(网经社讯)工业互联网是一个复杂的系统工程，涉及范围广，应用场景多，全球对于工业互联网的应用和商业模式，目前还都处于不断摸索中，中国具有雄厚的工业基础，工业规模世界第一，工业品类众多，分工协作体系完善，发展工业互联网具有得天独厚的优势，这是世界其他任何国家都无法比拟的。

一、现实基础

自从2007年中国GDP总量首超老牌制造大国德国以来，继而又赶超日本，稳居世界第二，这给各国带来不小的震撼和影响。

相比之下，美国制造业占GDP的比重持续下降趋势一直没有改善变，制造业发展前景堪忧，前总统奥巴马投资出品的《美国工厂》展现了美国产业工人懒惰、浮躁、以工会为靠山，毫无责任心的真实心态，暴露出美国制造业竞争力无法超越中国的问题所在。

工业经济从机械化时代一路走到今天，进入了新的历史时期，新技术大量涌现，全球供给过剩，竞争非常激烈。2008年金融危机后，主要发达国家消费市场疲软。这种情况下，世界各国纷纷对制造业发展进行重新审视和思考。

德国、美国、日本制造业大国陆续启动制高技术发展和造业转型升级的国家战略和计划。美国政策重点是面向制造业全面复兴，目的是恢复提升制造业在经济中的比重；德国制造业基础良好，但是增长放缓，德国关注生产现场，目标是提升制造业竞争力，使自己不掉队；日本面临经济长期停滞，人口老龄化和产业竞争力下降的趋势，制造业数据缺失，寄希望于新兴产业发展为制造业输入新的活力。各国在制造业振兴的方略上有所差异，但手段基本相同，都是寄希望于新技术的赋能。世界各国对未来工业的发展方向已经达成共识。

就中国而言，平稳度过2008年经济危机之后，我国政策核心转变为“调结构、促转型、增效益”上面来。具体到制造业领域就体现在两个方面的政策促进：传统制造业转型升级和发展新兴产业，从三个领域着手施政。其中，工业互联网平台连续两年出现在政府工作报告中，是赋能传统制造业转型升级的重要手段。

云计算、大数据、人工智能、物联网等信息技术逐步发展成熟，工业机器人等新兴产业不断发展壮大，为工业互联网提供了强有力的技术支撑。

工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式。通过人、机、物的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，推动形成全新的工业生产制造和服务体系。从定义上来看，工业互联网既包括工业领域的云计算产品，又包含工业现场端的人、机器、物料等数据采集、数据连接。

2017年国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》提出要打造网络、平台、安全三大体系，同时推进两大应用，即提升大型企业工业互联网创新和应用水平、加快中小企业工业互联网应用普及。构筑三大支撑，即产业支撑、生态体系和对外开放。

我国发展工业互联网具有独特的优势条件：

一是我国拥有全球规模第一，种类最丰富、数量最多的工业体系。从1908年福特发明T型车以后，100年时间里，没有一个国家的汽车产销量能够超过美国。100年后，中国做到了。2010年中国制造业规模全面超过美国，迄今为止连续十年世界第一。中国是世界工业体系最齐全的国家，几乎覆盖了全世界所有产业门类。这是其它任何国家都做不到的。中国产业工人综合工作效率、工作技能、职业精神、压力承受度依然是世界最好的。

中国还有有世界最大的消费市场。2018年中国社会消费品零售总额达38.10万亿元人民币，同比增长9.0％，同期美国增速5%，中国消费规模目前与美国接近，为95.36％。中国成为世界第一大消费市场指日可待。

二是信息基础设施服务能力进一步增强。我国已建成全球规模最大的光纤网络和4G网络，4G基站规模已经456万个，在固定宽带用户中光纤宽带用户占比88%，居世界首位，截至2019年Q1，中国100M以上接入速率用户占比已达73.3%，固定宽带接入速率达到120.2Mbits（估算值），骨干传输网正向超高速、大容量、智能化演进，5G技术研发试验已完成第三阶段测试。

三是新技术应用取得突破性进展。比如数据库领域最权威的国际事务处理性能委员会（TPC）发表了最新的TPC-C基准测试结果。蚂蚁金服自主研发的数据库OceanBase每分钟内系统处理的新订单个数高达60,88万tpmC，以两倍于Oracle的成绩创造了新的联机交易处理系统（OLTP）世界记录，打破Oracle保持9年之久的数据库基准性能测试记录。除了OceanBase，达梦、人大金仓、神通、南大通用等一批国产数据库也开始崭露头角。腾讯、华为也纷纷发布数据库产品，在核心基础软件产品中布局，中国数据库正在呈现蓬勃发展之势。人工智能方面，中国拥有最大规模的数据量可供训练模型，已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，中美日三国占全球总体专利公开数量的74%。中国人工智能人才总量和企业数量居世界第二，相比于国外，国内企业更看重智能机器人、无人机和智能驾驶等终端产品，而国外企业注重AI在各类垂直行业应用，比如教育培训、金融、医疗等。

二、痛点问题

当前工业互联网由政府引导、平台方、应用服务商和工业企业等多方共同参与，共同推进。

工业互联网的市场规模迅速扩大，2015年工业互联网产业联盟成员数量约200家，现在是1320家，据工信部消息，截止到2018年底，我国具有区域影响力的工业云平台有50余家，软博会上通报我国工业APP数量增长“急行军”，一年间从1万个增长到7万个，其中工业互联网平台上数量有3万多个，线下工业APP数量有4万个。

这种不断试错的过程中，也逐渐暴露了工业互联网应用的痛点问题所在。当前阶段，工业互联网还处于不断探索阶段，商业模式不清晰，缺少共性应用产品，平台部署目标不明确，社会价值不明显。平台投入产出比不高。同时，需求侧政府和企业之间对上云理解有差异，大型企业担心数据资产安全问题和数据连接效果等问题，中小企业IT投入少，信息化水平参差不齐，企业上云意愿不强。

需求侧动力不足

1、数字资产及安全

数据孤岛问题，改造成本高见效慢；

IT/OT没有无缝衔接；

数据安全制约企业上云；跨行业/区域数据流通不畅；

2、企业信息化程度参差不齐

中国企业信息化总体投入不高；

中小企业IT投入少，信息化程度参差不齐，上云意愿不强。

3、认知问题

产业各方主体对工业互联网理解不统一；

服务商和企业之间还需要更多磨合。

供给侧能力不够

1、工业应用规模化不够，解决方案不够精准，缺少可商业化规模化的软件；关键工业软件依赖进口。

2、平台运营推广和商业模式不清晰。

3、成本高昂，经济性不足。

这些问题表明，现阶段我国工业互联网发展壮大还需要不断完善工业互联网体系的建设与运营，不断加深对工业互联网应用的理解与落地能力，二者同等重要，不可偏废。

经历了四年多的狂热发展期，现阶段产业链参与主体已经逐步冷静下来，认真钻研自己的工业互联网发展模式。

工业互联网是一个复杂的应用体系，推进工业互联网必不可少地要对工业现场人、机、物的运行情况全面掌握，确保有效的数据采集，还要融合云计算，工业自动化，工业知识体系、企业管理方法论等多种能力，结合工业人工智能、AR/VR等新技术创造出与企业需求密切相关的应用场景，才能有所成绩。

三、应用现状

工业互联网应用的主要路径包括需求侧自主探索，供给侧提供数字转型方案，还有地方政府上云工程和产业集群数字化转型等途径。

需求侧积极探索工业互联网创新和应用实施路径。

工业互联网目标用户主要包括，大型企业和中小企业。

其中，大型企业工业互联网创新主要有四种模式，即企业内部的生产智能化，企业之间的网络化协同，企业向下游的用户服务、企业与产品之间的定制化生产。

中小企业上云主要有两种路径，一是通过政府主导的区域工业云平台；二是通过第三方牵引上云，包括参与大型企业的供应链、应用服务商提供的云服务和资源对接，以及产业园区集体上云等。

大型企业拥有丰富的工业知识积累，复杂规模化的供应链生态体系，以及专业的IT团队和良好的信息化基础，但传统信息化系统之间的数据孤岛、鸿沟现象严重，不能及时反馈，快速处理，不能支撑企业管理运营的效率提升。大型企业对工业互联网的认知度较深，覆盖面较广。质量是生命线，大型国企业有能力建设智能工厂、利用大数据挖掘设备和用户价值来推动生产现场的提质增效。龙头企业要求供应链企业上云，提高对供应商的质量及交付的管控能力；通过人工智能，破解工业知识瓶颈，提升工艺水平和产线的质量水平。

这里，我们再介绍下大型企业典型应用场景：

智能化生产：宝沃发动机厂是给北汽集团产品配套生产发动机的工厂，从顶层规划就采用德国智能工厂理念，综合考虑长期和短期的经济性，把智能制造看成是企业管理运营的一种工具，帮助企业提高制造的各项能力指标，该工厂建设的目标是让工厂高效运行，为企业赚更多钱。该工厂是典型的生产制造车间，设计师对设备系统、管理系统、运营系统进行合理选型，在工厂建设时就注重对人员、机器、物料之间的互联互通，基于智能制造数字化装备、传感器、RFID的应用，实时采集大量信息，这些信息通过工厂OT层核心——MES系统进行存储和分析。建立运营决策管理平台，打通ERP、MES、LES、PLM等系统障碍，实现工业互联网的纵向集成和不同业务环节的横向集成。目前，宝沃汽车可实现2个平台、4种排量、8个机型、超过30个品种的发动机共线生产。

网络化协同：指企业间通过工业互联网平台实现协同研发、众包设计、供应链协同等新模式，有效降低资源获取成本，大幅延伸资源利用范围，打破封闭疆界，加速从单打独斗向产业协同转变，促进产业整体竞争力提升。航天电器通过“云端业务工作室”和“云端应用工作室”与企业原有的SAP系统和“供应商关系管理SRM系统”集成对接，实现线下线上的流程与数据打通，并通过“企业驾驶舱”进行数据分析挖掘，进一步推动企业“研产供销服全业务流程”的网络化和云化改造。

定制化生产：要求同时具备互联网平台和智能工厂，企业可通过平台与用户深度交互、广泛征集需求，运用大数据分析建立排产模型，将用户需求直接传到到智能工厂内部信息化系统，转化为定制化的产品和生产排单，实现以用户为中心的个性定制与按需生产，有效满足市场多样化需求，解决制造业长期存在的库存和产能问题，实现产销动态平衡。海尔以用户为中心，需求驱动产品研发、定制化生产，目前已经在家电、服装、房车等小批量多品种的行业进行落地。

服务化延伸：是指企业通过在产品上添加智能模块，实现产品联网与运行数据采集，并利用大数据分析提供多样化智能服务，实现由卖产品向卖服务拓展，有效延伸价值链条，扩展利润空间。树根互联对工程机械设备进行智能化管理，实现远程运维提升售后服务价值，挖掘售后市场。根云面向机器制造商、金融机构、业主、使用者、售后服务商、政府监管部门提供应用服务；同时对接各类行业软件、硬件、通讯商，形成生态效应。三一重工方面表示，平台已接入工程机械、特种车辆、纺织机械、发电机组、农业机械、新能源装备、港口机械、医疗器械及物流装备等各类高价值设备40万台以上，采集近万个参数。

对于中小企业来说，信息化水平参差不齐，管理粗放、经济环境发生重大变化的情况下，获取订单能力不足，资金更为紧张，因此，中小企业的资源、能力是生存发展的关键。

中小型企业大部分处于登云初级阶段、数字化转型阶段，对本行业所涉及的各类生产制造管理流程十分清楚，但其自身信息化基础缺失或不完善，希望通过上云获得订单，进一步加强管理运营能力，对上云的投入回报率要求高。

第一，面向中小企业推广低成本的信息化应用，比如优化一个EMS，或者是ERP，功能比较单一，甚至都不需要定制化。

第二，通过工业互联网引进新模式、新业态，促进中小企业参与社会化生产获取订单，或者获取企业经营管理所需的资源。这种路径对中小企业的征信要求、资质能力要求比较高，需要线上线下相结合的模式来支持。

中小企业应用特征：

起步登云阶段集中围绕解决订单问题、融资难问题，应用场景主要是交易对接，集中采购，制造能力共享协同，基于大数据的企业征信融资解决方案，以及使用低成本的云ERP服务。

数字化转型阶段重点是强管理、促转型，消费大数据支持定制生产、设备联网监控、远程诊断监控，维保协同等应用。

还有一部分属于科技型创新中小企业，他们可能是行业的小巨人和隐形冠军，这一类企业信息化能力相对较强，处于智能化提升阶段，会产生新模式、新业态、新物种，一些拥有先进技术的小巨人企业，如明珞汽车结合新一代信息技术，走出自己独特的“制造+服务”业务模式。

工业互联网提供了一个方法论，它可以赋能我们制造业和各个产业，实现数字化和智能化的转型。应用探索与推广将是工业互联网下一阶段的发展主线。中国的工业互联网应该兼具大企业的更高层次的提升，和中小企业信息化、数字化普及任务两种途径，以资源协同、产融结合为特色的线上线下相结合的模式，是我国工业互联网应用的独特模式。

供给侧从各自优势出发提供数字化转型路径和方法论。主要有三类：

企业战略驱动型。持这一类观点的代表机构有华为、用友、普华永道、波士顿等。提倡企业首先要确认数字化转型的发展战略，通过组织、思想文化观念的同步转变来推动业务层面的数字化转型，强调高层认知、转型的彻底性。

业务战术驱动型。提倡从企业业务和运营管理流程的数字化来驱动企业的数字化转型，一般可分为数字化重构和数字化增长两种路径。持这一类观点的典型的是阿里，数字化增长模式强调解决局部问题为切入点，利用数据技术进行现有业务的优化和创新，利用数据分析进行业务的降本增效。数字化重构通过对终端海量数据分析，挖掘企业新的需求点，以商业能力和数字技术能力两个方面并行搭建数字化转型路线图，由海量数据归集沉淀、分析理解推动基于数据的业务创新。美国很多SaaS服务商现在正在重点推动这种模式的商业化。数字化重构以具体业务流程优化出发，要求企业注重商业模式的重新构建，最终会向上完成企业数字化的战略转型。

第三方应用驱动型。代表机构德勤。转型方法论是首先要基于对企业或者行业痛点与需求的理解，建立数据治理框架，找到与企业发展目标紧密相关的1个或多个核心业务场景，提供解决方案，这个应用场景必须是高维出现，具有海量特征分析、细致化的业务洞察，并且能够实现最大化的优化效果，形成闭环，不断纠错。

战略驱动型：西门子-中集灯塔工厂

中集车辆从2013年启动“灯塔工厂”转型升级之路。具体做法是战略驱动，组织重塑、模式创新全覆盖。提出“转型升级、组织重塑”的口号，重视在升级过程中，建立敏捷性组织，打造适应自动化产线运营的工厂，针对企业技术实力及产品特点，推动适合企业实际情况的产线升级技术路线，推动“制造+服务+金融”构建产品全生命周期系统能力。

战术驱动型：云端营销

云端营销是以企业全员或社会大众营销员为营销主体和信任中介，对企业传统销售渠道管理的流程进行优化，基于区块链和人工智能等新技术，构建和管理供、需、营销员的三方信任和信用关系，达到销售激励机制和销售推广渠道管理的优化。

第三方应用驱动型：生意帮模式

浙江甬台温地区有2000多家模具厂、6000多家机械加工和注塑厂、近3000家表面处理工厂。由于供求信息不对称，企业产能严重过剩，小微企业生产能力和优势不能得到充分发挥利用，大型工厂也无法及时找到合适的代工生产方。生意帮开展线下线上企业注册相结合的方式，推动1万余家中小企业在平台登记，收集并调研走访确认加工能力信息，开发APP移动应用软件，组织平台上的中小企业生产派单，帮助中小企业对接订单、消化产能。“生意帮”线下工程师队伍来进行工序的连接，线上用物联网的技术对中小企业工厂里的设备和生产进行远程管理。生意帮模式将第三方应用服务商变成了一个第三方的“生产调度中心”，通过网络链接中小工厂和大型企业，解决生产效率和组织优化这一核心痛点，带动中小企业低成本上云。

工业互联网园区或者说产业集群也是推动企业上云的重要路径。

民间自发分工协作型：特征：中小企业占主导地位，专业性强，企业与企业之间紧密分工协作关系。面临的问题：加工为主，低端化生产，原来是供方市场，现在变成需方市场的情况下，如何改变粗放生产模式，提高订单获取能力是亟待解决的问题。

龙头牵引型：特征：大企业主导，许多中小企业供应商配套组织生产，形成稳定的供需关系，共同面向下游用户，围绕着产业也会逐渐发展起来，形成比较完整的产业链条。问题：生产效率提升、绿色制造、国际竞争力、科技前沿挑战。

政府主导型：特征：政府主导的工业园区配套设施齐全，面积大，产业内容和地方政府对区域产业规划及当地历史的产业基础有很大关系。面临问题：园区招商及运营是重点要突破的问题。能否招来企业入驻，招来企业之后如何促进园区产业生态的良性发展，带动地方经济和就业。

产业地产型：开发商和运营商，运营需求与政府主导型园区类似，特别之处是工业地产一般依靠生活和商业配套实现快速变现盈利，因此，对园区生态环境要求比较高。

以上对供需两侧，以及第三方推动下的工业互联网发展的典型案例进行了总结梳理，当前条件下，我国工业互联网是从工业现场数据采集和工业互联网平台上的数据应用两端同步发展，由于企业信息化能力需要补课，导致云端的数据积累还很不够，因此以数据资产管理和云计算能力变现的美国模式还不能大面积推广。（来源：转型升级参考微信公众号 编选：网经社）