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工業互聯網如何在新基建的風口起飛

2020-07-16 0

工業互聯網是互聯網和新一代信息技術與工業系統全方位深度融合所形成的產業和應用生態,是工業智能化發展的關鍵綜合信息基礎設施,其核心是基于全面互聯而形成數據驅動的智能。

今年來,我國決策層對于加碼新基建、加速工業物聯網改革創新等表態,早已標示了社會資源向工業互聯網歪斜的新趨勢;另外,在疫情期間,公司業務流程網上化、智能化需求極速提升,工業物聯網的實際使用價值獲得突顯。

一、什么是工業互聯網

對長期關心工業互聯網的人來講,工業互聯網并不是全新升級定義。在其以前,工業4.0曾受到青睞。實際上,不管工業互聯網還是工業4.0,都體現著制造業的數字化戰略轉型升級。

法國是刮起這輪轉型的帶領者,同時也是工業4.0的明確提出者。賽迪智庫工業經濟所副所長劉春長概括為:18世紀引入機械制造設備的工業是1.0時代,20世紀初的電氣化是2.0時代,20世紀70年代開始的利用電子信息化技術的自動化是3.0時代,而工業4.0,意味著基于信息物理系統(Cyber-Physical System,CPS)的智能制造時代的到來。

工業互聯網的含意如出一轍,一樣是通過工業革命和互聯網改革,促進支撐社會經濟正常發展運行的制造業完成轉型升級。簡單來說,不管是工業4.0還是工業互聯網,它們的主要都是借由新興技術如互聯網技術、物聯網技術等,提高制造業的智能化、高效率,實現數據共享。


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二、工業互聯網的服務對象是誰

盡管加了工業兩個字,但工業互聯網的范圍與互聯網還是存有極大差別。工業互聯網的基礎服務目標是工業。因此,工業互聯網存在的基本是大量的工業、制造業的機器設備。擁有機器設備以后,如何從機器設備上采集數據、怎樣將機器設備相互之間聯接、怎樣將收集的數據信息做儲存、解決、剖析并運用于具體工作中,就組成了工業物聯網的基本要旨。

具體而言,可以將工業互聯網平臺的基本架構概括為四個方面:

?數據采集:即如何從線下龐雜的設備和機器上實現信息的采集和整理;

?數據處理:數據采集回來之后如何將不同來源、結構的數據進行存儲、處理;

?數據分析:對采集回的數據基于工業機理和數據科學實現海量數據的深度分析,并實現工業知識的沉淀和復用;

?應用開發:提供開發工具及環境,實現工業APP的開發、測試和部署。

這四個方面分別對應邊緣層、IaaS層、工業PaaS層、工業SaaS層以及貫穿上述各層級的安全防護,而其中,邊緣層、平臺層、應用層是工業互聯網平臺的三大核心層級。


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三、誰在分這塊萬億大餅

相較別的產業鏈來講,工業是一個更加繁雜、多元化的產業鏈。也正是如此,工業物聯網的傳動鏈條更長,涉及范疇更廣,其所撬起的銷售市場機會也更大。

預估今年,在我國工業互聯網產業經濟增加經營規模約為3.1萬億元,環比具體提高約47.9%,占GDP比例為2.9%,對GDP提高的奉獻將超出11%。在其中,關鍵產業增加值經營規模將做到6520億人民幣,結合推動的經濟增加值將達2.49萬億,將推動超出255萬只新增就業職位。

巨大的數據信息身后,掩藏著寬闊銷售市場。應對近在咫尺的機會,味覺機敏的產業鏈和資產早就慢跑進場。

分行業看,不一樣玩家在邊沿層、服務平臺層、網絡層也都有合理布局。其中,阿里巴巴、騰訊、華為等互聯網巨頭嘗試對服務平臺層和網絡層完成全方位滲入。以騰訊為例子,其出示測算、儲存等基礎設施建設層服務項目,也出示數據管理平臺、AI服務平臺、阿里云數據庫等服務平臺層服務項目,另外還輸出行業解決方法。

但是,工業互聯網并不是僅僅大佬們的游戲,在這個鏈條復雜的跑道,盡管通用型服務平臺被大佬掌權著,但在眾多細分化行業仍存有開拓機遇。不論是深耕細作某一階段,還是潛心某一行業,都早已有初創公司冒出頭來。


現階段,工業互聯網發展潛力正猛,但悠長的全產業鏈條也有眾多必須提升的環節,這些全是創業者的機遇。另外,工業互聯網本身存有成本費等營銷推廣挑戰,也會更為磨練行業玩家的技術產品整體實力??墒?,挑戰與機會是一直共存的,在這塊價值超萬億元的蛋糕面前,新一輪競逐已在開展。


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