国内工业互联网与工业互联网技术差距

发布时间：2023-08-04 16:59 浏览次数：次作者：小编

　　问题主要集中反映在产业支撑能力不足，核心技术和关键平台综合能力不强，标准体系不完善，企业数字化网络化水平都有待提高，缺乏龙头企业引领，人才支撑和安全保障能力都不足等方面。

　　具体来看，在网络方面，一是现有的网络难以满足工业生产高安全、高实时、高可靠的需求。现在我们的网络主要是针对人与人的通信，对于产业发展还难以满足要求。二是缺乏统一的标准接口，互通性差。比如现有的工业现场总线和工业以太网的标准全球有20多种，现在没有办法直接进行互联互通。

　　在平台方面，一是工业控制系统、高端工业的软件等产业基础薄弱，平台数据采集、开发工具、应用服务等核心技术都缺失。二是平台应用领域相对单一，缺乏第三方开发的群体，工业APP数量与工业用户数量的双向迭代和良性发展尚需时日。三是缺乏龙头企业，难以形成资源汇聚效应。

　　安全方面，与传统的商业互联网和移动互联网相比，属于发展初期的工业互联网安全态势更加复杂，当前我们国家工业互联网的安全存在着管理和防护不到位、产业核心技术薄弱，还有工业信息安全的人才匮乏，工业信息安全的意识不足等问题。

　　在标准方面，一是缺乏标准的顶层设计，尚未建立起工业互联网的标准体系架构。二是关键标准欠缺，作为新一代信息技术与工业深度融合产生的新领域，存在着大量的标准空白。

　　在产业方面，一是核心技术、产业系统、安全风险等方面短板突出，高端工业传感器、工业控制系统、关键工业软件等供给能力不足。二是较多的工业企业信息化技术薄弱，工业互联网服务和应用水平不够突出。

　　在人才方面，工业互联网是融合产业，它的发展涉及到工业、IT、通信领域等纵向横向的整合，既需要大量的软件应用开发等专业人才，又需要贯通工业和ICT(信息通信业)复合型人才，以及大量新兴技术工人，上述各类人才的缺口都很大。

　　工业大数据基于工业云计算服务平台进行海量数据的存储、数据挖掘和可视化呈现。工业大数据推动互联网由以服务个人用户消费为主向服务生产性应用为主，由此导致产业模式、制造模式和商业模式的重塑。大数据与智能机床、机器人、3D打印等技术结合，推动了柔性制造、智能制造和网络制造的发展。工业大数据与智能物流、电子商务的联动，进一步加速了工业企业销售模式的变革，如精准营销配送、精准广告推送等。

　　数字化双胞胎是指基于现实世界，利用数字化技术营造的与现实世界对称的数字化镜像。数字化双胞胎模型具有模块化、自治性和连接性的特点。利用数字化双胞胎模型，可以从测试、开发、工艺及运维等角度，打破现实与虚拟之间的藩篱，实现产品全生命周期内生产、管理、连接的高度数字化及模块化。

　　信息物理系统(CPS)正成为引领全球新一轮产业变革的核心技术体系。CPS本质上是在信息空间和物理空间之间构建的基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环赋能体系。CPS可以被定义为一个集计算系统、通信系统、感知系统和控制系统为一体的复杂系统，其目的是通过更广泛的互联互通，更透彻地认识物理世界、更有效地控制物理世界，使信息世界和物理世界紧密融合，实现对物理世界安全、可靠、高效、实时、协同的感知和控制。信息物理系统的实现需要经过四个环节，分别是：状态感知，实时分析、科学决策、精准执行。

　　工业互联网带来工业数据的快速增长，传统数学统计与拟合方法难以满足海量数据的深度挖掘，大数据与机器学习方法正在成为众多工业互联网平台的标准配置。Spark、Hadoop、Storm等大数据框架被广泛应用于海量数据的批处理和流处理，决策树、贝叶斯、支持向量机等各类机器学习算法，尤其是以深度学习、迁移学习、强化学习为代表的人工智能算法，正成为工业互联网平台解决各领域诊断、预测与优化问题的得力工具。

　　工业互联网平台是智能制造的核心技术之一，对智能制造的发展起着至关重要的作用。

　　工业互联网层次结构可以分为4层。主要包含边缘层、平台层、应用层以及IaaS层。

　　其中，边缘层解决数据采集的问题，其通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础;

　　工业PaaS层解决工业数据处理和知识积累沉淀问题，依赖大数据分析技术，提供最优策略，形成开发环境，与之前不同的是会有云化的软件的应用;

　　应用层解决工业实践和创新的问题，主要面向特定工业应用场景，激发全社会资源推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化、再封装(即工业APP)，用户通过对工业APP的调用实现对特定制造资源的优化配置;

　　IaaS层通过虚拟化技术将计算、存储、网络等资源池化，向用户提供可计量、弹性化的资源服务。

　　工业互联网平台的基础是数据采集，一方面，随着加工过程和生产线精益化、智能化水平的提高，必须从多角度、多维度、多层级来感知生产要素信息。另一方面，工业互联网平台也需要进行高效的海量、高维、多源异构数据融合，进一步实现跨部门、跨层级、跨地域生产要素之间的关联和互通。

　　工业互联网平台的核心是平台。工业互联网平台在通用PaaS架构上进行二次开发，实现工业PaaS层的构建，为工业用户提供海量工业数据的管理和分析服务，并能够积累沉淀不同行业。不同领域内技术、知识、经验等资源，实现封装、固化和复用，在开放的开发环境中以工业微服务的形式提供给开发者，快速构建定制化工业APP，打造完整、开放的工业操作系统。

　　工业互联网平台的关键是应用。一方面，工业互联网平台的使用对象是人，其最终推送的决策，必须是人可以直观接收和理解的;另一方面，对于用户不同的要求，工业互联网平台需要基于新模式的生产场景和个性化的生产需求，利用数据分析方法，推送定制化的决策方案。

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