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2017年11月21日在广州举办的工业互联网大会上，工业互联网联盟的《工业互联网平台白皮书》也正式发布。这份在工业和信息化部信息化和软件服务业司的指导下完成的白皮书，旨在与业界共同推动工业互联网平台发展。 如果说工业机器人是智能制造的双手，那工业互联网就像是智能制造的大脑与神经，它把从硬件到软件的工业设备与技术连接在一起，从而让他们发挥出更大的效能与价值。 1月17日晚间，由中国信通院、工业互联网产业联盟AII、走向智能论坛联合主办了工业互联网线上分享会。以下是主讲专家中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长、《工业互联网平台白皮书》主要撰写者朱敏所做的内容分享。由造奇智能产业新媒体整理。 为方便阅读，我们将分享内容分为了上、下两个部分。（上半部分内容请点击链接：朱敏解读《工业互联网平台白皮书》（上篇））以下是下半部分内容，要点整理如下。 五、 工业互联网平台产业体系由四类平台企业（装备与自动化、ICT、软件、制造等四类平台发起方）、五大支撑主体（数据采集与集成、网络与边缘计算、云计算、数据管理、数据分析五类专业技术型企业）、两类应用主体（垂直领域用户和第三方开发者）共同构筑，形成完成工业互联网产业生态。 六、 当前，工业互联网平台在工业系统应用中呈现两大特点：一是应用覆盖范围不断扩大，从单一设备、单个场景的应用逐步向完整生产系统和管理流程过渡，最后将向产业资源协同组织的全局互联演进。二是数据分析程度不断加深，从以可视化为主的描述性分析，到基于规则的诊断性分析、基于挖掘建模的预测性分析和基于深度学习的指导性分析。 七、 当前工业互联网平台初步形成四大应用场景：一是聚焦在设备、产线、车间等工业现场；二是向上延伸到企业运营层面；三是在整个产业层面；四是从产品全生命周期流程入手 四类平台企业、五大支撑主体、两类应用主体共同构筑工业互联网平台产业体系。 首先，数据采集与集成、网络与边缘计算、云计算、数据管理、数据分析五类专业技术型企业以“被集成”的方式为平台构建提供技术支撑； 其次，装备与自动化、ICT、软件、制造四大领域领先企业依托自身优势，加快平台布局； 最后，垂直领域用户和第三方开发者两类应用主体基于平台进行创新探索，为平台不断注入新的价值与活力。 第一类路径是装备和自动化企业凭借工业设备与经验积累打造工业互联网平台。这些企业具有大量生产设备与工业系统，以及多年沉淀形成的丰富的工业知识、经验和模型。平台化布局会推动底层设备数据的采集与集成以及工业知识的封装与复用，以此为基础形成创新型的服务模式。 总体来看，目前呈现三种发展模式：一是打造工业PaaS平台，提供开放服务，聚焦生态构建，例如GE推出的Predix平台，基于PaaS和微服务架构，着力打造应用开发者生态。二是通过构建工业PaaS平台，驱动自身服务创新与能力提升，例如西门子借助MindSphere平台，打通集成其装备和自动化系统数据，通过数据建模分析，形成新的应用服务能力。三是将现有解决方案借助通用PaaS平台进行云化部署，形成SaaS平台，如ABB的Ability平台基于微软Azure云，将自身的解决方案进行云化迁移。 第二类路径是领先制造企业将数字化转型成功经验转化为基于平台的服务能力。包含两类典型的发展模式：一是利用平台对接企业与用户，形成个性化定制服务能力，例如海尔COSMOPlat平台打通需求、设计、生产等环节，实现个性化定制应用模式。二是借助平台打通产业链各环节，进而优化资源配置，例如航天云网INDICS平台汇聚产业资源，进而形成供需对接、资源共享等应用创新。 第三类路径是软件企业围绕业务升级需求，借助工业互联网平台实现能力拓展。这类企业通过构建平台来获取生产现场数据和远程设备运行数据，进而将这些数据与软件结合，提供更精准的决策支持以及更丰富的软件功能。 由于软件企业类型不同，目前形成两种典型发展模式：一是管理软件企业，依托平台实现从企业管理层到生产层的纵向数据集成，进而提升软件的智能精准分析能力，典型案例如SAP HANA平台。二是设计软件企业借助平台强化基于全生命周期的数据集成能力，形成基于数字孪生的创新应用，进而缩短研发周期，加快产品迭代升级，如PTC ThingWorx平台。 第四类路径是ICT企业发挥技术优势，将已有平台向制造领域延伸。这类企业在已有通用平台基础上，不断丰富面向工业场景的应用服务能力，同时加强与制造企业合作，强化制造领域服务能力。 该类路径发展模式大体分为三种： 一是面向工业场景，提供大数据分析能力，例如IBM Waston为ABB Ability提供大数据处理能力。二是面向工业场景，提供云计算能力，例如微软Azure、亚马逊AWS为GE、ABB等企业的平台提供云计算基础设施。三是面向工业场景，提供设备连接能力，例如华为OceanConnect平台借助网关设备、软件、管理系统，实现各类底层数据采集和集成。 多种方式构建平台能力。具体构建形式包括三类： 一是以开源通用IT技术搭建平台基础架构成为主流。GE、IBM、西门子等采用开源PaaS架构构建使能框架，IBM、和利时、日立等采用Hadoop、Spark等开源数据工具支撑数据服务，GE、寄云等采用多种开源的开发工具快速构建平台开发环境。 二是平台厂商将自身工业知识积累进行封装，打造平台核心竞争力。例如GE将其在航空发动机等领域积累的设备知识封装为相关微服务，形成封闭的“黑盒”供开发者调用，成为平台的核心资产。 三是平台企业普遍采用并购、合作方式获取数据采集、平台部署、数据分析等关键能力，丰富平台功能。例如PTC先后并购Kepware和Axeda，强化ThingWorx平台的数据采集能力；ABB与IBM合作，将人工智能系统Watson融入到平台中，提升数据分析能力。 当前，工业互联网平台在工业系统应用中呈现两大特点： 一是应用覆盖范围不断扩大，从单一设备、单个场景的应用逐步向完整生产系统和管理流程过渡，最后将向产业资源协同组织的全局互联演进。二是数据分析程度不断加深，从以可视化为主的描述性分析，到基于规则的诊断性分析、基于挖掘建模的预测性分析和基于深度学习的指导性分析。 可以看到， 根据机理及数据的不同要求，平台的应用逐渐呈现差异化发展路径。其中设备、产品应用相对简单，机理较为明确，已可实现较复杂的智能应用，正步入决策性分析阶段；企业生产与运营管理系统复杂度较高，深度分析面临一定挑战，当前从局部改进向系统性提升迈进；产业资源的协同目前还没有成熟的分析优化体系，主要依托平台实现资源的汇聚和供需对接，当前从信息交互向资源优化配置演进。 依托广泛的连接和深入的分析能力，工业互联网平台汇聚了从设备到用户、从设计到制造的海量企业内外部资源，提供了数据驱动的智能化应用诞生土壤。 总体来看， 当前工业互联网平台初步形成四大应用场景：一是聚焦在设备、产线、车间等工业现场，通过对实时生产数据的分析与反馈来对整个生产过程进行优化；二是向上延伸到企业运营层面，利用平台来打通设计、管理、供应链等各环节数据，并基于大数据挖掘分析实现管理决策优化；三是在整个产业层面，将供需信息、制造资源、创新资源汇聚到平台中，通过基于数据分析的重新组织，实现资源优化配置与协同；四是从产品全生命周期流程入手，在平台中进行产品设计、生产、服务等数据的集成管理和优化应用。 2017年11月，国务院发布《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，明确提出我国将从“供给侧”和“需求侧”两端发力，在平台培育、平台试验验证、百万工业企业上云和百万工业APP培育四个方面重点开展工作，加快形成工业互联网平台应用体系。 一是加快工业互联网平台培育。鼓励骨干企业发挥核心作用，围绕数据采集、平台管理、建模分析以及平台间互联互通等关键技术能力，搭建10个左右跨行业、跨领域平台，建成一批能够支撑企业数字化、网络化、智能化转型的企业级平台。 二是开展工业互联网平台试验验证。支持产业联盟、企业与科研机构合作共建测试验证平台，开展技术验证与测试评估服务，规范平台发展秩序，推动平台功能不断完善，加快平台落地应用。 三是推动百万企业上云。鼓励工业互联网平台在产业聚集区落地，推动地方政府通过财税支持、政府购买服务等方式鼓励中小企业业务系统向云端迁移，实现“建平台”与“用平台”双向迭代、互促共进。 四是培育百万工业APP。支持软件企业、工业企业、科研院所等开展合作，在重点行业领域逐步培育一百万左右面向特定应用场景的工业APP，壮大工业互联网平台产业。 最后，我们结合现有的平台研究成果和相关工作体会，尝试给出关于工业互联网平台发展的一些观点，仅供大家交流讨论： 1.中国工业互联网平台总体还处于发展初期，各类平台不断涌现，平台的业务能力需不断加强，商业模式仍需探索。 2.工业互联网平台构建可充分借助已有的IT技术，关键是如何结合工业应用场景找到适用技术，开展技术与业务融合的创新。 3.工业互联网平台改变了工业软件的创新方式，通过将服务能力、行业知识封装为微服务供开发者调用，大幅降低工业应用创新门槛，丰富个性化应用，也促进了工业专有知识的迭代、复用和传承。 4.工业应用是平台价值的最终体现，要坚持“建平台”和“用平台”结合，以应用拉动平台建设。 5. 生态打造是平台发展关键。平台企业可以通过自主创新、行业合作伙伴创新和打造开发者社区创新业务，构建应用生态。 6.工业互联网平台将是安全威胁的“高发领域”，需要高度关注。 |
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