制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。为了改变我国制造业总体上“大而不强”的现状，国务院在2015年发布了《中国制造2025》，并以工业化和信息化的深度融合为主线，以智能制造为主攻方向，实现制造业数字化、网络化和智能化的转型升级。工业互联网作为新一代信息技术与先进制造技术深度融合的产物，已成为当前制造业转型升级主要推动力量之一。2017年12月底，中国国务院印发了《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》（以下简称《指导意见》），并立足我国产业实践和发展需求，通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系，打造人、机、物全面互联的新兴网络基础设施，形成智能化发展的新兴业态和应用模式。中国信息通信研究院院长刘多认为，工业互联网通过泛在的网络连接与数据互通，推动设计、生产、管理、服务等环节由单点数字化向全面集成演进，深度打通企业内外业务链，实现数据推动的智能制造转变，进而促进制造业开放创新、产能优化、存量盘活、绿色生产和质量提升，有力地推动制造业向高端化、智能化、绿色化、服务化跃升。经过两年来的推动和实施，在政府、大型企业和行业协会的推动下，我国工业互联网发展正从概念框架走向落地实践，并在航天航空、轻工家电、工程机械、电子信息等离散制造行业出现了一批工业互联网平台和应用案例。然而，由于离散制造行业所特有的复杂性和特殊性，其数字化和自动化水平发展的不平衡性，设计、生产、服务和管理等环节的差异性等原因，使得工业互联网在推进离散制造业转型升级方面仍然存在一些难点，例如中小企业应用工业互联网的内生动力不足、工业互联网投资成本高但回报慢、工业互联网发展路径不清晰和应用成效不显著等。为此，本文通过梳理和分析工业互联网的起源和国内外发展现状，在此基础上构建工业互联网推动离散制造业转型升级的三维参考模型，提出工业互联网推动离散制造业转型升级的三个发展阶段，最后阐述了相应的技术体系和面临的挑战。

 

 

 

       工业互联网（Industrial Internet）的概念最早是由美国通用电气公司（GE）在2012年发布的报告《Industrial Internet:Pushing the Boundaries of Minds and Machines》（工业互联网：冲破思维与机器的边界）中提出来的，并指出工业互联网能够融合工业革命和信息革命的研究成果，将是200年来的“第三波”创新与变革。2014年3月，GE联合四家IT巨头（IBM、思科、英特尔和AT&T）共同发起成立了工业互联网联盟（Industrial Internet Consortium，IIC），目的在于打破技术壁垒，制定通用的工业互联网标准（如协议和数据存储等），从而利用互联网激活传统的生产制造过程，促进数字世界与机器世界的深度融合，也即是促进生产系统领域物理（工业）世界和信息（互联网）世界的融合。2015年，GE成立GE Digital（GE数字集团），并推出面向GE、合作伙伴、开发者、客户和非客户的开放性工业应用平台Predix，加固确立其在工业互联网的领头地位。

 

       归根溯源，工业互联网是GE基于美国信息技术和互联网软件公司领跑全球、快速发展的现状，结合自身企业数字化转型和迎接工业变革的需求提出来的，是一种大型企业的自发自建行为。以航空发动机为例，GE早在2005年就通过增加传感器来采集发动机的运转情况、温度、耗油量等数据，从而实现提前性的预防维修，减少不必要的维护成本和影响航空公司正常运营。随着传感器数量的不断增加，越来越多的数据被采集，越来越多的工业机理模型被建立，为了实现资产性能管理与优化，GE销售产品的业务逐渐转为销售“产品+服务”，服务型制造等新型商业模式被逐渐开发出来。后来，GE将其在产品运维服务的成功经验向前拓展到生产制造过程，并提出了工业互联网的概念，通过结合低成本传感器、互联网、大数据分析等要素，基于工业设备的互联互通，实现数据驱动的生产过程智能决策与运行优化，大幅提高生产效率和资源配置效率。这个时期也正好是物联网、移动互联网、云计算、大数据、信息物理系统、人工智能等新技术，以及工业4.0、智能制造等新概念提出和蓬勃发展的时期，这在一定程度上推动了工业互联网的发展和影响力。可以说，工业互联网的应用场景起源于产品运维阶段的远程监控与维护维修服务等，发展于产品生产阶段的工业设备互联及智能决策优化，展望于产品全生命周期的端到端集成以及全产业链的互联互通。

 

 

       在提出工业互联网的概念并引起极大地关注后，GE继续大力推进工业数字化战略。其发展工业互联网主要包括三个阶段[6]：服务企业内部（GE for GE）、服务客户（GE for Customer）、服务世界（GE for World），如图1所示。

图1 GE发展工业互联网的三个阶段

 

       作为老牌制造公司，GE为了满足自身在核心业务领域的数字化转型及商业模式创新，实现数据驱动和企业核心竞争力重塑，推出了智能运营服务、铁路网络优化解决方案等软件服务，同时充分利用大数据分析和数字孪生技术，实现对自家航空发动机、燃气轮机的预测性维护维修，并为客户提供分析优化方案。可以说，GE在利用互联网服务企业内部和服务客户这两个阶段取得了一定的成效。但是，后来GE采取激进战略，从服务于企业内部和客户的运营优化转变为服务于所有工业的通用平台，旨在打造类似于微软Windows和苹果IOS的工业操作系统，却忽略了工业各细分行业之间存在的知识壁垒、个性化应用场景和业务需求等诸多客观因素，因此并未达到预期的效果，导致GE于2018年宣布出售Predix平台和应用程序等数字资产。同时，无论是在以GE为代表的美国工业界还是以西门子为代表的德国工业界，工业物联网的概念也正迅速取代工业互联网的概念。2017年8月，GE数字部门CEO Ruh在其官网发表的文章“为什么GE数字部门定位于工业物联网领袖（Why GE digital is positioned to lead the industrial internet of things）”中再未出现“工业互联网”字样；西门子工业也将其工业平台MindSphere定义为“基于云技术的、开放物联网操作系统（cloud-based,open IoT operating system）”。

 

       专注工业物联网，说明国外企业逐步回归GE提出工业互联网的初衷，第一步先实现工厂内外工业设备、物料、产品的互联互通；其次再结合大数据分析、人工智能等技术，探索数据驱动的价值创造、网络化协同生产、供应链协同、服务型制造等新模式和新业务，并专注自身核心优势业务领域，面向企业需求、行业痛点和特定的应用场景，提出更具商业价值的解决方案，而不只是关注平台技术。相关具体原因总结为以下两个方面：

 

       （1）当前工业互联网的发展路径尚不清晰、应用前景尚不明确、内涵认知存在分歧与壁垒以及工业大数据的应用能力不足，而且对企业的数字化和自动化基础要求比较高，多数制造企业尤其是中小企业并没有准备好要实施工业互联网，外部需求不足，因此专注通用的工业平台开发不仅投入成本高，而且收益不明显。而回归工业物联网，提供面向特定行业、特定领域、特定场景的解决方案更切合行业和企业痛点，基础将更扎实。在实现工业物联网的基础上，逐步扩宽平台应用范围和生态，路径更加清晰，前景更加明确。

 

       （2）国外工业互联网发展属于企业自身行为，尤其是在美国，政府直接的推动力度不大，所以回归工业物联网，实现工业设备的互联互通和大数据采集则更加务实。因为工业互联网目前还属于产业培育期，平台搭建的前期投入成本高但规模收益不明显。从企业自身发展角度而言，稳扎稳打、循序渐进似乎才更可行。而且平台技术只是支撑技术，工业大数据的汇聚、管理与价值挖掘才是实现落地应用的基础，工业软件背后的工业数字化模型与算法，才是平台增值和创收的核心。

 

       在国内，随着物联网技术的快速发展和传感器成本的逐渐降低，三一重工、中车株洲等工程机械和高端装备制造企业在工业互联网概念提出前后，也已经通过布置传感器等手段来采集产品运行数据，以便对产品运行状态进行远程实时监控和运维服务。李伯虎院士等在2010年就提出了一种面向服务的网络化制造新模式——云制造，在对企业软硬件制造资源能力进行虚拟化的基础上，通过搭建云制造平台实现集团企业乃至整个社会制造资源的共享和能力协同，进而提高资源利用率，优化资源配置。所以，虽然国内在工业互联网起步较晚，但是这些研究成果都为后续工业互联网发展和工业互联网平台搭建提供了基础，例如航天云网INDICS是在云制造平台的基础上拓展而来，三一重工的树根互联是基于其已有的运维服务系统等。近两年来，在政府的大力支持和大型企业的助力下，我国工业互联网发展进入快车道，并以平台为核心、安全为保障、网络为基础，对全产业链和全价值链进行全方位布局。同时，国内也扩展了对工业互联网内涵的认识，认为工业互联网是新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物，是以数字化、网络化、智能化为主要特征的新工业革命的关键基础设施，并通过人、机、物的全面互联以及全要素、全产业链、全价值链的全面链接，将更大范围、更高效率、更加精准地优化生产和服务资源配置，促进传统产业转型升级，催生新技术、新业态和新模式。因此，当前国内工业互联网发展关注顶层体系建设和基于网络信息技术的平台构建，比如标识解析体系建设、标准体系构建、平台开发、安全保障体系建设等；也出现了一大批行业领军、甚至是跨行业跨领域的工业互联网平台，如海尔COSMOPlat、东方国信Cloudiip、用友精智、三一重工树根互联、航天云网INDICS、浪潮云In-Cloud、华为FusionPlant、富士康BEACON、阿里supET、徐工信息汉云等。但是，由于工业互联网应用前景不清晰、应用场景不深入，加上多数制造企业的数字化信息化基础薄弱、资金资源缺乏，导致中小制造企业对工业互联网普遍处在观望的态度，物联的广度、应用的深度还存在很大提升空间，在数据分析与价值创造等方面还有待突破。

 

       基于上述分析，国内与国外在工业互联网发展战略和侧重点上略有不同，对工业互联网内涵的理解也较大差异，主要有以下两个原因：

 

       （1）当前国内工业互联网主要由政府主导推动，大型企业持续助力，中小企业应用跟进的方式进行。通过工业互联网最终能够实现跨区域、跨行业、跨企业、跨领域的全要素、全业务、全流程信息集成和模式创新，我国正好目前又处于制造业从价值链低端向高端转型的阵痛期，所以发展工业互联网既符合国家战略，也方便地方政府和监管部门快速掌握工业发展状况，优化产业链并防范潜在的工业危险，所以政府投入力度大，推进速度快。

 

       （2）国内工业门类齐全，制造业规模庞大，中小制造企业众多。工业互联网作为新一代信息技术和先进制造技术深度融合的产物，是实现两化深度融合的一条重要路径，并能够实现社会化的生产要素优化配置，对于国家制造业发展而言，战略意义凸显。

 

 

       从工业互联网的起源和发展现状来看，国内外在平台开发上都取得了突出的成果，但是在平台的深化应用上仍然存在诸多不足，一定程度上阻碍了工业互联网的发展。艾瑞咨询通过资料查阅和调研发现，大部分的工业互联网平台应用场景是产品运维服务与设备健康管理等，部分场景是生产过程监控、能耗管理以及面向供应链的资源配置协同，在产品研发设计、制造与工艺管理的占比不足3%。为了更好地服务于工业互联网推动离散制造业数字化转型升级战略，笔者构建了如图2所示的工业互联网推动离散制造业转型升级的三维参考模型。

图2 工业互联网推动离散制造业转型升级的三维参考模型

 

       该参考模型主要包括三个维度：

 

       （1）行业维度：离散制造行业细分门类很多，包括汽车、航空航天、工程机械、轻工家电、信息电子、船舶等多种行业。每个行业所要生产的产品及其市场需求都具有各自不同的特点，包括生产批量、制造模式、工艺流程、运营模式、使用用途、使用对象、复杂程度、精密程度、零部件标准化程度、技术要求等。另外，每个行业都有不同规模的企业，主要分为集团/大型企业和中小企业；同时，每个企业的数字化、信息化、自动化水平和管理运营水平不同，其业务需求和未来的发展路径也不相同。最后，通过工业互联网推动行业转型升级产生的新模式也不相同，比如轻工家电行业侧重大规模个性化定制新模式，工程机械行业侧重服务型制造，航空航天侧重网络化协同和智能化生产等。离散制造各行业之间的鸿沟是巨大的，涵括了行业应用基础、市场需求、关注点、知识壁垒、商业模式等多个维度和多个层面。因此，在利用工业互联网推动离散制造业转型升级的过程中，绝对不能忽略行业之间的巨大差异。

 

       （2）产品全生命周期维度：离散制造业不仅行业门类多，而且涉及研发设计、生产制造、销售、运维服务等多个环节，每个环节在应用场景、领域知识复杂度、管理方式等方面都具有很大的差异性。不仅如此，各个环节之间既独立又具有很强的关联性，如何实现各个环节的并行工作、协同优化和面向全生命周期的闭环反馈优化是提升产品研发效率、保证产品质量、实现产品快速迭代创新的重要手段。因此，在利用工业互联网推动离散制造业转型升级的过程中，不能忽略了产品全生命周期各个环节之间的差异性及关联性。

 

       （3）工业互联网平台体系维度：工业互联网平台作为工业互联网的核心，上接制造企业，实现制造资源的高效优化配置；下连各类工业要素，实现海量工业数据的采集、汇聚和自由流动。其体系构成主要包括数据采集层（边缘层）、IaaS层（云基础设施）、PaaS层（分为通用PaaS和工业PaaS）和SaaS层（工业APP）。不同层次的开发所涉及的技术不同，功能不同，通用性也不同。例如数据采集层主要提供连接与边缘计算服务，是工业大数据汇聚的入口，因此需要支持不同种类的工业数据协议转换，需要一定的工业自动化基础才能开发。IaaS层主要部署云基础设施，是整个平台的支撑，包括计算、存储网络等资源池化，通用性较强，主要是信息企业占据主导地位。PaaS层需要构建一个可扩展的操作系统，其中工业PaaS是核心，需要很多工业数字化模型和算法的积累，难度最大，行业背景要求最高，通用性较弱，大型制造企业在开发上占据优势。SaaS层主要是工业APP，用来满足不同行业、不同领域、不同场景的应用服务。因此，在利用工业互联网推动离散制造业转型升级的过程中，需要不同企业针对自身特点和优势，在适合自身业务需求的层次上开发相应的平台；或者制造企业、自动化企业、信息技术企业之间展开强强联合，开发涵盖所有层次的工业互联网平台。

 

 

       基于上述构建的参考模型和当前国内工业互联网平台已经呈井喷式发展的现状，结合国外工业互联网发展经验和思路，面向产品全生命周期维度，提出如图3所示的工业互联网推动离散制造业转型升级的三个发展阶段：工业物联网、工业务联网和工业智联网。

图3 工业互联网推动离散制造业转型升级的三个发展阶段

 

       第一阶段：工业物联网。该阶段面向产品全生命周期的各个独立环节，通过互联网实现制造资源能力的虚拟化和云化，通过物联网实现人-机-物-环的泛在感知与数据信息交互，也即是在目前“资源能力上云”和“设备上云”的基础上加上了人员、物料和环境相关的数据等。主要包括三部分：①面向产品生产制造环节，通过企业内网和车间传感网络等实现工厂内人员、机器、物料和环境的实时感知与数据采集；②面向产品销售和运维服务阶段，通过企业外网以及无线射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）、传感器等技术实现产品物流状态、产品运行环境和运行状态的感知与数据采集；③面向产品全生命周期各环节，通过虚拟化技术，实现资源能力的云化。基于工业物联网，能够实现工厂内外的人-机-物-环的互联互通和资源能力的供需匹配，为实现智能生产、智能工厂和信息物理生产系统（Cyber-Physical Production System，CPPS）奠定了基础，同时也为制造企业数字化转型或者由制造型企业向制造服务型企业转型提供了机遇。对于中小制造企业，基于工业物联网平台提供的服务，能够帮助其实现制造资源能力共享、车间人-机-物-环的实时可视化监控、能耗管理、制造资源优化配置、基于大数据分析的设备预测性维护维修等。对于集团/大型企业，基于工业物联网，一方面为企业自身实现智能生产和数字化网络化转型升级提供基础；另一方面，基于云制造服务理念，实现集团内制造资源能力的合理利用与高效配置，并向外提供制造服务。

 

       第二阶段：工业务联网。该阶段面向产品全生命周期多个环节，通过数据推动实现研发设计、生产制造、销售、运维服务等生命周期各环节所涉及业务及业务系统的互联、协同与闭环反馈优化，即是在目前“业务系统上云”的内涵上进行了扩充，不仅仅是针对业务系统，也包括已经模块化的业务环节。对于集团/大型企业，通过“业务联网”的方式，不仅可以实现全生命周期各环节跨地区跨企业跨部门的业务协同，如异地设计协同、生产协同、服务协同等，从而提高产品研发和服务效率；而且可以通过数字主线贯通全生命周期各环节，实现全价值链的端到端数据集成、业务协同以及制造端、服务端向设计端的闭环反馈优化，并通过平台对外提供面向产品全生命周期，面向设计、制造或服务单个环节，和面向业务模块的多层次多维度数字化网络化解决方案。对于中小制造企业，基于工业务联网，能够按需获取自己所需的业务解决方案，以最低的成本实现企业内部业务层面的纵向集成和与企业外部业务的横向集成与协同。基于工业物联网和工业务联网，将能够推动制造业实现智能制造的第二个范式——数字化网络化制造，也可称为“互联网+制造”。这与德国提出的工业4.0战略所要达成的目标殊途同归，其中信息物理融合（Cyber-Physical Systems，CPS）是核心，最终目标是要在数字世界构建与物理世界全要素、全流程和全业务相互映射的数字化模型，即数字孪生模型。

 

       第三阶段：工业智联网。该阶段是在前两个阶段的基础上融合了新一代人工智能技术，通过知识实现在智能层面的人-机-物-环-务交互、协同与共融，同时将能够推动实现智能制造的第三个范式——数字化网络化智能化制造，即新一代智能制造[15]。其中边缘计算、云边协同、区块链、人机混合智能等现今热门的新技术将成为其中非常重要的技术支撑。由于机-物也将具有一定的“智能”，产品的研发生产服务效率将会达到一个新的台阶，也必将催生出更加全新的商业模式和制造模式，比如基于云端的社会化大规模定制[8]、面向智能车间的分布式自主制造等。

 

 

       基于前述分析，工业互联网将深度融合信息技术（包含网络技术、通信技术）、人工智能技术和制造技术，从而提高研发生产效率、优化资源配置，并创新商业模式，催生出新业态和新技术。为此构建如图4所示的工业互联网推动离散制造业转型升级的技术体系。

图4 工业互联网推动离散制造业转型升级的技术体系

 

       （1）制造技术是基石和内核：制造技术作为工业生产的核心基础技术，可以说是工业互联网推动离散制造业转型升级的技术体系中最为重要的一环，是基石，从大制造范畴出发，其涵盖产品全生命周期各个环节，主要包括设计技术、加工技术、装配技术、检测技术、车间管理技术等。没有制造技术，就没有工业生产，更谈不上有好产品、好质量、好服务和好模式。没有掌握核心的制造技术，也无法实现制造业的高质量发展。同时，各类工业设备、工业软件、工业服务等要素背后的核心是工业知识及其数字化模型，包括工业机理模型、工业大数据模型、设计模型、工艺模型、加工模型、装配模型、车间管理模型等。所以，没有制造技术的发展，工业互联网的落地应用就是空中楼阁，华而不实，大而不强。

 

       （2）信息技术是引擎和助力：信息技术的高速发展和强大的渗透能力，开拓了一个与物理世界平行的虚拟世界，从而扩展了人类认识与控制生产资源和生产流程的空间，同时也为人-机-物-环的交互、协同与共融提供了手段，将成为工业互联网推动离散制造业转型升级的引擎和助力。如果没有信息技术，就没有连接，没有合力，工业互联网的应用就失去了动脉和动力泉源。当前主要涉及的核心关键信息技术包括5G、大数据、区块链、数字孪生、边缘计算等。其中：①5G技术将能够推动实现企业和工厂内外的人-机-物-环全面互联，具有大带宽、低延时、大连接等特点。②大数据技术能够实现隐含知识的挖掘和对未来的预测，赋能企业创新商业模式，重塑企业核心竞争力。③区块链技术是各智能体（包括企业交易主体、人、机、物等）可靠、可信、安全、高效的联结途径，具有去中心化、自治化、透明不可篡改、可追溯性等特点。④数字孪生技术通过建立与物理世界实体相对应的数字化模型，实现对物理实体工作进展和工作状态的监控、模拟、预测和控制，利用该技术构建的数字孪生体（或作数字孪生模型）将成为工业互联网平台PaaS层中数字化模型的重要载体。⑤边缘计算作为一种新型计算模式，相比于云计算，其可以在边缘层实现对工业设备和生产大数据的实时处理，减少了因数据传输等带来的延时、带宽、隐私、安全等问题，云边协同将成为未来工业互联网运行的趋势。

 

       （3）人工智能技术是顶层建筑：新一代人工智能技术的快速发展，将推动社会经济从“数字经济”走向“智能经济”，并给人类生活方式和社会生产力带来一个新的飞跃，社会形态和生产模式也将发生巨大的变革，并催生出一系列的新模式、新业态和新技术。人工智能技术的融入最终将给工业互联网推动离散制造业转型升级带来质的飞跃和提升，是实现工业智联网的关键，因此是工业互联网的顶层建筑，是未来努力的方向。主要包括深度强化学习智能技术、人机混合智能技术、基于网络的群体智能技术、跨媒体推理智能技术等。

 

 

       虽然工业互联网赋能我国离散制造业数字化、网络化和智能化转型升级意义重大，但是当前我国工业互联网发展仍然处于业务和技术探索的初期，在利用工业互联网推动离散制造业转型升级的落地应用过程中仍然遇到了许多问题，需要面临许多挑战。在宏观层面，笔者从应用基础、核心技术、经济效益和数据四个维度进行了总结分析，如图5所示。

图5 工业互联网推动离散制造业转型升级面临的挑战

 

       主要包括以下4个方面：

 

       （1）应用基础薄弱：美国一直在航空航天、船舶、高端装备、计算芯片等先进制造领域处于全球领导地位，在信息技术和互联网产业方面也是遥遥领先。然而由于美国大型企业一直在按照“研发在国内，制造在国外”的思路布局全球化产业，虽然处于价值链高端、利润丰厚，但却导致某些领域的人才缺失以及产业结构的不均衡，许多中低端产品需要依赖国外进口。在“制造业再回归战略”的大背景下，美国大型企业希望从擅长的信息领域出发，通过工业互联网整合工业全要素、全产业链和全价值链，并从平台给予的服务中获取价值，实现产业升级，是一种“自顶向下”的发展模式。德国与美国不同，其工业基础很强，多数企业已实现了自动化，但是在信息技术方面发展不足，因此德国政府提出工业4.0战略，希望通过信息物理融合实现智能工厂和智能生产，从而提高工厂生产效率和降低生产成本；并借鉴美国提出的工业互联网思想，通过大企业的率先突破和落地应用项目来帮助中小制造企业降低数字化转型成本，从而巩固德国在制造行业的优势，是一种“自底向上”的发展模式。当前我国在信息技术应用领域发展迅速，仅次于美国，但核心关键技术和系统缺乏；工业门类齐全，规模很大，但多数离散制造企业处于价值链的低端，数字化和信息化发展不平衡不充分，而且多数处于工业2.0阶段，自动化程度较低，数字化转型和设备智能化改造成本很高、难度很大；如何结合中小制造企业当前需求和行业痛点，提升物联的广度和平台应用的深度将是一个巨大的挑战。

 

       （2）关键技术缺乏：与工业互联网相关的关键核心技术、工业装备、工业控制和管理软件，基本上都是引进国外，相比于美国和德国等发达国家，我国工业知识积累不足、自主可控工业软件少、工业基础技术相对落后。另外，当前国内外工业大数据分析和工业智能的应用能力仍然处于起步阶段，如何在工业大数据分析和工业智能方面取得突破将是我国实现跨越式发展和提质降本增效的重要手段，也是挑战。同时，在关键核心技术、工业装备和工业软件方面实现自主可控、缩小差距也是刻不容缓，需要加大力度，并要形成商业化的产品与软件，挑战巨大。

 

       （3）经济效益不明显：推动工业互联网发展需要投入的资金巨大，仅仅依靠政府的推动和投入是不够的，可行的市场化商业盈利模式并没有发现，场景驱动的应用模式还有待挖掘；而且当前工业互联网在中小制造企业的应用前景不清晰，制造业数字化转型成本又高。多数中小制造企业由于资金、资源和数字化基础等方面的不足，现阶段仍然处于观望状态，内生动力不足；大企业虽然很积极，一方面是基于自身业务发展需要，另一方面也是因为政府的政策支持和资金投入。如何挖掘可行的商业模式、不断深耕平台的应用场景、打造高性能的APP，从而解决经济效益不明显和应用前景不清晰的问题，是当前工业互联网推动离散制造企业转型升级面对的挑战。

 

       （4）数据汇聚与利用困难：工业互联网能够落地应用和效能最大化的前提是要有数据，同时数据要结构化、完整、准确、可靠和实时，而且数据要能够被充分利用并产生价值增值，否则工业互联网在推动制造业转型升级方面的作用不明显。然而工业设备接口协议的多样性、工业设备智能化程度低等问题导致数据不全、不准甚至是无法采集；数据安全和数据所有权等问题使得大多数企业不敢贸然使用工业互联网平台；数据准确性不高、利用率低和大数据分析应用场景缺乏等问题使得企业在利用数据创造价值方面收效甚微，如何解决数据的汇聚、安全和利用等问题将是工业互联网推动离散制造企业转型升级面临的另外一大挑战。

 

 

       近几年，在政府的大力推动和产学研各界的助力下，深度融合新一代信息技术与先进制造技术的工业互联网目前正处于发展的快车道。然而，由于存在着应用基础先天不足、核心技术缺乏、经济效益不明显、数据汇聚与利用困难等诸多挑战，所以在利用工业互联网推动离散制造业尤其是中小制造企业转型升级方面仍然任重而道远，需要政府和产学研用各界持续的紧密配合与协作。本文对工业互联网的起源、国内外发展现状等进行了分析，建立了涵盖离散制造典型行业、产品全生命周期和工业互联网平台体系架构三维参考模型，系统阐述了工业互联网的三个发展阶段：即工业物联网、工业务联网和工业智联网，并从制造技术、信息技术和人工智能技术三个维度构建了工业互联网的技术体系。当前工业互联网仍处于从顶层设计走向落地应用的初级阶段，本文的研究工作将对工业互联网推动离散制造业转型升级的落地实现提供一些理论上的帮助。

 

 

       当前，发展工业互联网是抢抓数字化转型机遇，构筑制造业竞争新优势的战略举措，在此背景下，中国工程院设立了“工业互联网创新发展战略研究”重大战略咨询项目，本论文是在咨询项目的课题14的汇报材料整理而成，特别感谢重大战略咨询项目组各位专家在研究工作及汇报中提出的宝贵指导建议。