三、融合型數(shù)字經(jīng)濟的新模式新業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)

當前，數(shù)字經(jīng)濟加快與其他行業(yè)融合滲透，產業(yè)數(shù)字化進程持續(xù)加快，在帶動經(jīng)濟增長、推動新舊動能轉換中的作用不斷增強，數(shù)字經(jīng)濟正加速由消費領域向生產領域拓展，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造等為代表的融合型數(shù)字經(jīng)濟正在全球范圍加速發(fā)展。

（一）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)打造制造企業(yè)競爭新優(yōu)勢

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代信息通信技術與現(xiàn)代工業(yè)技術深度融合的產物，是制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化的重要載體，也是全球新一輪產業(yè)競爭的制高點。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)包括網(wǎng)絡、平臺、安全三大功能體系，其中網(wǎng)絡體系是基礎，平臺體系是核心，安全體系是保障。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正成為領軍企業(yè)競爭的新賽道、全球產業(yè)布局的新方向、制造大國競爭的新焦點。

作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)三大要素之一，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是工業(yè)全要素鏈接的樞紐，是工業(yè)資源配置的核心。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是面向制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化需求，構建基于海量數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析的服務體系，支撐制造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的工業(yè)云平臺，包括邊緣、平臺（工業(yè)PaaS）、應用三大核心層級，如圖1-7所示。可以認為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是工業(yè)云平臺的延伸發(fā)展，其本質是在傳統(tǒng)云平臺的基礎上疊加物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術，構建更精準、實時、高效的數(shù)據(jù)采集體系，建設包括存儲、集成、訪問、分析、管理功能的使能平臺，實現(xiàn)工業(yè)技術、經(jīng)驗、知識模型化、軟件化、復用化，以工業(yè)App的形式為制造企業(yè)創(chuàng)新各類應用，最終形成資源富集、多方參與、合作共贏、協(xié)同演進的制造業(yè)生態(tài)。

圖1-7 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系架構圖

資料來源：《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺白皮書（2017）》

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系架構中，第一層是邊緣，通過大范圍、深層次的數(shù)據(jù)采集，以及異構數(shù)據(jù)的協(xié)議轉換與邊緣處理，構建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)基礎。第二層是平臺，基于通用PaaS疊加大數(shù)據(jù)處理、工業(yè)數(shù)據(jù)分析、工業(yè)微服務等創(chuàng)新功能，構建可擴展的開放式云操作系統(tǒng)。第三層是應用，形成滿足不同行業(yè)、不同場景的工業(yè)SaaS和工業(yè)App，形成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的最終價值。除此之外，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺還包括IaaS基礎設施，以及涵蓋整個工業(yè)系統(tǒng)的安全管理體系，這些構成了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的基礎支撐和重要保障。

當前，全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正處在格局未定的關鍵期和規(guī)模化擴張的窗口期，發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為主要國家搶占全球產業(yè)競爭新制高點、重塑工業(yè)體系的共同選擇。通用電氣公司（GE）于2013年推出了以PaaS為核心的Predix工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺產品，正式開啟國際工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)展的序幕。隨著GE Predix平臺產品的推出，其他國際產業(yè)巨頭紛紛加入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的競爭，西門子推出了Sinalytics平臺，對所有跨業(yè)務的遠程分析和維護服務進行整合；IBM推出了以PaaS為核心的數(shù)據(jù)分析及應用開發(fā)平臺；SAP基于大數(shù)據(jù)分析引擎推出HANA平臺等。而2015年后，更多的產業(yè)巨頭加入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的競爭格局中，其中最具代表性的包括微軟Azure平臺、博世的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、英特爾的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、PTC的ThingWorx平臺、IBM的Bluemix平臺，以及發(fā)那科的資源管理平臺等。全球11家IoT平臺供應商競爭力評估如圖1-8所示。

圖1-8 全球11家IoT平臺供應商競爭力評估

資料來源：Forrester Wave《2016年第4季度，IoT軟件平臺》

專欄1-1 從工業(yè)云到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺演進的五個階段

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺與工業(yè)云有本質的區(qū)別，又有許多聯(lián)系，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是傳統(tǒng)工業(yè)云功能的疊加與迭代。從過去幾年的工作實踐及技術和產業(yè)發(fā)展趨勢來看，工業(yè)云平臺向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺演進經(jīng)歷五個階段，如圖1-9所示。

圖1-9 從工業(yè)云到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的五個階段

階段Ⅰ，成本驅動導向。主要是研發(fā)設計類工具上云。云計算具有資源池化、彈性供給、按需付費等典型特征，能大幅降低企業(yè)購買研發(fā)工具的成本，提高企業(yè)研發(fā)效率，因此，降低成本是工業(yè)云平臺起步發(fā)展階段考慮的重要因素。

階段Ⅱ，集成應用導向。主要是研發(fā)設計類工具上云的基礎上，推動核心業(yè)務系統(tǒng)上云。

階段Ⅲ，能力交易導向。在企業(yè)研發(fā)設計類工具、核心業(yè)務系統(tǒng)上云之后，底層的設備和產品開始上云，工業(yè)云平臺開始演進為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。

階段Ⅳ，創(chuàng)新引領導向。在企業(yè)研發(fā)設計類工具、核心業(yè)務系統(tǒng)、底層的設備和產品開始上云之后，制造業(yè)架構體系發(fā)生了革命性變革，“云計算+邊緣計算”成為計算能力新組合，微服務架構成為知識經(jīng)驗封裝的新模式，工業(yè)App成為新型軟件形式。

階段Ⅴ，生態(tài)構建導向。隨著海量第三方開發(fā)者與通用工業(yè)App的出現(xiàn)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將進入一個以生態(tài)構建為導向的新階段。當前GE、西門子等領軍企業(yè)都在圍繞“智能機器+云平臺+工業(yè)App”的功能架構，培育海量第三方開發(fā)者開發(fā)工業(yè)App，構建基于平臺的制造業(yè)生態(tài)，不斷鞏固和強化制造業(yè)競爭優(yōu)勢。

（二）智能制造產業(yè)迎來爆發(fā)式增長

近年來，傳統(tǒng)產業(yè)加快引入智能制造新模式。①智能制造標準成為國際競合制高點。作為綜合性的復合領域，智能制造運用了大量先進技術，涉及眾多學科的交叉，出現(xiàn)了大量空白領域，需要新的標準。當前，不論是從德國“工業(yè)4.0”的下一步重點發(fā)展方向，還是美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的最新動態(tài)來看，智能制造相關標準的研究與制定已經(jīng)成為未來新工業(yè)革命的戰(zhàn)略高地，國際競爭將加劇。各國將以本國主導的參考架構為核心，重點推進新技術、融合技術領域標準實施，并加快向國際標準化組織輸出標準。②智能制造密切相關產業(yè)將迎來爆發(fā)式增長。以工業(yè)機器人和PLM為例，全球工業(yè)機器人市場繼續(xù)保持高速增長，近期年平均增長率超過15%，而2014年PLM市場也達到了約7%的較高增長速度，當時預計，未來五年復合增長率將維持在6%左右。③涌現(xiàn)出一批專業(yè)化服務提供商。圍繞智能制造建設實施過程中面臨的數(shù)據(jù)集成、系統(tǒng)集成、數(shù)據(jù)分析和應用開發(fā)等需求，各類服務提供商迎來發(fā)展良機，并涌現(xiàn)出一批領先企業(yè)。例如，數(shù)據(jù)集成領域的Pivotal、Informatica、Cloudera等，系統(tǒng)集成領域的Dematic、Reis和寶信軟件等，數(shù)據(jù)分析領域的IBM、Teradata和昆侖數(shù)據(jù)等，以及應用開發(fā)領域的NI、SoftBank等。④新興技術催生出更多新產品。圖像技術、虛擬現(xiàn)實技術和人工智能技術等新一代信息技術正不斷向工業(yè)領域滲透，并催生了眾多新的工業(yè)產品。例如，VR/AR技術開始在工業(yè)設計領域得到廣泛應用，Autodesk將最新的AR技術整合到自家原有的CAD設計軟件中，使原來的平面三維設計轉化為真正的立體空間三維設計，從而能保證工程人員更好、更快地進行產品設計；深度學習領域的最新成果也開始應用在工業(yè)機器人產品之中，日本發(fā)那科與人工智能創(chuàng)業(yè)公司Preferred Networks進行合作，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡幫助機器人實現(xiàn)對分揀工作的自主學習，以提升機器人產品的智能程度，降低使用難度。