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2021年“新基建”背景下中国工业互联网与工业智能研究报告
发布日期:2021-09-09 13:47   来源:未知   阅读: 次 

  我国经济社 会发展处于新旧动能转换的关键时期,工业互联网作为新一代信息通信技术与工业经济及系统全方位深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式,改变了企业研发、生产、管理和服务的方式,重新定义和优化整个价值流程,实现企业降本、增效、提质、创新,同时赋能中国工业经济实现高质量发展。受益于政策、资本、技术的推动作用,工业互联网虽处于发展初期,但前景广阔,2020年我国工业互联网核心产业增加值已达到6520亿元,预计未来五年核心产业规模年均复合增值率将 维持在20%。

  相关基础:云计算 、5G、边缘计算、工业软件等相关领域与工业互联网产业发展相辅相成,是工业互联网应用效率化落地的能力基础。相关新兴技术的出现和演进显著地增强了工业互联网的服务供给能力,为工业互联网快速发展与应用提供坚实的保障。各类型企业利用自身传统业务优势在工业互联网相应赛道进行重点切入,以点连线带面,以图快速形成各具特色和专长的工业互联网解 决方案。

  工业智能:工业领域内存 在着纷繁复杂的应用场景,许多场景的工业机理复杂、数据分析能力要求较高,以深度学习和知识图谱为代表的人工智能技术从根本上提高系统建模和处理复杂性、不确定性、常识性问题的能力,显著提升了工业大数据分析能力与效率,进一步扩大了工业互联网可解工业问题边界的深度和广度,人工智能也成为重新定义工业互联网产品 逻辑的抓手。

  趋势洞察:平衡碎片化需求与规模化供给之间的矛盾是工业互联网商业化发展的重要前提,工业互联网服务商要立足于全面理清工业领域行业脉络,从企业的实际业务需求出发,以解构平台与软件形成更加细分的功能模块和微服务组件为基础,因地制宜的为工业企业提供更具针对性的产品和服务;与此同时,不断丰富平台应用生态成为了各大平台型企业发力的重点,下一阶段应用的探索与推广将是工业互联网的发展主线。工业互联网的长尾化市场,未来将使得相关参与者的目光从着眼于大企业更高层次的提升向兼顾中小企业信息化、数字化 普及转移。

  当前,我国经济社会发展处于新旧动能转换的关键时期,叠加国际政治关系及疫情因素影响,经济下行压力增大,作为在国民经济中占据绝对主体地位的工业经济同样面临着全新的挑战与机遇。近年来我国工业产业增加值的增长正逐渐趋缓,压缩式的加速工业化使得我国工业面临着高投入、高能耗、高污染、低效益等问题,严重制约了工业经济高质量发展。纵观世界经济发展史,当初级生产要素优势丧失后,能否依靠知识和技术等高级生产要素发展工业是避免一国掉入“中等收入陷阱”的关键。在此背景下,我国将工业互联网纳入新型基础设施建设范畴,以希望把握住新一轮的科技革命和产业革命,推进工业领域实体经济数字化、网络化、智能化转型,赋能中国工业经济实现高质量发展。微观层面,作为工业经济组成部分的工业企业同样感受到了整个行业处于发展瓶颈期所带来的阵痛,大中小企业根据自身实际经营需求希望借助工业互联网等新兴技术驱动企业驶入发展新航线。

  工业互联网通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系,形成人、机、物的全面互联,实现全要素、全产业链、全价值链的互联互通,是新一代信息通信技术与工业经济和系统全方位深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式,工业互联网的发展将推动形成全新的工业生产制造和服务体系。作为以数字化、网络化、智能化为主要特征的新工业革命下的新型基础设施,工业互联网的本质是数据的流动、分析和再造,是工业智能化发展的核心信息基础设施,也是实现产业数字化转型的关键支撑和重要途径。

  工业互联网由网络、平台、安全三大功能体系构成。工业互联网的网络体系将连接对象延伸到人、机器设备、工业产品和工业服务,是实现全产业链全价值链的资源要素互联互通的基础。网络性能需满足实际使用场景下低时延、高可靠、广覆盖的需求,既要保证高效率的数据传输,也要兼顾工业级的稳健性和可靠性;平台下连设备,上接应用,承载海量数据的汇聚,支撑建模分析和应用开发,定义了工业互联网的中枢功能层级,在驱动工业全要素、全产业链、全价值链深度互联,推动资源优化配置,促进生产制造体系和服务体系重塑中发挥着核心作用;安全代表着工业互联网的整体防护能力,涉及工业互联网领域各个环节,是涵盖设备安全、控制安全、网络安全、平台安全和数据安全的工业互联网多层次安全保障体系,通过监测预警、应急响应、检测评估、攻防测试等手段为工业互联网健康稳定的发展保驾护航。

  作为国家战略级的新兴朝阳产业,工业互联网在网络、安全、设备改造等基础设施部署层面的商业模式较为清晰和传统,但产业核心的平台商业模式还在不断摸索与丰富,尚未形成定局。部分消费互联网平台经济模式也出现在了工业互联网之中,但后者To B/G企业服务的色彩相当浓重,传统工业场景的多元化和复杂性也决定了工业互联网平台的商业价值主要集中于个性化服务,整体上碎片化需求与规模化供给矛盾突出,未来向通用化、可复制的标准化产品和服务延伸仍将是行业拓展商业价值关键路径之一。

  2019年是我国工业互联网全面铺开建设的元年,全年我国工业互联网产业经济增加值总体规模达到2.13 万亿元,同比增长47.3%,其中核心产业增加值规模和融合带动经济规模分别为5361亿元、1.6万亿元。同年工业互联网在三次产业中的渗透水平仅分别为0.27%、2.76%和 0.94%,可见作为覆盖众多国民经济细分行业的综合性产业,工业互联网产业经济具有基础盘大、行业渗透率空间广阔的特点。现阶段,我国工业互联网的部署与使用大多集中于数字化基础较好,对自身数字化、网络化、智能化转型定位清晰并且目标明确的大型企业。细分行业的使用率情况也较为集中,机械、能源、轻工、石化、电子信息等行业的工业互联网使用率相对较高,工业互联网对冶金、汽车、装备制造、航空航天等众多工业细分行业覆盖率则有待进一步挖掘和提升。从区域的产业发展情况来看,我国工业互联网同样呈现出东强西弱的格局,粤港澳大湾区、长三角、京津翼鲁等经济较为发达、工业基础扎实的地区是目前部署与使用的主力军。综合上述情况,艾瑞认为我国工业互联网产业经济发展潜力巨大,未来五年核心产业增加值规模预计每年将以约20%增速保持高速增长。

  云计算通过网络将硬件、软件、平台等系列资源统一起来,实现数据的计算、存储、处理、共享,是新型IT基础设施的交付和使用模式。企业上云使得其可以通过网络便捷地获取所需的计算资源、存储资源、应用软件、服务及网络等,满足企业按需所取、无限扩展的资源获取方式和灵活方便的运营管理模式,有利于企业提高资源配置效率、降低信息化建设和维护成本。工业互联网旨在形成信息技术与工业体系的大融合,因此工业互联网的部署就对企业信息化基础提出了一定的要求,然而现阶段我国工业企业信息化基础参差不齐,大部分中小企业信息化水平严重不足,加之企业利润率较低,缺乏足够的资金推动自身信息化、数字化基础设施建设,上云成为突破这一困境的最优解决方案。

  任何工业互联网平台的运行都需要云计算作为底层基础设施进行支撑,这也给云计算厂商在发展工业互联网业务时带来了一个得天独厚的优势。云计算厂商充分利用自身传统资源优势,在过硬的IaaS层能力上打造自身工业互联网平台的PaaS层,通过完善和提升PaaS层能力为与第三方应用开发厂商的合作奠定基础,并吸引更多的独立开发者基于平台能力进行应用开发,以期望能够为平台源源不断地汇聚SaaS层能力,进而形成自身成熟的工业互联网生态。

  工业软件作为工业与信息产业的结合体,是智能制造高质量发展的重要基础和核心支撑,工业软件的创新、研发、应用和普及已成为衡量一个国家制造业综合实力的重要标志之一。随着新一代信息技术的不断涌现和发展,工业软件正从本地部署的复杂系统软件向云化、轻量化应用软件转变,基于工业互联网平台与工业数据、工业知识、工业场景的深度融合,催生了工业互联网下新形态工业体系中的新形态工业软件——工业 APP。工业互联网平台通过“低代码+云开发+开源+开发者社区”的方式,吸引大量专业技术服务商和第三方开发者基于平台进行工业APP 创新,以往需要大投入、长周期的软件研发方式正在向低成本、低门槛的平台应用创新生态方式转变,不但研发周期能够缩短数十倍,而且也能够灵活地满足工业用户个性化定制需求。然而工业APP不是对传统工业软件的替代,反之前者不仅可以打通企业现有的各种异构工业软件之间的数据和逻辑关系,实现工业软件的集成和互联互通,还可通过其承载的工业技术知识驱动传统工业软件更高效地执行。同时操作简便以及对工业软件或产线设备所产生数据的深度挖掘和加工能力正使得工业APP成为促进工业企业数字化、智能化发展的关键环节。

  工业软件和应用是工业互联网发挥效能的最为直接和重要的抓手,工业软件的发展离不开最重要也是最核心的汇集了工业生产过程中关键技术、流程、知识、工艺及数据的工业知识数据库支持,传统工业软件厂商经过几十年的产品开发和企业服务,在工业数据与知识、开发经验以及客户资源等方面已经拥有了深厚的积累。在发展自身工业互联网业务时,软件厂商基于原有产品和知识经验的沉淀,打造平台级的SaaS产品和服务,而后将更多精力聚焦于平台与生态体系的搭建与培养,产品和服务的核心在于“平台化”属性,形成软件带动平台搭建,平台带动整体解决方案成型的发展路径。通过构建先进的平台生态业务模式,建立完善ISV 服务体系,通过“Saas+Paas+ISV 云生态”一体化运营,完成从工具型的云化软件厂商向工业互联网平台型企业的转型。面对工业互联网带来的工业软件发展契机,国内软件厂商已经瞄准工业APP这一发展工业软件的新路径,力图缩小一直以来与国际一流厂商的巨大差距,进而赢得更多的市场份额。

  工业互联网是第四次工业革命的关键支撑,5G是新一代信息通信技术演进升级的重要方向,二者都是实现经济社会数字化转型的重要驱动力量。在ITU-R定义的5G的三大应用场景中,超高可靠低时延通信(uRLLC)达到了工业控制对网络时延和可靠性的极高要求,海量大规模连接物联网(mMTC)满足了在工业互联背景下对海量设备的数据采集需求,增强移动宽带(eMBB)则可支撑如工业环境中超高清视频的应用。工业上会有eMBB、uRLLC、mMTC等多种业务并发的场景,同时部分工业应用需要数据在靠近现场的近端进行处理,另外出于机密数据的敏感性考虑,企业不希望数据进入公网,因此需要针对性地设计网络架构以确保多样化场景下的网络性能保障,切片网络架构和边缘计算网络架构应运而生。5G技术的出现和演进显著地增强了工业互联网的服务供给能力,为工业互联网快速发展提供坚实的技术保障。

  工业互联网的本质是基于全面互联而形成数据驱动智能,而边缘计算在靠近物或者数据源头就近提供边缘智能服务,实现在集中式云端计算模式下无法实现的超低延时的数据交互与自动反馈,在实时性和可靠性能够满足工业互联网的发展要求。另一方面边缘计算可承担数据预处理工作,云端进行数据的再处理和深入分析,包括共性和常用数据的存储和调用等,从而以云边协同的方式有效支撑工业生产网络化协同、智能化交互等新模式。针对特定行业对数据安全、隐私保护的要求,边缘计算网络架构将核心网下沉到园区或工厂,实现企业业务数据“不出户”,为企业提供更高的安全保障。从商业角度看,边缘计算可以节省传输资源,尤其针对视频类存在大量数据传输需求的应用,数据能够实现在本地存储和运算,既节省了边缘到核心网和Internet 的传输资源开销和商业成本,同时也缓解了中心云的计算负载与带宽压力。

  现阶段,我国工业领域网络的性能尚无法高效满足工业数字化、智能化发展的需要,工厂内网改造和外网络建设将成为未来一个阶段工业互联网行业发展的重点领域之一。作为工业互联网的“连接提供者”,电信运营商以5G网络建设为契机,基于自身资源和能力优势从“端—管—台—云”四个方面向工业互联网行业进行切入。在消费互联网时代,电信运营商与网络承载的内容失之交臂,而在当前工业互联网刚刚起步的阶段,运营商对成为产业客户数字化转型使能者势在必得。国内三大运营商均持续加码工业互联网投入力度,打造各自的5G+工业互联网解决方案,根据工信部最新数据显示,目前全国工业企业建设“5G+工业互联网”项目超过1500个,已覆盖22个国民经济重要行业。

  工业互联网的建设促进了企业IT系统的云化迁移,实现了ICT系统与OT系统间要素的流转,打通了数据孤岛,企业得以获取灵活便捷、高效率、低成本的信息化、网络化、数字化基础,但要想实现真正的数字化和智能化则必须借助人工智能技术对工业数据价值进行充分挖掘。数据是工业互联网的核心资产,也是其价值创造的来源,对数据分析和挖掘的深度在很大程度上决定了工业互联网实际应用价值的高低。目前对数据挖掘价值依赖程度高的生产管控类及设备管理服务类应用是我国工业互联网的高热度场景,结合深度数据分析的设备健康管理、生产质量管理、生产工艺优化、能耗与排放管理等应用为工业企业创造了运维成本及能耗成本降低、产品质量及服务价值提升等显著的直接优化价值。

  工业互联网的核心是数据驱动的智能分析与决策优化,人工智能技术从广义上来看正是一种通过算法模型对数据的处理方式,人工智能技术因此开始进入工业互联网产品建设方的视野,成为服务商拉高产品价值的落脚点。以深度学习和知识图谱的为代表的人工智能技术从根本上提高系统建模和处理复杂性、不确定性、常识性等问题的能力,显著提升了工业大数据分析能力与效率,为解决工业各领域诊断、预测与优化问题提供得力工具,进一步扩大了工业互联网平台可解工业问题边界的深度和广度。人工智能驱动的工业数据智能分析支撑工业互联网实现数据价值深挖掘,强化了工业企业的数据洞察能力,成为打通智能制造最后一公里的关键环节。

  工业领域内存在着纷繁复杂的应用场景,产品研发设计、产品瑕疵质检、生产工艺优化、流程自动化等许多场景的工业机理复杂、数据分析能力需求较高,人工智能因此被视为是使能工业互联网形成数据优化闭环的关键。目前以深度学习、知识图谱、自然语言处理为代表的人工智能技术正处于多方创新和突破的时期,通过与工业领域知识融合的不断加深,AI技术正逐渐加速向工业互联网渗透,在工业企业“研产供销管”业务链条下形成众多落地应用。从工业AI技术角度来看,主要有声音、图像、知识图谱和自然语言方向的应用,声音和图像多用于质量检测与安全监管两个领域,是目前应用较多,经济效益较为明显的场景;自然语言处理更多用在智能助手,这里有别于智能客服,智能助手更加垂直和专业,如设备维修助手;知识图谱则擅长处理大规模、复杂、多点的问题,典型应用是产品质量回溯。

  当前人工智能主要通过三种模式融入工业互联网。第一,直接将AI算法或模型嵌入工业互联网平台层,以提升平台层数据分析能力;第二,提供工业AI软件系统,并通过云端部署形成标准化的工业互联网SaaS层应用;第三,提供一套工业互联网框架下包含软件和边缘侧硬件的完整系统。部署过程中会根据行业类别、产品相似度、场景条件、问题共性等因素对不同AI模型进行组合,对同一个行业来说,针对同一个环节将模型尽量标准化以实现移植应用。现阶段工业智能应用以平台侧为主,后期会向边缘侧发展,边缘侧的实时性要求需要AI模型产出的结论与产线或者设备形成控制闭环,艾瑞认为目前我国工业企业自动化程度不一,现场数据质量不高,并且企业对于人工智能的应用较为保守,时下落地较多的应用无论是安全监管还是质量检测都主要集中于平台侧,边缘侧工业智能的下一阶段发展需要配套基础设施和能力的共建。

  随着《互联网+人工智能三年行动实施方案》、《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等多份国家政策文件的发布,开展人工智能与工业结合应用成为了重要发展趋势。工业领域每个下游行业场景都有其原生的价值链条,同时各个行业的Know – how有着较高的壁垒,人工智能服务商在开展工业领域业务时,大多基于自身技术优势和特点去寻找适合实景落地的垂直细分行业或者某一共通性工业场景,在特定场景应用中持续打磨自身工业智能产品和服务。“聚焦”被大多数AI厂商视为优先的发展策略,通过与成熟的工业互联网平台型企业开展合作,以融入而非自主开发的方式获取平台能力,不仅极大地减少了自研开发的成本和风险,而且为迭代、优化、创新自身工业智能解决方案提供了丰富的资源储备。

  2020年以机器学习与深度学习、知识图谱、NLP、计算机视觉为技术主导的我国工业智能应用核心产业规模为68亿元,年均复合增长率达到27.96%,产业整体具备高成长性。然而目前人工智能服务商多以自身独立的系统交付工业智能解决方案,工业互联网平台服务商提供的平台AI功能也以基于开源框架的算法模型自主开发为主,平台AI功能集中于基础性的数据分析能力优化,AI技术并未在工业互联网中实现广泛化应用。总体来看,现阶段工业智能与工业互联网的结合应用呈星点状分布,未来随着工业互联网对数据价值深度挖掘的依赖性提升,人工智能技术将加速向工业互联网融入,工业互联网建设的资金投入比例将重新洗牌。

  如前文所述,工业互联网在解决实际问题时首先就要面对工业领域繁杂多样的细分行业与企业需求,当下服务商多采取为工业企业提供定制化的专有产品的服务方式,产品的低可复制性与移植性严重制约服务商的服务效率与商业回报,同时,工业企业也需要灵活便捷的数字化系统来平衡规模化生产与个性化需求之间的矛盾。针对上述问题,本身具备松耦合架构特点的工业互联网将进一步解耦工业软硬件、解构平台与软件,形成以功能模块和微服务组件为能力单元的平台构建基础,未来工业互联网平台与软件将由自己的一个个可复用的“乐高组件”重构成为满足各类型企业和多样化需求的开放系统。

  据统计我国中小企业占全部工业企业数量的90%以上,经过近三十多年的发展,中小企业已经成为我国国民经济和社会发展的重要力量,在繁荣经济、增加就业、推动创新、改善民生等方面发挥着越来越重要的作用。然而目前大部分工业互联网服务商还停留在如何服务好龙头企业的层面,忽视了数量更多的中小企业客户和其背后潜在的广阔市场空间。2021年政府工作报告指出,要发展工业互联网,搭建更多共性技术研发平台,提升中小微企业创新能力和专业化水平。共性技术即打造在多个领域内普适的,对产业发展起到根基作用的基础技术,突出通用性、关联性和系统性的特点,切实降低中小企业在创新发展上所需要的资金、时间、试错成本,进而为创新链和产业链相互促进奠定基础。可见我国发展工业互联网不仅仅要着眼于大企业向着更高层次的提升,还要兼顾中小企业信息化、数字化普及,只有推动面向中小企业的工业应用发展,才能真正引领我国工业互联网产业的繁荣。

  经过过去几年的探索和实践,我国工业互联网各方参与主体对行业的认知更加清晰、全面和深入,但对比既有共通性又有交叉关系的电子信息产业和消费互联网,工业互联网正刚刚走过萌芽期步入成长期,行业所面临各种各样的困难与挑战是发展阶段的必然。在接下来的阶段,工业互联网服务商应立足于理清工业领域行业脉络和企业实际业务需求,在持续提升服务供给能力的同时加强自身商业模式的探索;工业企业则要充分发掘自身业务痛点,了解自身升级转型的具体需求,敢于出发,在过程中修正路径、解决问题、完善机制。领导层要意识到部署工业互联网实施转型并非是一蹴而就的,在此过程中需要企业上下基于一个明确清晰的发展愿景,对外保持与工业互联网服务商的密切沟通与合作,对内推动各部门协同联动,正视出现的困难和失败,从失败中优化解决方案进而寻找出更加贴合企业本身数字化、智能化需求的工业互联网应用模式。全球工业界有一个共识:人类社会发展的阶段可以跨越,但是工业化的发展过程特别是技术积累的阶段是不可跨越的。工业互联网的发展必然是一个需要长期积累并且持续迭代优化的过程,未知多于已知,相信在新基建的浩荡长风下,只要保持定力,不断实践深化认知,我国工业互联网的行路者终将走出一条科学、高效、有质量的工业互联网应用之路。www.13256.com香港六合开奖历史结果

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