今年的政府工作報告中提出大力發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略，具體到工業(yè)領域，就是“互聯(lián)網(wǎng)+制造”的概念。這個概念和美國提出的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念區(qū)別并不大，通俗理解，都是在制造業(yè)中多方運用與互聯(lián)網(wǎng)相關的新興信息技術，改變制造模式、提升生產(chǎn)效率、創(chuàng)造更多價值。

    在當今較為流行的工業(yè)4.0和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)兩派理念中，中國為何不仿照工業(yè)4.0做自己的工業(yè)體系，而是偏向于互聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)中的運用?雖然《中國制造2025》已經(jīng)發(fā)布，被視為引領中國工業(yè)未來10年轉型發(fā)展的綱領性文件，但是我們應該看到，《中國制造2025》并不是中國版的工業(yè)4.0，兩者間的差異非常大。分析其原因，乃是中國制造業(yè)大部分還處在德國2.0水平，而且還有很多達不到2.0，而是在1.0水平，這和德國工業(yè)4.0的標準相差還是比較大的。

    中國制造業(yè)大而不強的原因，關鍵在于工業(yè)“四基”能力薄弱，也就是關鍵基礎材料、核心基礎零部件(元器件)、先進基礎工藝、產(chǎn)業(yè)技術基礎。這些工業(yè)的基本課，并不是一天兩天、一年兩年能夠補上來的。德國工業(yè)經(jīng)歷了200多年的發(fā)展才有今天，中國工業(yè)雖然可以站在巨人肩膀上，但是有些打基礎的過程免不了，仍需長期努力。

    因此，在眼下中國工業(yè)借助互聯(lián)網(wǎng)的形式提升制造過程的精細化、智能化、綠色化，更為可行些。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)雖然是美國通用電氣提出來的概念，但是實際上在工業(yè)控制領域，很多自動化企業(yè)也能研發(fā)自己的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案。簡單來說，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是利用設備聯(lián)網(wǎng)，通過網(wǎng)絡實施監(jiān)測設備數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)進行分析、挖掘，從而指導生產(chǎn)、優(yōu)化設備運行、減少能耗、幫助決策。

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案比較關鍵的幾個點是設備、傳感、控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、云平臺計算資源，做好這幾個關鍵節(jié)點的技術難題的解決，就能將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)落地。中國的企業(yè)對于這幾個關鍵點所涉及的技術有一定的基礎，對于開發(fā)適合自己的解決方案，其可行性并不低。

    在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的幾個關鍵節(jié)點中，涉及的企業(yè)包括設備廠商、物聯(lián)網(wǎng)(芯片)廠商、工控自動化企業(yè)、大數(shù)據(jù)企業(yè)和云計算企業(yè)。因為技術是多方的、企業(yè)也是不同領域的，總需要有一個牽頭的企業(yè)聯(lián)合產(chǎn)業(yè)鏈上下游研發(fā)解決方案。牽頭的企業(yè)可以是設備商，可以是工控企業(yè)，也可以是IT企業(yè)。例如通用電氣，其實就是工業(yè)設備企業(yè)。再例如和利時，是工業(yè)自動化企業(yè)。

    但是目前，從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)給企業(yè)帶來的營收規(guī)�？�，并沒有一個絕對領先的企業(yè)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域獲得老大地位，例如GE的財報統(tǒng)計中并沒有單獨的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)營收，其原因就在于完全成熟的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案還沒有研發(fā)出來，和工業(yè)4.0一樣，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)還在摸索。

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的難點分析起來大概有兩個：一個是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案涉及比較多的上下游企業(yè)，需要各方通力合作。對于主導企業(yè)來說，其實力和在工業(yè)行業(yè)內的影響力需要比較高。IT企業(yè)、通信企業(yè)或是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都不太可能在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域占據(jù)領導地位，更可能是成為合作聯(lián)盟的一員，配合主導企業(yè)推出解決方案。但是如果沒有ICT領域的企業(yè)支持，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案也很難做出來。這就要求主導企業(yè)有很強的研發(fā)實力、組織能力和資本能力，將各領域的企業(yè)聚攏起來，共同研發(fā)解決方案。

    另一個是不同的工業(yè)領域應用的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案并不一樣，也就是說，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)并不像IT解決方案那樣放之四海而皆準。能源企業(yè)需要的方案和裝備企業(yè)需要的方案不一樣，電子制造企業(yè)和鋼鐵企業(yè)需要的方案又不一樣，原因就在于各類型企業(yè)使用的生產(chǎn)設備不同，生產(chǎn)過程不同，生產(chǎn)參數(shù)不同。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)采集的數(shù)據(jù)需要和工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)特性緊密結合，這樣才能采集到有價值的數(shù)據(jù)，因此每一個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案，都需要和該領域的生產(chǎn)緊密結合。只有深入了解工業(yè)各領域專業(yè)特性的企業(yè)，而且還具備IT研發(fā)能力的企業(yè)，才有能力做出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案。

    專家觀點

    中國工程院院士馮培德：讓互聯(lián)網(wǎng)在飛機制造業(yè)中發(fā)力

    互聯(lián)網(wǎng)巨頭谷歌跨足制造業(yè)，制造業(yè)巨頭通用電氣斥資數(shù)十億美元，實現(xiàn)了由傳統(tǒng)制造商向網(wǎng)絡型制造商轉型。谷歌和通用電氣的身份“交叉置換”，是信息化與工業(yè)化的相互融合在全球漸漸成為一種必然的趨勢，宣告了訂“智”工業(yè)時代的來臨。

    在這樣的趨勢下，不只需要有淘寶這樣的商業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，還要發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。但是我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與發(fā)達國家相比仍舊差距很大。例如我國飛機制造業(yè)嘗試數(shù)字化異地協(xié)同制造，使一些新的飛機制造周期縮短到15個月左右。但是異地協(xié)同制造的范圍，目前多局限于主機制造廠之間，發(fā)動機和機載系統(tǒng)介入得很少。讓互聯(lián)網(wǎng)在飛機全壽命使用過程中發(fā)威，將為傳統(tǒng)制造業(yè)的轉型升級提供重大的機遇。

    中國信息通信研究院總工程師余曉暉：工業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)融合還有很多事情要做

    我國工業(yè)起步比較晚，工業(yè)雖大但不強，制造環(huán)節(jié)的技術稟賦不足。互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)融合目前還側重在對生產(chǎn)流程兩端的改造上，例如研發(fā)、采購、營銷、服務等環(huán)節(jié)，從消費互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉變。從未來的發(fā)展趨勢看，我國也將與德國、美國一樣，通過互聯(lián)網(wǎng)技術實現(xiàn)生產(chǎn)全生命周期的變革。

    中國現(xiàn)在提到的工業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)的融合，涉及的面比美國和德國都要廣，還要考慮營銷服務、工業(yè)管理，從全產(chǎn)業(yè)鏈上進行變革。過去，我國是從信息化的角度提出“兩化融合”，沒有太多強調智能化的特征。所以現(xiàn)在中國提倡的工業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)的深度融合，要做的事情更多，而且更強調的是互聯(lián)網(wǎng)向工業(yè)領域深度滲透，從而引發(fā)工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、價值鏈整體變革。

    GE工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大中華區(qū)總經(jīng)理楊濤：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)需要獲取三類數(shù)據(jù)

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代是一個軟件定義機器的時代，數(shù)據(jù)扮演著極為重要的角色。通常來講在企業(yè)經(jīng)營管理中有三大類數(shù)據(jù)：

    第一是戰(zhàn)略類型的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)需要以時間序列為基礎,對各項數(shù)據(jù)進行風險評估、預測、計劃和決策支持。這些結構化數(shù)據(jù)可以從現(xiàn)行的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、商業(yè)決策支持系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)當中獲得。第二類是運營數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以從生產(chǎn)系統(tǒng)、MES系統(tǒng)、生產(chǎn)流程中發(fā)現(xiàn)。第三類是基于事件驅動的實時數(shù)據(jù)，都是非結構化的，比如傳感器、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和基于人的行為所產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)和視頻等等。

    我們需要用到大量基于大數(shù)據(jù)的分析、機器學習、復雜分析等等，這是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代進行數(shù)據(jù)分析的必要手段。<