刚刚过去一年中，工信部先后发布了《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》《工业互联网APP培育工程实施方案（2018-2020年）》《工业互联网平台建设及推广指南》等政策文件，标志着我国工业互联网领域的政策体系日趋完善，产业发展进入落地实施和试点推广阶段。在打造制造强国战略的背景下，工业互联网已成为突破点。

一、制造强国战略的核心方向在于智能制造

我国作为世界上人口最多、幅员辽阔的国家，拥有相对完整的工业体系，生产制造能力和市场需求共同决定了我国制造业选择大规模生产的路径，通过规模优势在国际竞争中胜出。随着信息技术在大规模生产中发挥的作用日益明显，智能化生产已经成为大规模生产的核心趋势，因此智能制造是我国制造强国战略发展的核心方向之一。

世界各主流制造大国对于智能制造发展的核心特点和趋势有着不同的认识，其原因是各国在制造领域的优势各不相同。

美国的优势在于强大的信息技术研发和实践能力，因此美国所提出的智能制造的概念建立在大数据等信息技术的应用基础之上，其本质是通过信息技术推动制造业对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造、产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。美国在该领域的典型企业如通用电气（GE）和罗克韦尔（Rockwell）都在将业务转向为制造企业提供基于IT技术的智能服务上。

德国的优势在于工业控制系统与硬件的融合十分稳定，且已经在大量行业形成了事实上的应用标准。因此德国在推进智能制造的过程中十分关注信息物理系统的融合，通过智能工厂的集成式方案实现智能生产，从而推进生产由集中向分散转变、产品由趋同向个性转变、用户由部分参与向全程参与转变。德国企业西门子与SAP正在传统业务领域的基础之上，通过系统集成的方式构建更大范围的服务能力。

我国由于工业化起步较晚，工业生产经验积累相对薄弱，在关键领域和核心技术环节与发达国家存在一定差距。在过去几十年间，我国大部分行业通过引入资金、技术和集成式创新取得了快速的发展，在很多产品领域实现了突破。当前，我国制造业面临着新的发展形势，单纯通过规模扩张和集成式创新将很难解决成本上升与产能过剩的问题，在供需两端的双重挤压下，企业必须通过自主创新实现持续发展。另一个现实问题是，我国制造企业在几十年的发展过程中产生了分化，龙头企业在信息技术应用能力与体系建设方面已接近世界领先水平，同时却有大量中小型制造企业仍未实现两化融合。因此，我国智能制造的发展任务和趋势，是要根据不同企业的自身特点和所处的发展阶段，提出相对应的发展路径和解决方案，从而提升整个制造业的竞争力。

二、工业互联网为智能制造提供发展模式和现实路径

由于我国制造企业所处信息化阶段差异较大，如何围绕不同企业的业务需求提供智能制造的解决方案便成了核心问题。与消费互联网类似的是，工业互联网能够为网络中的用户搭建需求与供给的平台，从而解决用户的个性化问题；同时，工业互联网的平台使得同类需求得以聚集，特定的解决方案将更容易实现规模化的应用，并通过网络的快速迭代实现优化。因此，工业互联网从原理上解决了我国制造业在现阶段发展过程中所面临的困境，是我国发展智能制造的唯一路径。

工业互联网通过“平台+数据”推动制造业与市场的深度融合，从而在我国互联网消费端的优势上增加工业制造的部分。工业互联网强调横向融合，即围绕IaaS/PaaS/SaaS以及边缘层相互融合带来的新业务模式。互联、共享以及数据迭代使得这个融合过程的知识显性化从而带动产业的升级。

（一）工业互联网技术使能智能制造

1.工业软件技术

工业软件是一种工业的“软装备”，是工业制造系统化管理和控制不可缺少的一部分，是建立工厂精益化和知识管理的工具和平台。目前我国核心领域和关键行业的大部分工业软件均由国外厂商提供，国内在ERP、MES等有一定基础，但与国外领先水平仍有差距。在工业APP领域，我国尚处于起步阶段。相对于商业APP，工业环境的苛刻条件、数据的多样性、实时性和安全性的要求使得工业APP的开发难度和成本风险比较高，特别是接口、展示、应用场景等有特殊的要求。随着互联网与制造业深度融合，工业软件及工业App前景广阔。

2.工业网络技术

工业互联网面向智能制造单元、智能车间、智能工厂，通过构建低延时、高可靠、广覆盖的网络基础设施，实现人、机器、产品、系统等主体要素的全面感知、泛在互联和数据有序流动，是智能制造的“血液循环系统”。与消费互联网相比，工业互联网连接人、机、物等各类工业要素，连接工业全系统、全产业链、全价值链，在更大范围内进行实时连接与智能交互，连接的对象、种类、数量更多，场景更复杂，网络性能上要求时延更低、可靠性更强，安全性要求更高。

工业网络技术利用各类网络协议以及数据集成协议，通过数据和业务逻辑，实现工业生产环节中各类软、硬件系统的无缝集成。工厂内部署了上百种网络协议，协议标准众多且相对封闭，每个设备说着不同的“方言”，严重制约了工业数据互联互通互操作。推动工业互联网和智能制造的关键点在于开发、推广各类标准兼容、协议转换的技术、产品和解决方案，将设备之间的通信转化为“普通话”，实现工业数据在多源设备、异构系统之间的有序流动。

3. 工业安全技术

工业互联网安全保障体系覆盖设备、控制、网络、平台和数据，通过协同智能制造安全，构建起智能制造的“免疫防护系统”。一是保障工业设备安全。工业设备安全先天是短板，伴随着工业互联网的发展，越来越多的设备会暴露在互联网上，病毒、木马、勒索软件等安全风险不断向工业领域渗透，和消费互联网的“谋财”隐患相比，工业设备安全具有“害命”隐患。二是保障控制安全。工业控制系统是实现工业生产自动化、数字化的基础，发展智能制造带来对中高端PLC和DCS需求增长的同时，在安全性方面也提出了更高的要求，我国正加大技术研发和成果转化支持力度，重点突破工业控制系统等相关核心技术。三是保障数据安全。工业互联网上承载着大量价值巨大的工业数据，能够揭示工业生产情况及运行规律，也承载了大量市场、客户、供应链等信息，是工业互联网核心要素，数据安全也因此成为工业互联网安全保障的重要任务之一。

4. 工业智能技术

数字化技术是发展工业互联网和实现智能制造的前提。一是设备数字化。我国制造业总体水平处于2.0向3.0过渡阶段，老旧设备多、数字化水平低，2017年我国规模以上工业企业生产设备数字化率为44.8%，需要通过加装传感器等方式实现设备联网。二是业务流程数字化。业务流程数字化的载体是工业软件，我国制造业规模占全球20%以上，但我国工业软件的市场份额仅为世界工业软件市场的3.5%，这说明很多行业工业软件应用水平不高，业务流程的数字化步伐亟待加快。

工业互联网平台本质上是一个工业知识沉淀、传播、复用的自动化生产流水线。数据作为工业互联网的核心要素，遍布在设计、研发、物流、供应链、销售、服务等各个环节，所以海量数据的存储技术将大大提高频繁的数据交互对传输实时性和可靠性的需求，而数据挖掘技术将有利于提取有价值的信息，并用于优化生产流程，完善服务体系。人工智能技术的发展将赋予生产设备和产品拥有自己的思维，实现人、产品、设备和网络之间新的互动关系，极大地提升工业互联网的生产效率。

（二）工业互联网平台重构制造生态

工业互联网平台是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，实现海量异构数据汇聚与建模分析、工业经验知识软件化与模块化、工业创新应用开发与运行，从而支撑生产智能决策、业务模式创新、资源优化配置和产业生态培育的载体。目前我国市场上有以下几类工业云平台：

一是利用平台对接企业与用户，形成个性化定制服务能力，例如海尔COSMOPlat平台打通需求、设计、生产等环节，实现个性化定制应用模式。二是借助平台打通产业链上下游，进而优化资源配置，例如航天云网INDICS 和树根互联等平台，通过汇聚需求与供给双方而实现供需对接、资源共享的功能。三是管理软件企业，依托平台实现从企业管理层到生产层的纵向数据集成，进而提升软件的智能精准分析能力，典型案例如SAP HANA平台。四是设计软件企业借助平台强化基于全生命周期的数据集成能力，形成基于数字孪生的创新应用，进而缩短研发周期，加快产品迭代升级，如索为系统的SYSWARE平台。

1. 重塑产业价值

基于工业互联网平台，将在更大范围内打破企业的物理和组织边界，打通企业内部、供应链上下游、供应链之间的数据孤岛，实现资源有效协同，形成无边界组织。如在飞机、船舶、汽车、机械等重点行业，中国商飞、中船、长安汽车等企业基于工业互联网平台，实现了研发数据从多数据源向统一数据源演进，研发流程从串行工作向并行工程演进，不断提升研发效率、缩短研发周期、降低研发成本。

2. 提升服务水平

工业互联网平台上各种基础共性、行业通用和企业专用工业APP，可供企业按需集成应用，推动工业设备从“功能机器”演进为可感知、可联网、可控制的“智能机器”，面向客户开展状态监测、故障诊断、预测预警、健康管理等各种智能服务。同时，可基于工业互联网平台上的数据流，培育精准、便捷、智能的新型业态，实现企业从产品生产商到客户运营商的转变。

3. 创新组织管理

基于工业互联网平台，企业传统的组织架构模式将被重构，管理方式也将发生革命性变革。管理对象从传统的人员、设备、资产等拓展到机器人、数据、知识等，企业中可标准化的工作将越来越多交给机器完成，考核的标准是“执行力”，管理重点将从管控转为为员工赋能，考核的标准是“创造力”。

三、工业互联网落地发展的核心思路

（一）数据驱动、软件定义是工业智能化的核心思路

工业互联网通过将机器、数据与人融合，搭建起企业与用户的无缝对接平台，使得数据驱动的个性化定制成为生产的新模式。工业互联网条件下，未来机器设备可以根据客户个性化定制需求进行自我设计、制造、装配，极大地提升生产效率。以生产和消费数据为中心的制造模式加速向社会化和用户深度参与转变，生产设备网络化和生产系统智能化水平也将得到大幅度提升，将大大提升价值创造空间。工业智能终端的应用为数字化制造提供了重要的基础设施保证，虽然目前的企业数字化程度还有很大差距，但随着智能终端的普及和企业信息化水平不断提升，有望经过十年左右的发展达到数据驱动生产的要求。

（二）分层级、分行业地加快建设和推动工业互联网平台

以推进供给侧结构性改革为主线，围绕软件定义、数据驱动、平台支撑、服务增值、智能主导的融合发展特征，加快鼓励建设和推广工业互联网平台及标准。一是实施工业互联网平台培育工程，研究制订平台建设及推广工程实施指南，遴选若干跨行业、跨领域的平台。二是实施百万工业企业上云工程，推动生产设备、研发工具、业务系统等云化改造和云端迁移，打造平台应用最佳实践，支撑企业数字化、网络化、智能化转型。三是实施百万工业APP培育工程，面向特定行业、特定场景培育一批工业APP，推进工艺经验的程序化、工业知识显性化和工业智能的云计算化。四是推动建设一批平台测试验证环境和测试床，培育开发者社区，举办开发者大赛，构建基于工业互联网平台制造业新生态。

（三）促进行业标准协同与集成应用

随着工业企业信息化的发展，各类型工业网络之间的协同与集成效应逐步显现，工业数据的标准化规范化对于不同软件之间数据的流转显得尤为重要，随着工业互联网市场竞争日益激烈，企业间对于技术标准的争夺也已经进入白热化阶段。由于跨国企业在服务于欧美发达国家制造企业的过程中，已经逐步形成了自己的规范和标准，并且随着各类型企业的并购发展，不同软件产品已经实现了很好的融合，未来随着国内工业企业的应用，市场对于集成和融合的需求也在不断提高，国内工业互联网企业需要进一步通过上下游的合作和发展，提高产品的适应能力。