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加快构建我国特色的工业互联网技术创新路径——工业互联网专家深度访谈录

作者： 2022年05月05日来源：浏览量：

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导读｜在推动工业互联网产业进程上，一方面有赖于各类企业的探索和示范，在实践层面引领行业发展的方向；另一方面依托于行业领域专家的思想与洞见，在认知层面把握行业前进的风向标。　　本文通过对国家顶级智库、

　　导读｜在推动工业互联网产业进程上，一方面有赖于各类企业的探索和示范，在实践层面引领行业发展的方向；另一方面依托于行业领域专家的思想与洞见，在认知层面把握行业前进的风向标。

　　本文通过对国家顶级智库、全球软件企业、工业互联网平台、行业协会等负责人的独家深度专访，呈现他们的真知灼见，通过他们的视角把握工业互联网的本质和发展现状，以期窥见工业互联网产业的未来走向，以便在技术与产业融合道路上行稳致远。

　　工业互联网是制造业数字化智能化转型的路径和方法论

　　—专访中国信息通信研究院院长、工业互联网产业联盟理事长余晓晖

　　刘成军：随着国内工业互联网实践探索和场景应用的深入，行业人士对工业互联网的认知一直在迭代，您如何看待工业互联网的内涵和外延？

　　余晓晖：工业互联网是新一代信息技术和制造体系深度融合的产物，通过新型传感、通信网络和计算技术，将人、设备、生产和信息化系统及整个工业体系连接起来，实现全流程、全产业链、全价值链的数据汇聚，并结合工业知识与经验，实现建模分析和决策反馈。工业互联网的核心是数据驱动的智能优化闭环，通过对工业系统实时数据的采集、传输、处理、分析、决策与反馈控制，并与工业知识相结合，形成新的优化范式，不断改进物理世界的运行效率，创造更大的价值。

　　这一“数据驱动 + 工业知识”的智能优化闭环，也是工业互联网驱动制造业数字化转型的核心方法论。最初 GE 等企业开展的工业互联网实践，实际是将这一智能优化闭环应用于设备运维环节，形成服务化转型等新模式探索。之后很多制造企业将这一方法应用于生产过程的管控优化，通过数据的可视化提升现场管理效率，围绕工艺、质量、排产、设备、能耗等开展大数据建模分析，推动生产智能化。不少企业也在运营管理、供应链优化、库存与物料管理等领域开展探索，实际是将这一优化闭环运用于企业经营层面。

　　此外，还有很多产业层面的模式创新探索，如个性化定制，实现用户与制造企业、供应链企业间的闭环优化；如协同设计、协同制造，实现产业资源配置的闭环优化；如产融协同，通过优化闭环打通制造业与金融领域等。伴随着工业互联网探索的不断深入，这一“数据驱动 + 工业知识”的智能优化闭环将会应用于工业的全产业链、全价值链，覆盖更多应用场景，推动形成数据驱动的产品研发、生产制造、商业服务和产业形态，并进一步拓展至交通、医疗、城市等其他领域。

　　简言之，工业互联网是制造业和产业数字化智能化转型的路径和方法论，而当前要帮助企业解决的核心问题是：在快速变革的数字经济时代，如何实现快速感知、敏捷响应，从而更好地应对市场的不确定性和从需求、产品到竞争者的快速迭代变化，在实时感知和洞察的基础上实现动态的策略优化和完成全局智能化决策。可以说，快速感知、敏捷响应、动态优化和全局智能化协同是工业互联网的核心竞争力。

　　本文访谈内容摘自《价值重构：读懂工业互联网发展逻辑》

　　作者：刘成军人民邮电出版社出版时间：2022年4月

　　工业互联网的本质，是制造业服务化的数字化转型

　　—专访SAP大中华区首席数字官、副总裁彭俊松

　　刘成军：我们应该如何认识工业互联网的本质和核心价值？

　　彭俊松：过去的几年，“工业互联网”作为一个舶来的技术词汇，在中国市场得到了大力推崇，成为政府在当前复杂多变的政治经济局势下，打造中国工业强引擎、构建产业新生态、引领经济高质量的重要武器。从中不难发现，工业互联网在中国的兴起，与从德国引入的工业 4.0 有着密切的关系。

　　事实上，随着中国面临的经济环境和技术市场的迅速变化，中国式的工业互联网定义已经超出了原创者的范畴，在某种意义上成为中国制造业数字化转型的代名词。在后疫情时代，工业互联网正在成为中国企业参与全球化竞争的重要武器。

　　从本质上看，我认为，工业互联网的本质是围绕着制造业的一系列服务化推动下的数字化转型，它包括：

　　（1）制造业生产活动的服务化；

　　（2）制造业商业模式的服务化；

　　（3）制造业核心软件的服务化。

　　这三股制造业服务化交织在一起的进程是工业互联网得以产生的业务基础、商业价值和技术支撑，它们极大地提高了制造业的生产效率，推动了制造业的转型升级。

　　工业AI落地的困难与挑战

　　——专访世界经济论坛（WEF）未来生产委员会委员李杰

　　刘成军：关于工业 AI 的应用，从目前市场端工业企业应用反馈来看，其在汽车、3C、钢铁等行业的质检环节呈现刚需和价值潜力。AI 真正开始被规模化应用于工业系统的场景中，进而实现工业人工智能系统，还需要做哪些突破？

　　李杰：AI 在产业的挑战是落地（Actual Implementation）。大部分传统 AI 的人总会说算法与算力是 AI 成功的关键。事实上数据质量（有用性、可信性、与可用性）更重要。就目前而言，制造业中大多数设备依然无法在非人工干预下做出合理的决策。AI 的落地困难也有很多，比如，缺乏系统性的能力，不同工程师算法结果迥异，且无法解释与重复；执行落地时间太长，3 ～ 6 个月不等；数据质量差，可用性和有用性都无法保证。

　　所以，我们要清楚 AI 只是手段而非目的。无论我们应用何种技术，首先需要知道要解决什么问题，然后针对问题对数据进行分析、分类、分割、分解，去了解数据的相关性和因果性。当我们明了这些才可以选择正确的算法去做预测，并且根据后续的结果进行算法的更新迭代。工业 AI 的应用是一个系统工程问题，而不只是算法与算力问题。

　　解决问题就要先从最常发生、造成最大影响的问题开始（第一象限），然后再到影响很大但并不经常发生的问题（第二象限），再到经常发生但影响不大的问题（第四象限），最后到不重要也不经常发生的问题（第三象限）。我们要从问题的角度出发，找到合适的技术去解决，而不是通过技术的准备就绪去找问题。

　　发挥协会优势，助力上海经济数字化转型

　　—专访上海市工业互联网协会常务副会长张锡平

　　刘成军：您对上海下一步推进工业互联网、经济数字化转型有哪些建议？

　　张锡平：一是完善顶层设计，加快形成工业互联网驱动实体经济数字化转型的发展格局。探索建立工业互联网推进行业数字化转型方法论，为行业和企业提供可落地、易操作、有实效的数字化转型参考架构和工具集，充分调动多方主体积极性，形成体系化推进的融合发展格局。

　　二是强化系统思维，引导行业企业结合实际有序开展数字化转型。针对行业发展基础不平衡的现状，因势利导推动企业制定符合实际需求的工业互联网融合应用路线图，实现不同区域、不同行业、不同发展阶段企业的数字化转型工作协同有序推进。

　　三是加大普及推广，带动中小企业融入数字化转型浪潮。以数字化转型评估诊断为切入，了解中小企业转型现状和需求；加快对领先企业成熟经验模式的总结梳理，形成一批低成本、模块化、易使用、易维护的工业互联网解决方案，加大对中小企业的普及推广力度。

　　四是夯实产业基础，提升数字化转型基础支撑水平。发挥我国信息技术产业优势，以产业长板带动短板突破，在先进网络、边缘计算、工业互联网平台、工业智能等领域培育一批具有长板优势的技术产品，带动工业传感、机理模型、仿真软件等核心短板环节实现突破。

　　五是加强开放合作，完善融合发展新生态。发挥工业互联网开放性、交互性优势，以及联盟的桥梁纽带作用，进一步推动互联网企业与制造企业主体深入合作、优势互补，共同打造技术研发、产业发展和应用部署良性互动的生态体系。

　　让“飘”在云中的工业互联网实现落地

　　—专访上海宝信软件股份有限公司技术总监丛力群

　　刘成军：您对工业企业推动工业互联网落地，有哪些实用的建议？

　　丛力群：在操作层面，企业也存在一系列需要梳理和解决的问题。为了帮助企业从繁杂的事务关系中理清思路，抓住重点和主线，大力推进工作落实，我提出如下建议。

　　1. 要正确理解工业互联网与企业信息化的关系

　　面对目前对数据应用的迫切需求，存量的企业信息化系统之不足也日益凸显，需要在重新审视的基础上，规划构建全新的工业互联网，目标是构建完整的良性数据生态环境，来满足企业转型升级中对数据的一系列新需求，如规模化的质量在线判定、设备状态在线监测、高级优化排程、实时成本预测等。

　　具体到实施层面，在建设之初，可将信息化系统作为一个数据源，如同将装备接入工业互联网中，而不必过度关注存量系统功能与新系统架构的相互对应关系，一旦企业数据生态形成，业务功能的优化和重构就比较容易实现。

　　2.要有效处理技改工程建设与技术创新的关系

　　钢铁行业工业互联网建设处于初始阶段，还存在诸多技术问题亟待解决，如平台接入设备能力差，数据采集能力弱，数字化模型少，平台间数据不流通，设备协议没有统一标准、协议数量多等，这些都为设备间互联及平台的接入带来了很大的困难。要解决这些技术问题，尚无现成可套用的成熟解决方案可借鉴，仍需要技术攻关和实践探索，这个过程中可能会出现部分反复甚至失败。因此，已有的工程项目管理方式中若干传统方法未必完全适用，需要部分地调整或放弃。

　　3. 要辩证认识创新探索实践与借鉴对标的关系

　　中国钢铁业走过了引进、消化、吸收的路程，但“跟随”的思维惯式不利于工业互联网的创新实践。我们已经难以找到完全可供借鉴的对标企业去模仿和借鉴，这使得企业在决策时变得非常谨慎，甚至茫然，尤其是在面对工业互联网项目大量的技术创新性工作、投入的经济效益难以明确计算、新技术应用可能会给企业已形成的成熟的组织管理模式带来冲击时，会更加犹豫不决。

　　这需要极大的创新勇气，在深入研究需求和趋势的基础上，找准企业痛点，聚焦应用场景，大胆探索实践。

　　4. 要统筹规划技术开发与业务流程再造的关系

　　工业互联网建设是新一代信息技术与工业制造深度融合的过程，技术的引入必然带来管理流程的变革，甚至催生更多的流程创新和业务模式，用数据驱动管理变革、流程再造。

　　企业数字化的核心是对端到端价值全流程的再造

　　—专访广东美云智数科技有限公司总裁金江

　　刘成军：早在 2012 年，美的集团开启数字化转型，年时间累计投入120 多亿元这种规模、体量的大型企业的数字化变革，有哪些切身的体验？

　　金江：第一个感受是数字化转型是一场业务变革，是典型的“一把手工程”，大到整个集团的领导，小到每个业务领域的一把手，如果没有参与这场业务变革，没有坚定的数字化变革决心的话，数字化转型大概率会失败。这不仅是我参与美的数字化转型过程的体会，也是在美云智数对外输出的过程中总结的经验。

　　第二个感受是数字化要对业务全流程进行再造，在整个推进过程中，对转型方法论的运用、端到端流程的拉通、核心骨干的参与，也是非常重要的。

　　在以上两点能够确保的前提下，最终要将流程重构和业务变革的结果用数字手段进行落地，并在后期不断迭代，这样一来，数字化转型的效果一定会慢慢体现出来。

　　摘自《价值重构：读懂工业互联网发展逻辑》

　　作者：刘成军人民邮电出版社出版时间：2022年4月

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