工业互联网ICT的新挑战

我们先说整个产业的数字化进程，我们走过了机械化、自动化、智能化，从流程电子化到管理数字化到生产自动化、运行网络化、企业智能化，中国的互联网+，数字化转型，以提升效率为目标，以满足客户需求，同时以客户体验为目标，包括业务创新和企业文化的数字化。

互联网的演进也跟着整个产业发展，从互联网、物联网、工业互联网、窄带物联网，互联网+实际上是产业互联网、消费互联网和金融互联网的组合，三方面有不同的特点，既有关联性，也有很大的不同性。

工业互联网不断进步

工业互联网的提高，第一是个性化，消费互联网尽管面向十多亿的网民，但是共性的，而工业互联网的不同企业都是个性的。消费互联网是全球的，易于标准化，而企业网不需要全球联网，所以企业内网连接的设备多种多样，标准化难度很大。第二是门槛高，消费互联网终端比较简单，谁都可以用，很容易普及、升级，而工业互联网涉及的生产设备多种多样。工业互联网的业务链条很长，模型复杂，甚至很多企业都讲不清楚它的需求。所以不仅需要提供产品，还需要提供解决方案。另外，工业互联网在性能上有更高的要求，快速响应、可靠性、安全性，还有工业互联网资本需求比较大。从人才上来看，既需要了解技术，又要了解企业的生产流程。往往实体经济企业可能需要第三方的信息通信企业来支撑，但是既需要又害怕，为什么？怕被了解企业的技术诀窍、商业秘密，然后又为同行、竞争对手服务，所以有各种各样的担心。

发展工业互联网要有新的思路，从商业模式上看，消費互联网往往是比烧钱、聚人气、圈用户、赚流量，从广告到会员费作为收入，这种模式没办法复制到工业互联网，所以整个企业的转型效益也只能间接计算。

互联网的灵魂是创新，对工业互联网、消费互联网都一样，但并不等于消费互联网的模式思维完全可以用到工业互联网。实施主体也不一样，工业互联网需要更多细分领域的龙头企业支持，主体作用还是实体经济的企业。整个生态也不一样，消费互联网依靠手机，靠iOS和安卓操作系统，能构建一个APP STORE的平台，能够开放的第三方APP，而工业互联网缺乏类似的平台和工业APP，所以多数企业感觉到，工业互联网看不清、摸不着、叫得响、热得慢，原因有很多。很多人说传统企业不够积极我认为也有部分原因，但是我觉得是从技术本身，是不是已经具备了完全支撑工业互联网角度来研究。

我认为技术本身，有了基本的支撑条件，但是要满足工业互联网的要求，还有很多优化和工作需要做。特别是要跟工业的技术融合，我们现在已经在消费互联网大量应用了新技术，但是还是不够的。工业上也有工业的IT技术，包括传感器、电路、检控和数据获取、制造执行系统、可编程逻辑控制器，工业上OT技术包括材料、机器、方法、测量、维护、管理、模型，这两者需要结合，否则工业互联网还是两张皮。

5G在工业互联网大有应用

5G跟4G比有非常大的提升，5G在工业互联网上将会有很大的应用。5G增强移动宽带、广覆盖大连接，超可靠、低时延。5G的时延是一毫秒，可以使用大多数情况的工业应用，现实中通信要求的周期是微秒级，同步进度是纳秒级。虽然，5G现在还不能足够来支撑这么低时延和高可靠的应用，但是这些低时延高可靠主要是指内网。

5G时代的工业互联网的定位，到底是内网还是外网？我认为大量还是在外网，但是也不排除有一些野外的生产，会用5G作为内网应用。企业的内网，我们走过了生产纵线，以太网、工业以太网、和延时敏感网，在以太网上加上优先权的控制，通过牺牲一般业务的服务质量，来保证高要求业务的质量，所以企业内网也会发生一些变化。工业机器人的传感器是移动的，需要大连接和多种带宽，甚至需要跟人对话，所以5G需要开发一些适应工业互联网的窄带物联网的标准。

工业互联网的数据采集和监控，原来是有SCADA，现在是工控网关，具有多种协议，多种连接的能力。工控网关在哪里？IoT网端和企业服务器这种功能的集成，实现用改进工业互联网的数据采集和监控。我们的云有各种各样的层次，现在工业互联网更强调边缘计算，中心的云负责建模、训练建模，边缘的云可以用来执行和处理，还有快速响应。

现在有一个问题，在私有云体制下容易实现中心云和边缘云的协同，大企业会建私有云，这一点中心云、边缘云的协同是容易解决的。在大量的中小企业，会倾向公有的中心云和私有的边缘云，这两者是管理分离的。两者之间的协同面临着管理上的挑战，工业互联网的平台是什么？我们现在都说工业互联网平台很重要，但你所谓的平台和别人的平台不一定一样。

GE的平台相当于是PaaS，屏蔽了上层的各种各样的工业软件，还有底层的各种各样的设备，屏蔽了多样性，获得了通用性。但是仅仅有PaaS不能实现操作系统的功能，操作系统是不是全部放在PaaS？不知道。PaaS如果没有大数据的支撑，很难发挥作用。还有工业APP都是SAAS还有SAAS上面的，我想这些问题还需要将来我们定义工业互联网平台的时候取得一些共识。

人工智能还会在工业互联网上大量应用，人工智能是神经网络导向的算法，但是基于大数据导出。第一，我们工业的数据是不是有海量？第二，基于数据导出的模型，是不是有利于企业常年积累的对这些规矩的认识？现在说，基本训练的模型准确率到了99%，而实际上系统还是会犯很多错误的。如果数据模型复杂的参数，数据拟合原理会失去理化意义，结果缺乏透明性和解释性。人工智能的判断只知相关性，不知道因果性。因此工业互联网需要营造一个工程师跟人工智能协同工作的环境，通过人工智能来加以解释。

共同保护工业互联网安全

关于工业互联网的征信，现在说区块链可以很好地应用。但有一个问题，区块链用信任算法代码来代替信任，可代码会被黑客破解，难道技术比人更值得信任吗？实际上，技术比人的成本会更高。当然，区块链跟物联网、第三方的机构结合是可以赋能工业互联网的。

工业互联网的安全，不能仅靠企业自身来解决。一些企业说，把核心数据加密，分散、乱序地存储，即便偷去了也解读不了。然而，现在的黑客可以把加密的数据再次加密，企业自己也读不了，然后黑客说想读取吗？给我钱。所以，整个加密还不能解决企业安全，入侵防护是最重要的。

企业的工业互联网安全，不能靠企业一家自身解决，需要利用外界的力量帮助企业提升工业互联网的安全防御。但是这里有一个问题，企业的数据不是被别人知道了吗？所以在工业互联网的发展和安全问题上，我们需要尽快制定企业数据的共享、开放应用原则，给商业以法律来保障。

工业互联网是工业数字化、网络化和智能化发展的基础，工业互联网是互联网的下半场，有与消费互联网不同的特点，需要满足企业应用的高安全性、超可靠、低时延，大连接和个性化，以及IT跟OT兼容的要求，需要开发对工业互联网优化的ICT技术，虽然还有很多的技术不够完善，但是并不意味着工业互联网现在就不能启动。工业互联网的全面实现，是一个长期的过程，但是任何企业都可以启动，从任何阶段启动数字化转型的工作，以管理创新和技术创新的并重来应对发展中的挑战。

（本文根据邬贺铨院士公开演讲整理而成，未经本人确认。）