來源：中國軟體網 (ID：Hapiweb-soft6)
作者： 劉學習
雖然美國GE提出了工業網際網路的概念，並聯合AT&T、思科、IBM和英特爾發起了美國工業網際網路聯盟（IIC），但有專家認為，美國政府沒有對工業網際網路表示支持，更談不上國家工業網際網路戰略。果真如此嗎？
德國在雲計算平臺方面落後中美，在被譽為工業網際網路作業系統的PaaS領域，德國正失去工業網際網路的引領作用，而因為PaaS正逐漸成為工業網際網路平臺發展的聚焦點和關鍵突破口，助力中美超越發展？
面對這些問題，不同的人可能有不同的看法。18日～20日在瀋陽舉辦的工業網際網路國際峰會上，中國工程院院士、東北大學學術委員會主任、流程工業綜合自動化國家重點實驗室主任柴天佑院士發表主題演講。柴天佑院士認為，工業網際網路不是一張信息網，是互聯的工業系統，目前全球工業網際網路仍然需要解決眾多挑戰。
工業網際網路發展面臨四大挑戰
柴天佑院士認為，目前來看，工業網際網路發展到今天，還存在一些問題，主要包括：
第一，IT和OT缺乏深度的融合，主要體現:缺乏將我們所採用的網際網路技術，包括5G、智能傳感與邊緣計算、工業雲和現有的工業管控系統深度融合，形成智能製造系統的新一代硬體平臺；缺乏與現有的工業管控系統軟體平臺深度融合，形成面向不同行業的智能製造系統的新一代軟體平臺；缺乏對工業網絡化系統特有的需求和安全問題的考慮。
第二，缺乏在工業網際網路環境下製造業的轉型升級的新模式和高質量發展的研究。
第三，工業網際網路缺乏與工業人工智慧技術的深度融合。AI發展到深度學習美元考慮如何應用與製造過程，缺乏使用工業網際網路的各種製造流程的機器學習算法。第四，對於工業網際網路的系統體系架構、功能體系、自主可控的核心關鍵技術與實施路徑缺乏深入研究，特別是缺乏智能製造系統的新一代硬體、軟體和系統及關鍵核心技術。
中美德工業網際網路發展各有側重
在全球工業網際網路發展中，美國、德國和中國三國的發展最具有代表性。
其中美國是以資產優化為目的，為不同行業企業向服務型企業轉型提供模式。從發展路徑上看，美國主要依託工業網際網路聯盟，公司與研究機構聯合，自下而上，實用導向。目前，美國已經出現了眾多的工業網際網路平臺與工業物聯網平臺，如GE公司的Predix、PTC公司的Thingworx。
德國工業4.0是以製造流程優化為目標，實現個性定製的高效化，為中小企業尋求可複製的模板。德國的實現途徑是政府倡導，通過建立模板向中小企業推廣。目前，德國已經出現了眾多的工業網際網路平臺與工業物聯網平臺，如Bosh公司的IOT Suite，西門子公司的Mindsphere、SAP的Leonardo等。
柴天佑院士認為，我國關於工業網際網路發展方向主要有三個方向：
一是我們的工業網際網路是跨企業的。跨企業的工業網際網路包括外網系統、跨行業的智能化的軟體平臺，以及不同企業的信息化系統，然後通過系統安全機制連起來。主要目標是在國家層面，實現對企業的安全、能耗、環保進行監控和預警，在企業層面提高中小企業的管理和決策的智能化水平。
二是集團企業信息工業網際網路系統，包含內網系統、集團企業智能化軟體平臺、企業內部的自動化系統，用特殊的安全系統機制聯成一個系統。系統主要有幾大功能：在大數據的環境下使得經營管理和決策智能優化；幫助企業實現向服務型轉型，所謂服務型就是不光是生產產品，還要為產品提供售後服務、維護、運維服務等；實現與供應商、供貨商企業優化集成，形成優化決策和控制。
三是企業工業網絡化系統。一個企業一定有生產製造系統、企業的物聯網、企業智能化軟體平臺和工業網絡化系統安全，實現個性化定製高效化和製造流程全局優化。從這些角度來看，中國的工業網際網路發展訴求更多，中國的工業網際網路平臺更是如雨後春筍般湧現。
如何推進工業與網際網路融合發展？
柴天佑院士認為，在網際網路行業之後，傳統行業也將逐步擁抱人工智慧。在工業用途上，人工智慧正替代自動化，成為下一個工業進步浪潮。當前來看，工業AI主要針對產品和工藝設計，針對流程控制管理。此前，工業生產活動中仍然依靠人的感覺、直覺、人的認知、經驗和知識來解決，這個工作又往往帶來的問題。如何將這些工作來進行自動化和智能化，將是工業AI的方向。
柴天佑院士認為，工業系統必將由信息網絡支撐的互聯智能，向知識驅動的自主智能發展。現有的工業網際網路平臺主要關注信息技術支撐架構。未來，為支撐自主智能模式，大量製造工業知識亟待挖掘，並通過工業網際網路實現知識自動化。
目前，工業網際網路有三大難題，包括：複雜工業環境下多元信息的動態感知，預測模型建立，決策與控制過程的集成優化。三項關鍵技術則是複雜工業系統的動態感知技術，現在的感知基本是靜態感知；複雜工業環境下5G的快速可靠的傳輸，以及端邊雲協同智能算法實現技術。
柴天佑院士建議，採用CPS思想，把計算資源和物理資源融合，研究更強大的系統。這裡就應該把研發工業網際網路系統與研發麵向特定領域的工業系統結合起來，做到模型驅動的自動化和數據驅動的人工智慧技術緊密融合和協同；研發工業網際網路與研發麵向各種製造流程的智能算法系統密切結合；研發工業網際網路與PLC（DCS）管控系統深度融合。
他建議，基礎研究、研發、實驗與工業應用結合，匯聚國家重點實驗室、高技術公司與製造行業的科技力量，形成交叉學科長期合作研究機制。
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