工業互聯網的英文名是 Industrial Internet。Industrial既有工業的意思，也有產業的意思。互聯網包括消費互聯網和產業互聯網。廣義的工業互聯網平臺其實就是產業互聯網平臺。狹義的工業互聯網平臺是工業互聯網的重要標志和關鍵組成，它將云計算、物聯網、大數據的理念、架構和技術融入工業生產，主要的參與廠商往往是工控企業、大型設備生產商以及制造企業。

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主流工業互聯網平臺模式

1）平臺體系

平臺體系是工業互聯網的核心，它將物聯網、大數據、人工智能及云計算等理念、架構和技術融入工業生產中；制造業龍頭企業、ICT領先企業、互聯網主導企業基于各自優勢，從不同層面與角度搭建了工業互聯網平臺。這些企業主要分為4類：

（1）裝備制造企業，如和利時、通用電氣、西門子和樹根互聯等，其平臺是經驗積累的載體，為創新服務模式提供支撐；

（2）生產制造企業，如海爾、富士康、航天云網、中船工業，其平臺布局策略是將數字化轉型經驗轉化為服務能力，并對外賦能；

（3）軟件企業，如寶信、PTC、用友和東方國信等，其平臺是實現能力拓展的手段；

（4）信息技術企業，如浪潮、阿里巴巴、華為、中國移動等，其平臺是向制造業領域延伸的重要途徑。

工業互聯網的英文名是 Industrial Internet。Industrial既有工業的意思，也有產業的意思。互聯網包括消費互聯網和產業互聯網。廣義的工業互聯網平臺其實就是產業互聯網平臺，按照服務對象及應用領域可以分為3類：資產優化平臺、資源配置平臺及通用使能平臺，如圖1所示。

圖1 廣義的工業互聯網平臺分類

狹義的工業互聯網平臺是工業互聯網的重要標志和關鍵組成，它將云計算、物聯網、大數據的理念、架構和技術融入工業生產，主要的參與廠商往往是工控企業、大型設備生產商以及制造企業。根據服務對象和主攻方向的不同，狹義的工業互聯網平臺又分為資產優化平臺和資產配置平臺。

資產優化平臺是未來制造業主導權競爭的制高點，代表有GE Predix、西門子 MindSphere、ABBAbility等，我國的三一集團的根云平臺和徐工工業云也屬于此類平臺。資產優化平臺主要運用在設備資產的管理與運營方面，它是通過現代傳感、移動通信等技術連接智能終端，將海量設備、環境、歷史數據匯聚到云端，再利用大數據、人工智能等技術及行業經驗知識對設備運行狀態與性能狀況進行實時智能分析，最后以工業App程序的形式對終端設備和生產過程提供相應的智能化服務。它不僅能夠充分融入大數據、人工智能等先進技術，還能為第三方提供開發環境，如西門子的MindSphere及GE的Predix平臺都提供軟件開發環境及工具，旨在通過第三方開發者和應用程序的接入形成類似Apple Store的第三方開發應用生態。除此之外，根云平臺也為工業應用開發者提供了一體化的低代碼開發工具。但是此類平臺的建設難度較大，不僅需要掌握新一代信息技 術，還需要具備智能產品、高端裝備及綜合解決方案全覆蓋水平。

資源配置平臺往往基于已經成熟的網絡信息技術，其更加注重資源的跨地域、跨環節的重組整合。它在應用過程中匯聚了大量的工業數據、模型算法、研發設計等各類資源及能力，應用云接入及云處理技術分散所積累的資源，對制造企業的資源管理、業務流程、生產過程、供應鏈管理等環節進行優化，有助于制造企業與外部用戶的對接，能夠有效促進產能優化以及區域協同，同時也能支持C2M定制等新型業務，滿足市場多元化需求。我國已擁有一批處于領先水平的此類平臺，如航天云網INDICS平臺、海爾COSMOPlat等。此類平臺的垂直行業屬性較強，對于信息化集成應用及供應鏈管理水平都有很高要求。通用使能平臺主要由ICT企業提供，涉及云計算、物聯網、大數據的基礎性、通用性服務。其中部分平臺側重于云服務的數據計算及存儲，如微軟的Azure、SAP的HANA、亞馬遜的AWS以及阿里云的supET等，部分平臺側重于物聯網的設備連接管理，如思科的Jasper等。這類平臺為資產優化及資源配置型工業互聯網提供連接、計算、存儲等底層技術支撐，例如，西門子MindSphere和GE Predix均與亞馬遜AWS和微軟Azure兩家云服務商達成合作協議，租用公有云方式成為工業互聯網平臺部署和應用推廣的可行選擇。此外，通用使能平臺還廣泛應用于金融、娛樂、生活服務等行業。

2）應用模式

由于在工業互聯網平臺發展的過程中，各平臺企業所關注的企業應用和側重點不同，由此形成了智能制造類平臺、協同制造服務類平臺以及云制造服務類平臺。

智能制造類平臺針對傳統制造企業進行智能化改造，構建智能工廠，以生產和運營優化為主要場景。需要收集、存儲和分析企業各類設備、生產線及生產運行狀態的海量多源異構數據信息。通過遠程實時監控與即時調整現場生產狀態，實現對生產過程中各類機器設備的動態優化調整乃至整個企業生產運營過程的持續優化。此類平臺借助互聯網、大數據、人工智能等新興技術，充分發揮工業設備的工藝潛能，提高資源配置效率和企業生產運營效率，為企業智能制造的實現提供了新型基礎設施。這類平臺的典型代表有西門子MindSphere、施耐德EcoStruxure、PTC ThingWorx以及東方國信Cloudiip等平臺。

協同制造服務類平臺基于多企業的供應鏈數據、用戶需求數據、產品服務數據進行綜合集成與分析，實現面向不同領域的多企業間高效協同、產品全生命周期管理與交付產品感知服務的優化閉環。該類平臺以協同生產與服務化延伸為主要場景，支撐產業鏈上下游企業的協同與集成優化，針對智能制造企業進行網絡化改造，從而實現企業間資源配置優化和商業活動創新，最終形成網絡化協同、企業個性化定制及服務化延伸等新服務模型。典型代表有GE Predix、樹根互聯根云平臺和海爾COSMOPla平臺等。

云制造服務類平臺通過匯聚不同行業的企業形成產業生態，進而積累不同類型企業的海量數字資產，利用仿真優化、大數據分析和人工智能等智能分析與處理技術，實現線下泛在智能感知、線上企業間供需智能匹配、多企業間生產運營智能分析與輔助決策及線下與線上相結合的多企業生產運行智能精準調控。該類平臺以云端賦能制造應用為主要場景，服務于產業集群與工業體系轉型升級。同時，累積并運用行業經驗知識，對工業領域不同企業的生產運行狀態與性能狀況進行實時智能分析，實現產業生態中不同類別企業的云端智能服務，實現傳統企業的轉型升級。航天云網INDICS、阿里巴巴supET、華為FusionPlant和富士康BEACON都是這類平臺的典型代表。

3）商業模式

工業互聯網平臺由于工業體系的專業性與復雜性，目前工業互聯網平臺的商業模式仍然側重傳統工業方式和面向企業用戶，而更加強調面向特定場景的個性化服務的商業價值主要集中在個性化實施，但最終將向通用化能力延伸。因此，不同于消費互聯網以電子商務、廣告競價、應用分成等為主流模式，工業互聯網平臺現階段將以專業服務、功能訂閱為最主要的商業模式。

專業服務是當前平臺企業的最主要贏利手段，基于平臺的系統集成是最主要的服務方式。絕大部分與設備管理、能耗優化、質量提升相關的大數據分析平臺都以這種方式提供服務。咨詢服務也正在成為平臺專業服務的重要方式，部分企業依托其平臺所集聚的數據，為客戶提供分析服務，以指導業務拓展。

功能訂閱是現階段平臺贏利的重要補充，有可能成為未來平臺商業模式的核心。一方面，IT資源及工業軟件服務已普遍采用訂閱服務方式，包括云資源訂閱、功能組件訂閱、工業SaaS訂閱。另一方面，圍繞資產運維、能耗優化領域的托管服務正在成為工業領域新的訂閱方式。

不同類型平臺的商業模式各有側重。連接與邊緣計算平臺主要提供高價值的專業服務，但部分平臺已開始逐步探索訂閱模式，采用按模塊或按流量的收費方式。云服務平臺和通用PaaS平臺以訂閱模式為主，由資源訂閱逐步擴展至功能訂閱。目前，IaaS資源訂閱已較為普遍，其下一步發展關鍵在于如何豐富平臺的功能組件，并提供訂閱服務。業務PaaS平臺目前是通過專業服務獲利，未來主要開展訂閱模式和專業服務，同時兼具交易、金融和分成等多樣化贏利模式。業務平臺現階段以定制化交付為主，業務范圍受限，未來的業務和商業擴張要求其將業務組件下沉至平臺，形成相對通用、可復制的平臺服務能力，再通過工業App開發商和系統集成商形成平臺服務向更大范圍擴展。

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國內外主流工業互聯網平臺

共通性與差異性

1）國內外主流工業互聯網平臺共通性

從工業互聯網的總體發展情況來看，國內外主流工業互聯網平臺有以下共通之處。

（1）工業互聯網平臺本質上是基于云的開放式物聯網操作系統。

工業互聯網平臺都是通過工業互聯網直接或者間接地連接物理載體，從而提供差異化的服務，其初衷是以物聯網、大數據等技術，優化工業設施和機器的運行和維護，提升資產運營績效。制造企業推出工業互聯網平臺其實是順應萬物互聯發展趨勢，將設備管理和工廠運營作為發力方向，打造設備互聯、數據驅動、平臺支撐、服務增值的新制造體系。西門子將MindSphere定位為基于云的開放式物聯網操作系統，GE主導的工業互聯網聯盟（IIC）從2017年開始強調“工業物聯網”這一概念，海爾在2017年創辦奧斯物聯生態科技有限公司，正式推出COSMOPlat平臺。

工業互聯網平臺是工業云平臺2.0階段，上云對象從軟件上云拓展到設備上云。傳統工業云平臺強調CAD/CAE、PDM等研發設計類工具和ERP、CRM、SCM等核心業務系統上云，而工業互聯網平臺強調生產制造全流程上云、設備上云。比如，Predix推動航空發動機、燃氣輪機、醫療設備上云，MindSphere推動工廠運營上云。INDICS的產品服務包括設備上云、產線上云、業務上云。除此之外，ICT領先企業和互聯網主導企業的工業互聯網平臺大多是以自家云平臺為基礎，例如阿里的supET、華為的FusionPlant、騰訊的WeMake等。

從平臺屬性看，工業互聯網平臺是工業操作系統。Predix、MindSphere等平臺向下為連接各類設備提供統一的接口，實現不同設備之間的互聯互通；向上為各種各樣的應用軟件提供良好的開發、運營環境，承擔的角色類似于Windows、Linux等操作系統。根云平臺的核心是根云工業互聯網操作系統，包括操作系統內核、工業大數據引擎、數據智能模型庫和應用賦能開發服務4個部分，具備完整的操作系統能力。INDICS也有自己的INDICS-OS，它屬于開放智能、云邊協同的新一代操作系統。

（2）工業互聯網平臺的技術架構基本趨同，包括邊緣層、IaaS平臺、工業PaaS平臺、工業SaaS平臺。

邊緣層是前提。邊緣層將工業設備、智能產品等接入，通過協議轉化和邊緣計算形成有效的數據采集體系，從而將物理空間的隱形數據在網絡空間顯性化。GE推出部署在現場傳感器、控制器和網關的據采集轉換模塊Predix Machine，西門子推出即插即用的數據接入網關Nano，航天云網也推出物聯網接入工具，支持多源設備的數據采集和集成。

IaaS是基礎。IaaS平臺通過將基礎的計算、網絡、存儲資源虛擬化，支撐海量工業數據的存儲和計算，例如Predix、MindSphere的IaaS平臺均采用亞馬遜AWS和微軟Azure。部分制造企業出于企業知識產權、商業機密保護、業務系統安全等方面的考慮，采用自建云方式，例如supET以自家的阿里云為基礎，INDICS也有自己的航天云。從全球范圍來看，IaaS基礎設施層成熟度較高、技術創新迭代迅速，IaaS技術應用已呈現良好的發展態勢，并形成繁榮的開發者社區和生態。

工業PaaS是核心。工業PaaS平臺向下對接海量工業設備，向上支撐工業智能化應用的快速開發和部署，其建設需要制造業和ICT行業在技術、管理商業模式等方面深度融合，是平臺技術能力的集中體現，是當前工業互聯網平臺競爭的焦點。Predix、MindSphere和INDICS依托通用PaaS平臺構建的工業PaaS平臺本質是一個微服務組件池，面向應用服務開放API，支持開發者以“搭積木”的形式進行調用。以根云平臺為例，其開放了300多個工業領域的API，為工業應用開發提供了旗艦級能力。

工業SaaS應用潛力巨大。工業APP是工業互聯網平臺的關鍵，行業用戶和第三方開發者通過對微服務組件的調用和封裝，開發出面向特定行業、特定場景的工業APP，為企業的研發設計、經營決策、組織管理提供新的工具，也為產業鏈上下游協同提供新的基礎，對工業化與信息化融合、數字世界與物理世界融合有舉足輕重的作用，所以工業軟件豐富程度決定了工業互聯網平臺的整體競爭力。目前，INDICS、根云平臺的工業APP總量分別達到572個和630個，已基本涵蓋研發設計、生產制造、經營管理、售后服務等整個生產制造流程。supET則利用阿里云構建的完整交易部署體系，實現工業APP自由交易與分發。

（3）構建合作伙伴關系和生態系統是平臺發展的主要途徑。

目前還沒有一家公司能夠獨立提供工業互聯網平臺“云基礎設施+終端連接 +數據分析+應用服務”等端到端的解決方案。工業互聯網平臺作為工業互聯網產業鏈中游核心層級，需要積極與上游硬件設備廠商及下游工業企業加強合作，相互賦能，通過聯盟組織，論壇會議等溝通形式，廣泛建立合作。

在云基礎設施部分，少于20%的工業互聯網平臺企業自建云基礎設施，大部分企業都是租用公有云服務，與現有的云服務廠商合作，共同開展業務。GE、西門子、航天云網等工業類企業通過與平臺商、組件商、集成商合作以彌補差距，為客戶提供更強大的服務。阿里、騰訊等ICT企業在消費互聯網平臺的運營、市場等方面都已形成較為成熟的模式，可為工業互聯網平臺管理運營和商業模式提供更多經驗，但在終端連接等底層方面仍需要外力支持。

為了給客戶提供完整的解決方案，平臺間的合作更加緊密，各類平臺分工明確，專注于自己的專長。通過合作不僅能實現平臺的靈活部署，如GE、西門子 與微軟、亞馬遜的合作，能夠有效優化基礎資源的部署，還能強化更現場數據采集能力，如航天科工、SAP與西門子的合作，能夠降低設備接入難度，實現更大范圍的數據采集。另外，合作也能提高自身的數據分析能力，如ABB、西門子與IBM的合作，都旨在提升自身平臺的計算分析能力。因此，依靠各平臺的相互協作，打造開放共享的價值網絡，成為現階段工業互聯網平臺發展的基礎。

2）國內外主流工業互聯網平臺差異性

現階段，中、美、德工業互聯網平臺在發展中占據主流地位。IaaS主流服務商集中在中、美兩國，亞馬遜 AWS、微軟、阿里云、騰訊云、華為云等占據了全球主要市場。同時，GE、西門子等信息化水平高的龍頭制造企業設備數字化率、聯網率具有領先優勢，具備更多設備接入基礎和更深厚的工業積淀，主導了PaaS的建設。因此，以美、德工業互聯網平臺作為國外主流工業互聯網平臺代表，分析國內外主流工業互聯網平臺差異性。

（1）中國與美德在工業基礎和工業know-how方面差距顯著。德國工業積淀深厚，在產品研發、裝備和自動化系統、工業控制和工藝流程等領域擁有全球知名的老牌工業企業和隱形冠軍中小企業，例如西門子。美國工業知識經驗軟件化、平臺化能力處于全球領先地位，擁有IBM、微軟、甲骨文等全球軟件服務寡頭。中國工業化發展歷程短，缺乏綜合實力較強的龍頭企業，工業領域的行業機理、工藝流程、模型方法經驗和知識積累不足。但是，國內完整的產業體系帶來了巨大的應用需求和發展潛力，為平臺快速發展提供了基礎。

（2）中國工業數據采集和分析能力不足。中國在設備數字化、網絡化方面與美、德之間的差距較大，在邊緣計算層，平臺發展所必需的智能感知、自動控制、協議解析、邊緣智能模塊等一系列基礎性產業高度依賴國外，缺乏完整的行業數據采集方案。截至2018年底，我國制造企業生產設備數字化率為45.9%，數字化設備聯網率為39.4%，尤其是中小企業基礎薄弱，設備改造和數據采集難度較大。其次，發達國家工業設備產品在全球市場占據主導地位，GE、西門子等龍頭企業依托自身產品可采集跨區域、跨行業、跨領域的海量數據。而且美國、德國具有大量資深和初創的數據分析企業，通過合作能幫助平臺快速提升能力。但是中國市場巨大，一旦解決數據采集等基礎環節問題，網絡效應必然帶來后發優勢。

（3）中美德在信息基礎設施及ICT技術能力方面各有所長。中美在信息基礎設施方面相對較強。中國已建成全球最大的NB-IoT網絡，能有效支撐工業互聯網平臺建設、促進海量終端接入、拓展應用場景。美國亞馬遜、微軟、IBM等在技術、產品和市場規模方面遙遙領先，并且美國在PaaS平臺底層技術方面具有絕對優勢，全球各國工業互聯網平臺PaaS核心架構幾乎均采用美國的Cloud Foundry和Docker等開源技術。美德具備將核心經驗知識固化封裝為模塊化的微服務組件和工具開發能力，但中國工業PaaS剛剛起步，算法庫、模型庫、知識庫等微服務提供能力不足，導致平臺在功能完整性、模型組件豐富性等方面發展滯后，處于探索階段。

（4）中國工業互聯網平臺具有全球最旺盛的市場需求和最完備的互聯網生態。一方面，美德將大型企業作為平臺主要用戶群體，而中國將工業互聯網平臺作為大中小企業融通發展的新載體，通過平臺技術模塊化和知識經驗軟件化，將大企業成熟有效的技術、管理、應用等方面的知識經驗，快速向中小企業復制推廣，降低技術門檻和應用成本，帶動其轉型升級。另一方面，美國在互聯網應用創新、市場規模等領域弱于中國，尚無覆蓋全社會的互聯網生態體系。德國在互聯網平臺實踐和能力各方面仍處于適應期。

（5）在應用場景方面，中國工業互聯網平臺應用呈現出建設投入規模大，創新多元化等特點，而國外聚焦在新產品和新服務的創新。在建設投入方面，目前我國在工業企業里開展信息化建設，系統集成是中國大型工業企業非常主流的一種工業互聯網應用，涉及多個部門、分子公司，呈現出投資大、規模大的特點。例如，江蘇井神鹽化股份有限公司實現生產車間、生產線、裝箱、碼垛及氣力輸送、數字倉儲、物流一卡通等自動化系統的綜合集成。相對國內的“大投入大建設”，國外企業的應用更加貼近業務，選擇最適合自己的應用，以小投入獲取大效益。例如，New England Biolabs（NEB）通過給存放產品的冰箱加入IOT模塊，實現對產品使用情況的實時交互。這個簡單的應用讓客戶了解實驗材料的庫存狀況，幫助其加快實驗速度，同時，NEB還可實現供應鏈優化，推出有針對性的營 銷策略，并有效規劃未來產品路線圖。在創新應用方面，我國企業應用創新、模式創新呈現多元化發展態勢，包括按需定制+協同研發設計、協同制造、分享制造+產融合作、創新定價模式+數字化產品以及產品及服務，呈現出百花齊放的態勢。而國外企業多集中在基于物聯網模塊開發新產品或新服務，例如，Waterous推出了行業內第一款在消防車上使用的數字化水泵。該水泵可通過消防車內的可觸摸控制面板進行遠程操控。通過與平臺企業合作，Waterous縮短了新產品的研發時間，降低了研發成本。

總的來說，國內外主流工業互聯網平臺總體上呈現出以下態勢：

（1）IaaS被寡頭壟斷，其中，中、美的IaaS基礎設施能力較強，正從互聯網行業向其他行業擴張。

（2）PaaS以專業性為基礎拓展通用性，并漸成為平臺發展的聚焦點和關鍵突破口。信息化水平高的制造業龍頭企業成為PaaS建設的主力軍，但領先的ICT企業是工業PaaS的共性關鍵使能技術的開拓者，基于中國互聯網生態優勢的國內互聯網企業可能會成為工業PaaS的另一支主力軍。

（3）SaaS專注專業縱深，正逐步深入制造業細分行業領域。PaaS的成熟度和能力是SaaS發展的基礎，只有PaaS成熟度和能力大幅提升，SaaS才有繁榮的可能。受限于工業PaaS，現階段的工業SaaS仍處于萌芽階段，各方SaaS處于同一起跑線，但是中國擁有良好的互聯網生態基礎，將激發SaaS巨大的應用潛力。