工業互聯網存在哪些科技難題？恐怕是產業界和工業界非常關注的問題，因為它們既是科技問題，也是應用難題。2019工業互聯網峰會上，眾多專家分享了各自的精彩觀點。

挑戰一：網絡與安全

北京郵電大學教授黃韜認為，網絡與安全是目前看到的重要挑戰。第一，互聯網一直以消費型為主，但新的工業需求，顛覆了前一個時代的電信網的固定技術，因此在網絡層面，無論是工廠內還是工廠外，面臨很多挑戰。這就是效率和確定性之間的矛盾，這個問題還沒有解決。

第二，云、數據中心越來越重要，目前來講全球的流量超過了60%、70%是云計算帶來的，這里面的大問題就是人工智能、大數據等等，都離不開計算能力，尤其是邊緣計算。這么多云計算、邊緣計算之間的交互和協同很復雜。在工業互聯網時代，公有云、私有云之間的交互，也就是混合云或者是多云管理，或者是云邊協同，這些涉及到資源怎么配置，虛擬化怎么打通，挑戰非常大，而且也蘊含了非常大的價值。

第三，網絡領域很大的問題是安全。工業企業以前很封閉，安全性挑戰沒那么大，是硬件問題，現在的一些工業企業上云以后，安全性變得非常復雜，包括云安全，邊緣安全，內部協議安全，如果孤立地來解決，并不能夠真正滿足業界的需求。所以怎么能夠有虛擬化的統一的安全體系，需要探討。

挑戰二：數據管理

清華大學大數據系統軟件國家工程實驗室總工程師王晨認為，工業互聯網上的數據管理非常有挑戰。

第一，工業上用到的大量的數據高效查詢的問題，它與商業物聯網、工業場景的數據量完全不在一個數量級。比如風電領域，風機上的振動數據的采集頻率會達到毫秒級及以下，是上萬赫茲的采集頻率。這樣的數據怎么存儲，查詢，是特別大的挑戰。還有實時數據庫，也沒有很好地解決這種問題，這是數據管理的效率問題。

第二，是數據利用不能回避的兩個問題，一個是數據治理也就是數據質量的問題，在工業上，機器回來的數據質量比人產生的數據質量更糟糕。由于傳感器本身的采集精度問題，環境的漸次干擾問題，會產生數據丟包，那怎么做修正？這和工業密切相關，也是一個很開放的問題。

再一個就是數據集成的問題，非常有挑戰，因為傳統數據集成基本上是相同性或者是相似性做數據集成，但回到工業上看，離散制造業要根據動態變化考慮做數據集成，流程制造業要看到不同工序中時序的變化。這些已經超出了傳統數據管理的范疇。

挑戰三：關鍵技術

北京航空航天大學校長助理趙罡表示，工業互聯網是姓工還是姓信？實際上制造是工業互聯網的腰，沒有腰互聯網直不起來。他認為，工業互聯網在關鍵技術層面面臨挑戰。

第一，是產業模式。互聯網帶來的影響非常大，尤其是中國成為第二大經濟體，很快成為第一大經濟體，跨國企業會越來越多。在跨國企業，產業組織模式跟以往就不一樣了，怎么尋求成本的最低和效率的最高，要借助于互聯網技術。對于制造本身來說，互聯網跟制造本身好像不相關，但今天的產業組織模式發生了變化，原來需要人交互的，這個時候需要更多的智能手段，一個最核心的技術就是工業軟件的技術。工業軟件是發展工業互聯網一個很重要的方向。

第二，是關鍵技術。在智能制造過程當中，對協議的要求非常高，包括實時性，容錯率各個方面。近一年多，中國主導的5G技術，讓我們感覺到這是機會。未來大家到車間里面不再有電纜了，是一個無線的車間環境。在這種情況下，對整個數控系統，對機器的反饋時間要求等，這是做通訊的人要解決的問題。

挑戰四：區塊鏈

同濟大學教授劉兒兀認為，需要引入區塊鏈技術解決應用中對安全的擔憂。工業互聯網主要都集中于工業云，不管是設備上云，還是生產流程上云，或者是有一些運營也要上云，劉兒兀認為，特別關鍵的就是安全的問題，時延性還排在低位，因為時延大一點可能充其量是良品率低一點、效率低一點，但是企業核心的配方或者是生產制造的流程，需要解決安全問題。

目前，各大公司可能會做一些小規模的適用，但是雖然PAAS已經建立起來了，可工業互聯網APP，最大的平臺也不過是200多個，這顯然跟需求完全不匹配。也就是說，雖然PAAS慢慢起來了，很多公司還是在觀望，原因就是“核心的東西會不會透露出去”。

如果可以把區塊鏈引入到工業互聯網來，是一個好機會。至少可以解決幾個問題，一個是透明性，一個是可溯源，另外一個最重要的就是安全。區塊鏈本身有一個三元性，可擴展性、分布式、安全性。在工業互聯網的環境下，應該更側重于安全性，把其他的兩個方面交給云去處理。