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"互聯網之于產業的作用，多年前國家就開始重視。為推動數字經濟發展，2015到2018年期間，國家層面相繼提出“互聯網+”“數字中國”戰略，推動云計算、大數據、人工智能等信息技術的持續廣泛應用。2017年11月27日《國務院關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》發布。近幾年國家又提出加快“新基建“的建設速度，工業互聯網/產業互聯網又是“新基建”中的主要內容之一。2020年4月7日，國家發改委發布《關于推進“上云用數賦智”行動，培育新經濟發展實施方案》（以下簡稱《方案》)。《方案》中首次提出“構建多層聯動的產業互聯網平臺”，將產業互聯網上升至國家層面，建議政府、平臺型企業、行業龍頭企業與中小微企業等多層聯動，實現國家整體經濟的轉型升級，高質量發展。可以看到，產業互聯網將是實體經濟轉型的關鍵路徑，也已經成為行業共識。"

盡管國家和地方政府都高度重視工業互聯網（由于工業互聯網是產業互聯網的一部分，而且是最重要的部分，下文僅討論工業互聯網應用。）的應用，現實情況也差強人意，但多數企業對于工業互聯網的應用或者猶豫不決、舉棋不定，抑或迷茫而缺乏方向感。總之，工業互聯網的應用離普及還有相當大的距離，問題究竟何在？

有人或許認為，問題在于平臺本身還不成熟。誠然，目前我國的工業互聯網平臺不能說很成熟了。一般而言，裝備、軟件等工業系統本來就是在規模應用中逐步完善的。因此，在目前工業互聯網還缺乏深度和廣度應用的條件下，國內開發的工業互聯網平臺在現階段不可能是完善的。也就是說，尚無完善的工業互聯網平臺自是意料之中，但不應該成為工業互聯網應用推進不力的癥結。

問題在于IT/OT沒能很好地融合？工業互聯網要落地，設備要上云，底層的數據采集是基礎，傳感與監控、PLC、工業控制軟件等都需要有效地與上層的ICT技術無縫地連接。也就是說，作為IT技術的工業互聯網自然應該和底層的操作、控制、運行能夠很方便地連接起來。IT/OT融合毫無疑問是必要的，但工業互聯網平臺的開發商和運營商都不至于不諳此道。從技術上言，并無難以逾越的鴻溝。應用中碰到此類問題，應該很快就能夠完善。

有人認為，當前工業互聯網的應用局限在企業的“單點智能”，今后工業數字化轉型的重要方向應該是“工業互聯網從單點智能走向全局智能”。對智能制造有所了解的人會馬上想到更多人工智能在制造環節的應用，比如通過機器視覺判斷產品表面是否有瑕疵、通過機器學習預測設備的運行狀態從而及時維護等。但是，這些智能應用都有一個共同特點：解決碎片化的需求，即著眼于獨立的制造流程，甚至是單一的工位，即所謂單點智能應用。與單點智能應用相對應的概念為全局智能應用。全局應用的作用對象不局限于一城一池，而是希望通過集成和協同，對多個生產環節甚至整個商業生態形成全局影響，從而讓企業的商業效應最大化。[1]全局智能當然是理想的形式，但還不是現階段企業數字化轉型所追求的主要目標，也不是工業互聯網應用的關鍵。在單點智能遠未深化應用的階段，強調全局智能應用無疑是空中樓閣。

那么，當前工業互聯網應用的深化與拓展最需要注意的問題究竟是什么？已有一些學者和專家從不同的技術視角進行過討論，有些也許是未來的發展方向。但筆者認為，當前應用未能深化和拓展的癥結或許并不在于技術的玄深。因此本文并非技術本身的深層論述，只是技術意識層面的思考。

平凡的過程

工業互聯網已經用于企業的某些過程中，如產品協同開發過程、生產中的質檢過程、設備的運行狀態監測及運行維護過程等。

其實，對于應用企業而言，存在適合于工業互聯網應用的大量活動和過程，關鍵在于企業要善于挖掘那些既涉及深層物理過程又影響企業目標（如成本、質量、綠色等）的問題。關乎企業目標的一些淺層次過程，人們可能容易想到，但深層次過程則不愿觸及。對于很多制造工藝過程，如果能掌握其深層的工藝機理，對于深刻認識和控制工藝過程是非常必要的。如在大型船舶發動機領域，焊接占據日常生產工作的70%。在質檢環節中，需要將各個構件吊裝至專門的質檢車間。采用各類無損檢測設備，剔除和修復質量不合格的構件。當發現深層次的焊接質量問題時，與焊接行為本身通常已經脫鉤了3至15天左右。很難追溯原因，形成較大的損失。某企業以不低于1000hz的頻率進行各類工藝參數的高頻采集，根據材質特性，以極高的頻率快速調用后端封裝好的具體機理算法（引入工藝智能）進行分析。利用工業互聯網從而使得質量問題在焊接單元之中即刻解決。工藝智能可以讓事后質量檢測走向實時在線的監測和預測控制，這也是一種質量管理控制模式的根本性變化。[2]

近幾年，數字孿生引起廣泛關注。數字孿生最重要的表現不是幾何外觀的孿生，真正體現其價值的乃是過程孿生。數字孿生模型在對物理系統運行過程充分認識的基礎上反過來影響物理系統的行為，使物理系統運行在最佳狀況。前面焊接的例子即需要構建焊接過程的數字孿生模型，而高質量的焊接過程數字孿生一定建立在對高能束流與物質相互作用機理的深層認識的基礎上。又如，在某種工程機械（如挖掘機）的工作過程中，可以收集機器工作狀態及工作環境的各種孿生數據，利用過程孿生模型進行仿真，使挖掘機盡可能工作在最優狀態。孿生模型的仿真甚至能告訴挖掘機的操作者，如何改進操作方式，使油耗進一步降低。

上面這些過程的改善都需要工業互聯網的支撐。企業中類似有可能進一步改善的過程是很多的，工業互聯網的深度應用恰恰需要企業審視其產品或設備運行的物理過程，從深層物理過程的細微改善中獲得效益。工業互聯網的應用若僅僅停留在淺層次的過程改善，其效益遠不能充分發揮。

當然，對平凡過程的改善需要工業互聯網平臺商與應用企業通力合作，以工業軟件的形式把應用領域的經驗、知識、以及物理模型等與數字智能技術很好地結合起來。

有人會擔心，有些應用可能只能改善一點點。但正是眾多“一點點”使得企業從精益中能夠獲得更大的效益。1%的效率提升在任何行業都威力巨大。據GE分析[3]，在美國，航空若節約1%的燃料將節省300億美元；電力若減少1%的消耗將節省660億美元；醫療系統效率提升1%將節省630億美元，如此等等。

圖1  1%的效率提升在任何行業都威力巨大[3]

平凡的活動和事務

企業中有一些看起來極為普通平凡的活動或事務，但恰恰是平凡里有很大的改善空間。

每個企業都存在供應鏈，通常的供應鏈管理尚有諸多問題。如，供應鏈的各環節信息不透明影響系統整體效率；交易雙方信任成本較高，由于信息不對稱，需采取甄別、挑選、驗證等特別手段，以致提高雙方的交易成本；交易糾紛難以處理，舉證困難、責任分配難明確；非法行為追蹤困難，出現問題時，追蹤產品流程、精準地確定出現問題的環節是一項極為耗時費力的工作。

良好的供應鏈管理需要數字化技術，數字化供應鏈也是未來企業數字化轉型的重要趨勢。為消除供應鏈上信息不對稱的情況，需要數據可視化。通過供應鏈之間的管控協同、數據可視化，供應鏈上的實時決策優化、需求預測將變得可能，由此可進一步減弱甚至完全避免“牛鞭效應”（如某些情況下，需求量的減小導致供應鏈上游生產嚴重過剩）帶來的影響。此外，在物料的生產、運輸、加工等環節上進行全面監控、記錄，更完整地獲取供應鏈上、下游的過程信息，將有助于解決傳統供應鏈行業取證困難、責任主體不明確等問題。[4]數字化供應鏈實現的基礎是工業互聯網/物聯網技術。

供應鏈中很平凡的工作是采購。采購中更為平凡工作如目錄管理、發票管理、付款管理等，真正要自動執行，則需要數字化、人工智能等技術的支撐。在合同條款執行、安全付款等方面，可能還需要智能合約、區塊鏈等技術。[5]區塊鏈可幫助建立安全的分布式賬本，相關的交易信息對各方均是公開的；通過“智能合約”技術，可以把企業間的協議內容以代碼的形式記錄在賬本上，一旦協議條件生效，代碼自動執行。只要物流抵達的信息發出，貨款將自動轉出[4]。這些都離不開工業互聯網的環境。

很多情況下，企業的商務活動離不開“簽名”。DocuSign通過數字簽名驗證用戶的真偽，具有法律效力。公司可引導客戶在完成電子簽名后進入程序里，以便于管理全部電子合同。還可以通過法律概念（而不僅僅是關鍵字）快速搜索大量協議；自動并排提取和比較關鍵條款和術語；快速確定風險和機會領域；提供有助于解決法律和業務挑戰的可行見解。據媒體報道（2018年10月）， DocuSign將以太坊區塊鏈集成到其電子簽名和交易管理服務中。DocuSign以1.88億美元收購Seal軟件（一家提供人工智能驅動的合同管理軟件解決方案的公司），利用人工智能技術完善電子協議流程，即通過整合Seal的相關技術，幫助用戶在協議云中更高效全面地查找、分析和提取合同信息。用DocuSign，一家大型國際信息服務公司將法律審核時間減少75%。一家國際電信公司將客戶協議的法律審核時間縮短了80%以上。[6]

圖2 AI驅動[6]

連簽名這樣普通平凡的工作都可以在工業互聯網的環境下產生意想不到的效益！企業要善于在一些平凡的活動與事務中審視是否存在利用數字智能技術進一步改善的空間。

化高深為平凡

類似前述如焊接的平凡過程，若要深究其機理，即深層地認識并控制其物理過程，則需要很多高深的基礎理論和技術，如從分子動力學層面認識激光與材料相互作用的機理。要使應用企業的技術人員都熟悉掌握類似理論或技術顯然不現實。因此，工業互聯網應用的深化與拓展就一定需要將那些涉及高深理論和技術的問題轉化為平凡。

多年前，微軟推出Azure IoT ，通過云計算、物聯網、大數據、智能服務等技術幫助客戶加速物聯網戰略的實現：設備的管理和控制、大量數據的采集、流數據處理、預測性分析能力等。為了方便用戶，其“微軟認知服務”（Microsoft Cognitive Services）集合了30多種人工智能API以及知識API。借助API，開發者即使不懂人工智能，也可以打造出帶人工智能的產品[7]。

2018年8月，西門子收購Mendix。Mendix是一款低代碼的軟件功能組裝工具，特別適合于云環境的App開發，包括組裝基于云的各種API及數據模型、UI（用戶界面）、BPM（業務流程管理）流程模型、消息流模型、數據處理算法模型等。Mendix低代碼軟件快速開發平臺功能強大，無論專業開發者還是“公民開發者”，都可以通過直觀的圖形化用戶接口，使用拖拽組件和模型邏輯來創建企業級應用，速度比傳統開發快10倍以上。Mendix將低代碼的優勢推向工業互聯網、邊緣計算、人工智能、自動化等應用領域，用戶不必是專業軟件開發人員就可以編應用程序，甚至可成為一個接近解決問題的領域專家。[8]西門子正在把旗下所有基于Mindsphere平臺的工業軟件進行云化，作為工業App推出。App、API、低代碼平臺——這些都能化高深為平凡。

能夠用數學模型表達的物理問題，很容易轉化成軟件。但有些深層物理問題的機理或者關聯可能潛藏于緊閉的深處，即便領域專家也不易認識。解決此類問題需要利用數據科學和人工智能手段，把數據轉化成有用的信息，把信息轉化成知識。再連同為領域專家所知的經驗、知識等，一并轉化成工業App。如此，高深莫測的物理問題方可化為平凡。

工程機械巨頭Caterpillar 100%的經銷商都通過工業互聯網/物聯網平臺UPTAKE提供相關服務。UPTAKE做了大量基礎性的工作，包括強大的數據科學和人工智能機器學習等。該平臺已經擁有超過21億小時的機器學習，連接了130萬工業設備并不斷在增加，還有6萬個失效模型。2018年初，UPTAKE平臺一天的數據交易量已達到紐約證券交易所的6倍以上。其核心技術包括人工智能機器學習的引擎，其輸入是360°的全景數據，不僅僅是機器數據，更重要的是一些企業數據，ERP數據，維修工單等。[9]2018 年 4 月, UPTAKE 收購控制大量工業數據的公司——Asset Performance Technologies（APT）。強大的數據分析能力使他們能夠向應用企業提供更優質的服務。據言Uptake每年能夠幫助 Caterpillar 的每輛機車節省 14 萬美元的費用，同時還能將配置機器的時間縮短一個小時。正是他們在數據科學及機器學習等基礎工作方面的大量投入才使得應用企業能夠把一些看似高深的應用化為平凡。

生態協作——其實是常識

工業互聯網應用的深化與拓展，生態協作是至關重要的。

IT和OT的融合，需要平臺企業與制造商或自動化廠商的合作。2018年11月，PTC（IT企業，擁有一些工業軟件和ThingWorx物聯網平臺）與羅克韋爾（著名自動化公司，長于OT）決定利用各自在IT和OT方面的優勢，合作推出套件。此舉能為應用企業提供更有效的數據和深度信息，幫助企業優化工業運營并提升生產率。該全新套件可一站式展示企業內部信息，讓運營和系統狀態一目了然。

即使IT企業之間，也需要利用各自的優勢，相互合作。Ansys 與SAP 通過合作將仿真解決方案與數字供應鏈、制造和設備管理產品充分結合，推出了由Ansys 提供技術支持的SAP Predictive Engineering Insights 解決方案，支持構建、確認和部署數字孿生模型，幫助運營商優化運營和維護流程。Ansys 致力于和數字孿生革命中的領軍企業合作。目前，其仿真軟件和平臺都已經過驗證，能夠與多種常見的物聯網平臺協同使用，包括PTC 的ThingWorx、SAP 的Predictive Engineering Insights、Microsoft 的Azure、 Rockwell Automation 等[10]。

通用電氣（GE)和微軟（Microsoft)實現了Predix與Azure兩大平臺的整合。早在2016年7月，雙方宣布將通用電氣用于工業互聯網的Predix平臺登陸Microsoft Azure云平臺以便為工業客戶提供服務。于GE而言，那些使用微軟Azure產品和服務的企業將可更方便地利用Predix平臺，來分析它所連接的設備資產中所產生出來的數據，再使用這些數據來構建應用。于微軟而言，更多的工業用戶將利用Azure平臺。

中國的工業互聯網相關企業應該充分認識生態協作的重要性，當協作在中國工業互聯網生態圈中真正成為常識時，恐怕就是工業互聯網應用深化與普及之日。

創造體驗——正在成為常識

在“顧客主義”越來越盛行的當今，體驗經濟的概念走進工業界、商界，注重客戶/用戶的體驗正在成為業界的常識。

工業互聯網應用何嘗不是如此！能否給客戶/用戶帶來好的體驗是一個平臺是否能夠受歡迎的關鍵。工業互聯網平臺支持產品協同開發，給設計者很好的體驗；通過工業互聯網平臺進行設備的故障診斷及運維，給用戶和制造商很好的體驗；通過工業互聯網進行遠程手術指導給醫生很好的體驗；還有設備的遠程操控、產品質檢……

但是未來工業互聯網的應用絕不限于這些已有的體驗，平臺應用的深化和拓展需要不斷地“創造體驗”。達索就把“創造體驗”作為他們創新研發平臺的出發點，旨在不斷地給設計用戶帶來驚喜。

創造體驗需要想象。既然是創造，那些可能給客戶/用戶帶來驚喜的體驗目前尚不存在，還處在“緊閉的存在深處”，客戶/用戶還一無所知。充分發揮想象力和創造力，以超出客戶/用戶期待的水準將他們潛在的需求變為現實。只有這樣，才能創造出客戶/用戶真正需要的附加價值，才能給他們帶來意外的體驗與驚喜。圖3是海爾內置攝像頭的小焙T3嫩烤箱。烤箱內置高耐熱攝像頭，可以拍攝產品烘焙的過程（例如蛋液的加熱凝固）。與手機App連接，通過互聯網，又契合烘焙群體進行社交分享的需求。用戶購買的是烘焙的生活方式，一臺可以“直播”的烤箱——整個過程可以直播，可以抓拍延時攝影。還有海爾做的烤圈App，一款海爾烤箱出現了烘焙生態圈，一個烤箱能夠把女人們連接到一起。顯然，此產品問世之前，消費者是沒有這樣的體驗的。

圖3  海爾小焙T3嫩烤箱(來源: 海爾)

數字-智能技術的飛速發展，人在未來的制造中到底發揮何種作用？到底得到哪些新的體驗？未來在一個智能增強的環境中，你或許可以以全息圖像的方式出現在制造的現場，也可以以全息圖像的方式體驗在想象的場景。[11]數字－智能技術的發展大大拓展了人們想象的空間，但是缺乏對新技術的洞察則很難抓住那想象空間中虛無縹緲的體驗。

還有大量處在“緊閉的存在深處”的體驗有待人們去想象，有待工業互聯網平臺商和用戶共同挖掘。

本文所述及的問題甚是平凡，乃至常識。但人們往往迷失在平凡中，疏忽在常識里。很多時候，把握住平凡與常識，倒是找到了正確的方向。

專業人士要善于從平凡中發現高深，又能化高深為平凡；既在常識中認識大道，又能把大道變成常識。

參考文獻：

[1] 盧子晟.打破智能“谷倉效應”，擁抱工業全局智能——再看工業互聯網從單點智能走向全局智能. 阿里云研究院. 2021-06-22.

[2] 崔  斌, 夏衛生. 工藝智能在工業互聯網時代綻放光芒. 工業互聯網前線，2021-03-25.

[3] GE，工業互聯網：突破智慧和機器的界限，工業和信息化部國際經濟技術合作中心譯，2011年11月.

[4] 賈英昊，江澤武. 區塊鏈浪潮-連接技術與應用. 機械工業出版社， 2019（84-85）.

[5] 汪鑫. 傳統采購模式數字化顛覆. 哈佛商業評論，2017-10-02.

[6] DocuSign通過收購Seal軟件在AI方面邁出大步.互聯網分析沙龍，2020-03-01.(http://www.techxue.com/qianyankeji/202003/12068.html)

[7] Mitch Tulloch. Windows Azure介紹.微軟出版社，2013.

[8] 產業財經網.低代碼軟件快速開發平臺領導者Mendix助力中國企業實現數字化轉型. 2021-01-20.（https://www.sohu.com/a/445670530_100136197）

[9] UPTAKE 全球副總裁陸泓：美國工業互聯網的創新之路.2019年04月30日（http://test.2025china.cn/znw/_01-abc00000000000285073.shtml）

[10] Ansys  & e-works. 仿真技術支撐產品數字孿生應用白皮書,2021-04.

[11] 李培根．未來制造的數字空間一瞥．智造苑，2021－09.