“工业互联网平台宣讲团”第二讲直播实录《工业互联网平台白皮书》宣讲时间：2018年1月17日晚20点主讲专家：朱敏：中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长、《工业互联网平台白皮书》主要撰写者主持人：胡虎：《三体智能革命》主编、媒体专家【主持人开场白】：大家好。

101 个（注：实际直播转播微信群97个）科技、产经微信群同步图文直播、转播的工业互联网平台宣讲团再度开讲。

这里是宣讲团在数字虚体空间举行的第二场公益分享，我是活动主持人胡虎。

作为人民邮电报社一名专业媒体人，本人长期从事前沿科技与数字经济的深度报道和趋势研究工作，也是机械工业出版社近期出版的国内首部讨论智能化理论的专著——《三体智能革命》的主编。

此次宣讲活动，是为了贯彻落实国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，宣贯《工业互联网平台白皮书》，在工信部信软司大力支持下，由中国信息通信研究院、工业互联网产业联盟、走向智能研究院主办的。

上期说到，“工业互联大潮起，实体经济春天来”。

这回单表，“工业互联百业兴，平台创新点雄兵。

”去年11月，有关单位正式发布了《工业互联网平台白皮书》。

《白皮书》对于工业互联网平台的来龙去脉、概念架构、关键要素、场景案例等等作了极富说服力的描述。

由于概念新、理念新、技术新、案例新，工业界、IT通信界、企业界人士在积极拥抱“工业互联网平台”新生事物的同时，迫切希望听到更加深入、详细的解读。

宣讲活动得到我国工业、IT等领域若干重要的行业协会、管理部门、产业联盟、研究机构、知名企业大力支持。

他们是：工业互联网平台宣讲团支持单位（排名不分先后，更新中）：中国机电一体化技术应用协会、中国工业技术软件化产业联盟、宁夏宁东能源化工基地管委会、沈阳市大数据管理局、苏州工业园区科技和信息化局、杭州市余杭区科学技术局、东北大数据产业联盟、浙江省工业互联网产业联盟、中国精算研究院大数据中心、成都汽车产业研究院、苏州市智能制造公共服务平台、北京中关村科技园丰台园3D打印数字维创中心、杭州市计算机学会、杭州市物联网行业协会、无锡市信息化协会、绍兴市产业互联网促进会、深圳市大数据研究与应用协会、工业互联网产业联盟上海分联盟、华东理工大学信息科学与工程学院、北京信息科技大学自动化学院、中国人工智能学会智慧能源系统专业委员会、航天云网、徐工信息、海尔工业智能研究院、树根互联、中国移动、中船信息、西门子、ABB、PTC、东方国信、日海物联、索为系统、《航空动力》编辑部、e-works数字化企业网、工业4.0俱乐部、中国科技自动化联盟、工业4.0创新平台、工业4.0商业共同体、智能制造百人会、工控兄弟连、工业服务联盟、寄云科技、北京兮易、兰光创新、英诺维盛、合众联恒、北京格分维、大驰工业设计、昱辰泰克、青岛天河制造业转型升级研究院、中之杰、互联智佑、宝信信息、中安鼎辉、安星联供应链、联讯动力、造奇智能、制学网、廊庭科技、2045加速器、翔正国际、智汇工业、国脉物联网、工程师联盟、慧造智能研究院、渤海方略等等。

最新统计，今晚同步直播宣讲活动的微信群有97个,比第一期宣讲活动增加了22个，可见工业互联网作为创新热点有着巨大的知识魔力。

97个同步直播转播微信群有(系列群只列举主群，部分微信群未列出)：工业互联网产业联盟群、走向智能-工业互联精英群、走向智能-工业互联产融群、工业互联网平台宣讲团直播系列群、CPS信息物理系统专家宣讲团、国家智能制造交流群、宁东管委会系列群、中国工业技术软件化产业联盟群、中国信息自动化交流群、《三体智能革命》雅读汇、工业4.0俱乐部系列微信群、工业4.0商业联合体系列微信群、2018智能制造百人会群、中欧智能制造、中国智能制造Imchina、工业互联网安全讨论小组、中国建造3.0&建筑数字领导力论坛、人工智能创新高峰论坛、智能科技创新交流群、IC咖啡讲堂001|物联网群、工业4.0研讨会主群、中欧校友制造业群、西南精益制造联盟、走向智能论坛读书汇、中国智能制造IMchina、国脉物联网与智能制造论坛微信群、工业物联网合作交流群、工业服务联盟群、中国智慧能源+国际化高端智库群、杭州智能制造研究会、创新设计群、兮易强企交流群、【未来智+】微直播课堂系列群、国家纺织商会工业4.0中心、沈阳大数据产业交流群、山西装备制造之家、工业互联网上海分联盟群、江苏大数据联盟系列群、江苏省工业软件产业发展联盟群、绍兴市产业互联网促进会系列群等等微信社群。

作为宣讲活动主持人，对刚刚提到的机构、社群表示衷心的感谢。

今晚，我们荣幸地请到一位重量级嘉宾——中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长、《工业互联网平台白皮书》主要执笔者朱敏，她是信通院两化融合研究领域主席，专注于智能制造、工业互联网和CPS的战略与规划、技术与产业分析、成熟度评估和应用解决方案研究，对两化融合管理体系、智能装备、工业软件、工业网络、工业大数据研究亦有积累。

她演讲的题目是《工业互联网平台白皮书宣讲》，接下来，有请朱所长先给大家打个招呼，然后进入宣讲时间。

以下为朱敏所长宣讲图文：当前，制造业成为全球经济发展的焦点，传统产业转型升级需求迫切。

同时，新一代信息技术飞速发展，积极向制造业渗透，驱动产业变革。

制造业转型升级的迫切需求与信息技术向制造领域加速渗透的趋势相互交织融合，催生了工业互联网平台。

一方面，制造业转型升级需要新的平台化使能工具。

一是工业数据的爆发式增长需要新的数据管理工具，实现海量数据低成本、高可靠的存储和管理。

二是企业智能化决策需要新的应用创新载体，满足智能化应用的爆发式增长。

三是新型制造模式需要新的业务交互手段，实现不同主体、不同系统间数据和应用的高效集成。

另一方面，信息技术发展推动平台化使能工具走向成熟。

一是云计算技术成熟，可以帮助制造企业低成本建设IT基础设施，形成单行可扩展的存储计算能力，实现简单灵活的软件开发与部署，进而帮助制造业降低成本；二是大数据和物联网技术成熟，可以为制造企业有效连接设备和产线，收集生产现场成千上万种不同类型的数据，完成不同来源不同结构工业数据的采集与集成，高效处理分析，实现价值挖掘，进而帮助制造企业提升价值。

平台发展经历了云平台、大数据平台、物联网平台和工业互联网平台四个阶段。

第一阶段形成了以亚马逊AWS 、微软Azure 为代表的云计算平台；第二阶段形成了以SAP HANA 和Teradata Aster 为代表的大数据平台；第三阶段形成了以亚马逊AWS IoT 、微软Azure IoT 、IBM Watson IoT 为代表的物联网平台；第四阶段，以GE Predix 、西门子MindSphere 为代表的工业互联网平台快速发展，呈现爆发式增长态势。

根据咨询机构IoT Analytics 的统计，全球工业互联网平台数量超过150个，预计2021年工业互联网平台市场规模将达到16.44亿美元。

工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的载体。

从本质上看，工业互联网平台是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，实现海量异构数据汇聚与建模分析、工业经验知识软件化与模块化、工业创新应用开发与运行，从而支撑生产智能决策、业务模式创新、资源优化配置和产业生态培育。

从能力要求上看，工业互联网平台具备泛在连接、云化服务、知识积累、应用创新四大特征。

一是需要实现不同来源不同结构数据的广泛集成，二是需要基于云架构构建海量工业数据处理的环境，三是需要基于工业机理和数据科学实现海量数据的深度分析，并实现工业知识的沉淀和复用，四是能够提供开发工具及环境，实现工业APP的开发、测试和部署。

整个工业互联网平台呈现出清晰的层级架构，涵盖边缘层、IaaS层、平台层（也叫工业PaaS层）、应用层（也叫工业SaaS层）以及贯穿上述各层级的安全防护。

其中，边缘层、平台层、应用层是工业互联网平台的三大核心层级。

首先，边缘层是基础。

在平台的边缘层，对海量设备进行连接和管理，并利用协议转换实现海量工业数据的互联互通和互操作；同时，通过运用边缘计算技术，实现错误数据剔除、数据缓存等预处理以及边缘实时分析，降低网络传输负载和云端计算压力。

其次，平台层是核心。

在通用PaaS架构上进行二次开发，实现工业PaaS层的构建，为工业用户提供海量工业数据的管理和分析服务，并能够积累沉淀不同行业、不同领域内技术、知识、经验等资源，实现封装、固化和复用，在开放的开发环境中以工业微服务的形式提供给开发者，用于快速构建定制化工业APP，打造完整、开放的工业操作系统。

最后，应用层是关键。

通过自主研发或者是引入第三方开发者的方式，平台以云化软件或工业APP形式为用户提供设计、生产、管理、服务等一系列创新性应用服务，实现价值的挖掘和提升。

工业互联网平台涉及四个方面的七类关键技术。

一是为平台提供底层连接、云基础设施和运行环境的基础支撑技术，包括数据集成和边缘处理、IaaS 和平台使能三类具体技术。

二是支撑平台进行海量工业数据管理和分析的数据挖掘技术，包括数据管理、工业数据建模和分析两类具体技术。

三是为平台提供工业微服务、开发工具和开发环境，驱动平台进行应用创新的应用开发和微服务技术。

四是能够保障平台稳定运行，实现工业系统安全的安全保障技术。

平台架构，PaaS以其开放灵活特性成为主流选择。

一是基于通用开源PaaS架构二次开发构建平台，例如GE Predix、西门子MindSphere、航天云网INDICS等均基于Cloud Foudry进行平台建设。

二是以API为代表的新型集成技术为系统集成和平台能力开放提供有效支撑，例如Ayla、Intel IoT等平台基于API协议对设备、应用和系统进行全面集成，GE Predix基于API协议对外提供资产管理、数据验证、数据分析服务。

三是利用容器技术支撑平台和应用灵活部署，例如PTC ThingWorx平台能够基于容器方式支持在不同IaaS上的部署，GE Predix平台中训练形成的智能模型能够基于容器直接部署在Predix Machine上。

应用创新，工业机理与数据科学走向融合。

当前，工业数据分析呈现两类路径：一是从工业机理出发，进行建模分析，例如GE凭借其航空发动机领域的专业知识和经验来提供飞行数据分析服务；二是从数据角度出发，通过关联性分析，找到规律，例如阿里云的大数据技术帮助协鑫光伏进行质量数据关联分析，实现了良品率的提升。

上述两种路径的融合能够取得更加明显的效果，是未来工业数据分析的趋势，例如东方国信将热力学模型与数据分析融合，构建数字孪生高炉以提升运行效率，延长运行寿命。