奮力推進產業互聯網融合發展

◎ 李曉華

新一代信息技術的發展推動互聯網從消費互聯網階段進入到產業互聯網階段。產業互聯網作為產業內互聯網與產業間互聯網的有機統一，不僅是互聯網技術在特定產業領域中的深度應用，而且打破了產業邊界，實現了跨產業的網絡連接、數據打通和業態創新。跨產業互聯網的賦能威力主要體現在互聯網產業算法算力的復用、消費互聯網與產業互聯網融合、全產業鏈和全生態的數據打通以及業態創新與制造業服務化等四個方面。

緣起

互聯網誕生于20世紀60年代，在很長一段時期內，主要應用于軍事和科研領域。直到20世紀90年代才實現大規模的商用，這一時期，互聯網大部分應用是針對消費者個人的，如網頁瀏覽、信息搜索、電子郵件、在線購物、在線游戲和即時通信等。因此，這個階段的互聯網也被稱作“消費互聯網”或“商業互聯網”。

英文“Industrial Internet”一詞對應的兩種漢語表述分別是工業互聯網與產業互聯網。“Industrial Internet”由通用電氣公司（GE）在2012年11月26日發布的“Industrial Internet：Pushing the Boundaries of Minds and Machines”白皮書中提出。由于通用電氣的工業企業背景以及其在白皮書中展示了商用噴氣式飛機、發電廠、機車、煉油廠和醫療等以工業裝備為核心的應用場景[1]，因此國內習慣于將通用電氣提出的“Industrial Internet”翻譯為“工業互聯網”，把與“消費互聯網”對應的概念表述為“產業互聯網”。由于工業只是國民經濟諸多部門中的一個，所以可以將工業互聯網看作產業互聯網的一個子集。

隨著云計算、大數據、物聯網、移動互聯網和人工智能等新一代信息技術逐漸發展成熟，產業互聯網與實體經濟深度融合成為可能，并滲透到各個產業中，促使產品開發、生產流程、供應鏈等都在其驅動下發生了深刻的變革。可以說，產業互聯網是新一代信息技術與各個實體產業部門相互融合的體現。

存在的問題及影響因素

1.存在的問題

（1）研究層面。當前，國內對于產業互聯網的研究，普遍強調其是互聯網技術在某一個產業內部的應用以及對該產業的重塑，而忽略了不同產業之間的跨產業聯系。但從企業的角度看，產業鏈、價值鏈和供應鏈往往會跨越多個聯系緊密的行業，如果只關注于某一產業內部的互聯互通，不僅與產業運作的實際情況不符，而且還會因為只注意企業實際運作的局部，而限制新一代信息技術產業賦能作用的發揮。

（2）實施層面。產業互聯網是信息技術與實體經濟深度融合的產物。數字世界與物理世界的打通能夠使產業的組織方式、商業模式、運作流程等各個方面發生顯著的改變，并由此提高生產效率和經濟效益。但是物理世界與數字世界具有不同的運行規律，而且通過這些運行規律所提煉出的科學技術或默會知識（一種只可意會不可言傳的知識，經常使用卻又無法通過語言文字符號予以清晰表達或直接傳遞）掌握在不同企業手中。雖然一些國家或機構提出了工業互聯網參考架構，試圖在術語、標準、接口以及數據格式等方面形成行業共識，以加快數字世界與物理世界的融合，但是不同產業以及同一產業中不同企業的工藝、設備、系統和數據格式等各不相同。因此，目前國內外尚未開發出在保證產品穩定性、可靠性的前提下適用于所有產業的互聯網平臺。另外，由于擔心核心技術或商業秘密被泄露，企業通過將默會知識編碼化、軟件化從而實現其復用的動力也不高，這就造成產業內部以及產業之間互聯互通的困難重重。

2.影響因素

跨產業互聯是由互聯網的兩個本質特征決定的。

（1）連接與網絡效應。一個網絡連接的范圍越大、節點越多，對使用者的價值就越大。物聯網、移動通信技術的發展使得網絡連接的范圍獲得極大拓展，真正實現了萬物互聯；而高速率、大容量、低延時、廣覆蓋的移動互聯網使得實時連接成為可能。

（2）數據成為生產要素。數字經濟時代，數據成為生產要素，能夠創造巨大的經濟價值，也因此成為企業競爭力的重要來源。其價值不僅取決于規模的多寡、新舊，更取決于數據之間的關聯性。值得注意的是，僅限于產業內部的連接與數據流動固然能夠創造價值，但卻抑制了數據價值的創造力的發揮。

賦能跨產業互聯網

新一代信息技術的發展加快了跨產業互聯網的成熟。其重視對已有能力的復用和對已有數據價值的挖掘，且對特定行業技術和知識的涉及還有擴展的空間，因而跨產業互聯網具有很大的發展潛力。

1.互聯網產業算法算力的復用

依托云計算、大數據和人工智能等新技術，互聯網企業得以為其他行業提供更加完備的數字工具，成為其他產業的賦能者。隨著向產業互聯網領域進軍，傳統互聯網企業的賦能力量已得到廣泛地發揮。如阿里云ET工業大腦通過分析制造企業生產線的各種工藝參數，能夠發現更優的工藝參數組合，從而幫助制造企業提高良品率、降低成本、增加收入；騰訊在中國商用飛機有限責任公司的國產大飛機復合材料零部件內部缺陷檢測項目中，利用樣本數據開發出了人工智能算法，將原來需要四個小時完成的人工檢測工作壓縮到16秒[2]。

2.消費互聯網與產業互聯網融合

無論是產品還是服務，根本上都要滿足用戶的需要才能實現從商品到貨幣的“驚險一躍”。但是由于缺少技術手段的支持，一些企業較難掌握潛在用戶以及用戶的需求和消費習慣等信息。而行業領先的消費互聯網平臺企業往往沉淀了海量的用戶資源以及客戶信息。如果實現消費互聯網與產業互聯網的融合，打通二者的數據連接，不但可以為傳統產業中的企業提供更加精準的用戶畫像，而且通過數據的實時連接，還可以為消費者提供定制化的產品和服務。如零售企業選址通常會采用人工統計某個商圈人流量和通過發放調查問卷了解周邊居民的消費特點等傳統方法，但是這種方式的弊端比較明顯，如低效、誤差大等。而阿里巴巴、騰訊、美團點評和字節跳動等大型互聯網平臺則能通過大數據，為用戶提供某一個地點準確的人員流量、周邊人群的消費習慣等信息，使零售企業選址、上貨品類更加精準。

■ 天地山川 趙來清/攝

3.全價值鏈和全生態的數據打通

產業是從事相同性質經濟活動的所有單位的集合。由于供應鏈、價值鏈跨越不同的產業和企業，往往存在著企業聯系薄弱、數據共享不暢等問題，導致數據的價值無法得到充分發揮。產業互聯網是一個生態共同體，從要素到價值由生態共同完成[3]。推動跨產業互聯，就要建立全價值鏈、全商業生態的企業之間的連接，實現與企業經營相關數據在全價值鏈、全生態的流動。如制造企業通過與供應鏈物流企業建立連接，可以實時掌握采購物料和自家產品的準確位置；通過與零售企業建立連接，可以準確掌握產品在經銷商處的庫存和銷售情況，并據此適時調整生產；同樣制造企業也可以根據供應鏈和商業生態中的數據，為相關企業提供金融融資服務。

4.業態創新與制造業服務化

自20世紀80年代末，制造業的服務化轉型就受到了研究者的關注，并呈現不斷深化的趨勢。制造業服務化（Servitization），也稱為產品服務系統（Product Service System，PSS）或服務型制造，指制造企業由主要從事產品生產向提供更多的基于產品的服務轉變的現象，服務型制造是先進制造業與現代服務業融合的產物，服務化是制造業的業態創新。新一代信息技術的成熟進一步加快了制造業服務化轉型的步伐，為產品服務系統的模式創新提供了更多可能，其中推動最終產品的網聯化、智能化是最重要也是相對容易實現的。網聯化使得制造企業能夠實時掌握產品的運行狀態數據，為用戶提供在線檢測和預防性維護服務，可以采取按照產品的正常工作時間收費的商業模式，也可以更好地了解用戶的使用習慣從而有針對性地改進產品。智能化是指將經過機器學習訓練形成的算法或將專家知識進行軟件化處理后通過云計算或邊緣計算的方式嵌入到產品中，使產品能夠根據外界環境和用戶需求變化提供差異化的服務。