我國是全世界唯一擁有聯合國產業(yè)分類中全部工業(yè)門類的國家，正從“制造大國”向“制造強國”邁進。
工業(yè)互聯網是中國制造的轉型升級之路。
“中國的工業(yè)，怎么去做轉型升級，就是要在宏觀層面實現話語權的提升，而且要通過工業(yè)互聯網。”中國信息通信研究院華東分院副總工程師賀仁龍強調，“上層和下層的整個制造的改變，所傳遞出的信息和語言可以變成行業(yè)里數字化制造的標準，而整個行業(yè)的標準又可以引領全球的標準。”
工業(yè)互聯網滲透的領域廣、主體玩家多，意味著這場圍繞工業(yè)制造行業(yè)的升級轉型，是復雜又漫長的，其核心在于沒有統一的機器語言。
正如消費互聯網統一了購買語言，在電商、生活服務等領域迅速發(fā)展，形成了巨頭。
工業(yè)互聯網的體量遠大于消費互聯網，如果能夠統一機器語言，發(fā)展將會更快。
疫情帶來新生代互聯網的繁榮
早在疫情爆發(fā)初期，賀仁龍就曾預測：“17年前的SARS帶來了消費互聯網線上經濟的繁榮，而新冠疫情，會帶來新生代互聯網的繁榮。”
從前的消費互聯網是商品價目及信息、支付的上網，而現在牽引的是生產的全生命周期的逐步上網。
疫情導致了無接觸時代的到來，在生產和組織生產、供應鏈管理的過程中，實現在線和無人的狀態(tài)，對工業(yè)有促進和演變作用。
這種全方位要素的上網波及到了以工業(yè)互聯網為首的各個產業(yè)，新生代互聯網時代來臨。
受疫情影響，中國第一季度GDP同比下降6.8%，政府為此出臺的經濟刺激政策觸發(fā)了新基建規(guī)模化的投資，也將為工業(yè)互聯網鋪好一條高速公路。
2008年“四萬億”涉及的“老基建”，主要是鐵路、公路、橋梁等“鐵公基”領域。而現在提出的“新基建”是以技術創(chuàng)新為驅動的包括信息、融合、創(chuàng)新三部分的基礎設施。
5G、物聯網、數據中心、AI、云計算等作為信息基礎設施的主要內容，能夠滿足工業(yè)互聯網發(fā)展的基本條件。
5G是實現工業(yè)設備和工業(yè)物質之間的物物相連、物人相連以及控制相連的一個基本過程;在工業(yè)產生了大規(guī)模的數據之后，需要有數據中心和人工智能的算法;工業(yè)中很多的工業(yè)基地和模型，需要工業(yè)互聯網的行業(yè)云去解讀。
回顧歷史，每一次工業(yè)革命的真正爆發(fā)，基礎設施建設也都是先行條件。信息和遠程通信時代，互聯網作為基礎設施，催生了計算機、軟硬件、消費互聯網等產業(yè)。到了現階段的智能時代，新一代基礎設施建設將加速新一代產業(yè)如產業(yè)互聯網和人工智能的發(fā)展。
工業(yè)互聯網的生長邏輯：價值經濟
在過去的三十年中，我們經歷了一個快速、免費、規(guī)模的消費互聯網時代。
而在工業(yè)互聯網時代，舊有思維框架不再適用，我們需要適應新的邏輯。
工業(yè)的每個領域都有自己的行業(yè)Know-how。在基礎設施建設的先行條件下，工業(yè)互聯網項目的落地，還需要滿足具體場景的特殊需求。
數字化、智能化為工業(yè)知識的凝聚提供了新的手段，通過大數據建模、AI等方式可以重構整個工業(yè)生態(tài)。
與在線交易、在線配送的消費互聯網相比，工業(yè)互聯網更多的是在線生產、在線供應鏈管理、以及在線的生產要素流動。
復雜的連接度帶來了工業(yè)互聯網的“慢與重”。消費互聯網連接了供需雙方，而工業(yè)互聯網需要連接的是產業(yè)鏈上的各級供應商。
更重要的是，消費互聯網連接的人是有主動性的，有統一的消費購買語言，可以通過數據建模來撮合交易。
而工業(yè)互聯網連接的生產要素：機器設備、物料工單是復雜的，沒有統一的機器語言。如果可以通過技術設置一系列編碼，打通不同類型的機器和物料之間的溝通語言，那么行業(yè)的語言和標準都將顯現。
“工業(yè)互聯網最核心的就是行業(yè)里的生產語言。將生產機器的協議和邏輯標準打通，用技術呈現出來，再把它們連在一起，才能團結起所有的生產力。”賀仁龍說道。
制造業(yè)的核心一定是圍繞產品全生命周期價值鏈的創(chuàng)新，在價值鏈的每一個環(huán)節(jié)中都有效率提升的空間。
如何借助工業(yè)互聯網，打通企業(yè)研、產、供、銷、服全價值鏈，聚焦提質降本增效的業(yè)務目標是關鍵。因此，從消費互聯網到工業(yè)互聯網，是“規(guī)模經濟”到“價值經濟”的轉變。
中小企業(yè)也可以做工業(yè)互聯網
數字化程度不高、體量不夠大的中小企業(yè)也可以做工業(yè)互聯網。
“中小企業(yè)的主要目標是維持生存和發(fā)展，為消費者和股東創(chuàng)造價值。要做工業(yè)互聯網，就需要做到小而美。所謂量體裁衣，關鍵是找到最適合有用的。”賀仁龍表示。
以制造業(yè)為例，可以對工業(yè)大數據加以利用。通過監(jiān)測機器數據，實現對生產機器的遠程運維管理，監(jiān)測機器健康狀況，從而減少非計劃性宕機，提升生產效率。
還可以增加傳感設備，幫助提升產品良率。傳統的提升良率的方式是抽樣檢查，根據部分產品的檢驗結果推斷整批的質量狀況，難免產生生產者風險和用戶風險。
但通過工業(yè)互聯網的技術在線感知，機器一旦掉線或出現其他問題，可以及時感知人工進行干預，從源頭杜絕次品產生，減少浪費原材料以及生產時間，從而降低成本。
“監(jiān)控設備、采集數據、調整維修等，其實都是直接通過工業(yè)互聯網的各種手段來提升生產環(huán)節(jié)中的效率問題。”賀仁龍說道，“如果企業(yè)可以咬住行業(yè)痛點，做大痛點，很可能會變成一個工業(yè)互聯網平臺級的企業(yè)。”
比如廣州致景，在前端，自主研發(fā)了紡織電商平臺“百布”來聚集下游中小服裝制造商的訂單，在后端通過AIoT又將上游業(yè)內多家企業(yè)的近30萬臺紡織機連接在了一起。
通過下游訂單的聚集，致景在云端按照機器的閑置率，將訂單合理分配至生產企業(yè)，對上游生產環(huán)節(jié)進行了產能的智能化管理。
一方面實現了制造能力的全網連接，另一方面實現了市場和制造的零距離打通，整個行業(yè)的開機率、供應鏈效率、交易效率，都在這個過程中得到提升。
因此像致景這樣的解決方案供應商，在行業(yè)集中度小，沒有寡頭企業(yè)的情況下，具備服務好整個行業(yè)的潛力。
尾聲：工業(yè)互聯網最終會演變成算法平臺
在工業(yè)互聯網統一了生產力語言和機器語言、形成巨頭后，最終一定會演變成人工智能的算法平臺。
人工智能算法的精準度是基于數據的多少。數據越多、基數越高，協調調配的算法就更精準，效率也就更高。因此人工智能的特色一定會導致智能算法的平臺。
“雖然各路大軍已經進入到工業(yè)互聯網領域，但都還在外面打轉。機器的語言還沒打通，數據就像石油一樣在底層，沒有被挖掘出來。”
一切都才剛剛開始。
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