2018年中国工业互联网行业产业链及技术现状分析

　　工业互联网（Industrial Internet）在英文称谓上与当前全球互通的因特网一致，一定程度上说明工业互联网将基于当前的因特网技术基础实现互联互通。根据GE的定义，工业互联网属于泛互联网的目录分类，使用性网络来连接人、数据与机器，从而激发工业化生产力。

　　工业互联网是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，通过构建链接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面、动态传输、实时分析、形成科学决策与智能控制，提供制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、全球布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。

　　工业互联网将全球工业系统中的智能物体、工业互联网平台与人相连接。其系统包括四个层级：识别层、网络连接层、平台汇聚层、数据分析层。工业互联网的基础是信息物理融合系统（Cyber-Physical System ,CPS）。基于云计算平台来处理问题，实现生产高度数字化、网络化。企业将建立全球网络，把它们的机器、存储系统和生产设施融入到CPS。

　　工业互联网产业链分为三个环节：①产业链上游：数据的采集与集成。主要参与者是信息技术企业，能够提供云计算、数据管理、数据分析等服务。②产业链中游：平台的搭建。主要参与者包括装备与自动化企业、生产制造企业、工业软件企业和信息技术企业，核心职责是实现平台的搭建。③产业链下游：工业APP开发。主要参与者包括工业互联网平台垂直领域用户以及第三方开发者。

　　工业互联网和智能制造相辅相成，一方面，智能制造是工业互联网的底层支撑，为实现工业互联网的机器互联目标提供工业机器人、仪器仪表等设备服务；另一方面，工业互联网包含的包括物联网、互联网、云计算与大数据、人工智能在内的新一代信息技术，可以进一步发挥工业装备、工艺和材料潜能，促进装备的智能化升级。

　　受人工成本上升及技术突破驱动，我国工业机器人行业发展迅速。2018年，我国工业机器人产量达14.8万台，同比增长4.6%；其中12月份产量达1.2万台。

　　工业互联网与仓储物流自动化关系紧密：①在一定程度上说，工业互联网涵盖了工业物联网，但进一步延伸到企业的信息系统、业务流程和人员；②工业互联网的核心是基于全面互联而形成数据驱动的智能，因而，智慧物流的存在有助于更高效地实现数据地采集和系统的搭建。另外，工业将智能机器或特定类型的设备与嵌入式技术和物流系统结合起来，又反过来促进了智慧物流的发展。

　　2015年9月29日，国务院办公厅发布《国务院办公厅关于推进线上线下互动加快商贸流通创新发展转型升级的意见》，提出要转变物流业发展方式。运用互联网技术大力推进物流标准化，推进信息共享和互联互通，促进多式联运发展。2010-2017年，中国物流自动化行业市场供给规模呈现不断增长的趋势。

　　工业互联网带来工业数据的大幅增长，传统数学统计与拟合方法难以满足海量数据的深度挖掘，以深度学习、迁移学习、强化学习为代表的人工智能算法，正成为工业互联网平台解决各领域诊断、预测与优化问题的得力工具。

　　随着工业自动化应用领域的深入与多元化，实际应用场景存在诸多影响结果的因素，而算法的复杂度会随着变量数目的增加呈指数上升，当变量超过某个数目时已经难以通过人工为其制定合理的处理流程。与传统算法相比，机器学习能够在面临海量数据时做到举一反三，通过大数据训练能够寻找数据与结果之间的内在关联，并形成新的洞察力以帮助企业进行最优决策。目前机器学习算法的数目众多，常见如回归算法、基于实例的算法、正则化方法、基于核的算法、降低维度算法、集成算法、决策树学习、贝叶斯方法、聚类算法、关联规则学习等。

　　国家政策频出，推进工业互联网发展步入快车道。自2015年以来，国家陆续出台了中国制造2025、互联网+等多项产业政策，推动工业互联网的建设。尤其在十九大报告中提出要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济融合后，工业互联网相关政策更是持续加码，2017年11月国务院发布《关于深化互联网+先进制造业发展工业互联网的指导意见》，2018年2月工信部开展工业互联网323行动，计划实施工业互联网三年行动计划，紧接着国家制造强国建设领导小组下设立工业互联网专项工作组，统筹协调我国工业互联网发展工作，另外2018年的工作报告中也提出发展工业互联网平台，创建中国制造2025示范区。这些政策频出的背王震在新疆后，是国家希望以推进供给侧结构性为主线和互联网+，依托工业互联网，促进新一代信息技术与制造业的深度融合，从而推动实体经济的转型升级。

　　我国工业互联网的应用仍处于初级阶段，主要以设备物联+分析或业务系统互联+分析的简单场景优化应用为主。未来工业互联网的应用领域主要围绕两条主线进行延伸：

　　一是应用场景的广度，涵盖设备/工艺/产品——管理/流程——产业/资源多层次的应用场景。①设备/工艺/产品层级，主要基于设备机理模型、工艺参数、部件寿命进行诊断预测，如施耐德基于Ecostruxure平台为罗切斯特医疗中心提供配电设备管理服务，实现电力故障的预测性报警与分析。②管理/流程层级，通过建立MES系统对生产现场和运营管理的协同统一，能够实现企业的生产过程优化，促进企业实时决策。如日立公司Lumada平台通过物联设备实时收集商品流转数据，并通过与子公司货车调配业务系统的互联，实现全集团的仓储物流优化。③产业/资源层级，当前主要指通过搭建产业资源平台，实现供需对接以及资源共享等浅层次应用。如找钢网平台在为钢铁行业上下游企业提供钢材资源供需对接服务的基础上，探索基于大数据分析的最优定价策略。

　　二是数据分析的深度，主要层级包括从以可视化为主的描述性分析，到基于规则的诊断性分析、基于挖掘建模的预测性分析和基于深度学习的指导性分析。

　　 文章来源于博贝棋牌850游戏