培育百萬工業APP面臨三大“卡脖子”瓶頸

受限于行業機理沉淀能力不強、工業大數據建模分析能力較弱、開源社區建設滯后等“三座大山”需要翻越，我國工業APP培育仍處于初級階段。當前大多數工業APP是傳統工業云平臺上的“移民”，預測類和決策類等高端工業APP嚴重匱乏，培育百萬工業APP任重道遠。

受限于行業機理沉淀能力不強、工業大數據建模分析能力較弱、開源社區建設滯后等“三座大山”需要翻越，我國工業APP培育仍處于初級階段。當前大多數工業APP是傳統工業云平臺上的“移民”，工業PaaS平臺上土生土長的“原居民”數量有限，同時大多工業APP是描述類和診斷類應用，預測類和決策類等高端工業APP嚴重匱乏，培育百萬工業APP任重道遠。

一是受限于行業機理模型沉淀能力不強，工業APP數量不多。

嚴格意義上講，工業APP是依靠工業PaaS上的行業機理模型“生長”出來的，屬于工業互聯網平臺上的“原居民”。但是受限于工業互聯網平臺發展尚屬于初級發展階段，工業PaaS平臺賦能不夠，平臺上的工業APP數量少且“魚龍混雜”，當前工業互聯網平臺上承載的工業APP基本上是工業云平臺上搬遷過來的“移民”。一方面，根據航天云網、海爾、樹根互聯、東方國信、用友、索為、清華紫光等國內領先工業互聯網平臺企業公開的數據，據不完全統計，我國工業APP數量不超過2萬個，遠遠難以滿足企業上云需求。另一方面，這2萬款工業APP中，很多從傳統軟件云化而來的，只能算是工業互聯網平臺上的“移民”，真正從工業PaaS平臺“生長”出來的工業APP屈指可數。……