一、背景情况
工业互联网是涵盖从软件到硬件、从数字到实体、从厂内到厂外的复杂生态体系。其中,产业是重要支撑,包括六大重点领域:工业互联网网络、工业传感与控制、工业互联网软件、工业互联网平台、安全保障以及系统集成服务等。其应用主体多元化,覆盖大中小企业;应用形式多样,目前形成了智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制等丰富的模式与场景。
<?xml:namespace prefix="o"?>
全球发达国家不断强调工业互联网的产业培育和应用推广。在产业方面,发达国家积极探索,以龙头企业为牵引,加快形成产业生态。如搭建行业发展平台是美德部署工业互联网研究和实践共同做法,美国于2014年宣布成立工业互联网联盟(IIC),汇聚33个国家/地区的近300家成员单位,推动全球工业互联网发展。德国集聚工业龙头推进相关标准、架构、测试床等工作,成为工业互联网的重要推动力量。新技术方面,无线网络技术在工业领域的应用不断深化,时间敏感网络(TSN Time Sensitive Networking)、边缘计算等新一代网络技术引起全球主要企业和产业组织普遍关注。区块链与工业互联网结合被广泛看好,国外在工业产品追溯、供应链金融、分布式智能电网等方面已经出现多个案例。标准研制方面,IIC将驱动全球性的工业互联网标准构建作为战略目标,与ISO等国际标准化组织、开源组织和区域标准研制部门合作,加快具体标准研究。在应用方面,领先国家主要以应用案例和测试床加速工业互联网应用推广,德国工业4.0平台建立了30多个测试床和200多个案例库,工业互联网联盟审核通过27个测试床,建立30多个案例库来汇集业界最佳工业互联网实践,加快推进技术测试和优秀实践的推广宣传。
随着新一轮工业革命及工业转型升级的不断推进,目前我国已经形成了完整涵盖工业互联网网络、工业传感与控制、工业互联网软件、工业互联网平台、安全保障及系统集成服务等六大重点领域的工业互联网产业体系,也初步开展了工业互联网融合应用。但同时,我国在发展工业互联网产业与应用时,也面临诸多问题。一是产业基础薄弱,领域发展不均衡。例如在工业软件环节,许多厂商只能在国外产品和开源技术的二次开发和定制化基础上推出产品,创新能力不足。二是应用成本高,难以实现大规模推广。工业互联网前期研发应用部署投入巨大,企业自主投资建设的资金、技术、人才等要素和能力不足,特别是在当前经济下行压力下,企业研发、部署工业互联网的主动性仍待提升,典型应用标杆带动能力有限。因此,我国工业互联网产业尚处于发展的初始阶段,工业互联网应用初步开展且存在大量需求,应当有针对性地引导支持工业互联网产业和应用发展。
二、思路目标
(一)发展思路
为支撑工业互联网发展,《指导意见》强调要从我国工业互联网产业与应用的关键问题出发,充分考虑我国当前基础与现状,从供给侧与需求侧两方面共同发力。
在工业互联网产业培育方面,聚焦加强关键技术、标准体系、产品与解决方案等三方面支撑能力,具体来说:
一是支持关键技术研究。针对工业互联网发展近期需求,调动产学研用各方力量,重点在无线物联、新型工业互联网标识解析体系、软件定义网络、工业互联网平台、现场数据采集与集成、工业数据分析、生产建模仿真等重点领域开展技术攻关,并尽快实现技术的产品化、实用化,解决网络升级改造、应用平台建设的紧迫需求。面向工业互联网的未来发展,积极组织研究力量在实时性网络、边缘计算、人工智能、增强现实/虚拟现实、数字对象为中心的信息网络架构等工业互联网新兴技术领域开展研究,支撑工业互联网产业长期快速发展。
二是构建工业互联网标准体系。按照“基础共性先行、产业急需先行、创新驱动先行、自主可控先行”的原则,统筹推进工业互联网标准体系建设,优化推进机制,加快建立统一、综合、开放的工业互联网标准体系,制定一批总体性标准、基础共性标准、行业应用标准。组织开展标准试验及验证工程,同步推进标准内容试验验证、试验验证环境建设、仿真与测试工具开发。组织企业开展标准应用试验、示范和应用部署。推进标准公共服务平台建设,为业界提供检索、咨询、测试等标准相关服务。
三是加快构建工业互联网产业基础。推动企业围绕工业互联网重点领域开展技术创新与产业布局,显著提升产品及解决方案的供给能力。一方面,重点突破工业互联网关键软硬件产品,围绕高性能网络设备、工业芯片与智能模块、智能传感与控制设备、智能网关、虚拟仿真软件、工业操作系统、工业中间件、工业大数据、工业安全设备、虚拟现实/增强现实等重点产品与解决方案,加快研发创新和产业化突破。另一方面,积极打造工业互联网系统解决方案,面向中国制造2025十大重点领域与传统行业转型升级需求,打造与各行业特点紧密结合的工业互联网一体化解决方案。
在工业互联网应用融合方面,需要根据不同主体按照适合的路径和重点进行实施推广,就我国情况而言,应依托大型企业实现全面提升,依托中小企业加快普及。具体来说:
一是全面提升大型企业工业互联网集成创新。在信息化基础好、应用前景广的大型企业,加快推动工业互联网的融合应用,打造全透明数字车间和互联工厂,构建新型生产模式和生产组织方式。推进工业设备联网与数据集成分析,加快物联网在工业现场与生产设备中的应用,强化工业生产过程的网络互联与数据采集能力,促进基于数据分析与反馈的生产优化与设备维护。开展大数据智能管理,推动制造企业依托工业互联网实现跨层级跨系统的软件集成与数据互通,建立面向企业生产控制与运营管理的大数据模型与算法,实现基于工业大数据分析的智能管控与决策优化。加强企业间网络化协同,推动大型工程的并行设计与协同制造,促进基于统一标识解析系统的供应链集成与物流优化,鼓励发展基于工业互联网的众包、众创、众享等新模式,构建网络化协同生产体系。发展大规模个性化定制,鼓励企业基于工业互联网与用户紧密交互,实现用户个性化需求与产品设计、生产制造的精准对接,探索推广物料智能识别、智能柔性生产线的应用,提升企业规模化定制能力。推动产品联网与远程服务,加快智能网联产品发展,建立产品网络服务平台,鼓励产品监测、产品溯源、远程维护以及增值服务等创新发展,延伸产业价值链、提升产品附加值,实现企业服务化转型。
二是加快中小企业工业互联网应用普及。针对中小企业应用部署快、实施周期短的特点,主要推广工业互联网应用新模式。开展中小企业工业互联网基础性改造,推动低成本、模块化工业互联网设备和系统在中小企业中的部署实施,提升中小企业数字化、网络化基础能力。推动工业互联网关键资源与工具的共享,加快建设面向中小企业的数据模型库、软件工具库、行业信息库,依托工业互联网平台资源降低中小企业智能化门槛。培育中小企业工业互联网应用新模式,围绕采购、营销、设计等环节,鼓励中小企业开展供需对接、集成供应链、产业电商、众包众筹等应用,提升中小企业工业互联网应用水平。支持面向中小企业的设计与制造能力开放,开放中小企业的设计与制造能力,加快大企业或第三方开放式平台发展,引导面向中小企业开放专业知识、设计创意、制造资源,为中小企业创造新的市场和商业机会。
(二)建设目标
《指导意见》通过定量目标和定性目标相结合的方式,提出了2020年和2025年工业互联网产业与应用阶段性发展目标,主要规定了工业互联网标准、关键技术产业化水平、应用试点数量等指标。提出到2020年,制定20项以上总体性及关键基础共性标准、20项以上重点行业标准;建立5个以上技术测试验证系统,推出工业互联网网络设备、智能网联产品、工业大数据产品等;建立150个应用试点。到2025年基本建成涵盖技术、产品、管理及应用的标准体系;掌握关键核心技术,推出一批具有国际先进水平的相关产品;拓展工业互联网应用范围,在“中国制造2025”十大重点领域及重点传统行业全面推广,实现企业效益全面提升。
以上目标是在我国重点发展方向和现有基础上制定的,当前我国已通过开展工业互联网试点示范、工业转型升级、工业互联网综合实验平台和管理平台建设等工作,推动工业互联网落地实施。在产业层面,跨界合作不断深化,产业合力不断提升。下一步需依照《指导意见》加快工业互联网产业、应用的科学布局和分工实施。
三、重点亮点
《指导意见》的产业和应用部分针对工业互联网从底层技术、标准到上层产品、应用,进行了全面的工作解构和方向指引。
《指导意见》明确规范产业标准制定方向,正式提出了工业互联网标准的分类规定和发展策略,一是通用需求、体系架构、测试评估等总体性标准;二是网络与数字化互联接口、标识解析、应用支撑、工业互联网平台、安全等基础共性标准;三是汽车、航空航天、石油化工、机械制造、轻工家电、信息电子等重点行业的工业互联网行业应用导则、特定技术标准和管理规范。
《指导意见》提出了产业支撑能力培育的重点,加快推动新兴技术转化应用,聚焦工业互联网核心产业环节,设立关键技术产业化工程。一是加快工业互联网关键网络设备产业化,包括IPv6、工业PON、实时性网络、低功耗无线、软件定义网络、标识解析等关键产品;二是研发推广关键智能网联装备,围绕数控机床、工业机器人、大型动力装备等关键领域,实现智能控制、智能传感、工业芯片与网络通信模块、中间件产品的集成创新;三是开发工业大数据分析应用软件,围绕生产流程优化、质量分析、设备预测性维护、生产排程等应用场景,开发工业大数据分析应用软件。
《指导意见》明确了工业互联网集成应用的方向,提出五大类工业互联网实施路径与应用模式。一是智能化生产应用,鼓励大型工业企业实现内部广泛互联和数据集成互通,并发展质量优化、智能排产等应用;二是远程服务应用,主要开展面向高价值智能装备的网络化服务;三是网络协同制造应用,主要面向中小企业智能化需求,实现制造资源的在线调用;四是智能联网产品应用,重点面向智能家居、可穿戴设备等领域,满足高精度定位、安全可信运维等需求;五是标识解析集成应用,在标识解析系统与信息化系统集成基础上,实现关键产品溯源、全生命周期管理等应用。