工业互联网(信息通信技术与工业经济深度融合的相关概念)

工业互联网（Industrial Internet），是互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。这一系统通过连接人、数据和机器，实现了工业系统与高级计算、分析和传感技术及互联网的高度融合。存在体系复杂性、融合涌现性、威胁广谱性、演化持续性等特点，具有提升效率、驱动创新、推动转型等意义。

工业互联网的概念最初由通用电气电气（GE）在2012年提出，并通过《工业互联网：打破智慧与机器的边界》白皮书首次公开。随后，德国在2013年的汉诺威工业博览会上推出“工业4.0”战略，作为国家战略选择。同年6月，GE推动了工业互联网革命，进一步加速了工业革命的新阶段。2014年，美国包括GE、IBM、思科在内的行业领导者成立了工业互联网联盟（iic），强化了工业互联网平台的建设。2016年，中原地区的工业互联网产业联盟在参考美国ⅡRA、德国RAMI 4.0的基础上，提出了以网络、数据和安全为主要功能体系的工业互联网体系架构1.0。在标准的演进中，工业互联网产业联盟分别于2017年、2019年和2021年先后印发了1.0、2.0和3.0，形成了统一、综合、开放的工业互联网标准体系。

工业互联网标准体系包括基础共性、网络、边缘计算、平台、安全、应用等六大部分，涉及的关键技术主要有数字孪生技术、区块链技术、VR/AR技术等，在物流业、机械业、石化业等领域具有广泛应用。

产生原因

技术驱动和制造升级：制造业需要经历从自动化、数字化到智能化的转型，这要求整合生产要素和环节，利用数据进行全局优化，实现更加自动化和有序的制造系统。

价值链延伸：传统的工业很难实现制造业与服务业的跨越式发展，通过互联网则可以使工业经济各种要素和资源高效共享，从而推动先进制造业和现代服务业的深度融合与发展。

信息技术加速渗透：新型信息技术将重塑制造业的数字化基础。在三大定律（摩尔定律、吉尔德定律、梅特卡夫定律）的共同作用下，设备连网规模扩大到前所未有的水平，构建了一个设备普遍、连接不断、数据量庞大、高价值的新工业环境。

生产需要：来自市场消费者的信息可以实时或及时地传递到企业产品规划部门，进而转变为链的任务包，这种产销一体的现代制造业不仅支持少品种大批量的规模化生产，也能适应多品种小批量的定制化生产。

工业生态重塑：工业互联网是基于传统工业的商务关系演化而成的新系统，重构了工业知识创造、传播、复用的新体系，基于数据和算法解决机器/设备运行优化、生产运营优化、企业协同、用户交互与产品服务优化等问题，打造全周期、全流程、全生态的新型工业生态体系。

历史沿革

起源

2012年，通用电气（GE）发布白皮书《工业互联网：打破智慧与机器的边界》，首次提出工业互联网的概念。这一概念顺应了“互联网＋工业”融合发展的潮流，既得到了互联网企业的认可，也得到了工业企业的赞同，很快在全球范围内掀起了工业互联网的热潮。

2014年3月27日，由美国电话电报公司（AT\u0026T）、思科、GE、国际商用机器（IBM）和英特尔（Intel）5家企业发起成立了工业互联网联盟（IndustrialInteretConsortium，ⅡC）。联盟成员数量在短时间内激增，成员来自亚洲、欧洲、拉丁美洲和北美洲的企业、高校以及研究机构。该联盟试图将多国企业、学术机构以及政府聚集起来，共同推动工业互联网技术的开发、接纳以及广泛使用。同年，通用电气推出Predix工业互联网平台，实现了工业互联网在制造业企业的应用。该平台主要探索将数字技术与其在航空、能源医疗和交通等领域的专业优势结合，向全球领先的工业互联网公司转型。

2015年，中国政府工作报告提出“互联网＋”和《中国制造2025》战略，进一步丰富了工业互联网的概念。第二年，针对工业互联网技术的迫切发展，中国的工业互联网产业联盟在参考美国ⅡRA、德国RAMI 4.0的基础上，提出了以网络、数据和安全为主要功能体系的工业互联网体系架构1.0。

发展

2017年，工业互联网产业联盟在结合《工业互联网体系架构（版本1.0）》基础上，撰写了工业互联网标准体系报告（版本1.0），该报告为业界提供了体系化、系统化的工业互联网标准化指导框架，为工业互联网发展提供基础支撑。

2018年5月21日，为贯彻落实《国务院关于深化“互联网＋先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，加快推进工业互联网创新发展，中国工业互联网专项工作组第一次会议在京召开。在该会议上，工业互联网战略咨询专家委员会成立。同年11月1日，中国工业互联网研究院（简称“工联院”）成立。工联院的成立，促进了数字经济和实体经济深度融合，为中国打造工业互联网领域平台奠定了基础。

2019年2月，美国发布了《未来工业发展规划》，重点关注人工智慧、先进的制造业技术、量子信息科学和5G技术。同时，德国经济和能源部发布《国家工业战略2030》，将钢铁铜铝、化工、机械、汽车、光学、医疗器械、环保技术、国防、航空航天和3D打印10个工业领域列为“关键工业部门”。

2019年，工业互联网联盟公布了工业互联网参考架构IIRA 2.0，进一步完善了工业互联网标准化体系建设。该参考架构对工业互联网关键属性和跨行业共性的架构问题与系统特征进行分析，并将分析结果通过模型等方式表达出来，因此该架构能广泛地适用于各个行业。同年，工业互联网产业联盟在结合《工业互联网标准体系框架（版本1.0）》的基础上，组织撰写了《工业互联网标准体系（版本2.0）》，修订了工业互联网标准体系框架及重点标准化方向，形成了统一、综合、开放的工业互联网标准体系。

2021年，工业互联网联盟发布了全球工业互联网行业标准白皮书，为工业互联网标准的开发和使用提供行业指导。同年12月，工业互联网产业联盟组织撰写了《工业互联网标准体系》（版本3.0），梳理了已有工业互联网国家/行业/联盟标准及未来要制定的标准，进一步满足了技术进步和制造业转型升级的需要。第二年，中国在《工业互联网综合标准化体系建设指南（2021版）》和《工业互联网安全标准体系（2021年）》基础上，持续开展工业互联网安全标准研制工作，推动分类分级安全防护、安全管理和安全应用服务标准等重点方向标准研制。

2024年1月19日上午，中华人民共和国国务院新闻办公室举行新闻发布会，工业和信息化部新闻发言人、总工程师赵志国介绍，工业互联网覆盖全部工业大类，预计2023年核心产业规模达1.35万亿元。

体系架构

工业互联网标准体系包括基础共性、网络、边缘计算、平台、安全、应用等六大部分。基础共性标准是其他类标准的基础支撑，网络标准是工业互联网体系的基础，边缘计算标准是工业互联网网络和平台协同的重要支撑，平台标准是工业互联网体系的中枢，安全标准是工业互联网体系的保障，应用标准面向行业的具体需求，是对其他部分标准的落地细化。

基础共性

工业互联网的基础共性包括术语定义、通用要求、架构、测试与评估、管理、产业链/供应链、人才等方面。术语定义部分明确了工业互联网场景、技术与业务等核心概念，并解释了相关概念之间的分类和联系。通用要求则围绕业务执行、功能实现、性能优化、安全保障、可靠性提升及管理等方面提供标准。架构主要规范工业互联网体系架构以及各部分参考架构。测试与评估主要规范工业互联网技术、设备/产品和系统的测试要求等。管理方面主要规范工业互联网项目/工程建设及运行相关责任主体以及关键要素的管理要求。产业链/供应链主要包括基于工业互联网的产业链协作平台上下游企业供需对接、产业链上下游协同运作、产业链协作平台等标准。人才方面主要包括工业互联网从业人员能力要求、能力培养和能力评价等标准。

网络

工业互联网的网络部分由网络互联、数据互通和标识解析构成。网络互联负责通过有线和无线方式连接各种要素，实现数据的多方式接入和端到端传输。数据互通确保各系统间数据的无缝传递和协同工作，包括应用层通信和语义互操作等功能。而标识解析提供完整的标识数据管理，从采集到处理，确保标识的准确性和数据的有效性。

边缘计算

边缘计算通过数据采集和异构数据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础。一是通过各类通信手段采集海量数据；二是依托协议转换技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成；三是利用边缘计算设备实现底层数据的汇聚处理，并实现数据向云端平台的集成。

平台

工业互联网的平台部分基于通用PaaS叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。一是提供工业数据管理能力，将数据科学与工业机理结合，帮助制造企业构建工业数据分析能力，实现数据价值挖掘；二是把技术、知识、经验等资源固化为可移植、可复用的工业微服务组件库，供开发者调用；三是构建应用开发环境，借助微服务组件和工业应用开发工具，帮助用户快速构建定制化的工业APP。

安全

工业互联网的安全部分由设备安全、控制安全、网络安全、应用安全和数据安全构成。设备安全是指工业智能装备和智能产品的安全，包括芯片安全、功能安全等；控制安全是指生产管理安全，包括控制平台安全、控制软件安全等；网络安全是指工厂内有线网络、无线网络的安全，以及工厂外与用户、协作企业等实现互联的公共网络安全；应用安全是指支撑工业互联网业务运行的应用软件及平台的安全；数据安全是指工厂内部重要的生产管理数据、生产操作数据以及工厂外部数据（如用户数据）等各类数据的安全。

应用

工业互联网的应用部分形成满足不同行业、不同场景的工业SaaS，形成工业互联网平台的最终价值。一是提供了设计、生产、管理、服务等一系列创新性业务应用。二是构建了良好的创新环境，使开发者基于平台数据及微服务功能实现应用创新。除此之外，工业互联网平台还包括IaaS基础设施，以及涵盖整个工业系统的安全管理体系，这些构成了工业互联网平台的基础支撑和重要保障。

典型模式

工业互联网的融合应用催生了一系列创新的模式和业态，初步形成了平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理六大类典型应用模式。

平台化设计：平台化设计是依托工业互联网平台，汇聚人员、算法、模型、任务等设计资源，实现高水平高效率的轻量化设计、并行设计、敏捷设计、交互设计和基于模型的设计，变革传统设计方式，提升研发质量和效率。

智能化制造：智能化制造是互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术在制造业领域加速创新应用，实现材料、设备、产品等生产要素与用户之间的在线连接和实时交互，逐步实现机器代替人生产，智能化代表制造业未来发展的趋势。

网络化协同：网络化协同是通过跨部门、跨层级、跨企业的数据互通和业务互联，推动供应链上的企业和合作伙伴共享客户、订单、设计、生产、经营等各类信息资源，实现网络化的协同设计、协同生产、协同服务，进而促进资源共享、能力交易以及业务优化配置。

个性化定制：个性化定制是面向消费者个性化需求，通过客户需求准确获取和分析、敏捷产品开发设计、柔性智能生产、精准交付服务等，实现用户在产品全生命周期中的深度参与，是以低成本、高质量和高效率的大批量生产实现产品个性化设计、生产、销售及服务的一种制造服务模式。

服务化延伸：服务化延伸是制造与服务融合发展的新型产业形态，指的是企业从原有制造业务向价值链两端高附加值环节延伸，从以加工组装为主向“制造-服务”转型，从单纯出售产品向出售“产品-服务”转变，具体包括设备健康管理、产品远程运维、设备融资租赁、分享制造、互联网金融等。

数字化管理：数字化管理是企业通过打通核心数据链，贯通生产制造全场景、全过程，基于数据的广泛汇聚、集成优化和价值挖掘，优化、创新乃至重塑企业战略决策、产品研发、生产制造、经营管理、市场服务等业务活动，构建数据驱动的高效运营管理新模式。

特点

体系复杂性

工业互联网可以被看作网络化的控制系统，它包含一个个简单的、处于互联网边际的控制系统。复杂性是工业互联网系统的自然属性，是由无数小系统发展而来。工业互联网体系和业务的复杂性决定了支撑网络具有复杂和多元的特征。

融合涌现性

涌现性通常是指多个要素组成系统后，出现了系统组成前单个要素所不具备的性质。在微观方面，工业互联网包含大量小型、分散的子系统，由各类IT、OT、CT技术及系统组成。在宏观方面，这些子系统链接成了车间、企业、产业、平台等功能单元，各类技术之间组成相关的功能元件、彼此交叉融合，构成信息物理空间的系统性技术。因此，工业互联网的融合涌现性可以从组件构成、技术融合、联接堆叠角度考察。从组件构成角度来看，平台汇聚的新生态竞争日趋激烈；在技术融合方面，计算资源和物理资源集成的呈现性日益显著；在联接堆叠模型方面，系统间的广泛互操作性正在形成。

威胁广谱性

由于工业互联网显著扩大了攻击面，导致安全风险来源广泛；同时因为组件众多、面向信息物理融合的特点，导致工业互联网受到的威胁类型更加多样。由于内在异质性及层次结构，工业互联网中的攻击向量呈现多阶段、多样化的特点。

演化持续性

建设工业互联网是具有前瞻性、全局性的系统工程，涉及工业和信息技术等领域的环节和主体。在其发展过程中，层次结构与功能结构在持续重组、调整与演进。工业互联网将形成复杂、全新的生态系统。

关键技术

5G技术

5G技术是5G，以其高带宽、低延迟和高可靠性的特点，解决了传统工业生产中通用网络的限制，推动了工业企业的网络化改造。5G与工业互联网的结合已广泛应用于航空、医疗、汽车等多个行业，并形成了5G与UHD视频、AR、VR、空中机器人等多种典型应用场景。尤其是超高清视频，已成为成熟应用，而AR、VR和机器视觉等正处于高速发展阶段。其他应用如5G+云化AGV、5G+无人机等在未来会快速增长，而5G+远程控制和云端机器人等还需进一步验证。

TSN技术

TSN技术，即时间敏感网络技术，是一种遵循标准以太网的技术，它超越了传统的封闭协议模式，显著提升了工业设备的互联互通能力。由于TSN的互操作架构是基于SDN体系架构的，因此TSN技术可实现设备以及网络的灵活配置、监控、管理及按需调优。TSN技术的时间片调度、抢占、流监控以及过滤等一系列网络流量调度特性，有效支撑二层网络，为不同等级的数据业务流提供了差异化的承载服务，有助于工业数据在工业设备和工业云之间的传输和流转能力的提升。

边缘计算技术

边缘计算技术是一种使数据处理更接近数据源（即设备边缘）的技术，这样做可以减少延迟，提高响应速度，并减轻主数据中心的负担。由于在工业现场存在40多种工业总线技术，工业设备之间的连接需要边缘计算提供“现场级”的计算能力，以实现各种制式的网络通信协议相互转换、互联互通，同时又能够应对异构网络部署与配置、网络管理与维护等方面的挑战。边缘计算技术已应用于工业现场数据采集与处理、基于边缘视频技术的缺陷检测系统、智慧物流运输管理、智慧安监等典型场景。

工业智能技术

工业智能（亦称工业人工智能）技术是人工智能技术与工业融合发展形成的，贯穿于设计、生产、管理、服务等工业领域的各个环节，实现了模仿甚至超越人类感知、分析、决策等能力的技术、方法、产品及应用系统，已在工业系统各层级、各环节广泛应用，并且其细分应用场景已达到数十种。对于库存管理、生产成本管理等流程清晰、机理明确、计算复杂度较低的问题，可通过工业智能技术沉淀大量专业知识与经验，进行推理和判断，使问题得到有效解决。

数字孪生技术

数字孪生技术是指通过数字空间实时构建物理对象（包括资产、行为、过程等）的精准数字化映射，基于分析预测以形成最佳综合决策，进而实现工业全业务流程的闭环优化。在产品的设计阶段，使用数字孪生技术可以提高设计的准确性，并可以验证产品在真实环境中的性能；在产品的生产制造阶段，使用数字孪生可以缩短产品生产周期，提高设计质量，降低生产成本；在产品服务阶段，使用数字孪生可以提高设备远程维护的效率，减少宕机时间，降低整体的维护成本。

区块链技术

区块链是由多种技术集成创新而成的分布式网络数据管理技术。该技术利用密码学技术和分布式共识协议，保证了网络传输与访问安全，实现了数据多方维护、交叉验证、全网一致和不易篡改。区块链技术在工业互联网中能够解决高价值制造数据的追溯问题，充分发挥促进数据共享、优化业务流程、降低运营成本、提升协同效率、建设可信体系等方面的作用，有助于打通数据孤岛，加速工业企业内部的生产流程管理和设备安全互联。

VR/AR技术

VR技术是指以计算机、电子、信息和仿真技术为核心，利用各种现代科技手段来生成包括视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉在内的一体化的虚拟环境。VR可为用户提供沉浸式、无边界的虚拟体验，并具备自主性、构想性和多感知性等多种能力。

AR技术是将真实世界和虚拟世界的信息综合在一起，为用户提供特定感官体验的人机接口的技术。AR技术的本质是用计算机和信息处理技术，将原本现实世界中不存在的目标进行模拟仿真处理，并将这些虚拟信息叠加在真实世界当中被用户感知，从而实现超越现实的特殊体验效果。

功能

互联互通

工业互联网是企业互联的一种形式可以整合全链智能各企业间的信息，从而形成信息对称和规模红利，具有互联网经济的利他性，有利于降低产业链的整体运营成本。

联结对接

工业互联网的标识解析体系是其网络架构的核心，它不仅支持网络的连接，还可以实现数据的共享和共用。通过唯一标识和解析系统，它能够精确定位机器和产品，实现全球供应链和企业生产系统的精准对接。

增值服务创新

企业通过平台可以实现对产品售后使用环节的数据打通，提供设备健康管理、产品增值服务等新型业务模式，实现从卖产品到卖服务的转变，实现价值提升。

资源整合

工业互联网通过云平台对生产要素进行整合汇聚、协同共享、优化配置，以实现商业模式创新，并提供各类协同创新服务。

智能化跃迁

在工业界，各类空中机器人、机器人、可穿戴设备及智能装备等智能产品通过工业互联网的连接应用于制造、服务和金融等各领域及各环节，智能化成为工业发展的必然趋势。

实时控制

在生产过程中，工业互联网实时获取的各种状态数据，然后通过分析和训练建立相应的预测模型，并实现对未来状态的预测。此外，基于工业互联网可实时监控设备的状况，开展远程运维等服务。

催生产业体系

未来工业互联网平台有望发展成为一个全新的产业体系，促进形成大众创业、万众创新的多层次发展环境，真正实现“互联网＋先进制造业”。

安全性

随着互联网与工业融合创新的不断推动，电力、交通、市政等大量关系国计民生的关键信息基础设施日益依赖于网络，并逐步与公共互联网连接，一旦其受到网络攻击，不仅会造成巨大的经济损失，而且可能导致环境灾难和人员伤亡，危及公众生活和国家安全，因此安全保障能力已成为影响工业互联网创新发展的关键因素。

由于信息化和自动化程度不同因此工业细分行业的安全保障体系建设情况也各不相同，信息化、自动化程度越高的行业，开放程度也相对较高，面临的安全风险随之增大，对安全也更加重视，安全保障体系建设相对更完善。

安全挑战

随着工业融合创新以及工业互联网的不断演进，工厂环境更加开放，工业互联网安全主要面临以下几方面的挑战。

设备安全挑战：传统生产设备以机械装备为主，重点关注物理和功能安全，未来生产装备和产品将越来越多地集成通用嵌入式操作系统及应用软件，海量设备将直接暴露在网络攻击之下，QQ恶龙在设备之间的传播扩散速度将呈指数级增长。

控制安全挑战：工厂控制安全主要关注控制过程的功能安全，信息安全防护能力不足。现有控制协议、控制软件等在设计之初主要基于IT和OT相对隔离以及OT环境相对可信这两个前提，同时由于工厂控制的实时性和可靠性要求高，诸如认证、授权和加密等需要附加开销的信息安全功能被舍弃。IT和OT的融合打破了传统安全可信的控制环境，网络攻击从IT层渗透到OT层，从工厂外渗透到工厂内，但有效的APT（高级持续性威胁）攻击检测和防护手段缺乏。

网络安全挑战：工厂网络向“三化（IP化、扁平化、无线化）+灵活组网”方向发展，面临更多安全挑战。现有针对TCP/IP协议的攻击方法和手段成熟，可被直接利用以攻击工厂网络。灵活组网需求使网络拓扑的变化更加复杂，传统静态防护策略和安全域划分方法面临动态化、灵活化挑战。无线技术的应用需要满足工厂实时性、可靠性要求，难以实现复杂的安全机制，极易受到非法入侵、信息泄露、拒绝服务等攻击。

应用安全挑战：网络化协同、服务化延伸、个性化定制等新模式新业态的出现对传统公共互联网的安全能力提出了更高要求。工业应用复杂，安全需求多样，因此对网络安全隔离能力、网络安全保障能力的要求都将提高。

数据安全挑战：工业数据特点正在由少量、单一、单向向大量、多维、双向转变，具体表现为工业互联网数据体量大、种类多、结构复杂，并在IT层和OT层、工厂内外双向流动共享。工业领域业务应用复杂，数据种类和保护需求多样，数据流动方向和路径复杂，重要工业数据以及用户数据保护难度增大。

安全趋势

随着工业互联网的发展演进，以下将成为业界主要关注和推进的重点内容。

设备内嵌安全机制：生产装备由机械化向高度智能化转变，内嵌安全机制将成为未来设备安全保障的突破点，通过安全芯片、安全固件、可信计算等技术，提供内嵌的安全能力，防止设备被非授权控制或功能安全失效。

动态网络安全防御机制：针对工厂内灵活组网的安全防护需求，实现安全策略和安全域的动态调整，同时通过增加轻量级的认证、加密等安全机制保障无线网络的传输安全。

信息安全和功能安全融合机制：工厂控制环境由封闭到开放，信息安全威胁可能直接导致功能安全失效，功能安全和信息安全关联交织，未来工厂控制安全需综合考虑功能安全和信息安全的需求，形成综合安全保障能力。

面向工业应用的灵活安全保障能力：业务应用呈现多样化，未来需要针对不同业务的安全需求提供灵活的安全服务能力，提供统一灵活的认证、授权、审计等安全服务能力，同时支持百万级VPN隔离及用户量增长。建立工业数据以及用户数据分类分级保护机制，即对重要工业数据以及用户数据进行分类分级，并采用不同的技术进行分级保护，通过数据标签签名等技术实现对数据流动过程的监控审计，实现工数据全生命周期的保护。

意义

提升效率

工业互联网侧重于经济、产业、商业属性，涉及社会生产、分配、交换、消费等经济活动各个环节、各类要素，涵盖了人类各种生产活动和服务活动，贯穿于企业的研发、设计、采购、生产、销售、供应链、金融、物流等各个生产经营环节，从需求分析、生产、经销、使用，直到回收再用的整个产品生命周期都可以通过工业互联网来实现。

驱动创新

工业互联网深刻地改变了人类的生产生活方式和思维模式，以技术创新驱动了技术模式、商业模式、融资模式、应用模式、服务模式、管理模式、经营模式等各类工业模式的融合创新。而在技术层面，工业互联网集成应用了云计算、大数据、移动互联、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，使其能够持续革新并焕发新的生命力。

推动转型

在制造业领域，以软件定义为标志、以平台为核心的产业链垂直整合日益加速，制造业竞争的关键点已从单纯的产品和技术体系架构的竞争演变成生态体系的竞争。伴随信息通信技术与工业、制造与服务软件与硬件的快速跨界融合，面向制造业的工业软件企业也在加速转型，传统的以产品或企业为主体的竞争模式已然被打破，生态体系竞争成为工业领域竞争的制高点。

标准协议

典型平台

应用

物流业

工业互联网在物流业的应用是全方位的，并且还在持续不断地深化。首先，工业互联网加快了物流业数字化、网络化和智能化进程。在工业互联网支持下，各种物流资源可以更便捷地接入网络，物流数据可以更适时准确采集，物流业务可以更精准调度、监控，云计算、大数据和人工智能快速进入，智慧物流步入快车道。其次，工业互联网催生物流服务新模式。在工业互联网支持下，新零售正成为一种新业态，线上线下多渠道客户-企业对接成为一种常态，客户对服务质量的要求越来越高，这给物流的创新发展带来契机，也对传统物流提出了挑战。

机械业

机械制造业具有以离散为主、流程为辅、装配为重点的主要特点。以设备制造为例，生产方式一般为由单独的零部件组成最终产成品，这属于典型的离散型工业。如汽车制造业中，虽然压铸、表面处理等过程属于流程型范畴，但是绝大部分的工序还是以离散为特点的。

未来以企业为主导的产业互联网蓬勃兴起，以物联网、大数据、云计算为代表的信息技术深化应用，将成为改造工程机械产业、提升其水平的强大力量。只有充分借助大数据、物联网、信息化等数字化技术，在产业互联网的热潮中，帮助企业深度挖掘潜在用户，有效进行全网布局，才能降低企业运营成本，提升企业综合实力。

石化业

石化行业生产线长、涉及面广，仅中国石化集团就有原油、成品油、天然气等输油、输气管道近6000km，加油站24万个，具有生产中涉及物料危险性大、生产工艺技术复杂、发生事故后财产损失大等特点。未来几年是石油石化行业展现强势竞争力，实现数字化、智能化转型的关键时期。在石油石化行业全面推进“工业互联网十安全生产”行动计划的落地实施，能够有效提高石油化工行业安全生产水平，赋能行业安全生产的快速感知、实时监测超前预警、联动处置和系统评估能力。

电子业

电子信息产品制造目前呈现出复杂化、非结构化、柔性化和随时可能改变尺寸形状等特点，在自动化流水线生产或单元作业方式中，单纯依靠机器来实现产品自动化生产，其解决方案的实现难度和成本将会是巨大的。

基于工业互联网技术，可获取全生产过程的材料质量数据、工艺参数及自动化生产设备的状态业务数据，经数据挖掘技术，可进行质量问题的根因分析，发现并消除质量管理环节中存在的漏洞，也可运用大数据分析工具建立质量预测模型，实现质量问题的提前预警，为生产提供决策服务。

发展前景

“链式”融合创新：工业互联网发展将从关注供给侧的体系建设与技术迭代，向立足需求侧的用户价值创造与需求定义转移。数字化转型不再是单一业务环节上应用和业务系统间的综合集成，而是以数据为驱动的战略目标的实现和发展模式的创新。

关键技术趋于开源化、生态化：开源开放是工业互联网构筑新优势的重要契机。中国“十四五”规划和2035年远景目标纲要明确提出，要支持数字技术开源社区等创新联合体发展，完善开源知识产权和法律体系，鼓励企业开放软件源代码、硬件设计和应用服务。关键技术的开源化可以使得创新链各主体低成本获取知识并提升技术能力，还可以提升共性知识的复用能力，有效降低中小企业工业互联网应用的成本。

工业数据智能技术：海量工业数据将通过技术创新与融合应用，释放更高的业务价值。海量工业数据的价值通过工业数据智能技术逐步挖掘，并用于“预测性维护”“运行优化”“质量寻优”“能耗优化”等环节，取得一定的效果，得到了行业用户的肯定。随着工业互联网从辅助环节向核心生产环节加速渗透，以数据模型驱动的创新场景越来越丰富，工业数据的智能化应用将成行业头部企业数字化转型的重要趋势。

生态体系化培育：各国重点行业龙头企业持续布局工业互联网平台，平台生态建设持续深化。工业互联网企业加快从单一场景解决方案提供向生态资源聚合转型，依托平台整合研发资源、供应商资源和用户资源，构建基于平台的共赢生态系统，为产业链上下游企业和用户提供智能制造、协同制造、设备资产运维、供应链金融等综合服务。

参考资料

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