余曉暉
工業互聯網與數字化轉型的進展

余曉暉，信息社會50人論壇理事，中國信息通信研究院院長、教授級高級工程師，中國信息化百人會成員，工業互聯網產業聯盟理事長，國家戰略性新興產業發展專家咨詢委員會委員，制造強國建設戰略咨詢委員會智能制造專家委員會委員，工業和信息化部通信科技委常委。

一、全球數字經濟發展加速

習近平總書記在2021年中央政治局第三十四次集體學習時強調：數字經濟發展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。我們要推動數字經濟和實體經濟融合發展，把握數字化、網絡化、智能化方向，推動制造業、服務業、農業等產業數字化，利用互聯網新技術對傳統產業進行全方位、全鏈條的改造，提高全要素生產率，發揮數字技術對經濟發展的放大、疊加、倍增作用。

從全球看，數字經濟增長明顯高于經濟增長整體情況。中國信息通信研究院對2020年47個國家的數字經濟增長情況做了測算，這些國家整個名義增長值比GDP要高5.8個百分點，中國數字經濟增長也明顯高于整體經濟，這是一個全球基本態勢。預計“十四五”期間，數字經濟增長能夠保持年均速率約9%的增長，到2025年會超過60萬億元的規模。從過去2年的趨勢來看，全球數字化轉型會進一步加快，2021年全球數字化支出同比增長15%。預計未來3年全球數字化支出會達到17%，比前3年高6個百分點。麥肯錫研究認為，新冠肺炎疫情使全球各個領域的數字化進程提前了至少6～7年。從國內和國際情況來觀察，整個全球數字化轉型加快非常明顯，而且是一個不可逆轉的態勢。

未來經濟社會的每個領域都會面臨深刻的數字化轉型，很多業務流程和產品服務都會通過數字技術、智能化、軟件化，重新塑造、重新定義，或者進一步優化。在這個大架構下，產業數字化是主戰場。據中國信息通信研究院測算，我國2020年數字產業化的比重是7.3%，產業數字化的比重是31.2%，而在2005年，數字產業化和產業數字化的比重均約為7%。所以在過去十多年里，數字產業化并沒有很大幅度增長，但是產業數字化增長非常快。這也反映了一個事實，數字技術是國民經濟發展的先導性領域，而數字化主戰場還是在各個傳統的經濟部門，是一種正外部溢出。預計“十四五”期末，在數字經濟領域，數字產業化比重和產業數字化比重分別約為20%和80%，產業數字化產值將達到50萬億元，數字產業化產值約為10萬億元。

二、工業數字化轉型的內涵與路徑

回到數字化轉型這個話題，在過去幾十年里，我們經歷了信息技術與經濟社會各個領域的結合，過去講信息化，現在強調數字化，可能從不同角度看有不同的含義，但本質上沒有什么不同，講的都是信息技術作為通用目的性技術驅動經濟社會發展變革的過程。在有些場合講制造業或工業的數字化、網絡化、智能化時講的是狹義的數字化轉型，而廣義的數字化轉型，包含狹義數字化、網絡化、智能化的全部內容，是過去幾十年信息化浪潮里的一個自然發展過程，也是一個新的發展階段。

但現在看信息化與數字化還是有一點很不同，我們過去強調的信息化，從工業企業的視角包含生產層面的自動化和經營管理層面的信息化，它們的核心都是流程驅動的，通過生產流程、企業管理流程的自動化，將人解放出來，實現大規模精益生產、精益管理，顯著提升生產效率和運營效率；而現在數字化的一個重要特質是數據驅動，強調敏捷性、實時感知、動態優化和全局智能化決策能力，實現數據驅動的商業模式變革，帶動全要素生產率的提升。

數字化轉型是一個系統變革，其中最關鍵的是業務。業務轉型有兩個要素。第一個要素是連接范圍，通過網絡實現從生產系統到企業、再到產業價值鏈的連接，連接范圍有多大，也意味著數字化轉型所涉及范圍有多廣。然而，不同的行業、不同的企業，有不同的取舍或不同的切入點。第二個要素是深度，數據智能和企業核心業務、生產、經營管理結合的深度，也會決定價值的高低。數字化轉型是一個系統性變革，通過業務轉型驅動整個運營體系的轉型，組織變革是一個全面過程，而業務轉型是關鍵。在這個過程中，通過連接和數據的深度應用，一個新的優化范式會形成。所以，現在講數字化轉型和過去20年、30年的信息化、自動化還是有些不同的，引入了一些新的特質、新的要素。

在推動國家工業互聯網發展的進程中，我們總結抽象出一個工業互聯網模型，包括物理世界和數字空間兩個部分。構建這個新的優化范式的一條線索是這次變革最重要的特質，即數據驅動，物聯網、互聯網把各種異構數據采集起來，基于數據進行機器學習、建模分析，利用數據科學進行決策優化。但是只有這條線索是不完整的，在各個行業應用中，都需要每個行業結合自己的知識積累，把這些知識和數據科學結合在一起，構成“數據驅動+行業機理與知識”的優化范式。把數字科學和傳統物理世界的行業科學結合在一起，是工業互聯網或者數字化轉型中最重要的一個方法論，也是我們現在講的第四次工業革命中最主要的一條路線。

這個方法論具體到每個行業、每家企業的時候，會有非常大的差異，這個差異來源于每個行業自己的比較優勢，以及需要解決的痛點和難點問題。這里列了一些目前正在進行的數字化變革模式，例如，“數據+知識”會形成一個新的研發范式變革，數字化生產會帶來制造模式變革，產品體系智能化會帶來產品體系增值和重塑，數據驅動會帶來各種創新和商業模式，以及產業組織變革和資源配置優化。幾乎在每個行業中都能看到所有模式，但是對應每個行業有不同的路徑選擇。

三、不同行業的數字化轉型有不同的演進

數字化轉型是決定企業未來發展必不可少的一條路徑。但是具體到每家企業，究竟怎么用數字技術、怎么能夠帶來價值，還是有很多挑戰的。

例如，對于汽車行業，汽車管控一體化和用戶服務成為一個共享模式，另外，造車新勢力的興起也是一個重要現象，用戶參與、大規模的定制化生產、電力驅動、網聯化、智能化結合在一起，帶來了汽車領域的深刻變革。過去汽車工業是高度自動化、信息化的，在此基礎上也有很多新的數字化演進。

在裝備行業，復雜裝備的設計和運維有很多數字化實踐，一方面是前端的研發設計，另一方面是后服務市場。在原材料行業，傳統的安全和環保管控仍然是重點，此外，全產業鏈全流程優化也變得非常重要，因為中國在鋼鐵石化行業的自動化、信息化水平極高，但整體產業鏈的效益差距比較大。消費品行業結合消費品特點和要素，利用數字技術重新定義商業模式。電子信息產業數字化有一個很重要的價值就是提升產品良率。在能源行業，會出現從能源生產到服務的新興生態經濟，未來也會和雙碳結合帶來很多機會。

不同行業有不同特點。數字化轉型為數字技術供應商帶來了巨大挑戰，由于面臨每個行業的高度個性化和碎片化，所以對數字技術產品軟件和平臺要求很高。

四、平臺經濟與常見類型

過去幾年，整個平臺行業有了快速發展，也帶來了兩個趨勢。一個趨勢是全球對消費性領域的平臺經濟的監管在加強，包括中國、歐洲和美國，基本上從2019年開始，各國陸續出臺了相關監管和規范措施，以及相關法律。另一個趨勢是面向生產領域的數字化平臺快速發展，而截至2021年，數字化平臺數量增長的勢頭已經有所放緩，整個數字化平臺開始市場整合，全球數字化平臺的市場集中度明顯提高。截至目前，從國內到國際，還沒有任何一家面向工業生產的平臺企業能夠像谷歌、亞馬遜一樣建立起自己的平臺經濟。

中國的數字化平臺數量還在增長，有影響力的平臺有150余家，中國信息通信研究院監測到的超過1000余家，有28家“雙跨平臺”，也有很多聚焦于特定行業、特定專業領域，以及面向不同企業的技術平臺。目前看來，中國的數字化平臺最為多元化，實踐場景最為豐富，而且涵蓋領域也非常豐富。

中國整體數字化平臺能力也有明顯進步。從3個層面來看，邊緣層的邊緣智能、邊緣協同能力明顯增強；PaaS層是最關鍵的，比如研發設計板塊、人機交互、低代碼開發、工業模型設計、信息模型設計、數字孿生等能力都在快速提升；此外，平臺的生態意識也在增強。但對標全球最好的平臺，還是有不小的差距。

從平臺布局來看，數字化平臺有4種常見類型。第1種是解決方案交付型，以項目交付制作為突破，一般常見于在垂直領域有很深積累的企業。第2種是“操作系統”型，這類平臺一般有非常強的水平和能力，如微軟可以同時涵蓋很多不同領域。第3種是超級工業軟件型，如西門子、達索、PTC。第4種是產業互聯網型，中國互聯網企業大多基于大數據和人工智能構建產業互聯網，打通消費和生產。當然這些都是階段性發展情況，大家都希望在制造領域或者實體經濟領域做出自己的平臺經濟，很多模式會相互交叉，不斷演化迭代出新的模式。

無論是制造企業基于自身沉淀出知識模型，再經過數據積累進行迭代和演化，不斷提升，還是技術企業通過數字技術增強，不斷利用新AI技術等對行業進行學習、形成提升，都是異曲同工，即通過不同路徑把平臺所需要素進行信息積累。但值得注意的是，完成工業軟件是實現這個平臺價值關系的最終環節。即使有了數據、有了連接，如何把它變成用戶所需要的價值創造出來，最后還要通過工業軟件去實現。

近年來，數字化平臺的迭代速度很快，需要大量投資，而市場比較碎片化，或者說行業差異非常大，所以截至目前，中國的數字平臺企業面臨的資金壓力、商業模式變現速度挑戰非常大，但是已經有很多優秀企業在快速成長和發展了。

五、熱門技術：5G、人工智能、數字孿生、可信數據空間

5G在中國的發展速度很快，但大眾認知的5G和真正的5G的發展其實有一定差別，比如在中國，可能很多人都覺得5G發展得沒有那么好，但實際上，中國的5G其實比4G發展的要快很多。中國進入4G時代是在2013年，而全球4G的啟動是在2009年，中國大概晚了4年，在此之前所有要素都相對完善了，所以進入即在高峰。但是，對于5G，中國與美國、韓國第一時間同步部署，因此，中國是引領者、引導者，意味著要做很多試錯。一些典型的全球5G應用探索如圖1所示，我們可以看到，產業數字化的比例接近60%，都屬于廣義工業互聯網范疇，這一點和過去的4G技術有很大不同。

為什么在國際上人們對5G有那么多的關注，包括與5G有關的全球博弈會有那么多，這是因為5G涉及更多場景，包括生產領域的場景都是過去沒有的。另外，5G不僅是一個信息傳輸的技術，還集成和組合了一系列新的信息技術，如與計算的結合，與人工智能技術的結合，與AI、VR技術的結合，都有很大的變革潛力。

5G在礦山中的應用非常剛需，例如，5G在進入礦井后，可以使工人在井下的采掘面后退200米，工作人員可以遠程進行操控，這對產業來說可能是一次很重要的變革。又如，華為的團泊洼工廠，被認為是全球最新的5G工廠，通過“5G+人工智能+邊緣計算”技術能夠代替人工操作，通過柔性生產，產線調整時間會大大縮短。很多小變革看起來微不足道，但是后續會帶來很多巨大的變化。

但是截至目前，所有的5G生態領域應用都屬于增量創新、邊緣革命，不用改變現有的核心生產體系，也基本不用改變生產線，都是在外圍發生的。在未來5G發展的重要領域，要把5G變成工業裝備、自動化系統的一部分，就要解決時間確定性同步等問題。

如果5G能下沉變成一個工業基因，就意味著5G可以把計算能力下沉，也可以把人工智能技術下沉，能夠帶來一系列組合性變化。目前5G應用還處在非常初期的階段，5G標準和產業化還不成熟，但是在這個過程中我們可以看到很多有意思的應用場景，這是我們未來可以推動的方向。

對于人工智能在工業領域的應用，一方面，人工智能在工業領域的應用使傳統決策和解決問題的精度、速度有明顯提升；另一方面，新一代人工智能技術，如數據科學技術的應用，也可能解決許多過去無法解決的問題，突破一些障礙，擴展可解決問題的邊界。目前人工智能應用比較廣泛的有傳統專家系統、傳統機器學習、新一代深度學習和知識圖譜。從工業智能的推進來看，我們離全球最先進的水平尚有一些差距，但也能看到中國發展速度之快。

目前看來，工業數字孿生比較受重視，但是我們目前還處于初級階段，80%的應用場景還處于可視化描述階段，也有少數企業開展了更高水平、更具深度的決策優化，但這個比例還非常低。另外，對于工業設備數字孿生，無論是車間級還是工廠級，都是未來非常重要的發展方向。無論是中國、美國，還是日本、歐洲，對于把數字孿生作為工業數字化轉型的一個重要方向，都有高度共識。

歐洲、日本、美國都不同程度地推動了數據空間的發展。但所有國家都基本上有這樣一個共識，就是如何將數據利用起來，建立一個可信數據流動使用的環節。歐洲曾計劃到2030年建立9個數據空間，這9個數據空間包括制造、能源、醫療、交通等。中國目前也有嘗試，中國信息通信研究院正在從工業入手，與合作伙伴一起推動相關建設，但仍需要考慮設計原則，如如何確保每個企業的數據主權自主可控、中間如何構建規則體系等。