1.1.2　工业互联网发展的持续性

目前，世界各国竞相布局工业互联网，抢占新一轮工业革命的先机。工业互联网经过近十年的发展，经历了概念提出、体系建设、平台落地等阶段，现在仍处于完善体系建设和平台生态竞争的阶段。有时候，“网络+工业”呈现出有趣的对称融合。例如，网络具有“因大而小”的特点，工业则呈现“小中见大”的特征。“因大而小”指的是在六度分隔理论下大规模连接所带来的质变——更大的网络，更小的世界！于工业而言，即使工业互联网只能让效率提高1%，其产生的效益也是巨大的，这种“1%的威力”现象使微小的改进也能带来非凡的提升。

1.概念的发展与认识的深化

工业互联网是一次成功预测和定义的技术革命。2011年，孔翰宁、沃夫冈·瓦尔斯特和沃尔夫迪特尔·卢卡斯三位教授在德国汉诺威工业博览会上首次提出了“工业4.0”的倡议。2012年，GE公司提出了工业互联网的概念，其中一个动因来自预测性维护应用的需要。工业互联网针对传统制造系统存在的综合预见性不足、互联广度不够、感知深度不足，以及在数据获取、计算分析、决策优化分离等方面难以将历史数据的分析结果实时、精准地作用到设备运行过程中等问题，基于设备、人和数据的互联、整合，为各种企业和经济体提供新的机遇。GE公司将“1%的威力”体现得淋漓尽致。一个经典案例是其改进了飞机发动机的故障预警机制，后来这一微小改进相关的业务被独立出来，形成独立的数字化部门，工业互联平台的鼻祖Predix就出自该部门。

多年来，工业互联网的概念和内涵不断发展变化。GE公司最初将工业互联网定义为：在一个开放的全球化网络中，将人、数据和机器连接起来，打破机器与智慧边界的新技术。工业互联网将连接对象从人延伸到了机器，将现实物理世界中的客观对象抽象到虚拟数字世界，赋予其感知和交互能力。GE公司认为，工业互联网融合了“工业革命”和“互联网革命”两大革命性的技术成果。这里的工业革命成果泛指传统制造业中的机器、设施、集群和工业系统等。互联网革命成果指的是先进计算、信息与通信系统、数据分析和低成本传感技术等。GE公司提出建设工业互联网的初衷是利用信息通信技术实现人、机器和系统之间的互联互通，通过大量交互数据的流动、分析和共享，推动传统制造业的智能化变革，形成新的生产模式，最终促进经济高速发展。因此，对工业互联网而言，“互联”是基础，“数据”是核心，“智能”是本质。受限于当时的技术和生产条件，GE公司提出的工业互联网发展模式有一定的局限性，但其网络化、数字化、智能化的技术思想已被业界视为标准。工业互联网发展至今，其技术手段更加先进、内涵更加丰富、应用场景更加多样，但其本质依然是信息通信技术和工业领域的深度融合，也是信息技术（Information Technology，IT）、通信技术（Communication Technology，CT）和运维技术（Operational Technology，OT）在实体经济中的有机结合。

2014年，GE公司联合AT&T、Cisco、Intel和IBM等公司成立了“工业互联网联盟”（Industrial Internet Consortium,IIC）。IIC对于工业互联网概念的定义是：一种物品、机器、计算机和人组成的互联网，它利用先进的数据分析方法，提供智能化的工业操作，改变商业产出。它包括全球工业生态系统、先进计算和制造、普适感知、泛在网络连接的融合。IIC则认为，工业互联网是能够满足工业智能化发展需求，具有低时延、高可靠、广覆盖特点的关键网络基础设施，是新一代信息通信技术与先进制造业深度融合而形成的新型业态与应用模式。

同时，业界对工业互联网架构的认识也在逐步深化。IIC于2015年6月推出了工业互联网参考架构（Industrial Internet Reference Architecture，IIRA），2019年6月更新至1.9版。德国“工业4.0平台”于2015年4月发布了《工业4.0实施战略》，提出了“工业4.0参考架构模型”（Reference Architecture Model Industry 4.0，RAMI 4.0）。日本工业价值链促进会（Industrial Value Chain Initiative，IVI）于2016年12月推出了智能工厂的基本架构——工业价值链参考架构（Industrial Value Chain Reference Architecture，IVRA）。2016年3月，工业4.0平台和美国IIC初步达成了合作意向，取得了RAMI 4.0和IIRA的一致性。2017年12月，美国IIC与德国工业4.0的机构共同发布了一份关于IIRA与RAMI 4.0对接分析的白皮书，指出IIRA与RAMI 4.0在概念、方法和模型等方面有不少对应和相似之处，差异之处则互补性很强，二者可以取长补短。

2016年，我国成立了工业互联网产业联盟（Alliance of Industrial Internet，AII），积极推动工业互联网的发展。2017年，国务院正式发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，提出增强工业互联网产业供给能力，持续提升我国工业互联网发展水平，深入推进“互联网+”，形成实体经济与网络相互促进、同步提升的良好格局。2016年9月，我国发布了《工业互联网体系架构（版本1.0）》，2020年4月，正式发布了版本2.0。版本2.0基于方法论构建，包含业务、功能、实施三类视图，体现了“需求导向、能力引导、定义功能、指导实施”的价值化理念，以“面向数据流、自顶向下、层层映射、逐步求精”的结构化方式呈现。版本2.0充分考虑了TOGAF、DODAF等企业架构设计方法，构建了由业务需求到功能定义再到实施架构的层层深入的完整体系，突出了数据智能优化闭环的核心驱动作用，能够指导行业应用实践与系统建设。

2.工业互联网平台的产业生态逐步落地成型

工业互联网平台是现代工业技术和新型信息通信技术深度融合进程中的新生事物，是工业互联网的核心承载体系，也是沟通物理现实世界和虚拟数字世界的桥梁，在工业互联网体系架构中至关重要。工业互联网平台具有以下特征。

·平台技术架构逐渐清晰

工业互联网平台在起步阶段存在体系架构标准缺失、关键技术能力不足、传统制造业数字化基础薄弱和安全风险形势严峻等问题。另一方面，工业互联网平台的出现又提供了广阔的想象空间，企业可以根据自身的需求和应用场景来打造特色鲜明的定制化的工业互联网平台。经过长期的摸索、实践和总结，各国已经构造出一大批优势不同、功能各异、模式创新的工业互联网平台。美国工业互联网联盟率先提出工业互联网的架构由边缘层、平台层和企业层组成。中国工业互联网产业联盟发布的工业互联网的核心要素包括边缘层、平台层和应用层。除此之外，工业互联网平台还包括用于支撑数据传输交换的网络基础设施，以及涵盖整个工业系统的安全管理体系，这些部分共同为工业互联网平台提供保障和支撑。

·平台产业生态逐步形成

工业互联网经过理念和技术的验证，以及局部场景下的试点，逐步走向落地部署的阶段。在工业互联网平台的产业生态中，产业链上游是为平台提供技术支撑的技术型企业，这类企业包括云计算、数据采集、分析、集成和管理、边缘计算等厂商；产业链中游是平台企业，包括装备与自动化企业（如GE、西门子、ABB等公司）、生产制造企业（如树根互联、航天科工等公司）、信息通信企业（如IBM、微软、华为等公司）和工业软件类企业（如SAP、用友等公司）；产业链下游是垂直行业用户和第三方开发者，它们的主要工作是创新、开发各类工业APP，为平台注入新的价值。在产业链上游，边缘计算、人工智能、微服务、容器等开源技术成为构建平台的关键支撑。在产业链下游，系统集成商则力争打通平台解决方案在用户现场部署的“最后一公里”。

·政策有力推动工业互联网的建设步伐

2018年5月，工业和信息化部联合多部委印发《工业互联网发展行动计划（2018—2020年）》，开展“工业互联网发展323行动”，即三大体系、两类应用、三大支撑。2018年7月，工业和信息化部印发了《工业互联网平台建设及推广指南》（以下简称“指南”）和《工业互联网平台评价方法》。指南提出，要培育一批跨行业、跨领域的工业互联网平台和一批面向特定行业、特定区域的企业级工业互联网平台。2019年1月，工业和信息化部印发《工业互联网网络建设及推广指南》，指出要初步建成工业互联网基础设施和技术产业体系，包括建设满足试验和商用需求的工业互联网企业外网标杆网络、建设一批工业互联网企业内网标杆网络、建成一批关键技术和重点行业的工业互联网网络实验环境、建设20个以上网络技术创新和行业应用测试床，形成先进、系统的工业互联网网络技术体系和标准体系等。2020年3月，工业和信息化部印发《关于推动工业互联网加快发展的通知》，要求各有关单位加快新型基础设施建设、加快拓展融合创新应用、加快健全安全保障体系、加快壮大创新发展动能、加快完善产业生态布局、加大政策支持力度。在政策的有力推动下，我国平台应用进展迅速，大中小企业协同推进，平台应用场景逐步聚焦，垂直行业应用走向纵深，工业互联网平台技术创新持续深化，技术体系也从支撑“建平台”走向支持“用平台”。

总体来说，工业互联网平台仍然处于发展初期：一是在技术领域，平台技术研发投入成本较高，现有技术水平尚不足以满足全部工业应用需求；二是在商业领域，平台市场还没有出现绝对的领导者，大多数企业仍然处于寻找市场机会的阶段；三是在产业领域，仍需要持续构建优势互补、协同合作的平台产业生态。

3.创新技术赋能驱动快速发展

物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术是新一轮科技革命中创新最活跃、交叉最密集、渗透性最强的领域。这些新技术在实体经济的深度应用，引发了系统性、革命性、群体性的技术革新和模式变革。制造业的智能化升级叠加新兴技术革新，驱动工业互联网飞速发展。下面以边缘计算、数字孪生、5G为例阐述。

工业互联网的边缘计算能够解决工业现场大量异构设备和网络带来的复杂性，以及工业生产的实时性和可靠性问题。各大公司纷纷布局边缘计算产品，例如亚马逊公司发布了“AWS Greengrass”边缘侧软件，微软公司发布了“Azure IoT Edge”等边缘侧产品，阿里云也投入边缘计算技术领域并推出边缘计算产品Link Edge。边缘计算在推动工业互联网发展方面，形成了两条较为清晰的技术路径：一是通过ICT基础设施的“下沉”为工业互联网应用提供计算能力；二是通过对工业现场设备的升级改造，打造具有计算能力、可为第三方应用提供开放接口的边缘设备，典型的实现是工业边缘网关。

数字孪生是打造工业数字空间的核心技术。2014年以后，随着物联网、人工智能和虚拟现实技术的不断发展，更多的工业产品、工业设备具备了智能的特征，数字孪生也逐步扩展到包括制造和服务在内的完整的产品阶段，数字孪生的形态和概念也不断丰富。微软的Azure IoT、亚马逊的AWS IoT等平台都构建了描述设备状态的数字孪生模型，可以根据实时数据调整设备状态，为上层应用提供准确信息。博世公司的IoT平台集成了Things组件，在实时描述设备状态的同时描述模型间的关联和层次关系，有效支撑设备监控、预测性维护、质量和流程优化等分析应用。Predix将数字孪生定义为“设备状态数据+分析”，并基于ANSYS CAE仿真模型构建风力涡轮机的数字孪生分析系统。该系统融合了机理公式和设备信息模型，能够支撑运营优化和预测性维护服务。数字空间和物理空间如何交互以及如何通过交互来优化物理世界的正常运转是工业互联网体系架构中最重要的内容。《工业互联网体系架构（版本2.0）》进一步强化了数字空间和物理空间交互闭环的重要性。

5G技术是驱动工业互联网蓬勃发展的关键技术之一，工业互联网是5G的重要应用场景，二者的融合发展已经成为产业界探索的方向。5G具有的超大带宽、超低时延、海量连接的特性，为工业互联网这种新型基础设施的建设及融合创新应用提供了关键支撑。“5G+工业互联网”将催生新一代信息通信技术与先进制造业深度融合的新兴业态与应用模式。2019年11月，工业和信息化部发布《“5G+工业互联网”512工程推进方案》，提出将工业互联网与5G深度融合、叠加，产生更大的创新发展力量，促进制造业数字化、网络化、智能化升级。随着5G技术标准的形成，5G在工业控制、海量数据采集、零部件追踪、远程控制等领域将得到广泛应用，技术交织、融合后形成的复杂场景方案也会有更加广阔的应用前景。