工业互联网发展状况及关键问题文档格式.docx

1、展，已成为当前全球主要工业强国的共识。德国工业 4.0 和美国先进制造战略均将以工业互联网驱动的智能制造作为其重要发展方向，通过先进嵌入式系统、新型工业网络、工业大数据平台和数据科学，提升现有制造系统的数据采集、传输、计算处理与分析能力，实现制造业智能化发展。对我国而言， 发展工业互联网是实现中国制造转型升级、提质增效和高端发展的关键举措。中国制造 2025 也明确提出，两化深度融合是主线，智能制造是主攻方向，要加强工业互联网基础设施建设规划与布局。第二，工业互联网是发挥互联网创新优势，重塑制造业生产模式与商业模式的核心驱动。当前以工业互联网为载体，互联网在优化资源配置与消除信息不对称方面的作

2、用正由信息技术领域向制造业延伸，带动制造业创新模式变革、加速创新迭代进程。利用工业互联网，工业企业可以实现全球智力资源、制造能力的在线实时汇聚，促进从封闭式创新转向开放式创新，从单打独斗转向众智众力，充分释放工业创新潜力；互联网企业可发挥平台优势， 集聚专业化设计、供应、制造、销售等企业和人员，培育发展生产性新模式新业态，积极提供产业互联网服务。第三，工业互联网是把握技术变革机遇，加快构建网络强国的重要抓手。工业互联网将网络互联和信息互通从“人与人”向“人与物”乃至“物与物” 延伸，是消费互联网向产业互联网演进的新阶段，推动“网络空间”由数字世界向物理世界扩展，激发新一轮网络技术创新浪潮。当前

3、全球工业互联网整体处于发展初期，关键技术、支撑产业、基础设施等尚未成熟，美国、德国等发达国家虽起步较早，但与我国相比尚未形成主导性优势。积极把握工业互联网发展机遇，将我国工业转型升级的巨大需求，转化成网络技术产业创新发展的新动能和新空间，对于引领做强技术、基础、内容和人才，提升国际话语权具有重大意义。二、国外工业互联网发展布局策略当前全球主要工业化国家都将发展工业互联网作为其构建新形势下制造业竞争优势的关键举措，并开展一系列战略布局与实践探索。德国德国明确提出将信息物理系统作为工业 4.0 战略的核心，其内涵功能与工业互联网基本一致。信息物理系统（CPS2）最早由美国科学院于 2005 年提出

4、，其核心是通过信息系统与物理实体的交互，实现对物理世界的感知、互联、优化与控制，内涵与工业互联网基本一致。可以认为，工业互联网等同于工业领域的信息物理系统。德国政府在 2010 年发布的德国 2020 高技术战略中明确将信息物理2 信息物理系统，Cyber-Physical Systems系统作为发展重点。在 2012 年发布的信息物理系统议程中，将能源（智能电网）、移动（车联网）、健康（远程医疗）以及制造业作为信息物理系统的四大应用领域。在此背景下，德国政府于 2013 年正式发布了工业 4.0 战略，明确提出以信息物理系统为核心推动智能生产和智能工厂，实现工业的智能化转型。在 2014 年

5、数字议程 20142017中，德国政府再次强调信息物理系统在工业 4.0 中的基础性地位。德国围绕信息物理系统内涵及应用领域开展大量研究。在德国工业 4.0平台于 2015 年发布的实施战略中，首次提出了工业 4.0 的参考模型，其核心功能就是通过打造信息物理系统推动制造体系实现纵向、横向和端到端三大集成。目前德国教育与研究部已经发布了 7 个支持工业 4.0 的研究领域，其中“工业生产中可靠的无线通信”、“5G 工业互联网”等与信息物理系统密切相关。此外，德国经济与能源部投资 5 千万欧元用于支持“Its OWL”项目，如“CoCoS 即插即用-制造中的网络”、“APPsist 智能生产中的

6、移动支持系统和互联网服务”等均涉及信息物理系统关键技术领域。德国产业界也积极围绕信息物理系统开展应用试点。在德国正式推出“工业 4.0 平台地图”中，共开展了 208 个项目，就信息物理系统在制造业的应用进行研发和测试工作，如慕尼黑工业大学进行的“信息物理系统下的智能软件”、蒂森克虏伯进行的“凸轮轴生产信息物理系统”等。美国美国先进制造战略将工业互联网作为重要创新方向。金融危机后美国提出“再工业化”战略，并于 2011 年、2012 年和 2014 年连续发布先进制造战略报告。在 2014 年发布的加速美国先进制造战略报告中，美国确定了三大技术创新方向，分别是先进传感器、控制和制造平台技术（A

7、SCPM），可视化、信息化和数字化的制造技术（VIDM），先进材料制造（AMM），其中前两大方向的目的是通过提升现有制造系统的数据采集、传输、集成、分析和决策能力，实现智能制造，其内涵与本质与工业互联网基本一致。美国政府研究机构围绕工业互联网关键问题开展系统研究。美国国家标准和技术研究院（NIST）对信息物理系统的概念、功能、技术和主要应用领域进行了系统研究，在其发布的信息物理系统愿景申明中提出，信息物理系统通过先进计算、分析、低成本传感和可接入互联网的泛在网络，可促进全球工业系统的融合集聚和智能化发展，这即是“工业互联网”。2015 年美国国家标准与技术研究院（NIST）进一步提出信息物理系

8、统的功能架构、层级逻辑及共性能力，推动其从概念逐步走向应用实践。美国产业界积极推动工业互联网的应用实践。通用电气（GE）于 2012年提出工业互联网的发展理念和应用布局后，得到美国产业界的广泛支持。2014 年 3 月，通用电气、AT&T、思科、IBM 和 Intel 五家企业共同发起成立了工业互联网联盟（IIC）3，旨在构建涵盖工业、信息通信技术和其他相关方的产业生态，打破技术孤岛，促进工业互联网发展和应用。目前工业互联网联盟已经聚集了来自 27 个国家和地区的超过 220 名成员，设立法律、市场、安全、技术、测试床、商业战略和生命周期组等多个工作组，并正在加快建立德国、中国、日本、印度四个

9、国家分部。当前工业互联网联盟正以参考架构设计为引领，推动工业互联网从技术理念向应用实施全面转变。一是开展参考架构的研究。继 2015 年 6 月发布 1.0 版本参考架构之后，联盟技术工作组正开展 2.0 版本参考架构的设计，并以此为引领系统谋划工业互联网的技术发展方向，预计相关成果 2016 年 3 月在联盟内部投票通过后，将正式对外发布。二是加强与德国工业 4.0 平台的合作。在博世、SAP、ABB、Steinbeis 等德国企业和研究机构与工业互联网联盟沟通对接后，目前联盟已经在德国设立分部，由联盟会员史太白技术转移有限公司牵头，联合德国工业 4.0 平台主要企业共同组成，将专注于工业互

10、联网应用试点、试验验证平台构建、本土化营销等工作，并与德国和欧洲标准化组织建立联络。三是高度重视测试床项目推进工作。借助工业互联网联盟强大的市场宣传能力，测3 工业互联网联盟，Industrial Internet Consortium试床成为相关成员推广工业互联网理念、产品和解决方案的重要途径。四是加速推动技术成果宣传、转移及产业化。借助专门的市场工作组，联盟通过不断扩大会员规模、强化对垂直应用领域的跟踪和研究、推动建设国家分部等形式提升其国际影响力，并快速聚集专家、研究成果、试验环境等资源。中国“中国制造 2025”与“互联网+”行动计划均把工业互联网作为实现智能制造的关键支撑。中国制造

11、2025 战略明确提出将新一代信息技术与制造业深度融合作为其发展主线，以推进智能制造为主攻方向。而促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用，是实现智能制造的关键。“互联网+”行动计划则提出，加快推动云计算、物联网、智能工业机器人、增材制造等技术在生产过程中的应用，推进生产装备智能化升级、工艺流程改造和基础数据共享，支撑制造业智能化转型，构建开放、共享、协作的智能制造产业生态。积极开展工业互联网整体架构研究与标准化工作。工业和信息化部贯彻落实国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见的行动计划明确提出要推进工业互联网发展部署，研

12、究制定工业互联网整体架构方案与关键技术路径，并支持企业开展工业互联网创新应用示范。智能制造综合标准化体系建设指南中也提出，将开展工业互联网标准的研究制定，提出满足智能制造需求，体现工业互联、业务互联、产业互联的工业网络体系架构以及关键技术标准。其他国家除美德两国外，其他主要工业化国家也都纷纷围绕工业互联网开展战略布局。新工业法国将物联网和虚拟工厂等工业互联网技术视为未来工业的基础。为重塑法国竞争优势，2013 年法国发布“新工业法国”战略，2015年 5 月，法国做出重大调整，发布了新的“新工业法国”战略，即新工业法国，该战略以“一大工程”为核心抓手，以“五大支柱”为关键支撑， 以“九大领域”

13、为突破重点，推动所有法国企业利用数字技术打造新型生产能力、实现商业模式转型。战略重点指出，以虚拟工厂和物联网为代表的工业互联网前沿技术是未来工业的基础，未来将通过强化技术研发、帮助中小企业发展、加强劳动力培训、扩大宣传推广力度和加强国际合作等方式，全面部署和推动工业互联网发展。英国强调物联网技术在先进制造业发展中的关键作用。英国政府自 2008年起持续推进“高价值制造”战略，2013 年发布制造的未来：英国的机遇和挑战新时代，被誉为“英国工业 2050 战略”。相关战略强调了以物联网为代表的新一代信息通信技术将持续对制造业产生深远和重大的影响，强调政府在制定政策过程中，应高度重视创新升级，鼓励

14、高附加值设计与发明创造，抢占高端制造业制高点。为此，英国政府采取一系列措施，包括增加研发经费、促进国际交流、提供先进设备、加强人员培训等方式，强化本国先进技术的研发能力，并通过有效组织、灵活运用包括政府、企业、社会组织在内的跨机构协调机制，推动科技成果转化，最大限度地刺激经济增长、创造社会财富。韩国加快推动信息技术和制造业融合。韩国 2014 年 6 月正式推出了被誉为韩国版“工业 4.0”的制造业创新 3.0 战略。2015 年 3 月，韩国政府又公布了经过进一步补充和完善后的制造业创新 3.0 战略实施方案。韩国“制造业创新 3.0”在整体上参考了德国“工业 4.0”战略的基本理念，战略以

15、促进制造业与信息技术（ICT）相融合，从而创造出新产业，提升韩国制造业的竞争力为目标。韩国政府还计划在 2020 年之前打造 10000 个智能生产工厂，将韩国 20 人以上工厂总量中的 1/3 都改造为智能工厂。三、工业互联网发展的关键问题体系架构设计是关键抓手工业互联网体系架构是对工业互联网的顶层设计，是对重大需求、核心功能、关键要素的明晰和界定，是对工业互联网自上而下进行的前瞻性、系统性、战略性谋划，决定着工业互联网全球治理格局、技术路径选择和产业布局方向。当前，发达国家均以构建体系架构作为推动工业互联网发展的关键抓手。德国工业 4.0 平台4于 2015 年 4 月发布了工业 4.0

16、实施战略，其中一项重要内容是提出“工业 4.0 参考架构”（Reference Architecture Model Industry 4.0, RAMI4.0），对工业 4.0 内涵与体系进行了直观和具体的描述。工业 4.0 的总体视图包含三个维度，分别是功能维度、价值链维度和工业系统维度（见图 6-1）。其构建思路是，从工业角度出发，结合已有工业标准，将以“信息物理生产系统”为核心的智能化功能映射到产品全生命周期价值链和全层级工业系统，突出以数据为驱动的工业智能化图景。4 由德国经济部长加布里尔、教育和科研部长万卡以及企业界、工会及科技界代表组成，是德国工业4.0 战略的主要推动组织图 6

17、-1 工业 4.0 参考架构功能视角是工业 4.0 参考架构的关键，也是对信息物理生产系统（CPPS） 重要作用的诠释。功能视角包括资产层、集成层、通信层、信息层、功能层、商业层六个层级。其中，资产层的功能是代表各类物理实体，包括机器、设备、零部件及人等；集成层的功能是对物理实体进行数字转换、信息呈现和计算机辅助控制；通信层的功能是对数据格式、通信方式的标准化，主要依托各类通信协议，实现工业数据由下至上的实时无缝传输；信息层的功能是对工业数据的处理与分析，具体包括异构数据的整合、结构化、建模等，是整个工业系统智能化的核心驱动；功能层是对企业运营管理（如 MES、ERP 等）的优化，其核心是构建

18、各项活动的横向集成化平台，为信息层数据分析处理搭建运行环境，将优化决策应用到企业运营管理中；商业层是对企业上下游业务活动的整合，以及对企业内制订商业计划等。工业 4.0 参考架构的一项重要功能是指导智能制造的标准化工作。目前工业 4.0 参考架构已覆盖有关工业网络通信、信息数据、价值链、企业分层等领域的标准。对现有标准的采用将有助于提升参考架构的通用性，从而指导企业实践。美国工业互联网联盟 2015 年 6 月发布了工业互联网参考架构5，成为企业开发部署工业互联网解决方案的指导框架（见图 6-2）。工业互联网参考架构包括商业视角、使用视角、功能视角和实现视角四个层级。其构建思路是， 从工业互联

19、网系统要实现的商业目标出发，明确工业互联网系统运行和操作的主要任务，进而确定工业互联网的核心功能、关键系统模块及相互关系。图 6-2 美国工业互联网参考架构其中，功能视角是整个参考架构的核心，确定了工业互联网系统所需具备的关键功能及其相互关系，具体包括五个功能域，分别是控制、运营、信息、应用和商业。其中，控制域是实现信息世界与物理世界交互的关键，其核心是通过传感器、执行器等装置实现对包括生产系统在内的各类物理世界信息的采集和反馈控制，实现机器控制和运营管理的优化，是实现信息系统与物理系统交互的“中介”。运营域是机器设备部署、监测及管理的单元，其核心是对机器设备等生产单元进行全生命周期的管理和优

20、化，提升生产单元运转效率，降低故障几率。信息域是工业数据汇集处理、计算分析的载体， 其核心是对机器运转数据、运营管理和商业活动数据进行综合集成分析，最5 工业互联网参考架构，Industrial Internet Reference Architecture, IIRA终形成控制域、运营域和商业域的优化结果，是工业互联网系统的“决策中枢”。应用域是反馈决策及对外连接的接口，其核心是将信息域分析结果反馈给其他模块，实现基于工业数据分析的智能应用。商业域是企业各项管理活动的集成，其核心是基于信息域分析结果，促进企业资源组织、供应链管理、市场运营等业务的优化。德美提出的参考架构均强调数据在智能化过程

21、中的核心作用，即通过数据感知、传输、集成、处理、分析、决策与反馈，形成设备和运营优化闭环， 而支撑这一闭环实现的关键是网络、数据和安全。最近美国工业互联网联盟和德国工业 4.0 平台双方还启动了各自参考架构的对接协调工作，有可能形成合作协同态势以共同主导全球工业互联网体系架构乃至整个智能制造的发展方向。当前我国也积极布局工业互联网体系架构设计，工信部贯彻落实国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见的行动计划中提出要研究制定工业互联网整体架构方案，国内研究机构和企业正积极开展相关研究，并以体系架构为引领，推动技术研发、标准化、应用部署和工业互联网生态建设，力争在全球工业互联网体系的构建中掌握

22、主动权。网络是基础网络是工业生产要素间相互连接、传输交换数据的载体，是工业互联网的基础。工业互联网的网络包括互联体系、应用支撑、标识解析三个部分。其中：互联体系重点实现各类工业设备、物料、信息系统以及人之间的连接。当前工业互联网的互联体系存在工厂内部网络与工厂外部网络两部分。工厂内部网络呈现“两层三级”架构，不仅技术标准林立，相互之间难以兼容， 且各层级的网络配置和管理策略相互独立，难以有效支撑海量工业数据流通。工厂外部网络主要采用公众互联网，实现工厂之间、工厂与互联网应用之间的连接。未来，工厂内部网络与工厂外部网络在技术体系上将逐步走向融合。工厂内部网络将广泛采用以太网技术和 IP 技术，并

23、实现扁平化，各类无线技术也将在工厂内部网络中发挥更大的作用。工厂外部网络将趋于满足工业互联网业务低时延、高带宽、高可靠等要求，同时实现生产过程与互联网新业务之间的有效融合。应用支撑主要解决底层系统数据与 IT 系统和互联网应用的融合问题， 屏蔽生产系统产生数据的多元性和差异性，转换为 IT 系统可以直接读取、利用的结构化数据。目前业界已经出现了一些数据集成协议和消息中间件产品。工厂内的数据集成以 OPC/OPC-UA 协议为主，工业设备、产品到云平台之间则有 AMQP、MQTT、XMPP、OPC-UA、SOAP、DDS 等多种协议。未来应用支撑技术与协议逐步走向开放与标准化，企业内部以 OPC

24、-UA 为代表的数据集成协议将得到更加广泛的应用，成为连接生产设备和 IT 系统的“数据总线”；工业设备、产品到云平台之间的数据集成协议则会形成以开放标准为主的协议集。工业互联网的标识是识别和管理物品、信息、机器的关键资源，解析系统是在整个网络范围内实现互识别与互联互通的关键基础设施。目前国内外存在多种标识解析方案，并形成改良和变革两大发展路径。改良路径仍基于互联网 DNS 系统，在现有互联网 DNS 解析系统并进行适当改进来实现标识解析，如美国 GS1/EPC global 组织针对 EPC 编码提出的 ONS 解析系统，国际电联 ITU 针对 OID 编码提出的 ORS 解析系统等。变革路

25、径采用全新的标识解析体系，目前主要是数字对象名称管理机构（DONA 基金会）提出的handle 方案，未来还可能出现新的技术方案。我国企业在工业互联网网络方面已经取得一定进展，但在产业生态建设上仍远远落后于国际领先企业。国内许多企业已经进入工业网络的国际标准化组织或产业组织，如 PI（PROFIBUS & PROFINET International）组织中中国成员已经达到 120 多家，但实际上这些企业在其中主要是进行标准的跟踪，对标准和产业的主导能力十分有限。而浙大中控联合国内企业、科研机构开发的 EPA（Ethernet for Plant Automation）工业以太网技术已经成为

26、IEC 标准，由沈阳自动化所开发的WIA-FA 工业无线技术也已经成为国际标准，但这些标准在产业界的影响力、市场占有率还非常有限。数据是核心数据是工业互联网中流淌的血液，是驱动制造业智能化发展的关键。通过对工业互联网中的数据进行分析挖掘，能够在智能化生产、协同化组织、个性化定制和服务化制造等各个场景中发挥巨大的催化作用。当前美国工业互联网和德国工业 4.0 的架构都将数据放在核心位置，推进相关的技术研发、标准化和示范应用。中国是制造业大国，也是消费大国，拥有最为丰富的工业数据资源。深挖数据在工业互联网中的潜力，培育数据驱动的新型工业体系，对建设制造强国和网络强国战略都具有十分重要的意义。然而目

27、前我国工业生产各环节数据采集不充分，信息孤岛严重，缺乏统一数据标准造成多源数据难以集成应用；工业数据的采集管理和建模技术还停留在初级水平， 对海量、实时、异构工业数据的挖掘能力不足；大数据分析在工业各环节的尚未普及，还没有形成能够持续迭代的数据闭环。未来工业大数据应用的核心任务是构建覆盖工业全流程、全环节和产品全生命周期的数据链，并在此基础上形成基于数据分析的系统级工业智能。工业数据的应用发展，重点包括四个方面内容：一是以标准为抓手，加强工业数据采集与交换，打破数据孤岛，实现数据跨层次、跨环节、跨系统的大整合；二是推进工业全链条的数字化建模，将各领域各环节的经验、工艺参数和模型数字化，形成全生

28、产流程、全生命周期的数字镜像，并构造从经验到模型的机器学习系统，以实现从数据到模型的自动建模；三是深化工业大数据分析，从报表、告警等简单的呈现事实型应用，逐步向更加复杂和智能的预测型分析转变；四是促进数据分析向工业系统各环节广泛渗透，形成贯穿数据采集、智能控制到智能决策的完整闭环，构造自我迭代和持续改进的智能化工业系统。安全是保障安全是工业互联网创新发展的根本保障。随着两化深度融合的不断推进，工业研发、生产、管理等各个环节与互联网的联结日益紧密，工厂封闭环境逐渐打破，病毒、木马等互联网安全威胁向工业领域扩散，工业互联网安全问题日益凸显。工业互联网广泛应用于工业、能源、交通以及市政等关系国计民生

29、的重要行业和领域，已经成为国家关键基础设施的重要组成部分，一旦受到网络攻击，将可能导致工业生产运行瘫痪，造成巨大经济损失， 并可能带来环境灾难和人员伤亡，危及公众生活和国家安全。当前，我国对工业安全重视程度显著提高，管理工作职责日趋明确，但现有主要依赖于隔离的工业安全防护措施难以有效应对工业互联网发展带来的新安全风险。为加强工业互联网安全管理，保障工业网络基础设施、控制体系、业务应用等的可靠稳定运行，保护工业数据和个人隐私安全，业界从设备、网络、控制、应用和数据积极开展安全研究，构建工业互联网安全保障体系。未来工业互联网安全呈现以下五大发展趋势：一是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；二是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；三是工厂控制环境由封闭到开放，未来工厂控制安