行业分析 工业互联网发展趋势回顾与展望

近年来，随着信息技术的飞速发展，工业互联网作为新型基础设施的重要组成部分，已经取得了长足发展。工业互联网不仅是第四次工业革命的重要基石，更是企业智能制造和数字化转型的核心途径。工业互联网通过互联网和新一代信息技术的深度融合，实现了工业智能化发展的关键综合信息基础设施的构建。

工业互联网平台作为面向制造业数字化、网络化、智能化需求的重要载体，正逐渐展现出其强大的发展潜力。这些平台基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支持制造资源的泛在连接、弹性供给和高效配置。最近几年，工业互联网平台迅速崛起，多层次、系统化的平台体系已经形成，为产业链的各个环节提供了有效的支撑。

区别于消费互联网，工业互联网具有非常明显的个性化特征，其发展需要特定行业知识的积累。当前，工业互联网仍处于早期发展阶段，需要鼓励产业链上下游各方积极开展探索。尽管会面临一些重复建设的问题，但应该容许更多的探索与试错。

工业互联网平台的核心在于推动制造资源的数据化、模型化。这需要建立人、机、料、法、环等物理世界资源要素的虚拟映射，并将数据模型进行加工、组合、优化，形成模块化的制造能力。工业互联网平台还是工业云平台的延伸发展，其本质是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等先进技术，构建更高效、更实时的数据采集体系。

在国内，涌现出了一批实力雄厚的工业互联网平台。据统计，中国工业互联网平台已超过600家，具有一定影响力的平台数量超过100个，连接设备数超过7300万台套。其中，“跨行业、跨领域”的工业互联网平台成为最有影响力的平台类型。

工业互联网体系架构包括边缘层、laas层（云计算基础设施服务层）、工业PAAS层和应用层。边缘层主要解决数据采集集成问题，实现设备/软件的数据采集和数据预处理。工业PAAS层是核心，解决工业数据处理和知识积累沉淀问题，为应用软件开发提供一个基础平台。而工业APP则是关键，形成满足不同行业、不同场景的应用服务。这些不同层级和组件共同协作，推动了工业互联网平台的快速发展和服务能力不断提升。

工业互联网平台正在改变制造业的生态，通过优化企业管理、创造价值等方式，帮助企业实现降本增效。随着技术的不断进步和应用的深入，工业互联网平台将在制造业的各个领域发挥越来越重要的作用，为制造业的创新发展注入新的动力。IaaS，如同隐形的支撑力量，让计算、存储和网络资源汇聚成资源池，灵活供应。数据采集作为稳固的基石，构建起精准、实时、高效的数据采集体系，为数字化转型铺设道路。

2、工业PaaS平台的心脏所在

工业PaaS平台的核心，在于将工业技术原理、行业知识、基础工业以及研发工具进行规则化、模块化、软件化的转化，形成数字化的模型。这一过程如同编织一张密集的网，将工业世界的复杂性和多样性转化为可理解、可操作的数字语言。

谈及工业互联网的本质，那无疑是数据与模型的交融，二者的结合生成服务。在工业领域，模型与算法扮演着关键的角色，分为机理模型与数据模型两大类别。机理模型，源自上世纪80、90年代对数学原理的深入探索，以数学公式描绘工业原理。而数据模型则是数据驱动的时代产物，借助机器学习、深度学习等先进算法，从海量数据中提炼价值。

数据驱动的模型的核心并非算法，而是那些从物理设备、生产流程等源头获取的数据。这些数据如同工业的血液，为模型提供源源不断的养分。有了数据与模型，企业便可在运算中提升良品率，降低库存水平。借助现场大量的传感器数据，进行实时的分析与科学的决策，无论是自动精准执行还是人工干预，都能助力企业实现提质、降本、增效的目标。

3、工业互联网平台的发展蓝图

为了更深入地满足工业场景的数据分析和应用开发需求，平台不断积累机理模型与数据模型的智慧，提升分析结果的精确度。平台也在积极探索业务模型的沉淀，构建贴合业务需求的综合性工业应用。数据建模与分析工具正朝着组件化和图形化的方向发展，这一趋势将大幅降低数据科学的应用门槛。

长远来看，数据管理、分析、展示的工具功能将在平台上不断沉淀，形成专注于工业数据的服务体系。这将有可能大幅降低分析门槛，提升分析效率。随着技术的成熟与普及，通用化的数据分析工具将深入底层的通用PaaS平台，与工业场景深度融合的数据分析与可视化平台将逐步演变为业务PaaS平台和工业SaaS，为工业领域注入更多的智能与活力。