从工业互联网到工业智联网:全球发展趋势与中国对策.pdf
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1、工业智联网具有推动国民经济结构性变革和社会工程系统转型的巨大潜力。在回顾从工业互联网到工业智联网的纵向概念衍化历程基础上,提炼工业智联网的多层内涵,并在横向框架下分析其赋能建设现代化产业体系的重要作用。当前,全球工业智联网正处于技术加速孵化、应用场景拓展、规模化扩张的关键时期。美中日德四国具有一定先发优势;技术创新主要面向核心赋能能力与工程化应用两大方向;新环节、新流程、新主体不断涌现;技术标准与发展安全更加受到重视。我国在工业智联网实践方面取得显著成果,顶层设计不断完善、产业规模不断扩大、区域协同不断深化、应用场景不断拓展,但同时还存在着关键技术供给能力不足、部分产业赋能陷入瓶颈、人才培养体
2、系尚未形成、多维安全保障体系亟待健全等问题。为促进工业智联网高质量发展并充分发挥工业智联网对建设现代化产业体系的助推构建与赋能提升作用,应当健全科技攻关新型举国体制,打破协同创新壁垒;发挥应用体量数据场景优势,释放产业发展潜力;构建完善专业人才供需系统,加强人才队伍建设;高标准建设产业链安全体系,确保产业全面安全。关键词:工业智联网;工业互联网;工业网联技术;产业体系现代化中图分类号:文献标识码:文章编号:()党的二十大报告指出,“建设现代化产业体系”,要“坚持把发展经济的着力点放在实体经济上,推进新型工业化”同时,要“加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字
3、产业集群”。作为新一代信息技术与工业经济深度融合的产物,工业网联技术通过赋能工业企业向数字化、网格化、智能化转型,改变传统工业生产底层架构,孕育新的生产要素与生产流程并不断优化资源配置,成为促进工业高质量发展的关键力量。随着产业与技术革命的深入发展,工业智联网概念与技术正逐渐兴起,成为提升产业国际竞争力、重塑全球产业发展格局的战略创新方向。建设完善工业智联网产业生态体系,推动已有工业互联网、工业物联网产业链条与技术系统向“智联”化方向跃迁升级,对我国加快建设现代化产业体系,推进制造强国、质量强国、网络强国建设,巩固提升我国在全球工业产业链、价值链、创新链地位具有重大现实意义。本文在回顾概念衍化
4、历程的基础上,依托工业智联网内涵框架,分析其促进现代化产业体系建设的作用机理。在实践层面,分析研判当前全球工业智联网发展现状和趋势,并结合我国当前阶段的实践成果与主要问题,针对性提出对策建议。一、工业智联网:纵向概念衍化与横向赋能框架(一)纵向上:从“互联”到“智联”的概念衍化工业技术和信息技术融合发展的进程最早在 世纪中期就已经开始。世纪七八十年代,全球信息技术革命使得信息产业在国民经济体系中的地位迅速提高,同时也对传统产业制造进行了重新塑造。世纪以来,以 、人工智能、大数据等为代表的新一代信息技术和数字技术接续取得突破,传统产业进入数字化发展快车道,而工业网联技术成为工业领域数字化转型的重
5、要着力方向。总体上,工业网联技术发展经历了从工业互联网到工业物联网、再到工业智联网三个演化阶段。年,通用电气在 工业互联网:突破智慧与机器的界限 白皮书中首次提出工业互联网()概念,认为工业互联网是数据、硬件、软件与智能的流动和交互,通过传感网络、大数据分析、软件来建立的自适应智能工业网络。工业互联网概念一经提出便受到全球主要国家的重点关注,认为其拥有赋能现有产业,实现泛在互联,并引致国民经济结构性变革,推动国民经济实现高质量发展的潜力。随着产业技术革命深入发展,物联网()概念和技术得到迅速普及。在物联网技术加持下,工业互联网概念逐步演变成工业物联网概念。年底,计算机学会将工业物联网列为 年的
6、十大技术发展趋势之一。相比于工业互联网,工业物联网更加突出网联系统与物料元素、设备终端的联结关系,工业装备、云计算、边缘计算等资源被纳入网联系统,通过感知接入层与控制操作层实现细化到末端边缘装置的广泛深度互联。当前,新一轮信息技术革命的代表性技术展现出融合创新发展趋势,面向人工智能、大数据、区块链等技术的高性能异构数据计算平台与工业网联技术耦合,在系统信息互联(工业互联网)与终端感知控制(工业物联网)基础上,催生出以解决系统资源使用效率、自适应性、自主性、自组织性和安全性问题,实现工业过程的知识自动化解析与自动化服务为目标的工业智联网()概念与技术。工业智联网在更高的智能层次上,有效融合了智能
7、系统工程技术,为新一代的工业智能产业提供技术支撑。图 工业互联网到工业智联网的概念衍化过程杨帅:工业 与工业互联网:比较、启示与应对策略,当代财经 年第 期。王飞跃、张军、张俊、王晓:工业智联网:基本概念、关键技术与核心应用,自动化学报 年第 期。伴随着技术概念的拓展(见图 ),世界各国结合国情现实、发展优势与阶段特征,陆续推出一系列工业网联产业发展框架,如美国智能制造生态系统()、德国工业 ()、我国的智能制造()、日本工业价值链()等。(二)横向上:多层次工业智联网内涵框架赋能产业体系现代化习近平总书记强调,要“以科技创新为引领,加快传统产业高端化、智能化、绿色化升级改造,培育壮大战略性新
8、兴产业,加快构建具有智能化、绿色化、融合化特征和符合完整性、先进性、安全性要求的现代化产业体系”。纵向上,工业智联网概念经历了工业互联网、工业物联网等演化阶段。横向上,工业智联网概念可以通过多层内涵框架进行定义(见图 ),分别是前沿技术、基础设施与工具、新产业模式与工业形态、智能经济生态与社会工程系统。随着概念内涵的扩展,工业智联网对于工业产业体系的支撑、调整、优化作用也随之深化,并在不同维度上促进现代化产业体系建设,提高产业体系现代化水平与发展质量,增强产业链创新链国际竞争力。图 工业智联网的多层内涵框架与产业体系现代化水平提升路径 前沿技术创新为现代化产业体系建设提供根本驱动本质上,工业智
9、联网是一种具有动态性与时变性的前沿技术,通过经验知识的获取积累,实时改变系统内容、形态、方法和结构,直接面向复杂工业系统与运行环境,目的是提供自动化知识解析与知识服务,并与真实世界进行实时的知识交互与行为互动。工业智联网本身要求良好的创新环境与制度,并且进一步加快设备、人才、技术等创新要素的流动效率,拓展创新渠道、改善创新环境、提升创新效率,转换产业发展动力从投资驱动为创新驱动,为建设现代化产业体系提供了根本动力。作为未来基础设施与资源配置工具提供基础支撑基于技术应用,工业智联网成为面向未来工业的关键基础设施以及资源整合配置工具。我国“十四五”数字经济发展规划 指出,要“建设可靠、灵活、安全的
10、工业互联网基础设施,支撑制造资源的泛在连接、弹性供给和高效配置”。工业互联网基于通信、传感、基站、网络、监测系统、工业 等软、硬件设施,实现人、机、物等要素在工业流程中的广泛连接,为网联企业提供完整高效、响应迅速、安全可靠的生产控制实时网络。工业智联网在上述基础上,更精确提供了由多层次一体化计算系统支撑、社会工程系统联合感知与驱动的智能技术应用与知识服务,使海量工业实体完成社会化知识协同,彻底改造工业生产形态,极大地解放和提升社会生产力。工业智联网作为新型基础设施最前沿的应用领域,推动动力转换、质量变革、结构升级、效新华社:习近平听取陕西省委和省政府工作汇报,:率提升、环境优化,赋能实体经济高
11、质量发展,为推进新型工业化、建设现代化产业体系提供了基础支撑。塑造新产业模式与工业形态提升产业现代化水平通过对传统工业产业进行广泛赋能,工业智联网逐渐塑造了一种新兴工业形态与产业模式。工业物联网在传统工业生产模式基础上,实现企业之间跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的全面互联互通,实现各类资源高效、精准配置。工业智联网更进一步,对各种产业进行建模、分析、管控,使其极高效率自主运转和发展,自动分析所有产业的宏观和微观数据,构建起覆盖全产业链、全价值链的制造和服务应用体系,形成真正数据化、知识化、智能化的智能产业模式。传统工业系统与虚拟工业系统进行交互,建立起智能化、虚实交互、虚实纠缠的新工业系统,支
12、持生产决策与资产管理,并由点带链、由链带面推动工业系统全尺度、全要素和全价值链的融合与协同,完成对实际工业系统的管理与控制、分析与优化,大幅提升工业经济的发展质量和效益。一方面,工业智联网的发展培育壮大了人工智能、大数据、区块链、智能装备等战略性新兴产业,另一方面,工业智联网加快对传统产业高端化、智能化、绿色化升级改造,提升产业体系现代化水平与建设质量。推动经济社会系统转型提高现代化产业体系发展质量在最广泛意义上,工业智联网将赋能经济社会全域,塑造智能经济生态并推动智能社会工程系统转型。工业智联网推动单点环节智能化向全面集成智能演进,加速创新机制、组织形态、商业范式的深刻变革,建立一种全新的、
13、直接覆盖全经济主体的协同数信、感控、知识自动化系统。社会系统学科认为,“物理空间”物理工程系统、“赛博空间”人工工程系统与“社会空间”社会工程系统共同构成了完整的社会系统。工业智联网架构发展背景下,农业智联网、交通智联网、能源智联网、企业智联网应运而生,人工工程系统得以实现对物理工程系统的实时控制,并完成对社会工程系统的引导。社会系统也对物理系统、人工系统实时反馈,最终实现物理空间、赛博空间、社会空间的互联互通,构建起完整的智能社会工程系统。工业智联网将现代化产业体系建设拓展到社会层面,更加符合完整性、先进性、安全性要求,并实时接受经济生态与社会工程系统的反馈,及时进行调整修正,提高产业体系建
14、设质量,真正打造满足社会需求、适应社会特征、契合社会形态的现代化产业体系。二、全球工业智联网发展现状与趋势当前,全球工业智联网正处在技术加速孵化、应用场景拓展、规模化扩张的关键时期,产业格局尚未完全确定,具有很大的发展潜力。产业现状方面,美中日德四国依托原有的工业互联网产业基础,在工业智联网方面具有一定先发优势;技术趋势方面,创新主要集中在核心赋能能力与工程化应用两个方向;产业生态上,新环节、新流程、新主体不断涌现;整体生态上,多元主体正加强合作,技术标准与发展安全更加受到重视。(一)美中日德基础产业规模占优,中等偏上收入国家紧抓机遇工业智联网至今仍是一个新兴技术概念,世界主要国家或组织对其产
15、业与技术标准尚未形成共识,也缺乏一致的统计口径。鉴于工业智联网以工业互联网为前期发展形态,此部分以工业互联网产业增加值规模描述工业智联网产业基础情况,后文技术方面的趋势则更聚焦工业智联网。基于经合组织()及世界银行数据,中国工业互联网研究院测算了全球 个代表性国家工业互联网产业规模(见表 )。年,国工业互联网增加值总额为 万亿美元。前四位分别为美国 亿美元、中国 亿、日本 亿、德国 亿,美、中、日、德四国规模之和超过全球规模的 。根据地区分类,东亚及太平洋、欧洲及中亚、北美地区的工业互联网规模比重加总超过 。其中,东亚及太平洋地区为 万亿美元,占 ,增速为 ;欧洲及中亚为 万亿美元,占比 ,郭
16、朝先、方澳:新基建赋能实体经济高质量发展的生成逻辑与优先策略,新疆师范大学学报(哲学社会科学版)年第 期。,“:”,():,“:”,()增速为 ;北美地区为 万亿美元,占比 ,增速为 。此外,南亚、拉丁美洲及加勒比等地区的工业互联网增加值合计全球占比为 左右。根据收入水平,高收入国家总计规模达到 万亿美元,占比 ,增速为 ;中等偏上收入国家为 万亿美元,占比 ,增速达到 ;中等偏下收入国家为 万亿美元,占比 ,增速为 。可以看出,高收入国家依托自身已有的发达工业产业体系,在产业基础方面具有先发优势,但中国、俄罗斯、巴西等中等偏上收入国家正努力抓住新一轮技术革命与产业革命发展机遇,在国民经济体系
17、中加强工业智联网应用,力争实现工业智联网发展的“弯道超车”。表 年全球工业互联网增加值前十国家及地区、收入分类情况国家增加值(亿美元)全球占比按地区划分代表国家数增加值:亿美元全球占比 美国 东亚及太平洋 中国 欧洲及中亚 日本 北美 德国 南亚 印度 拉丁美洲及加勒比 韩国 中东及北非 英国 撒哈拉及南非洲 意大利 按收入等级划分代表国家数增加值(亿美元)全球占比法国 高收入 俄罗斯 中等偏上收入 其他 国 中等偏下收入 数据来源:根据 中国工业互联网产业经济发展白皮书(年)整理。(二)技术创新主要面向核心赋能能力增长与工程化应用当前工业智联网技术创新主要针对两个方向,一是向上面向更复杂知识
18、处理、更高性能需求的核心赋能能力增长技术创新,二是向下面向工业部署落地的工程化突破应用创新。在核心赋能能力方面,第一,数据科学围绕更复杂更多样的工业问题,以深度学习为核心开展创新。深度强化学习()通过在工业实践中不断迭代试错,优化动态环境与复杂场景中的多元决策执行,在产品设计与开发、调度控制和加工路径、运维管理和策略等方面展现出强大的优化能力。生成对抗网络(),通过两个神经网络不断博弈,增加有效工业样本数量,改善工业数据质量,为工业模型训练提供数据基础。第二,基于深度学习,应用创新重点提升面向生产与客户的关键问题识别能力与知识服务能力。工业视觉技术更加聚焦高精度小目标识别场景,以及低质量数据情
19、况下的处理能力。自然语言处理()围绕用户服务环节,提升用户交互识别能力,通过分析知识图谱,深度挖掘客户需求,提升服务效率质量。第三,知识工程走向图谱化、自动化构建更新与定量复杂决策。工业知识的数据获取、知识加工、知识应用核心环节已经明确,工业知识图谱的自动化构建与更新架构逐渐成型,语义处理环节由人工处理向自动化抽取和融合转变,图谱更新环节实现动态组织自更新,部分机构已建立起知识“开放众包”机制进行图谱管理。工业知识图谱应用逐步由语义信息检索和定性决策走向定量复杂决策,在核心领域决策执行环节,通过集成机器学习模型增强图谱推理能力。第四,工业机器人交互和学习方式正在向人机、类脑、脑机技术方向转变,
20、双向脑机接口、类脑 脑机接口等技术突破将深刻改变人机协作模式,并将从机器学习中获取可解释性强的经验,但目前这一领域还处于理论研究与实验阶段。在工程化应用方面,技术创新重点在模型效率、流程可解释、数据质量、工业融合与规模化落地几个方中国信息通信研究院、工业互联网产业联盟:工业智能白皮书(),年。面。第一,芯片与模型软硬件共同发力解决模型效率问题。当前以冯诺依曼结构为主的芯片架构正面临“内存墙”挑战,、鲲云科技等国内外 企业与芯片制造商推出加速模块、边缘计算盒子等硬件,聚焦架构设计、场景优化方向开展多样化探索。目前,知识图结构蒸馏、知识精馏、参数剪枝量化等模型效率提升技术广受关注,但其专用性与学术
21、性较强,限制了工业落地推广。第二,在设备管理、流程优化等领域提升流程可解释性。一方面,在质量检测、设备异常识别等场景中,基于特征可视化方法挖掘因果 相关关系,并进行可视化输出;另一方面,在故障根源分析、生产缺陷预测等场景中,利用决策树、决策规则、工业知识图谱等可解释模型的局部 全局近似来提升可解释性。第三,聚焦小样本困境与行业领域数据集构建问题提升数据可用性。小样本困境在于当前工业数据零碎化、边缘化、相关性弱导致难以提炼知识,目前主要存在数据扩充、先验知识引入、优化模型结构几类解决路径。在行业层面,基于数据集开发智能算法模型,提升解决行业共性问题的能力,在领域层面,挖掘共性需求,提升解决场景化
22、问题的能力。这类解决方案目前还存在数据资产 商业机密泄露、隐私计算技术不成熟、法律法规尚未健全等制约因素。第四,框架逐步成为加速工业融合与规模化落地的核心领域。、和百度飞桨成为国内工业领域应用普及度较高的 框架,上承差异化工业应用、下接多样化工业硬件,一方面提供统一、可扩展的基础架构层,提升模型训练性能,一方面针对目标硬件做定向适配、特属优化,保证端侧模型部署与推理速度,最终目标是提升 框架的适配与易用性,推进工业融合与规模化落地。(三)整体工业生态建设催生出新环节流程、新竞争主体随着工业网联技术深入发展,发达国家愈发重视网联技术对重塑整体工业生态与提升国家产业竞争力的重要作用,发展目标从早期
23、的重振本土制造业转向充分发挥工业智联网渗透、赋能、改造效应,提升整体工业产业发展质量。美国进一步加大政府对人工智能、先进制造等产业的扶持力度,持续追加研发投入。德国接续发布 数字化战略 德国工业战略 等系列战略政策,推动形成多层次工业网联产业集群。西门子、等大型高新技术跨国企业进行优势整合,加速全球工业转型与布局。欧盟及其成员国持续推动新兴产业发展与再造已有产业的高附加值环节。日本启动“工业价值链计划”,建立本地化互联工业支援体系。在整体工业生态建设目标下,当前涌现出行业数据标注等新环节、新流程,以 为核心的服务型企业成为新市场主体的典型代表。数据标注等数据服务产业集中在仓储物流与安全场景,包
24、括近年诞生的马达智数、冰山数据和觉醒向量等,大规模、高质量的标注数据集逐渐成为产业发展的刚需。工业场景碎片化特征要求工业智能模型需要不断迭代优化,当前在高价值设备健康管理等领域诞生了一批以 技术为核心的工业服务型企业,将 能力注入工业生产管理过程,为用户提供设备监管、运维、预测性维护等智能化服务。除 服务型企业外,大型咨询公司也加入智能服务市场竞争,以定制化智能解决方案优势扩大市场份额。埃森哲、德勤等咨询公司有着丰富的工业咨询经验,同时拥有广泛的智能技术生态伙伴,如埃森哲拥有超 年的全球咨询服务经验,具有覆盖 多个行业的 多名技术顾问,同时与微软、谷歌、亚马逊具有密切合作。这些企业通过成立研究
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