作為國家多年來主推的發展路線，工業互聯網儼然成了近期的熱點話題。但大型企業、行業領跑者借此機會開疆拓土，闖出新模式、新業態的同時，中小型企業前方的路又通向何方？

要談工業互聯網，就得先弄清楚什么是工業互聯網。以下哪個案例屬于工業互聯網的應用？

進行智能化管理系統改造，將環境、自控、安防等十幾個子系統上云的大劇院A；利用平臺數據深度分析，實現發動機預測性維護以避免飛行事故的航空發動機企業B；通過物聯網模塊與儀器儀表、工業設備、工控系統、上位機統一連接的某平臺C。 其實以上三個案例皆屬于工業互聯網的應用。按照中國信息通信研究院信息化與工業化融合研究所工程師尹楊鵬的說法，工業物聯網、工業智聯網、產業互聯網等概念本質上是共通的。以“工業”為名主要是考慮其當前以工業為主要應用場景，但工業互聯網不僅僅是互聯網在工業領域的應用，而是以制造業為起點，支撐一二三產業融通發展。

工業互聯網不是工業的

中國工業互聯網產業聯盟早在2016年就公布了工業互聯網的架構體系，當時對這一概念的定義尚立足于工業（我們稱之為1.0版本）：“工業互聯網是滿足工業智能化發展需求，具有低時延、高可靠、廣覆蓋特點的關鍵網絡基礎設施，是新一代信息通信技術與先進制造業深度融合所形成的新興業態與應用模式。”從1.0版本的定義中就可以看出，這一概念最初的關注點就是信息通信技術與制造業的配套。在2017年公布的《2017年制造業與互聯網融合發展試點示范項目名單》中，來自機械、能源、化工等重工業領域的試點項目占到了整個名單的三分之二以上，在后繼幾年的名單中，這一比例才下降到一半左右。

在今年頒布的2.0版本的定義中，這一概念的涵蓋范圍大大擴充，不再強調以制造業為唯一的中心，而是著眼于建立全面連接的體系，添加了產業鏈和價值鏈的概念，并且將連接對象由機器設備和工業產品延伸到工業服務，形成了跨行業、跨產業聯合的機制。 如果從功能上劃分，除了網絡與安全這兩大板塊之外，作為體系核心的工業互聯網平臺可細分為3個層級，包括邊緣層、平臺層和應用層。邊緣層是基礎，包含設備接入、協議解析和邊緣數據處理。從這一層級，衍生出了工業數字化裝備產業（只覆蓋裝備的數字化智能化部分）。平臺層即工業PaaS平臺。

這一層基于通用PaaS，將工業機理（Know-How）沉淀為模型，對工業數據進行清洗、管理、可視化等處理，實現數據的深度分析，并為應用層提供開發環境。從這一層級，衍生出了工業互聯自動化產業。該產業包含工業控制、工業傳感器等提供數字化感知、控制、執行等能力的產品與解決方案。應用層與企業的運營管理直接相關，體現了工業互聯網的最終價值。這一層級包含工業SaaS平臺和各類工業APP，主要針對企業的個性化需求開發，提供業務和創新性應用。從這一層級，衍生出了工業軟件與app產業。 再加上網絡板塊衍生出的工業互聯網網絡產業（包含網絡設備、網絡服務和標識解析）和安全板塊衍生出的工業互聯網安全產業，就構成了圍繞工業互聯網展開的5大類相關產業。

全方位推進的工業互聯網產業

自2015年提出“中國制造2025”制造強國戰略后，國家的相關政策陸續出臺。2016年奠定了制造業與互聯網融合發展的主線，到了2017年，國家政策逐步進入具體的指導期，支持和規劃開始不斷細化，工業互聯網的發展也開始加速。 從規模上看，我國工業互聯網產業增加值規模持續擴大。據中國工業互聯網研究院測算，2019年工業互聯網增加值規模達到3.41萬億元，名義增速達到22.14%，占GDP的比重為3.44%。

從體系架構上來看，網絡、平臺、安全三大體系全方位推進。信息通信企業與制造企業積極探索企業內網改造，標識解析體系建設取得積極進展，建成了5個國家頂級節點和55個行業二級節點，標識注冊量超40億，網絡支撐能力大幅度提升；具備行業、區域影響力的工業互聯網平臺超過70個，服務工業企業數近40萬家，平臺服務能力得到強化；信息技術公司對百余個重點平臺、900余萬臺聯網設備進行實時監控，保障數據安全和實時預警，建立了穩固的安全保障體系。 除了自身的發展之外，工業互聯網也對其他行業起到了明顯的帶動作用。2019年工業互聯網帶動第一產業、第二產業、第三產業的產業增加值規模分別為0.049萬億元、1.775萬億元、1.585萬億元。其中，工業互聯網帶動制造業的增加值規模達到14694.68億元，帶動增加值規模超過千億的產業已達到9個。 除了規模上的成績之外，各行業的領先企業還在工業互聯網的基礎上積極探索新模式和新業態。

賽迪研究院編制的《工業互聯網平臺新模式新業態白皮書》就總結出了5大新型業態，包括零工經濟、共享制造、現代供應鏈、工業電子商務和產業鏈金融，每種新業態又可進一步細分。比如，以共享制造為例，航天云網INDICS平臺盤點、剝離、整合閑置的制造能力、試驗能力和計量檢測能力，讓不同的制造工廠之間可進行交易，這屬于制造能力共享；海爾的卡奧斯平臺將設計工具、工業機理模型等研發設計資源共享，供平臺商的10萬多名開發者調用，這屬于設計能力共享；榮事達發揮市場、品牌、渠道等優勢，提供面向中小微企業的孵化服務，增強中小微企業的市場競爭能力，這屬于服務能力共享。 上海交大安泰經濟與管理學院的伍青生教授指出，工業互聯網的出現帶來了新的發展思路，給中國的制造企業實現彎道超車提供了契機。領頭羊企業在新模式、新業態上的探索，對中國的制造企業在全球競爭中更好地確定競爭優勢，縮小與西方發達國家的差距，會有重大的示范意義。

強者恒強，弱者更弱

雖然無論從規模上、架構上還是優秀企業個體來看，工業互聯網產業在我國都取得了可喜的成績，但將目光投向企業的應用水平，還是能發現一些值得關注的細節。 中國信通院院長劉多在今年8月就曾表示，國內工業互聯網處于“提升+補課+創新”并舉階段。她在《中國工業互聯網發展成效評估報告》中的數據顯示，我國大型企業的融合應用普及率為86.1%，中型企業的融合應用普及率為68.7%，小微企業的融合應用普及率為51.8%。

她總結，大企業數字化基礎較好、應用新模式效益明顯，普及率高；中小企業基礎較弱、投入成本高，普及率較低。不過，即使是已經應用了工業互聯網的企業也不可以說就“高枕無憂”了。2019年調查企業應用工業互聯網新模式占比數字顯示，企業應用智能化生產、網絡化協同、服務化延伸、規模化定制四種新模式的占比分別為33.2%、26.8%、14.4%、8.7%。顯而易見的是，智能化生產和網絡化協同依舊是目前工業互聯網的主要應用模式，而對于服務化延伸、規模化定制這樣相對“高階”應用還是普及度不高。

伍青生教授就評價說，目前國內企業的工業互聯網應用有了一個良好的開局，但真正深入的挖掘還有很長的路要走。 劉多院長則在《中國工業互聯網發展成效評估報告》中將企業目前在這方面的癥結歸納為“四不”—不想、不會、不能、不敢。“不想用”是源于管理團隊主觀能動性不足；“不能用”是由于企業的網絡基礎有待強化，“企業內生產設備聯網率”為48.8%，“標準化數據協議普及率”為65.9%；“不會用”是由于缺乏相關的認知和人才儲備，43.8%的企業表示不了解相關技術；“不敢用”是由于國內企業（尤其是制造業）利潤水平偏低，風險承受能力較低，74.4%的企業表示工業互聯網改造“資金投入過大，回報周期長”。 誠然，大型企業是工業互聯網落地的先鋒軍，有著不可替代的戰略價值。但我們應該看到，中小企業在數量上占絕大多數，工業互聯網未來可觀的市場規模即由這一部分構成。如果將大型企業比作指明方向的燈塔，則這些領頭羊與中小企業之間的落差就猶如塔下的陰影—燈塔越亮，地面的陰影就拉得越長。

雖然并未找到直接就工業互聯網應用的效率進行對比的數字，但埃森哲公司在《中國企業人工智能應用之道》這份報告中，將人工智能的應用劃分為三個階段的做法，可供間接的比較：概念驗證階段（80-85%的企業），實驗和試點往往由IT部門孤立運營，成功率和投資回報率都比較低；規模化推廣階段（15-20%的企業），建立了與業務目標緊密相關、清晰的應用戰略和運營模型；產業化增長階段（不超過5%的企業）。 根據埃森哲的調研，僅在第二階段，企業應用人工智能的成功率就已經是前一階段的2倍，而且投資回報水平接近前一階段的3倍。我們有理由推斷，工業互聯網在國內企業之間的應用水平也存在比較大的差距。再加上目前國內工業互聯網應用普及度較高的行業要么屬于高產值、高能耗，應用提升效果明顯；要么兩化基礎較好，參與意愿較高，因此更加容易形成“強者恒強，弱者更弱”的馬太效應。如果對這種不均衡的狀態不采取針對性的措施，將不利于提升中國企業的整體實力，不利于實現我國由“制造大國”向“制造強國”轉變。

挑肥揀瘦的”引路人“

不過，部分企業工業互聯網應用的滯后，問題不一定全出在企業身上。

上海交大的伍青生教授指出，對于絕大多數的中小型企業來說，憑他們自己去了解工業互聯網是有難度的。所以第三方工業互聯網平臺是幫助中小型企業去了解、認知的一個重要途徑。分享的成功案例可以打消企業的顧慮，幫他們找到更明晰的應用路徑。 但實際上，第三方平臺出于自身利益的考慮，會拒絕已經萌發工業互聯網改造意愿的企業客戶。

伍教授介紹了這樣一個案例：一家集裝箱生產商在自動化改造方面有迫切的需求，結果聯系到的平臺方反倒把找上門來的客戶拒絕了。原因有兩個，一個是集裝箱制造的企業數量少，即使項目成功也不能給平臺方的推廣帶來多少幫助；另一個是該行業的技術含量不高，所以企業的付款能力和數字化基礎相對比較低，對平臺方來說屬于高投入低回報的項目。 伍教授還補充說，應用場景過于特殊的企業，第三方平臺也不樂意接。他曾經考察過一家在汽車物流行業排名靠前的企業。由于汽車行業的物流與普通物流差別巨大，所以目前基本沒有第三方平臺對這個行業有深入的了解。這家企業接觸過的平臺方都拒絕了。

最后逼得企業只好選擇以自己為主，第三方為輔的方式強行上馬。 伍教授解釋說，雖然目前存在一些專注于垂直行業或細分領域的第三方平臺，但除了他們自己熟悉的工業場景外，對其余的大量場景了解有限，所以遇到非標準化，需要投入大量精力，甚至是重新開發的工業互聯網項目，也是不愿意接的。企業最后只能自己出手，無形中堆高了自行摸索的成本和心理門檻。企業需要的是專業適應性強的平臺，而平臺出于盈利的要求，更喜歡通用性強的客戶，這就構成了基本的矛盾。 伍教授認為，由于國內的制造企業群體龐大，水平參差不齊，所以工業互聯網改造和升級的過程會相對較慢，對中國而言至少會帶來為期10年的機會，甚至更長。他認為最終會形成足夠大的市場，通用性的平臺和工業屬性強的細分平臺都能有足夠的生存空間，而當下應當避免過度強調通用性，反而應該深化對應用場景的挖掘，注重給企業創造的價值。

中國信通院的劉多院長就建議，在工業互聯網驅動的數字化轉型過程中，大中小企業當前應本著“因地制宜”的理念，選擇不同的實現路徑：大型企業探索智能化突破；中型企業依托原有軟硬件工具，聚焦數字化能力集成；小企業聚焦信息化補課。 信通院的尹楊鵬工程師也指出，其他企業應用工業互聯網的經驗可以學習、借鑒，但不可以直接復制。國內企業還是要避免盲目跟風，要腳踏實地地探索，靈活運用工業互聯網解決自身的發展難題。

原文標題：工業互聯網的光與暗

文章出處：【微信公眾號：工業IoT】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

責任編輯：haq