工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)面臨四大瓶頸

《國(guó)務(wù)院關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見》提出，“到2025年，形成3-5個(gè)具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)”。培育具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，事關(guān)未來10-15年工業(yè)操作系統(tǒng)主導(dǎo)權(quán)之爭(zhēng)，事關(guān)一個(gè)國(guó)家制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的確立、鞏固和強(qiáng)化，打造本土工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)時(shí)間緊迫、任務(wù)艱巨、使命偉大。從供給側(cè)來看，我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在工業(yè)數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)建模分析、行業(yè)機(jī)理模型沉淀、工業(yè)APP培育等方面面臨四大“卡脖子”瓶頸，亟須盡快取得突破。

瓶頸一：工業(yè)數(shù)據(jù)采集能力薄弱

數(shù)據(jù)采集是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的基礎(chǔ)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)首先要解決的問題是連接工業(yè)中的人、機(jī)器設(shè)備和業(yè)務(wù)系統(tǒng)，但是設(shè)備連接在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)并不是一件容易的事情。當(dāng)前，我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)里，80%以上的機(jī)器設(shè)備都是沒有聯(lián)網(wǎng)、不會(huì)說話的“啞”設(shè)備，只有20%的設(shè)備聯(lián)了網(wǎng)、會(huì)說話，但是這些設(shè)備遵循不同的通信協(xié)議，存在嚴(yán)重的“語(yǔ)言障礙”，成為制約工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)的卡脖子瓶頸。

一方面80%的設(shè)備沒有聯(lián)網(wǎng)，設(shè)備數(shù)字化水平低。我國(guó)制造業(yè)總體水平處于2.0向3.0過渡階段，老舊設(shè)備多、數(shù)字化水平低，2017年我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備數(shù)字化率為44.8%、數(shù)字化設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率為39.0%，需要通過加裝傳感器等方式實(shí)現(xiàn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，導(dǎo)致工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)采集難、成本高、效率低。

另一方面20%的設(shè)備聯(lián)網(wǎng)了，但通信協(xié)議不統(tǒng)一。近30年來，全球各類自動(dòng)化廠商、研究機(jī)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)化組織圍繞設(shè)備聯(lián)網(wǎng)推出了成百上種現(xiàn)場(chǎng)總線協(xié)議、工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議和無線協(xié)議，協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)眾多且相對(duì)封閉，工業(yè)設(shè)備互聯(lián)互通難，嚴(yán)重制約了設(shè)備上云，亟須構(gòu)建能夠兼容、轉(zhuǎn)換多種協(xié)議的技術(shù)產(chǎn)品體系。

瓶頸二：工業(yè)大數(shù)據(jù)建模分析能力薄弱

工業(yè)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)不是目的，目的是在賽博空間對(duì)工業(yè)設(shè)備建立數(shù)字鏡像，利用工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能“訓(xùn)練”出解決實(shí)際業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的工業(yè)APP。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的本質(zhì)就是對(duì)機(jī)器設(shè)備和業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為指導(dǎo)設(shè)備和業(yè)務(wù)進(jìn)行優(yōu)化的應(yīng)用服務(wù)。當(dāng)前，受限于數(shù)據(jù)采集瓶頸和工業(yè)大數(shù)據(jù)自身的專業(yè)性、關(guān)聯(lián)性、流程性、時(shí)序性和解析性等特點(diǎn)，工業(yè)大數(shù)據(jù)建模分析需要平臺(tái)企業(yè)兼具工業(yè)基因和大數(shù)據(jù)基因，導(dǎo)致現(xiàn)有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)工業(yè)大數(shù)據(jù)建模分析能力較為薄弱。

一是數(shù)據(jù)種類不全，制約了工業(yè)大數(shù)據(jù)建模分析和工業(yè)APP功能。相對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)注重?cái)?shù)據(jù)的“量”和“相關(guān)性”，工業(yè)大數(shù)據(jù)更注重?cái)?shù)據(jù)的“全”和“關(guān)聯(lián)性”，以保證能夠從數(shù)據(jù)中提取出工業(yè)設(shè)備真實(shí)狀態(tài)的全面信息。受限于設(shè)備數(shù)據(jù)采集能力不足，數(shù)據(jù)源不全，這在一定程度上會(huì)制約工業(yè)大數(shù)據(jù)建模分析和工業(yè)APP的開發(fā)，當(dāng)前，基于單一數(shù)據(jù)源開發(fā)的工業(yè)APP多，基于設(shè)備和業(yè)務(wù)系統(tǒng)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)開發(fā)的工業(yè)APP少。

二是數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，制約了工業(yè)大數(shù)據(jù)建模分析和工業(yè)APP性能。工業(yè)大數(shù)據(jù)往往會(huì)出現(xiàn)遺漏、分散、斷續(xù)等現(xiàn)象，低質(zhì)量的數(shù)據(jù)會(huì)直接導(dǎo)致建模分析結(jié)果無法利用或者更為嚴(yán)重的后果，需要對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行預(yù)判和修改，因此數(shù)據(jù)“清洗”工作甚至?xí)嫉焦I(yè)APP開發(fā)時(shí)間的70%左右。基于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷類工業(yè)APP較多，預(yù)測(cè)預(yù)警類尤其是智能決策類工業(yè)APP較少。

瓶頸三：行業(yè)機(jī)理模型沉淀能力薄弱

行業(yè)機(jī)理模型是工業(yè)PaaS的核心，是平臺(tái)技術(shù)能力的集中體現(xiàn)。行業(yè)機(jī)理模型就是通過軟件技術(shù)對(duì)工業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理等制造全過程運(yùn)行規(guī)律進(jìn)行顯性化、模型化、代碼化，每個(gè)行業(yè)機(jī)理模型都是一個(gè)積木式的模塊，可供工業(yè)APP開發(fā)者靈活調(diào)用，促進(jìn)工業(yè)知識(shí)的沉淀、傳播、復(fù)用與價(jià)值創(chuàng)造。當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)面臨的突出問題是開發(fā)工具不足、行業(yè)機(jī)理模型缺失，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能完全滿足工業(yè)級(jí)應(yīng)用需要。

一是我國(guó)工業(yè)軟件落后，很難把線下能力快速遷移成線上模型。中國(guó)制造業(yè)體量占世界制造業(yè)的份額20%強(qiáng)，但是中國(guó)工業(yè)軟件的市場(chǎng)份額僅占世界工業(yè)軟件市場(chǎng)份額的1.7%，同時(shí)中國(guó)90%以上的工業(yè)軟件靠進(jìn)口，這充分說明我國(guó)工業(yè)技術(shù)軟件化水平和積累遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，缺乏短時(shí)間內(nèi)把行業(yè)機(jī)理模型化、代碼化的線下實(shí)力。

二是我國(guó)工業(yè)門類龐雜，建立體系完整的行業(yè)模型庫(kù)尚需時(shí)日。我國(guó)擁有39個(gè)工業(yè)大類，191個(gè)中類，525個(gè)小類，是全世界唯一擁有聯(lián)合國(guó)產(chǎn)業(yè)分類中全部工業(yè)門類的國(guó)家，每個(gè)行業(yè)均有自身獨(dú)特的行業(yè)知識(shí)，把每個(gè)行業(yè)的工業(yè)基礎(chǔ)原理、關(guān)鍵基礎(chǔ)材料、核心基礎(chǔ)零部件（元器件）、先進(jìn)基礎(chǔ)工藝、產(chǎn)業(yè)技術(shù)基礎(chǔ)封裝成數(shù)字化模型是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，需要政府和全社會(huì)共同努力。

瓶頸四：現(xiàn)象級(jí)工業(yè)APP培育能力薄弱

工業(yè)APP是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的關(guān)鍵。但是受限于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)展尚屬于初級(jí)發(fā)展階段，工業(yè)PaaS平臺(tái)賦能不夠，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上所謂的工業(yè)APP基本上都是工業(yè)云平臺(tái)上的云化軟件“移民”而來，依靠工業(yè)PaaS上的行業(yè)機(jī)理模型“生長(zhǎng)”出來的 “原居民”工業(yè)APP較少，現(xiàn)象級(jí)工業(yè)APP更是匱乏。

一方面，基于工業(yè)PaaS平臺(tái)開發(fā)的工業(yè)APP數(shù)量少。據(jù)GE預(yù)測(cè)，2020年左右工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將出現(xiàn)類似于消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，Predix平臺(tái)工業(yè)APP總量將超過50萬個(gè)。根據(jù)航天云網(wǎng)、海爾、樹根互聯(lián)、東方國(guó)信、徐工信息、用友、索為、清華紫光、浪潮、浙大中控、智能云科等國(guó)內(nèi)領(lǐng)先工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)公開的數(shù)據(jù)，我國(guó)工業(yè)APP數(shù)量不超過5000個(gè)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)難以滿足企業(yè)上云求。這5000款工業(yè)APP中，很多是傳統(tǒng)軟件云化而來的，只能算是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上的“移民”，真正從工業(yè)PaaS平臺(tái)“生長(zhǎng)”出來的工業(yè)APP屈指可數(shù)。

另一方面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)尚沒有培育出現(xiàn)象級(jí)工業(yè)APP。美國(guó)初創(chuàng)企業(yè)Uptake圍繞卡特彼勒工程機(jī)械開發(fā)了狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障預(yù)警的工業(yè)APP，接入了超過300萬的工程機(jī)械，公司目前的估值已經(jīng)達(dá)到23億美元。截至目前，盡管我國(guó)很多企業(yè)都在朝著建設(shè)跨行業(yè)、跨領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的方向努力，但尚沒有一家企業(yè)開發(fā)出現(xiàn)象級(jí)工業(yè)APP，來引爆工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的應(yīng)用推廣。

作者簡(jiǎn)介

袁曉慶

中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院信息化研究中心博士，主要從事制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域研究。參與起草了《國(guó)務(wù)院關(guān)于深化制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展的指導(dǎo)意見》等文件。發(fā)表多篇有關(guān)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)深度文章，受到業(yè)界關(guān)注。