江南真人·app(中国)官网平台入口从生产力与生产关系的角度出发，数字经济可以分为“四化”框架，即：数字产业化——包括但不限于5G、集成电路、人工智能、大数据、云计算、区块链等技术、产品及服务；产业数字化——传统产业应用数字技术所带来的生产数量和效率提升，包括但不限于工业互联网、智能制造、车联网等融合型新产业新模式新业态；数字化治理——推动治理体系向更高层级迈进；数据价值化——推动技术、资本、劳动力、土地等传统生产要素发生深刻变革与优化重组，驱动传统产业向数字化、网络化、智能化方向转型升级。
数字产业化与产业数字化无疑是数字经济的两大重头戏。在2022年的想法与机会中，技术带来的机会里的“去美化的芯片与系统”和“工业互联网”更是将为中国经济在未来带来增量。而按照高层人士的判断，数字经济在未来将给中国经济巨大的机会，推动中国经济成为世界经济的中心，而且碳税和数据税将是未来政府的主要税源。而在未来一段时间中，数字产业化与产业数字化之间的经济占比大概20%与80%，其中产业数字化是重点，占据大头。
最近一段时间都是在阅读工业互联网的相关白皮书，试图建立起相关的知识背景，但由于这是一个正在飞速变化的领域，要在非常短的时间里建立相关知识及行业内容，并且将相关的企业列入所细分的领域中，确实有些勉为其难。
出于实用性的原则，我计划将技术带来的机会——工业互联网分成三个专题来整理：工业互联网是什么？工业互联网怎么干？工业互联网买什么？今天主要讲解工业互联网是什么。
工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径，是第四次工业革命的重要基石。
工业互联网通过人、机、物的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，将推动形成全新的生产制造和服务体系，其本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品及人的网络互连互通为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理及高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式的变革。通过工业互联网与制造业的融合将带来四方面的提升，通过智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化转型等新模式新业态，实现工业生产的资源优化、协同制造和服务延伸，使各种要素资源得以高效共享和优化利用。
工业互联网不是互联网在工业的简单应用，而是具有更为丰富的内涵和外延。它以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障，既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业，并重塑企业形态、供应链和产业链。当前，工业互联网融合应用向国民经济重点行业广泛拓展，形成平台化设计，智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理六大新模式，赋能、赋智、赋值作用不断显现，有利促进了实体经济提质、增效、降本、绿色、安全发展。
工业互联网包含了网络、平台、数据、安全四大体系，它既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业、将重塑企业形态、供应链和产业链。
网络互联实现要素之间的数据传输，包括企业外网、企业内网。典型技术包括传统的工业总线、工业以太网以及创新的时间敏感网络（TSN）、确定性网络、5G等技术。企业外网根据工业高性能、高可靠、高灵活、高安全网络需求进行建设，用于连接企业各地机构、上下游企业、用户和产品。企业内网用于连接企业内人员、机器、材料、环境、系统，主要包括信息网络（IT）和控制网络（OT）。当前，内网技术呈现三个特征：IT和OT正走向融合，工业现场总线向工业以太网演进，工业无线技术加速发展。
数据互通是通过对数据进行标准化描述和统一建模，实现要素之间传输信息的相互理解，涉及数据传输、数据语义语法等不同层面。其中，数据传输典型技术包括嵌入式过程控制统一架构（OPCUA）、消息队列遥测传输（MQTT）、数据分发服务（DDS）等。数据语义语法主要指信息模型，典型技术包括语义字典、自动化标记语言（AutomationML）、仪表标记（Instrument ML）等。
标识解析体系实现要素的标记、管理、定位，由标识编码、标识解析系统和标识数据服务组成，通过为物料、机器、产品等物理资源和工序、软件、模型、数据等虚拟资源分配标识编码，实现物理实体和虚拟对象的逻辑定位和信息查询，支撑跨企业、跨地区、跨行业的数据共享共用。我们标识解析体系包括五级：国家顶级节点、国际根节点、二级节点、企业节点和递归节点。国家顶级节点是我国工业互联网标识解析体系的关键枢纽，国际根节点是各类国际解析体系跨境解析的关键节点，二级节点是面向特定行业或者多个行业提供标识解析公共服务的节点，递归节点是通过缓存等技术手段提升整体服务性能、加快解析速率的公共服务节点。标识解析应用按照载体类型可分为静态标识应用和主动标识应用。静态标识应用以一维码、二维码、射频识别码（RFID）、近场通信标识（NFC）等作为载体，需要借助扫码枪、手机APP等读写终端触发标识解析过程。主动标识通过在芯片、通信模组、终端中嵌入标识，主动通过网络向解析节点发送解析请求。
工业互联网平台体系包括边缘层、IaaS、PaaS和SaaS四个层级，相当于工业互联网的“操作系统”，有四个主要作用。一是数据汇聚。网络层面采集的多源、异构、海量数据，传输至工业互联网平台，为深度分析与应用提供基础；二是建模分析。提供大数据、人工智能分析的算法模型和物理、化学等各类仿真工具，结合数字孪生、工业智能等技术，对海量数据挖掘分析、实现数据驱动的科学决策和智能应用。三是知识复用。将工业经验知识转化为平台上的模型库、知识库，并通过工业微服务组件方式，方便二次开发和重复调用，加速共性能力沉淀和普及。四是应用创新。面向研发设计、设备管理、企业运营、资源调度等场景，提供各类工业APP、云化软件，帮助企业提质增效。
工业互联网数据有三个特性。一是重要性。数据是实现数字化、网络化、智能化的基础，没有数据的采集、流通、汇聚、计算、分析，各类新模式就是无源之水，数字化转型也就成为无本之木。二是专业性。工业互联网数据的价值在于分析利用，分析利用的途径必须依赖行业知识和工业机理。制造业千行百业、千差万别，每个模型、算法背后都需要长期积累和专业队伍，只有深耕细作才能发挥数据价值。三是复杂性。工业互联网运用的数据来源于“研产供销服”各环节，“人机料法环”各要素，ERP、MES、PLC等各系统，维度和复杂度远超消费互联网，面临采集困难、各式各异、分析复杂等挑战。
工业互联网安全体系涉及设备、控制、网络、平台、工业APP、数据等多方面网络安全问题，其核心任务是要通过监测预警、应急响应、检测评估、功能测试等手段确保工业互联网健康有序发展。与传统互联网安全相比，工业互联网安全具有三大特点：一是涉及范围广。工业互联网打破了传统工业相对封闭可信的环境，网络攻击可直达生产一线。联网设备的爆发式增长和工业互联网平台的广泛应用，使网络攻击面持续扩大。二是造成影响大。工业互联网涵盖制造业、能源等实体经济领域，一旦发生网络攻击、破坏行为，安全事件影响严重。三是企业防护基础弱。目前我国广大工业企业安全意识、防护能力仍然薄弱，整体安全保障能力有待进一步提升。
在党中央国务院决策部署下，我国工业互联网顶层设计已经明确，各领域支持政策持续完善，地方支持力度不断加大，央地协同新格局正加速形成。
2017年国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，明确了到2025年、2035年、本世纪中叶的发展目标，强调到2025年，基本形成具备国际竞争力的基础设施和产业体系，成为推进工业互联网创新发展的纲领。
为加快推进工业互联网创新发展，加强对有关工作的统筹规划和政策协调，经国家制造强国建设领导小组会议审议，在国家制造强国建设领导小组下设立工业互联网专项工作组，统筹协调工业与信息化、财政、科技、金融、人才等方面力量，推动相关政策出台，为工业互联网创新发展提供了机制保障。
在专项工作组的大力推动下，《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》陆续出台，同时推动发布了《中央关于推动工业互联网加快发展的通知》，就加快新型基础设施建设、加快拓展融合创新应用、加快健全安全保障体系、加快壮大创新发展动能、加快完善产业布局生态，加大政策支持力度等六大领域进行了部署。
工业和信息化部先后出台系列政策推动工业互联网各领域深化发展，会同财政部持续实施工业互联网创新发展工程加大投入，推动试点示范引领融合发展新模式新业态加速推广。
2018年5月，工业和信息化部印发了《工业互联网APP培育工程实施方法（2018-2020年）》
2019年起工业和信息化部印发了《工业互联网平台建设及推广指南》，并开展了跨行业、跨领域工业互联网平台遴选工作。
2019年7月，工业和信息化部等十个部门联合印发《加强工业互联网安全工作的指导意见》，印发《关于开展工业互联网企业网络安全分类分级管理试点工作的通知》，编制《工业互联网安全标准体系（2021年）》。
2019年11月，工业和信息化部印发《关于印发“5G+工业互联网”512工程推进方案的通知》
工业和信息化部先后印发了《工业数据分类分级指导（试行）》、《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》、《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》等政策文件。
2020年10月10日，工业和信息化部、应急管理部联合发布了《“工业互联网+安全生产”行动计划（2021-2023年）》。
工业互联网已成为各地推动实体经济转型升级、打造新发展新动能的重要抓手。目前，全国30余个省市明确对“工业互联网”方向的政策支持，并通过设立专项、建立专班等方式加大投入力度，因地制宜推动工业互联网发展，初步形成系统推进、梯次发展、优势互补的产业发展格局。并在发展过程中，区域协同高地逐步形成，长三角地区、粤港澳大湾区、京津冀地区、成渝地区、东北地区正成为其中的热土。
网络、平台、数据、安全四大体系，是深入实施工业互联网创新发展战略的基础。近年来，我国四大体系建设同步推进，成绩斐然。
近年来，工业互联网网络体系建设在顶层规划、技术创新、生态融合、标准化活动等方面均取得重大突破。工业互联网标识解析实现从0到1的突破，企业内网改造在加快推进，高质量外网基本实现全国地市覆盖，工业互联网网络发展局面良好。
低时延、高可靠、大带宽的高质量企业外网，已覆盖全国300多个地市。IPv6规模部署广度、深度不断推进，支持IPv6的网络超过半数；中国移动中国电信中国联通互通带宽激增；新型互联网交换中心发挥数据互联租用，为构建互联互通、智慧绿色的数字化流通体系提供有力支撑。
工业企业积极运用工业以太网、窄带物联网、5G、边缘计算等新型网络技术和先进适用技术进行内网改造升级。
工业互联网标识解析体系是工业互联网网络体系的重要组成部分，是实现工业系统互联和工业数据传输交换的关键支撑。我国工业互联网标识解析体系采用“根节点、国家顶级节点、二级节点、企业节点、递归节点”的分层分级架构，兼容国际主流标识体系，除兼容DNS以外，还兼容Handle、OID、Ecode、VAA等体系，截止目前，五大国家顶级节点建成并稳定云顶，日均解析量突破4000万次，二级节点达到156个。
工业互联网平台是工业全要素、全产业链、全价值链全面连接、汇集和配置的枢纽。目前，我国“综合型+特色型+专业型”的工业互联网平台体系不断完善，具有一定行业、区域影响力的平台数量超过100个，连接工业设备数达7686万台套，工业机理模型数量达到58.8万个，服务企业160万家，我国已成为全球平台发展最活跃的国家。
跨行业跨领域综合型工业互联网平台是我国工业互联网平台体系的重要组成部分，加快培育一批实力强、服务广的跨行业跨领域工业互联网平台是我国工业互联网事业取得竞争优势的基础。已遴选出十五个跨行业跨领域平台，分别是：东方国信，航天云网、用友网络、富士康工业、华为技术、腾讯、树根互联，徐工信息，紫光云，浪潮云、宝信软件、阿里云、蓝卓工业互联、忽米网络。
国家工业互联网大数据中心体系是工业互联网数据资源管理体系的核心。按照“1+N”的体系，该体系包括1个国家工业互联网数据中心和N个区域分中心、行业分中心。目前，国家工业互联网大数据中心已形成覆盖京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝双城经济圈的体系化布局。国家工业互联网大数据行业分中心也在加快建设。以行业分中心为依托，打造重点行业产业链公共服务平台，面向石油、建材等20个行业全面开展产业链梳理工作，形成重点企业库和产业链全景图。
当前，我国工业互联网安全顶层设计不断完善，通过政策牵引、机制保障、专项带动、供给创新等多种方式，我国工业互联网安全体系初步建成，威胁监测和信息通报处置不断强化，企业安全主体责任意识显著增强，安全保障能力持续提升。
我国的工业互联网应用创新日益活跃，已渗透到包括钢铁、机械、电力、交通、能源等在内的40个国民经济重点行业，形成了平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理等新模式新业态，有力推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。
平台化设计是依托工业互联网平台，汇聚人员、算法、模型、任务等设计资源，实现高水平高效率的轻量化设计、并行设计、敏捷设计、交互设计和基于模型的设计，变革传统设计方式，提升研发质量和效率。
工业互联网推动传统产品研发设计方式发生变革，依托工业互联网平台，将研发设计资源进行汇聚共享和统筹管理，推动分布式、模块化、集成化的在线协同设计加速应用。一方面，基于平台的数字化仿真等功能组件为设计提供了技术手段和软件工具，通过构建仿真模型和数字孪生体对复杂工程和产品的结构、性能、参数等进行仿真设计与优化，产品研发成本极大降低，实现高质量、高效率、低成本的研发设计。另一方面，工业互联网平台与大数据、人工智能的融合，使研发人员能够快捷找到产品设计参数的近似最优解，优化设计结果。
工业互联网的深化应用推动了云化设计领域专业型工业互联网平台加速发展，基于平台的产品设计协同流程管理、协同文件管理、协同工具管理等管理模式加速形成，数字孪生技术应用持续深化，平台化设计工具、虚拟化仿真工具、测试验证和设计优化等相关功能组件和模型库不断细化，无实物样机生产模式加速应用，设计工艺一体化、设计制造一体化和设计运维一体化的实践应用加速深化，对产品结构、工艺、性能、服务等要素的设计制造协同体系加快构建完善，支撑了跨企业、跨部门、跨区域、跨学科的多主体依托平台开展协同设计，产品研发设计周期不断缩短、试错成本不断降低、研发效率持续提升、产品质量显著提高。
智能化制造是互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术在制造业领域加速创新应用，实现材料、设备、产品等生产要素与用户之间的在线连接和实时交互、逐步实现机器代替人生产，智能化代表制造业未来发展的趋势。
设备上云上平台工作持续拓展，生产制造全过程数字化改造加速推进。通过工业现场总线G等通信技术，以及工业数字孪生、工业互联网平台等前沿技术，实现工业现场全要素全环节的动态感知、互联互通、数据集成和智能管控，智能制造设备、智能产线、智能车间、智能工厂不断涌现。
工业互联网平台汇聚的海量工业数据使个阶段控制模型不断细化，制造系统的云化部署和优化升级加速推进，通过设备上云和设备数字孪生，设备监测、诊断、预测、优化和执行的智能管控水平不断优化。基于企业现场数据集成整合的生产制造智能化应用不断涌现，促进生产方式向智能化制造加速转变。
网络化协同是通过跨部门、跨层级、跨企业的数据互通和业务互联，推动供应链上的企业和合作伙伴共享客户、订单、设计、生产、经营等各类信息资源，实现网络化的协同设计、协同生产、协同服务，进而促进资源共享，能力交易以及业务优化配置。
通过网络协同配置原材料、资本江南真人app免费下载、设备等生产资源，组织动态的生产制造、技术调整生产所需资料配套供给，实现资源高效利用，缩短产品交付周期。通过多主体协同形成多学科、多专业、多地域的研发模式，缩短产品研发周期，满足差异化市场需求。
一方面，企业内部协同制造模式持续深入。利用信息技术，将串行工作变成并行工程，新产品上市时间、生产周期不断缩短，设计、生产的柔性不断提高，企业的制造敏捷性不断提高，生产经营成本不断降低。另一方面，以产能共享、服务化指导的新业态加速涌现，“平台接单，按工序分解、多工厂协同”的共享制造模式整合了多样化制造资源，产业组织柔性和灵活性不断提高，企业生产和交易成本不断降低。
个性化定制是面向消费者个性化需求，通过客户需求准确获取和分析、敏捷产品开发设计、柔性智能化生产、精准交付服务等，实现用户在产品全生命周期中的深度参与，是以低成本、高质量和高效率的大批量生产实现产品个性化设计、生产、销售及服务的一种制造服务模式。
一方面，用户由被动接受标准化产品向深度参与产品研发设计、生产制造等产品全生命周期过程转变，确保产品的性能质量符合客户需要。另一方面，依托工业互联网平台开发客户服务、物流跟踪等云化工业APP，及时响应用户个性化需求，利用人工智能、云计算、大数据等技术，建立“以客户为中心”的营销服务体系建设，对客户推送个性化增殖服务，提升用户满意度。
工业互联网可获取并对接用户个性化需求，将异构、多样数据转化为适用于产品全生命周期的标准化数据，借助大数据、人工智能等技术，对客户群体、用户行为进行深度分析、促进供给与需求的精准匹配，强化企业市场预判、精准营销能力。
利用工业互联网开展对生产运行参数采集、监控、预警和综合管理，构建定制化、柔性化的生产制造系统，进行生产计划排程和资源优化配置，在保持规模经济性的同时提供个性化的产品，可有效满足市场多样化需求，解决制造业长期存在的库存和产能问题，实现产销动态平衡，提高整体生产效率。
服务化延伸是制造与服务融合发展的新型产业形态，指的是企业从原有制造业务向价值链两段高附加值环节延伸，从以加工组装为主向“制造+服务”转型，从单纯出售产品向出售“产品+服务”转变，具体包括设备健康管理、产品远程运维、设备融资租赁、分享制造、互联网金融等。
针对生产设备、工业产品开展效能提升服务，基于工业互联网平台汇聚生产设备制造工艺、运行工况、运行数据、历史数据，利用大数据、云计算、虚拟现实等技术，构建优化预测预警、故障诊断、远程运维、能耗优化等模型，开展设备健康管理、远程诊断、预测性维护、设备融资租赁等延伸服务。
依托工业互联网平台，开放供应商管理、柔性供应链等云化应用，推进制造能力的模块化、标准化和平台化，实现制造资源的动态配置和迭代优化，并为金融机构风险控制提供决策支持，助力传统制造业企业从单一的生产加工向现代供应链管理、共享制造、互联网金融等产业链增殖服务延伸，不断融入能够带来商业价值的增值服务，加速企业无形资产和智力资本向有形资产转化，推动原有制造业务向价值链高端迈进，提升企业核心竞争力。
数字化管理是企业通过打通核心数据链，贯通生产制造全场景、全过程，基于数据的广泛汇聚、集成优化和价值挖掘，优化、创新乃至重塑企业战略决策、产品研发、生产制造、经营管理、市场服务等业务活动，构建数据驱动的高效运营管理模式。
工业互联网的深化应用有助于企业打通核心数据链，实现设备、车间、物流等数据的泛在采集，推动全生命周期、全要素、全产业链、全价值链的有效连接，数据要素价值不断释放，推动企业资产管理、运营管理、组织管理等方面的数字化管理创新，打造状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的数据流动闭环，强化风险感知、预测和防范能力，提升企业综合决策和经营管理效率。加速推进数据驱动的企业流程重构，利用数字化手段优化业务流程、完善组织结构，将业务流程标准化、精细化、可视化，实现员工、业务的集中管控，提升企业资源管理能力和运营管理效率。
工业互联网应用推动企业导入先进技术方案和管理理念，系统实施集技术应用、、数据驱动、流程优化、组织重构为一体的管理变革，提升研发创新、精益制造、智能决策和精确服务能力。基于工业互联网平台精准对接供给侧与需求侧信息，推动供应链上下游企业的数据、技术、人才等资源共享和配置能力不断提升，强化管理能力。
“5G+工业互联网”是指利用以5G为代表的新一代信息通信技术，构建与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态。通过5G技术对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供新的实现途径，助力企业实现降本、提质、增效、绿色、安全发展。
“5G+工业互联网”的应用范围不断扩大、程度不断深化、水平不断提高，在工业设计、生产制造、生产检测、物料配送、安全管理、运维服务等方面形成十项典型场景。
协同研发设计主要包括远程研发实验和异地协同设计两个环节。远程研发实验是指利用5G及增强现实/虚拟现实技术建设或升级企业研发实验系统，实时采集现场实验画面和实验数据，通过5G网络同步传送到分布在不同地域的科研人员。科研人员跨地域在线协同操作完成实验流程，联合攻关解决问题，加快研发进程。异地协同设计是指基于5G、数字孪生、AR/VR等技术建设协同设计系统，实时生产工业部件、设备、系统、环境等数字模型，通过5G网络同步传输设计数据，实现异地设计人员利用洞穴状自动虚拟环境（CAVE）仿线G便携式设备等终端接入沉浸式虚拟环境，实现对2D/3D设计图纸的协同修改与完善，提供设计效率。
综合利用5G、自动控制、边缘计算等技术，建设或升级设备操控系统，通过在工业设备、摄像头、传感器等数据采集终端上内置5G模组或部属5G网关等设备，实现工业设备与各类数据采集终端的网络化，设备操控员可以通过5G网络远程实时获得生产现场全景高清视频画面及各类终端数据，并通过设备操控系统实现对现场工业设备的实时精准操控，有效保证操控指令快速、准确、可靠执行。
综合利用5G授时定位、人工智能、软件定义网络、网络虚拟化等技术，建设或升级设备协同作业系统，在生产现场的工业设备，以及摄像头、传感器等数据采集终端上内置5G模组或部属5G网关，通过5G网络实时采集生产现场的设备运行轨迹、工序完成情况等相关数据，并综合运用统计、规划、模拟仿真等方法，将生产现场的多台设备按需灵活组成一个协同工作体系，对设备间协同工作方式进行优化，根据优化结果对制造执行系统（MES）、可编程逻辑控制器（PLC）等工业系统和设备下发调度策略等相关指令，实现多个设备的分工合作，减少同时在线生产设备数量，提高设备利用效率，降低生产能耗。
数控机床和其他自动化工艺设备、物料自动储运设备通过内置5G模组或部属5G网关等设备接入5G网络，实现设备接入无线化，大幅减少网线布放成本，缩短生产线G网络与多接入边缘计算（MEC）系统结合，部署柔性生产制造应用，满足工厂在柔性生产制造过程中对实时控制、数据集成与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求，支持生产线根据生产要求进行快速重构，实现同一条生产线根据市场对不同产品的需求进行快速配置优化。同时，柔性生产相关应用可与企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）、仓储物流管理系统（WMS）等系统相结合，将用户需求、产品信息、设备信息、生产计划等信息进行实时分析、处理、动态制定最优生产方案。
通过内置5G模组或部属5G网关等设备，实现AR/VR眼睛，智能手机、PAD等智能终端的5G网络接入，采集现场图像、视频、声音等数据，通过5G网络实时传输至现场辅助装备系统，系统对数据进行分析处理，生成生产辅助信息，通过5G网络下放至现场终端，实现操作步骤的增强图像叠加、装备环节的可视化呈现。
在生产现场部署工业相机或激光器扫描仪等质检终端，通过内置5G模组或部属5G网关等设备，实现工业相机或激光扫描仪的5G网络接入，实时拍摄产品质量的高清图像，通过5G网络传输至部署在MEC上的专家系统，专家系统基于人工智能算法模型进行实时分析，对比系统中的规则或模型要求，判断物料或产品是否合格，实现缺陷实时检测与自动报警，并有效记录瑕疵信息，为质量溯源提供数据基础。在此基础上，还可以进行模型迭代。
在现场设备上加装功率传感器、振动传感器和高清摄像头等，并通过内置5G模组或部属5G网关等设备接入5G网络，实时采集设备数据，传输到设备故障诊断系统。设备故障诊断系统负责对采集到的设备状态数据、运行数据和现场视频数据进行全周期监测、建立设备故障知识图谱，对发生故障的设备进行诊断和定位，通过数据挖掘技术，对设备运行态势进行动态智能分析预测，并通过网络实现报警信息、诊断信息、预测信息、统计数据等信息的智能推送。
厂区智能物流场景主要包括线边物流和智能仓储。线边物流是指从生产线的上游工位到下游工位、从工位到缓冲仓、从集中仓库到线边仓，实现物料定时定点定量配送。智能仓储是指通过物联网、云计算和机电一体化等技术共同实现智慧物流，降低仓储成本、提升运营效率、提升仓储管理能力。通过内置5G模组或部属5G网关等设备可以实现厂区内自动导航车辆（AGV）、自动移动机器人（AMR）、叉车、机械臂和无人仓视觉系统的5G网络接入，部署智能物流调度系统，结合5GMEC+超宽带（UWB）室内高精定位技术，可以实现物流终端控制、商品入库仓储、搬运、分拣等作业全流程自动化、智能化。
通过内置5G模组或部属5G网关等设备，实现巡检机器人或无人机等移动化、智能化安防设备的5G网络接入，替代巡检人员进行巡逻值守，采集现场视频、语音、图片等各类数据，自动完成检测、巡航以及记录数据、远程告警确认等工作；相关数据通过5G网络实时回传至智能巡检系统，智能巡检系统利用图像识别、深度学习等智能技术和算法处理，综合判断得出巡检结果，有效提升安全等级、巡检效率和安防效果。
在工业园区、厂区、车间等现场，通过内置5G模组或部属5G网关等设备，各类传感器、摄像头和数据监测终端设备接入5G网络，采集环境、人员动作、设备运行等监测数据，回传至生产现场监测系统，对生产活动进行高精度识别、自定义报警和区域监控，实时提醒异常状态，实现对生产现场全方位智能化监测和管理，为安全生产管理提供保障。
数据与传统商品的一个根本性的差别是数据的非竞争性（Nonrivalry）。
数据非竞争性的一个重要含义是：数据没有排他性，而传统的商品具有排他性。数据不存在：一个人使用了其他人就不能用的问题。比如石油，消耗了一吨就少一吨。数据也不存在一个机会成本的问题，多开采一吨石油需要消耗更多的资源。但数据不同，今天信息的复制和传输成本几乎为零，数据及相关的一些应用具有非竞争性，一个人的使用不影响其他人使用，边际成本几乎是零。比如在数字化时代医疗数据可以低成本由很多医生共享，提升诊断的准确性和治疗效果。在工业互联网中，数据的汇聚及赋能将得到极大的提升。
数据非竞争性的一个重要含义是规模经济和范围经济效应，经济活动的规模增加、范围扩大带来效率的提高。
从供给端看，规模经济体现为规模的扩大降低边际成本。如何通过扩大规模来降低成本，但传统经济活动的边际成本不能降为零，规模效应也就因此受限，而数字经济的边际成本可以是零，其规模经济的潜力要大得多。一个体现是固定成本重要性下降，可变成本重要性上升。数字经济还有来自需求端的规模效应，说的是网络带来的需求增加效应。数据及其应用的非竞争性促进了平台经济的发展，有别于传统商业模式服务单边市场，平台可以服务双边市场，典型的例子是连接生产者和消费者，既服务买方，又服务卖方，形成一个包括生产者、消费者、研发者等在内的生态系统，网络越大，使用的人越多，带来的需求越大，进而使得跨产品补贴、甚至免费服务成为可能。
从土地到生产性资本再到数据，作为生产要素的非竞争性越来越弱。土地就是空间，排他性最强，一个人占用的空间越大，其他人占用的空间就越少。生产性资本的排他性比土地小，比如同一台机器设备可以多个人使用，提高其使用率，但这个空间还是有限的，数字资产使用的排他性最小，规模效应和网络效应最大。这样的特征不仅影响效率也对要素的收入分配有重要含义。十九届四中全会提出新纳入“土地”、“数据”两项生产要素参与分配，土地和数据的属性有根本性的差别，对分配及公共政策有不同的含义。
如果说阿里、京东、平多多等互联网商业打通了消费场所的问题，建立庞大的数据库的话，那么工业互联网将打通制造的问题，也同样会建立庞大的数据库，并不断加快制造业的迭代与提升。从制造到销售形成完美的闭环，从而真正拉开新一代互联网的时代。
以联合国划分的国际工业体系分为39个大类，191个中类，525个小类。所谓完整工业体系就是，几乎拥有所有525个小类的生产与研发能力。如果按照联合国对全球工业产业分类来衡量的话，我们国家确实是全球唯一一个拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家。
数据显示，2018年美国的工业增加值为29752亿美元，而中国工业增加值约为305160亿元人民币，折合46114.8亿美元，是美国的1.55倍左右。而且这些年来中国制造业蓬勃发展，物美价廉的“中国制造”在海外成为热销商品，占据了很大一部分市场份额。截止2017年，中国制造业增加值高达35931亿美元，占全球的比重达到28.57%江南真人app免费下载，比第二、第三名的美国和日本的总和还要高。
从国内大循环看，工业互联网通过对人、生产原料、机器设备、运行环境、虚拟资源等的全面连接，将各类数据进行采集、传输、分析并形成智能反馈，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，能够有力推动生产要素循环流转和生产、分配、流通、消费各环节有机衔接，支撑形成国内经济大循环。
我国正在从全球价值链的中低端向中高端迈进。工业互联网能够助力原有制造体系打破在时间和空间上的约束，促进软硬件、创意、设计等各类资源广泛聚集和高效匹配，优化产业主体协作模式，重构协作链条及流程，带动全产业链生产效率提升和价值增值。工业互联网平台助力制造业形成基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，有助于做强原有产业，壮大产业链条，带动产业链降本提质增效，同时催生出规模化定制、服务化延伸等新模式及新兴业态，推动产业链向微笑曲线两端延展，扩大产业链整体价值规模。
工业互联网将全面改造我国制造业的基因，实现高质量和低成本并行的智能制造。一是基于制造执行系统、射频识别跟踪技术等对工业机器人、零部件、产品等生产要素进行数据监控和分析，实现流程的可视化、生产资源的数字孪生、生产参数的快速转移等功能，从而降低成本。二是人工智能等技术的发展能够促进工业产品的转型升级，通过大数据分析和机器学习等手段将核心知识和生产决策封装为生产模块的标准组件，并不断进行迭代更新，从而实现产品优化、产品创新设计，以及基于生产模型的最优决策。三是工业互联网平台能够发挥制造业“操作系统”的作用，基于工业互联网标识解析体系连接各层级的工业生产服务系统，从而实现产品全生命周期和全产业链的监测和运营，建立上下游高效协同的供应链体系，同时，把用户的个性化需求纳入互联工厂中，促进制造企业从生产型制造向服务型制造转变，实现柔性生产和定制服务。
本文的大部分内容来自《工业互联网创新发展成效报告（2018-2021）》，正是这份报告让我理清了工业互联网的发展脉络，感谢中国工业互联网研究院。
在一家上市公司的年报中，关于 数字经济 有如下精彩的描述：从生产力与生产关系的角度出发， 数字经济 可以分为“四化”框架，即：数字产业化——包括但不限于5G、集成电路、人工智能、大数据、云计算、区块链等技术、产品及服务；产业数字化——传统产业应用数字技术所带来的生产数量和效率...