我國是全世界唯一擁有聯合國產業分類中全部工業門類的國家，正從“制造大國”向“制造強國”邁進。
工業互聯網是中國制造的轉型升級之路。
“中國的工業，怎么去做轉型升級，就是要在宏觀層面實現話語權的提升，而且要通過工業互聯網。”中國信息通信研究院華東分院副總工程師賀仁龍強調，“上層和下層的整個制造的改變，所傳遞出的信息和語言可以變成行業里數字化制造的標準，而整個行業的標準又可以引領全球的標準。”
工業互聯網滲透的領域廣、主體玩家多，意味著這場圍繞工業制造行業的升級轉型，是復雜又漫長的，其核心在于沒有統一的機器語言。
正如消費互聯網統一了購買語言，在電商、生活服務等領域迅速發展，形成了巨頭。
工業互聯網的體量遠大于消費互聯網，如果能夠統一機器語言，發展將會更快。
疫情帶來新生代互聯網的繁榮
早在疫情爆發初期，賀仁龍就曾預測：“17年前的SARS帶來了消費互聯網線上經濟的繁榮，而新冠疫情，會帶來新生代互聯網的繁榮。”
從前的消費互聯網是商品價目及信息、支付的上網，而現在牽引的是生產的全生命周期的逐步上網。
疫情導致了無接觸時代的到來，在生產和組織生產、供應鏈管理的過程中，實現在線和無人的狀態，對工業有促進和演變作用。
這種全方位要素的上網波及到了以工業互聯網為首的各個產業，新生代互聯網時代來臨。
受疫情影響，中國第一季度GDP同比下降6.8%，政府為此出臺的經濟刺激政策觸發了新基建規模化的投資，也將為工業互聯網鋪好一條高速公路。
2008年“四萬億”涉及的“老基建”，主要是鐵路、公路、橋梁等“鐵公基”領域。而現在提出的“新基建”是以技術創新為驅動的包括信息、融合、創新三部分的基礎設施。
5G、物聯網、數據中心、AI、云計算等作為信息基礎設施的主要內容，能夠滿足工業互聯網發展的基本條件。
5G是實現工業設備和工業物質之間的物物相連、物人相連以及控制相連的一個基本過程;在工業產生了大規模的數據之后，需要有數據中心和人工智能的算法;工業中很多的工業基地和模型，需要工業互聯網的行業云去解讀。
回顧歷史，每一次工業革命的真正爆發，基礎設施建設也都是先行條件。信息和遠程通信時代，互聯網作為基礎設施，催生了計算機、軟硬件、消費互聯網等產業。到了現階段的智能時代，新一代基礎設施建設將加速新一代產業如產業互聯網和人工智能的發展。
工業互聯網的生長邏輯：價值經濟
在過去的三十年中，我們經歷了一個快速、免費、規模的消費互聯網時代。
而在工業互聯網時代，舊有思維框架不再適用，我們需要適應新的邏輯。
工業的每個領域都有自己的行業Know-how。在基礎設施建設的先行條件下，工業互聯網項目的落地，還需要滿足具體場景的特殊需求。
數字化、智能化為工業知識的凝聚提供了新的手段，通過大數據建模、AI等方式可以重構整個工業生態。
與在線交易、在線配送的消費互聯網相比，工業互聯網更多的是在線生產、在線供應鏈管理、以及在線的生產要素流動。
復雜的連接度帶來了工業互聯網的“慢與重”。消費互聯網連接了供需雙方，而工業互聯網需要連接的是產業鏈上的各級供應商。
更重要的是，消費互聯網連接的人是有主動性的，有統一的消費購買語言，可以通過數據建模來撮合交易。
而工業互聯網連接的生產要素：機器設備、物料工單是復雜的，沒有統一的機器語言。如果可以通過技術設置一系列編碼，打通不同類型的機器和物料之間的溝通語言，那么行業的語言和標準都將顯現。
“工業互聯網最核心的就是行業里的生產語言。將生產機器的協議和邏輯標準打通，用技術呈現出來，再把它們連在一起，才能團結起所有的生產力。”賀仁龍說道。
制造業的核心一定是圍繞產品全生命周期價值鏈的創新，在價值鏈的每一個環節中都有效率提升的空間。
如何借助工業互聯網，打通企業研、產、供、銷、服全價值鏈，聚焦提質降本增效的業務目標是關鍵。因此，從消費互聯網到工業互聯網，是“規模經濟”到“價值經濟”的轉變。
中小企業也可以做工業互聯網
數字化程度不高、體量不夠大的中小企業也可以做工業互聯網。
“中小企業的主要目標是維持生存和發展，為消費者和股東創造價值。要做工業互聯網，就需要做到小而美。所謂量體裁衣，關鍵是找到最適合有用的。”賀仁龍表示。
以制造業為例，可以對工業大數據加以利用。通過監測機器數據，實現對生產機器的遠程運維管理，監測機器健康狀況，從而減少非計劃性宕機，提升生產效率。
還可以增加傳感設備，幫助提升產品良率。傳統的提升良率的方式是抽樣檢查，根據部分產品的檢驗結果推斷整批的質量狀況，難免產生生產者風險和用戶風險。
但通過工業互聯網的技術在線感知，機器一旦掉線或出現其他問題，可以及時感知人工進行干預，從源頭杜絕次品產生，減少浪費原材料以及生產時間，從而降低成本。
“監控設備、采集數據、調整維修等，其實都是直接通過工業互聯網的各種手段來提升生產環節中的效率問題。”賀仁龍說道，“如果企業可以咬住行業痛點，做大痛點，很可能會變成一個工業互聯網平臺級的企業。”
比如廣州致景，在前端，自主研發了紡織電商平臺“百布”來聚集下游中小服裝制造商的訂單，在后端通過AIoT又將上游業內多家企業的近30萬臺紡織機連接在了一起。
通過下游訂單的聚集，致景在云端按照機器的閑置率，將訂單合理分配至生產企業，對上游生產環節進行了產能的智能化管理。
一方面實現了制造能力的全網連接，另一方面實現了市場和制造的零距離打通，整個行業的開機率、供應鏈效率、交易效率，都在這個過程中得到提升。
因此像致景這樣的解決方案供應商，在行業集中度小，沒有寡頭企業的情況下，具備服務好整個行業的潛力。
尾聲：工業互聯網最終會演變成算法平臺
在工業互聯網統一了生產力語言和機器語言、形成巨頭后，最終一定會演變成人工智能的算法平臺。
人工智能算法的精準度是基于數據的多少。數據越多、基數越高，協調調配的算法就更精準，效率也就更高。因此人工智能的特色一定會導致智能算法的平臺。
“雖然各路大軍已經進入到工業互聯網領域，但都還在外面打轉。機器的語言還沒打通，數據就像石油一樣在底層，沒有被挖掘出來。”
一切都才剛剛開始。
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