工业互联网：升级智能制造，赋能千行百业

今年以来工业互联网相关政策频发，2月中央政治局会议提出推动5G网络、工业互联网等加快发展；3月工信部发布《关于推动工业互联网加快发展的通知》，4月发改委发布推动企业“上云用数赋智”行动的实施方案，推动企业数字化转型；5月《政府工作报告》再提“发展工业互联网，推进智能制造”，工业互联网连续三年写入《政府工作报告》。对比2018/2019年《政府工作报告》中涉及工业互联网的内容，我们认为“为制造业转型升级赋能”的核心思想没有改变，在关注重点上从“工业互联网平台”拓展到了“工业互联网”全领域，也从侧面反映了工业互联网的地位提升。

工业互联网是IT、OT、CT技术的融合，有望转变企业生产制造模式，是新基建的重要组成部分。工业互联网本质是IT、CT、OT技术的三重融合，通过CT（通信技术）连接企业内外各类数据，实现工业全要素、全产业链、全价值链的数据打通，依托IT（信息技术）针对海量数据进行挖掘和分析，并与OT（生产管理技术）结合，使得过去生产制造过程中隐形的工艺和经验能够显性化、数字化、可复用、可预测，最终形成工业经验和机理模型的沉淀，赋能和改造传统的工业体系，帮助企业多、快、好、省，创造更多价值。

因此，工业互联网在企业的数字化转型方面具有重要意义。近年来新基建的概念屡被提及，2020年新冠疫情发生以来，新基建作为守住“六保”底线、完成“六稳”工作的主要投资方向，再次获得从政府到社会的重视。2020年4月发改委权威定义了新基建的内涵，其中工业互联网作为新基建网络基础设施之一，成为新基建的重要组成部分。

工业互联网是智能制造的重要载体，国内政策逐步完善

从美国工业互联网到德国工业4.0，工业互联网一直是智能制造的重要载体。工业互联网源于美国，2012年由GE率先提出。随后以GE为代表的美国工业互联网联盟（IIC）试图依托其强大的IT技术打造工业互联网的通用平台。2013年德国在汉诺威工业博览会上提出“工业4.0”的概念，预计投资2亿欧元，推动以信息物理系统（CPS）为基础，以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的工业革命，试图依靠强大制造业基础进行智能化升级改造。2015年国务院发布《中国制造2025》，结合中国实际推进制造业转型升级，促使中国从制造大国向制造强国转变。在这些政策的背后，工业互联网作为智能制造的重要载体，始终占据着核心的地位。《中国制造2025》中就已经提及，“促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用”。因此，工业互联网在中国的发展，是顶层政策的延续，也是制造业实现由大变强的关键环节。

国家顶层设计已经完成，政策体系逐步完善，工业互联网发展步入快车道。2017年11月，国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，正式提出发展工业互联网的目标，同时针对2020年以及2025年的发展任务做了明确的规定。随后，工信部于次年出台了《工业互联网发展行动计划（2018-2020）》，针对国务院的政策进行了具体的落实和细分。在此之后，一系列中央和地方的配套政策陆续出台，工信部先后发布了针对工业互联网平台、网络、安全建设的一系列文件。地方政府通过网络提速降费、上云优惠券、产业基金等形式支持工业互联网建设。我们认为，随着政策体系的完善，工业互联网发展正在步入快车道。

5G、AI、云计算打破技术瓶颈，工业互联网赋能千行百业

无线通信技术制约工业互联网泛在连接。早期的物联网通信主要应用RFID等单向、半双工的通信技术，相对可以传递的信息量非常有限。随后，各类WLAN（无线局域网）技术例如蓝牙、ZigBee、WiFi等不断发展，使得工厂设备的感知和监测成为可能。但是，WLAN技术传输距离有限，难以做到长距离的数据采集。为了解决传输距离的问题，LPWAN（低功耗广域网）技术应运而生。其中，NB-IOT通过蜂窝移动网络进行传输，可以支持每小区5万个终端的连接能力，信号覆盖范围也更加广泛，能够应用在智能电表、智能路灯、智能烟感、智慧水务等远距离物联场景。但NB-IOT的传输带宽仅有200KHz，峰值速率仅有250Kbps，且移动性能较差，对于需要视频语音实时交互、移动范围较大的工业互联网应用场景如工厂自动巡检、无人运输、智能制造等则力有不逮。因此，无线通信技术发展至今，在传输距离、传输带宽和速率方面达到了瓶颈，这在一定程度上制约了工业互联网的应用和发展。

5G提供大带宽、低时延、高可靠、广覆盖的新型无线通信网络，助力工业互联网突破通信瓶颈。5G为工业互联网的发展提供了更加高性能的新型无线通信网络。5G网络的性能较4G有大幅的提升，峰值速率是4G时代的20倍，达到20Gbps，可以支持海量数据的实时传输。5G设备的连接密度是4G时代的10倍，达到每平方米10^6个，时延达到毫秒级，是4G时代的10%。因此，5G可以带来大带宽、低时延、高可靠、广覆盖的通信能力，使得设备的泛在互联和海量数据的传输成为可能。

AI和云计算助力工业互联网迈向智能化

工业互联网产生海量数据，云计算提供算力支撑。工业互联网的应用会盘活企业的存量数据，同时产生海量的增量数据，数据的存储、分析和计算需要更强大的算力支撑。云计算通过虚拟化技术，可以实现底层IT资源的池化，即将过去独立的服务器、存储设备组成一个规模更为庞大的算力资源池，使得IT算力能够像水和电一样实现按需供给。因此，云计算技术能够提供弹性、可扩展、高性能的计算资源，可以满足工业互联网海量采集数据的存储和分析，为工业互联网提供算力支撑。

人工智能赋予工业互联网数据挖掘能力，AIoT助力工业互联网迈向智能化。工业互联网对企业降本增效的赋能需要更智能的算法支撑。传统的IoT（物联网）技术仅仅只具备感知能力，对于数据的分析也仅限于对设备状态的感知、监测、跟踪，因此应用领域较为有限，无法满足工业互联网的场景应用。而人工智能尤其是深度学习算法与工业互联网具有天然的融合性。工业互联网可以为人工智能算法的提升贡献海量的训练数据，而人工智能算法又可以赋予工业互联网更加深度的数据挖掘能力。

工业互联网平台是核心，有望成为新工业体系的操作系统

工业互联网建设，平台是核心。根据中国工业互联网产业联盟在2020年4月发布的工业互联网体系架构2.0版本，工业互联网共分为网络、平台、安全三大功能体系。其中：1）网络是基础，主要负责实现要素之间的数据传输、信息的相互理解以及要素的标记、管理和定位。2）安全是保障。工业互联网打通企业内外数据，带来新的安全风险。因此，安全是工业互联网发展的重要保障。3）平台是核心。工业互联网平台向下可以对接海量工业产品装备、业务系统的数据，向上可以支撑工业APP的快速开发和部署，本身则是工业知识沉淀、复用和重构的重要载体。因此，工业互联网平台是工业互联网体系的核心。

工业互联网平台本质是一个开放式的工业云平台。根据中国工业互联网产业联盟发布的《工业互联网平台白皮书2017》，工业互联网平台的架构主要包括边缘层（含IaaS层）、平台层（PaaS层）和应用层（工业APP层）三个层级。边缘层通过大范围、深层次的数据采集，构建工业互联网平台的数据基础。平台层基于通用PaaS叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。应用层基于PaaS层的微服务组件、AI大数据工具、工业机理模型，形成满足不同行业、不同场景的工业APP，使得工业互联网平台最终能够面向企业的生产制造和协同管理场景，产生实际的价值。因此，我们认为工业互联网平台的本质是一个开放式的工业云平台。

对比PC互联网和移动互联网，工业互联网平台构建了面向工业制造的端到端新基础架构，有望成为新工业体系的操作系统。我们认为可以把工业互联网平台与PC互联网、移动互联网时代的IT基础架构做类比。

在交互和数据采集方面，从PC互联网时代的键盘、鼠标和显示器，发展到移动互联网时代的手机触摸屏，而在工业互联网平台上，信息交互主要依靠边缘层的各类工业制造设备和数据采集传感器。对比PC互联网和移动互联网流量带来的价值，工业互联网平台连接的海量数据将产生巨大的网络价值。

在算力资源方面，PC互联网主要依靠台式电脑主机和私有化的服务器，移动互联网的算力支撑主要是手机端的芯片，以及云端的服务器。而工业互联网平台实则是云平台在工业体系中的落地，其算力支撑主要是依靠IaaS层的云基础设施，如高性能的服务器集群等。

在操作系统方面，PC互联网主要是Windows操作系统，移动互联网时代主要依靠Android和iOS系统，而工业互联网平台的操作系统则是工业PaaS平台。工业PaaS平台可以提供工业大数据系统、数据建模分析、应用组件开发和微服务组件库的各类功能组件，为工业机理的沉淀和上层APP的开发提供了平台支撑，具有核心价值。

在应用软件方面，PC互联网基于Windows系统开发出办公软件Office系统，辅助设计软件、娱乐信息软件等等。而移动互联网则是在Android和iOS两大生态体系中，孵化出了一系列杀手级的应用软件。工业互联网同样可以基于工业PaaS平台，产生一系列面向各类工业制造场景、功能各异的工业APP。工业APP通过工业数据建模优化，封装了解决特定问题的流程、逻辑、数据、经验、算法、知识等工业技术，具有丰富的应用价值。