工业互联网：5G、云计算、大数据、人工智能之间的关系

　　此文为大家简明扼要地理清楚5G、云计算、大数据、人工智能与工业互联网之间的关联。

　　01工业互联网和5G

　　2012年，美国通用电气公司在提出“工业互联网”概念时，是这么说的：“工业互联网，就是把人、数据和机器连接起来。”

　　也就是说，工业互联网的三要素，是人、数据、机器。

　　现在我们把这个概念丰富一下，这么说：

　　工业互联网的本质，就是通过开放的、全球化的通信网络平台，把设备、生产线、员工、工厂、仓库、供应商、产品和客户紧密地连接起来，共享工业生产全流程的各种要素资源，使其数字化、网络化、自动化、智能化，从而实现效率提升和成本降低。

　　5G和工业互联网之间的关系，主要集中在接入层。

　　高连接速率、超低网络延时、海量终端接入、高可靠性，都是5G所具备的优点。这些优点，将非常有利于5G替代现有的厂区物联网通信技术，尤其是Wi-Fi、蓝牙等短距离通信技术。

　　一些以往受限于网络接入而不能实现的场景，在5G的加持下，都变得可行。

　　例如，高精度机械臂加工。如果采用5G对机械臂进行远程控制，时延将缩短到1ms，可以很好地满足加工精度的要求。

　　5G机器人

　　还有5G的超高带宽，在采集4K/8K设备监控影像的时候，也将发挥不可替代的作用。除了接入层之外，5G的切片、边缘计算，都可以在工业互联网领域找到不错的应用场景。

　　02工业互联网与云计算、大数据、人工智能

　　云计算和工业互联网之间，有什么关系呢？

　　当只有1个工厂和很少的设备时，在厂房里摆上几台服务器，建个局域网，找几个工程师，就可以管理和维护这个小型工业网络了。

　　这个网络太小，只能称为工业局域网，而不是互联网。

　　但如果是几十个工厂，几百个车间，几万个生产设备呢？显然，这个时候应该采用云计算技术。

　　只有上云，才有强大的运算能力、存储能力和网络带宽，能够对这么庞大的系统进行管理。

　　也只有通过云计算，才能让更多的企业员工及管理者接入，去使用工业互联网。也能够让开发者有更大的空间，去设计更好的应用。

　　云计算还可以为企业与企业、工厂与供应链、工厂与经销商之间，提供接口，进行指定数据的共享。甚至还能提供工厂与最终消费者用户之间的接口，方便用户对产品进行个性化定制。

　　再来看看大数据，前面我们一直都在说数据，不过数据和大数据是两回事。

　　大家都知道，消费物联网的大数据很大，例如购物数据、出行数据等。但是，实际上，工业互联网产生的数据量，远远超过消费物联网。

　　举个例子吧，波音飞机发动机30分钟内产生的数据，就有10TB，我们普通台式机2TB的硬盘，需要5块才能装得下。

　　数据就是金矿，工业互联网的大数据，就是超级大金矿。

　　通过大数据技术，可以对生产制造物流等所有流程的数据进行存储和分析，挖掘其中的数据价值。

　　人工智能又和工业互联网有什么关系呢？

　　其实，早在十几年前，我们玩红警，选择和电脑对战，不就是在和人工智能对战吗？只不过那个时候的人工智能，还只是很初级很“弱智”的智能，它只是按照游戏开发者设定的固定程序流程，先造什么，再造什么，最后来攻击你。

　　如今的人工智能，学习速度更快，算法更先进，变成了阿尔法狗，你想打赢它，几乎是不可能了。

　　我们将人工智能引入工业制造，其实就是让人工智能作为我们的代理人，帮助我们管理工厂，管理整个制造生产流程，甚至包括采购、物流和销售流程。

　　随着人工智能的不断演进，工业互联网这个系统将会实现工况自感知、工艺自学习、装备自执行、系统自组织。这个，就是智能制造的最高境界。

　　03工业互联网的发展现状

　　工业互联网平台是工业互联网的核心。说白了，它也就是工业互联网的“操作系统”。

　　就像苹果iOS系统和谷歌安卓系统牢牢掌控了消费互联网一样，谁提供的工业互联网“操作系统”最好，用的人最多，谁就掌握了工业互联网发展的主动权。

　　但是，尽管工业互联网已经发展了这么多年，迄今为止，仍然没有任何一个平台占据了绝对领先的地位，也没有任何一个平台获得了真正的成功。

　　原因很有意思，能够提供这样强大平台的公司，一定只有两种，要么是工业制造能力很强的公司，要么是信息技术能力很强的公司。

　　例如，美国的通用电气和德国的西门子，就属于前者。世界上第一个工业云平台Predix，就是由美国通用电气公司(GE)在2015年正式发布的。而第二个平台呢，就是德国西门子公司在2016年4月开放的MindSphere。

　　按理来说，这些公司很牛，做出来的东西当然非常好。但是，工业互联网有一个很大的特点，就是个性化。

　　每个公司生产的东西不一样，流程不一样，工艺不一样，设备不一样，渠道不一样，甚至商业模式和供应链也不一样。

　　造一个通用的平台，可能吗？

　　想要成功，必须经过非常深入的分析、建模、开发。也就是说高度定制化。

　　曾经就有业内人士说，传统的消费物联网平台开发，分析需求、建立模型、编写代码这三步的工作比例，是2:3:5。而工业互联网平台恰好相反，是5:3:2。

　　一个工业互联网平台项目，你需要花大量的时间在场景和需求分析上，搞懂它到底是怎么运作的。想拿通用平台随便改改就用？不可能！

　　目前工业互联网平台处于全面混战的状态。大公司做，小公司也做，很多大型制造企业孵化出来独立经营的子公司，反而在所在的专业领域做得风生水起。

　　也有一些互联网创业企业，凭借专业知识，做出了不错的平台产品。

　　就在这种混战的状态下，全球工业互联网平台市场在高速增长。

　　根据研究机构Markets and Markets的统计数据显示，2017年，全球工业互联网平台市场规模为25.7亿美元，预计2023年将增长至138.2亿美元。

　　而美国、欧洲和亚太这三个地区，是当前工业互联网平台发展的焦点区域。

　　美国的代表，是GE、微软、亚马逊、PTC、罗克韦尔、思科、艾默生、霍尼韦尔等巨头企业。而欧洲的代表，是西门子、ABB、博世、施耐德、SAP等企业。

　　中国就更多了，航天云网、海尔、树根互联、宝信、石化盈科、用友、索为、阿里、华为、浪潮、紫光、东方国信、寄云等等，都是起步比较早的平台开发企业。

　　国内工业互联网产业技术体系——中国信通院

　　这场混战还将继续下去，究竟谁能脱颖而出，只能让时间告诉我们答案了。

　　04工业互联网的瓶颈

　　工业互联网的未来是美好的，但是，前进的道路并不通畅。很多的问题和障碍摆在它的面前，例如最关键的数据安全问题。

　　企业对于数据安全的顾虑，严重影响了他们上云的积极性。他们害怕自己的核心数据不能得到很好的保护，一旦泄露，带来的后果是灾难性的。

　　保护数据的安全，既需要平台拥有可靠的技术，也需要企业本身有很好的软硬件环境和管理水平。

　　对于我国很多企业来说，基础设施落后，资金和技术有限，想要“速成”工业互联网，确实不太现实。就像邬贺铨院士说的，有些企业内部数据都做不到完全共享，更何况外部。

　　此外，工业互联网标准的缺失，以及企业ICT人才培养的不足，都是困扰工业互联网向前发展的障碍。

　　不仅我们国家如此，国外推进也是困难重重。就像通用电气，不久前也是因为旗下GE Digital（GE数字集团，专门捣鼓工业互联网业务，包括世界上第一个工业互联网平台Predix）业绩不佳，所以出售了它的部分股权。

　　所以说，推动工业互联网发展和普及，是全世界面临的共同难题，任重而道远。