淺析：工業互聯網的現實基礎和應用現狀

工業互聯網是一個複雜的系統工程，涉及範圍廣，應用場景多，全球對於工業互聯網的應用和商業模式，目前還都處於不斷摸索中，中國具有雄厚的工業基礎，工業規模世界第一，工業品類眾多，分工協作體系完善，發展工業互聯網具有得天獨厚的優勢，這是世界其他任何國家都無法比擬的。

一、現實基礎

自從2007年中國GDP總量首超老牌製造大國德國以來，繼而又趕超日本，穩居世界第二，這給各國帶來不小的震撼和影響。

相比之下，美國製造業佔GDP的比重持續下降趨勢一直沒有改善變，製造業發展前景堪憂，前總統奧巴馬投資出品的《美國工廠》展現了美國產業工人懶惰、浮躁、以工會為靠山，毫無責任心的真實心態，暴露出美國製造業競爭力無法超越中國的問題所在。

工業經濟從機械化時代一路走到今天，進入了新的歷史時期，新技術大量湧現，全球供給過剩，競爭非常激烈。2008年金融危機後，主要發達國家消費市場疲軟。這種情況下，世界各國紛紛對製造業發展進行重新審視和思考。

德國、美國、日本製造業大國陸續啟動制高技術發展和造業轉型升級的國家戰略和計劃。美國政策重點是面向製造業全面復興，目的是恢復提升製造業在經濟中的比重；德國製造業基礎良好，但是增長放緩，德國關注生產現場，目標是提升製造業競爭力，使自己不掉隊；日本面臨經濟長期停滯，人口老齡化和產業競爭力下降的趨勢，製造業數據缺失，寄希望於新興產業發展為製造業輸入新的活力。各國在製造業振興的方略上有所差異，但手段基本相同，都是寄希望於新技術的賦能。世界各國對未來工業的發展方向已經達成共識。

就中國而言，平穩度過2008年經濟危機之後，我國政策核心轉變為“調結構、促轉型、增效益”上面來。具體到製造業領域就體現在兩個方面的政策促進：傳統制造業轉型升級和發展新興產業，從三個領域著手施政。其中，工業互聯網平臺連續兩年出現在政府工作報告中，是賦能傳統制造業轉型升級的重要手段。

雲計算、大數據、人工智能、物聯網等信息技術逐步發展成熟，工業機器人等新興產業不斷髮展壯大，為工業互聯網提供了強有力的技術支撐。

工業互聯網是新一代信息通信技術與工業經濟深度融合的全新工業生態、關鍵基礎設施和新型應用模式。通過人、機、物的全面互聯，實現全要素、全產業鏈、全價值鏈的全面連接，推動形成全新的工業生產製造和服務體系。從定義上來看，工業互聯網既包括工業領域的雲計算產品，又包含工業現場端的人、機器、物料等數據採集、數據連接。

2017年國務院印發《關於深化“互聯網+先進製造業”發展工業互聯網的指導意見》提出要打造網絡、平臺、安全三大體系，同時推進兩大應用，即提升大型企業工業互聯網創新和應用水平、加快中小企業工業互聯網應用普及。構築三大支撐，即產業支撐、生態體系和對外開放。

我國發展工業互聯網具有獨特的優勢條件：

一是我國擁有全球規模第一，種類最豐富、數量最多的工業體系。從1908年福特發明T型車以後，100年時間裡，沒有一個國家的汽車產銷量能夠超過美國。100年後，中國做到了。2010年中國製造業規模全面超過美國，迄今為止連續十年世界第一。中國是世界工業體系最齊全的國家，幾乎覆蓋了全世界所有產業門類。這是其它任何國家都做不到的。中國產業工人綜合工作效率、工作技能、職業精神、壓力承受度依然是世界最好的。

中國還有有世界最大的消費市場。2018年中國社會消費品零售總額達38.10萬億元人民幣，同比增長9.0％，同期美國增速5%，中國消費規模目前與美國接近，為95.36％。中國成為世界第一大消費市場指日可待。

二是信息基礎設施服務能力進一步增強。我國已建成全球規模最大的光纖網絡和4G網絡，4G基站規模已經456萬個，在固定寬帶用戶中光纖寬帶用戶佔比88%，居世界首位，截至2019年Q1，中國100M以上接入速率用戶佔比已達73.3%，固定寬帶接入速率達到120.2Mbits（估算值），骨幹傳輸網正向超高速、大容量、智能化演進，5G技術研發試驗已完成第三階段測試。

三是新技術應用取得突破性進展。比如數據庫領域最權威的國際事務處理性能委員會（TPC）發表了最新的TPC-C基準測試結果。螞蟻金服自主研發的數據庫OceanBase每分鐘內系統處理的新訂單個數高達60,88萬tpmC，以兩倍於Oracle的成績創造了新的聯機交易處理系統（OLTP）世界記錄，打破Oracle保持9年之久的數據庫基準性能測試記錄。除了OceanBase，達夢、人大金倉、神通、南大通用等一批國產數據庫也開始嶄露頭角。騰訊、華為也紛紛發佈數據庫產品，在核心基礎軟件產品中佈局，中國數據庫正在呈現蓬勃發展之勢。人工智能方面，中國擁有最大規模的數據量可供訓練模型，已經成為全球人工智能專利佈局最多的國家，中美日三國佔全球總體專利公開數量的74%。中國人工智能人才總量和企業數量居世界第二，相比於國外，國內企業更看重智能機器人、無人機和智能駕駛等終端產品，而國外企業注重AI在各類垂直行業應用，比如教育培訓、金融、醫療等。

二、痛點問題

當前工業互聯網由政府引導、平臺方、應用服務商和工業企業等多方共同參與，共同推進。

工業互聯網的市場規模迅速擴大，2015年工業互聯網產業聯盟成員數量約200家，現在是1320家，據工信部消息，截止到2018年底，我國具有區域影響力的工業雲平臺有50餘家，軟博會上通報我國工業APP數量增長“急行軍”，一年間從1萬個增長到7萬個，其中工業互聯網平臺上數量有3萬多個，線下工業APP數量有4萬個。

這種不斷試錯的過程中，也逐漸暴露了工業互聯網應用的痛點問題所在。當前階段，工業互聯網還處於不斷探索階段，商業模式不清晰，缺少共性應用產品，平臺部署目標不明確，社會價值不明顯。平臺投入產出比不高。同時，需求側政府和企業之間對上雲理解有差異，大型企業擔心數據資產安全問題和數據連接效果等問題，中小企業IT投入少，信息化水平參差不齊，企業上雲意願不強。

需求側動力不足

1、數字資產及安全

數據孤島問題，改造成本高見效慢；

IT/OT沒有無縫銜接；

數據安全制約企業上雲；跨行業/區域數據流通不暢；

2、企業信息化程度參差不齊

中國企業信息化總體投入不高；

中小企業IT投入少，信息化程度參差不齊，上雲意願不強。

3、認知問題

產業各方主體對工業互聯網理解不統一；

服務商和企業之間還需要更多磨合。

供給側能力不夠

1、工業應用規模化不夠，解決方案不夠精準，缺少可商業化規模化的軟件；關鍵工業軟件依賴進口。

2、平臺運營推廣和商業模式不清晰。

3、成本高昂，經濟性不足。

這些問題表明，現階段我國工業互聯網發展壯大還需要不斷完善工業互聯網體系的建設與運營，不斷加深對工業互聯網應用的理解與落地能力，二者同等重要，不可偏廢。

經歷了四年多的狂熱發展期，現階段產業鏈參與主體已經逐步冷靜下來，認真鑽研自己的工業互聯網發展模式。

工業互聯網是一個複雜的應用體系，推進工業互聯網必不可少地要對工業現場人、機、物的運行情況全面掌握，確保有效的數據採集，還要融合雲計算，工業自動化，工業知識體系、企業管理方法論等多種能力，結合工業人工智能、AR/VR等新技術創造出與企業需求密切相關的應用場景，才能有所成績。

三、應用現狀

工業互聯網應用的主要路徑包括需求側自主探索，供給側提供數字轉型方案，還有地方政府上雲工程和產業集群數字化轉型等途徑。

需求側積極探索工業互聯網創新和應用實施路徑。

工業互聯網目標用戶主要包括，大型企業和中小企業。

其中，大型企業工業互聯網創新主要有四種模式，即企業內部的生產智能化，企業之間的網絡化協同，企業向下遊的用戶服務、企業與產品之間的定製化生產。

中小企業上雲主要有兩種路徑，一是通過政府主導的區域工業雲平臺；二是通過第三方牽引上雲，包括參與大型企業的供應鏈、應用服務商提供的雲服務和資源對接，以及產業園區集體上雲等。

大型企業擁有豐富的工業知識積累，複雜規模化的供應鏈生態體系，以及專業的IT團隊和良好的信息化基礎，但傳統信息化系統之間的數據孤島、鴻溝現象嚴重，不能及時反饋，快速處理，不能支撐企業管理運營的效率提升。大型企業對工業互聯網的認知度較深，覆蓋面較廣。質量是生命線，大型國企業有能力建設智能工廠、利用大數據挖掘設備和用戶價值來推動生產現場的提質增效。龍頭企業要求供應鏈企業上雲，提高對供應商的質量及交付的管控能力；通過人工智能，破解工業知識瓶頸，提升工藝水平和產線的質量水平。

這裡，我們再介紹下大型企業典型應用場景：

智能化生產：寶沃發動機廠是給北汽集團產品配套生產發動機的工廠，從頂層規劃就採用德國智能工廠理念，綜合考慮長期和短期的經濟性，把智能製造看成是企業管理運營的一種工具，幫助企業提高製造的各項能力指標，該工廠建設的目標是讓工廠高效運行，為企業賺更多錢。該工廠是典型的生產製造車間，設計師對設備系統、管理系統、運營系統進行合理選型，在工廠建設時就注重對人員、機器、物料之間的互聯互通，基於智能製造數字化裝備、傳感器、RFID的應用，實時採集大量信息，這些信息通過工廠OT層核心——MES系統進行存儲和分析。建立運營決策管理平臺，打通ERP、MES、LES、PLM等系統障礙，實現工業互聯網的縱向集成和不同業務環節的橫向集成。目前，寶沃汽車可實現2個平臺、4種排量、8個機型、超過30個品種的發動機共線生產。

網絡化協同：指企業間通過工業互聯網平臺實現協同研發、眾包設計、供應鏈協同等新模式，有效降低資源獲取成本，大幅延伸資源利用範圍，打破封閉疆界，加速從單打獨鬥向產業協同轉變，促進產業整體競爭力提升。航天電器通過“雲端業務工作室”和“雲端應用工作室”與企業原有的SAP系統和“供應商關係管理SRM系統”集成對接，實現線下線上的流程與數據打通，並通過“企業駕駛艙”進行數據分析挖掘，進一步推動企業“研產供銷服全業務流程”的網絡化和雲化改造。

定製化生產：要求同時具備互聯網平臺和智能工廠，企業可通過平臺與用戶深度交互、廣泛徵集需求，運用大數據分析建立排產模型，將用戶需求直接傳到到智能工廠內部信息化系統，轉化為定製化的產品和生產排單，實現以用戶為中心的個性定製與按需生產，有效滿足市場多樣化需求，解決製造業長期存在的庫存和產能問題，實現產銷動態平衡。海爾以用戶為中心，需求驅動產品研發、定製化生產，目前已經在家電、服裝、房車等小批量多品種的行業進行落地。

服務化延伸：是指企業通過在產品上添加智能模塊，實現產品聯網與運行數據採集，並利用大數據分析提供多樣化智能服務，實現由賣產品向賣服務拓展，有效延伸價值鏈條，擴展利潤空間。樹根互聯對工程機械設備進行智能化管理，實現遠程運維提升售後服務價值，挖掘售後市場。根雲面向機器製造商、金融機構、業主、使用者、售後服務商、政府監管部門提供應用服務；同時對接各類行業軟件、硬件、通訊商，形成生態效應。三一重工方面表示，平臺已接入工程機械、特種車輛、紡織機械、發電機組、農業機械、新能源裝備、港口機械、醫療器械及物流裝備等各類高價值設備40萬臺以上，採集近萬個參數。

對於中小企業來說，信息化水平參差不齊，管理粗放、經濟環境發生重大變化的情況下，獲取訂單能力不足，資金更為緊張，因此，中小企業的資源、能力是生存發展的關鍵。

中小型企業大部分處於登雲初級階段、數字化轉型階段，對本行業所涉及的各類生產製造管理流程十分清楚，但其自身信息化基礎缺失或不完善，希望通過上雲獲得訂單，進一步加強管理運營能力，對上雲的投入回報率要求高。

第一，面向中小企業推廣低成本的信息化應用，比如優化一個EMS，或者是ERP，功能比較單一，甚至都不需要定製化。

第二，通過工業互聯網引進新模式、新業態，促進中小企業參與社會化生產獲取訂單，或者獲取企業經營管理所需的資源。這種路徑對中小企業的徵信要求、資質能力要求比較高，需要線上線下相結合的模式來支持。

中小企業應用特徵：

起步登雲階段集中圍繞解決訂單問題、融資難問題，應用場景主要是交易對接，集中採購，製造能力共享協同，基於大數據的企業徵信融資解決方案，以及使用低成本的雲ERP服務。

數字化轉型階段重點是強管理、促轉型，消費大數據支持定製生產、設備聯網監控、遠程診斷監控，維保協同等應用。

還有一部分屬於科技型創新中小企業，他們可能是行業的小巨人和隱形冠軍，這一類企業信息化能力相對較強，處於智能化提升階段，會產生新模式、新業態、新物種，一些擁有先進技術的小巨人企業，如明珞汽車結合新一代信息技術，走出自己獨特的“製造+服務”業務模式。

工業互聯網提供了一個方法論，它可以賦能我們製造業和各個產業，實現數字化和智能化的轉型。應用探索與推廣將是工業互聯網下一階段的發展主線。中國的工業互聯網應該兼具大企業的更高層次的提升，和中小企業信息化、數字化普及任務兩種途徑，以資源協同、產融結合為特色的線上線下相結合的模式，是我國工業互聯網應用的獨特模式。

供給側從各自優勢出發提供數字化轉型路徑和方法論。主要有三類：

企業戰略驅動型。持這一類觀點的代表機構有華為、用友、普華永道、波士頓等。提倡企業首先要確認數字化轉型的發展戰略，通過組織、思想文化觀念的同步轉變來推動業務層面的數字化轉型，強調高層認知、轉型的徹底性。

業務戰術驅動型。提倡從企業業務和運營管理流程的數字化來驅動企業的數字化轉型，一般可分為數字化重構和數字化增長兩種路徑。持這一類觀點的典型的是阿里，數字化增長模式強調解決局部問題為切入點，利用數據技術進行現有業務的優化和創新，利用數據分析進行業務的降本增效。數字化重構通過對終端海量數據分析，挖掘企業新的需求點，以商業能力和數字技術能力兩個方面並行搭建數字化轉型路線圖，由海量數據歸集沉澱、分析理解推動基於數據的業務創新。美國很多SaaS服務商現在正在重點推動這種模式的商業化。數字化重構以具體業務流程優化出發，要求企業注重商業模式的重新構建，最終會向上完成企業數字化的戰略轉型。

第三方應用驅動型。代表機構德勤。轉型方法論是首先要基於對企業或者行業痛點與需求的理解，建立數據治理框架，找到與企業發展目標緊密相關的1個或多個核心業務場景，提供解決方案，這個應用場景必須是高維出現，具有海量特徵分析、細緻化的業務洞察，並且能夠實現最大化的優化效果，形成閉環，不斷糾錯。

戰略驅動型：西門子-中集燈塔工廠

中集車輛從2013年啟動“燈塔工廠”轉型升級之路。具體做法是戰略驅動，組織重塑、模式創新全覆蓋。提出“轉型升級、組織重塑”的口號，重視在升級過程中，建立敏捷性組織，打造適應自動化產線運營的工廠，針對企業技術實力及產品特點，推動適合企業實際情況的產線升級技術路線，推動“製造+服務+金融”構建產品全生命週期系統能力。

戰術驅動型：雲端營銷

雲端營銷是以企業全員或社會大眾營銷員為營銷主體和信任中介，對企業傳統銷售渠道管理的流程進行優化，基於區塊鏈和人工智能等新技術，構建和管理供、需、營銷員的三方信任和信用關係，達到銷售激勵機制和銷售推廣渠道管理的優化。

第三方應用驅動型：生意幫模式

浙江甬臺溫地區有2000多家模具廠、6000多家機械加工和注塑廠、近3000家表面處理工廠。由於供求信息不對稱，企業產能嚴重過剩，小微企業生產能力和優勢不能得到充分發揮利用，大型工廠也無法及時找到合適的代工生產方。生意幫開展線下線上企業註冊相結合的方式，推動1萬餘家中小企業在平臺登記，收集並調研走訪確認加工能力信息，開發APP移動應用軟件，組織平臺上的中小企業生產派單，幫助中小企業對接訂單、消化產能。“生意幫”線下工程師隊伍來進行工序的連接，線上用物聯網的技術對中小企業工廠裡的設備和生產進行遠程管理。生意幫模式將第三方應用服務商變成了一個第三方的“生產調度中心”，通過網絡鏈接中小工廠和大型企業，解決生產效率和組織優化這一核心痛點，帶動中小企業低成本上雲。

工業互聯網園區或者說產業集群也是推動企業上雲的重要路徑。

民間自發分工協作型：特徵：中小企業占主導地位，專業性強，企業與企業之間緊密分工協作關係。面臨的問題：加工為主，低端化生產，原來是供方市場，現在變成需方市場的情況下，如何改變粗放生產模式，提高訂單獲取能力是亟待解決的問題。

龍頭牽引型：特徵：大企業主導，許多中小企業供應商配套組織生產，形成穩定的供需關係，共同面向下游用戶，圍繞著產業也會逐漸發展起來，形成比較完整的產業鏈條。問題：生產效率提升、綠色製造、國際競爭力、科技前沿挑戰。

政府主導型：特徵：政府主導的工業園區配套設施齊全，面積大，產業內容和地方政府對區域產業規劃及當地歷史的產業基礎有很大關係。面臨問題：園區招商及運營是重點要突破的問題。能否招來企業入駐，招來企業之後如何促進園區產業生態的良性發展，帶動地方經濟和就業。

產業地產型：開發商和運營商，運營需求與政府主導型園區類似，特別之處是工業地產一般依靠生活和商業配套實現快速變現盈利，因此，對園區生態環境要求比較高。

以上對供需兩側，以及第三方推動下的工業互聯網發展的典型案例進行了總結梳理，當前條件下，我國工業互聯網是從工業現場數據採集和工業互聯網平臺上的數據應用兩端同步發展，由於企業信息化能力需要補課，導致雲端的數據積累還很不夠，因此以數據資產管理和雲計算能力變現的美國模式還不能大面積推廣。（來源：轉型升級參考微信公眾號 編選：網經社）