“新基建”浪潮下的工业互联网，是大陆工业经济高质量发展的重要抓手
当前，大陆经济社会发展处于新旧动能转换的关键时期，叠加国际政治关系及疫情因素影响，经济下行压力增大，作为在 国民经济中占据绝对主体地位的工业经济同样面临着全新的挑战与机遇。近年来大陆工业产业增加值的增长正逐渐趋缓，压缩式的加速工业化使得大陆工业面临着高投入、高能耗、高污染、低效益等问题，严重制约了工业经济高质量发展。纵观世界经济发展史，当初级生产要素优势丧失后，能否依靠知识和技术等高级生产要素发展工业是避免一国掉入“中等收入陷阱”的关键。在此背景下，大陆将工业互联网纳入新型基础设施建设范畴，希望把握住新一轮的科技革命和产业革命，推进工业领域实体经济数字化、网络化、智能化转型，赋能中国工业经济实现高质量发展。微观层面，作为工业经济组成部分的工业企业同样感受到了整个行业处于发展瓶颈期所带来的阵痛，大中小企业根据自身实际经营需求希望借助工业互联网等新兴技术驱动企业驶入发展新航线。
2018年底中央经济工作会议上首次提出“新型基础设施建设”概念，提出加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设，随后工业互联网连续三年被列入国务院政府工作报告之中，2020 年 3 月的中共中央政治局常委会会议上再次重点提及加强新基建支持经济反弹与增长。在过去的几年间，上到中央政府下到地方政府陆续出台了一系列围绕工业互联网网络、平台、安全三大功能体系的政策，政策内容从意见性、规划性向指导性、连续性倾斜，内容指向更加切中发展时弊，逐步形成了愈加完善的工业互联网政策体系。在最新出炉的十四五规划中，新基建作为国家重点战略发展方向涵盖其中，预计未来十年的工业互联网也将持续受益于政策的支持。
企业加速涌入，资本重点布局
工业互联网是第四次工业革命的基石，在产学研用各方的作用下，大陆工业互联网发展进程持续推进，这一过程中资本的助推作用日益凸显。以2021年6月为起点来看，成立时间在一年以内的工业互联网企业占到领域内全部企业数量的26.82%，成立时间在五年以内的企业比例超过了七成。在国家关于深入发展“新基建”之一的工业互联网的战略部署和金融要服务实体经济的方向引导下，工业互联网成为各方资本重点关注的蓝海赛道。根据第三方机构的数据显示，2020年工业互联网领域融资事件累计超过600起，其中一级市场融资中的投资方不仅包括IDG资本、经纬中国、云峰基金、达晨创投等一线投资机构，还出现百度、腾讯、字节跳动等互联网巨头的风投基金以及招商局创投、亦庄互联基金等国资背景基金的身影。
工业互联网成为新兴技术效率化应用的新高地
新型基础设施建设主要包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等七大领域，工业互联网与新基建的其他六大领域均可融合发展、相互促进。工业互联网与特高压、新能源汽车充电桩融合为智能电网应用，与城际高铁融合为智能轨道交通系统，与5G、人工智能、大数据中心结合，可实现5G+ 工业互联网应用、工业智能化应用和建立工业互联网大数据中心。当前以5G、大数据、人工智能、云计算、数字孪生为代表的新兴技术正处于创新高度活跃和密集的时期，技术成果急需实际场景落地，工业互联网领域所具备的广阔场景需求正使得其与新兴技术的融合应用从技术落地走向效率化应用，促使模式业态创新多点迸发，并驱动工业互联网持续变革演进，从而为经济社会发展提供新动能。
社会化分工加深，企业需要更好地集成和调用能力
在人类社会最早期，驯养动物、种植谷物、制造工具等能力的出现分离出畜牧业、种植业和手工业等行业，各行业聚集了相应领域的“劳动能手”，形成了早期的社会化分工。工业革命则从农民和手工业者中分离出了工人，随着科技的持续发展，工业体系迎来了更细致的分工，对内，工厂把每个动作，生产工序分成步骤，每个工人或机器只完成某一动作或者某道工序，对外，不同类型企业深耕于研发设计、物料供应、仓储运输、销售服务等不同领域，企业间各司其职，产业链分工日益精细与明确。当代工业社会分工的变革使得工业生产关系和组织方式面临全新的挑战，工业企业在不同业务环节中对外部能力的需求与日俱增，并逐渐代替了原有的完全依赖于自身全流程能力构建的业务模式，这一发展趋势为工业企业对外部资源的集成与调用能力提出了更高的要求。
产业链打通的需求愈加强烈
库存合理化一直是工业企业的一大管理痛点，主要源于上下游产业的信息孤岛化问题突出，各企业在制定供应链计划时更多依仗工作经验，物料信息、产品需求信息难以在产业链中实现跨环节的自由流通，并且随着下游客户需求的日益个性化，加大了企业作出科学高效采产销决策的难度。另一方面，在供应链成本压力持续发酵、产品毛利逐渐摊薄的大背景下，企业急需构建产业链上下游信息流通渠道，结合产品需求、原料供给和产能配置，科学和敏捷地调整生产计划，提高产能利用率，减少库存积压，提升客户满意度，保障订单稳定到期兑现，从而实现具备高敏捷性和灵活性的产业协同。
工业互联网的概念与本质
实现数据流转的人、机、物全面互联互通的新型工业基础设施，工业互联网通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系，形成人、机、物的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的互联互通，是新一代信息通信技术与工业经济和系统全方位深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式，工业互联网的发展将推动形成全新的工业生产制造和服务体系。作为以数字化、网络化、智能化为主要特征的新工业革命下的新型基础设施，工业互联网的本质是数据的流动、分析和再造，是工业智能化发展的核心信息基础设施，也是实现产业数字化转型的关键支撑和重要途径。
从构建工业互联网功能体系的角度分成六大类赛道
从广义范围来看，工业互联网核心产业基本等同于工业数字化的相关产业，其根植于传统制造支撑体系，又融合数据感知、 互联互通、先进计算、智能分析等能力，带来了传统产业的升级和新产业环节的诞生。因此，从不同功能的基础能力构建角度可以将工业互联网核心市场分成：融合新兴技术和能力的工业互联网平台与软件、相关技术服务，以及包括工业软件、工业自动化硬件、工业网络、工业装备、工业安全等传统产业的智能化升级部分等两大类，最终将两类核心市场整合、拆分成六条市场细分赛道。
产业经济规模基础庞大，行业渗透率空间广阔
2019年是大陆工业互联网全面铺开建设的元年，全年大陆工业互联网产业经济增加值总体规模达到2.13 万亿元，同比增长47.3%，其中核心产业增加值规模和融合带动经济规模分别为5361亿元、1.6万亿元。同年工业互联网在三次产业中的渗透水平仅分别为 0.27%、2.76%和 0.94%，可见作为覆盖众多国民经济细分行业的综合性产业，工业互联网产业经济具有基础庞大、行业渗透率空间广阔的特点。现阶段，大陆工业互联网的部署与使用大多集中于数字化基础上，对自身数字化、网络化、智能化转型定位清晰并且目标明确的大型企业。细分行业的使用率情况也较为集中，机械、能源、轻工、石化、电子信息等行业的工业互联网使用率相对较高，工业互联网对冶金、汽车、装备制造、航空航天等众多工业细分行业覆盖率则有待进一步挖掘和提升。从区域的产业发展情况来看，大陆工业互联网同样呈现出东强西弱的格局，粤港澳大湾区、长三角、京津翼鲁等经济较为发达、工业基础扎实的地区是目前部署与使用的主力军。综合上述情况，大陆工业互联网产业经济发展潜力巨大，未来五年核心产业增加值规模预计每年将以约20%的增速保持高速增长。
基于云计算的工业互联网拓展思路
完备PaaS层能力，聚焦SaaS层丰富度，任何工业互联网平台的运行都需要云计算作为底层基础设施进行支撑，这也给云计算厂商在发展工业互联网业务时带来了一个得天独厚的优势。云计算厂商充分利用自身传统资源优势，在过硬的IaaS层能力上打造自身工业互联网平台的PaaS层，通过完善和提升PaaS层能力为与第三方应用开发厂商的合作奠定基础，并吸引更多的独立开发者基于平台能力进行应用开发，以期望能够为平台源源不断地汇聚SaaS层能力，进而形成自身成熟的工业互联网生态。
向着云化、轻量化、平台化转变，新形态软件孕育而生
工业软件作为工业与信息产业的结合体，是智能制造高质量发展的重要基础和核心支撑，工业软件的创新、研发、应用和普及已成为衡量一个国家制造业综合实力的重要标志之一。随着新一代信息技术的不断涌现和发展，工业软件正从本地部署的复杂系统软件向云化轻量化应用软件转变，基于工业互联网平台与工业数据、工业知识、工业场景深度融合，催生了工业互联网下新形态工业体系中的新形态工业软件——工业 APP。工业互联网平台通过“低代码+云开发+开源+开发者社区”的方式，吸引大量专业技术服务商和第三方开发者基于平台进行工业 APP 创新，以往需要大投入、长周期的软件研发方式正在向低成本、低门槛的平台应用创新生态方式转变，不但研发周期能够缩短数十倍，而且也能够灵活地满足工业用户个性化定制需求。然而工业APP不是对传统工业软件的替代，反之前者不仅可以打通企业现有的各种异构工业软件之间的数据和逻辑关系，实现工业软件的集成和互联互通，还可通过其承载的工业技术知识驱动传统工业软件更高效地执行。同时操作简便以及对工业软件或产线设备所产生数据的深度挖掘和加工能力正使得工业APP成为促进工业企业数字化、智能化发展的关键环节。
5G技术高效满足工业互联网络应用多样化需求
工业互联网是第四次工业革命的关键支撑，5G是新一代信息通信技术演进升级的重要方向，二者都是实现经济社会数字化转型的重要驱动力量。在ITU-R定义的5G的三大应用场景中，超高可靠低时延通信（uRLLC）达到了工业控制对网络时延和可靠性的极高要求，海量大规模连接物联网（mMTC）满足了在工业互联背景下对海量设备的数据采集需求，增强移动宽带（eMBB）则可支撑如工业环境中超高清视频的应用。工业上会有 eMBB、uRLLC、mMTC 等多种业务并发的场景，同时部分工业应用需要数据在靠近现场的近端进行处理，另外出于机密数据的敏感性考虑，企业不希望数据进入公网，因此需要针对性地设计网络架构以确保多样化场景下的网络性能保障，切片网络架构和边缘计算网络架构应运而生。5G技术的出现和演进显著地增强了工业互联网的服务供给能力，为工业互联网快速发展提供坚实的技术保障。
提供实时性、可靠性、安全性、经济性上的工业级保障
工业互联网的本质是基于全面互联而形成数据驱动智能，而边缘计算在靠近物或者数据源头就近提供边缘智能服务，实现在集中式云端计算模式下无法实现的超低延时的数据交互与自动反馈，在实时性和可靠性能够满足工业互联网的发展要求。另一方面边缘计算可承担数据预处理工作，云端进行数据的再处理和深入分析，包括共性和常用数据的存储和调用等，从而以云边协同的方式有效支撑工业生产网络化协同、智能化交互等新模式。针对特定行业对数据安全、隐私保护的要求，边缘计算网络架构将核心网下沉到园区或工厂，实现企业业务数据“不出户”，为企业提供更高的安全保障。从商业角度看，边缘计算可以节省传输资源，尤其针对视频类存在大量数据传输需求的应用，数据能够实现在本地存储和运算，既节省了边缘到核心网和 Internet 的传输资源开销和商业成本，同时也缓解了中心云的计算负载与带宽压力。
以5G网络建设为契机，从“端—管—台—云”四个方面切入
现阶段，大陆工业领域网络的性能尚无法高效满足工业数字化、智能化发展的需要，工厂内网改造和外网络建设将成为未来一个阶段工业互联网行业发展的重点领域之一。作为工业互联网的“连接提供者”，电信运营商以5G网络建设为契机，基于自身资源和能力优势从“端—管—台—云”四个方面向工业互联网行业进行切入。在消费互联网时代，电信运营商与网络承载的内容失之交臂，而在当前工业互联网刚刚起步的阶段，运营商对成为产业客户数字化转型使能者势在必得。国内三大运营商均持续加码工业互联网投入力度，打造各自的5G+工业互联网解决方案，根据工信部最新数据显示，目前全国工业企业建设“5G+工业互联网”项目超过1500个，已覆盖22个国民经济重要行业。
工业互联网核心价值的创造者
工业大数据指在工业领域中，围绕智能制造模式，在数据采集集成、分析处理、服务应用等各类工业制造环节所产生的数据，同时包括工业大数据相关技术和应用。在工业互联网平台功能架构中，工业大数据是工业互联网实现全要素互联之后的核心价值创造者，借助工业大数据技术，可以对于海量数据进行高质量存储与管理、进而支撑应用层各种分析应用的实现。工业大数据与工业互联网的其他能力基础之间是相辅相成的，5G网络能够有效满足数据传输实时性与稳定性的要求，借助边缘计算、AI分析等技术深化数据分析能力，是工业大数据和工业互联网应用实现的重要技术基础；云计算技术则是支撑广泛、分散、大量的工业大数据采集、聚合、处理、分析的关键技术；工业软件企业将软件能力转化为平台PaaS及SaaS服务，借助PaaS、SaaS核心技术提升数据采集及分析能力以图更深层次挖掘工业数据价值。目前大陆工业大数据发展仍处于起步阶段，在国家政策的推动下，借助云计算、5G、AI等技术的不断成熟，工业大数据市场进入到快速增长阶段，也为工业互联网带来更多的增量需求。
核心焦点从上云互通转向借助人工智能深挖工业大数据价值
工业互联网的建设促进了企业IT系统的云化迁移，实现了ICT系统与OT系统间要素的流转，打通了数据孤岛，企业得以获取灵活便捷、高效率、低成本的信息化、网络化、数字化基础，但要想实现真正的数字化和智能化则必须借助人工智能技术对工业数据价值进行充分挖掘。数据是工业互联网的核心资产，也是其价值创造的来源，对数据分析和挖掘的深度在很大程度上决定了工业互联网实际应用价值的高低。目前对数据挖掘价值依赖程度高的生产管控类及设备管理服务类应用是大陆工业互联网的高热度场景，结合深度数据分析的设备健康管理、生产质量管理、生产工艺优化、能耗与排放管理等应用为工业企业创造了运维成本及能耗成本降低、产品质量及服务价值提升等显著的直接优化价值。
人工智能是工业互联网实现真正数字化价值的前提
工业互联网之于工业企业而言，是企业实现数字化、网络化、智能化转型的工具，其中平台层搭建了工业数据汇聚与处理的基础，工业软件的应用本质上实现数字化和自动化，强调机器设备的自动化功能，工业互联网的互联工具应用则是强调企业内外部的打通与协同，是工业角度的互联网+模式，人工智能的加入是在数字化、网络化的基础上实现真正的智能化。工业互联网为工业企业提供通用的算力-工业云计算和边缘计算、算据-工业大数据以及算法-工业人工智能，其中大数据作为人工智能技术发挥作用的必要燃料，其背后价值的挖掘深度决定了工业互联网价值呈现的合理逻辑是从网络化、数字化转而最终实现智能化，这也正是工业企业实现降本增效、升级优化的必经之路。
强化数据洞察力，拓宽工业互联网可解决问题边界
工业互联网的核心是数据驱动的智能分析与决策优化，人工智能技术从广义上来看正是一种通过算法模型对数据的处理方式，人工智能技术因此开始进入工业互联网产品建设方的视野，成为服务商拉高产品价值的落脚点。以深度学习和知识图谱为代表的人工智能技术从根本上提高系统建模和处理复杂性、不确定性、常识性等问题的能力，显著提升了工业大数据分析能力与效率，为解决工业各领域诊断、预测与优化问题提供得力工具，进一步扩大了工业互联网平台可解工业问题边界的深度和广度。人工智能驱动的工业数据智能分析支撑工业互联网实现数据价值深挖掘，强化了工业企业的数据洞察能力，成为打通智能制造最后一公里的关键环节。
油气集团实施案例
在油气生产过程中，设备是生产动力的“心脏”，保障设备安全、高效、正常地运行，提高设备健康管理水平，是保障企业安全生产、降本增效最直接有效的手段。以往依靠人力检修的方式，不仅运维成本高，而且严重依赖运维人员的专业性，无法保障最优的资产运行效益。此外，随着业务的快速发展，油气企业亟需打通和整合上中下游生产的数据资源，将工业知识、专家经验有效沉淀、传播、复用。在此背景下，国双利用其工业互联网综合解决方案帮助某能源集团进行数据采集，数据分析、工业模型的训练和管理、设备监测等环节与人工智能结合，构建出一条完整的数据链路，解决了边缘应用、开发效率、模型管理及训练、智能化预测预警等问题，推进了企业数字化、智能化转型进程。
如前文所述，工业互联网在解决实际问题时首先就要面对工业领域繁杂多样的细分行业与企业需求，当下服务商多采取为工业企业提供定制化的专有产品的服务方式，产品的低可复制性与移植性严重制约服务商的服务效率与商业回报，同时，工业企业也需要灵活便捷的数字化系统来平衡规模化生产与个性化需求之间的矛盾。针对上述问题，本身具备松耦合架构特点的工业互联网将进一步解耦工业软硬件、解构平台与软件，形成以功能模块和微服务组件为能力单元的平台构建基础，未来工业互联网平台与软件将由自己的一个个可复用的“乐高组件”重构成为满足各类型企业和多样化需求的开放系统。