近日，工業和信息化部正式發佈《關於推動工業互聯網加快發展的通知》提出，要提升工業互聯網平臺核心能力，引導平臺增強5G、人工智能、區塊鏈、增強現實/虛擬現實等新技術支撐。工業互聯網平臺作為新一代信息技術與製造業融合發展的產物，是新型基礎設施建設的重要內容，是支撐製造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的關鍵載體，將為新一代信息技術的集群性突破、協同性創新與融合性應用帶來新的發展機遇，正加快形成新技術加速融合、新模式加速培育、新生態加速構建的新圖景。
一、5G：打通工業互聯網平臺最後一公里的橋樑
(一)技術簡析
5G作為新一輪科技革命的核心通用技術，是支撐經濟社會數字化、網絡化、智能化轉型的關鍵新型基礎設施。與WIFI、光纖、藍牙等連接形式相比，5G網絡具有低時延、高可靠性、高帶寬、大連接等特性，能更加有效的滿足工業場景高精度、高穩定、高速率的應用需求，將為工業互聯網融合創新應用提供重要網絡支撐。
(二)融合應用場景
相對於3G、4G等消費型互聯網，5G網絡是更加貼近工業應用的生產型互聯網，未來超過80%的5G應用場景將發生在工業互聯網垂直領域。一是強化邊緣感知，基於5G技術支持，加強工業互聯網邊緣側數據採集能力，獲取大容量、高質量、高速率的數據信息。二是遠程輔助控制，基於5G網絡構建生產線信息物理系統，實現生產全流程的監控、分析和管理，包括基於5G的遠程監控、裝配輔助、運維和巡檢輔助等。三是人機協同作業，包括基於eMBB和移動性場景的AGV、雲化機器人等，基於uRLLC場景的工業機械遠程控制、柔性機械臂等。四是強化網絡安全，根據業務規劃工業領域5G專用網絡，避免頻譜干擾，從而滿足不同應用場景對網絡的複雜需求。
(三)相關建議
一是引導企業加快利用5G技術開展工業互聯網內網改造，加強關鍵技術與相關標準研製，夯實“工業互聯網+5G”發展基礎。
二是做好頻譜規劃和行業監管，開展工業領域5G應用功能性、性能性、適配性、安全性等方面的測試驗證，不斷推動技術升級和功能迭代。三是加強5G網絡安全建設，通過採用認證、加密完整性保護、隔離等技術，有效提高5G網絡安全防護水平。二、數據中心：構建海量工業數據處理體系
(一)技術簡析
隨著物聯網、雲計算以及多種傳感器的廣泛應用，貫穿製造業生產全流程、全產業鏈、全產品生命週期的數字化描述與大數據分析成為可能，以多模態、強關聯、高通量為特徵的工業大數據逐漸成為支撐製造業數字化轉型的關鍵戰略資源。目前，我國數據中心全球市場份額僅佔美國五分之一，發展前景空間巨大，預計2020-2025年中國IDC市場規模將累計達到萬億元。“邊緣數據中心+大規模數據中心”將共同構建起海量工業數據採集、處理和分析的服務體系，推動工業互聯網平臺加速落地。
(二)融合應用場景
一是構建邊緣智能數據中心。打造邊緣數據中心，以超低的網絡時延接入海量、異構、多樣性數據，構建“雲計算+邊緣計算”的新型數據處理模式，加速數據處理能力由雲端下沉，滿足萬物互聯時代企業帶寬、時延、安全方面特定需求。二是構建雲端大數據分析中心。一方面，依託工業互聯網實現企業內部各類數據資源的匯聚、處理、分析、共享和應用，支撐生產要素優化配置，促進製造業升級和生產性服務業發展。另一方面，對產業資源的統籌管理、精確對接與智能調配，發揮數據作為核心生產要素參與價值創造和分配的能力，加速產業上下游供應鏈協同。
(三)相關建議
一是圍繞協議解析、邊緣計算等基礎共性技術開展協同攻關，夯產業發展基礎。二是優化數據中心統一佈局，與網絡建設、數據災備等進行統籌考慮，引導各地因地制宜有序推動數據中心規範化、綠色化發展。
三是擴大現有數據中心建設規模，積極推進分行業數據中心建設，構建基於雲、網、邊深度融合的數據網絡，滿足工業領域不斷增長的數據存儲和計算需求。四是探索建設國際化數據中心，鼓勵我國數據中心建設企業豐富服務種類，創新服務模式，積極拓展海外市場。三、人工智能：提高工業PaaS層核心競爭力
(一)技術簡析
人工智能具有自感知、自學習、自執行、自決策、自適應等特徵，其在工業領域應用的本質是通過打造狀態感知、實時分析、精準執行、科學決策的數據自動流動閉環，以應對工業場景的不確定性和複雜性。目前，工業智能仍處於發展探索時期，工業人工智能的關鍵技術、場景應用、產業發展均處在起步階段。
(二)融合應用場景
深度學習和知識圖譜是人工智能在工業領域應用的兩種主要技術形式。其中，深度學習主要解決了工業場景中的識別、監控、推理、預測等問題，適用於不可見的複雜問題，應用於設備故障定位、產品質量檢測、工藝流程優化等工業場景;知識圖譜主要解決了工業要素的挖掘、分析、建模、可視化等問題，適用於認知明確的問題，適用於集團輔助決策、供應鏈精益化管理、生產計劃預測等工業場景。
(三)相關建議
一是引導民營企業、研究機構等擴大在人工智能共性研發領域資源投入，吸引社會資本進一步加大投資參與力度。二是引導企業針對場景痛點開發人工智能產品。提升高質量人工智能應用有效供給能力，防止出現“為AI而AI”的現象。三是加強人才培養，推動人工智能一級學科的建設工作，增設試點院校，加快人工智能學科發展。
四、區塊鏈：奠定多方共治、互信共享的數字基礎
(一)技術簡析
區塊鏈具有分佈式數據庫、對等傳輸、權限隱私保護、記錄不可逆等特點，有利於增強研發、製造、管理、運維等環節物流、商流、信息流和資金流的透明可信度，從而提高整個生產過程組織運轉效率。依託其交易可溯源、難篡改等特性，將有助於完善企業上下游間、生產者消費者間的信任機制，節約社會信任成本。
(二)融合應用場景
在邊緣層，區塊鏈可應用於可信身份、可信傳輸、可信邊緣智能等可信工業數據採集場景。在IaaS層，區塊鏈主要應用於分佈式工業大數據存儲。在PaaS層，區塊鏈可應用於可信數據管理、工業分佈式賬本、狀態溯源、智能合約等模型共享和微服務生產、集成場景。在工業應用層，區塊鏈主要面向銷售、租賃、回收等場景，實現數據全程可追溯，提高產品信息可信度。
(三)相關建議
一是採取包容審慎原則，建立健全區塊鏈監管框架，制定相關法律法規，營造產業健康發展生態。二是鼓勵建立產學研用協同工作機制，積極開展技術創新夯實技術基礎，突破性能、安全、兼容性等技術瓶頸。三是強化示範引領作用，加快推進區塊鏈在工業互聯網領域的試點示範，促進區塊鏈在具體場景應用落地。
五、AR/VR：打造工業人機交互新模式
(一)技術簡析
AR/VR等作為對複雜數據進行可視化操作與交互的人機界面新技術形式，通過多源信息融合，構建實時性、互動式、沉浸式的三維動態視景和實體行為系統仿真系統，有利於提高人機交互體驗與效率、拓展人類感知能力、改變產品形態和服務模式。
(二)融合應用場景
在研發設計環節，通過對產品在各種環境中的狀態實時模擬仿真，能夠動態直觀反映產品結構、性能等變化，助力研發人員提高效率。在生產製造環節，有利於實現生產製造工作場景的真實還原，打造人機協同工作場景，減少員工培訓週期，提高生產效率。在倉儲物流環節，通過標籤化處理與自動化提示，能夠幫助員工準確識別產品信息，提高分揀速度和準確度。在銷售服務環節，將為顧客參與產品設計提供可視化渠道，降低參與門檻，實現定製化服務。
(三)相關建議
一是加強產學研用協同合作，推動近眼顯示、渲染處理、感知交互等基礎理論和共性技術研究。二是豐富產品有效供給，加強開源社區建設，吸引更多開發者參與AR/VR應用設計開發。三是發揮標準對產業的引導支撐作用，建立產學研用協同機制，健全虛擬現實標準和評價體系。
作者宋穎昌 孫剛 管桐 張朝供職於賽迪研究院信息化與軟件產業研究所
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