工業互聯網平臺的六個支撐要素
——解讀《工業互聯網平臺白皮書》

趙 敏

走向智能研究院，北京，100028

與傳統的操作系統、工業軟件等軟件產品不一樣，工業互聯網平臺是一個以前從未出現的新生事物，有著豐富的組成、新穎的架構和看得見、看不見的屬性。因此，對它的了解和認識也應該是多角度、多層次和多觀點的。

工業互聯網平臺并不是憑空誕生的，盡管從概念和架構上來說它很新穎，但是它是由既有的技術基礎、新穎的組合理念和創新的系統架構所構成的。筆者分析總結了工業互聯網平臺的關鍵組成部分，認為其由六類已知要素組成，如圖1所示。

圖1 工業互聯網平臺及六類組成要素

圖1的中心部分是工業互聯網平臺，周邊圍繞的是工業互聯網/工業物聯網/物聯網、CPS(賽博物理系統)、工控通信協議/工業大數據、消費互聯網/商業互聯網、工業云/中小企業信息化、工業技術或知識軟件化/工業APP這六類基本要素。

筆者將按照上述思路來解讀《工業互聯網平臺白皮書》(簡稱“平臺白皮書”)[1]。

1 工業互聯網/工業物聯網/物聯網

1999年，正值互聯網高峰期，凱文·艾什頓(Kevin Ashton)與同事在麻省理工學院自動識別中心做了一件當時還不知道是多么有意義的事情，即用RFID標簽將某個物件聯接到互聯網上。隨后他在給寶潔高管做演講時，把通過RFID標簽將物件聯接到互聯網的技術稱之為“Internet of Things(IoT)”，于是，“物聯網(IoT)”的概念由此而誕生。

物聯網在工業領域的應用就是“工業物聯網或工業互聯網”。2014年，世界經濟論壇(WEF)與工業互聯網聯盟(IIC)和埃森哲合作，做了一個工業互聯網研究項目，給出了他們對工業互聯網的理解與定義：“工業互聯網：IoT工業應用的簡稱，也稱為工業物聯網或IIoT”。當然，不同的專家對工業互聯網的理解和定義并不完全相同。

筆者一直考慮一個問題，為什么會產生工業互聯網平臺？促進工業互聯網平臺發展的驅動力在哪里？

看了WEF的報告，筆者找到了其中一個重要的驅動力——答案在于“結果經濟”[2]。“結果經濟”對大多數工業人來說，是一個相對陌生的詞匯。

按照埃森哲的描述，工業互聯網的高速發展，通常要經歷四個階段。四個階段各自有不同的主題和發展重點[3]，如圖2所示。

圖2 工業互聯網發展的四個階段

該圖顯示，從近期來看，工業互聯網首先要達成的目標是通過降本增效來提高運行效率，這是第一階段的目標；第二階段則要由工業互聯網來發展出新模式、新產品、新服務，由此而改善企業的投入產出比。

從長期來看，在第三階段，“結果經濟”的概念被提了出來，在永遠追求確定性結果的工業基因驅動下，在網絡泛在化發展與市場競爭的綜合作用下，客戶不再安于只是購買產品，而是希望能夠按照結果來付費，即要求生產企業不僅提供產品和服務，而且提供能夠產生確切結果的、可以量化的服務，如確切的節能數量、確切的谷物產量或較為準確的機器正常運行時間等。

以一個通俗的例子來比喻“結果經濟”，就是客戶要的是“直徑20毫米的孔”，而不是去買一個20毫米的鉆頭，也不是買回鉆頭來自己打孔。因此，當客戶需求從“購買鉆頭”轉變成為需要“20毫米的孔”這樣一個確切結果之后，生產企業就必須要考慮以新模式、新技術、新生態來提供新型的“結果經濟”服務。

因此，企業必須要改變原有的商業模式了。這就不難理解為什么現在不少生產企業開始免費提供產品，按照用戶開機使用的有效結果時間或使用效果來收費，用了產品才收費，不用不收費，徹底改變了原有的賣產品的商業模型。

結果經濟的需求牽引要求各種設備必須時刻在網，泛在聯接，準確感知，實時分析，精確計算，隨時服務。于是，一批與這類服務有關的企業就找到了生存與發展空間，就能與設備生產廠商建立優勢互補的關系，生態系統自然建成，工業互聯網平臺必然出現，人們需要構建在云上的操作系統(從單機操作系統、工業局域網操作系統到基于云的操作系統)來采集邊緣層的設備數據，監測客戶使用情況，預測設備壽命和客戶需求，實現彈性供給、資源優化、高效配置。

而到了第四階段，會出現大規模的“勞動力轉型”，即人體、人腦離開系統回路，基于“人智”的數字化勞動力(智能機器)大規模登場，真正實現機器換人，以泛在聯接、自主自治的智能機器來拉動經濟的徹底轉型。這就是智能制造發展到第三代范式的美好前景。

生產企業需要注意的是，為客戶(買方)提供量化結果意味著廠家(賣方)需要承擔更大的風險而管理這些風險，需要自動量化的能力，而只有高度數字化、網絡化并具備一定智能化的工業互聯網平臺可以提供這種能力。

全球的工業體系在轉變，客戶的需求在轉變，工業互聯網平臺面世，既是“互聯網與制造業深度融合”的結果，也是由“結果經濟”的拉動與牽引的結果。

2 CPS(賽博物理系統)

德國的工業4.0，在技術上是通過建立CPS來構織一張基于物聯網的超級大網，由此而建立“智巧工廠(Smart Factory)”。

美國NIST提出了由產品、生產、業務三個維度構成的三維模型，每一個維度都在裝置、機器、工廠和企業信息化系統的垂直集成中發揮著作用，被稱之為“制造金字塔”。

日本人則在學習領會工業4.0的基礎上，提出了“社會5.0”視野下的“互聯工業”，面向各種各樣的產業，通過企業、人、數據、機械相互連接，而創造出新價值，新產品和新服務。SMU(智能制造單元)是工業價值鏈中的基本組件。日本人其實追求的是一種“工業4.0+工業互聯網”的、符合自己國情的工業發展模式。

不管是中國的智能制造、德國的工業4.0、美國的工業互聯網或智能制造生態系統、日本的“互聯工業”或工業價值鏈，筆者認為，其最大公約數是“CPS”，也就是說，CPS是基礎中的基礎，關鍵中的關鍵，因此必須充分重視CPS與工業互聯網平臺的關系的研究。

德國“工業4.0參考架構模型(RAMI 4.0)”中的資產層是指企業的所有“物件(Thing)”，而通信層、信息層、功能層則共同構成了“管理殼”——一種提供服務架構的管理軟件。兩者之間的集成層即物理系統與賽博系統的融合層。由此，當常規的“物”，按照RAMI 4.0的規定與步驟加上管理殼之后，就形成了多種級別的CPS。一個智能工廠與外界智能工廠的互聯，將形成“互聯世界”。由此，從工業物聯網的視角，有效地管理、配置與優化企業的各種資產，如圖3所示。

美國工業互聯網參考架構(IIRA)給出了對跨行業IIoT的獨到理解，強調跨行業的通用性和互操作性(如“跨域功能”)，即通過安全、可靠的工業互聯網系統來實現諸如制造業、醫療保健、交通運輸、能源、公共領域基礎設施的互聯、互通和互操作。如圖4所示[4]。

德國的RAMI 4.0與美國的IIRA，看似各不相同，實際上二者是有對應關系的。IIC聯合平臺工業4.0的專家，在去年2月專門寫了一個白皮書——《架構對齊和互操作性白皮書》，將兩個參考體系架構進行映射和對齊，揭示了兩個參考體系架構的相互補充、相互支撐的要素，以此共同應對和解決來自不同角度和跨不同工業領域的IIoT挑戰。

圖3 工業4.0參考架構模型、管理殼與CPS

圖4 工業互聯網參考架構(IIRA)

《架構對齊和互操作性白皮書》指出：IIRA和RAMI4.0的創建都是為了實現物理和數字世界的融合，特別是信息技術(IT)和業務技術(OT)的融合。工業4.0是關注巧妙地制造事物，而工業互聯網則是讓事情巧妙地工作。二者之間可以相互配合，相得益彰，即IIRA所強調的工業分析將有利于構建智能工業4.0系統，工業4.0組件將有助于在制造環境和其他領域為工業4.0和IIoT系統提供廣泛的互操作性[4]。

筆者根據對RAMI 4.0和IIRA的跟蹤研究與對比認為，二者的“落腳點”都聚焦在“物理和數字世界的融合”，都需要賽博物理系統CPS作為技術使能系統，如圖5所示。

圖5 RAMI 4.0與IIRA在CPS上殊途同歸

關于CPS，RAMI 4.0中講得很清楚，但是在IIRA中關于CPS的介紹不是很多。根據IIC給出的參考架構圖，實際上其藉由“感知—控制—執行—物理效應”智能閉環所形成的CPS過程已經展示出來。如果一定要做一個對比的話，那么，可以參照管理殼的表現方式抽取出IIRA中的CPS結構，立即可以看出它與RAMI 4.0中的CPS組件結構非常類似，二者大道相通，機理相同。

根據RAMI 4.0的介紹，當眾多的CPS組件聯接到一起的時候，就形成了工業物聯網(也即工業互聯網)，當形成工業互聯網的CPS中的通信層、信息層、功能層逐漸云化之后(即各類要素上云，后面繼續介紹)，工業互聯網平臺從技術層面就逐漸現身了。

工業互聯網平臺與工業互聯網、CPS的關系如圖6所示。

圖6 工業互聯網平臺與工業互聯網、CPS的關系

電標院孫文龍副院長也描述了工業互聯網平臺與CPS的關系：CPS通過感知和自動控制、工業網絡等“一硬”和“一網”技術，可將制造末端的數據接入，在虛擬的信息空間構造一個新的制造體系，有效支撐了平臺數據的匯聚和流動；通過工業軟件等“一軟”技術，可構建數據流動的規則體系，實現資源的有效配置；通過大數據和數字孿生等“一平臺”技術，可將物理世界的隱性數據顯性化、知識化，并能反向控制物理世界，為工業App的創新應用提供實現手段[5]。

3 工控協議和數據采集

工業互聯網最大特點就是聯接各種工業設備，保持良好人機交互，解決“數據從哪里來” 、“數據到哪里去”的問題。

理論和技術上常見設備都能聯接，但是實踐中阻力非常大。企業自己缺乏動力，不愿意去聯接。筆者在調研中匯總了幾條常見的企業不愿意聯接的原因：①因網絡協議太多而不愿意聯，技術開發有困難；②因機床數量太少而不愿意聯，單獨開發則效益上不合算；③因安全和保密要求而不愿意聯，擔心黑客攻擊、震網病毒等問題；④忌諱讓別人或競爭對手看到自己的數據而不愿意聯。以上這些原因，是在推廣工業互聯網和工業互聯網平臺過程中需要特別注意的事項。

設備聯接了，數據采集了，數據量特別大了，就需要有足夠的數據容身之地。數據湖就是為此而生的解決方案，數據湖聯通了人、機、物，大量的數據都可以在湖中聚集起來。用比較通俗的話說，數據湖的技術特點是：①隨意流入，可以存儲任何來源于不同地方的各種類型的數據；②隨取隨用，任何許可的用戶都可以進入湖中提取所需要的數據；③過程動態，隨時發生。

數據湖的定義和益處如圖7所示，可以看出，“數據從哪里來”、“數據到哪里去”都一目了然。

圖7 數據湖的機理及作用

數據采集，通常發生在廣泛聯接物理設備的邊緣層。

工業設備的特點是網絡相對封閉，數據輸入和輸入必須遵從形形色色的工控通信協議。常見工業控制通信協議有CANBUS、MODBUS、LAN、ProfiBus等。當然，工業大數據的采集還需要解決壓縮、計算、清洗等數據處理問題。

在工業互聯網的價值鏈上，智研院認為，誰能掌握并貫通工業大數據的“采、管、用”三大環節，誰就能更準、更快地搶得市場先機，創造高附加值。

在“采”的方面，如果能將多種工控協議“吃透”，自主研發出自己的數采設備，就可以做到“一盒采百機”(華龍迅達研制的“機器寶”在數據采集與邊緣計算方面做得不錯)。

在“管”的方面，海量匯聚的大數據為工業互聯網平臺提供了源源不斷的數據，PaaS層如何管理好這些數據考驗著一個平臺水平。數據的權利歸屬也是一個敏感的話題，如何將區塊鏈技術與大數據技術結合起來，讓數據的使用有據可查，是一個非常有意義的事情。樹根互聯通過區塊鏈+根云平臺+邊緣計算，實現了邊緣側到云端可信數據采集、傳輸和分析，以及基于邊緣側所捕捉的可信事件驅動來驅動區塊鏈智能合約，由此而對數據有了更可靠的把握。這樣將提高數據在整個管理過程中的可信度。

在“用”的方面，華龍迅達給出了自己的見解：“在云平臺開發API接口，通過授權，對需要數據的制造企業、軟件公司、行業大數據分析企業、服務商、供應商、營銷商開放應用，使制造數據與供應鏈、銷售鏈和服務鏈融合。”

由此可見，大家都用起來的數據才是真的好用，才是真的用好了——因為工業互聯網不僅“姓工”，而且還要“姓公”，即具有某些公益、公用、公平的屬性。

4 消費互聯網/商業互聯網

人人都說“互聯網”，背后含義不一樣。“此互聯網”與“彼互聯網”之間的異同必須梳理清楚。

從具有互聯屬性的要素上來說，世界上的“互聯網”其實有很多種。物質、能量、信息、知識、人際關系、意識等，都可能組成某種“互聯網”，大家在談論互聯網時，最好明確自己在說哪張網。

工信部原副部長楊學山教授對此有精辟見解，他在信通院與智研院聯合舉辦的“工業互聯網平臺高端研討沙龍”上指出：工業互聯網“姓工”，是機器設備之間的聯接，難點在工控協議；消費互聯網“姓網”，是電腦及使用者的聯接，成熟且分布廣泛。二者常有交集，但是又互有明顯區別。

筆者認為，工業互聯網與消費互聯網的不同之處在于：

(1)基礎不同。消費互聯網聯接的是“數字化原住民(電腦、手機、平板、服務器等)”；工業互聯網聯接的是 “數字化移民” ，即可以遷移到工業互聯網而成為網絡終端的人、機、物。

(2)響應不同。消費互聯網無需毫秒級的實時響應，適度延遲不影響使用結果；工業互聯網需要毫秒或百納秒級的實時響應，需要時間敏感網絡TSN。

(3)聯接量級不同。消費互聯網聯接幾十億消費人群和電腦設備；工業互聯網聯接幾百億設備——PTC預測2020年IoT設備接入量為500億，Gartner預計2020年IoT設備聯網量為260億，DHL和思科預測2020年IoT設備聯接數為500億；

(4)屬性不同。絕大多數電腦、手機等只具備個人屬性，而絕大多數的機器具備單位的屬性，是國有、公有、集體的；消費互聯網是統一標準協議，開放網絡；工業互聯網是不兼容協議、封閉網絡。

(5)場景不同。消費互聯網是為人溝通在電腦之間傳輸數據；工業互聯網是為了生產在設備之間傳輸數據。試圖以一種領域場景去直接套用另一種領域經驗，是難以奏效的。

(6)用戶心態不同。在消費互聯網用戶群體，人們愿意嘗試新事物，擁抱變化；在工業互聯網用戶群體，人們趨于保守，駐足觀望，想變又擔心變化。

兩個領域兩回事，認識上不可混同，但是可以相互跨界，可以相互借鑒經驗。消費互聯網/商業互聯網以及相關的ICT技術，正在快速融入制造業產品研發與生產領域。其作用是：聯接兩頭，輔助中間。聯接兩頭，即上游銜接消費互聯網對產品的需求，作為研發輸入，下游銜接產品銷售及服務信息，消除“產品孤兒”。輔助中間，即異地的生產設備之間，或者異地物理設備與數字孿生設備之間，往往用現有的電信網絡(如寬帶、4G、專線等)來傳輸數據。

5 工業云/中小企業信息化

云計算從計算領域發展應用到工業領域的工業云，已經成為工信部定義的“新四基”中的“一平臺”——“工業云和智能服務平臺”。

工業云為中小企業提供了一種全新的基于互聯網的運行環境。其特點是：①不限時空，彈性服務，按需獲取工具和資源；②以租代買，按用付款，大幅降低企業信息化應用的門檻和成本；③眾籌眾創，網絡分享，支持海量設計結果；④支持多客戶端互操作，實現企業內、外部相互聯接。

工業云天生具有工業互聯網的基因。從工業云到工業互聯網平臺是一個不斷演變的進化過程，安筱鵬博士指出，這個過程可分為“成本驅動導向、集成應用導向、能力交易導向、創新引領導向、生態構建導向”五個發展階段[6]，如圖8所示。

圖8 從工業云到工業互聯網平臺的五個發展階段

前三個階段相對容易實現(例如杭州新迪公司已經讓CAD軟件工具上云，金蝶公司已經開始讓企業做到核心業務系統上云，樹根互聯和徐工信息可以讓設備和產品上云等等)，而從第四個階段開始，就到了攻堅階段，“工業PaaS、工業微服務+定制化工業APP”是工業互聯網平臺的難點，目前正在增加工業APP的數量。

6 工業技術(知識)軟件化及軟件定義

軟件是運行在芯片中的數字化指令和數據的集合，以人類語言的代碼格式，模擬表達一系列源自人腦的邏輯規則和知識，最終以“0/1”的機器代碼格式，驅動芯片(硬件)底層功能，驅動工業設備。

工業軟件封裝了工業知識、經驗和模型，建立并定義了數據自動流動的規則體系。

工業軟件大體有兩類： 嵌入式軟件和非嵌入式軟件，因此，相對應的數字化工作有兩大類：

(1)產品本身數字化：嵌入式軟件是嵌入在控制器、通信、傳感裝置之中的采集、控制、通信等軟件；

(2)研發手段數字化：非嵌入式軟件是裝在通用計算機或者工業控制計算機之中的設計、 編程、工藝、監控、管理等軟件。

工業技術軟件化是工業技術、工藝經驗、制造知識和方法的顯性化、數字化和系統化的過程。工業技術軟件化的成熟度，直接代表了一個國家工業化能力和水平。這是一種典型的人類使用知識和機器使用知識的技術泛在化過程。

中國科協黨組書記懷進鵬院士曾指出：“工業技術的軟件化，是中國制造業走向強國的必由之路，而實現工業互聯網和工業云，是我們搭建平臺，實現全球共融和推動產業發展的重要基礎。”

我們目前能看到的工業軟件只是冰山的一角，在冰山下面，其實還有大量的自有技術知識和工業軟件沒有公諸于世，不在商用軟件之列。而這工業軟件，才是真正的企業核心競爭力，是通用軟件中最缺乏的內容，如圖9所示。

圖9 工業軟件冰山下的秘密

筆者必須強調：工業軟件首先是一個工業產品，而且是高端工業品！工業軟件是一門集工業知識與“Know-how” 大成于一身的專業學問。只學過計算機軟件的工程師是設計不出先進的工業軟件的。

這是中國制造2025主要的難點，而工業界(特別是高層領導)對這一點的認識還極不充分。如果說還有什么高端工業品中國不能制造的話，工業軟件就首當其沖。中國可以設計生產512種細分門類的工業品，但是卻生產不了多少門類的工業軟件。這個形勢非常嚴峻。但是現在看不到高層有什么國家戰略規劃來振興中國的工業軟件。

工業軟件是工業裝備中的軟裝備，是裝備的神經脈絡和靈魂，沒有軟裝備的支撐與軟件定義，就不可能有“數字化、網絡化、智能化”。假如抽掉軟件，改革開放40年以來信息化的一切成果都將不復存在！

7 工業互聯網平臺與新功能架構

在平臺白皮書前言中，清晰簡明地指出了工業互聯網平臺的本質和定位——“工業互聯網平臺，本質上是一個面向云應用的軟件平臺”“工業互聯網平臺是新工業體系的‘操作系統’”[1]。

作為一個本質上屬于軟件(云或“操作系統”)的新生事物，工業互聯網平臺必定要求與之相適應的、全新的工業軟件架構。

現有德、美的工業發展(智能制造)架構模型，從工業4.0到工業互聯網，都屬于“功能導向”。因為不管用什么維度來展現、用什么尺度來衡量，看似模式不同、花樣翻新的智能制造的架構模型，其實都是在提供“以功能為核心的服務”。

大家平時頻繁使用的常規工業軟件，功能都分散、深嵌在各種不同的模塊中。如果需要不同的功能，則需要單獨購買不同的工業軟件。甚至同類工業軟件之間的功能也無法相互替代。這是傳統制造業信息化軟件的先天弊病。

沒有任何一個工業軟件廠商能夠提供覆蓋所有專業領域的工業軟件。這就不難理解制造業信息化搞了30多年，兩化融合推動了十多年，企業里開發運行的信息化系統，往往是呈千島湖狀態，孤島遍布，煙囪林立，“產品孤兒”比比皆是。一家或幾家廠商獨大，既不合乎市場情理與規律，也沒有“通吃”的希望。

只有天生既“姓工”又“姓公”的工業互聯網平臺有可能解決這個問題，基于微服務的面向角色和場景的工業APP是發展方向。于是，我們就有了平臺白皮書中所描述的工業互聯網平臺功能架構，其中，第一層是邊緣層(最下方)，主要是剛才講的數據采集和工控協議；第二層(中層)是平臺層，處理大數據，創建工業微服務；第三層是應用層(上層)，調用下層微服務，形成各種場景的工業APP，滿足企業所需要的各種“以功能為核心的服務”。

8 新架構下的軟件解構與重構

在工業互聯網平臺發展的第4階段，軟件的解構與重構就成為了重點。如圖10所示，圖左下角的“迷宮”中，不同形狀的符號代表了散落在企業內部不同部門、不同流程、不同位置、不同形式的“工業知識”，這些知識分散、隱蔽、難找、難用，隨時流失。過去的”知識管理“與自用軟件開發，往往只是把這些知識收集到一個相對集中的地方(如企業知識中心)，或者將其嵌入某些軟件中，或導入到某種數據庫中。

圖10 軟件的解構與重構

平臺白皮書提到，“知識積累能夠提供基于工業知識機理的數據分析能力，并實現知識的固化、積累和復用。”[1]顯然，知識的復用是關鍵。沒有工業知識，就沒有工業軟件，也就沒有工業微服務，當然也就沒有工業APP。

筆者認為開發APP的工作可以兩條路徑齊頭并進：一個是讓現有的工業軟件逐漸解構，變身成為工業微服務；一個是工業技術軟件化，直接將工業技術和知識轉變成為工業微服務。讓所有來自企業實踐一線的工業技術、經驗、知識和最佳實踐都沉淀下來，經過模型化、軟件化、再封裝，成為互不相關、高度適應外部需求變化的微服務，然后再根據具體的工業場景，為組建工業APP提供服務。

創建工業APP的具體路徑：傳統軟件結構→微服務池→調用→工業APP→面向具體場景、不限時空的工業服務。這種新型的工業服務將為“結果經濟”提供強大而堅實的平臺基礎。

在企業的具體工業APP開發實踐中，已經有了一些早期的嘗試和喜人的結果。下面，筆者舉例給出開發工業APP的一些具體的方式和做法。一個開發工業APP的界面如圖11所示。

圖11 一個開發工業APP的界面

從圖11最下方的流程中可以清晰看出，在給出的GUI界面中，可以封裝一個工業APP，而通用工具軟件隱身在APP后面，不直接參與交互。一旦確定了APP的具體算法和功能，就可以把與此相關的公式、模型等封裝到其中。

當成千上萬的APP被封裝好之后，大量的工業知識被標準化、模型化和封裝化，形成了基于工業知識的交互界面以及基于工業互聯網平臺的工業技術體系，即客戶在研發時，第一進入的界面已經不是以前的通用CAX軟件，而是基于知識的自用研發軟件。研發人員的一切精力聚焦在問題場景導向上，而不是軟件使用導向上，如圖14所示。

圖12 基于工業互聯網平臺的工業技術體系

9 結語

工業互聯網平臺是智能制造的關鍵基礎設施和落地抓手；工業互聯網平臺由六類基本要素組成(當然也可以有其他視角的不同分類結果)；基于CPS、匯聚海量數據、工業APP前置、通用軟件隱身、微服務興起、基于問題場景研發，成為了工業互聯網平臺的基本特征；傳統架構的工業軟件將通過解構而實現重構；工業APP逐漸增多，形成生態；傳統架構的工業軟件將不斷向工業APP遷移；未來對工業軟件的使用、購置、管理等都將面臨重大改變。

參考文獻：

[1] 工業互聯網產業聯盟. 工業互聯網平臺白皮書[R]. 北京：中國信息通信研究院，2017.

[2] 埃森哲. 產業互聯網：釋放互聯產品和服務的潛力[R]. 日內瓦：世界經濟論壇，2014.

[3] BANERJEE P. Industrial Internet of Things: Unleashing the Potential of Connected Products and Services[R]. Geneva：Accenture，2015.

[4] 工業互聯網聯盟. 架構對齊和互操作性白皮書[Z]. 2017.

[5] 孫文龍. 加快發展信息物理系統夯實工業互聯網平臺應用[N]. 中國電子報，2018-3-6(8).

[6] 安筱鵬. 工業互聯網平臺建設的四個基本問題[R]. 北京：走向智能論壇，2018.