2024年工业互联网平台的发展趋势如何？

2024年工业互联网平台发展趋势如何？

1）工业互联网平台的发展历程主要经历了以下阶段：

• 初创期：在20世纪90年代早期，随着网络技术和计算机技术的发展，以及ERP、PLM等信息管理系统的应用，工业互联网平台的初期构想开始形成。

• 探索期：进入21世纪后，随着物联网、云计算等技术的快速发展，各国及一些大型工业企业开始探索建设工业互联网平台，以推动制造业的数字化转型。例如，2011年德国提出了“工业4.0”的概念，工业互联网平台也被纳入工业4.0的重要组成部分。

• 发展期：近年来，随着大数据、人工智能等新一代信息技术的发展，工业互联网平台进入了快速发展阶段。全球宽带网络覆盖面的扩大，移动互联网和物联网技术的日趋成熟，使得工业设备和系统能够更高效地相互连接，进行数据实时采集和快速处理。例如，美国GE公司推出了Predix工业互联网平台，中国则在2017年发布了“新一代人工智能发展规划”，均把工业互联网平台的建设作为重要内容。

• 成熟期：目前，随着5G、边缘计算等技术的应用，工业互联网平台进入了更为成熟的阶段，平台的智能化、个性化和安全性等方面得到了进一步提升，更多的一体化解决方案正在服务于制造业，从而推动全球制造业的深度发展和创新。

2）IoT技术的发展驱动力主要包含三大方面：

• 业务驱动：新业务需求的导入是任何一个系统发展的原动力。伴随着智能化的快速发展，下一代物联网在时效性、精确性方面达到了崭新的需求高度，对网络的基本功能要求如时延、带宽、功率、能耗等都提出全新挑战；此外，对于网络资源的管理、运维，也需要满足灵活可控、可预测的全新维度。这些的实现前提，除了网络能力的增强以外，最重要的一点就是业务和网络的互相感知，网络对业务需求深度理解，业务对网络质量实时掌控，最终实现业网融合、网随业动。

• 技术驱动：技术的变革是物联网得以快速发展的保障。下一代物联网是一个与人工智能、大数据、智能传感等技术不断深入融合的非决定性、开放的网络，其中自组织的或智能的实体和虚拟物品能够和环境交互并基于各自的目的自主运行。物联网技术的探索性变革和创新，不断演进与发展，才能最终推动物联网业务的实现。物联网关键技术主要涉及三层：感知层实现泛在感知，即利用传感器等随时随地获取物体的信息；网络层实现可靠传递，通过融合各种网络，将物体的信息实时准确地传递出去；应用层实现智能处理，利用各种智能计算技术，对物体实施智能化的控制。

• 数据驱动：数据是物联网快速发展的基石。大量的物联网设备，在 AI 作用的加持下产生海量数据。数据的高效传输对物联网的交互及计算能力提出巨大挑战，需要根据数据的共享需求实现合理的传输、计算资源分配，需要网元智能化，路由的灵活化控制，以及存储、计算资源的合理分配。同时，数据的共享将带来一定的业务价值增长，优化业务发展，给网络带来更多的收益，网络也将会更加优化，形成良性循环。

3）随着新技术不断涌现，工业互联网将进一步拓展更多可能性：

• 工业现场人员数量极大减少，未来工业机器人、AGV等将普及，工业操作系统和智能分析能力将得到极大提升，工厂的生产效率将显著提高，人员非必要将不会进入生产作业区域，全部的信息由远端集中处理。

• 工业现场总线将消失，高速通讯网络的部署如5G等将使得工业物联网的实现更加可行，实时数据双向传输将更加稳定，打破本地控制和远程控制的分界线，为实现自动化、智能制造提供了便利条件，全部工业现场传感器、执行器、控制器、电机、机器人、摄像头实现无线连接。

• 工业控制系统将被颠覆，以物联网的方式将工厂的设备统一起来，可以实现大规模的远程控制和监测，包括工业控制程序的远程大规模更新和调整，这将是对当前工业控制系统构成的大维度颠覆，所有的控制系统，如PLC控制器、CNC数控将云化管理，本地将仅保留基本的感知、执行和通讯能力硬件。

• 工业数据将成为关键生产资料，人工智能将进一步和工业物联网结合，增强工业物联网的应用价值，企业可以在云端存储和分析海量数据，更好的实时分析和优化生产系统，对工艺参数、配方成分等进行预测优化和记录归档，数据可以在企业、研究机构、政府、高校之间分享和流动，数据将真正的成为生产要素，获得资产属性，数据可以进行交易、兑换、拍卖等资产处置。

4）中国制造业需要怎样的工业互联网平台

从2017年国务院发布《关于深化“互联网 + 先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，及后续一系列配套支持政策出台，掀起的第一波工业互联网浪潮，到2021年1月，工信部发布《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》，将从“建平台、用平台、筑生态”三方面共同推进，加快工业互联网平台体系化升级，持续提升平台应用服务水平。在懵懂探索和真实的市场验证后，中国工业互联网已经结束“野蛮发展期”，开始进入成长发展阶段。

而制造企业也在这波浪潮中开始真正的数字化转型思考，从“我要上云”到“我为什么上云”，从“为数据上云”到“为业务落地价值上云”，制造企业选择工业互联网正在从补贴导向为主，转变为需求导向为主的市场行为，他们现在需要的是能够迅速快速解决实际问题的解决方案提供商和合作伙伴，而不仅仅只是一个工业互联网平台：

• 连接依然是工业互联网的基础和核心，包括各种需要监控的设备、产品甚至工业软件，在“万物互联”的基础上，实现过程追溯、设备状态的远程监控、故障预警等，继而往上形成智能工厂和智能服务等整体解决方案；

• IT和OT数据的融合仍然是工业互联网挖掘和创造价值的不变定式，单纯的物联呈现并不能给企业带来经营价值，只有把设备物联的数据和生产、物流、库存know－how结合到一起，才能看到设备的参数调整会如何影响营收和毛利，真正帮助企业赚到钱或省掉钱；

• 软件正在重塑物理世界和社会经济的基础设施，基于工业互联网平台和微服务先进架构的工业APP，才能最终与客户找到契合点，更好、更快地满足企业对以物联为基础的业务管控需求，看到显性的落地价值；

• 多种部署方式让企业能根据现实做出选择，在综合考虑成本、效果、安全和能耗等多种因素，让不同体量的制造企业从本地部署、专属云、公有云等方案中明确，或者多种方案相结合，并提供对应的平台运维服务或工具，是市场需求导向给出的答案。

未来工业互联网技术发展会面临什么挑战？

• 技术标准不一：当前IoT设备、传感器、通信模块与平台之间还没有形成统一、开放的标准。这给IoT系统的互联互通带来困难，也制约了组件和解决方案的兼容性。

• 数据处理能力：IoT设备产生的数据量巨大，如何有效地存储、处理和分析这些数据是一大挑战。此外，因为数据往往分布在不同的设备和平台上，数据的整合也是一项难题。

• 关联技术受限：关键技术如低功耗传感技术、5G深室内覆盖还不够成熟，也制约了IoT扩展应用。边缘计算和AI算法也有优化空间。

• 投资回报期较长：构建感知层、网络层、平台层需要大量投入，但产生收益和回报的周期较长，一定程度上抑制了企业的部署积极性。

• 商业模式的创新：虽然IoT技术有巨大的商业潜力，但如何找到合适的商业模式，实现盈利，仍然是一个问题。例如，如何定价IoT服务，如何通过数据赋能实现商业价值等。

• 安全和隐私问题：随着IoT设备的广泛使用，数据安全和隐私保护成为了一大难题。黑客可能利用IoT设备的安全漏洞进行攻击，窃取用户的个人信息，甚至控制IoT设备进行恶意行为。

• 法规和政策问题：由于IoT涉及到数据安全、隐私保护等敏感问题，因此需要相关的法规和政策进行规范。然而，目前许多国家和地区的IoT相关法规还不完善，这对IoT的发展构成了阻碍。