全球工業互聯網發展比較
http://www.gjzbw99.com 2021-01-14 09:44 來源：社科院工業經濟研究所 李曉華
原文刊于《甘肅社會科學》2020年第6期
李曉華（1975— ），男，江蘇豐縣人，中國社會科學院工業經濟研究所研究員，博士生導師。
提要
工業互聯網是重要的基礎設施，工業互聯網平臺是制造業智能化轉型開展的載體。美國、德國、日本和中國等世界主要工業大國都發布了各自的工業互聯網參考架構。各國的工業互聯網參考架構既具有共性，又相互借鑒，同時由于各國制造業、信息技術產業發展的條件、優勢不同，工業互聯網參考架構在名稱表述、優勢、形成與推動力量、重點應用領域等方面也存在差異。工業互聯網平臺可以劃分為IaaS平臺、通用PaaS平臺、工業PaaS平臺、SaaS平臺等四類，其主要構建者包括信息技術企業、自動控制與軟件企業、裝備制造企業、生產制造企業、創業企業等五類不同企業。
引言
人工智能技術與制造業的融合能夠帶來制造業的深度、全面變革。智能制造在微觀層面能夠幫助制造企業提高運營效率、降低成本、增強市場反應，在宏觀層面會改變國家和地區間的比較優勢、競爭優勢，使世界產業格局發生重構，同時智能制造相關技術與服務也會催生規模可觀的新興產業。自通用電氣提出工業互聯網概念以來，世界主要制造大國都在積極推動制造業的智能化轉型，大型制造企業、系統集成企業、工業軟件企業和互聯網企業也紛紛進軍智能制造領域。在國家層面，工業大國也都推出各自的工業互聯網參考架構體系，以其凝聚共識、匯聚力量、加快發展，強化本國在智能制造領域的話語權和掌控力；在企業層面，不同行業背景的企業基于各自優勢構建智能制造（工業互聯網）平臺，在優化自身產業生態的同時，也為中小企業的智能化發展提供了便利條件。我國政府高度重視智能制造和工業互聯網的發展，2017年11月國務院發布《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》提出“增強工業互聯網產業供給能力”“持續提升我國工業互聯網發展水平”“努力打造國際領先的工業互聯網”等方向和一系列具體任務；2018年中央經濟工作會議以來，黨中央、國務院提出的新型基礎設施建設中，工業互聯網也是主要的內容。為推動工業互聯網的發展，工業和信息化部也發布了有關工業互聯網平臺、工業互聯網APP、工業互聯網安全、工業互聯網標準化體系、5G+工業互聯網等多個文件，推進試點示范活動。可以說，工業互聯網已經成為重要的基礎設施，工業互聯網的發展水平將直接決定一個國家制造業轉型升級和國際競爭力提升的程度。
雖然從全世界范圍來看，工業互聯網的提出已有近八年時間，我國政府也推動了三年時間，但仍然是一個正在完善中的新事物。工業互聯網平臺以及智能制造的發展需要國內、國外眾多領域的企業、科研機構、公共服務機構共同參與，需要建立廣泛的連接和數據共享，因此需要建立工業互聯網參考架構，在平臺接口、網絡連接、數據標準、信息安全等方面達成共識，實現參與者之間的“互聯互通”；同時，工業互聯網平臺的建設和運營也需要多方企業的參與，形成不同的層次和不同的類型。工業互聯網架構和工業互聯網平臺已經成為制造業智能化轉型的關鍵基礎設施。本文對世界主要工業大國的工業互聯網參考架構與代表性的工業互聯網平臺進行比較研究，以期勾勒出世界工業互聯網基礎設施的概貌，發現其深層影響因素，并有針對性地提出對策建議。
一、主要國家工業互聯網參考架構比較
世界各國都在抓住新一輪科技革命和產業變革帶來的機遇，通過推動工業互聯網的發展加快制造業的數字化、智能化轉型，出臺了一系列戰略和具體政策，如美國的“先進制造業伙伴計劃”、德國“工業4.0戰略計劃”、英國的“英國工業2050戰略”、法國的“新工業法國計劃”、日本的“超智能社會5.0戰略”、韓國的“制造業創新3.0計劃”，但其中最具代表性和影響力的還是美國、德國、日本和中國。它們不僅是制造業規模最大的四個國家，而且在制造業、自動控制與工業軟件、互聯網信息服務等領域具有各自的優勢。制造業的智能化或者說智能制造的發展需要工業互聯網作為支撐，因此美國、德國、日本和中國都由政府或制造業知名企業主導，發布工業互聯網參考架構、推動工業互聯網平臺的發展。
（一）全球代表性工業互聯網參考架構
1．美國“工業互聯網”
2012年11月26日，GE（通用電氣）發布《工業互聯網：打破智慧與機器的邊界》白皮書，首次提出工業互聯網的概念。通用電氣認為，過去200年里人類先后經歷了工業革命、互聯網革命和工業互聯網三次創新和變革浪潮，工業互聯網是工業革命和互聯網革命創新、融合的產物，前者帶來無數機器、設備組、設施和系統網絡，后者催生出計算、信息與通信系統更強大的進步。工業互聯網使世界上的機器都能連接在一起，并通過儀器儀表和傳感器對機器的運行進行實時監控和數據采集，海量的數據經過強大算力和高效算法的處理，實現機器智能化并顯著提高生產系統的效率。2014年3月底，GE聯合AT&T、Cisco（思科)、IBM和Intel(英特爾)等5家企業聯合成立工業互聯網聯盟(Industrial Internet Consortium，IIC)，意在建立一個致力于打破行業、區域等技術壁壘，促進物理世界與數字世界融合的全球開放性會員組織，并通過主導標準設立來引領技術創新、互聯互通、系統安全和產業提升。目前，IIC的成員已達到170多個。
2015年6月，工業互聯網聯盟發布了全球第一個針對工業互聯網具有跨行業適用性的參考架構——工業互聯網參考架構(Industrial Internet Reference Architeture ，IIRA)，意在使工業物聯網（IIoT）系統架構師能夠基于通用框架和概念設計，開發可以互操作的IIoT系統，加快工業互聯網的發展。2017年1月，美國工業互聯網聯盟發布工業互聯網參考架構1.8版，在1.7版的基礎上融入新型IIoT技術、概念和應用程序；2019年6月進一步發布了1.9版。IIRA從商業、使用、功能和實施4個視角對工業互聯網進行描述。商業視角描述了企業所希望實現的商業愿景、價值和目標；使用視角描述了工業互聯網系統的操作使用流程；功能視角確定了工業互聯網系統所需要具備的控制、運營、信息、應用和商業等關鍵功能及其相互關系；實施視角包括邊緣層、平臺層和企業層三層架構。
2．德國“工業4.0”
2012年10月，德國信息技術、通訊、新媒體協會(BITKOM)、德國機械設備制造業聯合會(VDMA)以及德國電氣和電子工業聯合會(ZVEI）（它們擁有6000多家會員公司）組成的工作組交付了報告《保障德國制造業的未來：關于實施“工業4.0”戰略的建議》。2013年，“工業4.0”被德國聯邦經濟事務和能源部（BMWi）、德國聯邦教育及研究部（BMBF）納入德國《高科技戰略2020》中，成為德國政府確定的面向未來的十大項目之一。《實施“工業4.0”戰略建議書》在2013年4月的漢諾威工業博覽會正式發布，德國電氣和電子工業聯合會于2013年12月發布“工業4.0”標準化路線圖。2015年4月，“工業4.0”平臺得到擴展，更多來自企業、協會、聯盟、科學和政治領域的參與者加入。
所謂“工業4.0”是指工業革命的第四個階段或第四次工業革命。第一次工業革命于18世紀末開始，以紡織機的出現為標志，水及蒸汽動力推動了生產過程的機械化；第二次工業革命開始于20世紀初期，電力驅動工業規模擴大，大規模生產時代到來；第三次工業革命開始于1970年代，以可編程邏輯控制器（PLC）的發明為標志，工業生產進入自動化時代；現在開始的是第四次工業革命，將會形成一個將資源、信息、物品和人互聯的信息-物理系統（Cyber Physical System，CPS），實現“智能生產”和“智能工廠”。“工業4.0”的核心是三大集成。縱向集成是將包括機器設備、供應鏈系統、生產系統和運營系統等企業內部流程連接起來，實現信息的實時溝通。端到端集成是在價值鏈的角度，從產品的創意、設計到制造，再到運行服務，實現對產品的全生命周期管理。縱橫集成指的是企業的供應鏈上下游的供應商、合作伙伴之間的互聯。“工業4.0”包括了智能工廠（smart factory）、智能產品、智能服務三大議題。
2015年，德國“工業4.0”平臺（Industrie 4.0或I4.0)發布了“工業4.0”參考架構模型（Reference Architecture Model Industrie 4.0，RAMI 4.0）。RAMI 4.0包括三個維度。第一個維度是類別維度，也就是分為物質世界與信息世界的資產功能體系結構，由下向上依次為資產、集成、通信、信息、功能、業務，下層為上層提供接口，上層使用下層的服。第二個維度是全生命周期和價值流，包括從規劃、設計到仿真、制造直至銷售和服務的完整生命周期。第三個維度是層次維結構，包括產品、現場設備、控制設備、站、工作中心、企業到互聯世界的不同生產環境。
3．日本“互聯工業”
2016年1月，日本政府發布的《第五期科學技術基本計劃》提出“社會5.0”（Society 5.0）即超級智能社會（super smart society）概念，將人類社會劃分為狩獵社會、農業社會、工業社會、信息社會和智能社會等相繼出現的五個階段。在2017年3月的德國漢諾威工業博覽會上，日本首相安倍晉三發表了關于“互聯工業（Connected Industries）”政策概念的演講。2018年6月，日本經產省發布《日本制造業白皮書（2018）》，將互聯工業作為制造業發展的戰略方向。互聯工業是“社會5.0”在工業領域的具體表現，通過人、機器、技術跨越邊界和代際的連接，從而持續創造新的價值。互聯工業聚焦于自動駕駛/移動出行、制造業/機器人、生物技術/醫療健康、工廠和基礎設施維護、智慧生活。互聯工業的通用政策措施包括數據使用規則、IT技能和培訓、網絡安全、人工智能、知識產權和標準。
在日本經產省的支持下，日本工業價值鏈促進會（Industrial Value Chain Initiative，IVI）在2015年6月成立并于2016年6月成為一般社團法人。目前，日本工業價值鏈促進會共有包括三菱電機、富士通、東芝、日立、豐田等日本制造企業、設備廠商、系統集成企業等在內的738名成員，其目標是使不同企業間實現互聯互通，解決企業間的“互聯制造”問題。2016年12月，日本工業價值鏈促進會提出“工業價值鏈參考架構（IVRA）”；2018年3月發布《日本互聯工業價值鏈戰略實施框架》，提出了新一代工業價值鏈參考架構IVRA-Next。工業價值鏈參考架構是一個三維結構，包括資產視角、活動視角、管理視角等三個維度。資產視角包括人員、供需、產品、設備四個層次；活動視角包括計劃（Plan）、執行（Do）、檢查（Check）、改進（Action），形成PDCA循環，體現出豐田精益制造的思想；管理視角包括，質量（Q）、成本（C）、交付（D）、環境（E），構成QCDE活動。
工業價值鏈三維架構中的每一個塊被看作一個“智能制造單元（SMU）”，多個SMU的組合被稱為“通用功能塊（GFB）”。制造企業的活動可以由幾個具有一般功能的單元來理解，這些單元可以由幾種“流”的交叉點來定義：需求/供應流、工程/知識流。穿越工程流、供需流、組織科層層級這三條軸線，可以將智能制造作為一個整體被建模為“通用功能塊”的組合。GFB的縱向是組織科層層級，包括設備層、車間層、部門層、企業層等4個層次；橫向表示知識/工程流，包括市場和設計、建設與實施、制造執行、維護和修理、研究與開發等5個階段；內向表示需求/供應流，包括總體規劃、物料采購、制造執行、銷售和物流、售后服務等5個階段。
4．中國“智能制造”
中國是世界最大的制造國，以云計算、人工智能等為代表的新一代信息技術對于加快中國制造業轉型升級具有重要作用。中國政府高度重視利用新一代信息技術改造提升制造業，先后出臺了一系列政策。如，2015年7月發布的《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，提出推動互聯網與制造業融合，大力發展智能制造，發展大規模個性化定制，提升網絡化協同制造水平，加速制造業服務化轉型；2016年5月發布的《國務院關于深化制造業與互聯網融合發展的指導意見》，提出打造制造企業互聯網“雙創”平臺，推動互聯網企業構建制造業“雙創”服務體系，支持制造企業與互聯網企業跨界融合，培育制造業與互聯網融合新模式，強化融合發展基礎支撐，提升融合發展系統解決方案能力；2017年11月發布的《國務院關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》提出夯實網絡基礎，加強產業支撐，促進融合應用，完善生態體系，強化安全保障，推動開放合作。
為加快推進智能制造發展，工業和信息化部、國家標準化管理委員會在2015年發布了《國家智能制造標準體系建設指南（2015年版）》，并于2018年進行了修訂。《國家智能制造標準體系建設指南》提出了一個三維的智能制造系統架構。生命周期包括設計、生產、物流、銷售、服務等產品生命周期的各個階段相互聯系的一系列價值創造活動。系統層級是指生產活動開展所依托的不同層次的組織，包括設備層、單元層、車間層、企業層和協同層，實際上涵蓋了生產活動的整個生態系統。智能特征是指生產過程具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等一個或多個功能的層級劃分，包括資源要素、互聯互通、融合共享、系統集成和新興業態等五層智能化要求。智能制造標準體系與“工業4.0”的理念比較常相似，智能特征對應于“工業4.0”的橫向集成，生命周期對應于端到端集成，系統層級對應于縱向集成。為加快我國工業互聯網發展，在工業和信息化部的指導下，由工業、信息通信業、互聯網等領域百余家單位于2016年2月共同發起成立工業互聯網產業聯盟。工業互聯網產業聯盟在2016年8月發布了《工業互聯網體系架構（版本1.0）》，提出了工業互聯網的內涵、目標、體系架構、關鍵要素和發展方向；2020年4月又發布了《工業互聯網體系架構（2.0版）》。工業互聯網產業聯盟提出的“工業互聯網體系架構”以網絡、數據、安全三大體系為核心，基于三大功能體系構建打通設備資產、生產系統、管理系統和供應鏈條，實現生產過程的智能分析與決策優化。
（二）主要國家工業互聯網架構異同
通過以上分析可以看到，美國、德國、日本和中國等幾個世界主要制造大國都提出并推廣工業互聯網參考架構，以此為基礎加快本國工業互聯網和智能制造的發展。不同國家的工業互聯網參考架構具有共性，主要包括：第一，都重視物理世界與數字世界的融合，將物理-信息系統（CPS）作為技術使能系統。第二，都強調數據在其中的作用，通過數據感知、傳輸、集成、處理、分析、決策與反饋，提升設備和運營效率；第三，都認為工業互聯網應該涵蓋廣泛的范圍，包括全價值鏈、全產品生命周期、全商業生態。第四，各國的工業互聯網參考架構在競爭的同時，也在加強合作，推動互聯互通。例如，美國工業互聯網聯盟與德國“工業4.0”平臺自2015年底就開始開展合作，并成立生產系統和工業物聯網解決方案、參考架構對接、測試床協作、互操作標準需求、安全、文件及路線圖制定等6個工作組推動合作的落實，雙方專家于2017年12月5日聯合發表《架構對接和可互操作性》白皮書，推動工業互聯網與“工業4.0”之間在標準、架構和業務方面的合作與可互操作性，推動智能制造的深入發展。日本的工業價值鏈參考架構（IVRA）同時參考了美國工業互聯網參考架構（IIRA）和德國“工業4.0”參考架構（RAMI 4.0）。我國的智能制造標準體系與工業互聯網體系架構也受到IIRA與RAMI 4.0很大的影響。
同時，各國工業互聯網參考架構也存在明顯的差異，而這些差異根本上是由各國制造業、信息技術產業發展的條件、優勢不同所決定的。
第一，名稱表述不同。美國稱為“工業互聯網”，德國稱為“工業4.0”，日本稱為“互聯工業”，中國“工業互聯網”與“智能制造”均有使用。名稱的差異一方面反映了各國都想建立自己的工業互聯網標準，從而在強化本國產業優勢的同時，推動本國智能制造技術、裝備和系統解決方案在全球的推廣。例如，在德國聯邦政府及企業的推動下，德國“工業4.0”獲得廣泛的認可，包括世界經濟論壇發布了多個第四次工業革命的專著或報告。另一方面，主要工業大國的工業互聯網參考架構的側重點不同，反映出各國的制造業和產業發展的條件和目標差異。美國的工業互聯網參考架構從IT出發，強調互聯網的作用；德國“工業4.0”參考架構強調設備，側重于現有工業標準的對接；日本的工業價值鏈參考架構強調連接；中國則強調新一代信息技術與制造業的深度融合，落腳在提高制造業的發展水平。
第二，工業互聯網的優勢不同。發展理念和產業條件、優勢的差異決定了幾個國家的智能制造各具特色（見表1）。美國的優勢在于引領前沿技術，互聯網高度發達，核心零部件和精密儀器、設備水平領先，但由于長期離岸外包，制造業出現“空心化”，勞動密集型產業比重很低、產業鏈不完整。與此相適應，工業互聯網突出了美國在互聯網等領域的全球領先優勢。德國擁有強大的機械和裝備制造業，嵌入式系統和自動化工程的技術水平世界領先，但是在新一代信息技術和數字經濟領域的亮點不突出，因此德國提出“工業4.0”旨在通過制造業與嵌入式系統、自動化兩方面優勢的融合，保持德國在制造業的國際競爭地位。2019年正式發布的德國《國家工業戰略2030》提出工業占德國GDP的比重要從目前的23%提高到2030年的25%，保持產業鏈的完整性和在優勢產業領域的技術能力。日本制造業的優勢在高端制造業和精密制造業，汽車及零部件、機床、機器人和電子電器是日本制造業的四大支柱，而且日本制造業發展中形成世界著名的精益制造模式，但是日本同樣在新一代信息技術和數字經濟領域的亮點不突出，因此日本提出“互聯工業”突出工業的核心地位，希望通過人、機器、系統、技術的連接持續創造價值。精益制造模式下人的因素非常關鍵，因此IVRA-NEXT特別重視人員的作用和知識的價值，SMU中包含人員的因素，而GFB中強調了知識的流動，體現了日本版“智能制造”的特有價值導向。中國制造業具有門類齊全、配套完善、產業鏈完整的優勢，但是國際競爭力主要體現在勞動密集型的產業和環節，而且不同地區、不同企業間地發展水平非常不平衡，同時中國又與美國一起是世界數字經濟的兩極，擁有一批世界級的互聯網平臺企業，而且這些平臺企業衍生出強大的人工智能技術能力，因此通過智能化技術與制造業的結合，可以推動中國制造業的轉型升級，特別是通過提高制造業的經營效率來應對工資水平的上漲和低成本發展中國家在勞動密集型產業及產業鏈環節的競爭。
第三，形成與推動的力量不同。在美國，工業互聯網是由通用電氣最早提出，并聯合其他一批企業成立工業互聯網聯盟加以推動。雖然在美國國家科學技術委員會發布的《美國先進制造業領導戰略》等戰略或政策中也提到智能和數字制造、先進機器人，但是并沒有明確列入國家的戰略。德國“工業4.0”是由下而上提出的，最早是由民間機構發起，隨后獲得聯邦政府的認可并納入國家戰略，經濟事務和能源部、教育及研究部在研發、人才培養、中小企業等方面給予支持。“工業4.0”平臺匯集了商業、科學、工會、消費者和政界等各界代表的廣泛參與，其中行業協會、科研機構、企業是“工業4.0”的主要推動者，各類行業協會在推動相關研究、標準化、安全、“工業4.0”論壇等方面發揮著重要作用。日本的“互聯工業”也是由政府提出并納入日本“社會5.0”的國家戰略，日本工業價值鏈促進會作為一般社團法人提出了工業價值鏈參考架構。在中國智能制造和工業互聯網的提出和發展中，政府發揮了重要的作用，包括發布專門的智能制造、工業互聯網相關政策、編制和發布智能制造標準體系、開展工業互聯網、智能制造及相關領域（如企業上云、工業APP、服務型制造）的試點示范。隨著中國市場化改革的推進與產業政策的轉型，非政府機構在智能制造發展中的作用在不斷加強。
第四，智能制造的應用領域不同。工業互聯網產業聯盟發布的《工業互聯網平臺白皮書（2019)》報告了國內、外工業互聯網平臺的主要應用領域，從中可以看到中國與國外工業互聯網應用領域既有相似性，也有很大差異。從大類應用領域來看，中外在制造與工藝管理、產品研發設計、企業運營管理三個領域企業應用工業互聯網的比例大致相同；在資源配置系統、生產過程管理領域，中國企業應用的比例明顯高于國外，而在設備管理服務領域，國外企業的應用比例明顯高于中國。從小類應用領域來看，中國企業在金融服務、全流程系統性優化、供應鏈管理、生產管理優化等領域的應用比例明顯高于國外，在客戶關系管理、產品后服務、設備健康管理等領域的應用比例明顯低于國外。
工業互聯網平臺應用領域取決于數據分析深度與工業機理的復雜度。數據分析、挖掘和利用的深度在很大程度上決定了工業互聯網平臺的應用價值，因此數據分析深度越高，企業使用的動力越強；工業機理越復雜，工業知識越難以顯性化、軟件化，因此就越難以在企業中推廣。數據分析深度高、工業機理復雜度適中的大數據深度優化分析類應用的使用率合計達到62%，相比之下，工業機理復雜度高、數據分析深度第的數字化工藝設計與輔助制造、數字化設計與仿真驗證、全流程系統性優化等應用的使用率較低。除了行業一般性特征的影響，國內外互聯網平臺的應用差異一方面反映出中國制造業主要集中于價值鏈的加工組裝環節，而發達國家在價值鏈的服務化環節更具優勢，另一方面也得益于政策對加工制造環節數字化、智能化轉型的推動。
二、不同類型工業互聯網平臺比較
智能制造是“基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。”工業互聯網是“互聯網和新一代信息技術與工業系統全方位深度融合所形成的產業生態和應用生態，是工業智能化發展的關鍵綜合信息基礎設施。”從二者的內涵界定可以認為，在智能制造的企業實際操作層面，智能制造是依托于工業互聯網平臺開展的，工業互聯網平臺基本等同于智能制造平臺。
（一）工業互聯網平臺的主要類型
智能制造/工業互聯網平臺可以劃分為不同的類型。王峰從為制造企業提供的功能、產生的效果角度，將工業互聯網平臺劃分為資產優化平臺、資源配置平臺、通用使能平臺等三種類型。資產優化平臺通過對設備運行狀態與性能狀況進行實時智能分析，為生產與決策提供智能化服務；資源配置平臺則聚焦于對資源管理、業務流程、生產過程、供應鏈管理等進行優化，提高資源的配置效率。資源配置平臺共同構成狹義工業互聯網平臺，狹義工業互聯網平臺再與通用使能平臺一起構成廣義工業互聯網平臺。但在產業實踐中，智能制造平臺往往同時具備資產優化與資源配置能力，很難將二者清晰地加以區分。工業互聯網產業聯盟從應用技術架構的角度，認為工業互聯網平臺可以分為IaaS層、PaaS層與SaaS，由于各層所需的知識和能力不同，其主要的推動者也分別以互聯網企業和工業企業為主。肖鵬進一步將PaaS平臺區分為通用PaaS平臺和工業PaaS平臺（見表2）。
資料來源：肖鵬.工業互聯網投資分析［EB/OL］．（2020-04-01）.
https://dy.163.com/artic/e/F951S7600518C0OT.html.
智能制造具有數據驅動、軟件定義、平臺支撐、服務增值、智能主導等五個方面的特征，其實施和運轉離不開連接、數據、算力、算法等技術和設施的支撐。只有實現對原材料和零部件、設備、軟件、人員、場景乃至全產業鏈、全生命周期和全商業生態的連接，才能產生實時的大數據；在對數據采集、傳輸、儲存、清洗、分析的基礎上，能夠利用數據優化企業生產流程、更好地響應市場變化；對數據的分析、訓練需要強大的計算能力作支撐；基于工業大數據針對特定產業場景開發算法并形成可復用的軟件、APP用于驅動工業的智能化運行。工業互聯網或智能制造平臺就是為廣大制造企業提供第三方連接、數據、算力、算法、安全服務的基礎設施體系。
1．IaaS平臺
智能制造是制造技術（Industrial Technologies）與信息技術（Information Technologies）的深度融合。在信息技術方面，對數據的采集、傳輸、儲存、處理是智能制造的基礎。在邊緣層，數據的采集需要制造企業推動產業鏈、產業生態的數字化、智能化改造，特別是在生產線需要使生產設備接入信息網絡并具備數據的（實時）采集能力。在數據的儲存、處理層面，存在著顯著的規模經濟性。對于中小企業來說，完全自建數據中心、計算中心成本高昂以致無力承擔，云計算的資源池化、彈性供給、按需付費等典型特征使其能夠大幅降低企業的成本。IaaS是Infrastructure as a Service的英文縮寫，翻譯成中文是“基礎設施即服務”的意思。在數字經濟時代，包括智能制造在內的數字經濟應用都離不開連接與數據，因此對數據的存儲、計算、應用成為數字產業化或產業數字化各相關領域企業不可或缺的支撐，也就是說與數據的存儲、計算相關的資源成為全社會的基礎設施，主要是以云計算及其相關硬件設施、系統架構、算法、軟件等形式存在的。
2．通用PaaS平臺
PaaS是Platform as a Service的縮寫，意指平臺即服務。通用PaaS平臺提供通用性的開發框架、計算框架及中間件，較少涉及工業行業的知識，仍然屬于云計算的范疇。對于許多制造企業特別是中小制造企業來說，它的知識和能力主要存在于所處工業行業領域，通常缺乏數字技術方面的人才和技術儲備，當他們開展智能制造時就會感到力不從心。而云計算廠商不但擁有強大的算力，而且其互聯網行業的背景使其在算法方法具有優勢，因此可以在較少下沉到制造業行業知識的前提下，通過機器學習等手段，運用生產線運轉、設備或產品運行中積累的海量數據進行算法訓練，向制造企業進一步提供數字化升級或智能應用方面的服務，幫助制造企業進行資產優化或提高資源配置的效率。阿里云在《工業大腦白皮書》中做了一個形象的比喻：數據工廠是廚房，算法工廠是廚具，AI創作間是配菜，阿里云ET工業大腦是負責幫助建造廚房、提供廚具以及配菜與配方，從而讓制造企業成為“餐廳”，工程師成為“廚神”，能夠為客戶開發制作不同口味的菜肴。GE在《工業互聯網》白皮書中提出“1%的威力”（the Power of 1 Percent），就是通過數據優化為機器、設備組、設施和工業系統網絡帶來各種收益。由于涉及的制造行業知識少、不需要制造企業數據的開放共享，因此在制造企業實施的障礙較小。但也正是因為較少涉及制造行業知識，當通過數據挖掘達成“1%的威力”的目標后，如何進一步超越1%，通用PasS平臺就力所不逮。
3．工業PaaS平臺
工業PaaS平臺“把大量的工業的技術原理、行業知識、基礎工藝、模型工具規則化、軟件化、模塊化，并封裝為可重復使用的組件”，提供給廣大工業企業使用。通用PaaS平臺直接利用第三方制造企業的生產數據為其開發智能制造算法，其中包含了“大數據+深度學習”意義上的人工智能。而工業PaaS更像是在線化與自動化的整合，是另一種意義上的智能化。阿里巴巴集團學術委員會主席曾鳴認為，“企業智能=在線化+自動化”。在線化是指核心業務的在線化，由此全本記錄用戶數據；自動化是指業務環節的自動化。從這個意義上來看，智能制造是工業PaaS平臺把具體工業行業的知識變成算法、軟件，制造系統根據工作條件的輸入和運行環境的變化自動運行，實現自動調整工藝參數、個性化定制等操作。工業PaaS平臺是物理世界與數字世界深度融合的結果，集數字技術與工業知識之大成，成為工業互聯網的核心。工業PaaS平臺的本質是在IaaS平臺上構建一個可擴展的操作系統，以搭積木的方式提供應用開發、創建、部署的基礎環境，支撐工業APP的開發部署與運行優化。主要的工業PaaS平臺國外有GE的Predix平臺、西門子的MindSphere平臺、PTC的ThingWorx平臺；國內有中國航天科工集團的航天云網、三一重工的樹根互聯（根云平臺）、海爾集團的CosmoPlat、美的集團的美云智數、徐工集團的Xrea平臺等。
4．工業SaaS平臺
工業APP是“為了解決特定問題、滿足特定需要而將工業領域的各種流程、方法、數據、信息、規律、經驗、知識等工業技術要素，通過數據建模與分析、結構化整理、系統性抽象提煉，并基于統一的標準，將這些工業技術要素封裝固化后形成的一種可高效重用和廣泛傳播的工業應用程序”。SaaS是Software as a Service的縮寫，意思是軟件即服務。工業SaaS平臺搭載了大量面向特定行業、特定應用場景的工業APP，也可以說工業SaaS平臺是工業APP平臺。從這個意義上，工業PaaS平臺具備了雙邊平臺的屬性，也就是說，一邊連接最終工業用戶，一遍連接APP的供應商，而平臺提供各種開發工具和數字化模型、發揮供應商與用戶之間交易媒介的作用。工業SaaS平臺與工業PaaS平臺都是對工業知識的總結和軟件化，但工業PaaS平臺提供的主要是工業微服務組件，在具體的應用過程中還需要基于此進行深度開發，而且屬于單邊平臺；而工業IaaS平臺則能夠提供各種場景下的具體應用服務，是工業技術、經驗、知識和最佳實踐的模型化、軟件化，可以讓用戶通過對工業APP的調用實現對特定制造資源的優化配置。就像互聯網平臺一樣，工業SaaS平臺能夠吸引大量的企業將他們軟件封裝化的知識分享到平臺甚至匯聚更多的開發者。工業SaaS平臺降低了大量中小制造企業數字化、智能化轉型升級的門檻，通過調用工業APP，制造企業可以低成本的實施數字化、智能化轉型。從產業層面看，由于工業APP將制造企業內部原本分散、隱性的工業技術挖掘出來，有利于破解我國國內工匠不足的局面。工業APP的發展存在著兩方面的制約因素：從供給側來說，由于工業APP是制造業隱性知識的顯性化，而這些隱性知識正是制造企業市場競爭力的來源（如更高的質量、更低的成本），因此制造企業缺乏分享APP的動力；從需求側來說，由于制造企業的設備、工藝、原材料和零部件、產品以及數字化水平各不相同，工業APP的開發也沒有統一的平臺、框架和標準，因此工業APP可移植性比較差，代碼的可復用性低，很難像PC平臺上的軟件或智能手機平臺上的APP那樣做到“即插即用”。
（二）工業互聯網平臺構建主體類型
對于大多數制造企業來說，既不具備連接、數據、算力、算法的全方位能力，完全由自己開展智能制造所需的連接、數據、算力、算法等技術開發和相應支撐系統、設施建設也不經濟，因此就需要專業化的工業互聯網平臺向第三方制造企業提供所需要的各種服務。同時，由于數字化、網絡化、智能化是制造業發展大勢所趨，提供相關服務將會形成一個規模巨大的市場，因此也會吸引企業進入智能制造平臺領域。總體上看，構建工業互聯網或智能制造平臺的企業可以劃分為裝備制造企業、生產制造企業、自動控制與工業軟件企業、信息技術企業、創業企業等五類（見表3）。
資料來源：作者編制。
1．信息技術企業
信息技術企業特別是互聯網企業在發展自身業務的同時，逐漸形成在算法、算力方面的能力。如亞馬遜、阿里巴巴為網店經營提供便利發展起云計算能力，后來將云計算能力向電商平臺之外的企業出租；互聯網公司為了優化業務、為客戶提供個性化定制服務，紛紛發展人工智能技術，形成強大的算法能力。基于在算力、算法上的優勢，同時受到制造業行業知識的限制，信息技術企業主要構建智能制造的IaaS平臺，有些信息技術企業也更進一步提供通用PaaS服務。世界云計算呈現高度集中的格局，主要云計算廠家基本是中美兩強并立的格局，美國的云計算廠商有Amazon的AWS、微軟的Azure、Alphabet（谷歌）的Google Cloud，中國市場的云計算廠商有阿里云、騰訊云、華為云以及三大運營商、百度云、金山云等。
2．自動控制與工業軟件企業
自動控制企業與工業軟件企業長期服務于制造業，積累了大量制造業知識。自動控制企業掌握高檔數控系統、現場總線、通信協議、高精度高速控制和伺服驅動等工業控制系統關鍵技術，同時熟悉工業生產流程及相關設備的構成與控制。工業軟件包括一個很寬的范圍，例如CAD、CAE、CAM、CAT、CAPP、PDM/PLM、ERP、MES、MRO等制造業常用信息化軟件，以及物理模型建模軟件、IC設計軟件等應用于專業領域的軟件。工業軟件企業掌握制造業具體環節或特定制造業領域的大量顯性化專業知識。自動控制與工業軟件企業能夠將自己關于制造業的知識封裝、云化后，提供給制造企業使用。
3．裝備制造企業
這里的裝備是指應用于制造業生產線中生產其他制造業產品的設備，一般是制造業生產系統的核心。核心生產設備需要與其他輔助設備連接起來，并通過工藝參數設定，構成可以運行的生產系統。因此，裝備制造企業不僅掌握核心生產設備的制造知識，而且了解與其他設備連接、組裝的知識。近年來裝備制造企業給生產設備安裝了傳感器、具備了物聯網功能，使得核心生產設備能夠采集并傳輸數據，裝備制造企業更加了解設備的運行狀況。由于工業PaaS包含了大量的行業專有知識——這是裝備制造企業的優勢，因此許多工業PaaS平臺是由裝備制造龍頭企業建立和開發的，最早也是最知名的工業PaaS平臺Predix和MindSphere的建立者通用電氣和西門子都屬于裝備制造企業。可以說，最早期的工業PaaS就是大型工業企業在對所在行業知識積累總結、封裝、軟件化基礎上，為行業內其他企業提供服務。例如，GE推動工業互聯網的策略就是GE for GE—GE for Customer—GE for Industry—GE for World。也就是說，將GE在高端裝備制造領域取得的成功經驗、軟硬件成果（GE for GE）進行提煉、通用化，研發出類似計算機操作系統那樣的通用平臺，為本行業或其他行業的客戶服務（GE for Custom，GE for Industry）。
4．生產制造企業
雖然裝備制造廠商能夠了解使用裝備的行業的許多知識，在一些情況下還能掌握設備的運作狀況，但各個制造行業（包括裝備制造行業本身）仍然有自己行業特有的知識，每個企業也會有自己的專利、技術訣竅和商業機密，形成本企業競爭優勢的來源。這些知識是裝備制造企業、自動控制企業與工業軟件企業很難獲得的。對于生產最終產品的整機廠商（如計算機、家電、汽車等）來說，它們的生產活動需要高效組織大量供應商、供應鏈企業、分銷商，一方面掌握本行業的特有知識，另一方面也有進一步提高供應鏈效率的需求，因此一些行業龍頭企業著手建立本行業的工業互聯網平臺，將商業生態中的大量企業、產品實現連接和數據驅動。由于成熟的制造行業普遍呈現多家大型企業寡頭壟斷競爭的格局，各家龍頭企業之間存在激烈的競爭，因此很難出現該行業統一的智能制造平臺，通常智能制造平臺是圍繞龍頭企業的產品及商業生態建立的。在工程機械領域，國內知名的智能制造平臺就有三一重工旗下樹根互聯的根云、徐工的Xrea，家電行業知名的平臺有美的集團旗下美云智數的美的云，海爾的COSMOPlat。由于各行業存在著大量的共性運營知識，一個行業的智能制造平臺也會將自己的經驗復用到其他行業，幫助其他行業解決供應鏈管理、生產管理、個性化定制等問題。比如海爾COSMOPlat就已經跨界到服裝、陶瓷、房車等行業。
5．創業企業
除了各行業在位企業構建智能制造平臺之外，智能制造的巨大發展前景也吸引了許多創業企業進入。與在位企業相比，創業企業沒有系統的人才、知識積累，規模、實力也比較弱小，但是優勢在于善于發現智能制造發展獨特價值訴求，并能夠整合各方面的人才和資源。而且與許多在位企業已經形成自己的商業生態圈、牽扯到各種利益糾葛不同，創業企業可以作為獨立的第三方，避免同行競爭或縱向控制，更容易取得用戶的信任。
三、結論與對策建議
本文的研究表明，新一輪科技革命和產業變革會推動產業的質量變革、效率變革和動力變革，智能化成為制造業的發展方向，而工業互聯網是制造業智能化轉型的重要基礎設施。為了抓住新一輪科技革命和產業變革帶來的歷史機遇，加快智能制造的發展，掌握智能制造的話語權，同時在全球范圍推廣自己的標準、技術、設備和解決方案，美國、德國、日本和中國等世界主要工業大國都發布了各自的工業互聯網參考架構。各國的工業互聯網參考架構既具有共性，又相互借鑒，同時由于各國制造業、信息技術產業發展的條件、優勢不同，工業互聯網參考架構在名稱表述、優勢、形成與推動力量、重點應用領域等方面也存在差異。工業互聯網平臺是工業互聯網基礎設施的存在形式，是智能制造開展的載體，為廣大制造企業提供第三方連接、數據、算力、算法、安全服務。工業互聯網平臺可以劃分為IaaS平臺、通用PaaS平臺、工業PaaS平臺、SaaS平臺等四類，信息技術企業、自動控制與軟件企業、裝備制造企業、生產制造企業、創業企業是工業互聯網平臺的主要提供者，由于其背景和能力的不同，參與不同類型的工業互聯網平臺構建。
為更好地促進工業互聯網發展，提出以下建議：第一，支持工業互聯網產業聯盟持續完善我國的“工業互聯網體系架構”，吸納更多的國內外企業、科研機構加入工業互聯網產業聯盟，擴大“工業互聯網體系架構”的影響，獲得更廣泛支持；第二，將工業互聯網作為新型基礎設施建設的重要內容加以支持，推動通用型和行業型工業互聯網平臺的發展；第三，繼續推動工業互聯網平臺、工業APP、工業互聯網安全、工業“互聯網+”等各類應用試點示范；第四，進一步完善工業知識產權、工業大數據保護方面的法律法規，激發制造企業構建和應用工業互聯網平臺的積極性；第五，在發揮政府引導工業互聯網發展，支持工業互聯網技術、標準發展等作用的同時，更多地吸引企業的參與，更好地發揮市場機制在推動工業互聯網發展中的作用。
編輯精選
