何謂工業互聯網？
一百個人有一百個不同的解釋。
相同的是，都會涉及到幾個要素：大數據、雲平臺、AI算法、行業知識、智能設備。
不同的是，包括製造業、互聯網產業各玩家可能會根據自己專注領域不同，在重要性排序上有不同的排序，在權重上有不同的權重分配。
無論相同，或是不同，要實現方案落地，甚至規模化應用，要滿足製造業企業的當下需求：降本增效。
值得注意的是，對於雲平臺構建，行業各類玩家從不同角度開始切入；對於AI算法，更為IT行業、創業企業所寵幸，尤其視覺類AI算法在工業品檢測、缺陷檢測中的應用相對成熟；對於工業協議、相關標準，也已經在路上。
在這樣的背景下，已經逐漸有工業互聯網行業應用、解決方案開始落地，包括汽車、家電、3C電子等較為“前衛”的製造業數字化轉型已經在路上。
這樣的趨勢及應用案例在第二十一屆中國國際工業博覽會（以下簡稱“2019工博會”）上也可見一斑。
西門子&賽迪靈犀：數字化企業能力評估模型
當下國內企業數字化轉型分兩類，一類企業明白自己的轉型關鍵點在哪裡，該如何轉型，這類企業多數已有一定的數字化基礎；另一類企業有數字化轉型需求，卻不知從何處下手開始轉型，這類企業在國內製造業中佔比較大。
也正因如此，做工業互聯網的企業多多少少會“搭配”一些諮詢業務。
在2019工博會上，西門子除了展示了自己的數字化雙胞胎的應用案例、MindPower智能配電管理雲平臺外，還聯合賽迪靈犀共同推出數字化企業能力評估模型。
西門子數字化企業業務總監顧欣解釋稱，西門子從6個維度形成了這一企業數字化評估架構，包括基礎支撐型上的企業戰略、前沿應用、組織管理3個維度，以及企業自身價值鏈上的系統集成、生產管理、數據治理3個維度：
企業戰略。企業未來的數字化轉型藍圖及戰略方向上的設定。
前沿應用。利用先進技術支撐數字化轉型。
組織管理。組織體制和責任制定上，需要有責任人推動企業數字化轉型，未來人才培養上有自己的思路。
生產管理。生產製造管理體系上需要形成一定的流程，並做相應的標準化工作。
系統集成。企業形成了大量的IT子系統及OT管理系統，這些系統並不互通，互聯互通、系統集成，從而形成更大價值就成了當下的一大挑戰。
數據治理。數字化企業擁有大量的數據，數據綜合利用和治理就成為需要進行的工作。
顧欣強調，這一模型主要利用簡化體系和互聯網推廣方式進行一個初期診斷，隨後西門子及合作伙伴提供的一站式諮詢、系統服務、產品服務可以提供之後企業數字化轉型所需的服務。
據官方介紹稱，該模型前序版本在2018年首次發佈，目前已生成近3000份評估報告。
研華：聚焦邊緣側價值，雲平臺側構建生態
相對西門子而言，研華可以說是國內工業設備廠商代表，與此同時，研華近年來也開始著手構建自己的工業互聯網體系。
研華科技（中國）工業物聯網事業群總經理蔡奇男告訴雷鋒網，“我們最初是一個自動化硬件公司，10年前我們意識到了工業軟件的重要性，2014年我們意識到數據的價值，我們希望將OT層的數據價值最大化，並規劃構建了WISE-PaaS平臺。”
與其它工業互聯網企業略有不同，研華目前主要仍以邊緣設備側價值為主，其WISE-PaaS平臺更多是以共創模式構建工業互聯網生態。雷鋒網在研華展臺也瞭解到，策維軟件正是研華共創模式下合作企業之一，策維軟件通過搭建EPOS工業互聯網平臺，可以為中小企業工廠提供數字化解決方案。
具體而言，EPOS通過將工廠中的業務單元、研發單元、倉儲單元、生產單元等抽象成數字化模型，採用微服務、容器等互聯網技術，並結合設備管理感知工業APP（DMPS）、生產管理感知工業APP（IMPS）等工業APP為工業企業提供服務。
海爾：一個洗衣機互聯工廠方案
海爾COSMOPlat作為當下工業互聯網中的明星平臺，也作為海爾在工業互聯網領域的核心佈局，一直活躍在各大展會上，此次在工博會上，海爾也展出了其基於COSMOPlat的建陶、醫療、機械等領域的解決方案。
據官方資料顯示，海爾COSMOPlat現已構建起跨行業、跨領域、跨區域的共創共享生態。簡言之，海爾在平臺側提的也是生態戰略。
在海爾展臺，雷鋒網看到了海爾基於COSMOPlat為自己滾筒洗衣機搭建的一個洗衣機互聯工廠解決方案。
據悉，海爾目前有13個互聯工廠，所有工廠的內筒車間、箱體車間、外筒車間、總裝車間內的設備通過這一系統實現互聯，訂單總量、計劃數量、庫存信息、生產線實時情況等信息都通過數字化平臺呈現。
此外，通過搶單的形式進行訂單分配，這同時也方便各個工廠根據自己的實際產能接收訂單。
訂單出貨過程具體劃分為十個步驟（定製下單、智能排產、智能揀配、柔性裝配、模塊裝配、定製裝配、智能檢測、智能倉儲、定製交付、用戶評價），根據實際生產環節複雜程度及歷史數據對各個步驟進行時間預測。
此外，這一整套系統還包括產品檢測、產品出貨全生命週期在內的數據監測和管理。
除此以外，海爾還展出了其COSMOPlat國家OID標識解析體系及家電行業基於表示解析的應用服務平臺，這也是海爾在做的家電行業標識解析二級節點。
英特爾：一個紡織服裝行業的應用案例
相對於更貼近設備側或工廠側的OT側廠商而言，IT廠商更喜歡講人工智能，尤其在較為成熟的視覺算法的應用。人工智能的前提是算力、算法的能力，雷鋒網在英特爾的展位上看到了一個應用於紡織服裝行業視覺檢測案例。
當下製造業產業面臨的一個問題是，產業數字化升級後，生產量加大，一方面人類會有疲勞期、不精確，另一方面年輕人不願意做機械化的工作。機器視覺為視覺檢測降低了人力成本，同時兼具準確性。
英特爾通過為JWIPC的工控設備提供「硬件平臺（CPU、VPU）+供邊緣智能軟件平臺+AI參考算法」整套解決方案，打造服裝行業的視覺檢測方案。該方案採用了基於英特爾OpenVINO的機器視覺算法，並通過CPU+VPU異構方案解決了算力問題。
由於CPU做的是邏輯運算，不善於做浮點運算，通過加入VPU處理器，提升工作效率。
具體在設備工作過程中，通過AI算法分析採集到的數據，並最終將分析結果反饋到應用層，通過應用層軟件輸出分析結果。目前這套工控設備已經在織布廠的缺陷檢測、印花廠和服裝廠的訂單追蹤及訂單管理中有所應用，但現場技術人員也告訴雷鋒網，“由於紡織廠的管理方式不夠先進、智能化設備不夠，AI算法所需的高質量數據不夠，現在這套設備應用還不多，這個行業要發展起來還需要一段時間。”
同時，在英特爾展臺上，雷鋒網看到了英特爾在智慧工廠中技術佈局框架，從工作負載整合、設備互聯、數據收集、機器視覺到最終的設備控制，這也反映了當下工業互聯網實際應用的一個整體思路。
在今年8月的2019百度雲智峰會上，百度副總裁尹世明提出「人工智能工業化」，在2019工博會上，雷鋒網也再次看到了百度在工業質檢雲上的整體方案。
質檢環節佔據整個工廠工作的一個重要部分，“1000人的工廠中，可能有200人是在做質檢工作。”
百度智能云為企業用戶可以提供兩種方案：
第一類，定製化方式。用戶通過提供至少50-100張工業檢測缺陷照片，可以訓練一個定製化算法模型，並最終應用到實際方案中；
第二類，用戶通過購買百度智能雲整套平臺後在本地部署，自己訓練算法模型並部署應用。
由於現在多數廠商不願將自己的數據上傳到公有云，多數用戶會選擇私有化部署。就成本而言，一套雲平臺售價在100萬左右，對於一個定製化解決方案也是在100萬左右，具體到推理模型而言，一般在30-50萬。
具體而言，通過將相機、鏡頭、保護裝置、算力設備與產線的融合設計，可以為諸如汽車、紡織、物流、能源行業提供質檢方案。據官方資料顯示，通過在鋼鐵行業部署應用行業專用AI算法模型的質檢解決方案，較傳統視覺算法準確率可提升10%-20%。
運營商：5G在工業互聯網中的應用
相對於IT、OT廠商而言，運營商今年在講工業互聯網的時候，都會提及5G的應用，5G+工業視覺、5G全連接工廠、5G+VR輔助裝配等。
現場中國聯通展示了其為商飛做的全連接工廠方案，將工廠內設備、人員、刀具，以及工廠外設備全要素實現連接，與此同時，企業可以將ERP、MES等系統對接到聯通雲平臺上。“通過數據分析、預測性維護實時保持設備健康狀態，這是最關鍵的。”聯通相關負責人告訴雷鋒網。
以刀具壽命管理為例，通過在刀具上貼二維碼或納維碼，並以攝像頭採集設備數據，建立起刀具的數據庫，從實現隨後的數據分析、預測性維護等能力。
聯通以自己的網絡優勢為基礎，轉型（混改）後開始做“新基建”，即將網絡建設到工廠中，融入到設備端及系統中，結合整個供應鏈合作伙伴，從感知層、PaaS層、SaaS層提供端到端解決方案。
提到5G當下在工業互聯網中的應用，聯通相關負責人告訴雷鋒網，“在商飛的數字化方案中有30個應用場景，其中有10個應用場景與5G有關，包括AGV機器人的高速率連接、結合機器視覺的雙目測量等應用場景。”
其中，結合機器視覺的數據可視化、視頻聯動，以及數據分析，中國電信也展出了自家的「5G+工業視覺方案」。據相關負責人介紹稱，“5G目前的優點是傳輸速率快，因而通過攝像頭採集的視頻可以上傳到雲端進行分析比對，並最終實時反饋到設備側，根據用戶需求可以加入歷史數據的比對，這一方案已經應用於浙江的某家水泥廠。”
關於5G在工業互聯網中的應用，中國信息通信研究院華東分院主任賀仁龍博士在「2019國際工業互聯網大會上」也給出了一張「5G+工業互聯網的全景圖」進行詮釋，從圖中可以看到，5G目前可見的主要應用場景包括AGV、機器視覺、虛實結合、虛擬產品、視頻監控。
智能雲科：工業互聯網平臺+工業互聯網終端
智能雲科是一家有機床製造業行業基因的典型工業互聯網企業，智能雲科CEO朱志浩認為，製造業企業現在面臨兩大需求：提升過程質量、設備高效率，為此智能雲科主要能力聚焦兩方面：
第一，設備深度連接，通過各類設備協議整合與應用相結合的系統，獲得真正有價值的數據；
第二，通過獲得的數據做優化，以此讓設備更好運轉。
雷鋒網瞭解到，智能雲科此次展出產品包括iSESOL工業互聯網平臺、i5OS、iSESOL BOX等。其中iSESOL BOX是一個裝備連接協議、邊緣計算能力、工業APP的承載設備。官方數據顯示，這一設備目標是承載四百多種裝備連接協議。
另外，智能雲科通過“眾創、眾制、眾享”的生態模式沉澱行業知識，並通過提供開發者中心和工業APP STORE，與第三方專業開發者一起開發工業APP。
高校：進擊的科研項目
在2019工博會上，除了有諸多企業、產業聯盟展出產品、方案，雷鋒網在會場發現，包括中科院、清華、北大、復旦等高校也展出了自己的科研項目、應用方案，包括清華大學的多模態智能感知集成電路系統，北京大學的通用化智能臨床研究數據平臺等項目。
值得注意的是，這些項目或方案均有附產品銷售方式，可見高校也已經融入整體的市場生態。
以北京大學的通用化智能臨床研究數據平臺項目為例，據官方資料顯示，該平臺基於SaaS雲模式，集成了輕量級項目管理、多終端靈活病例採集、支持隊列與隨機對照的臨床試驗設計、數據採集、數據質控、生物樣本庫、數據統計分析等功能，可用於提升臨床科研、流行病調查、臨床試驗和健康隨訪的流程化數據全生命週期的管理效率。解決了多中心醫學健康研究、藥物試驗、慢性病管理、隨訪管理等臨床數據採集與分析的問題。
這一平臺官方給出的應用範圍包括慢性病/健康隨訪管理與分析，病例數據採集與分析，醫生臨床實驗設計與數據統計，新藥研製與藥物試驗，臨床科研與教學等領域。
工業互聯網的落地方案及產業趨勢
工業互聯網現在技術已經不是問題，至少在國內製造業企業數字化轉型過程中，現有技術在提質增效上已經不是問題，這是雷鋒網與行業人士交流中，多位行業人士持有的一個觀點。
要實現這一觀點其實還需要從兩方面分析。一方面，國內多數製造業企業數字化程度低，現有技術在設備聯網化、數字化，數據整合和應用上已經有一定能力，可以為當下製造業企業實現一定的提質增效；另一方面，包括工業互聯網中的人工智能技術、工業互聯協議、標識解析體系等尚處於研發、制定初期，還有很長的路要走。
儘管如此，目前國內已經有諸如海爾、商飛等一批標杆性落地先行方案。
此外，就2019年工業互聯網發展趨勢而言，行業整合也在各地展開，包括在2019上海工博會上，「上海市工業互聯網平臺和服務商倡議暨聯合體」正式成立，聯合體涵蓋樹根互聯、智能雲科、優也信息科技在內的四十多家企業。
這樣的行業整合預計也將貫穿未來幾年工業互聯網的發展進程。
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