工業互聯網全面連接工業部門的供應鏈、產業鏈、價值鏈，優化了工業資源的配置，提升了全要素生產率，降低了全要素成本，促進了技術創新，加快提質增效、綠色發展，正在成為第四次工業革命的重要支撐。

自去年初以來，工信部按照“問題導向，應用牽引，先試先行”的戰略思路，推動工業互聯網平臺構建和應用落地，已初見成效。在服務層面，逐步解決了工業企業對工業互聯網平臺“不會用”、“不好用”、“用不好”的問題，正在機械、電子、冶金、石化、服裝、能源、紡織、輕工等多個領域推進落地。

目前全國具有行業和區域影響力的工業互聯網平臺總數超過80家，平均設備連接數65萬臺，平均注冊用戶數50萬，支持工業協議平均125個，機理模型均值830個。2018年，上述重點平臺業務收入平均約5億元，利稅8000萬元。

工業互聯網平臺特征圖譜

經過兩年的建設與應用，中國的工業互聯網平臺呈現出如下的創新模式和基本特征。

1.構建工業互聯網生態系統

構建工業互聯網生態系統是工業互聯網平臺建設和應用的主要目標。

由阿里云牽頭，聯合浙江中控、之江實驗室等單位，通過產學研聯合共建SupET工業互聯網平臺，其基本特征是按不同行業和領域的特點設計平臺，分別構建了區域級、行業級、企業級等多類工業互聯網平臺。在區域級工業互聯網平臺，SupET根據各區域的工業經濟特色，在浙江的溫州、杭州、寧波、紹興等地相繼布局；在行業級工業互聯網平臺，合作伙伴涵蓋服裝紡織、注塑裝備、食品飲料、家用電子、機械加工、模具制造、石油化工等，目前已有7個行業級工業互聯網平臺落戶杭州市余杭區；在企業級工業互聯網平臺，已為歐詩漫生物、橫店東磁、中材國際、寧波藍寶石等數十家大企業提供平臺服務，為這些企業創造了十幾億元的利潤。

阿里SupET平臺充分利用阿里巴巴在金融、供應鏈、物流、營銷、云服務、大數據、互聯網等領域的優勢，專注于工業互聯網和消費互聯網融合發展，構建了開放、合作、互補、共贏的工業互聯網生態系統。

2.賦能數字經濟發展

發展數字經濟的核心是“數字產業化，產業數字化”，工業互聯網平臺的建設和應用有效推進了數字經濟的發展。

富士康工業互聯網平臺依托數據技術實時采集分析刀具制造全過程的數據；利用大數據建立電流、溫度、震動等數據模型；通過數據提取、識別、學習、判斷、決策，實現刀具行業智能制造遠程運維的監控方案；進而提供刀具行業的系統解決方案。用戶一旦接入富士康的刀具行業專業云，就可按需直接從云端數據庫調用工業數據模型和刀具設計圖，通過智能刀具公差制定、智能藍圖繪制、智能SIP/SOP、智能刀具模擬仿真等應用服務，實現網絡化協同制造。

富士康專業云通過連接萬臺級邊緣設備，提供了海量的實時數據，在此基礎上構建了上百個工業機理模型庫，同時結合設計、工控、管理、應用等領域，開發適用的工業APP，進而為用戶提供產品級解決方案。

應用富士康工業互聯網平臺，加快了數據的開發、采集、處理和應用，使產品設計周期縮短了30％，設備利用率提高了10％，良品率達到99.5％，資源綜合利用率提升了30％，現場操作員工可減少50％。

3.打造雙跨工業互聯網

跨行業跨領域工業互聯網平臺是柔性制造、網絡化協同應用的重要發展方向。

三一集團樹根互聯網技術有限公司以創新驅動、智能轉型為新動能，依托自主研發的“根云”平臺、工業互聯網、工業區塊鏈技術打造跨領域跨行業的工業互聯網平臺，先后接入45個國家和地區的各類工業設備56萬臺，不僅在機械、紡織、移動能源等多個領域得到應用，同時拓展到“一帶一路”沿線國家，提供工業互聯網平臺服務，提升中國企業的全球服務能力。與此同時，“根云”平臺成功助力行業龍頭企業構建了包括鑄造產業鏈、注塑產業鏈、紡織產業鏈等18個產業鏈云平臺，提供全產業鏈服務。

4.開展大規模個性化定制

大規模個性化定制是工業互聯網平臺應用的一個重要特征。

海爾的COSMOPlat是全球首家將用戶引入全流程最佳體驗的工業互聯網平臺，其核心能力是大規模個性化定制。該平臺通過構建MTM定制系統和DTC數字技術中心，按照用戶個性化需求，集成CAD/ERP/SCM/MES/WMS等系統，應用互聯生態、工藝自動匹配、流程優化、智能裝備，依托生產全過程數據采集、全流程數據應用、全方位實時監控，并應用專用工業APP實現服裝業的柔性制造和大規模定制。

山東省最大的牛仔服裝生產企業海思堡集團在COSMOPlat的支持下，通過對客戶個性化需求的精準把握，加快了從大規模生產向大規模定制的數字化轉型，企業生產效率提高28％，庫存降低35％，產品毛利率從12.5％提升到40％以上。海思堡把自己研發總結的牛仔服水洗方案等新技術沉淀到COSMOPlat平臺，通過合作互補，為更多服裝企業提供技術支持和平臺服務。

5.加快關鍵技術的突破與應用

工業互聯網平臺的建設和應用，加快了大數據、互聯網、云計算、人工智能、工業軟件、區塊鏈、數字孿生、邊緣計算等關鍵技術的突破和應用。

以阿里云工業互聯網平臺為例，應用云計算、工業大腦、大數據、人工智能、安全加密等技術，提升了化工行業數字化應用的水平，實現生產流程數字化、遠程控制可視化、排放過程智能化。

石化盈科利用數字孿生、信息物理系統、人工智能、數字技術，通過數據庫、規則庫、模型庫、知識庫的科學整合協同應用，保障石化企業實時感知和智能控制，構建全生命周期數字化模型與物理工廠的動態變化實時銜接系統。

深圳加速將物聯網、大數據、人工智能、3D打印等技術應用到傳統的加工制造，打造了一站式機械零部件云制造平臺，為1.5萬多家企業提供零部件加工服務，使應用企業的生產效率提高29％，設備利用率達到80％，交貨準時率提升至97％，綜合成本降低24％。

深圳智物聯網絡公司的工業互聯網平臺應用物聯網、遠程控制、機理模型以及對鍋爐運行數據庫的挖掘應用，將全國的鍋爐工程師、服務商整合在同一平臺上，加快了生產型制造向服務型制造企業轉型，進而使服務對象運營效率提升20％，故障率降低30％。

建設是一套系統工程

兩年來，我國工業互聯網平臺建設已取得實質性進展，平臺應用也取得明顯成效，同時也應看到，在工業互聯網平臺建設領域仍存在設備連接能力不足、數據采集方案不完整、機理模型不全、工業軟件仍是瓶頸、系統解決方案缺失、安全保障措施有限、公共服務模式單一等問題。

工業互聯網平臺構建基于海量數據采集、管控、創新的服務體系，支持制造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的工業云平臺，旨在加快制造業向數字化、網絡化、智能化、生態化轉型升級。智能制造是工業互聯網平臺的核心內容，智能制造主要是解決企業內部產品和服務個性化智能定制的問題；平臺則重在為中小企業個性化需求提供智能化解決方案。

工業互聯網平臺應有十個環節：一是網絡是基礎，構建物聯網；二是標識為節點，每個物體均應有獨立標識符；三是數據為要素，TB級的數據處理需要數據技術；四是算法算力是重點，包括計算技術、速度、功耗和成本；五是平臺為核心，應集成Pass、Saas為工業操作系統；六是工業APP是關鍵，核心在于機理模型與工業軟件；七是安全為保障，要建設信息物理安全系統；八是服務即目標；九是人才為要務，要培養一批適應工業互聯網的新人才和新員工；十是法規要跟進。

工業互聯網平臺建設和應用是一個工業系統工程，重在做好頂層設計。建議如下：

一是要建設工業互聯網創新中心，通過人才引領、創新驅動、智能轉型、聯合攻關，突破制約工業互聯網平臺科學發展的關鍵技術；

二是要加快構建工業互聯網生態系統，統籌資金、人才、技術、流程、工藝、管理和供求關系，集成云服務提供商、云平臺運營商、工業軟件開發商和終端用戶，融合產教、產研、產融和產服；

三是要以系統工程的視野，進一步強化工業互聯網關鍵節點，突破核心技術瓶頸，解決主要短板制約；制定核心技術解決方案，加快系統各環節有序銜接；

四是工業互聯網平臺建設和應用要從數量型增長向高質量方向發展，旨在建設一批具有核心競爭力、普適應用力和高效產出力的平臺，重在技術先進、商業模式可行；

五是加快各類企業數字化轉型，促進生產流程數字化、管理過程數字化、商業模式數字化和生態系統數字化，解決目前工業數據散、亂、雜的問題，引導企業明確數據干什么、數據要什么、數據從哪來、數據如何管和數據怎么用等問題，提升數字化質量；

六是繼續加強規劃、標準、政策的引領作用，進一步規范工業互聯網平臺的建設和應用；

七是要高度重視工業互聯網平臺應用落地，總結適合我國工業經濟和產業發展需求的平臺建設路徑和商業模式，復制典型案例加快推廣；

八是生產關系轉型后，上層建筑應及時跟進，工業互聯網變革了原有的生產關系，上層建筑需要適時制定工業互聯網平臺的相關法規、標準、組織變革和統計指標體系。參與主體應包括云服務提供商、云平臺運營商、工業軟件提供商、設備云連接企業和終端用戶，同時需要構建相應的技術體系，諸如數據治理體系、機理模型、計算技術、工業軟件、工業APP、模擬測試、信息物理安全和微服務技術。

將成為5G商用化重點

5G的快速度、低時延、高可靠、廣連接、遠傳輸是新一代通信技術的主要發展方向，工業互聯網平臺建設則成為5G商用化的重點應用，可以加快5G應用技術、數據處理技術、算法算力、工業軟件、安全軟件等新一代信息技術的研究開發和成果轉化。

近期，工業和信息化部發布了《關于印發“5G+工業線聯網”512工程推進方案的通知》，對工業互聯網建設的發展目標、關鍵技術、創新應用、資源供給、宣傳引導、經驗推廣等方面提出要求，堪稱未來工業互聯網建設和應用的藍圖。方案明確到2022年，將突破一批面向工業互聯網特定需求的5G關鍵技術，同時要求到2022年，將打造5個產業公共服務平臺，以構建創新載體和公共服務能力；加快垂直領域“5G+工業互聯網”的先導應用，內網建設改造覆蓋10個重點行業；打造一批“5G+工業互聯網”內網建設樣板工程，形成至少20大典型工業應用場景。

（董云庭為中國電子信息行業聯合會專家委員會主任、許艷麗為其助手；編輯：袁雪）