工業互聯網平臺建設的出發點、切入點和著力點

工業和信息化部信息化和軟件服務業司副司長 安筱鵬

2017年11月《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》提出打造網絡、平臺、安全三大體系。對于平臺體系來說，當前要進一步深化對工業互聯網平臺建設的出發點、切入點和著力點的認識。

一、工業互聯網平臺建設的出發點

可以從四個方面理解和認識建設工業互聯網平臺的意義。

一是工業互聯網平臺是建設現代化產業體系的重要支撐。工業互聯網平臺正在構建現代化產業體系的新基礎、新要素和新業態。新基礎就是構建智能感知（一硬）、工業軟件（一軟）、泛在網絡（一網）、云平臺（一平臺）等現代化產業體系新基礎設施，新要素就是基于數據這一新生產要素重構工業知識沉淀、傳播、復用和價值創造新體系，新業態就是通過對傳統產業體系的解耦重建網絡化協同、個性化定制、服務型制造等新業態。

二是工業互聯網平臺是建設制造強國和網絡強國的焊接點。從制造強國來看，工業互聯網平臺通過跨設備、跨系統、跨廠區、跨地區的資源鏈接和高效協同，加速重構生產體系、引領組織變革、優化資源配置，打造新型制造體系。從網絡強國來看，工業互聯網平臺為信息通信業發展提供了新的藍海，推動5G、窄帶物聯網（NB-IoT）、軟件定義網絡（SDN）、時間敏感網絡（TSN）等網絡技術的演進升級，促進我國信息網絡基礎設施、技術產業、應用水平的提升。

三是工業互聯網平臺是我國經濟實現高質量發展的重要舉措。工業互聯網平臺的本質是通過構建精準、實時、高效的數據采集互聯體系，推動機器、物料、系統、產品、人等參與主體各類要素信息的泛在感知、云端匯聚、高效分析和科學決策，推動涉及生產全要素、全流程、全產業鏈、產品全生命周期管理的各類資源優化配置。

四是工業互聯網平臺是全球新一輪產業競爭的制高點。當前，伴隨著新一代信息通信技術和制造業的融合發展，產業生態的競爭正在從ICT領域向制造領域拓展，領軍企業圍繞“智能機器+云平臺+工業APP”功能架構，整合“平臺提供商+應用開發者+用戶”生態資源，搶占工業大數據入口的主導權、培育海量開發者、提升用戶粘性，打造基于工業互聯網平臺的制造業生態，不斷鞏固和強化制造業的壟斷地位，搶占全球新一輪產業競爭的制高點。

二、工業互聯網平臺建設的切入點

首先，工業互聯網和傳統的消費互聯網有什么區別？

工業互聯網和消費互聯網有很多相同點，但也有許多差異。

在連接對象上，消費互聯網連接的是高度智能化的計算機、手機，而工業互聯網連接的是各種數字化水平、智能化水平參差不齊的設備、產品和系統。

在通信標準上，消費互聯網是具有統一協議開放的網絡，而工業互聯網是多種協議和標準并存、相對封閉的網絡。

在傳輸要求上，消費互聯網的傳輸理念是盡力而為，而工業互聯網要求的是實時、安全、可靠的網絡傳輸能力。

在技術效應上，消費互聯網是考慮如何提高交易效率，而工業互聯網是考慮如何提高生產效率。

在政策監管上，消費互聯網的監管思路既要鼓勵創新又要加強監管，既要踩剎車又要踩油門，而對工業互聯網更多考慮支持和發展。

在資金支持上，消費互聯網是輕資產，對存量資源的依賴比較少，其發展方向是從線上走到線下，而工業互聯網是重資產，不僅僅強調創新，而且強調與已有資源的繼承、創新和線上線下的協同。

在窗口期和時代機遇上，消費互聯網的發展有時間窗口期，當前正處在工業互聯網大有可為的戰略機遇期，需要加快推進工業互聯網建設，把握難得的時代機遇。

其次，工業互聯網平臺核心是什么？

工業互聯網平臺是面對制造業的數字化、網絡化、智能化需求，構建基于云平臺的數據采集、匯聚、分析服務體系，推動制造資源泛在連接、彈性供給和高效配置。

具體可以從四個角度理解：一是從解決問題的角度看，核心是如何推進制造業數字化、網絡化、智能化，以提高制造資源配置效率問題。二是通過什么方法解決，關鍵是通過數據采集、匯集、分析、描述、診斷、預測、決策來解決這些問題。三是工業互聯網平臺的本質是基于工業云的解決方案。四是工業互聯網平臺的最終目標是提高智能的生產效益。

最重要的本質特征就是“數據+模型=服務”，即通過采集軟件系統、設備和機器、生產原料等各種各樣的數據并把數據輸送到云端，再通過云端模型處理提供產品全生命周期、協同研發、生產設備優化、質量監測等各式各樣的服務。在這個過程中，工業互聯網平臺的本質就是通過“數據+模型”為企業創造“服務”。

工業互聯網平臺是核心，平臺的核心是“數字化模型”。所謂的“數字化模型”是將大量工業技術原理、行業知識、基礎工藝、模型工具等規則化、軟件化、模塊化，并封裝為可重復使用的組件。

圍繞數字化模型有五個基本問題。

一是數字化模型是什么？數字化模型可以分為兩種，一種是機理模型，包括基礎理論模型、流程邏輯模型、部件模型、工藝模型、故障模型、仿真模型。另一種是大數據分析模型。

二是數字化模型從哪來？這些數字化模型來自于物理設備，包括飛機、汽車、高鐵制造過程的零件模板，設備故障診斷、性能優化和遠程運維等背后的原理、知識、經驗及方法；來自于業務流程邏輯，包括ERP、供應鏈管理、客戶關系管理、生產效能優化等這些業務系統中蘊含著的流程邏輯框架；來自于研發工具以及生產工藝中的工藝配方、工藝流程、工藝參數等模型。

三是數字化模型怎么開發？用什么工具開發？一部分是由具備一定開發能力的編程人員，通過代碼化、參數化的編程方式直接將數字化模型以源代碼的形式表示出來；另一部分是由具有深厚工業知識沉淀但不具備直接編程能力的行業專家，通過“拖拉拽”等低門檻的圖形化方式編程。

四是數字化模型什么樣？采用什么技術架構？主要以兩種方式存在：一種是整體式架構，即把一個復雜大型的軟件系統直接遷移至平臺上；另一種是微服務架構。目前兩種架構并存于平臺之上，但隨著時間的推移，整體式架構會不斷地向微服務架構遷移。

五是數字化模型有什么價值？一旦所有的數據都匯聚到工業PaaS平臺之上，所有的工業技術、知識、經驗和方法也都以數字化模型的形式沉淀在PaaS平臺上，當把海量數據加入到數字化模型中，進行反復迭代、學習、分析、計算之后，可以解決五個基本問題：描述、診斷、預測、決策、執行。

再次，深刻理解工業互聯網平臺與已有解決方案的差異性。

從過去兩化融合、智能制造、制造業與互聯網融合，發展到現在我們所講的工業互聯網平臺，發生了什么變化？概況來說，是“兩個沒變”和“六個變了”。

兩個沒變：一是要解決的核心問題沒變；二是解決問題的邏輯沒變。

要解決的核心問題沒變。無論是兩化融合、智能制造，還是工業互聯網平臺，都在考慮如何提高制造業產品質量、生產效率、服務水平、降低成本，這些問題是十年前、二十年前、三十年前就存在的老問題。制造企業面臨這些問題可以轉化為如何提高資源配置效率，制造業競爭的本質是資源配置效率的競爭，兩化融合、智能制造、工業互聯網平臺的出發點和落腳點都是考慮如何優化制造資源的配置效率。

解決問題的邏輯沒變。這個邏輯用一句話來概括，就是數據+模型=服務，即通過采集更多的數據、可以更好的訓練和優化模型，從而通加速應用迭代形成更好的服務。如何通過“數據+模型”，把正確的數據、以正確的方式、在正確的時間傳遞給正確的人和機器，以優化制造資源配置效率。

推進信息化和工業化融合，從基于傳統的IT架構解決方案，到基于私有云的解決方案，再到基于公有云的解決方案的發展過程本質上體現了解決方案技術路線的演變，這也帶來了六個變了：

一是數據從哪兒來變了。傳統IT架構解決方案中，系統采集更多的是各類業務系統、產品模型、運行環境以及互聯網的數據，但對工業互聯網平臺來說，最大的變化是實現了更多機器和設備的互聯，工業互聯網平臺可以源源不斷地采集到各類設備和機器的數據，實現多種數據的集成。

二是數據到哪兒去變了。傳統IT架構解決方案的數據都匯集到本地各類業務系統中，這些系統大多是煙囪式、孤立的業務系統。與此不同的是，在工業互聯網平臺架構下，越來越多的數據匯聚到了云端，在云端進行數據的集中存儲、管理和計算。

三是模型在哪部署變了。與基于傳統IT架構的模型部署在本地不同，工業互聯網平臺越來越多的將各類模型軟件部署在云端。傳統各類工業軟件通過架構重構、代碼重寫的方式部署到了云端，成為“云化”模型。

四是模型怎么部署變了。傳統IT架構解決方案中各類模型軟件大多是一套復雜的一體化、整體式架構。對于工業互聯網平臺而言，各類機理模型和大數據分析模型主要以兩種方式部署在云端：整體式架構和微服務架構。

五是資源優化深度變了。與傳統IT架構解決方案相比，工業互聯網平臺對物理世界認知和改造將從描述、診斷向預測、決策、優化不斷演進。從最初基于數據的可視化、可描述，到基于信息的可診斷、可優化，再到基于知識的可預測、可決策。

六是資源優化廣度變了。傳統IT架構更多面向單元級、系統級層面提供資源優化配置服務，而工業互聯網平臺通過各種各樣以SaaS軟件和工業APP形式呈現出來的服務，能夠提供從單機設備、到生產線、到產業鏈、再到產業生態的系統之系統級優化，實現從局部優化到全局優化。

最后，工業設備上云是工業互聯網平臺建設的切入點。

信息通信技術每一次普及推廣，總是由一批具有先導性、引領性、帶動性的“殺手級”應用牽引，推動新技術、新應用、新產業和商業模式的快速迭代和持續演進，引爆大規模商用。

當前，工業互聯網平臺發展總體還處在起步階段，新應用、新模式正在不斷孕育演化，必須以真實的應用場景需求為牽引，優先考慮解決工業場景實際需求“要什么”，而不只是從平臺供給側考慮“有什么”，培育一批能夠引領工業互聯網平臺技術、功能、商業模式快速迭代的殺手級應用。一批高耗能、高風險隱患、高通用性、高價值的工業設備上云在近期有望成為牽引工業互聯網平臺發展的真實應用場景。

當前，我國工業體系中存在大量高資源消耗、高安全風險、低利用效率的工業設備。根據相關行業協會專家初步測算，2017年，我國近1000座煉鐵高爐年消耗標準煤約3.4億噸，47萬余臺燃煤鍋爐能耗占到全國煤炭消耗25%以上，5億臺內燃機石油消耗占全國石油消耗近60%，30萬臺大中型空壓機、200萬臺數控機床平均設備負載率分別不足60%和40%，風力發電棄電量為419億千瓦時，設備資源閑置、能源浪費十分嚴重。推動煉鐵高爐、工業鍋爐、數控機床等工業設備上云，通過開展運行監測、能效優化、預測性維護等服務，預計可降低煉鐵高爐等設備平均能耗3%，提升數控機床等設備利用率8%，降低風電設備棄風率至10%。

這些復雜設備優化的數據采集量巨大，數據采集具有高頻率、大批量、高并發、長周期的特征。如燃氣輪機單臺設備有上萬個數據采集點、一天產生500G運行數據，單臺風電設備采集1000多個測量點，風場開發過程一輪仿真將產生700GB數據，這些設備數據采集規模已經遠遠超出了傳統IT架構的數據存儲、處理分析能力，亟需構建基于云計算的工業互聯網平臺體系。從數據分析模型來看，需要多樣、精準、高效、全面的機理模型和大數據分析模型。這需要基于工業互聯網的解決方案。

在推進工業設備上云過程中，要從實際需求出發，優先推動有基礎、有條件、有需求、有優化潛力的設備上云，重點面向煉鐵高爐、工業鍋爐、柴油發動機、大中型電機、大型空壓機、風電、光伏、工程機械、數控機床等工業設備，以公有云、私有云、混合云多種方式并舉，組織實施工業設備上云“領跑者”計劃，樹立一批設備上云用云典型示范，推動設備泛在互聯、數據匯聚共享、資源優化配置，促進生產方式、經營方式、商業模式創新，打造高效、節能、綠色的新型制造業生態。

三、工業互聯網平臺建設的著力點

重點推進四方面工作：

一是打造兩類工業互聯網平臺。制定跨行業跨領域工業互聯網平臺評價指南，分期分批遴選跨行業跨領域平臺，支持建設工業設備協議開放開源社區，開展平臺應用試點示范、應用現場會；推動發展企業級工業互聯網平臺，支持行業組織發布重點行業工業互聯網平臺名錄，組織制定工業互聯網平臺服務能力規范，支持開展平臺能力成熟度評價，開展工業互聯網平臺應用試點示范。

二是建立三類工業APP。建設基礎共性工業APP資源池，圍繞工業基礎原理、關鍵基礎材料、核心基礎零部件（元器件）、先進基礎工藝、產業技術基礎等基礎領域；建設行業通用工業APP資源池，面向離散行業及流程行業共性需求，基于工業互聯網平臺打造行業通用的工業APP及微服務資源池。建設企業專用工業APP，面向特定行業、特定場景的特殊應用需求，建設一批解決企業特定問題的企業專用工業APP。

三是開展四類平臺試驗測試。工業互聯網平臺試驗測試是推動平臺性能優化、兼容適配、規模應用的關鍵手段，是加速技術產業成熟、打造協同創新生態的重要途徑。開展跨行業跨領域平臺試驗測試、面向特定行業的平臺試驗測試、面向特定區域的平臺試驗測試、面向特定工業場景的平臺試驗床。

四是完善四大平臺支撐服務體系。建立健全標準體系，發布工業互聯網平臺標準體系建設指南。制定工業互聯網平臺信息報送指南和監測指標體系，支持協會聯盟發布行業應用數字地圖。建立新型服務體系，推動建立面向工業互聯網平臺的線上服務能力認證新體系。建立工業互聯網平臺安全保障體系。