日前，中國信息通信研究院信息化與工業化融合研究所副所長朱敏在“工業互聯網平臺宣講團”專題宣講活動中對去年11月發布的《工業互聯網平臺白皮書》作了系統解讀。朱敏表示，制造業轉型升級的迫切需求與信息技術向制造領域加速滲透的趨勢相互交織融合，催生了工業互聯網平臺。當前，工業互聯網平臺在工業系統中應用覆蓋范圍不斷擴大，數據分析程度持續加深。依托廣泛的連接和深入的分析能力，工業互聯網平臺匯聚了從設備到用戶、從設計到制造的海量企業內外部資源，提供了數據驅動的智能化應用誕生土壤。

工業互聯網平臺四階段發展

按照白皮書的定義，工業互聯網平臺是面向制造業數字化、網絡化、智能化需求，構建基于海量數據采集、匯聚、分析的服務體系，支撐制造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的載體。其產生有兩個主要背景，一方面，是制造業轉型升級需要新的平臺化使能工具，工業數據的爆發式增長需要新的數據管理工具，企業智能化決策需要新的應用創新載體，新型制造模式需要新的業務交互手段；另一方面，信息技術發展推動平臺化使能工具走向成熟。
朱敏指出，平臺化發展經歷了云平臺、大數據平臺、物聯網平臺和工業互聯網平臺四個階段。第一階段形成了以亞馬遜AWS、微軟Azure為代表的云計算平臺；第二階段形成了以SAP HANA和Teradata Aster為代表的大數據平臺；第三階段形成了以亞馬遜AWS IoT、微軟Azure IoT、IBM Watson IoT為代表的物聯網平臺；第四階段，以GE Predix、西門子MindSphere為代表的工業互聯網平臺快速發展，呈現爆發式增長態勢。根據咨詢機構IoT Analytics的統計，全球工業互聯網平臺數量超過150個，預計2021年工業互聯網平臺市場規模將達到16.44億美元。
從本質上看，工業互聯網平臺是在傳統云平臺的基礎上疊加物聯網、大數據、人工智能等新興技術，實現海量異構數據匯聚與建模分析、工業經驗知識軟件化與模塊化、工業創新應用開發與運行，從而支撐生產智能決策、業務模式創新、資源優化配置和產業生態培育。從能力要求上看，工業互聯網平臺具備泛在連接、云化服務、知識積累、應用創新四大特征。
朱敏介紹了工業互聯網平臺邊緣層、IaaS層、平臺層(也叫工業PaaS層)、應用層(也叫工業SaaS層)的關系并指出，邊緣層對海量設備進行連接和管理，并利用協議轉換實現海量工業數據的互聯互通和互操作；同時，通過運用邊緣計算技術，實現錯誤數據剔除、數據緩存等預處理以及邊緣實時分析，降低網絡傳輸負載和云端計算壓力。平臺層是在通用PaaS架構上進行二次開發，實現工業PaaS層的構建，為工業用戶提供海量工業數據的管理和分析服務，并能夠積累沉淀不同行業與不同領域內技術、知識、經驗等資源，實現封裝、固化和復用，在開放的開發環境中以工業微服務的形式提供給開發者，用于快速構建定制化工業APP，打造完整、開放的工業操作系統。而應用層是通過自主研發或者是引入第三方開發者的方式，平臺以云化軟件或工業APP形式為用戶提供設計、生產、管理、服務等一系列創新性應用服務，實現價值的挖掘和提升。

七大關鍵技術支撐平臺發展

工業互聯網平臺涉及四個方面的七類關鍵技術。一是為平臺提供底層連接、云基礎設施和運行環境的基礎支撐技術，包括數據集成和邊緣處理、IaaS和平臺使能三類具體技術。二是支撐平臺進行海量工業數據管理和分析的數據挖掘技術，包括數據管理、工業數據建模和分析兩類具體技術。三是為平臺提供工業微服務、開發工具和開發環境，驅動平臺進行應用創新的應用開發和微服務技術。四是能夠保障平臺穩定運行，實現工業系統安全的安全保障技術。
從平臺架構看，PaaS以其開放靈活特性成為主流選擇。一是基于通用開源PaaS架構二次開發構建平臺，例如GE Predix、西門子MindSphere、航天云網INDICS等均基于Cloud Foudry進行平臺建設。二是以API為代表的新型集成技術為系統集成和平臺能力開放提供有效支撐，例如Ayla、Intel IoT等平臺基于API協議對設備、應用和系統進行全面集成，GE Predix基于API協議對外提供資產管理、數據驗證、數據分析服務。三是利用容器技術支撐平臺和應用靈活部署，例如PTC ThingWorx平臺能夠基于容器方式支持在不同IaaS上的部署，GE Predix平臺中訓練形成的智能模型能夠基于容器直接部署在Predix Machine上。
從應用創新看，工業機理與數據科學的融合是重要趨勢。當前，工業數據分析呈現兩類路徑：一是從工業機理出發，進行建模分析，例如GE憑借其航空發動機領域的專業知識和經驗來提供飛行數據分析服務；二是從數據角度出發，通過關聯性分析，找到規律，例如阿里云的大數據技術幫助協鑫光伏進行質量數據關聯分析，實現了良品率的提升。上述兩種路徑的融合能夠取得更加明顯的效果，是未來工業數據分析的趨勢。通過各種分析模型在平臺上的沉淀，平臺將匯聚起大量的工業知識，實現知識傳承、迭代與復用，例如索為在航空、電子等行業構建了上百個工業知識庫。

工業互聯網平臺打造呈現四條路徑

2017年11月，國務院發布《深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》，明確提出將從“供給側”和“需求側”兩端發力，在平臺培育、平臺試驗驗證、百萬工業企業上云和百萬工業APP培育四個方面重點開展工作，加快形成工業互聯網平臺應用體系。朱敏強調，中國工業互聯網平臺總體還處于發展初期，各類平臺不斷涌現，平臺的業務能力需不斷加強，商業模式仍需探索。但平臺的打造已經呈現出四條清晰的路徑。
一是裝備和自動化企業憑借工業設備與經驗積累打造工業互聯網平臺。這些企業具有大量生產設備與工業系統，以及多年沉淀形成的豐富的工業知識、經驗和模型。平臺化布局會推動底層設備數據的采集與集成以及工業知識的封裝與復用，以此為基礎形成創新型的服務模式。
二是領先制造企業將數字化轉型成功經驗轉化為基于平臺的服務能力。包含兩類典型的發展模式：一類是利用平臺對接企業與用戶，形成個性化定制服務能力，例如海爾COSMOPlat平臺打通需求、設計、生產等環節，實現個性化定制應用模式。另一類是借助平臺打通產業鏈各環節，進而優化資源配置，例如航天云網INDICS平臺匯聚產業資源，進而形成供需對接、資源共享等應用創新。
三是軟件企業圍繞業務升級需求，借助工業互聯網平臺實現能力拓展。這類企業通過構建平臺來獲取生產現場數據和遠程設備運行數據，進而將這些數據與軟件結合，提供更精準的決策支持以及更豐富的軟件功能。由于軟件企業類型不同，目前形成兩種典型發展模式：一種是管理軟件企業，依托平臺實現從企業管理層到生產層的縱向數據集成，進而提升軟件的智能精準分析能力，典型案例如SAP HANA平臺。另一種是設計軟件企業借助平臺強化基于全生命周期的數據集成能力，形成基于數字孿生的創新應用，進而縮短研發周期，加快產品迭代升級，如PTC ThingWorx平臺。
四是ICT企業發揮技術優勢，將已有平臺向制造領域延伸。這類企業在已有通用平臺的基礎上，不斷豐富面向工業場景的應用服務能力，同時加強與制造企業合作，強化制造領域服務能力。該類路徑發展模式大體分為三種：第一種是面向工業場景，提供大數據分析能力，例如IBM Waston為ABB Ability提供大數據處理能力。第二種是面向工業場景，提供云計算能力，例如微軟Azure、亞馬遜AWS為GE、ABB等企業的平臺提供云計算基礎設施。第三種是面向工業場景，提供設備連接能力，例如華為OceanConnect平臺借助網關設備、軟件、管理系統，實現各類底層數據采集和集成。