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智能制造是制造體系的全面升級，涉及產業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)，貫穿于產品生命周期的每個階段(設計→生產→物流→銷售→服務)。我國智能制造將工業(yè)互聯(lián)網作為重要基礎設施。此次疫情背景下，工業(yè)互聯(lián)網和5G、人工智能、大數據中心一起，成為國內“新基建”投入的重點，為工業(yè)智能化提供共性的基礎設施和能力支撐。
工業(yè)互聯(lián)網通過構建網絡、平臺、安全三大功能體系，打造人、機、物全面互聯(lián)的新型網絡基礎設施。網絡體系是基礎，涉及人、機、法、料、環(huán)全要素和產品生命周期各環(huán)節(jié)，將工業(yè)全系統(tǒng)、全產業(yè)鏈、全價值鏈深度互聯(lián)。平臺體系是核心，在傳統(tǒng)工業(yè)云平臺的基礎上，通過物聯(lián)網、大數據、人工智能等技術的應用，實現(xiàn)制造能力開放、知識經驗復用和開發(fā)者集聚。安全體系是保障，可以識別和抵御安全威脅、化解各種安全風險。
工業(yè)互聯(lián)網用三句話概括：數據采集是基礎，工業(yè)PaaS(平臺即服務)是核心，工業(yè)APP是關鍵，即通過大范圍和深層次的數據采集，構建工業(yè)大數據管理和服務平臺，形成滿足不同行業(yè)、不同場景的應用服務。在“數字基建”推動下，通過構建“端、網、云、用”的網絡集聚生態(tài)，工業(yè)互聯(lián)網平臺可以細化為智能感知、互聯(lián)互通、數據中臺、模式創(chuàng)新四大方向。
“端”——智能感知：數據采集是工業(yè)互聯(lián)網的基礎，車間是制造企業(yè)使用與產生數據的重要場所，傳感器無處不在。工業(yè)互聯(lián)網一方面給傳感器企業(yè)帶來了機會，另一方面，也對傳感器的靈敏度、穩(wěn)定性等提出了更高的要求。傳感器既有輕量化、低功耗、低成本的要求，也有網絡化、集成化、智能化的要求。國內傳感器產業(yè)要聚焦工業(yè)物聯(lián)網領域，以工業(yè)傳感芯片、模塊和終端設計為核心技術，打造具備物聯(lián)網智能芯片、智能電子設備、物聯(lián)網智能應用解決方案的生態(tài)系統(tǒng)。
“網”——互聯(lián)互通。連接即服務，工業(yè)互聯(lián)網與5G的融合是今年的看點。5G高帶寬、低時延、支持海量接入等方面的優(yōu)勢，具備與工業(yè)互聯(lián)網深度融合的潛力。信息技術與操作技術的融合，在通訊機制和數據結構層面，實現(xiàn)了真正意義上的互聯(lián)互通。工廠內部網絡呈現(xiàn)出扁平化、IP化、無線化及靈活組網的發(fā)展趨勢，并逐步融合為同一張全互聯(lián)網絡。工廠外部網絡則呈現(xiàn)出工業(yè)生產信息系統(tǒng)與互聯(lián)網的深度協(xié)同與融合，包括IT(信息技術)系統(tǒng)與互聯(lián)網的融合、OT(操作技術)系統(tǒng)與互聯(lián)網的協(xié)同、企業(yè)專網與互聯(lián)網的融合、產品服務與互聯(lián)網的融合。
“云”——數據中臺。工業(yè)互聯(lián)網中數據的價值與作用將越來越凸顯，數據分析將向工業(yè)各環(huán)節(jié)滲透，預測、決策、控制等更智能的應用成為發(fā)展方向。數據中臺提供對海量工業(yè)大數據進行采集、計算、存儲、加工的一系列技術集合，包括數據模型、算法服務、數據產品、數據管理等。工業(yè)機理建模對工業(yè)技術原理、行業(yè)知識、基礎工藝、模型工具等進行自主挖掘和高效表示，支持面向工業(yè)領域的狀態(tài)感知、實時分析、科學決策、精準執(zhí)行。工業(yè)PaaS平臺同時提供云服務所必需的各種中間件、分層的動態(tài)擴展機制、開發(fā)和運維等支撐能力。
“用”——模式創(chuàng)新。工業(yè)互聯(lián)網主要是數據驅動的工業(yè)智能，通過特定應用場景的工業(yè)APP體系，重點支撐網絡化協(xié)同、智能化生產、個性化定制和服務化延伸。5G與工業(yè)互聯(lián)網的融合，可以全面推動5G與垂直行業(yè)的研發(fā)設計、生產制造、管理服務等生產流程的深刻變革。典型的八大類5G+工業(yè)互聯(lián)網融合應用，包括5G+超高清視頻、5G+AR、5G+VR、5G+無人機、5G+云端機器人、5G+遠程控制、5G+機器視覺以及5G+云化AGV(自動引導運輸車)。
工業(yè)互聯(lián)網行業(yè)正在進入快速發(fā)展期，未來，工業(yè)互聯(lián)網平臺將重構現(xiàn)代工業(yè)技術體系，并將立足垂直行業(yè)需求，加快應用創(chuàng)新和推廣。
