发力工业互联网 形成全新工业生态体系

大数据、云计算以及人工智能算法的兴起开启了各个行业的一场“寻宝游戏”，而这场“寻宝游戏本”质上其实是由技术引发的生产力进步：不断释放数据价值的互联网技术从消费领域转向工业领域，工业生产力的变革序幕就拉开。

以工业互联网为核心要素的新基建正在推动数字世界由物理数字化向虚拟数字化转变。工业互联网既是满足工业智能化发展的需求，也是以数据驱动的新兴应用模式，更是在此基础上形成的全新工业生态体系。

随着中国工业互联网创新发展战略深入推进，从中央到地方也掀起了工业互联网建设及推广热潮。当前，中国工业互联网的网络、平台、安全三大体系基本建成，行业应用水平持续提升，具体体现在四个方面。

网络基础设施建设初见成效，互联互通水平持续提高。目前，基础电信企业承担的低时延、高可靠、大带宽企业外网加快建设，半数以上大型工业企业内的生产系统（OT）网络覆盖率达到80%以上，90%以上的工业企业经营管理系统（IT）网络覆盖率在80%以上。中国还率先开展了5G与工业互联网融合应用研究，并结合人工智能、边缘计算/云计算等技术，形成了国际上最多的先导应用案例，在国际电信联盟（ITU）完成了第一个工业互联网网络标准的立项。

各类主体积极开展工业互联网平台建设，平台实力逐步增强。信息与通信技术（ICT）企业、制造企业、工业技术解决方案商、专业服务企业等多类主体纷纷入局，涌现出海尔、阿里、航天云网、华为、树根、优制云等跨行业、跨领域工业互联网平台。

安全实践不断深入，安全产业蓬勃发展。国家、省、企业三级联动的工业互联网安全监测与态势感知平台加快构建。国家平台已与21个省市完成对接，能够对上百个重点平台、800余万在线设备进行实时监测。

融合应用体系初步建成，行业赋能作用逐步显现。一方面，一批大型制造企业将大数据与人工智能技术应用于产品研发、质量检测、设备管控、能耗管理、企业经营等各业务领域，使得效率大幅提升的同时成本显著下降。如某车企基于高性能计算和人工智能技术，将碰撞仿真时间由30个小时缩短到了10小时，大幅缩短研发周期；另一方面，工业互联网提供的低成本信息化模式，帮助了中小企业快速实现信息化普及，企业管理水平和竞争力明显提升。通过使用工业互联网，中小企业能够将自身的生产能力融入到社会化生产体系，实现更强的订单和贷款获取能力，从而提升企业生存能力。此外，基于工业互联网的网络化协调、个性化定制等新模式不断涌现，进一步提升了制造业的整体资源配置效率和创新活力。目前，石化、钢铁、汽车等10余个重点行业已经形成系统性推进工业互联网的模式和路径。

做工业互联网为什么这么难？这主要是因为工业应用的数据很乱、应用特别杂，并且迭代非常难。以三一重工为例，公司的信息系统大概有20多个独立的系统，分别管理不同场景的不同应用，但是这样也远远不能覆盖企业所需要的场景，结果就是数据的来源不同、分散存储，数据质量参差不齐，很难进行有效的分析和应用。同样，工业企业各种单一的专门化应用之间无法打通无法协同，各种工业软件呈烟囱式分布，研发设计、生产制造、服务、运营管理各领域独立建设，小型应用无法软件化，集团级应用难以协同，数据难打通、组织难打通、集成难打通，尤其是很多老师傅的工艺技能，无法实现模型软件化。

优制云的目标，是实现统一平台的多场景应用，快速的智能技术、新商业模式导入，以及极简的开发、部署和运营、运维。围绕快速的智能技术、新商业模式导入，现在不断有新的技术出现，云、大数据、AI、区块链、标识解析、5G，等等，每个制造企业不应用新技术担心会掉队，但一没人才，二没技术沉淀，三要花很多钱。所以我们需要建立一个平台，能够快速地帮企业与新技术对接上、导入进来，并且通过共享的模式，使新技术能以相对低些的成本赋能制造企业。

在未来工业互联网的发展中，其组成要素的地位和价值会发生怎样的变化呢？工业互联网平台和基于工业互联网平台的应用在未来其重要性会不断上升，且基本同步，而目前较重要的车间内的局域网物联，重要性将不断下降。优制云所追求的价值导向一是“用得起”，二是“高价值”。

所谓“用得起”，就是坚持公有云的模式和SaaS服务，通过企业之间的共享降低成本，工业互联网不仅是一种技术，同时还是一种商业模式。所谓“高价值”，即客户价值导向要普适中国制造，让企业“机器连得上、数据接得住、设备管得好、智能能落地”。制造企业的利润非常薄，对于成本很敏感，对价值的要求非常高，所以在中国做工业互联网很难，这也是很多高大上的外资平台在中国很难落地的一个原因。

根据Gartner2018年的调查，全球大概有36%的企业正在使用或者是导入物联网，中国则高达49%，所以有人判断到2024年，至少50%的现有企业将被物联网赋能。

调查发现，到2023年，30%的工业企业将在企业内部部署标准的工业物联网平台，这个比例远远高于2019年的15%。以微服务化或者基于平台的服务集成盈利模式，乐观估计到2023年占比会达到30%。另外，员工超过100人的中型企业，39%已经进入规模部署，但是员工少于100人的企业只有不到28%完成了POC（概念验证）。根据统计，在400多家企业中，小批量应用在2017年不到10%，2019年一季度上升到近40%，“其实工业互联网的发展跟制造企业引入一个新的核心零部件或者引入一个新的技术设计方案周期差不多，从最开始的技术认证到做POC和小批量，再到大批量生产，这个过程差不多需要一年左右的时间。”“所以做工业互联网一定要有耐心，工业互联网不会像消费互联网那样突然爆发。”

数字化浪潮下，工业互联是迈进工业4.0时代的基础。今年3月份，中央进一步定调“新基建”，明确指出要发力5G 基建、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、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。作为“新基建”中的重要组成部分，工业互联网逐渐及进入新的落地阶段。在新的发展阶段也面临亟待解决的问题。

维克托在其所著的《大数据时代》中曾经提出：“在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。”

对于C端的传统互联网领域来说，这意味基于数据价值可以做快速决策，比如营销端的精准投放决策。对于工业互联网而言，这意味着完善的工业大数据体系下，工业生产不必限制于单个环节的效率天花板，从而通过更加合理的资源配置，实现效率的提升。

比如，通过有效解决中小企业融资问题，促进整个供应链产业的资源流通，从而帮助企业实现智能制造和数字化转型。

对于这样的工业数字化提效，PTC曾经提出一个概念叫“数字主线”。即，以数字技术覆盖产品全生命周期截至链条，构建各个环节的数据流，从而为决策提供数据分析支持。

这其实就是工业互联的“反馈经济”：当数字技术覆盖工业生产的各个环节形成数据集合，那么这样的数据集合在AI分析算法下得出资源优化配置方案，从而提升工业生产的整体效率。

要想最终实现这样的智能工业互联，生产要素的数据化是关键的一步。此次发布会上，浪潮发布的云洲质量码平台本其实就是生产要素数据化的一个解决方案。

在实际的工业生产中，实际上有很多生产要素难以被数据化，比如技术熟练的工人，经验丰富的工匠等。而质量码平台，成为解决这一难题的关键。

因此，工业互联其实也是是在数字化的基础上，工业领域从资料生产时代到据生产时代的“蝶变”。即，数据成为继资本、技术、原材料之后的另一种必不可少的生存要素。