工业互联 发展面临三大挑战

工业互联 是第四次工业革命的关键基础设施，是新一代信息技术与制造业深度融合所形成的新兴业态和应用模式。作为新基建的重要组成部分，工业互联 在国家政策加持和行业企业发力的内外合力推动下得以迅速发展。截止2019年，中国工业互联 市场规模总量达到6109.1亿元，同比增长14%，远超同年GDP增速[1]。但与此同时，我们也要看到我国尚有超55%的企业没有完成基础设备数字化改造。当下工业互联 发正面临核心技术薄弱、标准化体系不健全、数据融合应用不足的三大挑战，需要引起政府和行业企业的重视和深思。

1、起步之难：工业核心技术缺乏

工业互联 是“工业+互联 ”，没有坚实的工业基础支撑，工业互联 最多只是工厂互联 。正是由于工业制造核心自主技术的薄弱，成为我国工业互联 发展的重大掣肘，使其步履维艰。

一方面，从工业基础设施来看，工信部对全国30多家大型企业130多种关键基础材料调研结果显示，32%的关键材料在中国仍为空白，70%以上智能终端处理器以及绝大多数存储芯片依赖进口。在装备制造领域，高档数控机床、工业机器人、汽车等关键生产线上逾95%制造及检测设备依赖进口[2]。

另一方面从工业软件来看，在研发设计和基础控制等领域，国内工业软件市场上80%的设计软件、50%的制造软件、95%的服务软件被国外品牌占领[3]。生产制造领域的核心系统如mes系统、工业自动化系统仍然被外西门子公司占据龙头。加之我国工业操作系统、工业软件开发平台等重要国产工业基础软件的全产业链缺失，直接导致国产工业控制应用软件几乎完全空白。

2、联通之难：工业互联 标准化体系不健全

工业互联 本质是信息化技术在工业领域的深度应用，以信息化引领工业化发展的模式创新、业态创新。其中标准化是根植于工业互联 体系内部的系统沟通桥梁。标准化体系的不健全将直接造成工业设施、工业软件系统、信息系统等各单元之间割裂分散，无法形成有机的统一体。

首先，我国重要的工业装备设施标准化程度低。在工业机器人领域，由于国家标准不完善，导致产品良莠不齐，质低价廉的恶性竞争现象屡见不鲜。作为工业制造之母的数控机床，经常出现名称术语混乱，位置精度标准不统一、功能部件与主机接口标准相关性差等现象[4]。比这更为艰难的是不同标准的相互衔接整合。以机械工业标准为例，我国就有12603项标准，包含国家标准4307项，行业标准8296项[5]。这还没有包括一些团体标准。由于工业体系十分复杂，涉及行业领域不同，相应的标准也各式各样，其相互兼容的难度可想而知。

其次，在工业系统软件领域，标准化程度更差。受国内工业软件产业发展滞后的影响，工业系统软件标准化体系一直没有建立健全，导致国内工业软件综合集成应用程度不高，工业系统兼容性差，系统之间互相割裂现象普遍存在。例如MES系统、ERP系统在开发语言上、功能模块、数据接口等方面，不同企业都有不同的标准。同时，由于国外企业占据国内工业软件大部分市场，存在软件系统的数据接口不开放，不同企业产品之间标准不兼容甚至相互冲突等难题，更加剧了工业系统软件互联互通的难度。

再次，在工业 络信息化领域，涉及各类 络通信协议、工业标识解析体系，标准规范之路难通。仅在物联 设备连接领域的就有MQTT、CoAP、LWM2M、UDP、Modbus、PROFIBUS等不同的通信协议，各种协议有在格式内容、通信性能、使用场景多方面都各不相同。同时，工业互联 统一标识解析体系呈现碎片化发展格局。国内自主的标识体系有Ecode、CSTR、ISLI和NIOT等，国外的则主要有Handle、DOI、OID、GS1、DID等，各种协议标准背后都是由不同行业组织发起，反映不同的行业利益诉求，规范整合难度之大可想而知。

2、应用之难：工业大数据资源整合利用不足

工业互联 的最终目标是实现工业大数据分析利用，拓展工业企业新的价值增长空间。但无奈现实中的工业数据资源分散，信息孤岛遍布，工具手段贫乏，使得整体资源利用效率和质量低下，成为工业互联 突破腾飞的最大障碍。

一是数据共享“一毛不拔”。这方面既有工业大数据多源异构，内容复杂，数据标准体系缺失等天然硬伤的原因；更重要的是数据共享体制机制缺失，使得数据资源碎片化，数据孤岛遍布各行业领域。往往在一个大型集团企业内部，各部门之间出于利益考虑，数据资源都是只进不出——更多的获取数据而不是共享数据。放大到行业内，由于各企业竞争关系和利益诉求不同，在没有完善的体制机制设计前提下，数据共享难于登天。

二是数据流通“名不正言不顺”。在业界普遍接受数据资源要素的地位，政府政策支持数据要素流通的背景下，工业大数据的交易流通进展平平。从流通基础和内容上看，全国数十家数据交易平台，涉及工业数据资源交易的屈指可数，且存在数据资源量少，质量不高等问题；从市场流通机制来看，包括数据资源定价机制、数据安全管理机制、数据产品知识产权保护机制等等普遍缺失；从产业生态来看，围绕数据流通的中介咨询服务、系统运营服务、解决方案服务等都不成熟。

三是数据开发应用“隔靴搔痒”。工业互联 产业联盟在2019年对对国内外366个工业互联 平台应用案例进行了统计分析，发现当前工业大数据应用主要集中于设备管理服务、生产过程管控与企业运营管理三大类场景，占比分别达到38%、28%和18%。资源配置优化与产品研发设计获得初步应用，占比分别为13%和2%。[6]总的来说目前的工业数据分析，以辅助工业生产为主的浅层次应用，在产品和业务创新上的深度应用比较缺乏。同时大量企业数据治理体系不健全，需要的数据找不到，找来的数据无法用，甚至拿了数据也不知道怎么使用等问题普遍存在。

如果将工业互联 的整体发展看作修路、搭桥、通车的系统工程，工业核心技术的自主是修好路，打好基础。如果过于依赖国外技术，则意味着根基不牢，在数据后台安全、数据标准、数据自由获取权限等方面处处受制于人。工业互联 标准体系是立交桥，实现不同道路相连相通。标准体系的缺失，势必导致数据分割，信息堵塞，工业互联 不成体系；数据应用则是通车上路，检验成效。数据应用不足，则说明工业互联 空有框架没有内涵，徒有其表而已。“九层之台，起于垒土，千里之行，始于足下”，面对重重挑战，工业互联 的发展必定是一个筚路蓝缕，披荆斩棘的奋斗过程。也许在消费互联 ，我们见证了弯道超车的发展，但工业互联 不一样，需要有丰富的工业技术积淀，需要一步一个脚印，不断积累，不断创新，不断推动工业化走向信息化、 络化、数字化、智能化的未来之路。

[1] https://baijiahao.baidu.com/s?id=1661756429309234761&wfr=spider&for=pc

[2] http://finance.sina.com.cn/china/2018-07-17/doc-ihfkffam5060901.shtml

[3] http://www.infosws.cn/article/20190815/25705.html

[4] https://wenku.baidu.com/view/fbcdc47302768e9951e738c5.html

[5] http://www.dfdlx.com/index.php/Show/index/cid/80/id/75.html

[6] https://www.xianjichina.com/news/details_175017.html