《國務(wù)院關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導意見(jiàn)》提出，“到2025年，形成3-5個(gè)具有國際競爭力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺”。培育具有國際競爭力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，事關(guān)未來(lái)10-15年工業(yè)操作系統主導權之爭，事關(guān)一個(gè)國家制造業(yè)競爭優(yōu)勢的確立、鞏固和強化，打造本土工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺時(shí)間緊迫、任務(wù)艱巨、使命偉大。從供給側來(lái)看，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺在工業(yè)數據采集、大數據建模分析、行業(yè)機理模型沉淀、工業(yè)APP培育等方面面臨四大“卡脖子”瓶頸，亟需盡快取得突破。

一、瓶頸一：設備聯(lián)網(wǎng)難，工業(yè)數據采集能力薄弱

數據采集是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的基礎，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺首先要解決的問(wèn)題是連接工業(yè)中的人、機器設備和業(yè)務(wù)系統，但是設備連接在工業(yè)現場(chǎng)并不是一件容易的事情。當前，我國規模以上工業(yè)企業(yè)里，80%以上的機器設備都是沒(méi)有聯(lián)網(wǎng)、不會(huì )說(shuō)話(huà)的“啞”設備，只有20%的設備聯(lián)了網(wǎng)、會(huì )說(shuō)話(huà)，但是這些設備遵循不同的通信協(xié)議，存在嚴重的“語(yǔ)言障礙”，成為制約工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設的卡脖子瓶頸。

一方面80%的設備沒(méi)有聯(lián)網(wǎng)，設備數字化水平低。我國制造業(yè)總體水平處于2.0向3.0過(guò)渡階段，老舊設備多、數字化水平低，2017年我國規模以上工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)設備數字化率為44.8%、數字化設備聯(lián)網(wǎng)率為39.0%，需要通過(guò)加裝傳感器等方式實(shí)現設備聯(lián)網(wǎng)，導致工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺數據采集難、成本高、效率低。

另一方面20%的設備聯(lián)網(wǎng)了，但通信協(xié)議不統一。近30年來(lái)，全球各類(lèi)自動(dòng)化廠(chǎng)商、研究機構、標準化組織圍繞設備聯(lián)網(wǎng)推出了成百上種現場(chǎng)總線(xiàn)協(xié)議、工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議和無(wú)線(xiàn)協(xié)議，協(xié)議標準眾多且相對封閉，工業(yè)設備互聯(lián)互通難，嚴重制約了設備上云，亟需構建能夠兼容、轉換多種協(xié)議的技術(shù)產(chǎn)品體系。

二、瓶頸二：數據不好用，工業(yè)大數據建模分析能力薄弱

工業(yè)設備聯(lián)網(wǎng)不是目的，目的是在賽博空間對工業(yè)設備建立數字鏡像，利用工業(yè)大數據和人工智能“訓練”出解決實(shí)際業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的工業(yè)APP。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的本質(zhì)就是對機器設備和業(yè)務(wù)系統產(chǎn)生的數據進(jìn)行建模分析，將數據轉化為指導設備和業(yè)務(wù)進(jìn)行優(yōu)化的應用服務(wù)。當前，受限于數據采集瓶頸和工業(yè)大數據自身的專(zhuān)業(yè)性、關(guān)聯(lián)性、流程性、時(shí)序性和解析性等特點(diǎn)，工業(yè)大數據建模分析需要平臺企業(yè)兼具工業(yè)基因和大數據基因，導致現有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺工業(yè)大數據建模分析能力較為薄弱。

一是數據種類(lèi)不全，制約了工業(yè)大數據建模分析和工業(yè)APP功能。相對于互聯(lián)網(wǎng)大數據注重數據的“量”和“相關(guān)性”，工業(yè)大數據更注重數據的“全”和“關(guān)聯(lián)性”，以保證能夠從數據中提取出工業(yè)設備真實(shí)狀態(tài)的全面信息。受限于設備數據采集能力不足，數據源不全，這在一定程度上會(huì )制約工業(yè)大數據建模分析和工業(yè)APP的開(kāi)發(fā)，當前，基于單一數據源開(kāi)發(fā)的工業(yè)APP多，基于設備和業(yè)務(wù)系統等多源異構數據開(kāi)發(fā)的工業(yè)APP少。

二是數據質(zhì)量不高，制約了工業(yè)大數據建模分析和工業(yè)APP性能。工業(yè)大數據往往會(huì )出現遺漏、分散、斷續等現象，低質(zhì)量的數據會(huì )直接導致建模分析結果無(wú)法利用或者更為嚴重的后果，需要對數據質(zhì)量進(jìn)行預判和修改，因此數據“清洗”工作甚至會(huì )占到工業(yè)APP開(kāi)發(fā)時(shí)間的70%左右?；跀祿|(zhì)量問(wèn)題，當前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上狀態(tài)監測、故障診斷類(lèi)工業(yè)APP較多，預測預警類(lèi)尤其是智能決策類(lèi)工業(yè)APP較少。

三、瓶頸三：模型跟不上，行業(yè)機理模型沉淀能力薄弱

行業(yè)機理模型是工業(yè)PaaS的核心，是平臺技術(shù)能力的集中體現。行業(yè)機理模型就是通過(guò)軟件技術(shù)對工業(yè)研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理等制造全過(guò)程運行規律進(jìn)行顯性化、模型化、代碼化，每個(gè)行業(yè)機理模型都是一個(gè)積木式的模塊，可供工業(yè)APP開(kāi)發(fā)者靈活調用，促進(jìn)工業(yè)知識的沉淀、傳播、復用與價(jià)值創(chuàng )造。當前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺面臨的突出問(wèn)題是開(kāi)發(fā)工具不足、行業(yè)機理模型缺失，遠遠不能完全滿(mǎn)足工業(yè)級應用需要。

一是我國工業(yè)軟件落后，很難把線(xiàn)下能力快速遷移成線(xiàn)上模型。中國制造業(yè)體量占世界制造業(yè)的份額20%強，但是中國工業(yè)軟件的市場(chǎng)份額僅占世界工業(yè)軟件市場(chǎng)份額的1.7%，同時(shí)中國90%以上的工業(yè)軟件靠進(jìn)口，這充分說(shuō)明我國工業(yè)技術(shù)軟件化水平和積累遠遠不夠，缺乏短時(shí)間內把行業(yè)機理模型化、代碼化的線(xiàn)下實(shí)力。

二是我國工業(yè)門(mén)類(lèi)龐雜，建立體系完整的行業(yè)模型庫尚需時(shí)日。我國擁有39個(gè)工業(yè)大類(lèi)，191個(gè)中類(lèi)，525個(gè)小類(lèi)，是全世界唯一擁有聯(lián)合國產(chǎn)業(yè)分類(lèi)中全部工業(yè)門(mén)類(lèi)的國家，每個(gè)行業(yè)均有自身獨特的行業(yè)知識，把每個(gè)行業(yè)的工業(yè)基礎原理、關(guān)鍵基礎材料、核心基礎零部件(元器件)、先進(jìn)基礎工藝、產(chǎn)業(yè)技術(shù)基礎封裝成數字化模型是一項系統工程，需要政府和全社會(huì )共同努力。

四、瓶頸四：應用數量少，現象級工業(yè)APP培育能力薄弱

工業(yè)APP是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的關(guān)鍵。但是受限于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)展尚屬于初級發(fā)展階段，工業(yè)PaaS平臺賦能不夠，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上所謂的工業(yè)APP基本上都是工業(yè)云平臺上的云化軟件“移民”而來(lái)，依靠工業(yè)PaaS上的行業(yè)機理模型“生長(cháng)”出來(lái)的 “原居民”工業(yè)APP較少，現象級工業(yè)APP更是匱乏。

一方面，基于工業(yè)PaaS平臺開(kāi)發(fā)的工業(yè)APP數量少。據GE預測，2020年左右工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將出現類(lèi)似于消費互聯(lián)網(wǎng)平臺的爆發(fā)式增長(cháng)，Predix平臺工業(yè)APP總量將超過(guò)50萬(wàn)個(gè)。根據航天云網(wǎng)、海爾、樹(shù)根互聯(lián)、東方國信、徐工信息、用友、索為、清華紫光、浪潮、浙大中控、智能云科等國內領(lǐng)先工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)公開(kāi)的數據，我國工業(yè)APP數量不超過(guò)5000個(gè)，遠遠難以滿(mǎn)足企業(yè)上云求。這5000款工業(yè)APP中，很多是傳統軟件云化而來(lái)的，只能算是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上的“移民”，真正從工業(yè)PaaS平臺“生長(cháng)”出來(lái)的工業(yè)APP屈指可數。

另一方面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺尚沒(méi)有培育出現象級工業(yè)APP。美國初創(chuàng )企業(yè)Uptake圍繞卡特彼勒工程機械開(kāi)發(fā)了狀態(tài)監測和故障預警的工業(yè)APP，接入了超過(guò)300萬(wàn)的工程機械，公司目前的估值已經(jīng)達到23億美金。截至目前，盡管我國很多企業(yè)都在朝著(zhù)建設跨行業(yè)、跨領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的方向努力，但尚沒(méi)有一家企業(yè)開(kāi)發(fā)出現象級工業(yè)APP，來(lái)引爆工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的應用推廣。

五、對策建議

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺領(lǐng)域跨度大、體系復雜，從技術(shù)、產(chǎn)業(yè)到應用均處在發(fā)展初期，打造具有國際競爭力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，需要有戰略定力，需要堅持政府引導和市場(chǎng)主導，需要10-15年的長(cháng)時(shí)間努力。

(一)補短板，夯實(shí)“一硬、一軟、一網(wǎng)、一安全”四基

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺不是一項孤立的技術(shù)，而是一套綜合技術(shù)體系，是現代信息技術(shù)的集大成，當前要以“一硬、一軟、一網(wǎng)、一安全”四基為重點(diǎn)，加大支持力度，推進(jìn)關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。一是提升自動(dòng)控制與感知產(chǎn)業(yè)支撐能力，加快推動(dòng)智能傳感器、可編程邏輯控制器、分布式控制系統、數據采集與監控系統等研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。二是實(shí)施工業(yè)技術(shù)軟件化工程，推動(dòng)工業(yè)云操作系統、新型工業(yè)軟件、工業(yè)大數據建模分析、微服務(wù)組件等核心技術(shù)的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。三是夯實(shí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺網(wǎng)絡(luò )基礎，推進(jìn)工廠(chǎng)內網(wǎng)的IP化、無(wú)線(xiàn)化、扁平化、柔性化技術(shù)改造和建設部署，加快NB-IoT等新型網(wǎng)絡(luò )技術(shù)部署，加快軟件定義網(wǎng)絡(luò )、網(wǎng)絡(luò )功能虛擬化等新一代網(wǎng)絡(luò )技術(shù)研究和部署試點(diǎn)。四是構建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全保障體系，強化設備、網(wǎng)絡(luò )、控制、應用和數據的安全保障能力，實(shí)現對工業(yè)生產(chǎn)系統和商業(yè)系統的全方位保護。

(二)建生態(tài)，大力培育工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺開(kāi)源社區和開(kāi)發(fā)者

當今時(shí)代，軟件開(kāi)源和硬件開(kāi)放已成為不可逆轉的趨勢，掌控開(kāi)源生態(tài)，將已成為全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的焦點(diǎn)。一是建議培育開(kāi)源社區，引導自動(dòng)化企業(yè)開(kāi)放各類(lèi)標準兼容、協(xié)議轉換的技術(shù)，實(shí)現工業(yè)數據在多源設備、異構系統之間的有序流動(dòng)，確保工業(yè)設備“聯(lián)得上”，引導工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)開(kāi)放開(kāi)發(fā)工具、知識組件、算法組件，構建開(kāi)放共享、資源富集、創(chuàng )新活躍的工業(yè)APP開(kāi)發(fā)生態(tài)，確保模型行業(yè)機理模型“跟得上”。二是加快工業(yè)APP開(kāi)發(fā)者人才隊伍建設，支持工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)舉辦開(kāi)發(fā)者創(chuàng )業(yè)創(chuàng )新大賽，打造基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的 “雙創(chuàng )”新生態(tài)，推動(dòng)工業(yè)APP短時(shí)間內“上數量”。

(三)重測試，堅持建平臺用平臺測平臺協(xié)同發(fā)展

堅持“建平臺” 、“用平臺”、“測平臺”協(xié)同推進(jìn)，邊建設、邊測試、邊推廣，以測帶建、以測促用，打造平臺功能豐富與海量使用雙向迭代、互促共進(jìn)的良性循環(huán)。一是跨行業(yè)跨領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺培育方面，建議參照國家制造業(yè)創(chuàng )新中心培育方式，出臺工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺遴選標準，堅持“一事一議、成熟一家、遴選一家”的原則，用三年時(shí)間培育10家跨行業(yè)跨領(lǐng)域平臺。二是在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應用推廣方面，建議加強部省聯(lián)動(dòng)，遴選一批地方積極性高、企業(yè)上云基礎好的省作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應用示范省，推動(dòng)示范省“塊狀經(jīng)濟”產(chǎn)業(yè)集聚區內的企業(yè)整體上云。三是在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是試驗測試方面，圍繞設備協(xié)議兼容性、平臺功能完整性、數據安全性等內容開(kāi)展試驗驗證，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺大規模應用提供基礎支撐。(作者：賽迪智庫信息化研究中心博士 袁曉慶)

摘自 通信產(chǎn)業(yè)網(wǎng)