工業互聯網通過構建人、機、物全面互聯的新型生產制造和服務體系，是新一代信息技術與制造業融合發展的積極嘗試和有效產物，在引領新基礎設施建設全面推進、加快工業領域數字化轉型、促進經濟高質量發展方面發揮著關鍵作用。

1 我國工業互聯網平臺的迭代過程

1.1 演變歷程

我國工業互聯網的發展經歷了從概念到應用的不斷迭代過程。2008 年工業和信息化部切實推進工業與信息化融合工作，是我國工業互聯網最早的溯源，“云制造”理念為我國構建了當前工業互聯網應用的工業云架構雛形，制造強國和“互聯網 +”戰略，引導制造業實現從底層生產裝備、上層互聯網連接的互聯與智能的迭代升級。工業互聯網平臺是工業互聯網的核心要素，是網絡、數據賦能的載體。

表 1?我國工業互聯網演變歷程

當前，我國工業互聯網平臺的技術體系、新模式新業態、融合應用都需要結合不同行業不同場景實際，不斷提煉規律、復制拓展。

1.2 平臺主要體系架構

我國對工業互聯網平臺的定位，是面向制造業智能化需求，通過工業云和邊緣側的協同云，采集、匯聚、分析工業數據，構建整體的服務體系，支撐制造資源互聯和智能。

圖 1?我國工業互聯網平臺架構

我國工業互聯網平臺體系架構包括邊緣層、IaaS 層、工業 PaaS 層和工業 APP 層四個層級（參見圖 1）。其中，邊緣層主要是工業現場，主要實現數據采集和協議解析，5G、窄帶物聯網（NB-IoT）、時敏網絡（TSN）、OPC UA 等網絡技術及工業以太網、工業總線等通信協議的應用，為制造業用戶的企業管理系統和工業現場設備的互聯創造條件，構建了低時延、高可靠、廣覆蓋的工業網絡，實現各類工業數據便捷、高效、低成本的互聯和智能應用。

IaaS 層主要是云架構的基礎支撐，是工業云的硬件載體通過不斷探索升級，實現體系的演變，通過不同級別的資源要素的匯聚，從應用軟件上云、核心業務系統上云逐步升級為軟件和裝備硬件共同上云，逐步實現云、邊、端的實時協同；工業 PaaS 平臺層包含平臺開發運行環境及工業數據建模和分析以及工業應用微服務和開發工具等，是整個工業互聯網平臺或者企業數據中臺的是核心所在，其中工業知識模型最為重要，工業機理和應用模型是工業現場的工藝系統、過程、事物或概念的一種表達形式，擁有數學模型、物理模型、仿真模型、算法模型等多種形態，決定了工業互聯網平臺的處理精度；工業 APP 是最頂層應用層，是各類工業場景的應用軟件和可視化，面向特定工業場景需要定制開發高價值的特色工業 APP，并實現推動工業知識和經驗的固化和封裝。

2 平臺數字化技術發展趨勢及應用賦能情況分析

2.1 架構體系向工業物聯網發展

工業 4.0 戰略是利用信息物理系統，實現虛擬網絡世界與現實物理世界的融合，我國工業互聯網則是注重信息技術與工業制造技術的緊密結合，客戶環境與資源的約束，實現高價值的工業互聯，物聯化是一切工業互聯的底層必要條件。隨著通用物聯網技術與生態快速發展，工業互聯網平臺在反復迭代和優化過程中，越發向底層技術體系演化，將解決工業現場問題作為最關鍵環節，工業互聯網繼續向工業物聯網技術體系演進。工業物聯網是通過工業現場的執行單元的互連互通及互操作，實現要素的資源配置、制造的按需執行、工藝的合理優化和環境的快速適應，構建服務驅動型基礎底層技術體系。工業物聯網演進呈現兩個顯著趨勢，一方面，應用范圍從智能制造領域向上游供應鏈、產品及下游的服務與消費延伸；另一方面，技術范疇從通用 IT 技術，開始與工業現場的OT 技術做深度對接。

2.2 數據處理向數字孿生升級

數字孿生技術是工業互聯網在網絡和現實轉換的重要技術，通過實現面向執行單元和編程對象建立機理模型或數據驅動模型，形成工業對象在賽博空間的虛實交互。（詳見圖 2）

圖 2?數字孿生技術原理

數字孿生架構包括數字孿生體之間的層次型、關聯型和點對點型的關系架構。層次型架構是指就像現實世界中的同類產品一樣，一組組件的數字孿生可以構成設備數字孿生，一組設備的數字孿生可以構成生產線的數字孿生，一組生產線數字孿生可構成工廠數字的孿生。關聯型架構是指數字孿生之間存在關聯，如油氣管道數字孿生系統與其油氣生產設備數字孿生系統相關聯。

數字孿生將繼續以人工智能、邊緣計算、先進存儲及計算等新技術為技術和能力支撐，實現物理空間和賽博空間的虛實互動、輔助決策和持續優化。

2.3 平臺技術是向數據中臺拓展

工業 PaaS 是工業互聯網的“引擎”，是工業互聯網的知識和工具的核心。工業 PaaS 既包括共性關系數據庫、時序數據庫、圖表文檔數據庫等數據管理系統及數據處理技術，又包含以工業對象的工藝建模、仿真建模、算法建模、開發模型、行業知識、組態工具、工業機理模型等微服務組件及 APP 應用開發和容器調用工具等。工業 PaaS 的本質是構建一個適合對應工業場景的可擴展的操作系統。在制造企業探索建設工業 PaaS 的搭建過程中，因工業現場數據分散，缺乏數據分類分級標準，數據無法統一利用等問題，數據中臺應運而生。數據中臺實現工業數據的“采、傳、通、用”，整合企業業務流程，聯通 ERP、MES、SCM、CRM、PDM 等業務系統，實現數據的場景化應用和價值最大化，為工業互聯網提供全面的數據支撐。

2.4 應用融合向關鍵行業、關鍵領域賦能

我國擁有超大規模市場和豐富的應用場景，在工業互聯網平臺融合應用方面有著巨大的發展機遇。國家持續開展工業互聯網創新工程，完善網絡通信基礎設施，支持關鍵技術協同攻關，遴選跨行業跨領域平臺、專業細分平臺，培育高效能的工業 APP 軟件，推動融合應用走深向實。

垂直行業逐步實現數字化轉型。石化、電力、鋼鐵、汽車、船舶、電子信息等行業的制造業企業、系統集成商聯合探索積極推動工業互聯網平臺場景化落地，通過平臺實現生產過程、管理決策、資源配置協同和產品生命周期管理服務等領域的優化擴展。裝備供應商結合自身工藝和工業設備經驗積極打造工業自動化平臺，制造企業通過梳理自身業務流程、升級傳統服務模式建設服務型平臺，軟件和 ICT 企業以自有的信息技術平臺為支撐，基于數據驅動實現平臺向制造領域延伸。工業互聯網平臺已在很多場景下發揮了積極的作用，特別是在新冠疫情防控的過程中，面臨人員居家、生產停頓等不確定性因素，通過工業互聯解決了資源配置、生產制造、物流運輸等方面的諸多難題。

3 平臺發展面臨的主要問題

“十四五”時期我國信息技術產業發展的內外部環境正在發生深刻的變化，但關鍵核心領域仍然存在短板弱項，存在各項能力的不足，尚有較大的能力提升空間。

3.1 低成本數據采集方案欠缺

數據采集、設備連接與工業互聯平臺的發展息息相關。然而，我國工業現場絕大部分設備沒有聯網，少數聯網設備也存在使用工業協議不統一的集成應用問題。在集成應用方面，我國主要依靠工業現場集成商的長期集成應用經驗進行，缺乏適配主流工業協議、現場設備，對接工業互聯網平臺的成熟、高效、低成本的解決方案，嚴重影響了工業互聯網平臺的應用和發展。

3.2 行業性工藝模型沉淀不足

由于工業企業現有系統相對封閉，工業和信息化領域的思維意識的差異，工業互聯網平臺廠商對不同領域、不同行業的典型工業特征、工業機理、工藝、業務流程和知識經驗的積累不足。目前工業互聯網平臺普遍在先進技術與知識、工藝、流程等融會貫通能力方面非常薄弱。

3.3 標準化數據分析能力薄弱

工業互聯網平臺的機器人、機、物、系統產生的數據流是在工業體系中由下而上實現“感、傳、智、控”的關鍵主線。目前雖然在石化、電力調度等高度自動化工業領域，已初步實現了數據的實時處理和反饋，但在大部分制造企業中，“信息孤島”現象普遍，數據種類不全、級別不清，數據處理系統分散且出處不統一，缺乏數據方面的衡量標準，制約了工業大數據建模分析和工業 APP 功能。

3.4 全局性安全防護體系空白

工業互聯網在實現互聯和智能的同時，把傳統互聯網形式發展到了工業生產領域，同時也帶來了各類的互聯網和數據的安全威脅。在工業互聯網底層的缺乏網絡安全防護手段，通信協議采用明文傳輸且較為開放，系統存在容易被利用的遠程運維接口，導致工業領域的安全事件頻發，我國缺乏工業互聯網的網絡安全標準體系和防護體系。

4 對策建議

面向新發展階段、貫徹新發展理念、構建新發展格局，融合發展是新一輪科技革命和產業變革的必然選擇，是激發數字化新業態新模式的有效手段，如何利用工業互聯網平臺支撐加快自身發展成為關鍵一環。推進工業互聯網平臺應用必須具備鮮明的問題導向、豐富的應用場景、顯著的經濟和社會效益，通過協同創新逐步提升制造業企業的數字化、網絡化、智能化發展水平，推動我國信息技術產業從產業鏈價值鏈的中低端向高端發展，保障產業鏈供應鏈暢通穩定。

4.1 政策性驅動新技術與平臺賦能應用

我國應圍繞工業發展的基礎、特征和需求，在政策支持下，全面整合資源，通過新基建的支持，大力推動工業物聯網、數字孿生、工業大數據、工業軟件等基礎技術攻關，促進邊緣計算、人工智能、區塊鏈等新技術與工業 PaaS 的融合應用，進行工業互聯網產業鏈條的強鏈、優鏈。

4.2 強化低成本采集連接方案產業化規模化

工業互聯網平臺廠商應加強與工業現場數據采集與集成應用服務商的商業合作，聯合推動相關場景的應用適配，提升工業互聯網平臺的前端能力。解決方案供應商應推出快速連接、支持不同場景主流協議的低成本現場互聯解決方案。工業企業應結合建設項目遴選工業現場連接的優秀解決方案，形成可復制的參照清單，實現市場規模化推廣。

4.3 通過生態開放實現數據和模型迭代優化

應當加快工業企業、工業互聯網平臺廠商的融合融通，積累多種類、大數量的分析算法、分析工業機理模型，完整的行業模型庫，研發形成相應工具集，融合裝備、軟件、控制、安全等領域知識機理，強化工業 PaaS 平臺的核心能力，通過建立工業技術軟件化體系，促進數據和經驗的顯性化、模型化，推動工業知識的沉淀、傳播、復用與價值創造。引導工業互聯網平臺企業開放開發工具、知識組件、算法組件，構建資源集聚、開放共享的工業應用開發生態，確保模型機理模型的不斷迭代。

4.4 完善工控安全防護能力，保障業務可靠運行

以業務連續性為原則，工業企業應聯合工控安全廠商，依據相關的法律、法規、標準和最佳實踐，摸清工業資產底數及基本防護情況，制定適合自身工藝和業務流程的制度規范，增強內網安全的技術管控措施和合規性管理，提升安全運維響應效率，完善遠程運維機制，加強對新型威脅和攻擊的安全防護、信息泄漏審計和追溯。不斷探索自動風險預警體系，實現對威脅的自感知與預測，加強工業互聯網設備層、平臺層、控制層等安全防護關鍵技術攻關和縱深防護。

5 結束語

在當前我國加快新型基礎設施建設的背景下，工業互聯網平臺發展是我國工業高質量發展的重要標志，數字化水平高低是工業互聯網平臺的關鍵制約因素，做好工業互聯網的數字化賦能是推動制造業企業轉型升級的必要環節，需要不斷探索、持續突破。