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本书主要探讨工业互联网标识系统在智能工厂中的应用及其对产业变革的影响，详细介绍工业互联网的基本概念、发展历程、标识系统的构建和解析，以及标识技术在智能工厂中的具体应用案例。此外，本书还讨论工业互联网标识技术的未来发展前景，包括工业元宇宙在智能工厂中的应用等。
本书适合对工业互联网标识技术、智能工厂建设以及数字化转型感兴趣的读者阅读，特别是工业互联网技术的研究者和实践者，以及希望深入理解工业互联网在现代工业中的地位和作用的读者。
书名：工业互联网标识与智能工厂融合应用和发展之路（技术与应用篇）
ISBN：978-7-115-65820-3
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编 著 李琦琦 李海花 刘阳
责任编辑 吴晋瑜
人民邮电出版社出版发行 北京市丰台区成寿寺路11号
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本书主要探讨工业互联网标识系统在智能工厂中的应用及其对产业变革的影响，详细介绍工业互联网的基本概念、发展历程、标识系统的构建和解析，以及标识技术在智能工厂中的具体应用案例。此外，本书还讨论工业互联网标识技术的未来发展前景，包括工业元宇宙在智能工厂中的应用等。
本书适合对工业互联网标识技术、智能工厂建设以及数字化转型感兴趣的读者阅读，特别是工业互联网技术的研究者和实践者，以及希望深入理解工业互联网在现代工业中的地位和作用的读者。
李琦琦，中共党员，博士，现任中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所未来产业部主任及该所西部运营中心主任、十九届重庆市渝北区人大代表、中国信息通信研究院数字经济（成都）创新中心副主任。曾获2023年“十大重庆科技创新年度人物”、2022年“重庆市最美高校毕业生”、2022年“‘智汇两江’科技创新领军人才”等荣誉。主要从事未来产业（人工智能、量子科技、生物制造等）、工业互联网标识解析、区块链等技术研究与实践，主持国家顶级节点（重庆）项目、国家顶级节点（成都托管与灾备节点）项目建设，助力成渝工业互联网一体化发展，支撑成渝地区双城经济圈建设，推动实现重庆、四川等西部十省市工业互联网体系覆盖，主持“星火· 链网”超级节点（重庆）、“星火· 链网”超级节点（成都）建设，推动“星火· 链网”国际（ASTRON）成为新加坡TradeTrust框架官方支持的全球唯一的许可公有链，支撑中新数据跨境流动和区域数字经济发展。牵头开展了“物理人工智能规则验证与测试评估系统建设”“标识解析与车联网先导区融合发展研究”“工业元宇宙关键技术研究”等十余项重点课题研究，参与制定《工业互联网标识行业应用指南（白酒行业）》等行业标准，在国内外期刊发表Federated Multi-Agent Actor-Critic Learning Task Offloading等论文近20篇，牵头申报智慧物流、工业互联网等领域专利10余项，参编《从零开始掌握工业互联网（实操篇）》等图书，在人工智能、工业互联网生态构建、技术研发及产融结合方面具有重要影响力。
李海花，正高级工程师，中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所副所长。主要从事与信息通信相关的政府支撑、战略咨询、新技术跟踪研究、标准研制工作，目前聚焦工业互联网、工业标识解析体系、“星火· 链网”的相关研究与推动工作。担任的其他职务有工业互联网产业联盟总体组主席、中国通信学会工业互联网专委会秘书长和中国仪器仪表学会智能制造推进工作委员会委员。
刘阳，正高级工程师，国家重点研发计划青年科学家，中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所副总工程师，同时担任工业互联网产业联盟标识工作组主席、中关村区块链产业联盟专家委员会委员等职务。主要从事工业互联网、标识解析、区块链、绿色低碳方面的技术研究和产业发展等工作，长期支撑工信部、国家数据局等部门的工作，参与编制国家战略规划，牵头制造业高质量发展专项、工业互联网与智能制造专项等国家重大科研专项和产业化项目，设计并推动国家工业互联网标识解析体系、“星火·链网”区块链体系等新型基础设施的建设。
主 编（2人）：
李琦琦 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所未来产业部主任及西部运营中心主任
李海花 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所副所长
副主编（5人）：
刘 阳 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所副总工程师
马 超 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所主任
田 娟 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所副主任
齐 超 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所副主任
宋 涛 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师
委 员（11人）：
孙 银 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师
王亦澎 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所主任工程师
李笑然 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所高级工程师
马宝罗 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所高级工程师
景浩盟 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师
王 彪 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师
时晓光 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师
刘思宇 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师
杨 潇 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所主任工程师
杨笃明 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师
韩 玲 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师
2024年1月，工信部等七部门联合印发《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，着重强调围绕制造业的核心领域，加速未来产业的蓬勃发展，以有力支撑并推进新型工业化发展。信息技术的进步，特别是大数据和人工智能等前沿技术的广泛运用，不仅推动着传统制造业向高端化、智能化、绿色化的方向迈进，还助推着工业互联网的蓬勃发展，引领我们进入全新的数字化、网络化、智能化工业生产新时代。
《工业互联网标识与智能工厂融合应用和发展之路（技术与应用篇）》这本书正是基于上述背景编写而成，旨在为读者提供全面、深入的工业互联网标识与智能工厂的融合应用指南。
本书从工业互联网的起源讲起，详细介绍工业互联网的发展历程及其发展现状，系统阐述工业互联网的概念和典型模式以及与传统工业的差异，深入探讨标识体系及工业互联网标识的重要性。工业互联网标识解析体系作为信息交换的基础，对于实现物品、设备和服务的互联互通至关重要，是本书的技术核心所在。本书详细解析了标识编码、载体、解析系统和数据服务等知识点，可以帮助读者明确工业互联网标识解析的工作流程和体系架构，并了解相关的标准和未来的发展趋势。
智能工厂是工业互联网的重要应用场景，本书为读者展示了智能工厂的全貌——从智能工厂的概念和发展现状到其在工业互联网标识中的需求，再到建设的重点与趋势。值得一提的是，本书给出了真实场景下的应用案例，可供读者清晰了解工业互联网标识如何在智能工厂中发挥作用，以及如何提高生产效率和安全性。书中还展示了标识解析在智能工厂中的实际应用拓展，呈现的案例涵盖了汽车、动力摩托、医疗器械等多个行业，充分证明了工业互联网标识技术的广泛适用性和有效性。本书也展望了工业互联网标识在智能工厂未来发展中的应用与前景，即通过5G、区块链等新兴技术与标识解析的结合，为智能工厂的发展带来新的可能性。
本书不仅是一部理论与实践相结合的著作，更是一部指导未来工业发展的前瞻性作品。作者通过对工业互联网标识与智能工厂融合应用的深入研究，为我们描绘了一个高效、智能、绿色、可持续的智能工厂图谱。希望本书能够为研究人员、工程师、企业决策者以及对工业互联网感兴趣的广大读者提供有价值的参考和启示，进而助力工业互联网和智能工厂的发展。
在现代工业发展的历史进程中，我们正处在一个意义非凡的转型时期。这一时代被广泛定义为“工业互联网纪元”，其核心在于将传统工业系统与先进的信息技术融合，赋予生产力新的增长动能和变革潜力，助力新质生产力的发展。《工业互联网标识与智能工厂融合应用和发展之路（技术与应用篇）》这本书就是关于这场融合的深入研究，它不仅为专业人士提供了宝贵的知识资源，也为工业践行者指明了方向。
作为本书的序言撰写者，我有幸提前浏览了这部著作的内容，深感作者的学术积累之丰富和对实践的洞察之深刻，也有幸得见一幅系统的工业互联网标识赋能智能工厂发展的全景图。
本书通过理论与实践的紧密结合，为想要深入了解智能工厂内在机制的读者们提供了珍贵的第一手资料。本书从探讨互联网的起源及其对工业发展的影响到对标识技术的深入剖析，逐步揭示了工业互联网标识在智能工厂构建中的关键角色。本书先是阐释了工业互联网标识的概念和架构，为我们理解后续章节内容奠定扎实的基础随后详细介绍了标识解析技术的细介绍，相关内容，旨在让我们对标识技术发展蓝图有更加清晰的认识。工业互联网标识与智能工厂融合发展是这本书的核心议题，作者从概念、需求、技术、应用和发展趋势进行了全面介绍，通过引入实际行业应用案例，如汽车研发实验室管理、摩托车数字化生产设备管理与维护、建材产品全过程质量追溯、冶金备品备件跟踪与管理优化等，为我们呈现了一个个关于创新和效率提升的“故事”。同时，这本书还介绍了5G、区块链等前沿技术，让我们看到了智能工厂发展的新天地。新技术的结合预示着一个全新的生产模式——工业元宇宙的诞生，届时虚拟与现实的界限将被模糊，智能工厂的生产效率和灵活性将提升至前所未有的水平。
本书不仅是关于工业互联网标识与智能工厂融合发展的技术指南，更是一部探索未来工业趋势的启示录。它将指引我们理解和把握新一代工业革命的本质，激励我们去思考如何在这场革命中找到自身的定位并把握住大好的机遇。希望从事或关注工业领域的读者都能从这部著作中获得灵感和指导，共同推动工业智能制造领域迈向智能化、绿色化和高端化的新台阶。
在信息技术和工业生产深度融合的大背景下，工业互联网的兴起标志着一种全新的产业变革。作为连接物理制造和智能化数据系统的桥梁，工业互联网的标识体系不仅是实现设备、产品追踪与互联的核心技术，也是智能工厂实现高效、灵活生产的关键。本书旨在探讨这一领域的最新发展，分析工业互联网标识在智能工厂中的应用，并提供一系列实用的技术和策略，旨在推动行业内的技术创新和应用普及。
编写本书的主要意图是填补行业内关于工业互联网标识和智能工厂融合应用的知识空白。我们希望系统地介绍工业互联网标识体系的基础知识、技术原理及其在智能工厂中的实际应用，以支持工业企业在数字化转型过程中的决策和技术部署。此外，本书还旨在阐明一系列实践中的问题，如标识的安全性、数据处理效率及其在设备管理中的实际效益，以便读者能够深入理解这些技术背后的核心概念以及所面临的应用挑战。
本书共8章，内容涵盖工业互联网的基本概念、标识体系的构建和解析、标识在智能工厂的具体应用，以及对未来发展前景的探讨等。特别地，我们在书中加入了丰富的案例分析，展示了标识技术在不同工业场景中的应用成效，以及对于具体业务和技术问题的解决之法。我们希望这些内容能够为工业互联网技术的研究者和实践者提供深刻的洞见，并激发更多的思考。
通过本书，我们期望能够帮助各界同仁更好地理解和运用工业互联网标识技术，推动智能工厂的建设和发展，进而在全球范围内促进制造业的持续创新和进步。我们坚信，工业互联网作为未来工业发展的重要推动力，将持续引领制造业向更高效、更智能的方向前进。
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工业互联网作为当今科技发展的焦点，其背后蕴藏着丰富而深远的历史渊源。在本章中，我们将从工业互联网的起源谈起，逐步深入探讨其发展历程，并介绍其概念与体系架构，为读者呈现工业互联网清晰而全面的图景。
通过深入了解工业互联网的起源和发展历程，我们得以清晰地把握科技进步的脉络与演变。这一过程不仅展示了人类智慧和技术创新的不断推动，也呈现了科技与工业领域相互交织、相辅相成的发展轨迹。从最初的概念萌芽到如今的广泛应用，工业互联网的发展历程充满着挑战与机遇，不断推动着整个产业链的变革与升级。
工业互联网（Industrial Internet）一词由美国工业巨头通用电气（GE）在2012年发布的白皮书Industrial Internet: Pushing the Boundaries of Minds and Machines中首次提出，旨在将物联网技术应用于工业制造领域，综合应用高功能设备、低成本传感器、互联网、大数据分析技术和远程控制技术等，优化工业设施和机器的运行维护，以提升资产运营绩效，实现智能化生产。
GE将工业互联网定位为一场新的“革命”，并认为18世纪中期到20世纪初的“工业革命”是产业界的第一场革命，20世纪末的“互联网革命”是第二场革命，通过将这些革命带来的先进产业设备与IT技术融合，将产生第三场革命——工业互联网革命。
GE认为，不论是满足效率安全和实时可靠的工厂内网、工厂外网和标识解析等基础业态，还是工业运营产生的智能化生产、网络化协同、数据同步、人工智能改造等新型业态，工业互联网都是产业升级的核心手段。2014年3月，GE联合AT&T、思科、IBM和英特尔组建了美国工业互联网联盟（Industrial Internet Consortium，IIC），初步形成行业生态，以促进物理世界和数字世界的融合。
在2013年汉诺威工业博览会上，德国工业联合会（BDI）正式提出了“工业4.0”这一概念。该概念的核心思想是将物理系统和数字系统相连接，通过数字化、虚拟化和网络化的手段，实现整个价值链的协同优化。德国政府也将“工业4.0”视为德国经济未来的战略方向，并将其列为国家发展计划的重点。
德国“工业4.0”的提出引起了全球范围内对工业互联网的关注和研究。它强调了物联网、云计算、大数据、人工智能等先进技术在制造业中的应用，以及智能工厂、智能制造等新兴概念的重要性。德国在推动“工业4.0”发展方面投入了大量资源，并与其他国家和组织展开了合作，以促进全球工业互联网的发展。“工业4.0”的概念不仅影响了德国制造业的发展，也对全球制造业产生了重要影响。许多国家和企业纷纷响应，并加快推动工业互联网的发展和应用。这一概念的提出推动了全球范围内对工业生产模式的转型，加速了数字化和智能化的进程，为未来工业发展带来了新的机遇和挑战。
在我国，“工业互联网”一词最早出现在2015年7月发布的文件《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中。该文件提到，“以智能工厂为发展方向，开展智能制造试点示范，加快推动云计算、物联网、智能工业机器人、增材制造等技术在生产过程中的应用，推进生产装备智能化升级、工艺流程改造和基础数据共享”。随后，我国出台了一系列政策措施，支持和推动工业互联网的发展。2017年11月，《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》正式印发，成为推动我国工业互联网发展的纲领性文件。2019年10月18日，2019工业互联网全球峰会在辽宁省沈阳市召开。国家主席习近平致贺信。习近平总书记指出，当前，全球新一轮科技革命和产业革命加速发展，工业互联网技术不断突破，为各国经济创新发展注入了新动能，也为促进全球产业融合发展提供了新机遇。中国高度重视工业互联网创新发展，愿同国际社会一道，持续提升工业互联网创新能力，推动工业化与信息化在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合发展。
2020年12月，工业和信息化部印发《工业互联网标识管理办法》，旨在促进工业互联网标识解析体系健康有序发展，规范工业互联网标识服务，保护用户合法权益，保障标识解析体系安全可靠运行。办法包含20项条款，于2021年6月1日起实施。2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》发布，提出积极稳妥发展工业互联网，并将工业互联网作为数字经济重点产业。
党的二十大报告提出，到2035年我国要基本实现新型工业化。与发达国家的工业化和我国过去的工业化发展道路不同，新型工业化的重要特点在于数字技术在工业化中的广泛应用、渗透融合。工业互联网是新型工业化的战略基础设施，具有广泛连接、数据汇聚、建模分析、知识复用等功能，能够成为支撑和驱动“数实”融合和制造业数字化智能化转型的关键力量，推动传统制造业向更高效、智能、可持续的方向发展。
为了加快我国工业互联网产业发展，推进工业互联网产学研用协同发展，促进工业和信息通信领域的沟通交流、深度融合，在工业和信息化部的指导下，中国信息通信研究院牵头联合各领域产学研用相关单位，共同建设工业互联网产业联盟（Alliance of Industrial Internet，AII），打造工业互联网产业生态。AII以融合、开放、创新、共赢的理念，组织全体成员单位，组建14个工作组、15个特设任务组、16个垂直行业领域、6个分联盟，分别从顶层设计、需求、技术标准、网络、平台、安全、测试床、产业发展、国际合作、政策法规与投融资、人才等多方面开展工作，形成产业共识，推动产业发展。通过组织工业互联网大会（原工业互联网峰会）等大型活动，持续宣传工业互联网最新发展成效，提升AII国内外影响力。
按照AII的定义，工业互联网是新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。其本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础，通过对工业标识数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织变革。网络，平台，安全，数据及标识构成了工业互联网五大体系，其中网络是基础、平台是中枢、安全是保障、数据是核心、标识是纽带。
在过去几千年里，人类经历了多次技术革命，例如内燃机、电气、信息和智能技术革命。这些技术革命深刻地改变了人类社会的面貌，推动了人类文明的发展。
从工业1.0到工业4.0，工业互联网的发展历程也经历了许多重要的转变。工业1.0以蒸汽机为代表，它标志着机械化生产的开始。这个时期的工厂大都采用分散的手工作坊形式，生产效率低下，生产成本高昂。工业2.0以电气技术为代表，它标志着规模化生产的开始。这个时期的工厂开始引入电力驱动设备，实现了机械化的生产方式，生产效率有了显著提高。工业3.0以信息技术为代表，它标志着计算机技术在工业生产中的广泛应用。这个时期的工业生产开始采用自动化管理，使得生产效率和质量都有了大幅提升。工业4.0以人工智能和互联网技术为代表，它标志着工业互联网的到来。这个时期的工业生产开始采用大数据、云计算、物联网等新兴技术，实现了设备之间的信息共享和互联互通，从而进一步提高了生产效率和质量。
工业互联网的发展历程经历了多个阶段的演变，每个阶段都有其独有的特征和贡献。未来随着技术的持续进步和应用场景的持续扩展，工业互联网的发展前景将会更广阔。接下来，我们将进一步介绍工业1.0到工业4.0阶段工业物联网的发展历程（见图1-1）。
图1-1 工业1.0到工业4.0阶段工业物联网的发展历程
在工业1.0时代，瓦特对蒸汽机进行了改良，这一创新开启了以机器取代人力的工业革命浪潮。当时的机器制造粗糙，使用的机器主要依赖蒸汽或水力来驱动，只能完成有限的任务，并不高效。然而，以机器替代手工劳动的工业理念开始成为工业发展的主流，首次引入“机器取代人力”的概念，因此具有极其重要的历史意义。
技术革命需要有动力支持，而蒸汽机在这一时期显得尤为重要。蒸汽机的改良，推动了机器的广泛应用和大型工厂的建立。这场技术革命是技术史上的一大突破，开创了机器取代手工劳动的新时代，进一步推动了近代城市化的兴起。
在工业1.0时代，随着机器的广泛应用，生产力得到了巨大的提升。有了机器，生产变得更加高效、精确，商品的大规模生产也成为现实。这为社会带来了巨大的变革，传统的农业和手工业经济逐渐转型为以工业和机械制造为主导的经济模式。工业1.0时代的到来，不仅改变了社会的生产方式和经济结构，也对人们的生活方式和思维方式产生了深远的影响。
工业1.0的时代标志着人类社会进入了蒸汽机时代，开启了一个全新的工业时代。这一时期的创新和技术进步奠定了现代工业化的基础，为后续的工业发展打下了坚实的基石。工业1.0的影响至今仍在人类社会中有所体现，对于我们理解工业革命和现代工业化进程具有重要意义。
在工业2.0时代，科学技术的发展突飞猛进，各种新技术和新发明层出不穷，并迅速应用于工业生产，极大地促进了经济的发展。工业2.0起源于19世纪60年代后期，通过细致的分工和以电力驱动的电气设备组成的流水线，开创了产品批量生产的高效新模式，标志着人类进入电气化时代。
相比工业1.0时代，工业2.0引入了内燃机和发电机等新的能源动力和机器，满足了快速发展的社会需求。内燃机的发明使得机器拥有更强大的动力，电气设备的广泛应用使得机器的功能变得更加多样化。这一时期，汽车、轮船、飞机等交通工具出现了，为人们的出行提供了便利。同时，电力的普及也为家庭、商业和工业带来了巨大的便利和效率的大幅提升。
工业2.0时代的机器和动力相较工业1.0有了巨大的进步。机器的精确度和效率得到显著提高，生产效率有了大幅度提升，产品质量得到保证。通过流水线的运作，每个工人专注于完成自己的任务，实现了明细的分工和协同操作，进一步提高了生产效率和产能。这种高效的生产模式使得产品大规模、快速地制造成为可能，推动了工业化进程的加速。此外，工业2.0时代还见证了通信技术的飞速发展。电话机的出现改变了人类之间的沟通方式，使得远距离通信变得简单快捷。信息的传播更加迅速，加速了知识和技术的交流与传播。这为第三次工业革命的到来奠定了基础，进一步推动了科技的发展和全球化的进程。
总体而言，工业2.0时代以电力驱动的电气设备和内燃机为核心，通过明细的分工和高效的流水线生产模式，极大地提升了生产力和经济效益，为人类带来了更多便利和更高的效率，也为后续工业发展打下了坚实的基础。
工业3.0是在20世纪四五十年代，以电子系统和信息技术为基础的一次工业变革。这一时期，制造过程实现了自动化控制的大幅度提高，机器逐步替代了人类作业，生产效率得到了极大的提升。
相较于工业2.0，工业3.0更注重信息技术的应用，使得机器能够自动化地进行操作和控制。各种先进的传感器、计算机、通信技术等设备广泛应用于制造工艺中，通过互联网的发展和应用，实现了生产流程的数字化、网络化和智能化，进一步提高了生产效率、降低了生产成本，并为人们生活带来了更多方便和便捷。
工业3.0标志着人类进入了信息化时代，涉及信息技术、新能源技术、生物技术和空间技术等，这些技术的应用在人类历史上具有里程碑的意义。例如电子计算机，它的出现和广泛应用，使得数据处理和信息管理变得更高效和准确；原子能技术的应用则使得人类能够更高效地利用能源，推动了社会的能源结构调整和发展。
工业3.0时代机器人的应用使得生产过程更具智能化，自动驾驶汽车、智能家居等产品的出现也在改变人们的生活方式。此时，人类开始更注重环保和可持续发展，新能源技术的研发和应用成为工业3.0时代的重要特征。
总而言之，工业3.0是一次巨大的技术变革，以电子系统和信息技术为基础，实现了生产自动化控制和生产智能化的飞跃。它不仅推动了工业和经济的发展，深刻改变了人类的生产和生活方式，还将对未来产生深远的影响。
工业4.0强调从装备的智能化升级出发，利用数据技术将信息数据化、智慧化，以提升生产制造的服务能力，从而迈入智能化时代。这一阶段的工业变革不仅仅是对生产效率和消费效率进行优化，更重要的是通过实现工业全价值链的打通，消除生产与消费之间的鸿沟，改变市场经济运行模式，大幅提高经济社会运行效率。
相比工业1.0到工业3.0，工业4.0所面临的挑战和解决的问题有所不同。过去的工业变革主要集中在如何提高生产效率和产品质量，工业4.0则更关注如何将各个环节整合起来，实现全产业链的协同和智能化。通过工业互联网等核心技术的应用，数据在生产中的应用范围得到了极大的拓展，不仅能够帮助企业进行精准的生产计划和资源配置，还能够为消费者提供个性化定制的产品和服务。
在工业4.0时代，制造业将向着智能制造的方向迈进，智能工厂、智能供应链等概念逐渐成为现实。通过物联网、大数据、云计算等技术的应用，产品的设计、生产、销售和售后服务等各个环节都可以实现智能化和数字化管理，从而形成高效、灵活的生产体系。另外，工业4.0也将催生新的商业模式和产业生态，促进工业与互联网的深度融合，推动新技术、新产业、新业态的不断涌现，为经济的转型升级提供新的动力和机遇。工业4.0时代不仅是对生产方式和效率的提升，更是一个全新的产业变革和商业模式创新的时代，其核心是围绕工业互联网的智能化、数字化和全面互联。这将为未来的工业发展和经济社会的运行带来深远的影响，为人类社会带来更多的便利和可能性。
工业4.0这个概念最早出现在德国，其核心目的是提高德国工业的竞争力，使其在新一轮工业革命中占领先机。工业4.0随后由德国政府列入《德国2020高技术战略》中提到的十大未来项目，其内容是指将互联网、大数据、云计算、物联网等新技术与工业生产相结合，最终实现工厂智能化生产，让工厂直接与消费需求对接。该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助，旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业资源。其技术基础是网络实体系统及物联网。
德国所谓的“工业4.0”是指利用信息物理融合系统（Cyber-Physical System，CPS）将生产中的供应、制造、销售等信息数据化、智慧化，最后实现产品供应的快速、有效、个人化。工业4.0是以智能制造为主导的第四次工业革命，是革命性的生产方法。工厂将生产设备、无线信号连接和传感器集成到一个生态系统平台中，然后以此监督整个生产线流程并自主执行决策。该战略旨在通过充分利用信息通信技术和网络空间虚拟系统相结合的手段，将制造业向智能化转型。
工业4.0还意味着由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，旨在建立一种高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中，传统的行业界限将消失，各种新的活动领域和合作形式将会产生。创造新价值的过程正在发生改变，产业链分工将被重组。
工业4.0旨在将一切的人、事、物都连接起来，形成“万物互联”。物联网技术和大数据在工业4.0中承担核心技术支持，数字世界与机器世界的深度融合有可能给全球工业带来深刻变革，进而影响日常生活的许多方面，包括我们许多人的工作方式，越来越多的机器人会代替人工，甚至是完全替代，实现“无人工厂”。工业4.0更强调生产制造的过程“智能化”，尤其是整个生产过程从自动化向智能化的演进，其提出的智能工厂重点研究生产流程化管理，旨在以用户的个性化需求为中心，实现柔性制造和个性化生产模式，最终完成生产的智能化转型。
相较之下，美国的工业互联网更强调生产制造的“生产率”提升目标，更关注基于联网设备的数据采集、分析和价值转化，即通过传感设备收集数据，并利用大数据技术提供降低成本、改进效率的决策建议，通过对生产制造各环节的精细化管控，提升生产制造效率。
简而言之，德国的“工业4.0”注重智能化生产带来的生产模式和流程的变革，以期满足个性化需求；而美国的工业互联网更注重通过数据采集和分析来提高生产效率和降低成本。两者各有侧重，但都在推动制造业向数字化、网络化和智能化升级的路上发挥着重要作用。
近年来，随着新一轮科技革命和产业变革的不断推进，互联网的影响也在不断加深和扩大。特别是互联网从消费领域向生产领域的快速延伸，使得工业经济也开始向数字化、网络化、智能化等多个方向深度拓展。互联网创新发展与新工业革命形成历史性交汇，催生了工业互联网。
从工业经济发展角度看，工业互联网利用互联网技术和概念，将传统工业生产与互联网、大数据、人工智能等技术融合，实现设备、产品和人员之间的信息共享和实时交互，从而提高生产效率、降低成本、优化资源配置，推动工业生产方式和商业模式的变革。新型工业化以信息技术为核心，促进工业化向智能化、绿色化、服务化方向发展，注重提高产业的智能化水平和技术含量，推动工业结构优化升级，提升产业竞争力。工业互联网为新型工业化提供了技术支撑和发展动力。通过工业互联网，企业可以实现设备之间的连接与通信，实现生产过程的自动化和智能化管理，提高生产效率和质量。同时，通过对大规模数据的采集、分析和应用，企业可以更好地了解市场需求和产品特性，进行定制化生产和精细化管理，实现资源的有效利用和节约。这些都是新型工业化所倡导的智能化、绿色化等目标的重要实现途径。因此，工业互联网是新型工业化发展的重要支撑，两者相辅相成，共同推动工业经济向着更智能、高效、可持续的方向发展。
从网络设施发展的角度来看，工业互联网将对网络强国建设起到重要作用。一是加速网络演进升级。工业互联网促进人与人相互连接的公众互联网、物与物相互连接的物联网向人、机、物、系统等的全面互联拓展，大幅提升网络设施的支撑服务能力。二是拓展数字经济空间。工业互联网具有较强的渗透性，可以与交通、物流、能源、医疗、农业等实体经济各领域深度融合，实现产业上下游、跨领域的广泛互联互通，推动网络应用从虚拟到实体、从生活到生产的科学跨越，极大地拓展网络经济的发展空间。
加快发展工业互联网，促进新一代信息技术与制造业深度融合，是顺应技术、产业变革趋势的必然选择。这一举措不仅是加快制造强国、网络强国建设的关键抓手，更是深化供给侧结构性改革、促进实体经济转型升级的重要途径，同时也是加快走向“新型工业化”道路、持续推进可持续发展的客观要求。
工业互联网作为第四次工业革命的先导，已经成为我国工业高质量发展的新引擎。我国工业互联网与产业融合带动的经济影响在不断增大，但是其发展存在核心技术短板、标准化体系短板、核心能力短板和产业基础短板。对此，我国需要加强核心技术的自主研发与应用，引导企业成为工业互联网的主体，完善工业互联网标准体系，加大工业互联网融合创新的政策供给，优化工业互联网发展环境。
我国工业互联网的发展经历了工业互联网萌芽期（2010年以前）、发展初期（2010—2014年）和快速发展期（2015年至今）3个阶段。当下，我国工业互联网呈现快速发展态势，《中国工业互联网产业经济发展白皮书（2022年）》指出，工业互联网产业增加值规模持续攀升，成为稳定经济增长的关键动力。2021年，我国工业互联网发展态势总体稳定向好，产业增加值规模突破4万亿元，达到4.10万亿元，占GDP比重达到3.58%，名义增速达到14.53%，高于GDP增速；工业互联网带动新增就业218.60万人，其中直接产业新增就业为54.85万人，渗透产业新增就业167.75万人。平台体系建设实现新跨越，从28个双跨平台示范引领，到百余平台广泛覆盖，服务企业超160万家。具备一定行业、区域影响力的平台数量超过150个，连接工业设备数达7900万台/套，工业App已超59万款。从基础条件来看，我国具有发展工业互联网的优势：经过70多年的发展，我国建立了完善的工业基础，制造业门类齐全，工业设备和工业数据储备庞大。同时，我国构建了比较完善的工业平台基础，目前已经形成的协同制造平台、管理服务平台、用户定制化平台，为工业互联网的发展提供了平台条件。工业互联网既是我国实现工业经济向网络化、智能化方向发展，实现高质量发展的关键，也是全球新一轮科技和产业革命的新动力。
当前，我国工业互联网的发展受到如下短板阻碍。
（1）核心技术短板。工业互联网的关键核心技术包括工业大数据分析、工业机理建模、工业应用开发技术等。我国平台关键技术有效供给不足，核心技术短板是我国工业互联网发展的关键制约因素。在边缘智能技术方面，国外厂商设备数据不开放、接口不统一、数据兼容性差。在工业大数据分析方面，数据分析方案成本高、周期长、推广难。在工业机理建模方面，通用方法和基础工具等标准相对匮乏。在工业App开发方面，相关标准制定滞后，开发进程缓慢，难以满足企业上云需求。在工业软件方面，高端工业软件被欧美日企业垄断，工业互联网平台基本采用国外开源软件，在高端工业软件和工业控制系统等领域自主可控力量不足。
（2）标准化体系短板。工业互联网标准是在规范平台功能的基础上，带动平台的技术研发和行业应用，实现工业产业全价值链协同发展的载体。但是，我国工业互联网标准化体系不完善，没有形成工业互联网能力评价标准，没有对企业应用工业互联网进行评价的方法，严重限制了工业互联网平台的应用推广。同时，我国没有统一的工业互联网标准，难以有效挖掘和合理利用数据的价值，也不能有效实现产业链上下游贯通。
（3）核心能力短板。工业互联网平台的核心能力包括工业数据采集能力、海量数据处理能力、工业大数据建模分析能力、工业App培育能力、产品全生命周期数字化集成能力等。目前，我国工业互联网核心能力存在短板，系统化和场景化的规模应用没有形成，数据采集能力和数据处理能力、大数据建模分析能力、工业App培育能力、产品全生命周期数字化功能集成能力不足，人工智能、大数据分析、5G网络技术等技术在工业领域应用的积累还比较薄弱，严重限制了工业互联网的应用推广。
（4）产业基础短板。我国大部分工业互联网平台建立在国外基础产业体系之上，存在产业基础短板。工业互联网企业在工业技术、工艺、机理等方面的基础积累不足，长期积累的工业生产技术、经验、知识、模型难以快速集聚、复用和迭代。中小企业生产设备数字化基础薄弱，升级改造难度大、成本高。大多数工业企业数字化程度偏低，限制了工业互联网行业应用。基础设施也不健全，具体表现为缺乏大数据处理分析中心，工业大数据无法统一管理和使用，工业领域各行业各部门间数据资源不集中，难以集成使用。
工业互联网作为第四次工业革命的先导和基础，日渐成为全球制造业革命性变革的推动力量，是世界各国面向未来的共同战略选择。在这一背景下，工业互联网让我国的工业化发展迎来历史性机遇。目前，我国工业互联网已经具备一定的发展优势，拥有较为健全的工业基础体系，并且工业互联网顶层设计已经完成，国家战略和技术体系设计也相继推进，形成了较为完整的工业互联网政策体系。在构建新发展格局背景下，工业互联网已经成为新型工业化高发展的助推器，需要将工业互联网创新发展纳入国家重点规划体系，打造系统化多层次推进体系。在新发展阶段构建新发展格局的过程中，要立足我国企业的普适性需求，依据制造业强国战略和网络强国战略，探索中国需要、中国模式、中国风格的工业互联网发展道路。具体实施路径如下。
（1）加强核心技术的自主研发与应用。在新发展格局构建背景下，核心技术的自主研发与应用是工业互联网持续健康发展的关键路径。要实现工业互联网的长期可持续发展，必须加强核心技术的自主研发和应用。具体来说，有以下三方面的任务。
● 加强核心技术的自主研发。着力推动基础性、通用性、前瞻性技术的创新，实现工业互联网技术创新的自立自强。可以通过加强产学研用合作，鼓励企业加大科研投入、培育工业互联网人才队伍等方式，推动技术创新，同时积极利用工业互联网技术的自主创新成果，加快建立工业互联网共性技术体系，瞄准关键技术领域并集中力量攻关，不断提高工业互联网的核心竞争力。
● 以行业应用为导向加快新技术联合攻关和成果转化。要鼓励高校、科研机构和企业等主体，加强工业互联网基础理论研究，提升原始创新水平，使创新要素协同发挥作用，加强相关核心技术和产品的研发突破。同时，要注重技术成果的转化和推广，以行业应用为导向，加速新技术的联合攻关和成果转化。通过科技成果的集成和应用，不断提升工业互联网的实际效益。
● 加快新兴技术在工业互联网平台中的应用。加快大数据、人工智能等新技术的推广应用，提升工业互联网的数据分析能力。围绕工业大数据建模分析，突破基础技术和流程建模等核心技术在应用过程中的难点。在推进人工智能算法在工业App的融合应用的基础上，进一步建设跨行业、跨领域的平台联盟，以实现工业互联网平台间的互联互通，最终实现工业互联网平台之间的数据共享和资源整合，促进工业互联网的协同发展。
综上所述，加强核心技术的自主研发与应用是工业互联网持续健康发展的关键路径。只有不断提升核心技术的水平和应用能力，才能更好地推动工业互联网的发展，实现工业互联网与制造业深度融合，加快“中国制造”向“中国创造”的转变。
（2）引导企业成为工业互联网发展的主体。为了让拥有不同资源禀赋、技术沉淀和创新路径的企业发挥自身能动性，并引导企业成为工业互联网的主体，我们可以采取以下措施。
● 让企业成为投资主体。政府可以通过制定相关政策，鼓励企业进行工业互联网的建设和推广，并提供相应的财政支持和税收优惠等激励措施，使企业成为工业互联网的投资主体。此外，还需要建立健全法律法规体系，保护企业在工业互联网领域的知识产权和商业机密，为企业的工业互联网发展营造良好的政策环境。
● 促进工业企业数字化智能化技术改造。政府可以加大对工业企业的扶持力度，引导更多企业投入数字化智能化技术改造。通过推广工业互联网平台，鼓励支持中小企业进行数字化转型，实现企业内部各部门、企业间以及产业链上下游之间的数据互通共享，打破数据壁垒，促进数据资源的协同利用。
● 发挥龙头企业的引领带动作用。龙头企业在工业互联网领域具有更强的技术和资源优势，可以发挥其在互联网平台、技术创新和商业模式方面的引领作用，带动整个行业的转型升级。政府可以加大对龙头企业的支持力度，鼓励其在工业互联网方面的投资和创新，同时加强与龙头企业之间的合作，共同推动工业互联网的发展。
● 推动中小企业业务流程的标准化。政府可以组织相关部门和专家制定一系列的标准和规范，以引导中小企业进行业务流程的标准化建设。通过标准化，促进大中小企业之间的融合与融通，形成协同创新发展的新格局。此外，政府可以提供相关培训和咨询服务，帮助中小企业逐步实现标准化的业务流程，提升其竞争力和创新能力。
以上措施的实施，可以激发企业的活力和创新潜能，引导企业成为工业互联网的主体，这将有助于推动工业互联网的长期可持续发展。
（3）加快推进工业互联网平台标准体系建设。标准化是工业互联网发展的关键，标准的不完善和缺失是当前中国工业互联网发展的关键制约因素。为了构建新发展格局，推进工业互联网的发展，促进传统制造业的转型升级，以及推进新型工业化进程，我们需要加快平台标准体系的建设。
● 统筹推进工业互联网平台标准体系的建设，完善包括总体性标准、基础共性标准、应用标准和安全标准在内的标准体系。重点是提高工业互联网平台之间的兼容能力，提升平台的带动能力，有效推动整个行业的健康发展。同时，还要推进工业互联网标识解析体系的建设，优化工业互联网发展的制度体系，推动供应链系统和企业生产系统的精准对接。
● 加快制定工业互联网通用需求、通信协议等总体性标准，健全标准推广机制，拓展网络化标识的覆盖范围。这将有助于提高工业互联网的互操作性，促进不同平台之间的数据交换和共享，实现资源的高效利用和协同创新。
● 加强与国际标准化组织的合作，积极参与国际标准制定的过程，提升我国在全球工业互联网体系建设中的贡献度。同时，要完善基础共性和关键技术两大领域的标准，提高工业互联网应用的效率，加快国际标准的国内转化，实现国际标准与国内标准的对接。这将有助于提升我国工业互联网的竞争力和影响力，并推动我国企业在全球市场中的地位。
通过加快平台标准体系的建设，完善工业互联网标准化体系，我国可以更好地应对工业互联网发展中的挑战，推动工业互联网在中国经济社会发展中发挥更大的作用。同时，标准化的推进还能够促进不同行业之间的融合与协同，推动传统产业向数字化、智能化转型，提升整个产业链的效率和竞争力
（4）加大工业互联网融合创新的政策供给。工业互联网的发展要发挥市场的决定性作用，也要更好地发挥政府的作用。政府的作用就是加强政策引导，加快数据流转、网络信息安全等相关法规制度的制定，努力打造宽松、有序的市场环境，在新模式、新业态发展创造空间等方面加大工业互联网融合创新的政策供给。
● 聚焦工业互联网发展的重点和短板，提高政策的精准性和可及性，确保政策的有效实施。这包括加快制定平台间数据迁移标准，实现平台间的数据互通、能力协同和服务共享。政府可以通过支持标准的制定和推广，促进不同平台之间的合作与交流，提高整个工业互联网生态系统的效率和协同创新能力。
● 完善对工业互联网平台的金融支持政策，发挥资本市场的作用，支持那些具备强大服务支撑能力的工业互联网平台企业进行上市融资。政府还可以鼓励银行等金融机构开展创新的融资、融物、融服务和数据资产、知识产权质押贷款业务，为工业互联网企业提供更多融资渠道和金融支持。
● 加大财税政策的扶持力度。建立支持工业互联网发展的财政专项资金和产业扶持基金，用于支持工业互联网关键核心技术的研发、平台功能的优化和应用示范基地的建设。这些资金可以用于推动工业互联网的创新和发展，促进相关产业的转型升级。
● 完善人才支持政策。建立激励机制，加大对工业互联网领军人才、工业信息工程专业人才、信息技术基础研究人才、大数据人才、人工智能人才等的政策支持力度。这包括提供薪酬激励、科研经费支持、项目扶持等，以吸引和留住优秀人才，推动工业互联网人才队伍的培养和建设。
● 加强人才培养，培育与工业互联网发展相适应的专业化人才队伍。这包括引导对互联网相关基础学科人才培养的投资，加强对工业互联网高级技术工人的培养和选拔，推动高校与企业合作，建立实践教学基地，提供更多实践机会和培训资源，确保人才的供给与需求相匹配。
总之，政府在工业互联网的发展中具有重要的作用，通过加强政策引导和政策供给，能够促进工业互联网融合创新的发展，推动数字化、网络化和智能化升级，为推动经济转型升级和实现可持续发展做出贡献。
（5）优化工业互联网发展环境。完善工业互联网发展体系并创造良好的发展环境，有助于进一步推进工业互联网的融合创新、数字化升级和智能化发展。具体来说，需要做到以下几点。
● 完善工业互联网的生态体系，构建创新体系，推动产学研用协同创新。这包括构建集开发、合作创新、市场开发一体化的应用生态体系，推进产业融合、企业跨界融通的企业协同发展体系，以及中央地方联动、区域协调发展的区域协同发展体系。通过这些举措，可以提高工业互联网的整体效率和协同创新能力。
● 加强平台供给，提高平台技术支撑能力，并建设一批公共服务平台，为工业互联网的应用提供更多的技术支持和服务保障。这包括加强平台设备接入，支持建设云仿真、数据加工等技术专业型平台，以及建立工业互联网产业大数据平台，形成实时精准的数据资源体系。同时，加强平台功能的完善，提供产业运行分析与预测等服务，以更好地支持工业互联网的应用和发展。
● 推动工业互联网大数据中心建设，提升数据汇聚、分析、应用能力，推进工业互联网数据价值评估、效益共享等机制建设。通过建设大数据中心，形成工业互联网的产业大脑，支撑工业互联网的数字化升级和智能化发展。
● 加快模式业态创新，推进平台的智能化制造、智能化管理等新模式，构建互利共赢、协同创新的良好生态。这有助于工业互联网的数字化转型和生产方式的升级，促进工业互联网的可持续发展。同时，政府和企业还应该加强合作，积极推进国际标准的制定和推广，推动全球工业互联网发展的共识和合作。
探究工业互联网的概念，不仅有助于我们理解其在现代工业中的地位和作用，还能够揭示其所涵盖的广泛范畴和深层内涵。在本节中，我们首先深入探讨工业互联网的内涵，讨论其含义以及相关的要素；其次，详细阐述工业互联网的本质和特点，将工业互联网与传统工业进行对比，从多个角度揭示其独特之处；最后，通过具体案例，展示工业互联网的典型模式，以便读者更好地理解其在实践中的运作方式。
工业互联网有着深远的内涵，它不仅是简单的工业与互联网的结合，更是一种全新的生产组织形式和商业模式。通过了解其内涵，我们能够更好地理解和把握工业互联网的作用、意义和发展趋势，以及其在推动产业发展、提升经济竞争力和实现可持续发展方面的重要作用。
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、智能化发展提供实现途径，是第四次工业革命的重要基石。
工业互联网不但简单地将互联网应用于工业领域，而且更注重在工业领域中实现人、机器、物品和系统之间的全面连接。通过智能机器之间的互联及其最终与人的连接，结合软件和大数据分析，工业互联网可以重塑全球工业，并激发生产力的增长。
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、安全为保障、数据为核心、标识为纽带，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，还是一种新业态、新产业，将重塑企业形态、供应链和产业链。
作为全新的工业生态、关键基础设施和新型应用模式，工业互联网正在全球范围内颠覆传统的制造模式、生产组织方式和产业形态，推动传统产业加快转型升级，促进新兴产业的发展壮大。目前，工业互联网的融合应用已经扩展到国民经济的各个重点行业，形成了平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸和数字化管理六大新模式。工业互联网不断赋能、赋智和创造价值，有效推动实体经济的提质增效、降本节能、绿色可持续发展和安全生产。
（1）工业互联网是实体经济数字化转型的关键支撑。工业互联网作为新型工业化的关键手段，具有巨大的潜力和优势。它可以实现制造过程的智能化和自动化，通过连接和集成各种设备（如机器人和传感器），实现生产线的高效运行和智能管理。这不仅有助于提高生产效率，减少人为错误和资源浪费，还可以降低劳动强度，且有利于工作环境的改善。工业互联网能通过以下方式来助力实体经济数字化转型。
● 工业互联网可以实现制造的智能化和自动化。利用物联网、人工智能和大数据分析等技术，将传统制造业转型为智能制造业。通过设备之间的互联和数据的实时共享，企业可以实现生产过程的自动化和智能化，大幅提高生产效率和质量。
● 工业互联网可以促进工业的数字化和网络化。利用工业互联网技术，将生产设备、生产流程、供应链等各环节数字化，实现全程可视化和智能化协同。同时，通过建立工业互联网平台，实现企业间的资源共享和合作，推动产业链上下游的协同发展。
● 工业互联网可以促进制造业的转型升级和创新。工业互联网可推动传统制造业向数字化、智能化转型，实现产业的升级和创新。通过工业互联网，企业可以实现生产方式的转变，采用定制化生产、服务化生产等新模式，提高产品的附加值和市场竞争力。
● 工业互联网可以提高制造业的资源利用效率和实现环境的改善。通过实现设备和生产流程的数字化和智能化，企业可以实时监测生产设备的状态和生产过程的数据，实现资源的高效利用和节约。同时，工业互联网可以促进制造业的绿色转型，推动企业转向低碳、环保、可持续发展的经营模式。
工业互联网通过与工业、能源、交通、农业等实体经济各领域的融合，可为实体经济提供了网络连接和计算处理平台等新型通用基础设施支撑；促进各类资源要素优化和产业链协同，帮助各实体行业创新研发模式、优化生产流程；推动传统工业制造体系和服务体系再造，带动共享经济、平台经济、大数据分析等以更快速度、在更大范围、更深层次拓展，加速实体经济数字化转型进程。
（2）工业互联网是实现第四次工业革命的重要基石。工业互联网可为第四次工业革命提供具体实现方式和推进抓手，通过人、机、物的全面互联，全要素、全产业链、全价值链的全面连接，对各类数据进行采集、传输、分析并形成智能反馈，推动形成全新的生产制造和服务体系，优化资源要素配置效率，充分发挥制造装备、工艺和材料的潜能，提高企业生产效率，创造差异化的产品并提供增值服务，加速推进第四次工业革命。
（3）工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。利用智能设备产生的海量数据是工业互联网的一个重要功能。工业互联网充分利用大数据、复杂分析、预测算法等技术，可提供理解智能设备产生的海量数据的方法，有助于选择、分析和利用这些数据，进而完成网络优化、维护优化、系统恢复、机器自主学习、智能决策等任务，最终帮助工业部门降低成本、节省能源并带动生产效率的提升。
工业互联网包括网络、平台、安全、数据和标识五大体系，它既是传统工业向数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能等技术与实体经济深度融合的具体应用模式，还是一种新业态、新产业，将重塑企业形态、供应链和产业链。
（1）网络是基础。工业互联网网络体系包括网络互联、数据互通和标识解析体系三部分。
网络互联旨在实现要素之间的数据传输，包括企业外网、企业内网。涉及的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。企业外网根据工业场景下高性能、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、环境和系统，主要包括信息技术（IT）网络和运营技术（OT）网络。当前，企业内网的发展呈现三大特点：IT和OT逐渐走向融合，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，旨在实现要素之间传输信息的相互理解。数据互通涉及数据传输、数据语义语法等不同层面。其中，数据传输用到的典型技术包括嵌入式过程控制统一架构、消息队列遥测传输、数据分发服务等；数据语义语法主要指信息模型，用到的典型技术包括语义字典、自动化标记语言、仪表标记语言等。
标识解析体系用于实现要素的标记、管理和定位，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。
我国的标识解析体系包括国际根节点、国家顶级节点、二级节点、企业节点和递归节点。国际根节点是各类国际解析体系跨境解析的关键节点，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，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。
标识解析体系的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（RFID）标签、近场通信（NFC）标签等作为载体，需要借助扫码枪、手机App等读写终端触发标识解析过程。主动标识应用通过在芯片、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。
（2）平台是中枢。工业互联网平台体系包括边缘层、基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）这4个层级，相当于工业互联网的“操作系统”，它有4个主要作用。
● 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，为深度分析和应用提供基础。
● 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，对海量数据进行挖掘分析，支持数据驱动的科学决策和智能应用。
● 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，加速共性功能的积累和普及。
● 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。
（3）安全是保障。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，其核心任务就是要通过监测预警、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如下三大特点。
● 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，使得网络攻击可直达生产一线。联网设备的爆发式增加和工业互联网平台的广泛应用，使得网络攻击面持续扩大。
● 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，由此引发的安全事件影响严重。
● 企业防护基础弱。目前我国广大工业企业的安全意识和防护能力仍然薄弱，整体安全保障能力有待进一步提升。
（4）数据是核心。工业互联网数据有如下三大特性。
● 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”。
● 专业性。工业互联网数据的价值在于分析利用，而这势必要依赖行业知识和工业机理。制造业细分领域众多且差异较大，每个模型、算法都需要长期不断地迭代以及专业队伍的支持，只有深耕细作，才能充分发挥数据价值。
● 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，企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）、可编程逻辑控制器（PLC）等系统，数据的维度和复杂度远超消费互联网，面临采集困难、格式各异、分析复杂等挑战。
（5）标识是纽带。标识体系能够连接工业互联网中的不同部分，如果没有标识体系，工业互联网就只能“各自为营”。标识体系的运转作用方式如下。
● 标识体系在工业互联网中起到统一识别的作用。采用统一的标识体系，不同设备、控制系统、网络平台等各个组成部分就能被准确地辨识和识别。这使得工业互联网的各个参与方能够更便捷地进行信息交流、资源共享和协同合作，提高工作效率和精确度。
● 标识体系在工业互联网中有助于确保信息安全和数据完整性。在标识体系中使用安全认证、加密和身份验证等技术手段，这样可以有效防止未经授权的访问和数据泄露，保护工业互联网系统的安全性。标识体系的存在还可以帮助检测和追踪恶意攻击或破坏行为，为应急响应和风险管理提供便利。
● 标识体系在工业互联网中有助于促进可持续发展和生态共建。在标识体系中融入环境保护、资源节约等可持续发展的理念，这样可以引导企业在工业互联网中更注重发展环境友好型的生产方式。标识体系也可以激励各方主体积极参与共建共享，进而开创良好的合作共赢局面。
工业互联网是一个与消费互联网对应的概念。如果后者可以简单理解为把手机等移动终端连上家用电器、汽车、计算机的话，那么前者就是把机器设备装上传感器，将收集到的数据传输到云计算平台，通过分析产生的“智慧数据”，便能实现设备与人的“交互”。
工业互联网与消费互联网有着诸多本质上的不同，具体如下。
● 连接对象不同。消费互联网主要连接人，场景相对简单。工业互联网连接人、机、物、系统以及全产业链、全价值链，连接对象的数量远超消费互联网，场景更为复杂。
● 技术要求不同。工业互联网直接涉及工业生产，要求传输网络的可靠性更高、安全性更强、时延更低。
● 用户属性不同。消费互联网面向大众用户，用户共性需求强，但专业化程度相对较低。工业互联网面向千行百业，必须与各行业、各领域的技术、知识、经验、痛点紧密结合。
上述差异决定了工业互联网的多元性、专业性、复杂性更为突出，也决定了发展工业互联网非一日之功、难一蹴而就，需要持续发力、久久为功。
工业互联网的本质和核心是通过开放的、全球化的工业级网络平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接、融合起来，以帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，提高生产和运营效率，进而推动整个制造服务体系实现智能化。这样做还有利于推动制造业融通发展，实现制造业和服务业之间的跨越发展，使工业经济各种要素资源能够高效共享。
工业互联网是网络连接系统。全面连接是工业互联网的重要特性，网络是连接工业全要素、全产业链、全供应链和全价值链的新载体，是连接、配置和组合各类生产要素的新组织方式，在系统性连接基础上产生系统效应。工业互联网通过人、机、物、系统等的全面互联，基于互联网实现互联互通，实现降本增效，最终实现全流程生产效率的提升。因此，工业互联网可以整合工业经济发展过程中的产业链上下游资源，实现协同设计、协同制造等新模式，还可以在产品服务方面通过对设备、产品的监测，提供远程维护、故障预测等服务，优化产品设计。
互联网解决了数据端到端的流动问题，可实现跨系统的流动，在互联的基础上通过数据流动和分析，形成新的模式和新的业态，实现物理空间与数字空间虚实交互作用。同时，基于工业互联网的数据交互优势不断催生新业态新模式，推动工业发展格局在产业体系、产业链、供应链、产业空间布局等方面的重构，在更大范围内突破企业的边界，实现企业内部、供应链上下游、供应链之间的有效连接，实现大中小企业资源的在线化汇聚和平台化共享，形成无边界组织，实现各类大中小企业的融合发展。
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。它通过将人、机、物、系统等元素进行全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系。在这个全面连接的网络中，各种设备、系统和参与方能够实现高效的信息交流和协同操作，有效推动工业乃至整个产业的数字化、网络化和智能化发展。工业互联网具有以下几个主要特点。
安全是构建工业互联网应考虑的核心问题之一。在现代化的工业互联网中，有着数量庞大的物联网端点，例如各种设备、传感器、控制器和其他智能设备，这些设备都会被接入网络。由于这些设备可能涉及机密数据、生产过程控制等重要信息，因此企业必须采取多层次的安全措施（例如采取完善的跟踪和授权措施），以保护这些物联网端点免受外部网络攻击，以及应对源自组织内部的潜在恶意活动，确保每个设备在其生命周期的所有阶段得到有效的管理和保护。
工业互联网的设计目标之一是为最广泛的物联网设备提供支持。无论这些设备位于工业互联网架构的哪个环节，工业互联网都能够自动感知设备的存在，并与其建立安全连接。这种自动感知并连接的能力使得工业互联网能够快速而可靠地集成和管理大量的物联网设备。
在工业互联网的发展中，集成是一个极具挑战性的任务。工业互联网的目标是实现物联网设备与企业应用软件、云服务、移动应用程序和传统系统之间的无缝连接和信息共享。
工业互联网必须能够准确识别各种物联网端点，这一能力是将这些端点纳入管理体系的基础。通过高效的识别技术，工业互联网能清晰识别出网络中的每个设备，包括传感器、控制器、机械臂等。这种识别不仅包括设备的基本信息，如型号、状态和位置，还应涵盖其功能和工作状态，从而确保对设备的全面了解。一旦设备被准确识别，它们就可以有效地融入工业互联网的管理和调配体系。这意味着管理者能够实时监控设备的运行情况，进行数据采集和分析，从而优化生产流程，提升效率。此外，这种识别还可以为设备之间的协同工作提供支持，确保各个端点在生产过程中能相互配合，减少资源浪费，以及避免操作失误。通过将各种物联网端点纳入管理体系，企业能够实施智能化的资源调度，及时发现和处理潜在的故障或异常。这不仅有助于提高生产的稳定性和可靠性，还能为企业的数字化转型提供强有力的支撑。因此，准确识别物联网端点不仅是工业互联网的核心功能，更是推动整个产业链数字化、网络化和智能化发展的重要前提。
随着物联网设备的普及，组织内的数据量呈爆炸式增长。这些数据包括来自各种传感器、监测设备和控制器等物联网设备所产生的实时数据。这些数据可以帮助企业掌握生产过程中的实时情况、预测生产变化和优化生产决策。分析是工业互联网最强大的功能之一。工业互联网可以通过采用数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，对数据进行深入分析，发现数据背后的潜在规律和模式，并给出切实可行的建议，用于改进数据驱动型决策。例如，对工业互联网数据进行分析，识别生产过程中的瓶颈和优化点，预测设备故障和维修需求，优化生产计划和资源调配等。
此外，工业互联网还可以基于分析功能将数据可视化，以便用户更直观地了解工业生产的实时情况和趋势。通过数据可视化，用户可以监测生产指标和关键绩效指标（KPI），进而快速识别生产异常和问题。这可以帮助企业及时采取行动，避免生产风险和损失，提升生产效率。
传统互联网更多关注网络设施、信息系统软/硬件及应用数据的安全，工业互联网系统的防护对象则延伸至企业内部，涉及设备（工业智能装备及产品）安全，控制（数据采集与监视控制系统、分布式控制系统等）安全，网络（企业内网和企业外网）安全，应用（平台应用、软件及工业App等）安全，以及数据（工业生产、平台承载业务及用户个人信息等数据）安全。
随着工业互联网的发展，网络攻击的威胁不再局限于传统的互联网安全范围，而是延伸到了物理世界。在传统互联网中，攻击对象主要集中在用户终端、信息服务系统、网站等，但工业互联网的出现改变了这一格局。工业互联网将工业现场与互联网连接起来，使得网络攻击可以直接影响到生产一线。
与传统互联网的安全事件相比，工业互联网的安全事件危害更严重，其潜在的影响范围更广、造成的损失更大。传统互联网的安全事件主要对信息系统和个人隐私造成威胁，而工业互联网的安全事件则直接涉及物理设备和生产过程，可能导致灾难性后果。例如，针对工业互联网的攻击可能导致安全生产事故。工业控制系统的连通性使得攻击者能够远程访问和操控工业设备，从而破坏生产过程或者引发事故。例如，攻击者可能篡改操控工业机器人的指令，导致机器人失控或者对人员造成伤害；攻击者也可以控制自动化生产线，引发设备故障或者产品质量问题，进而对企业形象和消费者安全构成威胁。
工业互联网的安全事件还可能导致严重的经济损失。工业生产是国家经济的重要支柱，攻击者可以通过破坏工业生产系统、盗取商业机密等手段，给企业造成巨大的经济损失。特别是在能源、航空航天等重要领域，针对工业互联网的攻击可能导致设备瘫痪、服务中断，甚至对国家的整体安全构成威胁。
此外，工业互联网的安全事件还可能引发社会恐慌。工业生产的正常运行关系到人们的生活和就业，若遭到攻击，则将影响社会的正常运转和人民的生活秩序。例如，攻击能源系统可能导致电力供应中断，影响居民用电和企业生产；攻击交通系统可能导致交通堵塞和事故增加，严重影响人们的出行安全和社会秩序。
与传统工业在工业标识数据、工业分析能力、工业价值、产品生命周期管理和产品供应链上的作用相比，工业互联网具备如下特点。
在传统的工业企业中，数据割据问题会导致企业内部各环节之间缺乏有效的信息共享，难以推进协同合作。例如，设计部门与生产部门之间可能存在信息不对称和沟通不畅的问题，导致产品设计与实际生产之间存在差距。另外，生产管理与运营部门之间也可能存在信息孤岛，造成生产计划和资源调配的不协调。此类问题限制了企业生产效率和竞争力的提升。工业互联网则通过各种网络互联技术，将企业全生命周期中的各个环节连接起来，实现了信息流、物流和价值流的全面融合。从工业设计、工艺、生产、管理到服务等方方面面，工业互联网构建了一个全方位的数字化平台，实现了数据的互通和共享，赋予了整个工业系统智能化的能力。通过大数据分析和人工智能技术，工业互联网可以对海量的数据进行描述、诊断、预测、决策和控制，可以帮助企业更好地进行业务决策和运营管理。
传统的“端-管-云”模式已经难以满足日益增长的工业互联网终端的需求，无法保证工业生产控制的实时性和可靠性。为了应对这一挑战，未来的工业数据分析能力将采用“云计算+边缘计算”的模式，以更好地支持工业智能化的发展，其中云计算聚焦非实时、长周期数据的大数据分析，支撑周期性维护以及业务决策，边缘计算聚焦实时、短周期数据分析，支撑本地业务的实时智能化处理与执行。
随着工业互联网的快速发展，工业设备厂商面临着营销模式和服务模式的转型。传统上，工业设备厂商主要通过产品的销售和维修保养服务实现盈利。然而，立足于工业标识数据的发展趋势正在推动工业设备厂商将其重心从基于产品的服务向基于数据的多维度生产性服务转变。工业标识数据是指通过对工业设备产生的数据进行采集、分析和挖掘，从中获取有价值的信息和知识。这些数据可以包括设备的运行状态、工作效率、故障记录等。基于这些数据，工业设备厂商可以提供更个性化、定制化的服务，以满足客户的需求，并进一步优化相关生产过程。
传统企业的工业标识数据是人工整理和收集的，这种方式存在一些问题，可能会影响数据的准确性和及时性，例如，人工整理数据需要投入大量的时间和人力资源，容易出现人为错误或遗漏。此外，由于人工收集的限制，数据的覆盖范围可能有限，无法全面获取企业的相关数据。工业互联网则是基于互联网的技术和平台来进行数据的整理和收集，可以帮助企业实现对各类设备、传感器等的连接，实时获取设备的运行状态、工作参数等数据，并在产品研发以及生产阶段加以使用，进而让产品生命周期管理能力得到提升。
基于工业互联网获得的工业标识数据，数字孪生技术成为当前工业发展的一个重要方向。利用数字孪生技术，我们可以基于现实世界中的物理对象和过程建立虚拟模型，通过对这些虚拟模型的仿真、优化和预测，实现对真实物理对象和过程的精准控制和管理。将数字孪生技术应用于工业领域，可以实现对产品、设备、生产流程等全生命周期的虚拟化建模和管理，进而提升企业的全生命周期管理能力。
传统的供应链管理模式主要是基于流程性关联进行协调和管理，缺乏数据驱动带来的整体价值传递和增值服务，导致企业面临同质化利润率下降、供应链协同效率低、核心业务流程受到职能管理的限制、信息共享较差等问题。工业互联网的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法。通过实时采集和管理产品数据，工业互联网可以为供应链管理提供更精准的数据支持，实现供需双方的动态匹配，增强产品供应链的关联性，进而实现供应链的有效动态管控。
工业互联网的融合应用孕育了一批新模式、新业态，帮助企业在提质、增效、降本、绿色、安全发展方面取得显著成效，初步形成了平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸和数字化管理六大类典型应用模式。
平台化设计旨在依托工业互联网，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，革新传统设计方式，提升研发质量和效率。
智能化制造旨在利用互联网、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，最终实现全生命周期的智能化升级。
网络化协同旨在通过跨部门、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。
个性化定制旨在面向消费者个性化需求，根据客户需求准确获取和分析、敏捷产品开发设计、柔性智能生产、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、销售及服务的一种模式。
服务化延伸是制造与服务融合发展的新业态，指的是企业从原有制造业务向价值链两端高附加值环节延伸，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，例如设备健康管理、产品远程运维、设备融资租赁、分享制造、互联网金融等。
数字化管理是指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新模式。
工业互联网体系架构持续发展，随着科技的进步和应用场景的拓展，也在不断地演进和完善。
我国为推进工业互联网发展，由AII于2016年8月发布了工业互联网体系架构1.0（以下简称“体系架构1.0”），如图1-2所示。体系架构1.0包括网络、数据、安全三大体系，其中网络体系是工业标识数据传输交换和工业互联网发展的支撑基础，数据体系是工业智能化的核心驱动，安全体系是网络与数据在工业中应用的重要保障。
基于上述三大体系，工业互联网重点构建三大优化闭环，即面向机器设备运行优化的闭环，面向生产运营决策优化的闭环，以及面向企业协同、用户交互与产品服务优化的全产业链、全价值链的闭环，并进一步形成智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化延伸四大应用模式。
图1-2 工业互联网体系架构1.0
工业互联网体系架构1.0自发布以来，在凝聚我国政产学研用各界共识，指导技术研究、产品开发、实践应用、产业发展、生态打造、国际合作等诸多领域发挥了重要作用。
● 推动工业互联网相关基础研究。基于体系架构1.0，AII组织编写了56份研究报告，涉及网络、数据、平台、安全、应用等各领域，基本形成了对工业互联网的体系化认识。
● 促进工业互联网技术创新与产品开发。AII组织设立了 55 个测试床，重点开展了5G、大数据、人工智能、区块链、边缘计算等技术在制造场景的测试验证，并结合体系架构1.0提出的网络、数据、安全等方向，输出了数百项产品和解决方案。
● 指导工业互联网标准体系建设。体系架构1.0为工业互联网标准化工作提供理论框架与方向指引，推动《工业互联网综合标准化体系建设指南》的出台，助力AII陆续建立起工业互联网标准体系1.0和2.0版本，并已成功立项平台通用要求、安全总体要求8项联盟标准，形成对新兴领域关键技术、核心架构、测试评估、成果转化等方面的规范和指引。
● 引导工业互联网应用探索与实践。AII遴选出163个优秀示范案例，在钢铁、石化、汽车、家电、信息电子、高端装备等10余个行业和典型制造场景开展了网络、平台、安全等方面的应用试点，以标杆试点强化应用推广，推进体系化应用探索与落地。
● 推进国际对接与开放合作。AII与美国IIC基于顶层架构的共性开展了工业互联网参考架构（IIRA）与体系架构1.0的对接和映射，也在积极与德国对接开展体系架构互认并联合发布实践报告等成果，组建工业互联网专家工作组等多个执行对接组，为工业互联网技术、产业、标准等层面的国际合作与共识达成奠定基础。
体系架构1.0发布3年多后，工业互联网的概念与内涵已获得各界广泛认同，其发展也正由理念与技术验证走向规模化应用推广。这一背景下，对体系架构1.0进行升级势在必行，特别是强化其在技术解决方案开发与行业应用推广的实操指导性，以更好支撑我国工业互联网下一阶段的发展。
工业互联网是当前工业发展的一个重要方向。为了更好地推动工业互联网技术的应用和发展，AII组织研究并于2020年4月提出了工业互联网体系架构2.0。
工业互联网体系架构2.0的主要目的是构建一套更全面、更系统、更具体的总体指导性框架，从而更好地推动工业互联网技术的应用和发展。在发展和演进的同时，工业互联网体系架构2.0也充分继承了体系架构1.0的核心思想，并从业务、功能、实施等三方面重新定义了工业互联网的参考体系架构。
工业互联网体系架构2.0包括业务视图、功能架构和实施框架三大板块，形成以商业目标和业务需求为牵引，进而明确系统功能定义与实施部署方式的设计思路，自上向下层层细化和深入，如图1-3所示。
图1-3 工业互联网体系架构2.0
（1）业务视图。业务视图明确了企业应用工业互联网实现数字化转型的目标、方向、业务场景及相应的数字化能力。业务视图首先提出了工业互联网驱动的产业数字化转型的总体目标和方向，以及这一趋势下企业应用工业互联网构建数字化竞争力的愿景、路径和举措。这在企业内部会进一步细化为若干具体业务的数字化转型策略，以及企业实现数字化转型所需的一系列关键能力。业务视图主要用于指导企业在商业层面明确工业互联网的定位和作用，提出的业务需求和数字化能力需求对于后续功能架构设计是重要指引。
（2）功能架构。功能架构明确企业支撑业务实现所需的核心功能、基本原理和关键要素。功能架构首先提出了以数据驱动的工业互联网功能原理总体视图，形成物理实体与数字空间的全面连接、精准映射与协同优化，并明确这一机理作用于从设备到产业等各层级，覆盖制造、医疗等多行业领域的智能分析与决策优化，进而细化分解为网络、平台、安全三大体系的子功能视图，描述构建三大体系所需的功能要素与关系。功能架构主要用于指导企业构建工业互联网的支撑能力与核心功能，并为后续工业互联网实施框架的制定提供参考。
（3）实施框架。实施框架描述各项功能在企业落地实施的层级结构、软硬件系统和部署方式。实施框架结合当前制造系统与未来发展趋势，提出了由设备层、边缘层、企业层、产业层组成的实施框架层级划分，明确了各层级的网络、标识、平台、安全的系统架构、部署方式以及不同系统之间关系。实施框架主要为企业提供工业互联网具体落地的统筹规划与建设方案，进一步可用于指导企业技术选型与系统搭建。
工业互联网的核心功能原理是基于数据驱动的物理系统与数字空间全面互联与深度协同，以及在此过程中的智能分析与决策优化。通过网络、平台、安全、数据、标识五大功能体系构建，工业互联网全面打通设备资产、生产系统、管理系统和供应链条，基于数据整合与分析实现IT与OT的融合和五大体系的贯通。
（1）网络体系。网络体系由网络互联、数据互通和标识解析三部分组成，其架构如图1-4所示。网络互联实现要素之间的数据传输，数据互通实现要素之间传输信息的相互理解，标识解析实现要素的标记、管理和定位。
（2）网络互联。采用有线、无线方式，将工业互联网体系架构相关的“人机料法环”以及企业上下游、智能产品、用户等要素连接，支撑业务发展的多要求数据转发，实现端到端数据传输。网络互联根据协议层次由底向上可以分为多方式接入、网络层转发和传输层传送。
图1-4 网络体系架构
网络层转发实现工业非实时数据转发、工业实时数据转发、网络控制、网络管理等功能。工业非实时数据转发功能主要完成无时延同步要求的采集信息数据和管理数据的传输。工业实时数据转发功能主要传输生产控制过程中有实时性要求的控制信息和需要实时处理的采集信息。网络控制功能主要包括路由表/流表生成、路径选择、路由协议互通、访问控制列表（ACL）配置、服务质量（QoS）配置等。网络管理功能包括层次化的QoS、拓扑管理、接入管理、资源管理等。
传输层的端到端数据传输功能实现基于传输控制协议（TCP）、用户数据报协议（UDP）等实现设备到系统的数据传输。管理功能实现传输层的端口管理、端到端连接管理、安全管理等。
（3）数据互通。实现数据和信息在各要素间、各系统间的无缝传递，使得异构系统在数据层面能相互“理解”，从而实现数据互操作与信息集成。数据互通包括应用层通信、信息模型和语义互操作等功能。
为实现数据优化闭环，驱动制造业智能化转型，工业互联网需要具备海量工业标识数据与各类工业模型管理、工业建模分析与智能决策、工业应用敏捷开发与创新、工业资源集聚与优化配置等一系列关键功能。这些传统工业数字化应用所无法提供的功能，正是工业互联网平台的核心。按照功能层级划分，工业互联网平台包括边缘层、PaaS层和应用层三大关键功能组成部分，如图1-5所示。
图1-5 平台体系架构
（1）边缘层。边缘层提供海量工业标识数据接入、转换、数据预处理和边缘分析应用等功能。
● 工业标识数据接入：包括机器人、机床、高炉等工业设备数据接入功能，以及ERP、MES、仓库管理系统（WMS）等信息系统数据接入功能，实现对各类工业标识数据的大范围、深层次采集和连接。
● 协议解析与数据预处理：将采集连接的各类多源异构数据进行格式统一和语义解析，并进行数据剔除、压缩、缓存等操作后传输至云端。
● 边缘分析应用：重点面向高实时应用场景，在边缘侧开展实时分析与反馈控制，并提供边缘应用开发所需的资源调度、运行维护、开发调试等各类功能。
（2）PaaS层。PaaS层提供资源管理、工业标识数据与模型管理、工业建模分析和工业应用创新等功能。
● IT资源管理：包括通过云计算PaaS等技术对系统资源进行调度和运维管理，并集成边云协同、大数据、人工智能、微服务等各类框架，为上层业务功能实现提供支撑。
● 工业标识数据与模型管理：包括面向海量工业标识数据提供数据治理、数据共享、数据可视化等服务，为上层建模分析提供高质量数据源，以及进行工业模型的分类、标识、检索等集成管理。
● 工业建模分析：融合应用仿真分析、业务流程等工业机理建模方法和统计分析、大数据、人工智能等数据科学建模方法，实现工业标识数据价值的深度挖掘分析。
● 工业应用创新：集成计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）、ERP、MES等研发设计、生产管理、运营管理已有成熟工具，采用低代码开发、图形化编程等技术来降低开发门槛，让业务人员不依赖程序员就能独立开展高效灵活的工业应用创新。
此外，为了更好地提升用户体验和实现平台间的互联互通，组织还需考虑人机交互支持、平台间集成框架等功能。
（3）应用层。应用层提供工业创新应用、开发者社区、应用商店、应用二次开发集成等功能。
● 工业创新应用：针对研发设计、工艺优化、能耗优化、运营管理等智能化需求，构建各类工业App应用解决方案，帮助企业实现提质降本增效。
● 开发者社区：打造开放的线上社区，提供各类资源工具、技术文档、学习交流等服务，吸引众多第三方开发者入驻平台开展应用创新。
● 应用商店：提供成熟工业App的上架认证、展示分发、交易计费等服务，支撑实现工业应用价值变现。
● 应用二次开发集成：对已有工业App进行定制化改造，以适配特定工业应用场景或是满足用户个性化需求。
工业互联网是信息技术和制造技术的深度融合，将为工业生产和管理带来极大变革。然而，在工业互联网的发展过程中，安全问题也日益凸显，网络攻击等新型风险给工业互联网的稳定运行和数据保护造成了极大威胁。为了解决这些问题，保障工业互联网健康有序发展，工业互联网安全功能框架应运而生。工业互联网安全功能框架充分考虑了信息安全、功能安全和物理安全，聚焦工业互联网安全所具备的主要特征，包括可靠性、保密性、完整性、可用性、隐私和数据保护，如图1-6所示。
（1）可靠性。可靠性指工业互联网业务在一定时间内、一定条件下无故障地执行指定功能的能力或可能性。
● 设备硬件可靠性：指工业互联网业务中的工业现场设备、智能设备、智能装备、PC、服务器等在给定的操作环境与条件下，其硬件部分在一段规定的时间内正确执行要求功能的能力。
图1-6 安全体系架构
● 软件功能可靠性：指工业互联网业务中的各类软件产品在规定的条件下和时间区间内完成规定功能的能力。
● 数据分析结论可靠性：指工业互联网数据分析服务在特定业务场景下、一定时间内能够得出正确的分析结论的能力。在数据分析过程中出现的数据缺失、输入错误、度量标准错误、编码不一致、上传不及时等情况，最终都可能对数据分析结论的可靠性造成影响。
● 人身安全可靠性：指对工业互联网业务运行过程中保护相关参与者人身安全的能力。
（2）保密性。保密性指工业互联网业务中的信息按给定要求不泄漏给非授权的个人或企业加以利用的特性，即杜绝有用数据或信息被泄露给非授权个人或实体。
● 通信保密性：指对要传送的信息内容采取特殊措施，从而隐蔽信息的真实内容，使非法截收者不能理解通信内容的含义。
● 信息保密性：指工业互联网业务中的信息不被泄露给非授权的用户和实体，只能以允许的方式供授权用户使用的特性。
● 数据保密性：指在工业互联网环境中，数据在存储、处理和传输过程中都应确保不被未经授权的用户或实体访问。数据保密性强调数据的安全，确保敏感信息在整个生命周期中都能得到有效保护。这包括对数据的加密存储、访问控制和审计跟踪等措施，以防数据遭到泄漏、篡改或滥用。
（3）完整性。完整性指工业互联网用户、进程或者硬件组件具有能验证所发送的信息的准确性，并且进程或硬件组件不会被以任何方式改变的特性。
● 通信完整性：指对要传送的信息采取特殊措施，使得信息接收者能够对发送方所发送信息的准确性进行验证的特性。
● 信息完整性：指对工业互联网业务中的信息采取特殊措施，使得信息接收者能够对发送方所发送信息的准确性进行验证的特性。
● 系统完整性：指对工业互联网平台、控制系统、业务系统（如ERP、MES）等加以防护，使得系统不会遭到任何方式的篡改。
（4）可用性。可用性指在某个考察时间工业互联网业务能够正常运行的概率或时间占有率期望值，通常用于衡量工业互联网业务在投入使用后的实际效能。
● 通信可用性：指在某个考察时间，工业互联网业务中的通信双方能够正常与对方建立信道的概率或时间占有率期望值。
● 信息可用性：指在某个考察时间，工业互联网业务使用者能够正常对业务中的信息进行读取、编辑等操作的概率或时间占有率期望值。
● 系统可用性：指在某个考察时间，工业互联网平台、控制系统、业务系统（如ERP、MES）等正常运行的概率或时间占有率期望值。
（5）隐私和数据保护。隐私和数据保护指对于工业互联网用户个人隐私数据或企业拥有的敏感数据等提供保护的能力。
● 用户隐私保护：指对与工业互联网业务用户个人相关的隐私信息提供保护的能力。
● 企业敏感数据保护：指对参与工业互联网业务运营的企业所保有的敏感数据进行保护的能力。
工业互联网以数据为核心，数据功能体系主要包含感知控制、数字模型和决策优化3个基本层次，以及由自下而上的信息流和自上而下的决策流构成的工业数字化应用优化闭环，如图1-7所示。
图1-7 数据体系架构
标识解析提供标识数据采集、标签管理、标识注册、标识解析、标识数据处理和标识数据建模功能。
● 标识数据采集：主要定义标识数据的采集和处理手段，包含标识读写和数据传输两个功能，负责标识的识读和数据预处理。
● 标签管理：主要定义标识的载体形式和标识编码的存储形式，负责完成载体数据信息的存储、管理和控制，针对不同行业、企业需要，提供符合要求的标识编码形式。
● 标识注册：在信息系统中创建对象的标识注册数据，包括标识责任主体信息、解析服务寻址信息、对象应用数据信息等，并存储、管理、维护该注册数据。
● 标识解析：能够根据标识编码查询目标对象网络位置或者相关信息的系统装置，对机器和物品进行唯一性的定位和信息查询，是实现全球供应链系统和企业生产系统的精准对接、产品全生命周期管理和智能化服务的前提和基础。
● 标识数据处理：定义对采集后的数据进行清洗、存储、检索、加工、变换和传输的过程，根据不同业务场景，依托数据模型来实现不同的数据处理过程。
● 标识数据建模：构建特定领域应用的标识数据服务模型，建立标识应用数据字典、知识图谱等，基于统一标识建立对象在不同信息系统之间的关联关系，提供对象信息服务。
