我國經濟發展和制造業賴以成功的巨大優勢之一——人口紅利正在喪失殆盡。在創新升級困難、國外經濟疲軟等內外因素影響之下，許多傳統企業開始出現虧損甚至倒閉，中國制造業發展遭遇瓶頸。在全球經濟疲弱的大背景下，制造業轉型升級和數字化經濟趨勢日漸明確，工業互聯網的浪潮正在激烈翻涌。工業互聯網被普遍看作是“第四次工業革命”，美國、中國、德國、日本等全球主要工業國家都在搶抓新型制造業戰略布局的重要機遇，中國制造業，乃至我們工程機械行業如何抓住這一重要戰略機遇？我們面臨的困難在哪里？工業互聯網與工業物聯網有何區別？什么是工業大數據、您有沒有聽說過工控大數據，如何上云？5G時代將給工業互聯網帶來哪些改變？筆者希望借鑒清華大學和國內外知名學者的研究，逐步帶大家認識和了解工業互聯網，這一篇，首先讓我們認清現狀，理清一些概念和方向脈絡。


    

工業革命的演進過程及工業4.0的由來

全球新興制造業戰略布局圖

傳統制造模式的困局

傳統制造業經過幾百年的發展，雖然模式和體系已經非常成熟，但是面臨著諸多困局。

第一，制造業成本優勢漸失。

過去幾十年里，中國經濟基本為粗放型發展模式，制造業也是如此。中國制造企業往往依靠豐富低廉的原材料及勞動力，通過為外企代理加工產品，從中賺取少量的加工費。但是，近年來隨著通貨膨脹和原材料價格的上漲，人口紅利消失，成本壓力凸顯。成本控制的提升接近極限，無法有效應對靈活多變的市場需求。

第二，產能過剩。

產能過剩也是制約我國制造業發展的一個挑戰。從當前國內形勢來看，一般工業產品市場產能過剩的情況越發明顯，產品同質化嚴重。此外，在發達國家制造業戰略計劃、落后國家成本沖擊等因素的沖擊之下，中國制造業出口訂單量銳減，對外出口需求下降，進一步加劇產能過剩的局面。

第三，缺乏高水平管理，生產效率需要提升。

1.我國制造企業的設計、生產、管理，往往是單向驅動的。生產任務逐級分解，無法根據現場生產情況動態優化生產計劃排產和加工參數，產品設計制造服務逐環節推進，無法及時根據制造、服務改進產品設計。

2.同時，設計與生產管理間缺乏高效協同。采用剛性的裝備與產線，無法根據產品設計改變而靈活調整，剛性的資源組織與生產計劃，無法根據產品變化而靈活調整。

3.企業更多的是基于經驗進行決策，以人為核心、基于經驗的決策和優化，無法實現更加準確的判斷。

4.有限范圍的資源組織。范圍上以企業內部資源為主，無法以低成本有效整合分布于全球的優秀資源；形式上以采購方式為主，缺乏不同主體間高效、緊密的協作。

我國制造業需要明晰定位，應該盡快擺脫要素驅動(勞動要素、資源要素、土地要素、資本要素)，向效率驅動(投資產出比、投資報酬率)轉型發展，向創新驅動(以美國和德國為代表的制造業發展)邁進，通過創新驅動進行制造業的變革。

在傳統制造業遇到以上種種困境的同時，工業互聯網的到來恰逢其時。然而我們真的了解工業互聯網嗎？

工業互聯網的興起脈絡

工業互聯網潛力有多大

根據IDC公布的 2017年物聯網的投資支出預測，全球在2020年之前準備投資的三大行業都是工業互聯網市場的一部分。賽迪顧問數據，2016年中國工業物聯網市場規模為1896億元。到 2020 年，工業互聯網在中國整體互聯網產業中占比將達到25%，規模突破4500億元。據有關機構推測，未來 15 年，我國工業互聯網的規模將達到 1.8 萬億美元，發展空間巨大。

過去10年的全球數字經濟浪潮

我國以年均近20%的增長率，成為工業互聯網增長最快的國家，這也催生了很多概念：工業物聯網、工業互聯網、智能云網、工業大數據等，很多人搞不清楚他們之間的聯系和區別。

工業物聯網VS工業互聯網

筆者借鑒清華大學軟件學院院長王建民教授的觀點，工業互聯網與工業物聯網基本可以認為是同一個概念，但是他們之間也是有一定的聯系和區別的，主要如下：

首先要對互聯網和物聯網的概念加以區分。

互聯網，即廣域網、局域網及單機按照一定的通信協議組成的國際計算機網絡。互聯網是指將兩臺計算機或者兩臺以上的計算機終端、客戶端、服務端通過計算機信息技術手段互相聯系起來的結果，解決人與人之間互聯互通問題，人們可以在互聯網上獲取信息、發布評論、采購產品、購買服務等，但是這些信息和服務需要人來做大量的工作才能完成，并且難以動態地了解其變化。

物聯網（簡稱IoT，Internet of Things ），其定義為通過各種信息傳感設備，如射頻識別(RFID)技術、全球衛星定位系統、紅外感應器、激光掃描器、氣體感應器等各種裝置與技術，實時采集任何需要連接、監控、互動的物體或過程狀態信息，包含其聲、光、熱、電、力學、化學、生物、位置等各種基礎信息，通過互聯網形成相互交互的、可識別的、可共享的網絡，其目的是實現物與物、人與物在網絡上的連接，識別、管理和控制等，物聯網的信息是動態的，主要由物理機器生成。

互聯網與物聯網之間是有聯系的。首先，物聯網的通信渠道仍然是互聯網，是在互聯網基礎上延伸和擴展到傳感層的網絡;第二，物聯網用戶可以通過互聯網的通信渠道，端到端延伸和擴展到任何物與物之間，人與物之間。

進一步來看，工業互聯網不能被簡單的理解為工業領域的互聯網，如果僅僅將工業和互聯網這兩個關鍵詞拆分來理解，容易被理解成工業領域所用的互聯網，這樣理解仍然是互聯網的概念。而工業物聯網基本可以理解為工業領域的物聯網。

另一方面，工業物聯網與工業4.0等這些概念之間也是既有交集也有差異。隨著工業化與信息化的深度融合，企業內部互聯互通的需求漸增，通過接入網絡進而達到提高產品質量和運營效率的需求更為強烈，工業物聯網（簡稱IIoT，Industrial Internet of Things ）應運而生。

工業物聯網將生產過程的每一個環節、設備變成數據終端，全方位采集底層基礎數據，并進行更深層面的數據分析與挖掘，從而提高效率、優化運營。

什么是工業大數據

工業大數據的發展趕上了好時候，相關技術的發展讓工業大數據快速發展成為可能。如今，傳感器變得無處不在，平臺的計算和承載能力也不斷增強，人工智能等技術讓數據分析變得更為高效，活躍的IoT（物聯網）生態圈讓越來越多的企業嘗試可以通過APP微服務的方式將數據價值變現。

一般來講，大數據可分為工業大數據和互聯網大數據，狹義的大數據更多指的是互聯網大數據。目前，在技術和應用方面，互聯網大數據發展水平更加領先。

工業大數據借鑒了互聯網大數據的概念，又結合了IoT物聯網的技術，把面向個人用戶的“行為”數據分析與思維模式進行擴展，并應用到了企業領域。

工業大數據有其自身的特點：大部分是時序數據，與我們通常所講的互聯網大數據有較大差異。

首先，工業大數據源自企業內部，而非互聯網個人用戶；

其次，數據采集方式更多依賴傳感器，而非用戶行為或錄入數據；

第三，數據服務對象是企業，而不是個人；

第四，就技術而言，傳統的企業IT技術已無法提供相應的分析應用，需要借鑒和采用互聯網大數據領域成熟的技術；

第五，工業大數據讓企業改變了原來對數據的看法，使得那些看似無用的、直接丟棄的數據重新得到了重視，并且切實改進了企業的生產、銷售、服務等流程。

工業大數據與互聯網大數據的區別

工業互聯網發展的四個階段

工業互聯網是一個漸進發展成熟的過程，在實施中包括4個階段：

1.智能的感知控制階段

即利用基于末端的智能感知技術，如傳感器、REID、無線傳感網絡等，隨時、 隨地進行工業數據的采集和設備控制的智能化。

2.全面的互聯互通階段

通過多種通信網絡互聯互通手段，如工業網關、短距離無線通信、低功耗廣域網和OPC UA等，整合信息化共性技術和行業特征，將采集到的數據實時、準確地傳遞出去。

3.深度的數據應用階段

即利用云計算、 大數據等相關技術，對數據進行建模、 分析和優化，實現多源異構數據的深度開發應用，從數據倉庫中提取隱藏的預測性信息，挖掘出數據間潛在的關系，快速而準確地找出有價值的信息，有效提高系統的決策支持能力。

4.創新的服務模式階段

利用信息管理、智能終端和平臺集成等技術，提供定制服務、增值服務、運維服務、升級服務、培訓服務、咨詢服務和實施服務等方面，實現傳統工業智能化改造，提升產業價值，優化服務資源和激發產業創新。

德國工業4.0的實現路徑

中國工業互聯網的總體部署

工業互聯網被廣泛稱為 “第四次工業革命”，我國能否抓住這次工業革命機遇，事關重大。筆者看到有人把中國比喻成一條多元化發展的巨龍，龍頭已經進入了21世紀的信息時代，龍身還在工業化時代，龍尾還在農業化時代。這個形容十分貼切。我國的制造業也是多元化和長鏈化的，這種特點，更加給了工業互聯網帶動中國制造業轉型升級創造了歷史機遇。我們需要多了解和學習并進一步利用好這次機會。