中美德工业互联网路径比较

经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显，人工智能发展进入新阶段。

工业互联网平台的核心是基于人工智能技术，集成了工业数据分析与建模能力。大数据智能是开启工业大数据应用价值的钥匙，机器学习、深度学习和监督学习是决定大数据应用价值高低的主要因素。利用这些新一代人工智能技术，基于工业流程，行业知识、经验及生产工艺等构建的数字化模型之后，将工业大数据输入模型，就可以基于数字化模型的计算，实现对制造业全生命周期的描述、分析、预测、决策，以指导现实工厂各项工作的精准执行。

区块链

区块链基于共享账本、智能合约、机器共识、权限隐私等技术特征，应用在工业互联网中，有望提升工业制造各环节生产要素的智能配置能力，加强产业链上下游的网络协同。例如，工业1.0和工业2.0时代，主要是由管理人员管理员工组织生产，工业3.0时代由管理人员管理自动化设备进行生产调度，而工业4.0时代将通过智能合约基于某种规则或协议实现人机协同。再比如，统一管理工业互联网标识是一个难题。或许应该换个标识统一管理的思维角度——用区块链共享账本机制来实现统一管理。标识需要的不是解析，而是记录，记录在行业区块链上。

区块链技术在过去两年被广泛关注，但一直迟迟不能规模化商用，最大瓶颈是区块链技术一直以来都是应用于线上的数字货币等信息世界，但要大规模商用就必须得解决线下的物理世界如何上链的难题。区块链能够完美地帮助工业互联网连接物理世界和虚拟世界，为“智能化”提供基础保障。工业作为国民经济的主体，随着工业互联网时代的提前到来，亦能够让区块链尽早实现大规模商用。

供给侧、应用侧及政府三方携手

综上所述，战略层面上，工业互联网受到了中美德前三大制造业国家的高度重视。模式层面上，并行制造、云制造与消费者为中心等三个“cm”将是工业互联网的主攻方向。技术层面，5g、人工智能与区块链三驾马车让工业互联网快速落地成为可能。于是，在国家战略布局下，尤其是部分省市高额补贴的政策大力支持下，我国制造业企业、工业软件服务商、工业设备供应商及互联网公司纷纷布局工业互联网平台。据统计，近两年来，我国工业互联网平台数量实现了高速发展，国内工业互联网平台数量竟出现三四百个，超过了国外工业互联网平台数量的总和。

然而，从供给侧角度看，我国工业互联网平台的数字化模型与国外工业互联网平台相比有较大差距，亟待不断提升大量设备的接入能力，丰富各种数字化模型，以实现工业大数据的采集存储与挖掘分析。如何用好工业互联网三驾马车，有待平台企业进一步升级和强化。

从应用侧角度看，企业用户对应用工业互联网平台，上传数据、企业上云的安全性仍有警惕，对人工智能、区块链等新技术仍持保守谨慎态度。如何让众多制造业企业接受工业互联网，有待从三个“cm”入手进一步科普和推广。

所以，从政府角度看，应该重新梳理思路，抓重点应用场景。围绕宏观的产业角度，开展政策建议和评估，斩落战略制定以及规划落地，应用示范以及复制推广，规范、约束和引导工业互联网平台以及工业app健康发展等研究，很多事可以做，而不是从微观层面搞技术，自己搭建平台。唯有引导工业互联网真正落地，让工业互联网平台成熟度不断提升，才能使广大中小企业用户提质增效，才能实现产业转型升级和高质量发展。

万事俱备，尚需理清思路。如何推进，亟待三方携手。

来源：泛家居网

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