等闭环应用模型的建立，积累数据处理、数据模型和机理模型的建设经验，为工业互联网的普及应用发挥标杆辐射作用。

（四）完善监管体系，筑牢安全发展屏障。健全工业互联网安全管理法律法规体系，建成满足设备、控制、网络、平台、数据等安全需求的多层次技术防控体系，强化平台及数据安全监督检查和风险评估，全面提升产业安全保障能力，既要满足各工业互联网平台之间的互联互通、各工业数据资源之间的共享应用，又要确保各工业互联网平台的安全防范、各工业数据资源的安全隐私。