1、工業互聯網是新一代網絡信息技術與制造業深度融合的產物。工業互聯網是實現產業數字化、網絡化、智能化發展的重要基礎設施，通過人、機、物的全面互聯，全要素、全產業鏈、全價值鏈的全面鏈接，推動形成全新的工業生產制造和服務體系，成為工業經濟轉型升級的關鍵依托、重要途徑、全新生態。工業互聯網數據是工業領域各類信息的核心載體，通過匯聚、處理、分析、共享和應用各類數據資源，實現對工業領域各類資源的統籌管理和調配，發揮數據作為核心生產要素參與價值創造和分配的能力。

2、工業互聯網由網絡、平臺、安全三大體系構成。工業互聯網實現海量數據匯聚、整合、分析和處理。其中網絡是工業互聯網實現互聯互通的基礎，平臺是發展工業互聯網的核心，安全是工業互聯網的保障，三大體系各自包含了與之相應的架構與技術構成，融合發展構建了工業互聯網生態。工業互聯網是推動中國數字經濟發展和制造業升級轉型的關鍵助推器。

中國工業互聯網產業規模增加值從 2017 年的 2.35 萬億元增長至 2019 年的 3.41 萬億元，CAGR 達到 20.46%，整體產業邁向發展快車道，而這一切得益于中國工業互聯網制定了完善且明確的頂層設計目標。

△ 圖-2 2019年各省市工業互聯網產業增速顯著高于GDP增速

（一）技術支持

工業互聯網平臺幫助企業整體優化帶動企業轉型升級。大數據、人工智能技術驅動的工業數據智能分析支撐工業互聯網平臺實現數據價值挖掘，打造工業數據分析與可視化平臺是眾多主體布局的關鍵切入點，與行業場景和業務需求深度結合成為工業數據分析與可視化平臺未來發展必然趨勢。不同主體布局過程中，呈現出“兩大路徑四種方式”：

一是工業企業推動領域經驗知識的數字化、軟件化。一方面將原有數字模型與分析工具轉化為平臺服務，霍尼韋爾 Sentience 平臺中集成工藝計算包以幫助用戶實現石化工藝優化，東芝 Meister 分析平臺基于工程積累的專業知識來分析制造過程中各類事件之間的復雜關聯，中聯重科依托工程機械設備故障行為模式的經驗積累幫助客戶及時進行故障預警并提出最優維護計劃；另一方面在傳統經驗基礎上引入先進智能分析技術，形成新的平臺分析服務，羅克韋爾 Factory Talk Analytics 平臺可以利用自然語言和生產人員進行互動，幫助后者發現并解決設備難題；日立 Lumada Analytics 平臺使用機器學習來發現設備數據中的故障模式，寄云 NeuSeer 平臺引入大數據分析工具對特種玻璃生產中的實時數據和翹曲問題檢測記錄進行關聯分析，快速定位關鍵參數工作范圍。

二是 IT 企業在大數據、人工智能技術上疊加工業知識。一方面，在實現方式上，IT 巨頭多立足自身基礎技術平臺提供通用化算法和工具，微軟 Azure 平臺提供從云端到邊緣的豐富 AI 工具組合，豐田物料搬運歐洲公司則利用其 AI 服務實現流程自動優化。另一方面，技術創新企業面向客戶需求提供一站式工業 AI 解決方案。

業務 PaaS 平臺將形成整體百花齊放、特定專業領域相對集聚的發展局面。作為支撐前端靈活構建各類工業應用和解決方案的后臺中樞，業務 PaaS 平臺需要深厚的專業知識和領域經驗積累沉淀，不同領域龍頭企業依托傳統業務優勢布局業務 PaaS 平臺，加快積累深度融入領域知識的業務組件成為贏取市場競爭的核心。專業服務能力和行業經驗積累共同支撐業務 PaaS 平臺構建。一是對設計、生產、管理、運維等領域服務能力改造升級形成開放 PaaS 服務。如工業軟件廠商 PTC、達索、索為、用友等將設計仿真、運營管理、采購銷售領域軟件轉化成平臺中獨立的服務模塊，快速滿足用戶個性化應用軟件定制需求；GE、西門子、ABB、日立、三一、徐工、擎天科技等自動化、裝備和制造企業則憑借生產優化、資產運維、能耗優化等方面的優勢，在平臺里提供專業化的預置解決方案。二是將特定行業經驗知識以數字化模型或專業化軟件工具形式積累沉淀到平臺中。如數控機床行業龍頭企業德瑪吉森將其長期積累的參數優化、故障運維、產線管理經驗轉化成 ADAMOS 平臺中的開放式 API，賦能給其他裝備制造商和客戶。

圍繞產品全生命周期優化，為加速產品的創新迭代、提升用戶體驗，本田公司利用 IBM 大數據分析技術，使自身 100 人的工程師團隊能夠以更高的效率分析上百萬份司機行為數據，并結合產品材料、結構設計等數據，初步實現產品全生命周期優化。再如海爾基于 COSMO Plat 平臺對用戶需求、反饋與制造能力數據進行整合與分析，某新產品上市周期由 6 個月降低至 45 天，一年時間內產品實現 3 次迭代升級，價格提升 10% 以上。

（二）規避風險降低成本