制造業巨頭們爭相布局工業互聯網平臺。從國內的華為、富士康，到海外的西門子、GE，都在探索各自路徑。目前看來，國內的工業互聯網市場還處于萌芽發展階段，企業們爭相創新。

在第四次工業革命浪潮中，工業互聯網作為關鍵技術，對于人機交互、工業數字化意義重大。

面對這一產業高地，國內政策層面紅利頻出。近日，工業和信息化部就印發了《關于印發“5G+工業互聯網”512工程推進方案的通知》，明確到2022年，將突破一批面向工業互聯網特定需求的5G關鍵技術，打造一批“5G+工業互聯網”內網建設改造標桿、樣板工程，形成至少20大典型工業應用場景。

所謂工業互聯網，可以理解為在工業數字化的基礎上給各個行業輸送云端存儲、數據分析、智能決策的能力。其間，也需要5G、AI、云計算等技術的支持，從而為制造流程降低成本、提升效率。

因此，制造業巨頭們爭相布局工業互聯網平臺。從國內的華為、富士康，到海外的西門子、GE，都在探索各自路徑。目前看來，國內的工業互聯網市場還處于萌芽發展階段，企業們爭相創新。

華為云人工智能領域總裁賈永利接受21世紀經濟報道記者采訪時就談道：“國內很多企業，特別是大企業非常開放地接納AI、5G技術。企業管理層都非常關心，很愿意去嘗試;但同時也相對審慎。因為工業發展這么多年，經歷了信息化、自動化過程，已經有很多工業級平臺、軟件在實際的生產線上，工業互聯網和AI帶來的改變不是一蹴而就的。而且現在的AI也在探索初期，所以目前我覺得還是在試探性地使用，還處于起步階段。”

工業互聯網草莽時代

如上所述，工業互聯網領域目前格局未定，還是群雄并起的草莽時代。

從全球來看，牌桌上的參與者主要是行業巨頭，可以具體分為三類玩家。其一是國際制造業巨頭，比如華為、西門子、富士康等大型世界級制造企業，他們在工業流程上有深厚的積累，已經形成了自家的體系。

如今，這些巨頭希望開放整個系統的能力，讓各國中大型，甚至中小型企業都接入他們的標準。11月初，華為工業互聯網平臺FusionPlant正式入選跨行業跨領域工業互聯網平臺，這也意味著FusionPlant成為各行業工業互聯網平臺建設與推廣的標桿。

這些巨頭的野心是希望對外輸出工業級整體數字化優化能力的同時，能夠在工業領域通過較低的邊際成本獲得整套系統的規模效應。

第二類是僅在企業自身應用的工業數字化系統，即用于企業自身的數字化、精細化管理。第三類是專門定制第三方工業互聯網解決方案的公司。這三類企業或基于原有的制造業基礎，或基于積累的軟件技術，多面向垂直行業定制工業系統。

5G的商用，為工業互聯網帶來更大的機遇。工業富聯CEO鄭弘孟向21世紀經濟報道記者舉例道：“未來元器件越來越小(進入納米級)，但市面2K甚至2K以下的分辨率的工業影像難以滿足產業發展訴求，8K影像是2K的16倍，能更好地解決這個問題，這樣一來，產生復雜龐大的數據流需要借助5G網路傳送至云端，達到100%生產良率的目標。5G也能夠為企業降低成本，對于制造企業而言，降低運營成本就等同于賺錢。”

同時，工業互聯網平臺的推進也面臨著行業挑戰。

賈永利告訴記者，目前工業互聯網主要有三方面的難點。第一是一些企業管理層期望太高，節奏把握不合理，希望做的東西太多。短時間做一個特別大的工業互聯網系統會遇到非常多的挑戰，不只是技術方面，還包括組織、文化和流程等。

第二是方向不清晰，“做工業互聯網，首先是要想清楚‘我最關心的什么問題，影響我這個產業最核心的問題是什么’。而不是別人做質檢，你也一定要去做質檢，因為質檢是最容易看到，最容易做的，所以現在很多企業都在做。但是這對于你的企業是不是最核心的?所以場景的選取是一個難點。”賈永利談道。

第三就是數據產出和收集的問題，他解釋道：“企業的數據在機器里、在設備里、在已有的系統里。從這個意義上講企業有很多數據，但同時也面臨數據缺乏的困擾。因為隨著AI的出現，除了現有的機理模型，也要通過數據驅動構建一些非機理模型，配合機理模型使用。但是企業為已有機理模型建的數據集不一定適應用于AI建模。所以AI需要的這些數據，要不企業原來沒有去采集，要不就是很多核心裝備可能不對外開放。這也是在未來一段時間內，企業要去重點解決的問題。”

華為云的“黑土地”

一個國家發展工業互聯網的根基是其工業水平達到了普遍數字化的程度，主要基礎包括傳感控制、數據采集、工業標準的廣泛應用，甚至包括高級技工的大量成長。這些基礎并非能一蹴而就。而這一切恰是中國現在正在逐步具備的，不過這條路任重道遠。

其中，華為作為ICT的龍頭企業，是推進工業互聯網的重要參與者，其工業互聯網平臺FusionPlant則是基于華為云對外賦能。

“華為和其他企業的不同之處在于，第一，華為的工業互聯網平臺是平臺的定位，我們是使能層，助力其他行業伙伴在我的平臺上去做面向人工智能、5G、IoT時代的工業APP。”賈永利向記者介紹道：“其次，華為公司這么多年積累的IT、CT技術，我們會進行整合。連接管理部分，我們可以把IoT、5G、邊緣計算協同起來，讓企業各種各樣的應用、傳感器能夠接入到這個平臺來。在此之上，我們有基于云進行開發的完整工具鏈，也有針對數據、AI，做處理、做智能化開放的完整服務。”

而拓展行業時，華為的做法是先找標桿性企業，或者核心的集成商和裝備商，他們有深刻的行業理解能力，而華為提供云計算、5G、AI的技術。在合作形成標準的解決方案后，再到行業中進行推廣。

目前華為深入各工業細分行業，已在石油、化纖、石化、鋼鐵、煤焦化、電子裝備、汽車制造、自動駕駛等多個領域有落地案例。

例如，在華為松山湖工廠的生產線上，每個工人每次做檢驗耗時數分鐘，而且可能誤檢、漏檢。華為云人工智能服務的視覺檢測模型，提升了制造過程的缺陷發現效率，使生產線的成品率提升至99.55%的同時，AOI測試員工作量下降了48%。

再比如，合成纖維行業系統集成商三聯虹普，借助華為云工業智能體，幫助纖維生產企業進行產品等級分類，精準預測產品質量，產品需求匹配率提升28.5%;將纖維質量檢測，從以前每卷絲人工抽檢測100米，到現在可在線檢測1千公里。

華為云表示，FusionPlant將持續做工業互聯網領域的“黑土地”。“我們之所以叫黑土地，就是我們希望這些集成商長在我們這個土地上，他們自己‘結’各種各樣豐富的產品，每個行業都有非常深的專業知識，所以我們的路徑一定是要找更多的伙伴。”賈永利說道。

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