摘要

关键词

基金项目

“互联网+工业”是工业化和信息化融合发展的必然产物，这个过程是双向互动、双向融入的过程，不仅是互联网融入传统制造业，而更多的是传统制造业融入互联网的过程。“互联网+工业”是多维度的，也是一个渐进的过程。在初级阶段，“互联网+工业”主要表现为工业企业利用网络资源开展营销、采购、生产、设计等价值增值活动，是“工业＋”互联网；随着信息技术的发展和企业利用网络资源的深入，逐步发展到高级阶段，即“互联网+”工业，也就是利用互联网来改造工业，并且使得行业界限模糊、产业出现融合，工业越来越呈现服务业特征。在“互联网+”工业这个高级阶段，目前全世界出现了两个代表性模式：一个是德国的工业4.0模式，另一个是美国的工业互联网模式。德国工业4.0和美国工业互联网都是新一轮工业革命的具体体现，工业化和信息化“两化融合”深化的结果，是智能制造发展到一定高度的产物，两者都是基于国情提出来的智能制造实现方案。区别在于：德国工业4.0模式偏重于硬件，主要在工业系统内部运用；美国工业互联网模式偏重于软件，强调开放系统，打破了既有的产业界限实现跨界融合。工业互联网，不仅包括企业内部的智能工厂，或者企业之间的智能生产，还将和消费互联网，乃至人类的社交网络进行更大范围的整合，形成包含人类互联网、物联网和服务互联网在内的超级网络。

“互联网+工业”具体实现形式可以有多种多样，比如，杨春立（2016）认为：一是众设、众包研发设计模式。纺织、汽车等行业通过搭建基于互联网的开放式网络平台，集聚并对接线下各类社会创新资源，开展众设、众包研发设计。二是大规模个性化定制模式。越来越多的家电、服装、家具企业开始实践大规模个性化定制生产，通过C2B模式，就产品设计、制造与用户进行实时互动，及时响应用户个性化需求，实现以大批量生产的低成本、高质量和效率提供定制产品和服务。三是精准供应链模式。物流企业通过在线上配置线下资源的方式，整合信息流、资金流、物流，改变原有供应链运作模式。四是平台化生态化组织模式。企业在开展互联网化转型的过程中，对组织架构进行调整，使传统的科层制金字塔组织结构向扁平化、平台化、生态化组织结构转变。五是数据化在线化服务模式。制造企业利用互联网、物联网、云计算、大数据等技术，开展对联网设备的在线远程监测、故障诊断和运维等服务，拓展制造业价值链和企业盈利空间，推动生产型制造向服务型制造转变。六是分布式网络化资源优化配置模式。制造企业借助互联网，在全球范围内发现和动态调整合作对象，整合企业间优势资源，实现全球分散化异地协同设计、制造和服务。七是社交化场景化营销模式。企业利用互联网平台、大数据等技术，通过线上线下相结合的方式与消费者开展网上实时互动，收集分析用户社交和偏好信息，实现基于具体场景的社交式营销。①

“互联网+工业”，在不同国家侧重点有所不同。从全球范围来看，前沿的德国“工业4.0”模式与美国的“工业互联网”模式从各自不同的优势强调互联网等信息技术与工业的融合，以及对工业的升级改造。

在构建产业生态方面，发达国家积极探索，以龙头企业为牵引，加快形成产业生态。如搭建行业发展平台是美德部署工业互联网研究和实践共同做法，美国于2014年宣布成立工业互联网联盟（IIC），汇聚33个国家/地区的近300家成员单位，推动全球工业互联网发展。德国集聚工业龙头推进相关标准、架构、测试床等工作，成为工业互联网的重要推动力量。根据咨询机构IoT Analytics的统计，目前全球工业互联网平台数量超过150个。

在网络建设发展方面，发达国家一方面建设工业企业内网，如建设工业现场总线、工业以太网等网络技术、标准和产品，并处于领先地位。另一方面，建设工业企业外网，高度重视新技术新网络的研究与应用部署，积极探索利用IPv6、窄带物联网（NB-IoT）、软件定义网络（SDN）、5G等技术，构建满足高可靠、低时延、广覆盖、可定制等要求的企业外网络。

在新技术方面，无线网络技术在工业领域的应用不断深化，时间敏感网络（TSN Time Sensitive Networking）、边缘计算等新一代网络技术引起全球主要企业和产业组织普遍关注。区块链与工业互联网结合被广泛看好，在工业产品追溯、供应链金融、分布式智能电网等方面已经出现多个案例。工业互联网标识解析体系尚不成熟，在OID、Handle、Ecode等主要的现有标识解析方案中，技术、标准、产业、应用、治理等还有待进一步完善，亟需对核心技术和应用方案进行有组织、大规模的验证示范推广。

在标准研制方面，IIC将驱动全球性的工业互联网标准构建作为战略目标，与ISO等国际标准化组织、开源组织和区域标准研制部门合作，加快具体标准研究。国际上目前存在多种标识解析体系方案并开展一定程度的试验和应用，但没有形成统一的、成熟的、大规模部署的全球性工业互联网标识解析体系。

在应用方面，领先国家主要以应用案例和测试床加速工业互联网应用推广，德国工业4.0平台建立了30多个测试床和200多个案例库，工业互联网联盟审核通过27个测试床，建立30多个案例库来汇集业界最佳工业互联网实践，加快推进技术测试和优秀实践的推广宣传。

“工业4.0”与“工业互联网”从本质上具有一致性，实际指明了全球工业未来发展的新方向，不同之处是德国和美国分别结合自己的国情提出的“互联网+工业”发展模式，并且具有国别“品牌效应”。我国作为赶超型发展中国家，结合自己的国情，侧重于“两化”深度融合，提出了《中国制造2025》，并将“智能制造”作为主攻方向。

1. 政策层面：“互联网+工业”政策促进体系不断完善

为进一步深化制造业与互联网融合发展，协同推进“中国制造2025”和“互联网+”行动，加快制造强国和网络强国建设，我国专门发布了两个重要文件，分别是2016年5月国务院发布的《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，和2017年11月国务院发布的《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》。这是在我国出台了“中国制造2025”和“互联网+”行动等一系列政策文件之后，就工业与互联网深度融合出台的专门政策文件。

《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》确定了打造两类“双创”平台，即支持制造企业建设基于互联网的“双创”平台，支持大型互联网企业、基础电信企业建设面向制造业特别是中小企业的“双创”服务平台，支持制造企业与互联网企业跨界融合，培育制造业与互联网融合新模式，强化融合发展基础支撑，提升融合发展系统解决方案能力，提高工业信息系统安全水平等七项任务，提出了完善融合发展体制机制、培育国有企业融合发展机制、加大财政支持融合发展力度、完善支持融合发展的税收和金融政策、强化融合发展用地用房等服务、健全融合发展人才培养体系、推动融合发展国际合作交流等七项保障措施，促进制造业与互联网深度融合发展

《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》指出，工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，是“互联网+先进制造业”的重要基石。该文件提出了构建起与我国经济社会发展相适应的工业互联网生态体系，并进一步提出与《中国制造2025》相互衔接的2025年、2035年和本世纪中叶“三步走”目标。该《指导意见》确定的主要任务是，打造网络、平台、安全三大体系，推进大型企业集成创新和中小企业应用普及两类应用，构筑产业、生态、国际化三大支撑7项任务（业界称之为“工业互联网发展323行动”）。

此外，2016 年 12 月 7 日，工信部正式公布《中国智能制造十三五规划》，推进智能制造实施“两步走”战略：到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进步；到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。

2. 企业实践：发展迅速但与发达国家差距不小

在工业企业使用互联网或者互联网改造工业企业方面。据调查，截至2015年12月，全国工业企业互联网使用比例为87.9%，其中制造业的互联网使用比例为88.1%。② 截至2016年底，60%的上网企业部署了信息化系统，相比2015年提高了13.4个百分点。其中分别有50.4%、28.2%和25.9%的企业建有办公自动化（OA）系统、企业资源计划（ERP）系统和客户关系管理（CRM）系统。可见，当前我国企业供应链各环节互联网化改造已经达到一个新的高度。③ 不过，麦肯锡公司预计，中国中小企业利用互联网进行采购、销售和营销的比例预计为20%-25%，而美国这个比例大约为72%-85%。④

在“智能制造”技术应用方面。2016年，对自动化制造、工业机器人、柔性化生产、网络化协同制造采用/计划采用的比例分别为18.9%、10.4%、12.7%、18.2%和10.7%，也就是说，目前我国制造业企业“智能制造”采用/计划采用的比例不超过20%。2016年我国企业对云计算、大数据、物联网技术的采用/计划采用比例分别为21.4%、19.3%和19.0%，均显著地比2015年上升了6.7个百分点。这得益于政府鼓励，创新技术的研发与应用实践获得政策支持，全社会创新氛围已经形成，并深刻影响企业的转型升级路径。⑤ 不过，麦肯锡公司预计，2013年中国企业采用云计算的比例仅为21%，而美国企业的比例预计为55%-63%。⑥

在智能工厂/数字化工厂建设方面，涌现一批样板工程。我国在航空、航天、船舶、汽车、家电、轨道交通、食品饮料、制药、装备制造、家居等各行各业对生产和装配线进行自动化、智能化改造，以及建立全新的智能工厂的需求十分旺盛，当前涌现出成都数字化工厂、海尔、美的等智能工厂建设的样板。例如：成都数字化工厂采用Siemens PLM软件，通过虚拟化产品设计和规划实现了信息无缝互联，使工厂全面透明化，实现虚拟设计与现实生产相融合；PLM，MES，自动化建立在一个数据库平台上，利用MES和TIA将产品及生产全生命周期进行集成，大幅度缩短产品上市时间；自动监控质量确保品质，质量一次通过率可达99.9985%；物流实现全自动化，大幅缩短补充上货时间，促使生产效率提高，实现了机机互联、机物互联和人机互联，建立了高度智能化的生产加工控制系统，实现了数字化双胞胎(Digital Twin)的智能工厂。

近年来，我国工业互联网平台发展迅速，目前已有20多个平台发布和运行。我国企业积极开展应用探索，催生以三一重工为代表的智能化生产、湖南梦洁为代表的大规模个性化定制、以威派格为代表的服务化延伸、以航天云网为代表的网络化协同和工业互联网平台等多种新业态和新模式。工业互联网平台正在加速生态建设，并催生大量新的应用创新。随着工业互联网生态体系不断完善，将进一步促进资源聚集和开放共享，加速工业互联网应用创新发展。但是，与全球领先的GE-Predix平台、西门子-MindSphere平台、ABB-ABBAbility平台、施耐德-EcoStruxure平台等相比，我国工业互联网平台无论在技术架构、功能完备、用户体现、全球影响上都有一定的差距。

基于平台化产品的产业生态初步形成，以航天科工INDICS平台、海尔COSMOPlat平台、树根互联根云平台为代表的工业互联网平台，促进了工业全要素资源的聚集、共享、协同，不断加速智能化生化、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等新应用和新模式的探索。同时，联盟等行业组织成为推动产业协作的重要力量。工业互联网产业联盟（AII）成立一年半以来，已吸纳涵盖制造业、互联网、基础电信业等各领域成员单位400余家，形成了“8+8”架构，发布了《工业互联网体系架构（版本1.0）》等系列成果，遴选了20个验证示范平台、25个优秀应用案例，与工业互联网联盟（IIC）、德国工业4.0平台等建立了紧密合作。

在技术创新和自主知识产权方面，中国企业也已经取得不俗成绩，尤其是在工业互联网知识产权方面。工业互联网技术体系分为三个方面，分别为网络互联体系、地址与标识解析体系和应用支撑体系。我国在网络互联体系关键技术（包括现场总线、工业以太网、OPC）、数据存储技术方面处于国际领先地位，但在除Ecode之外的网络标识解析体系关键技术、以及数据分析技术、应用服务专利等领域与国际先进水平国家有差距（表1）。

3. 存在的主要问题

一是发展阶段的滞后。在产业发展所处阶段方面，发达国家比如德国工业4.0是在成功完成工业1.0、工业2.0，基本完成工业3.0之后提出的发展战略，是自然的串联式发展。中国制造业尚处于工业2.0后期的发展阶段。这就决定我国发展必然是一个并联式的发展过程，工业2.0、工业3.0、工业4.0同步发展，工业化、信息化、城镇化、农业现代化叠加发展。

二是重要基础技术和关键零部件对外依存度高。构成智能制造装备或实现制造过程智能化的重要基础技术和关键零部件主要依赖进口如新型传感器等感知和在线分析技术、典型控制系统与工业网络技术、高性能液压件与气动元件高速精密轴承大功率变频技术等；伺服电机、精密减速器、伺服驱动器、控制器等关键核心部件技术难题尚未攻克；精密工作母机设计制造基础技术、百万吨乙烯等大型石化的设计技术和工艺包等均未实现国产化。

三是工业软件开发力量薄弱，受制于人。近年来，虽然制造企业和软件企业的系统集成能力有所增强，但智能制造基础软件系统的开发，如数控机床、机器人等高端产品还大量使用国外软件系统，我国智能制造装备产业面临基础操作系统缺失的风险。工业产品和生产过程的设计软件、产品数据库软件、控制软件和生产管理软件等主要掌握在美国、德国或者日本公司手里，我国高度依赖国外先进企业。此外，传统的企业资源计划软件(ERP)供应链管理软件，乃至大数据技术，中国的软件能力也比较弱小，亟待加强。

四是芯片技术和传感器技术等落后。此外，我国提出了工厂自动化以太网（EPA）、工业过程/工厂自动化无线网络（WIA-PA/FA）等技术，但产业化和商用水平低。

五是智能制造、CPS（信息物理系统）、工业大数据、工业互联网等关键技术标准缺失，或者没有国际话语权。

六是安全保障水平低，工控、数据、网络防护能力薄弱，监管监测、测试验证能力不足。

党的十九大报告指出要建设现代化经济体系，深化供给侧结构性改革，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。这也为我国工业未来发展指明了方向，即“互联网+工业”、智能制造成为我国工业重要发展方向。我国应在借鉴发达国家发展经验和做法的基础上，积极推进“互联网+工业”发展。

1. 继续推进工业化和智能制造，加快推进制造强国建设

德国工业4.0和美国工业互联网战略，从某种程度上说是“再工业化”战略的主要组成部分。发达国家发生金融危机及其后面的应对策略都表明，即使高度发达的经济体也必须持续发展工业，工业不强的国家不可能具有持续的较强国际竞争力。不可否认，我国传统的工业化模式遗留了诸多问题，但是必须认识到我国的出路不是放弃工业，而是要在工业发展方式转变的过程中继续深化工业化。即便主张发展服务业，也不能局限于服务业领域，而是在工业智能化的基础上发展高端服务业。无论如何，我国都必须注重发展工业实体经济，只能升级工业化而不能“去工业化”。要按照党的十九大精神，加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。继续深化拓展“两化融合”内容，为推动工业转型升级注入新的动力。我国“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”不可能停留在过去的技术前沿上，而是表现为新型智能制造技术与新一代互联网技术基础之上的以智能化为核心的升级版“两化融合”。在新的发展阶段，升级版“两化融合”还必须要超出工业领域，促进国民经济体系的智能化，带动传统产业改造升级，促进新兴技术的持续成长。

2. 开展“产学研用”开放式协同创新，推进智能制造技术研发和应用

德国“工业4.0"是由德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等联合发起的，工作组成员也是由产学研用多方代表组成的。因此，“工业4.0”战略一经提出，很快得到了学术界、产业界的积极响应。2014年4月，以GE、AT&T、思科、IBM、Intel等5家公司为龙头的工业互联网产业联盟在美国波士顿成立。这联盟后来迅速扩大到多达100名会员，使得美国在软件和互联网方面的优势凸显。我国应该充分吸收和借鉴发达国家产学研用联合模式，一方面，针对不同类型自发的产学研合作网络或产业研发联盟，政府要通过引导和支持的方式促进其发展；另一方面，选择几个重点行业和关键技术领域进行试点，以行业骨干企业为龙头，联合科研实力雄厚的大学和科研机构，组建多种形式的产学研研发联盟，充分调动各方资源和力量，共同推进智能制造技术研发和应用推广。

3. 注重标准的引领作用，提升中国标准国际影响力

在标准化工作方面，德国标准化协会曾经做过计算，1960年到1996年间，在每年3.3%的德国国民生产总值增长中，标准的贡献率竟然占到0.9%，仅次于资本投入，比国内创新和直接从国外购买技术来得更加重要。难怪在德国人制定的工业4.0进程当中，标准被看得如此重要。同样，美国工业互联网产业联盟试图在德国人占优势的工厂之外构建一个更加庞大的、开放的工业互联网标准体系，而这一标准体系将以这些公司所具有的事实性技术作为基础。比如，在这一轮工业互联网标准的制定战略中，GE公司就试图将它的Prefix软件平台变为事实上的工业标准。标准是保障产业发展的基础，我国应积极主导或参与工业互联网安全国际标准化活动及工作规则制定，推动具有自主知识产权标准成为国际标准，提升我国在工业互联网安全国际标准化组织中的影响力。

4. 加强自主安全可控技术研发，提升不同场景下的安全应用水平

安全作为工业互联网的保障，是实施主体重点考虑、甚至某些情况下首要考虑的内容。应从国家、行业、企业等各层面重视针对实际智能制造需求的、自主可控的关键技术的研发。一要加紧推动设备内嵌安全机制。生产装备由机械化向高度智能化转变，内嵌安全机制将成为未来设备安全保障的突破点，通过安全芯片、安全固件、可信计算等技术，提供内嵌的安全能力，防止设备被非授权控制或功能安全失效。二要建立动态的网络安全防御机制。针对工厂内灵活组网的安全防护需求，实现安全策略和安全域的动态调整，同时通过增加轻量级的认证、加密等安全机制。三是不同行业不同场景下的工业互联网安全分级。工业互联网是场景强相关的，应当强调专业化、分类化、分级化。不同场景、不同行业，安全风险并不相同，安全能力要求并不一致，甚至对安全本身内容的理解、考量因素的优先级也都存在差异。目前对安全的种类划分已经比较明确，根据工业互联网产业联盟发布的《中国工业互联网安全态势报告（2016）》，总体上包括应用安全、数据安全、控制安全、网络安全、设备安全。在此基础上，国家或行业协会应组织力量对重点行业、重点领域进行深入分析，给出不同层级的安全等级划分，更有针对性地指导产业实践。

5. 强化人才培养和延揽，完善人才使用政策

美国的工业互联网和德国的工业4.0在推进过程中，均特别注重集聚人才尤其是技能型和复合型的人才，人是操纵以及使用设备设施的主体更是推进“中国制造2025”的最重要主体，而人才团队也可被视为“中国制造2025”的关键要素。目前我国在推进“中国制造2025”的过程中面临专业技能人才和复合型人才紧缺的问题，应对我国目前的单一学科的人才培养模式进行改革，通过多样化的方式以及措施吸引人才，不仅应不断加强对高科技人才、高级技术工人、数字机械工程师、数据科学家以及用户界面专家的培养，而且还应进一步完善创新型科技人才在教育、医疗、税收、知识产权等方面的系统化特惠政策。