導讀：當前，全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正處于以人工智能為代表的新一輪數字技術(shù)變革周期當中，新興數字技術(shù)與傳統工業(yè)體系的融合創(chuàng )新較以往更為活躍，越來(lái)越多的制造企業(yè)開(kāi)始全力擁抱數字化浪潮、持續加大數字化轉型的投入力度。在技術(shù)與市場(chǎng)紅利的雙輪驅動(dòng)之下，新的產(chǎn)業(yè)空間正在被不斷地創(chuàng )生出來(lái)，推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)業(yè)的邊界持續擴展延伸，智能裝備、開(kāi)放自動(dòng)化、云原生工業(yè)軟件及工業(yè)智能等新興產(chǎn)業(yè)正在加速崛起，成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的新的動(dòng)力引擎。與此同時(shí)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)格局也有望迎來(lái)調整重塑，多元企業(yè)主體將在更為復雜的市場(chǎng)環(huán)境與機遇窗口期之下展開(kāi)角逐，既有老牌工業(yè)技術(shù)服務(wù)商全面轉型傳統產(chǎn)品與業(yè)務(wù)，利用已經(jīng)建立的市場(chǎng)基礎加快新產(chǎn)品的商業(yè)化，也有跨界數字技術(shù)服務(wù)商與初創(chuàng )企業(yè)充分利用技術(shù)優(yōu)勢，找準利基市場(chǎng)實(shí)現業(yè)務(wù)的擴張與滲透。

1　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)趨勢

1.1　硬件形態(tài)正發(fā)生根本性改變，功能集成和軟硬解耦是主要趨勢

新型硬件產(chǎn)品正加快整合計算、存儲、網(wǎng)絡(luò )等硬件能力，滿(mǎn)足復雜計算和空間集約需求。傳統硬件體系較為碎片，層級架構明顯，管理、布線(xiàn)復雜，近幾年，邊緣計算、云邊協(xié)同、智能控制等新服務(wù)需求加劇了現場(chǎng)復雜度，多層級的碎片化架構管理問(wèn)題更加突出，同時(shí)隨著(zhù)集成計算、網(wǎng)絡(luò )、存儲等資源技術(shù)的IT超融合架構趨于成熟，工廠(chǎng)車(chē)間層硬件也開(kāi)始走向整合集成。國外企業(yè)像倍福、西門(mén)子、霍尼韋爾等以及國內企業(yè)東土科技、寄云等均推出智能邊緣一體機，可充當網(wǎng)關(guān)、邊緣計算器、控制器、手提電腦等，有效減少設備數量提升空間利用效率，進(jìn)一步降低布線(xiàn)和管理的復雜性。

硬件軟硬解耦進(jìn)程加速，封閉嵌入式硬件體系向“通用硬件+開(kāi)放軟件”體系演進(jìn)，提升應用移植復用水平。傳統工業(yè)硬件技術(shù)體系軟硬高度耦合，硬件設備的功能和性能受到軟件的限制，軟件也必須針對特定硬件設備開(kāi)發(fā)，軟硬件開(kāi)發(fā)、維護和升級難以協(xié)調。數控系統過(guò)去控制算法和硬件綁定，匯川開(kāi)放式數控系統已初步開(kāi)放解耦，用戶(hù)可以將自身積累經(jīng)驗開(kāi)發(fā)成算法并封裝入數控系統，但解耦程度仍較低，開(kāi)發(fā)出的算法仍無(wú)法遷移到其他品牌設備中。西門(mén)子虛擬PLC已實(shí)現控制軟件和控制器解耦，軟件不再局限于西門(mén)子的特定設備，而是可在多類(lèi)品牌廠(chǎng)商、多種類(lèi)型設備（包括云平臺）上實(shí)現控制軟件靈活部署遷移，但應用軟件和工控操作系統仍有耦合，無(wú)法跨操作系統遷移。菲尼克斯新一代HMI面板已原生融合HTML 5技術(shù)，應用不再局限于任何設備或操作系統，應用可以任意遷移復用，徹底實(shí)現軟硬解耦。

1.2　應用開(kāi)發(fā)技術(shù)呈現多元化創(chuàng )新，走向深層次平民化和低門(mén)檻

低代碼開(kāi)發(fā)需求愈發(fā)強烈，IT、OT低代碼開(kāi)發(fā)兩條路徑并舉。近幾年企業(yè)數字化轉型進(jìn)入深水區，低門(mén)檻、高敏捷開(kāi)發(fā)需求愈發(fā)強烈。在IT領(lǐng)域，低代碼開(kāi)發(fā)技術(shù)愈發(fā)成熟并向普及推廣邁進(jìn)，如SAP Build低代碼開(kāi)發(fā)解決方案，集成了上千個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的預構建工作流，通過(guò)簡(jiǎn)單的拖拽方式快速實(shí)現開(kāi)發(fā)。微軟低代碼開(kāi)發(fā)平臺Power Platform加入AI助手Copilot，通過(guò)自然語(yǔ)言輔助代碼開(kāi)發(fā)，大幅降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻。在OT領(lǐng)域，低代碼技術(shù)標準化進(jìn)程加快，模塊類(lèi)型包（MTP）標準通過(guò)快速拖拉拽代碼包構建控制應用成為重要方向，羅克韋爾、西門(mén)子、倍福、ABB、施耐德電氣等OT廠(chǎng)商紛紛推出自動(dòng)化軟件，可創(chuàng )建符合MTP標準靈活復用的標準代碼包。

OT開(kāi)發(fā)加快IT化，通用統一的開(kāi)發(fā)環(huán)境大幅提升工控開(kāi)發(fā)效率。傳統OT開(kāi)發(fā)技術(shù)與IT開(kāi)發(fā)技術(shù)在架構設計、編程方式等方面存在較大差異，OT開(kāi)發(fā)效率較低。隨著(zhù)邊緣計算、智能控制等需求爆發(fā)，OT領(lǐng)域的IT開(kāi)發(fā)需求日益強烈。如羅克韋爾面向控制器設計推出新一代開(kāi)發(fā)平臺FactoryTalk Design Studio，可基于云端實(shí)現現代化軟件開(kāi)發(fā)和基于Github的版本管理和控制；西門(mén)子在傳統OT開(kāi)發(fā)基礎上，推出以IT開(kāi)發(fā)為核心的新型開(kāi)發(fā)工具SimaticAX，支持面向對象的編程、git版本管理等，與傳統OT開(kāi)發(fā)工具博圖原生打通，OT開(kāi)發(fā)的IT化趨勢越加顯著(zhù)。

大模型技術(shù)推動(dòng)自然語(yǔ)言開(kāi)發(fā)創(chuàng )新加速，變革開(kāi)發(fā)交互模式。大模型具備的復雜自然語(yǔ)言理解能力、高質(zhì)量代碼生成能力已經(jīng)在軟件開(kāi)發(fā)多個(gè)環(huán)節（如功能設計、代碼開(kāi)發(fā)、測試）中釋放出巨大潛力，新一輪軟件工程變革正在加速。通用IT開(kāi)發(fā)方面，SAP、Salesforce、百度等推出集成專(zhuān)用大語(yǔ)言模型的開(kāi)發(fā)助手，可使用AI聊天助手生成特定代碼；微軟軟件測試專(zhuān)業(yè)平臺Hydra Lab也接入大模型，實(shí)現高度自動(dòng)化的測試結果分析、探索性測試和測試用例生成。OT開(kāi)發(fā)方面，頭部自動(dòng)化廠(chǎng)商如倍福、羅克韋爾自動(dòng)化、西門(mén)子等開(kāi)發(fā)軟件均集成了大語(yǔ)言模型，通過(guò)自然語(yǔ)言完成OT代碼開(kāi)發(fā)已經(jīng)成為現實(shí)。

1.3　模型貫通和數據集成演進(jìn)升級，進(jìn)一步支撐專(zhuān)用智能深度應用和通用智能技術(shù)變革

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成技術(shù)向更深層次的模型集成和更廣范圍的數據主線(xiàn)演進(jìn)，為數據和模型融合決策提供底座支撐。在模型貫通方面，MBSE應用越發(fā)廣泛，更深層次的互聯(lián)互通互操作成為可能。達索、西門(mén)子等頭部企業(yè)廣泛應用MBSE理論，通過(guò)模型間互聯(lián)互通提升貫通和協(xié)同效率，進(jìn)一步提升模型移植復用水平。在數據集成方面，數據集成范圍從工廠(chǎng)內走向工廠(chǎng)外、從單點(diǎn)走向全環(huán)節，實(shí)現產(chǎn)品全周期數據集成。PTC深化基于數據主線(xiàn)戰略，以14.6億美元收購以現場(chǎng)服務(wù)管理云軟件（FSM）領(lǐng)導者ServiceMax，通過(guò)集成產(chǎn)品監控和服務(wù)數據，將產(chǎn)品數字主線(xiàn)貫通到下游現場(chǎng)售后層級。

傳統工業(yè)智能正在經(jīng)歷由簡(jiǎn)單感知識別向深度認知演進(jìn)，應用范圍從外圍環(huán)節向核心環(huán)節延伸。傳統工業(yè)智能應用模式包括識別類(lèi)、數據建模優(yōu)化類(lèi)、知識推理決策類(lèi)以及組合類(lèi)四種，應用認知水平依次遞升，并加速由質(zhì)檢、巡檢等外圍環(huán)節向工藝優(yōu)化、設備運維等核心制造環(huán)節演進(jìn)。識別類(lèi)應用成熟度最高，占比47.5%，但其可解問(wèn)題有限，主要利用機器視覺(jué)技術(shù)賦能質(zhì)量檢測、安全巡檢、物體分揀等外圍生產(chǎn)環(huán)節，與工業(yè)機理相關(guān)性較弱。數據建模優(yōu)化類(lèi)探索最集中，占比42.9%，通過(guò)機器學(xué)習算法對研發(fā)仿真、設備運行、工藝參數等結構化數據進(jìn)行建模優(yōu)化，形成工藝參數優(yōu)化、能耗優(yōu)化、排程優(yōu)化等典型應用。知識推理決策類(lèi)僅實(shí)現點(diǎn)狀探索應用，占比4.7%，主要圍繞設備故障診斷、工藝知識問(wèn)答等強工業(yè)機理環(huán)節實(shí)現創(chuàng )新應用，提升決策的可解釋性與認知水平。組合類(lèi)應用價(jià)值潛力最大，通過(guò)數據與機理雙驅動(dòng)的模式在設備管理、經(jīng)營(yíng)管理等環(huán)節實(shí)現局部應用，占比4.9%，當前仍處于科研院所為主的理論驗證階段。

工業(yè)大模型發(fā)展遵循“嫁接基礎大模型-自研領(lǐng)域大模型-多模態(tài)多任務(wù)大模型”路徑，變革價(jià)值潛力巨大。相比傳統工業(yè)智能，工業(yè)大模型在推理決策能力、泛化能力上具有無(wú)可比擬的優(yōu)勢，將會(huì )顯著(zhù)降低企業(yè)應用AI門(mén)檻，提升企業(yè)分析決策、可持續創(chuàng )新等能力。大模型技術(shù)與工業(yè)融合目前呈現兩種形態(tài)，一是各工業(yè)場(chǎng)景直接嫁接消費領(lǐng)域基礎大模型，增加自然語(yǔ)言交互、代碼自動(dòng)生成等輔助性能。這類(lèi)應用本質(zhì)均是調用基礎大模型已有功能，充分發(fā)揮基礎大模型在自然語(yǔ)言交互、代碼生成等領(lǐng)域的優(yōu)勢，快速提升企業(yè)辦公效率和工廠(chǎng)操作效率。二是基于細分工業(yè)場(chǎng)景數據，自建領(lǐng)域大模型，實(shí)現研發(fā)、生產(chǎn)等環(huán)節的創(chuàng )新應用。以結構設計、藥物研發(fā)等為代表的研發(fā)設計環(huán)節應用潛力較大，有望推動(dòng)人腦設計走向生成設計。三是面向多類(lèi)場(chǎng)景和多類(lèi)任務(wù)，構建具備通用能力的多模態(tài)融合大模型。這類(lèi)模型在可靠性、可解釋性要求高的核心生產(chǎn)環(huán)節價(jià)值潛力巨大，但距離產(chǎn)業(yè)化應用仍有一定距離。谷歌PALM-E機器人大模型是典型代表，具備自主通用智能，可執行多種任務(wù)，已經(jīng)在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域探索應用，但距離真實(shí)生產(chǎn)場(chǎng)景仍有較大差距。

1.4　工業(yè)應用呈現“落地-升級-躍升”梯次推進(jìn)，垂直應用加快普及、智能應用逐漸涌現、一體化應用原型凸顯

工業(yè)應用在漫長(cháng)發(fā)展過(guò)程中迎來(lái)新一輪變革周期，遵循著(zhù)“落地-升級-躍升”的發(fā)展路徑。在落地階段，打造垂直應用成為廠(chǎng)商加快產(chǎn)品落地推廣關(guān)鍵。在升級階段，智能化成為多數廠(chǎng)商提升應用能力關(guān)鍵。在躍升階段，一體化、全貫通工業(yè)應用憑借快速部署、流程天然打通等優(yōu)勢成為頭部廠(chǎng)商競爭焦點(diǎn)。當前，少數廠(chǎng)商已完成落地推廣并布局智能應用，極少數頭部廠(chǎng)商已推出一體化工業(yè)應用原型。

多數廠(chǎng)商已開(kāi)始打造細分解決方案，推動(dòng)具有強行業(yè)特征的垂直類(lèi)應用走向普及推廣。隨著(zhù)云化解耦技術(shù)愈加成熟，應用的快速靈活重構成為可能，專(zhuān)精類(lèi)服務(wù)商進(jìn)而能夠以較少投入快速整合推出面向行業(yè)細分領(lǐng)域賽道的產(chǎn)品，搶占細分賽道?；裟犴f爾面向醫藥行業(yè)，推出MXP制藥MES平臺，覆蓋從臨床試驗到商業(yè)化產(chǎn)品開(kāi)發(fā)全環(huán)節應用。西門(mén)子面向集成電路行業(yè)，在過(guò)去三年先后收購電子先進(jìn)企業(yè)Supplyframe、電路仿真企業(yè)AveryDesignSystems，提升集成電路行業(yè)的工業(yè)應用能力。

少數已經(jīng)完成細分行業(yè)產(chǎn)品化的企業(yè)，開(kāi)始推動(dòng)應用智能化升級，超越傳統能力邊界的新型智能應用加速涌現。經(jīng)營(yíng)管理智能應用方面，Salesforce推出用于CRM的生成式Al Einstein GPT，能夠針對客戶(hù)查詢(xún)生成自然語(yǔ)言響應、創(chuàng )建個(gè)性化內容，甚至代表銷(xiāo)售人員起草整封電子郵件，極大提升客戶(hù)管理效率。研發(fā)設計智能應用方面，仿真軟件巨頭Ansys推出基于A(yíng)l的仿真軟件Ansys SimAl，將Ansys仿真的預測準確度與創(chuàng )成式AI的高速度相結合，實(shí)現設計流程加速10-100倍。生產(chǎn)管控智能應用方面，橫河電機推出基于強化學(xué)習的新型控制優(yōu)化應用FKDPP，針對過(guò)去只能手動(dòng)控制場(chǎng)景，實(shí)現自主化控制，極大降低人工經(jīng)驗依賴(lài)。

極少數具有多類(lèi)工業(yè)應用以及生態(tài)整合能力的服務(wù)商，集成打通多類(lèi)應用，具有“1+1>2”躍升價(jià)值的“一體化應用”原型凸顯。達索3D Experience平臺包含設計、仿真模擬、產(chǎn)品數據管理、生產(chǎn)管控、企業(yè)運營(yíng)、大數據分析、協(xié)同環(huán)境、社區協(xié)作等多種應用為一體的綜合平臺，用戶(hù)使用3DE便可以完成研發(fā)、設計、仿真甚至下游生產(chǎn)制造。西門(mén)子推出Xcelerator解決方案，其本質(zhì)是依托邊緣平臺MindSphere將PLM、EDA、ALM、MOM等多環(huán)節工業(yè)應用組合，打造一體化集成的超級應用。

2　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)未來(lái)展望

2.1　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)走向平穩發(fā)展，新領(lǐng)域是增長(cháng)引擎

隨著(zhù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)一步成熟，產(chǎn)業(yè)也將逐步從高速增長(cháng)周期過(guò)渡到平穩發(fā)展階段。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)業(yè)規模增速將基本保持穩定或略微放緩，產(chǎn)業(yè)成熟度將進(jìn)一步提升。以我國為例，2023年我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)總規模超過(guò)1.36萬(wàn)億元，同比增速較以往下降3-4個(gè)百分點(diǎn)，預計未來(lái)產(chǎn)業(yè)規模增速將保持平穩。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)業(yè)的不同細分領(lǐng)域增長(cháng)速度將呈現出顯著(zhù)差異，融合創(chuàng )新領(lǐng)域有望撬動(dòng)產(chǎn)業(yè)新“增長(cháng)極”。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò )、平臺、安全等成熟產(chǎn)業(yè)已形成規模，產(chǎn)業(yè)高增長(cháng)動(dòng)能減弱，而工業(yè)智能、工業(yè)數字孿生、開(kāi)放自動(dòng)化等新興產(chǎn)業(yè)將迎來(lái)爆發(fā)式增長(cháng)。據估計，工業(yè)智能未來(lái)五年復合增長(cháng)率將達到52.5%，工業(yè)數字孿生未來(lái)五年復合年增長(cháng)率將達到61.3%，開(kāi)放自動(dòng)化市場(chǎng)規模增速將達到傳統自動(dòng)化市場(chǎng)的6倍，增速超過(guò)20%。

2.2　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)加速整合，走向數字孿生閉環(huán)

在融合技術(shù)創(chuàng )新變革與數據閉環(huán)分析需求的雙輪驅動(dòng)下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將加速細分領(lǐng)域的技術(shù)產(chǎn)業(yè)整合。

一是新型工業(yè)網(wǎng)絡(luò )將全面融入開(kāi)放自動(dòng)化，推動(dòng)構建扁平化控制體系。開(kāi)放自動(dòng)化通過(guò)把各個(gè)生產(chǎn)單元解耦為標準模塊，實(shí)現自動(dòng)快速連接，新型工業(yè)網(wǎng)絡(luò )將在此基礎上把大量運算和存儲功能移動(dòng)至邊緣端，全方位保障生產(chǎn)線(xiàn)不同模塊間的數據協(xié)同。

二是開(kāi)放自動(dòng)化與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將實(shí)現全面協(xié)同，徹底打破IT與OT的鴻溝。開(kāi)放自動(dòng)化能夠基于統一標準實(shí)現工業(yè)控制應用的可移植與互操作，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將進(jìn)一步在云原生環(huán)境下支持工業(yè)控制應用的開(kāi)發(fā)及運行，充分實(shí)現IT與OT的原生融合。

三是平臺將成為云原生軟件整合貫通的底座，全生命周期數字孿生將走入現實(shí)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將持續沉淀并抽象公共模型、工具和能力，為云原生軟件提供開(kāi)發(fā)、部署及運行環(huán)境，圍繞研發(fā)、生產(chǎn)及運營(yíng)等全鏈條軟件工具鏈將走向集成自動(dòng)化，推動(dòng)全生命周期數字孿生走深向實(shí)。

2.3　AI將深度滲透融入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，重塑技術(shù)產(chǎn)品形態(tài)

隨著(zhù)人工智能的快速發(fā)展和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的融合創(chuàng )新，人工智能技術(shù)將深度滲透并重塑工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)品的供給模式。

一是AI將與工業(yè)軟件深度融合，徹底變革工業(yè)軟件開(kāi)發(fā)及交互方式。在開(kāi)發(fā)方面，AI可以通過(guò)自動(dòng)生成代碼、優(yōu)化算法，甚至進(jìn)行自我學(xué)習和自我優(yōu)化，從根本上改變傳統軟件的開(kāi)發(fā)模式，當前部分軟件平臺已經(jīng)具備“免提式”控制界面與無(wú)代碼開(kāi)發(fā)能力。在交互方面，AI將通過(guò)智能推薦和預測分析，為用戶(hù)提供更加個(gè)性化智能化的交互反饋，并與數字孿生可視化技術(shù)結合，實(shí)現用戶(hù)與軟件的低門(mén)檻無(wú)縫交互。

二是AI將與裝備及機器人深度融合，大幅提升具身智能的認知行為能力。具身智能是機器學(xué)習、感知技術(shù)與機器運動(dòng)控制深度融合的產(chǎn)物，能夠賦予機器更高級別的判別及行為能力。當前具身智能在工業(yè)場(chǎng)景進(jìn)展較慢，主要面臨感知控制的準確性和穩定性、與人協(xié)作的安全性和可控性等方面挑戰，未來(lái)有望在技術(shù)迭代下加速應用落地。

2.4　平臺經(jīng)濟變革價(jià)值將凸顯，數據要素乘數效應釋放

隨著(zhù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺逐步從工具屬性向經(jīng)濟屬性延伸，通過(guò)全面整合產(chǎn)業(yè)數據及生產(chǎn)資源，釋放平臺網(wǎng)絡(luò )效應與規模效應。平臺經(jīng)濟作用范圍將加速由消費端走入向生產(chǎn)端，帶來(lái)全新的價(jià)值供給與產(chǎn)業(yè)組織方式。平臺經(jīng)濟為生產(chǎn)端帶來(lái)的變革將是全方位的，制造企業(yè)將依托平臺實(shí)現內部生產(chǎn)方式重塑，構建數據驅動(dòng)的智能化柔性生產(chǎn)模式，創(chuàng )造新的產(chǎn)品及商業(yè)價(jià)值，也將通過(guò)平臺鏈接外部產(chǎn)業(yè)鏈上下游及生態(tài)圈，在多元利益相關(guān)方密切交互的過(guò)程中，實(shí)現企業(yè)形態(tài)與產(chǎn)業(yè)組織的動(dòng)態(tài)調整。在平臺經(jīng)濟的背景下，數據要素將成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，數據要素的乘數效應有望加速釋放。數據是平臺經(jīng)濟的核心要素，隨著(zhù)平臺經(jīng)濟加速壯大，企業(yè)數據要素對于各個(gè)應用場(chǎng)景的賦能價(jià)值將越發(fā)顯性化，數據乘數效應將越發(fā)凸顯，實(shí)現數據驅動(dòng)的全價(jià)值鏈全要素協(xié)同、多場(chǎng)景多主體復用、跨行業(yè)跨領(lǐng)域流轉的高水平應用。

摘自《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新報告（2024年）》

摘自《自動(dòng)化博覽》2024年6月刊