近兩年，中國工程院院士劉韻潔在不同場合頻為工業互聯網發聲，那么劉院士究竟如何看待工業互聯網領域相關問題的呢？小編今天整理了劉院士的一些觀點，以饗讀者。

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全球金融危機倒逼工業互聯網發展

中國工程院院士劉韻潔接受《人民郵電》報記者專訪時表示，最近的一次全球金融危機發生以前，制造業都是向勞動力成本低的地方遷移，這是一條經濟規律，亞洲“四小龍”和我國經濟的迅猛發展都與此有關。如今，中低端制造業向越南、東南亞等勞動力成本更低的國家和地區遷移，我國面臨經濟轉型的問題。但如果僅僅遵循“利益最大化、成本最小化”這一經濟規律，實體經濟不可避免遭受沖擊，會產生“產業空心化”的問題。

為解決這一問題，歐美發達國家紛紛提出制造業回歸的方案，但面臨勞動力成本、生活成本高等問題，要落實也極為不易。那么，到底能不能回歸？劉韻潔表示，按照此前的規律，是不可能回歸的，但現在通過互聯網手段來降低成本，就可以回歸。機器代替工人，在哪里生產都一樣。工業互聯網之所以受到重視，與“制造業回歸”這一大的戰略調整密切相關。

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工業互聯網：互聯網與實體經濟深度融合

劉韻潔院士曾在“2018工業互聯網高峰論壇”上表示，互聯網發展到現在40多年，現在主要是在消費領域的應用，大家都享受到了互聯網帶來的便利，但下一個挑戰就是互聯網與實體經濟的深度融合。

他表示，現在發達國家的工業制造，勞動生產力大都回歸到本國，主要原因是這些國家將互聯網與實體經濟融合，從而大大降低了成本，提高了勞動生產力。工業互聯網需要低延遲、高質量、高帶寬的條件，這就需要在普通互聯網上架構出一個智能的高速公路，這是未來網絡要解決的問題。目前，對于這個技術，包括發達國家、中國工業界都在爭做制高點。

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工業互聯網的發展趨勢與關鍵技術

談及工業互聯網的發展趨勢與關鍵技術，劉韻潔稱，目前中國的工業互聯網追求的是提高生產效率，不再是眼球經濟。它要解決兩個問題：一個是解決橫向的信息透明，使整個產業價值鏈重新洗牌，用互聯網的技術將工業、制造業集中在一起，解決空間、時間的局限問題；二要解決企業內部垂直的自動化、數字化、智能化，降低成本，并解決安全問題。

對于解決問題的總體方案，劉韻潔認為應分為三個層次：一是網絡層，二是平臺層，三是應用層。其中，網絡層需要解決企業不同的需要，按需配置資源，這其中就需要大的操作系統，需具備整個網絡的測量、感知，以及大數據分析、網絡安全預警等功能。

劉韻潔表示，對于工業互聯網的發展，政府引導很重要。企業從生產者個體的角度，從認識方面還需經歷一個由淺入深的過程。

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建設工業互聯網的主要目標

對于建設工業互聯網的主要目標，劉韻潔認為應重點注重“價值”與“效率”。他表示，消費互聯網主要是“眼球經濟”，老百姓看得越多，注意力資源越集中，其價值就越大。但到了未來網絡階段，互聯網主要體現為價值經濟。創造了價值才有前景，所以，企業的要務就是提高生產效率。在我國，工業互聯網最重要的價值，就是提升制造業的生產效率，通過創新產生更大的價值。

我國制造業的生產效率總體上較為偏低。據此前數據顯示，我國的制造業生產效率是經合組織（OECD）國家平均生產效率的15%-30%。目前，這一數據有所改觀，但仍有很大的提升空間。那么，怎樣迅速提升生產效率？劉韻潔表示，要用自動化、智能化的技術手段。

“判斷工業互聯網價值的標準和尺度，要看生產效率是否提升，以及提升了多少。”劉韻潔認為，找到企業的薄弱環節和痛點問題，而且幫助其真正解決，企業的生產效率肯定會提升。如果做不到這一點，企業最后見不到效益，工業互聯網就與它沒有關系。只有對企業的生產效率、競爭力、創新水平、盈利水平有實實在在幫助，才說明做工業互聯網是“對癥下藥”。只有方向對了、目標清晰了，下一步才是實施。

劉韻潔強調，工業互聯網要以企業為主體，如果不以企業為主體，企業自身缺乏積極性，外力無論如何推動都是困難的。就目前而言，很多企業負責人對工業互聯網的認識還不到位，還需政府加大引導力度。政府應在調動企業的積極性的同時，給予企業一些幫助、一些空間。

劉韻潔表示，工業互聯網是一片藍海市場，但卻是“水很深”的藍海。在消費互聯網階段，賺錢相對快速、容易，而工業互聯網賺錢很困難。“只有讓企業賺到錢，工業互聯網領域的公司才能生存。”劉韻潔表示，做工業互聯網的企業定位要清楚，要通過工業互聯網，使其服務的企業看到希望。

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企業要修煉“內功”

要做到整個經濟體的高效運轉，就涉及一些基礎工作，比如企業內部改造。劉韻潔表示，中國企業在這方面任務艱巨，因為發達國家的很多企業已進入了3.0階段，國內企業發展不平衡，很多企業還處于1.0或2.0階段。所以，要根據企業不同的狀況，采取不同的步驟，解決不同的問題。但數字化、信息化必須先行，將來還要不斷提升，到一定程度以后，企業內網才能進一步升級。比如，企業內部管理、工廠和車間控制、地處國內外不同區域的工廠管控與協調等。接下來就是機器與機器的互聯（M2M）及自動化、智能化，機器代替人，實現制造的智能化。

劉韻潔表示，做到人工智能與制造業緊密融合，實現智能化生產，需要三個要素：一是工業生產的大數據，二是有模型和算法，三是計算能力。工業大數據是基礎，通過適合各細分行業的算法，分析并找到一些生產環節的問題，才能逐步優化。對企業而言，沒有那么多計算資源和能力，要低成本實現，這就需要“企業上云”，這也是一個必然趨勢。對于接入工業互聯網的企業而言，其最核心的數據只能在內部分享，最需要的是私有云，因此需要本地化的邊緣計算。另外，由于時延、網絡安全方面的問題，邊緣計算的優勢更加凸顯，會替代那些“高高的云”。當然，“大云”也有市場，它和本地化的私有云會有合理的分工，企業可根據實際需求，建立科學的模型進行合理的部署。長遠來看，云與云之間的連接和共享難，還需要統一標準，是一個比較復雜的問題。當務之急，是先解決“企業上云”問題，讓企業低成本享受數字化解決方案。

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時刻不忘網絡安全

委內瑞拉大停電、伊朗核設施停工等涉及關鍵基礎設施的安全事故，都與網絡安全相關。如果不解決工業互聯網的安全問題，對企業就可能帶來災難性的打擊。

劉韻潔強調，不管是網絡互聯還是企業內部的網絡安全，都是需要高度重視、時刻警惕。原來的思路是構筑護城河、防火墻，把“壞人”擋在外面，現在“壞人”搖身一變成“好人”，輕而易舉地穿過護城河、防火墻。而且，以單點防護應對龐大的系統性風險，是完全無法招架的。要解決此類安全問題，可以考慮采取人工智能的方式，通過分布式架構，采取無處不在的安全防范措施。

“建網的同時，一定把安全措施部署到位。”劉韻潔表示，每一個地方，都要有安全“哨兵”，一旦出現異常情況，就采取措施。那么，如何判斷是否出現異常，到底是“神經過敏”還是真有問題，這就要通過人工智能和大數據分析。人工智能的方式與硬件或軟件觸發模式不同，可以第一時間發現異常，第一時間采取措施，而且是全局性的措施而非僅針對某個節點的措施。在這個思路下建立起來的安全防護體系，與傳統安全體系有很大區別，也可能是下一步的方向。如果沒有解決工業互聯網安全問題，企業就會有很多后顧之憂。