1.1　工業互聯網的提出、現狀與演進

1.1.1　工業互聯網的提出

2006年，谷歌（Google）首席執行官（chief executive officer，CEO）埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大會上首次提出了“云計算”（cloud computing）的概念[1]，立即引起了各界的廣泛關注，催生了互聯網的第三次革命[2]，世界各國對云計算投入了大量精力，試圖搶占技術發展變革的最前沿，全球的信息技術企業也紛紛向云計算轉型。依托于云計算，云服務應運而生，主要包括軟件即服務（software as a service，SaaS）、平臺即服務（platform as a service，PaaS）、基礎設施即服務（infrastructure as a service，IaaS）三種服務模式，電信運營商、信息技術（information technology，IT）企業、互聯網企業等紛紛推出云服務。目前，云計算已滲透到社會各行業、各領域的信息化應用中。

工業互聯網正是起始于云計算在工業領域的落地、延伸和拓展，它豐富、擴展了云計算的資源共享內容、服務模式和支撐技術[3-4]。

2012年，“工業互聯網”這個名詞及其初始理念由美國通用電氣公司（General Elect Company，GE）正式提出[5]。我們將其解讀為工業互聯網1.0：“它將人、智能機器、高級分析系統通過網絡融合在一起，通過數據/信息、硬件、軟件和智能分析/決策的交互，提高創新能力、優化資產運營、提高生產效率、降低成本和減少廢物排放，進而帶動整個工業經濟發展。”

1.1.2　工業互聯網的發展現狀

1．國外工業互聯網的發展現狀

1）國外工業互聯網相關的政策近年來，工業互聯網深受工業強國高度重視，各國分別頒布適用于本國發展工業互聯網的戰略規劃，旨在推廣和應用工業互聯網，帶動本國工業轉型升級，發力高端制造業，促進經濟繁榮發展。

其中，制造業先進國家（如美國）圍繞云計算、數據傳輸網絡、信息通信、大數據及人工智能等技術的快速發展及其穩定性和安全性等開展新一輪技術研究，支撐其構建市場化的工業互聯網和未來智能制造系統；德國在產業政策上對工業互聯網相關的技術和應用給予了大力的支持；英國認為云計算技術能極大地改變制造業的生產模式，推進產業的創新發展；日本高度重視以工業機器人和人工智能為核心的綜合科技的發展。各國在工業互聯網相關領域的戰略布局及重點內容見表1-1。

2）國外工業互聯網的發展現狀分析

總的來看，全球工業互聯網的發展呈現出關鍵技術加速突破、基礎支撐日益完善、融合應用逐漸豐富、產業生態日趨成熟的良好態勢[21]。美國、歐洲、亞太地區是工業互聯網發展的重點區域，各國憑借各自的優勢布局，推動了工業互聯網的發展，出現了一些國際領先的工業互聯網創新與實踐。

（1）技術方面國外龍頭企業深化邊緣計算、物聯網、人工智能（artificial intelligence，AI）技術應用，全面提高工業互聯網設備接入及大數據分析應用水平。它們將研發、構建與運行工業互聯網平臺作為工業互聯網的發展重點，重視投入回報率，期望以最小的成本投入獲得最大的市場收益。

例如，美國參數技術公司（Parametric Technology Corporation, PTC）發布了ThingWorx?平臺，它是由快速應用開發平臺、設備連接、機器學習功能、增強現實以及領先設備互聯網等集成組成，能夠提供全面的工業物聯網（industrial internet of things，IIoT）技術堆棧，支持數據、流程、資源和人員的集成、統一和決策；在國際數據公司（International Data Corporation，IDC）發布的2019版《能源和制造業工業物聯網供應商評估報告》中，在對11家供應商展開評估后，微軟被評為制造業和能源行業工業物聯網平臺的“領導者”[22]。微軟致力于推動人工智能與物聯網、智能邊緣的無縫銜接，其研發的Azure數字孿生（Azure digital twins）幫助開發者為現實的物理環境創建出完整的虛擬模型，Azure邊緣計算平臺可以讓云端智能直接運行在獨立的物聯網設備上，Azure物聯網中心（Azure IoT central）能夠幫助開發者和合作伙伴快速搭建起一個物聯網應用的框架，用幾個小時進行定制設計，在一天之內就可以投入生產運行。此外，物聯網相關技術已成為德國博世公司研發的主要聚焦點，近年來博世推出了物聯網（internet of things，IoT）軟件套件、Bosch IoT云等一系列解決方案，2018年博世物聯網軟件套件服務在華為云實現落地應用，加速了物聯網在中國市場的發展。

在工業互聯網的發展上，國外大多數國家依托創新技術加快發展技術密集型的先進制造，促使網絡空間和物理世界高度融合，通過數據融合應用催生新價值和新服務，并通過逐步完善數字化轉型計劃，為企業提供良好的發展環境[23]。

（2）產業方面

國外的工業互聯網產業發展主要是龍頭企業、信息與通信技術（information and communications technology，ICT）領先企業、互聯網主導企業等，基于各自優勢，從不同層面與角度搭建的面向部分行業與領域的工業互聯網平臺，并以聯盟形式加快互聯模式推廣和市場布局。

美國在工業互聯網領域產業的發展，主要通過GE、AT&T、思科（Cisco）、IBM、英特爾（Intel）等5家企業聯合成立美國工業互聯網聯盟（Industrial Internet Consortium，IIC），積極吸納各類企業巨頭和頂尖機構加盟，突出體系架構和測試床建設，加快互聯模式推廣和市場布局。美國GE公司作為制造業的巨頭，率先意識到數字化轉型的重要性，于2013年推出Predix工業互聯網平臺，大力推動工業互聯網發展。隨后GE投入大量資源，以Predix為核心成立新的業務部門GE Digital，將其作為GE戰略的關鍵部分。GE還與英特爾、思科、IBM等巨頭建立合作關系，共同推動工業互聯網發展，強化平臺服務能力。2018年GE正式宣布出售部分GE Digital業務，并成立新的工業互聯網公司，獨立運營Predix平臺及相關數字化業務，在工業互聯網發展道路上進行新一輪的嘗試。

作為德國領軍企業，2018年8月，西門子公司發布的《愿景2020+》戰略中[24]，將“數字化工業”作為未來三大運營方向之一，并推出Mind Sphere平臺3.0版本，聯合庫卡、Festo、艾森曼集團等18家合作伙伴公司共同創建Mind Sphere World，打造圍繞Mind Sphere平臺的生態系統，并擴展其全球影響力。Mind Sphere平臺主要接入以西門子產品為主的各類工業設備，提供維修預警分析、售后數據管理、設備資源優化等跨領域工業應用，并使用產品生命周期管理（product lifecycle management, PLM）等系統實現設計仿真協同、生產訂單監控等，幫助企業進行預防性維護、能源數據管理以及設備綜合效率評估，重點關注在生產運行階段的生產設備維護與工廠運營。

日本工業互聯網產業發展主要是以發那科、三菱電機等為代表的日本制造企業進行布局，但它們的側重點有所不同，分別從故障檢測、智能服務、設備互聯等角度推出智能工廠解決方案。發那科提出的“零停機”工廠解決方案，通過工業互聯網將機器人連接，終端檢測機器人狀況，提前發現隱患、安排任務，避免工廠因設備故障而停工。三菱電機推出智能工廠方案“e-F@ctory”，以“e-F@ctory”為基礎架構形成先進的工業互聯網平臺，通過IoT、AI等領先科技技術，將開發和制造、物流、包裝等領域的所有機器和設備聯系起來，分析并靈活運用所收集的海量數據，實現“可視化、可分析、可改善”，以降低供應鏈和工程鏈的成本，推動尖端制造。

國外許多龍頭企業還通過收購、投資、跨行業合作打造工業互聯網生態系統。

在收購和投資方面，美國軟件服務提供商Salesforce通過收購和投資，不斷增強其客戶關系管理（customer relationship management，CRM）軟件應用功能，同時向人力資源（human resource，HR）管理軟件服務市場進軍，并拓展了針對開發者的開放平臺和企業交流平臺Chatter；德國西門子公司通過收購云原生低代碼應用開發領域的先驅和領導者Mendix公司，并將Mendix平臺集成至Mind Sphere平臺上，實現基于互聯網的應用程序的快速開發、部署和執行，加速工業互聯網的落地速度。

在跨行業合作方面，思科和GE合作，推出了支持Predix的思科路由器，該路由器外部經過強化處理，能經受石油和燃氣設施的惡劣環境考驗[25]；德國西門子、地區公用事業公司AW、電網運營商Allgu Netz等合作開發了Pebbles電力交易平臺，將區塊鏈技術應用在平臺上，使生產者、消費者和存儲設備聯結起來，從而優化當地能源交易方式，提升彼此間交易的靈活性。

目前大多數平臺主要是服務于企業用戶，以解決企業單點痛點為主；重視設備互聯，在平臺工具供給、工業模型沉淀等方面表現突出；通過打通產業鏈要素，提升上、下游協同與資源整合能力等[26]。

（3）應用方面

國外工業互聯網主要應用在設備健康管理及生產過程管控、基于數據智能的服務等領域。

據艾瑞研究院統計，2018年國外工業互聯網應用場景中，設備管理服務分析占比為49%，生產過程管控分析占比為24%[27]。如美國硅谷公司Litmus Automation提供了一個端到端平臺，依靠其設備邊緣端的優勢，通過工業互聯網來部署物聯網應用程序，在管理設備傳感器的同時將數據發送到CRM、企業資源計劃（enterprise resource planning，ERP）等企業應用程序，華冠科技自動化的工業互聯網平臺Loop和邊緣計算產品Loop Edge，可支持從任何設備收集數據、進行數據操作和快速分析，并具有實時可視化功能。如德國聯邦政府將智能數據計劃作為數字化戰略之一，將其加入整個工業4.0戰略計劃之內，其中的“智能數據研究計劃”（Smart Data）的研究成果主要包括數據科學研究、數字經濟、從大數據到人工智能、倫理與法律等方面。作為“智能數據研究計劃”之一的高速工廠（speed factory）項目，利用用戶在阿迪達斯體驗店的跑步機采集到的身體數據，通過3D打印的方式定制出最適合用戶的運動鞋，將C端和B端運作更緊密地結合起來，將制造階段延伸到售后服務階段。如日本電氣公司（Nippon Electric Company，NEC）在日本甲府營業點所在的服務器制造工廠采用數據平臺技術，利用客戶提供的數據進行定制生產，同時將其自主研發的基于異構混合學習技術的人工智能預測功能運用到生產計劃制訂中，成功將生產成本降低了45%[28]。

目前，國外工業互聯網在協同研發、運營服務、供應鏈管理等領域的場景應用有待延伸豐富。

2．國內工業互聯網的發展現狀

1）國內工業互聯網的相關政策

我國高度重視工業互聯網的發展。近年來，國家出臺了一系列政策鼓勵工業互聯網的發展，積極推進工業互聯網的應用，見表1-2。

2）國內工業互聯網發展現狀分析

在國家相關政策的推動下，我國工業互聯網的技術、產業、應用全面推進。在發展過程中涌現出一批豐碩成果，創新發展成效顯著，工業互聯網平臺體系建設不斷深入落實，以“平臺+技術”“平臺+行業”“平臺+區域”“平臺+雙鏈”“平臺+生態”等形成體系化推進，工業互聯網已經成為加速制造業舊動能改造和新動能培育的重要載體。

（1）技術方面

工業互聯網積極與新興前沿技術融合創新，體系建設全方位推進，初步培育形成一批“平臺+5G”“平臺+AI”“平臺+區塊鏈”等創新解決方案。

在工業互聯網與5G融合發展方面，2020年是5G規模建設元年，5G與工業互聯網融合創新發展提速，海爾、徐工信息、東方國信、浪潮、華為等企業均已在開展相關的技術研發和試點應用，如海爾從2018年4月開始對“5G+工業互聯網”進行探索，開展了多個“5G+多技術多場景”跨界融合集成測試，目前海爾卡奧斯（COSMOPlat）工業互聯網已實現“5G+機器視覺”“5G+AR”等平臺化管理。在工業互聯網與AI技術融合發展方面，隨著人工智能從感知向認知智能演進，AI在工業互聯網平臺設備層、感知層、邊緣層、平臺層、應用層等的應用極大提高了工業互聯網的感知、集成、決策優化能力。目前國內主流的工業互聯網平臺均已部署了人工智能引擎，并開展了相關融合應用。例如，阿里云ET工業大腦基于阿里云大數據一體化計算平臺，通過工業數據集成套件對企業系統數據、工廠設備數據、傳感器數據、人員管理數據等多方工業企業數據進行匯集，借助語音交互、圖像/視頻識別、機器學習和人工智能算法，激活海量數據價值，為解決工業制造業的核心問題而打造數據智能產品。在工業互聯網與區塊鏈融合發展方面，區塊鏈共享賬本、機器共識、智能合約和權限隱私四大技術，可以實現工業數據互信、互聯、共享，通過區塊鏈技術介入工業互聯網，可以形成核心企業內、企業間、工業互聯網平臺間的互信共享和價值交換。航天云網借助區塊鏈技術，打造“云端營銷”平臺，建立了可信的工業品營銷環境和信用體系，調動了全民參與大眾創新、萬眾創業的熱情，賦能云制造產業集群生態發展。

但多數工業互聯網平臺在工業機理模型和專業技術方面沉淀不足，工業APP的數量和質量不高；尚未形成統一的工業數據采集交換標準與工業控制系統通信協議，工業數據共享與應用安全技術有待突破，這些都制約著設備數據上云、工業互聯網內系統間以及跨工業互聯網的數據互通與共享等。

（2）產業方面

初步培育了一批實力強、服務廣的跨行業、跨領域的工業互聯網平臺，生態構建呈現多層次推進。

2019年工信部評選出十大跨行業、跨領域工業互聯網平臺，2020年遴選出15個跨行業、跨領域工業互聯網平臺，包括海爾COSMOPlat工業互聯網平臺、航天云網INDICS工業互聯網平臺、樹根互聯根云工業互聯網平臺等。這些平臺經過多年發展，在平臺架構、云服務能力和云生態建設、企業智能解決方案、產業鏈整合等方面，發揮了顯著作用，具備了核心競爭力和創新能力，形成了多行業、多領域的初步融合。雖然這些跨行業、跨領域工業互聯網平臺都在拓展行業覆蓋和應用領域的范圍，但各平臺的側重點仍有不同。其中，航天云網通過打造自主可控工業互聯網平臺INDICS+CMSS體系，提供跨行業、跨領域、跨地區的覆蓋產業鏈全過程和全要素的生產性服務，服務制造業轉型升級國家戰略，為我國大/中/小型企業提供各類制造全生命周期服務。同時航天云網申報并成為國家級工業互聯網主平臺之一，促進各中央企業工業互聯網平臺融通，加強央企資源共享和能力協同，深化工業互聯網在企業生產經營中的應用。海爾COSMOPlat利用平臺對接企業與用戶，形成個性化定制服務能力，通過云平臺打通需求、設計、生產等環節，實現個性化定制應用模式[37]；樹根互聯等平臺通過匯聚需求與供給雙方而實現供需對接、資源共享的功能，借助平臺打通產業鏈上、下游，進而優化資源配置[38]；華為基于其公有云業務將產品及其運維和運營實現端到端打通，同時不斷與業界頂尖的科研院校積極開展在公有云、AI、大數據、算法等領域的合作[39]；富士康通過工業互聯網、大數據、云計算等軟件及工業機器人、傳感器、交換機等硬件的相互整合，建立了端到端可控、可管的智慧云平臺，將設備數據、生產數據和產業專業理論進行集成、處理、分析，形成開放、共享的工業級APP，實現生產過程全記錄、無線智慧定位、表面組裝技術（surface mounted technology，SMT）數據整體呈現（產能/良率/物料損耗等），通過數據智能實現集中管理數據、基于大數據的智能能源管控等[38]。此外，阿里巴巴、華為、百度、騰訊、浪潮等公司紛紛建立開源社區，以開源模式整合資源，創建共享、協同的創新生態環境，支持開源工業互聯網平臺的構建[40]。

以“工業互聯網平臺+APP”賦能工業應用軟件產業，發展形成了面向軟件即服務的行業新業態。國內形成了一批面向特定行業、特定場景，基于新一代人工智能技術的“工業互聯網平臺+APP”服務新業態。國內主要以工業互聯網平臺為載體，依托開源模式推動工業APP發展，夯實工業技術軟件化基礎，創造基于工業互聯網的應用軟件服務生態。在抗擊新冠肺炎疫情期間，通過幫助企業構建高效、便捷、遠程協同的生產組織、制造流程、運營體系，降低了疫情對實體經濟的影響。例如航天云網基于其“工業互聯網云空間（industrial internet cloud space，INDICS）+云制造支持系統（cloud manufacturing support system，CMSS）架構”構建復工抗疫專區，提供企業復工復產工具集；百度基于“云+AI”技術構建的智能質檢系統助力精研科技等數十家制造企業實現無人安全生產；阿里基于“阿里云+釘釘”幫助制造企業實現組織和管理模式的創新，支撐遠程辦公、網絡視頻、遠程診斷等。

我國大多數的工業互聯網平臺通常對應用企業的關聯生產要素互聯互通、對行業的特定應用場景和需求重視不足；缺乏面向行業的公共服務平臺，在平臺服務賦能能力、跨行業應用服務等方面尚未形成成熟可復制的解決方案；部分企業的生產裝備數字化程度低，業務系統間存在信息壁壘、有價值的數據資源獲取困難等問題[41]。

（3）應用方面

工業互聯網正成為我國各地政府振興實體經濟、推動制造業高質量發展的重要抓手。

全國各地方政府在國家政策的牽引下，紛紛進行工業互聯網發展規劃，積極推進工業互聯網的發展。其中，廣東、江蘇、浙江等省份在工業互聯網領域發展較好。2017年11月，廣東省工業互聯網產業聯盟成立，為廣東省工業互聯網產業進行頂層設計，統籌廣東省工業互聯網的發展全局，國內重要工業互聯網企業如華為、富士康、騰訊等也紛紛落戶廣東省。2018年，江蘇省經濟和信息化委員會（簡稱經信委）聯合華為啟動實施江蘇省工業互聯網創新發展“365”工程[42]，充分發揮華為“云+聯接”能力，重點圍繞五星級上云企業、工業互聯網標桿工廠、工業互聯網平臺等創新發展方向，聚焦新型電力（新能源）裝備、工程機械、物聯網、生物醫藥和新型醫療器械、核心信息技術、汽車及零配件等六個先進制造業集群，打造工業互聯網創新發展標桿項目，助力江蘇省工業互聯網發展示范區和品牌企業建設。江蘇省2017年有上云企業16萬家左右，2018年新增上云企業超過5萬家，而且核心業務上云的企業逐漸增多。浙江省工業互聯網發展快速推進，制造業數字化轉型步伐不斷加快，2018年，浙江省在實施傳統制造業智能化改造提升中，新建數字化車間60個、無人工廠6家，新增工業機器人1.6萬臺；在企業上云（云計算）中，2018年浙江省新增上云企業超12萬家，累計達28萬家，重點工業企業的上云普及率為65.81%，數字經濟已成為浙江省經濟高質量發展的動力支撐[43]。

在行業應用方面，工業互聯網成為推進新技術與各行業融合應用落地的重要路徑。主要聚焦信息通信技術、高檔數控機床和機器人、航空航天裝備、海洋工程裝備及高技術船舶、軌道交通裝備、節能與新能源汽車、電力裝備、新材料、生物醫藥及高性能醫療設備、農業機械裝備、家電等重點行業的特點和需求痛點，以工業互聯網平臺為載體，實現人工智能、5G、邊緣計算、區塊鏈、數字孿生等新一代信息技術與制造技術的深度集成融合，形成面向重點行業和典型工業場景的“工業互聯網+垂直行業”的解決方案、實施路徑和典型案例等。

在工業互聯網賦能多行業企業數字化轉型中，服務業、輕工、機械、電子信息、建筑業、建材、石化化工、汽車等行業位居前列。家電、采礦、有色金屬等行業在工業互聯網平臺的活躍度最高[26]。

同時，新一代信息通信技術、工業互聯網等與制造業的探索融合中，初步實現了豐富的應用場景。如“5G+工業互聯網”，企業在研發設計、生產制造、運維服務等環節探索出多項應用。如在研發設計環節，基于5G網絡，結合虛擬現實（virtual reality，VR）技術/增強現實（augmented reality，AR）技術，實現虛擬、多方的遠程協同，并可幫助解決實時的工業制造問題[44]。如“5G+邊緣計算”在制造業的應用場景貫穿工業制造的全過程，覆蓋自動導引運輸車（automated guided vehicle，AGV）、生產過程控制、機器協作等各個環節，助力制造業實現質量效益提高、產業結構優化、發展方式轉變、增長動力轉換，為工業互聯網提供有力保障[45]。

目前工業互聯網在各行業的應用，場景相對豐富，但總體仍處于融合實踐的探索期，中國的制造企業大多處在工業1.0/2.0/3.0/4.0并存的發展階段，企業的數字化、智能化水平參差不齊，工業互聯網應用的深度和廣度不足，可規模化復制推廣的場景相對較少，還需進一步在技術、應用模式等方面進行突破。

1.1.3　工業互聯網的演進

通過研究與實踐，我們認為工業互聯網的演進經歷了三個階段。

第一階段，“工業互聯網”這個名詞雖未提出，但是其類似的理念、模式、技術已經涌現。以我國的實踐為例，本書的作者團隊于2009年便提出并研發了基于云制造理念的制造云[46]；2009年9月北京市計算中心已打造了工業云服務平臺；2011年“工業云”已成為北京市“祥云計劃”重點示范工程項目之一等。概括地講，它們是一種基于網絡的、面向服務的新技術手段、新模式和新業態。它融合發展了現代信息化制造（設計、生產、試驗、仿真、管理、集成等）技術與云計算、物聯網、服務計算、高性能計算等新興信息通信技術。形成了“網絡化、服務化”的新制造模式和“泛在互聯、共享服務、跨界融合”的新業態。

第二階段，2012年“工業互聯網”這個名詞正式提出[5]，它在技術手段、模式和業態等方面得到進一步的發展。經過相關技術的發展和實踐，在技術手段方面，工業互聯網融合了大數據、云計算、移動互聯網、仿真等新興信息通信技術及部分人工智能技術（主要是部分大數據智能）與3D打印、智能機器人、智能制造裝備等新興的部分智能化制造技術。它是以互聯化（協同化）、服務化、個性化（定制化）、柔性化、社會化為主要特征的智能制造新模式。在業態方面，進一步增加了“數據驅動、自主智慧、萬眾創新”的新特征，構成了“互聯網+”時代的新產業業態。它是“互聯網+”時代的一種制造模式、手段與業態。

第三階段，隨著新時代、新形勢、新需求的到來，即正在發生重大變革的信息新環境、持續提高的人類社會發展的新目標，以及快速發展的新技術，特別是大數據的進一步涌現及其智能處理技術的發展、高性能計算能力大幅提升、以深度學習為代表的人工智能模型預算法的突破等推動了新一代人工智能技術的快速發展，因此工業互聯網將在新一代人工智能技術的引領下進入嶄新的階段——“智慧工業互聯網”，它在技術手段、制造模式與業態等方面又有新的發展。在技術手段方面，進一步融合以大數據智能、人機混合智能、群體智能、跨媒體智能、無人自主智能為主要方向的新一代人工智能技術，建模與仿真/數字孿生、邊緣計算、5G、區塊鏈等新信息通信技術及新智能化制造技術。在制造模式方面，強化了更完善的智能化。工業互聯網制造模式的發展正在邁向以互聯化、服務化、協同化、個性化（定制化）、柔性化、自主智能化為主要特征的新階段。在業態方面，進一步突出了“萬物智聯、智能引領、數/模驅動、共享服務、跨界融合、萬眾創新”的新業態。工業互聯網的演進歷程如圖1-1所示。