新基建工业互联网深度分析

新基建工业互联网深度分析

目录

一新基建政策驱动，工业互联网市场规模有望超万亿 (3)

1.1 工业互联网政策频发，成为新基建重要组成部分 (3)

1.2 工业互联网是智能制造的重要载体，国内政策逐步完善 (5)

1.3 工业互联网建设进度加快，市场规模有望超万亿 (7)

二5G、AI、云计算打破技术瓶颈，工业互联网赋能千行百业 (10)

2.1 5G 打破通信技术瓶颈，5G+工业互联网融合创造新应用.10

2.2 AI 和云计算助力工业互联网迈向智能化 (12)

2.3 工业互联网赋能千行百业，设备管理和业务优化成热点 (14)

2.4 大型企业是工业互联网落地的主力 (16)

三工业互联网平台是建设的核心，软件企业更具竞争优势 (17)

3.1 工业互联网平台是核心，有望成为新工业体系的操作系统17

3.2 工业互联网平台四类参与者：软件企业更具竞争优势 (21)

四首推十大双跨平台，关注工业互联网全产业链投资价值 (24)

4.1 平台层：十大双跨平台更具投资价值 (24)

4.2 IaaS 层：服务器企业受益于平台建设和边缘计算 (30)

4.3 边缘侧：关注摄像头和工业机器人等智能设备 (32)

4.4 网络侧：通信模组出货量有望快速提升 (33)

4.5 投资要点总结 (35)

五、风险提示 (36)

一新基建政策驱动，工业互联网市场规模有望超万亿

1.1 工业互联网政策频发，成为新基建重要组成部分

工业互联网连续三年写入《政府工作报告》，今年以来政策频发。今年以来工业互联网相关政策频发，2 月中央政治局会议提出推动5G 网络、工业互联网等加快发展；3 月工信部发布《关于推动工业互联网加快发展的通知》，4 月发改委发布推动企业“上云用数赋智”行动的实施方案，推动企业数字化转型；5 月《政府工作报告》再提“发展工业互联网，推进智能制造”，工业互联网连续三年写入《政府工作报告》。对比2018/2019 年《政府工作报告》中涉及工业互联网的内容，我们认为“为制造业转型升级赋能”的核心思想没有改变，在关注重点上从“工业互联网平台”拓展到了“工业互联网”全领域，也从侧面反映了工业互联网的地位提升。我们认为工业互联网作为企业数字化转型的载体，在疫情影响经济发展和企业复工复产的背景下，工业互联网建设更加迫在眉睫。当前工业互联网相关政策持续发布，有望促使产业加快发展。

工业互联网是IT、OT、CT 技术的融合，有望转变企业生产制造模式，是新基建的重要组成部分。工业互联网本质是IT、CT、OT 技术的三重融合，通过CT（通信技术）连接企业内外各类数据，实现工业全要素、全产业链、全价值链的数据打通，依托IT（信息技术）针对海量数据进行挖掘和分析，并与OT（生产管理技术）结合，使得过去生产制造过程中隐形的工艺和经验能够显性化、数字化、可复用、可预测，最终形成工业经验和机理模型的沉淀，赋能和改造传统的工业体系，帮助企业多、快、好、省，创造更多价值。工业互联网有望转变企业生产制造模式，主要体现在四个方面。1）智能化生产：企业制造模式由自动化、数字化向智能化转变，大幅提升生产效率和质量；2）个性化定制：企业产品的生产销售由规模化定制向个性化定制转变，实现以用户为中心的按需生产，有效满足市场的多样化需

求，同时解决企业的库存和产能问题；3）网络化协同：企业生产组织方式由地理集聚向网络集聚转变，工厂不再是企业生产制造的唯一中心，通过产业链协同、众包设计、供应链协同，有效降低资源获取成本，打破企业的疆域，提升产业整体竞争力；4）服务化延伸：企业商业模式从卖产品向卖服务拓展，通过产品上的智能模块，实现售后的多样化服务，拓展企业利润空间。因此，工业互联网在企业的数字化转型方面具有重要意义。近年来新基建的概念屡被提及，2020 年新冠疫情发生以来，新基建作为守住“六保”底线、完成“六稳”工作的主要投资方向，再次获得从政府到社会的重视。2020 年4 月发改委权威定义了新基建的内涵，其中工业互联网作为新基建网络基础设施之一，成为新基建的重要组成部分。

1.2 工业互联网是智能制造的重要载体，国内政策逐步完善

从美国工业互联网、德国工业4.0 到《中国制造2025》，工业

互联网一直是智能制造的重要载体。工业互联网源于美国，2012 年由GE 率先提出。随后以GE 为代表的美国工业互联网联盟（IIC）试图依托其强大的IT 技术打造工业互联网的通用平台。2013 年德国在汉诺威工业博览会上提出“工业4.0”的概念，预计投资2亿欧元，推动以信息物理系统（CPS）为基础，以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的工业革命，试图依靠强大制造业基础进行智能化升级改造。2015年国务院发布《中国制造2025》，结合中国实际推进制造业转型升级，促使中国从制造大国向制造强国转变。在这些政策的背后，工业互联网作为智能制造的重要载体，始终占据着核心的地位。《中国制造2025》中就已经提及，“促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用”。因此，工业互联网在中国的发展，是顶层政策的延续，也是制造业实现由大变强的关键环节。国家顶层设计已经完成，政策体系逐步完善，工业互联网发展步入快车道。2017 年11 月，国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，正式提出发展工业互联网的目标，同时针对2020 年以及2025 年的发展任务做了明确的规定。随后，工信部于次年出台了《工业互联网发展行动计划（2018-2020）》，针对国务院的政策进行了具体的落实和细分。在此之后，一系列中央和地方的配套政策陆续出台，工信部先后发布了针对工业互联网平台、网络、安全建设的一系列文件。地方政府通过网络提速降费、上云优惠券、产业基金等形式支持工业互联网建设。我们认为，随着政策体

系的完善，工业互联网发展正在步入快车道。

1.3 工业互联网建设进度加快，市场规模有望超万亿

工业互联网建设进度快于顶层政策规划，提前并超额完成2020 年目标。我们对比了两份顶层政策规划（国务院发布的《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、工信部发布的《工业互联网发展行动计划（2018-2020 年）》）与当前工业互联网建设进度之间的差异，发现大部分政策目标已经提前并且超额完成。其中，尤其以标识解析的发展速度最快。标识解析赋予了每个设备独特的网络位置，类似于互联网中的DNS 域名和手机中的SIM 卡，是工业互联网网络建设的基础。当前我国已经完成5 个国家顶级节点、55 个二级节点的上线运营，接入设备的标识注册量超过37 亿个，远超顶层政策中2020 年5 个顶级节点、10 个二级节点、20 亿标识注册量的规划。此外，目前我国还完成了10 个跨行业、跨领域工

业互联网平台的遴选、153 个试点示范项目的评选、4 个国家级示范基地的建设，提前完成了顶层政策的规划。因此，我们认为工业互联网在政策驱动下建设进程有望逐渐加快。

我们测算2025 年工业互联网核心产业市场规模有望达到1.24 万亿，发展空间广阔。根据工业互联网产业联盟发布的《工业互联网产业经济发展报告》，2019 年预计工业互联网核心产业（工业互联网建设涉及的网络、平台、安全等软硬件基础设施）增加值达到5361 亿元，2020 年预计达到6520 亿元。我们认为到2025 年，工业互联网核心产业的市场规模有望达到1.24 万亿。根据国家统计局的数据，2019 年中国规模以上工业企业共37.28 万家，企业平均年收入为28374.46 万元。我们假设到2025 年，规模以上工业企业均会在工业互联网相关领域有所投入。另外根据GE 提出的“1%理论”（即工业企业1%的信息化投入即可创造巨大的商业价

值），我们假设企业投入资金占总收入的1%，即284 万元，则规模以上工业企业2025 年工业互联网的市场规模有望达到10578 亿元。此外，结合2025 年百万企业上云的目标，测算小微企业2025 年部署工业互联网的数量达到62.72 万家，假设每家投入的金额为规模以上工业企业的10%，即28 万元，则小微企业2025 年工业互联网的市场规模有望达到1779.65 亿元，两者合计接近1.24 万亿，发展空间广阔。

二5G、AI、云计算打破技术瓶颈，工业互联网赋能千行百业

2.1 5G 打破通信技术瓶颈，5G+工业互联网融合创造新应用

无线通信技术制约工业互联网泛在连接。早期的物联网通信主要应用RFID 等单向、半双工的通信技术，相对可以传递的信息量非常有限。随后，各类WLAN（无线局域网）技术例如蓝牙、ZigBee、WiFi 等不断发展，使得工厂设备的感知和监测成为可能。但是，WLAN 技术传输距离有限，难以做到长距离的数据采集。为了解决传输距离的问题，LPWAN（低功耗广域网）技术应运而生。其中，NB-IOT 通过蜂窝移动网络进行传输，可以支持每小区5 万个终端的连接能力，信号覆盖范围也更加广泛，能够应用在智能电表、智能路灯、智能烟感、智慧水务等远距离物联场景。但NB-IOT的传输带宽仅有200KHz，峰值速率仅有250Kbps，且移动性能较差，对于需要视频语音实时交互、移动范围较大的工业互联网应用场景如工厂自动巡检、无人运输、智能制造等则力有不逮。因此，无线通信技

术发展至今，在传输距离、传输带宽和速率方面达到了瓶颈，这在一定程度上制约了工业互联网的应用和发展。

5G 提供大带宽、低时延、高可靠、广覆盖的新型无线通信网络，助力工业互联网突破通信瓶颈。5G 为工业互联网的发展提供了更加高性能的新型无线通信网络。5G网络的性能较4G 有大幅的提升，峰值速率是4G 时代的20 倍，达到20Gbps，可以支持海量数据的实时传输。5G 设备的连接密度是4G 时代的10 倍，达到每平方米10^6个，时延达到毫秒级，是4G 时代的10%。因此，5G 可以带来大带宽、低时延、高可靠、广覆盖的通信能力，使得设备的泛在互联和海量数据的传输成为可能。5G+工业互联网融合拓宽应用场景。5G 与工业互联网的融合可以大幅拓宽工业互联网的应用场景，延伸出5G+超高清视频、5G+AR/VR、5G+无人机、5G+云端机器人、5G+远程控制等需要大带宽、低时延、广覆盖的应用。这将丰富工业互联网的应用范围，真正实现工业互联网的泛在连接。因此，我们认为5G 和工业互联网作为新基建的重要组成部分，两者的发展

是相辅相成、互相促进的。

2.2 AI 和云计算助力工业互联网迈向智能化

工业互联网产生海量数据，云计算提供算力支撑。工业互联网的应用会盘活企业的存量数据，同时产生海量的增量数据，数据的存储、分析和计算需要更强大的算力支撑。云计算通过虚拟化技术，可以实现底层IT 资源的池化，即将过去独立的服务器、存储设备组成一个规模更为庞大的算力资源池，使得IT 算力能够像水和电一样实

现按需供给。因此，云计算技术能够提供弹性、可扩展、高性能的计算资源，可以满足工业互联网海量采集数据的存储和分析，为工业互联网提供算力支撑。人工智能赋予工业互联网数据挖掘能力，AIoT 助力工业互联网迈向智能化。工业互联网对企业降本增效的赋能需要更智能的算法支撑。传统的IoT（物联网）技术仅仅只具备感知能力，对于数据的分析也仅限于对设备状态的感知、监测、跟踪，因此应用领域较为有限，无法满足工业互联网的场景应用。而人工智能尤其是深度学习算法与工业互联网具有天然的融合性。工业互联网可以为人工智能算法的提升贡献海量的训练数据，而人工智能算法又可以赋予工业互联网更加深度的数据挖掘能力。AI 和IoT 技术的融合，AIoT 赋予了工业互联网从感知能力向认知能力的升级，而云计算又为这种智能化升级提供了海量数据训练所需的算力基础。因此，云计算、AI 和工业互联网的融合，也将产生许多新的应用价值。例如，在设备层面可以结合AI算法实现产品的质量检测、设备预测维护和产品自动分拣。在企业层面可以实现产品的辅助设计、生产过程的控制和优化、生产流程的自动监控和实时决策。在产业链协同层面，可以实现集团的辅助决策、供应链的协同管理等。

2.3 工业互联网赋能千行百业，设备管理和业务优化成热点

新兴ICT 技术的突破为工业互联网带来丰富应用场景。根据《工业互联网创新发展白皮书》统计的国内229 个工业互联网平台应用案例，当前工业互联网平台的应用主要分为三大类19 小类。第一类是设备/产品管理类，尤其是状态监测和报警类应用占比达到70%。在此基础上，预测性维护、故障诊断、远程运维、产品全生命周期管理等新兴的、基于深度数据分析的应用也在不断兴起。第二类应用是围绕企业生产制造、研发设计、供应链管理等各个环节的业务运营与优化。典型的如钢铁企业通过对高炉的仿真与机理模型实现高炉“黑箱”的可视化，并通过对炉内气流分布等参数的分析，建立物料投放的标准，从而能够提升冶炼效率。第三类应用是在企业内

部数据打通后，工业互联网还可以赋能企业内外部的社会化资源协作。典型应用如家电企业的按需定制，打通交互、设计、生产、物流、运维服务等多个环节，通过建立用户社群，实现用户订单的个性化、按需定制，从而缩短产品研发周期，又更加贴近用户，能够为公司创造更多的价值。

设备管理和业务优化类场景技术复杂度较低、应用价值较大，逐渐成为应用热点。从应用场景的分布来看，设备状态监测应用使用率达到70%，生产制造优化类应用使用率达到32%，我们认为主要是这两类应用实施难度较低、应用价值较大。设备管理类应用主要基于“设备物联+数据分析”，一方面涉及的工业机理较为简单，从技术实现的角度来看，设备上云互联较容易。另一方面，设备互联之后，可以实现设备运行状态监测、故障诊断、远程运维、预测性维护等，大幅

提升设备的生命周期，节约设备运维的成本以及停机带来的损失，在应用价值方面较容易体现。因此，设备管理类应用成为热点。业务优化类应用主要基于企业的生产管理软件上云，在实施难度上也相对简单。而上云后数据打通，可以带来排产调度优化、供应链管理、营销管理等应用，为企业创造的价值能见度较高，因此也成为应用的热点。

2.4 大型企业是工业互联网落地的主力

大型企业重点聚焦高价值应用，是工业互联网落地的主力。大型企业设备种类繁多、生产经营复杂、信息化投入充足，因此对于工业互联网的建设和使用具有较强的动力，且会聚焦于各类高价值应用。大企业通常信息化程度较高，采集数据并非其应用发展的障碍，但是数据被封锁在各个系统、各个部门、各个子公司中，形成信息孤岛，数据不能得到有效利用。打通大型企业各设备、系统、层级、部门之间的信息流是当前应用的焦点，通过建立统一的数据标准，能够低成

本、高速度的实现大企业的工业应用，并能够在此过程中节约大量人力、物力、财力成本。因此，大型企业更加聚焦于高价值应用，如高单值设备的健康管理、生产过程的能耗排放、质量管理、供应链和财务系统的管理优化等。根据《全球工业互联网平台应用案例分析报告》的统计，大型企业在工业互联网应用中占比62%，是工业互联网落地的主力。中小企业聚焦内部管理提升和外部资源获取，是工业互联网发展的长尾市场。中小企业发展的痛点在于成本高、融资难、管理和信息化能力弱、订单获取能力差。因此，在工业互联网的应用方面，中小企业主要偏向于两方面，一方面是依靠一些经营管理类SaaS 软件来提升信息化水平，对营销、采购、财务、人力等方面进行信息化管理。另一方面是依靠工业互联网获取更多外部资源，例如依靠协同制造和产业链管理平台，对接大型企业的订单；又如通过对设备和工业信息数据的分析，提升信用等级，争取融资信贷。我们认为中小企业尚处于工业互联网应用的初期，但凭借巨大的长尾市场仍有广阔发展空间。

三工业互联网平台是建设的核心，软件企业更具竞争优势

3.1 工业互联网平台是核心，有望成为新工业体系的操作系统

工业互联网建设，平台是核心。根据中国工业互联网产业联盟在2020 年4 月发布的工业互联网体系架构2.0 版本，工业互联网共分为网络、平台、安全三大功能体系。其中：1）网络是基础，主要负责实现要素之间的数据传输、信息的相互理解以及要素的标记、管理和定位。2）安全是保障。工业互联网打通企业内外数据，带来新

的安全风险。因此，安全是工业互联网发展的重要保障。3）平台是核心。工业互联网平台向下可以对接海量工业产品装备、业务系统的数据，向上可以支撑工业APP 的快速开发和部署，本身则是工业知识沉淀、复用和重构的重要载体。因此，工业互联网平台是工业互联网体系的核心。

工业互联网平台本质是一个开放式的工业云平台。根据中国工业互联网产业联盟发布的《工业互联网平台白皮书2017》，工业互联网平台的架构主要包括边缘层（含IaaS 层）、平台层（PaaS 层）和应用层（工业APP 层）三个层级。边缘层通过大范围、深层次的数据采集，构建工业互联网平台的数据基础。平台层基于通用PaaS 叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的

开放式云操作系统。应用层基于PaaS 层的微服务组件、AI 大数据工具、工业机理模型，形成满足不同行业、不同场景的工业APP，使得工业互联网平台最终能够面向企业的生产制造和协同管理场景，产生实际的价值。因此，我们认为工业互联网平台的本质是一个开放式的工业云平台。

对比PC 互联网和移动互联网，工业互联网平台构建了面向工业制造的端到端新基础架构，有望成为新工业体系的操作系统。我们认为可以把工业互联网平台与PC 互联网、移动互联网时代的IT 基础架构做类比。1）在交互和数据采集方面，从PC 互联网时代的键盘、鼠标和显示器，发展到移动互联网时代的手机触摸屏，而在工业互联网平台上，信息交互主要依靠边缘层的各类工业制造设备和数据采集

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 当前，我国大多数企业、行业智能制造系统都还处于局部应用阶段，只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高，关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看，大量企业处于工业2.0要补课，有些企业处于工业3.0待普及，有个别企业处于工业4.0要示范。 智能制造系统解决方案发展趋势 据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。 第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。 智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。 第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。 从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系

统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分（SFC、MES、ERP、PLM）的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。 我国智能工厂发展趋势分析 当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年，全国将涌现出一批智能工厂。 智能工厂的内涵及建设重点 智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。

工业互联网发展概述

工业互联网发展概述

把握工业互联网平台发展的战略机遇 工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。党的十九大报告指出，“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。”2017 年 10 月 30 日，国务院常务会审议通过《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，促进实 体经济振兴，加快转型升级。工业互联网通过构建连接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析，形成科学决 策与智能控制，提高制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、全球产业布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。作为工业互联网三大要素，工业互 联网平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心，对于振兴我国实体经济、推动制造业向中高端迈进具有重要意义。 工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。其本质是通过构建精准、实时、高效的数据采集互联体系， 建立面向工业大数据存储、集成、访问、分析、管理的开发环境，实现工业技术、经验、知识的模型化、标准化、软件化、复用化，不断优化研发设计、生产制造、运营管理等资源配置效率，形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制

造业新生态。关于工业互联网平台有四个定位： 第一，工业互联网平台是传统工业云平台的迭代升级。 从工业云平台到工业互联网平台演进包括成本驱动导向、集成应用导向、能力交易导向、创新引领导向、生态构建导向五个阶段，工业互联网平台在传统工业云平台的软件工具共享、业务系统集成基础上，叠加了制造能力开放、知识经验复用与开发者集聚的功能，大幅提升工业知识生产、传播、利用效率，形成海量开放 APP 应用与工业用户之间相互促进、双向迭代的生态体系。第二，工业互联网平台是新工业体系的“操作系统”。工业互联网的兴起与发展将打破原有封闭、隔离又固化的工业系统，扁平、灵活而高效的组织架构将成为新工业体系的基本形态。工业互联网平台依托高效的设备集成模块、强大的数据处理引擎、开放的开发环境工具、组件化的工业知识微服务，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发与部署，发挥着类似于微软Windows、谷歌 Android 系统和苹果 iOS 系统的重要作用，支撑构建了基于软件定义的高度灵活与智能的工业体系。第三，工业互联网平台是资源集聚共享的有效载体。工业互联网平台将信息流、资金流、人才创意、制造工具和制造能力在云端汇聚，将工业企业、信息通信企业、互联网企业、第三方开发者等主体在云端集聚，将数据科学、工业科学、管理科学、信息科学、计算机科学在云端融合，推动资源、主体、知识集聚共享，形成社会化的协同生产方式和组织模式。

智能制造发展规划(2016-2020年) (2)

智能制造发展规划（2016-2020年） 智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，打造我国制造业竞争新优势，实现制造强国具有重要战略意义。 根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》《中国制造2025》和《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，编制本规划。 一、发展现状和形势 全球新一轮科技革命和产业变革加紧孕育兴起，与我国制造业转型升级形成历史性交汇。智能制造在全球范围内快速发展，已成为制造业重要发展趋势，对产业发展和分工格局带来深刻影响，推动形成新的生产方式、产业形态、商业模式。发达国家实施“再工业化”战略，不断推出发展智能制造的新举措，通过政府、行业组织、企业等协同推进，积极培育制造业未来竞争优势。

经过几十年的快速发展，我国制造业规模跃居世界第一位，建立起门类齐全、独立完整的制造体系，但与先进国家相比，大而不强的问题突出。随着我国经济发展进入新常态，经济增速换挡、结构调整阵痛、增长动能转换等相互交织，长期以来主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放型发展模式难以为继。加快发展智能制造，对于推进我国制造业供给侧结构性改革，培育经济增长新动能，构建新型制造体系，促进制造业向中高端迈进、实现制造强国具有重要意义。 随着新一代信息技术和制造业的深度融合，我国智能制造发展取得明显成效，以高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表为代表的关键技术装备取得积极进展；智能制造装备和先进工艺在重点行业不断普及，离散型行业制造装备的数字化、网络化、智能化步伐加快，流程型行业过程控制和制造执行系统全面普及，关键工艺流程数控化率大大提高；在典型行业不断探索、逐步形成了一些可复制推广的智能制造新模式，为深入推进智能制造初步奠定了一定的基础。但目前我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、数字化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。发展智能制造面临关键共性技术和核心装备受制于人，智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱，智能制造新模式成熟度不高，系统整体解决方案供给能力不足，缺乏国际性的行业巨头企业和跨界融合的智能制造人才等突出问题。相对工

智能制造体系架构分析与工业互联网应用

导读 对德国工业4.0、中国制造2025等国内外智能制造的主要概念与发展趋势进行分析，并对智能制造的典型应用场景、主要需求及体系架构进行分析，结合物联网、云计算和大数据等技术，提出面向智能制造的工业互联网整体架构与关键技术、工业智能网络、工业数据采集与数据开放等应用技术。 1、智能制造 1.1智能制造国内外发展趋势 (1)德国工业4.0与美国工业互联网 工业4.0已上升为德国的国家战略。工业4.0的目标是通过充分利用信息通信技术和网络空间虚拟系统、信息物理系统相结合的手段，推动制造业向智能化转型，将实体物

理世界与虚拟网络世界融合、产品全生命周期、全制造流程数字化以及基于信息通信技术的模块集成，形成一种高度灵活、个性化、数字化的产品与服务新生产模式。 美国的互联网以及ICT巨头与传统制造业领导厂商携手推出“工业互联网”概念，GE、思科、IBM、AT&T、英特尔等80多家企业成立了工业互联网联盟（IIC）。“工业互联网”希望借助网络和数据的力量提升整个工业的价值创造能力，工业互联网旨在通过制定通用标准，打破技术壁垒，利用互联网激活传统工业过程，更好地促进物理世界和数字世界的融合。 2016年3月，工业4.0平台和工业互联网联盟双方代表开始探讨合作事宜。双方就各自推出的参考架构RAMI4.0和IIRA的互补性达成共识，形成了初始映射图，以显示两种模型元素之间的直接关系；制定了未来确保互操作性的一个清晰路线图，其他还包括：在IIC试验台和工业4.0试验设施方面的合作，以及工业互联网中标准化、架构和业务成果方面的合作。 (2)中国制造2025

我国将工业互联网定位于国家战略高度。2015年国务院和工业和信息化部先后出台了《中国制造2025》、《国务院关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《工业和信息化部关于贯彻落实<国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见>的行动计划（2015-2018年）》等一系列指导性文件，部署全面推进实施制造强国战略，2016年政府工作报告中进一步提出要深入推进“中国制造+互 联网”。 《中国制造2025》明确提出通过政府引导、整合资源，实施国家制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高端装备创新5项重大工程，实现长期制约制造业发展的关键共性技术突破，提升我国制造业的整体竞争力。 1.2智慧工厂概念模型 智慧工厂概念首先由美国ARC顾问集团提出，智慧工厂实现了数字化产品设计、数字化产品制造、数字化管理生产过程和业务流程，以及综合集成优化的过程，可以用工程技术、生产制造、供应链三个维度描述智慧工厂模型。智慧工厂模型如图1所示。

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 当前，我国大多数企业、行业智能制造系统都还处于局部应用阶段，只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高，关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看，大量企业处于工业2.0要补课，有些企业处于工业3.0待普及，有个别企业处于工业4.0要示范。 智能制造系统解决方案发展趋势 据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。 第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。 智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。 第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。

从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分（SFC、MES、ERP、PLM）的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。 我国智能工厂发展趋势分析 当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年，全国将涌现出一批智能工厂。 智能工厂的内涵及建设重点 智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此

工业互联网的现状态势与应用前景

一、工业互联网平台的整体态势 （一）全球工业互联网平台保持活跃创新态势 全球工业互联网平台市场持续呈现高速增长。根据研究机构MarketsandMarkets 统计数据显示，2017 年全球工业互联网平台市场规模为25.7 亿美元，2018 年初步估算达到32.7 亿美元，预计2023 年将增长至138.2 亿美元，预期年均复合增长率达33.4%。美国、欧洲和亚太是当前工业互联网平台发展的焦点地区。随着GE、微软、亚马逊、PTC、罗克韦尔、思科、艾默生、霍尼韦尔等诸多巨头企业积极布局工业互联网平台，以及各类初创企业持续带动前沿平台技术创新，美国当前平台发展具有显著的集团优势，并预计在一段时间内保持其市场主导地位。而紧随其后的是西门子、ABB、博世、施耐德、SAP 等欧洲工业巨头，立足自身领先制造业基础优势，持续加大工业互联网平台的投入力度，欧洲平台领域进展迅速，成为美国之外主要的竞争力量。中国大陆、印度等新兴经济体的工业化需求持续促进亚太地区工业互联网平台发展，亚洲市场增速最快且未来有望成为最大市场。尤其值得一提的是，以日立、东芝、三菱、NEC、发那科等为代表的日本企业也一直低调务实地开展平台研发与应用探索并取得显著成效，日本也成为近期工业互联网平台发展的又一亮点。 （二）我国工业互联网平台呈现蓬勃发展良好局面 我国平台发展取得显著进展，平台应用水平得到明显提升，多层次系统化平台体系初步形成。一是涌现出更多新的知名工业互联网平台。全国各类型平台数量总计已有数百家之多，具有一定区域、行业影响力的平台数量也超过了50 多家。既有航天云网、海尔、宝信、石化盈科等传统工业技术解决方案企业面向转型发展需求构建平台；也有树根互联、徐工、TCL、中联重科、富士康等大型制造企业孵化独立运营公司专注平台运营；还有优也、昆仑数据、黑湖科技等各类创新企业依托自身特色打造平台。二是形成一批创新解决方案和应用模式。如在研发设计方面，涌现出数码大方设计与生产集成打通、索为研发设计与产品运维一体化以及安世亚太基于工业知识生态的先进设计等平台服务。在生产制造方面，形成了富士康ICT 治具智能维护、航天云网精密电器智能化生产等一批平台解决方案。在企业管理方面，用友、金蝶等平台提供云ERP、云MES、云CRM 等服务。在应用模式创新方面，树根互联、天正、生意帮等企业探索出“平台+保险”、“平台+金融”、“平台+订单”等新模式新业态。（三）工业互联网平台整体仍处于发展初期 相比于传统的工业运营技术和信息化技术，工业互联网平台的复杂程度更高，部署和运营难度更大，其建设过程中需要持续的技术、资金、人员投入，商业应用和产业推广中也面临着基础薄弱、场景复杂、成效缓慢等众多挑战，将是一项长期、艰巨、复杂的系统工程，

科技部网络协同制造及智能制造重大专项申报指南建议

网络协同制造和智能工厂”重点专项 2018年度项目申报指南建议 为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》《国家创新驱动发展战略纲要》、《“十三五”国家科技创新规划》、《中国制造2025》和《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》等提出的要求，国家重点研发计划启动实施“网络协同制造和智能工厂”重点专项。根据本重点专项实施方案的部署，现发布2018年度项目申报指南。 本重点专项总体目标是：针对我国网络协同制造和智能工厂发展模式创新不足、技术能力尚未形成、融合新生态发展不足、核心技术/软件支撑能力薄弱等问题，基于“互联网+”思维，以实现制造业创新发展与转型升级为主题，以推进工业化与信息化、制造业与互联网、制造业与服务业融合发展为主线，以“创模式、强能力、促生态、夯基础”以及重塑制造业技术体系、生产模式、产业形态和价值链为目标，坚持有所为、有所不为，推动科技创新与制度创新、管理创新、商业模式创新、业态创新相结合，探索引领智能制造发展的制造与服务新模式，突破网络协同制造和智能工厂的基础理论与关键技术，研发网络协同制造核心软件，建立技术标准，创建网络协同制造支撑平台，培育示范效应强的智慧企业。 本重点专项按照基础前沿与关键技术、装备/系统与平台、集成技术与应用示范等3类任务以及基础前沿技术、研发设计技术、智能生产技术、制造服务技术、集成平台与系统等5个方向。专项实施周期为5年（2018—2022年）。 1?基础前沿与关键技术 1.1智能工厂工业互联网系统理论与技术（基础前沿类）研究内容：针对工业互联网系统结构复杂性问题，研究建立工业互联网系统理论体系。建立互联网与智能工厂控制网络融合的体系架构，构建由现场总线、控制网络以及互联网组成的复杂大系统，支持网络资源配置和多网络集成。研究智能工厂工业互联网复杂大系统理论，给出由离

智能制造现状与前景

智能制造现状与前景公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

智能制造的发展与前景展望 摘要:简述了智能制造形成的原因及智能制造的概念；分析了智能制造国内外的发展现状；指出了智能制造的发展趋势及其面临的问题。 关键词：智能制造人工智能机械制造工业 The development and research of intelligent manufacturing JiaYu Wang (College of Mechanical Engineering, Nanjing University of Aeronautics ＆Astronautics, Nanjing, 210016, China;) Abstract：This paper depicts the cause of formation and conception of presents status in the development on indication is given of the trend of development and question confronting IM. Key words:IM;AI;mechanical manufacture;Industrie 0 前言 智能制造装备是先进制造技术、信息技术以及人工智能技术在制造装备上的集成和深度融合，是实现高效、高品质、节能环保和安全可靠生产的下一代制造装备。在综述了智能制造装备国内外发展现状的基础上，重点论述了目前智能制造存在的问题，并得出结论，认为德国的”工业”和美国的工业互联网装备将是智能制造装备未来的发展方向。 1研究背景 制造业是国民经济的基础工业部门，是决定国家发展水平的最基本因素之一。从机械制造业发展的历程来看，经历了由手工制作、泰勒化制造、高度自动化、柔性自动化和集成化制造、并行规划设计制造等阶段。就制造自动化而言，

智能制造发展历程简

目录 第1章解读工业互联网——智能制造新前景 (1) 1.1工业互联网的概念浅析 (1) 1.2工业互联网的核心元素 (2) 1.3工业互联网的革命特征 (3) 1.4工业互联网的现实意义 (4)

第1章解读工业互联网——智能制造新前景 近年来，为了重塑美国制造业的全球竞争优势，美国启动了制造业振兴战略，加快发展技术密集型先进制造业，实现再工业化。作为先进制造业的重要组成部分，智能制造得到了美国政府、企业各层面的高度重视。美国政府启动了一系列计划和项目针对基于模型的企业、赛博物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的发展进行系统支持。 作为世界最大的多元工业集团，为了在开创和全面推进高技术战略智能化工业的时代进程中发挥主导力量，GE公司依托庞大的产业链、产品体系和技术实力，提出了自己的“工业互联网”概念，与美国政府的战略举措相呼应。在GE公司的未来构想中，工业互联网将通过智能机床、先进分析方法以及人的连接，深度融合数字世界与机器世界，深刻改变全球工业。GE将工业革命与互联网革命统一为“第三波”创新与变革，虽然一家公司不可能完全代表美国智能制造的发展方向，但其明确的“智能化”理念依然是新一轮工业与互联网变革中的鲜明主题。 2011年，GE在硅谷建立了全球软件研发中心，启动了工业互联网的开发，包括平台、应用以及数据分析。2012年11月，GE发布《工业互联网—冲破思维与机器的边界》报告，将工业互联网称之为200年来的“第三波”创新与变革。2013年，GE宣布将在未来3年投入15亿美元开发工业互联网，并于同年发布《工业互联网@工作》报告，对工业互联网项目要开展的工作进行了细化。2014年3月，GE与A T&T、思科、IBM和英特尔共同发起成立了工业互联网联盟。2014年末，GE发布了《2015工业互联网观察报告》，强调了大数据分析在工业互联网中的作用，并且针对赛博安全、数据孤岛和系统集成等挑战提出了解决思路和行动指南。 1.1 工业互联网的概念浅析 GE公司认为，“工业互联网”是两大革命中先进技术、产品与平台的结合，即工业革命中的机器、设施与网络和互联网革命中的计算、信息与通信。“工业互联网”是数字世界与机器世界的深度融合，其实质也是工业和信息化的融合。与工业4.0的基本理念相似，它同样倡导将人、数据和机器连接起来，形成开放而全球化的工业网络，其内涵已经超越制造过程以及制造业本身，跨越产品生命周期的整个价值链，涵盖航空、能源、交通、医疗等更多工业领域。 “智能”是工业互联网的关键词，GE正在飞机发动机上诠释“智能”的概念。飞机发动机上的各种传感器会收集发动机在空中飞行时的各种数据，这些数据传输到地面，经过智能软件系统分析，可以精确地检测发动机运行状况，甚至预测故障，提示进行预先维修等，以提升飞行安全性以及发动机使用寿命。如图1.1所示，展示了这种“智能”的概念。

工业互联网平台介绍及应用案例

工业互联网平台介绍及应用案例

编写说明 工业互联网平台作为工业全要素链接的枢纽与工业资源配置的核心，在工业互联网体系架构中具有至关重要的地位。近期，国 务院《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》明 确将构建网络、平台、安全三大功能体系作为其重点任务。在工业和 信息化部信息化和软件服务业司的指导下，《工业互联网平台白皮书》希望加强研究与交流，与业界共同推动工业互联网平台发展。 白皮书主要分为五个部分。第一部分重点提出了工业互联网 平台的体系架构与关键要素，明确了工业互联网平台是什么，有哪 些功能和作用。第二部分提出了工业互联网平台的技术体系，并重点对平台层、边缘层与应用层的主要技术创新趋势进行了探讨。第 三部分明确了工业互联网平台的产业体系，提出当前平台布局的四 种路径，以及平台与应用生态构建的主要模式。第四部分提出了工 业互联网平台的主要应用场景及案例。第五部分则重点面向平台企业，提出了平台发展的相关建议。

目录 一、把握工业互联网平台发展的战略机遇 (4) 二、典型工业互联网平台介绍及案例 (12) （一）航天云网-INDICS 平台 (12) （二）树根互联-根云平台 (15) （三）华为-OceanConnect IoT 平台 (21) （四）用友-精智丨用友工业互联网平台 (25) （五）中船工业-船舶工业智能运营平台 (31) （六）浪潮-浪潮工业互联网平台 (41) （七）宝信-宝信工业互联网平台 (45) （八）机智云-Gizwits IOT Enterprise 平台 (51) （九）GE-Predix平台 (55) （十）PTC-ThingWorx平台 (57) （十一）ABB-ABB Ability 平台 (59)

电力行业工业互联网应用报告

电力行业工业互联网 应用报告

目录 1工业互联网发展情况 (2) 2电力行业工业互联网实践 (108) 2.1行业基本情况及生产特点 (108) 2.2行业对工业互联网实施的业务需求 (110) 2.3细化应用场景一：火电机组运行特性分析 (112) 2.4细化应用场景二：炉管在线寿命评估与状态监测 (115) 2.5细化应用场景三：发电设备运行优化调度 (117) 2.6细化应用场景四：齿轮箱故障预警 (120) 3 结语 (123) 3.1 发现 (124) 3.2 建议 (125) 3.3 展望 (125)

1工业互联网发展情况 1.1工业互联网体系架构 工业互联网通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系，打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施，形成智能化发展的新兴业态和应用模式，见图 1 所示。 图 1 工业互联网体系架构 其中，网络体系是工业互联网的基础，将连接对象延 伸到工业全系统、全产业链、全价值链，可实现人、物品、机器、车间、企业等全要素，以及设计、研发、生产、管理、

服务等各环节的泛在深度互联，包括网络联接、标识解析、边缘计算等关键技 术。 平台体系是工业互联网的核心，是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑 制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的载体，其中平台技术是核心，承载 在平台之上的工业APP 技术是关键。 安全体系是工业互联网的保障，通过构建涵盖工业全系统的安全防护体系，增强设备、网络、控制、应用和数据的安全保障能力，识别 和抵御安全威胁，化解各种安全风险，构建工业智能化发展的安全可信环境，保障工业智能化的实现。 新模式新业态是我国工业互联网的特色应用。我国工业企业、信息通信企业、互联网企业积极开展工业互联网应用探索和模式创新，形成了智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等诸多新模式新业态。 1.2工业互联网重点领域标准化发展情况 网络与联接 在传统工业网络领域，虽然我国自主研发的工厂自动化用以太网（EPA）、面向工业过程自动化的无线网络（WIA-PA）等技术已成为国际标准，但在工业互联网整 体产业和技术方

5G背景下的工业互联网发展与应用

5G背景下的工业互联网发展与应用 摘要：工业互联网由美国GE提出，使用互联网技术促进制造业数字化转型，打破信息壁垒，改变产业生态，实现全面互联互通。工业互联网的地位极其重要，中美德等制造大国都投入大量人力物力，抢占发展先机，提升新型产业革命的国际话语权。传统通信技术不能满足工业互联网的需求，引入5G技术，能够全面提高工业互联网应用的各项性能，实现质的飞跃。 关键词：5G背景下；工业互联网；发展与应用 1 5G技术 之前的通信技术主要解决的是人与人之间的通信问题，承载文字、图片、声音、视频等的传播任务，而5G的一项重要功能就是要解决海量的物与物之间的连接。5G已在多个领域中开始试点商用，从世界形势和我国的发展战略来看， 5G的全面普及是未来的必然趋势。5G让一些未来场景成为现实，ITU （InternationalTelecommunicationUnion，国际电信联盟）定义了eMBB、mMTC、uRLLC三大5G应用场景。5G不是特指某一种技术，而是一系列先进通讯技术的合集，他们共同组成了颠覆性的下一代通讯技术，关键的基础应用有以下几点： 1.1 SDN（SoftwareDefinedNetwork，软件定义网络）。SDN是一种创新型的网络架构，实现了网络设备的控制面和数据转发面相互分离，使流量得以便捷控制，这一架构为达成高带宽和动态网络提供了最佳手段。SDN控制面是各式各样的网络设备与应用层相互不可见，依靠SDN控制软件配置网络就能很方便的实现需求，让网络维护的复杂度降低。 1.2 NFV（NetworkFunctionVirtualization，网络功能虚拟化）。NFV以软硬件解耦为手段，将专用硬件设备的功能通过通用设备和虚拟化软件来实现，从而摆脱专用硬件资源的限制，利用标准通用设备降低硬件成本，实现网络资源随业务量变化灵活收缩。 1.3 NOMA（Non-OrthogonalMultiple-Access，非正交多址接入）。多址接入技术使得一个基站能够支持域内用户同时通信，在1G-4G时代均被使用，1G-4G采用的多址技术分别为FDMA、TDMA、CDMA、OFDMA，每一代多址技术相较于上一代传输质量均有效提升。而NOMA提升了频谱效率，大大扩展了接入量。 1.4 CDN（ContentDistributionNetwork，内容分发网络）。CDN在网络中建立多个缓存服务器，用户的请求在就近的服务器上获取，使网络拥挤的情况得到改善，让信息获取的速度和稳定性得到提升，降低网络延时。 1.5 MMWCommunication（MillimeterWaveCommunication，毫米波通信）。MMV一般指波长在1-10mm、频率在30-300GHz的电磁波，MMV的波束极窄，方向性好，频段高，受干扰较少，具有传播质量好、安全性高等优点。同时，MMV元器件更加微型化，系统更加紧凑。 2 5G通信系统技术分析 当前，几乎人人都在谈论5G，原因就在于5G首先是一场技术革命。5G被认为是未来关键网络的基础设施，是新一代信息技术的发展方向。依托高速率、低延时、大连接，5G技术有望彻底颠覆全球科技面貌，使人类在物联网、智慧城市和无人驾驶等一系列前沿领域取得突破，这些技术突破能极大改善人们的工作和生活。与此同时，5G也是数字经济发展的重要驱动力。从消费到产业，从人与人的连接到物与物的互联，数字经济时代，5G的重要作用不言而喻。一定程度上，网络的质量和速度决定着数字经济发展质量和速度。

智能制造项目申报方向

附件1 智能制造项目申报方向 一、关键技术装备 1.支持高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备五大关键技术装备创新与应用。 2.支持五大关键技术装备的产业化与技术改造。 二、智能制造标准体系 1.支持智能制造标准的试验验证，搭建标准研制与试验验证平台（系统），开展技术规范、标准全过程试验验证。 2.实施《制造业标准化提升计划》，按照《国家智能制造标准体系建设指南（2015版）》的要求，加快制定智能制造3大标准领域的标准制修订工作。 3.开展工业信息安全测评标准与工具集研制，研究并制定适应我国各行业现状的安全测评标准，验证满足工控信息安全测评需求的工具集。 三、智能制造软件支撑能力 推进信息物理系统关键技术研发及产业化，加快信息物理系统应用测试验证平台建设，提升智能制造系统解决方案能力，开展行业应用试点示范。 四、工业互联网基础和信息安全系统

1.开展核心信息通信设备的研发与产业化，推进基于自主芯片的服务器研发与产业化，推进安全可靠网络设备研发与产业化。 2.全光宽带网络建设。推动包括制造业集聚区在内的光纤网、移动通信网以及无线局域网的深度覆盖；推动物联网、大数据、云计算等技术在制造领域的推广应用；大力发展面向制造业的信息技术服务。 3.启动工业互联网产业推进试点示范，构建“工业互联网试验验证平台”，建设“工业互联网关键资源管理平台”（包括标识解析、IP地址等）和“工业互联网尚商用转数据管理平台”。 4.开展安全可靠工业级信息安全产品如工业防火墙、工业通讯网关、工控网络安全监测审计系统、工业安全数据采集设备等产品及设备研发。 5.建设工业互联网安全监测平台，工控网络安全防御平台，工业互联网安全仿真、测试、验证等技术平台，工业控制系统仿真测试与验证平台，建设工业信息安全在线监测预警平台，建设工业互联网可信计算机主动免疫平台。 6.面向工业互联网的安全监测平台试点示范、工业信息安全产品和解决方案的行业应用示范。 五、培育推广智能制造新模式

智能制造现状与前景

智能制造的发展与前景展望 摘要:简述了智能制造形成的原因及智能制造的概念；分析了智能制造国内外的发展现状；指出了智能制造的发展趋势及其面临的问题。 关键词：智能制造 The development and research of intelligent manufacturing JiaYu Wang (College of Mechanical Engineering, Nanjing University of Aeronautics＆Astronautics, Nanjing, 210016, China;) Abstract： Key words:IM;AI; 0 前言 智能制造装备是先进制造技术、信息技术以及人工智能技术在制造装备上的集成和深度融合，是实现高效、高品质、节能环保和安全可靠生产的下一代制造装备。在综述了智能制造装备国内外发展现状的基础上，重点论述了目前智能制造存在的问题，并得出结论，认为德国的””和美国的工业互联网装备将是智能制造装备未来的发展方向。 1研究背景 制造业是国民经济的基础工业部门，是决定国家发展水平的最基本因素之一。从机械制造业发展的历程来看，经历了由手工制作、泰勒化制造、高度自动化、柔性自动化和集成化制造、并行规划设计制造等阶段。就制造自动化而言，大体上每十年上一个台阶: 50-60年代是单机数控，70年代以后则是CNC机床及由它们组成的自动化岛，80年代出现了世界性的柔性自动化热潮。与此同时，出现了计算机集成制造，但与实用化相距甚远。随着计算机的问世与发展，机械制造大体沿两条路线发展:一是传统制造技术的发展，二是借助计算机和自动化科学的制造技术与系统的发展。80年代以来，传统制造技术得到了不同程度的发展，但存在着很多问题。近来年，人们对制造过程的自动化程度赋予了极大的研究热情，这是因为从1870年到1980年间，制造过程的效率提高了20倍，-2倍，产品设计的效率只提高了倍，这表明体力劳动通过采用自动化技术得到了极大的解放，而脑力劳动的自动化程度（其实质是决策自动化程度）则很低，制造过程中人的因素尚未得到充分的认识，人尚未真正地从复杂的生产过程中解放出来，各种问题求解的最终决策在很大程度上仍依赖于人的智慧。因而，人类群体所面临的众多问题（包括社会问题、生理问题等）在制造过程中都有所反映。面对批量小、品种多、质量高、更新快的产品市场竞争要求以及各种社会因素的综合影响，制造过程的自动化程度的提高面临众多问题，譬如:（1）专家人才的短缺和转移致使一些专门技能不能及时或长久地得到提供；（2）现代制造过程中信息量大而繁杂，传统的信息处理方式已不能满足要求，大量的信息资源需要开发与共享；（3）制造环境柔性要求更大，决策过程更加复杂，决策时间要求更短；（4）制造过程的自动化程度受制于制造系统的自组织能力，即智能水平；（5）现代生产要求专家们在更大范围内进行更及时的合作，小到一个企业内部的各个生产环节，大至一个国家甚至世界范围内的工业界中的众多企业之间。各种迹象表明，“我们正处在制造历史上的一个危险时期”。幸运的是，计算机与计算机科学以及其它高技术的发展，通过集成制造技术、人工智能等而发展起来的一种新型制造工程—智能制造技术（intelligent manufacturing technology,IMT）与智能制造系统（intelligent manufacturing system,IMS）使我们有可能走出这个危机。这是因为，制造过程所面临的众多问题的核心是“制造

工业大数据与智能制造

工业互联网平台背景下的工业大数据与智能制造

准备这个报告时，我开始准备了接近40 张。后来发现，说的多了反而不容易说清楚。于是决定干脆少几张。今天的话题其实就围绕这张图展开的：里面有我很多曾经的困惑。 这张图可以分成三个部分。左边讲的是相关技术的原理、思想是怎样的，讲这些技术为什么突然一下子突然发力——其实是有了经济潜力；右边讲的是创造经济价值的逻辑，就是技术要与业务场景结合、如何寻找或者创造这样的场景。中间这一部分就是工业互联网平台以及承载的相关技术。它的作用是把技术和业务连接起来，把原理体现出来、把潜力变现、是企业推进智能化的支撑技术。 如果没有这个支撑技术，再好的想法也难以落地。或者说，落地的代价太大、经济性不好。如果有了这个公共的支撑技术，就不要大家各自开发软件了，只要用公用的东西就行了。这样，小企业也有能力来用先进技术了。这个道理和淘宝平台其实是一样的。不过，这个平台承载的是企业自己的专有的知识、经验、诀窍等专用的“私货”，并连接人、机、物、数据等资源。这些“私货”可以自己用，也可以像商品一样“出售”、给别人提供服务。

我们先看图的左边这一部分。这部分回答一个困惑——这些技术为什么突然成了热点了？ 大家可能都知道，最近几年出的新概念特别多：从工业 4.0、智能制造、大数据、CPS、工业互联网及其平台、人工智能、工业 APP ..... 这些概念让很多人觉得很悬，又怕赶不上潮流，于是就到各个地方去看很多文献、听专家报告。到头来还是似懂非懂。 我觉得呢，这些概念不应该特别难以理解。如果觉得难以理解，那是因为陷入了思维误区、把问题想复杂了。想复杂的原因大概有几种：第一种觉得这些概念是牛人提出来的、一定有很多的学问（很多是故弄玄虚）；第二个方面就是发现自己不知道怎么做，就以为自己不明白（其实是条件不够）；第三个方面是相近的概念太多了，脑袋都搞大了（本来就相近啊！）。 在我看来，这些概念其实很简单，确实是过去一些思想的延伸、相似或者相近是很自然的。我们要解释的是：为什么突然成为热点？ 这些概念被热炒的原因，是因为技术条件发生了改变。换句话说，如果过去提出这些概念、却没法实现、只能是空想、至多是写写论文、做个样板。我常举控制论之父维纳的例子：维纳或许有CPS 的思想，但他的时代没有计算机和互联网、提出CPS 也只能停留在生物控制层面。在前几年，互联网不发达、难以实施掌控资源时，CPS 的概念几乎可以用计算机里面的“控制模型”来取

关于中国工业互联网发展路径的简单思考

几个基本观点 1、中国工业互联网的终极形态是云端协同制造Made?On?Cloud 2、中国工业互联网的重要组成部分是中小制造企业 3、现阶段重要切入点是针对中小制造企业数字化的入门级应用，实现制造内部协同 4、工业互联网的发展需要遵循可持续发展的商业逻辑 5、中国工业互联网会走出一条独特的发展道路，广东有大的机遇未来中国工业互联网的理想形态 互联网，从理论上提供了一种信息的高度自由流通，从而为全社会资源最优配置提供了可能性。 大数据及人工智能，从理论上解决了“算力”问题，传统计划经济体制中遇到的“信息不对称”及“计算困难”问题有望解决。 工业互联网有望帮我们摸到“无形的手”，从而产生“新计划经济”，这个“计划”是根据市场的行为数据而做的“计划”，不是传统的“指令性计划”（不做详细展开）。 从商业形态上看，理想形态应该是MOC模式：Made On Cloud的形态： 一个平台（或多个垂直平台）：动态资源调配、企业画像、管理工具提供、工业服务提供。 N个企业：大量小而美的制造企业，订单来自于平台、原材料采购于平台、设备租赁于平台、产品销往平台、经营者招聘于平台，制造过程数据同步于平台。

企业画像：大量的中小制造企业通过云端平台进行协同制造，云端通过历史数据，对中小制造企业进行“画像”：包括质量指标、交期指标、成本指标、地域位置、人员结构等维度。 资源调配：企业供应链之间，系统根据订单的交期要求、质量要求、价格要求等，根据各个企业的实时产能情况及历史画像，自动快速匹配工厂，同时协同各供应链工厂。 业主模式：由于生产资料/管理工具/订单来源等均来自平台这个“物业公司”，每一个工厂老板，本质上是一个“业主”，从工厂经营者，变成投资人。 中小制造企业是中国工业互联网的重要组成部分 1、国内中小制造企业数量全球第一，门类齐全而且自成体系，加上国内高度统一的市场，具备巨大的“数量和体量红利”。 2、中小制造企业，面临“内忧”（管理不到位，资源浪费严重，成本压力大）和“外患”（订单压力大，竞争激烈），寻找出路生路的意愿更加强烈。 3、不少因为电商成功而进入制造业创业的年轻人或者创二代，更容易接受工业互联网服务。 4、中小制造企业，因其组织的生产资料及资源相对较少，更有利于获得局部竞争比较优势。 从“制造协同”到“协同制造” 上面描述的是“理想状态”，具体的实现路径需要结合当下企业状态，一步一步推进。

基于工业互联网的钢铁流程智能制造实践

基于工业互联网的钢铁流程智能制造实践 工业互联网是互联网与工业相融合的产物，能够在更深层面与连接能力、大数据、数字分析等技术相结合，发挥更全、更大、更高的效力。钢铁制造业应融合工业互联网特质技术，加强全流程协同制造，以数据驱动钢铁制造业智能化转型，提升产品质量和效率。 标签：工业互联网；智能制造；钢铁制造；架构设计 前言 2019年3月，2019年全国两会上，“工业互联网”成为“热词”并写入《2019年国务院政府工作报告》。报告提出，围绕推动制造业高质量发展，强化工业基础和技术创新能力，促进先进制造业和现代服务业融合发展，加快建设制造强国，打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。钢铁制造流程是典型的流程型制造业，实现钢铁制造流程的智能制造，是实现制造业智能制造的重要组成部分，基于工业互联网的钢铁制造架构设计是实现智能制造的一个重要环节。 1工业互联网 简单来说，工业互联网是新一代通信技术与工业领域深度融合的产物，也是现代工业智能化发展的必然要求。其本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。可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，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化。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。 1.1工业互联网架构 工业互联网主要包括四大层级，分别是边缘层、IaaS层、工业PaaS层（平台层）和工业SaaS层（应用层）。工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系。 1.2工业互联网作用 工业互联网平台在边缘层获取数据并进行初步计算，在工业PaaS层（平台层）将工业技术、知识、经验、模型等工业原理封装成微服务功能模块，在工业SaaS层（应用层）提供面向特定行业、特定场景开发在线监测、运营优化和预测性维护等具体应用服务。边缘层是基础，对海量设备进行连接和管理，并利用协议转换实现海量工业数据的互联互通和互操作。同时，通过运用边缘计算技术，实现错误数据剔除、数据缓存等预处理以及边缘实时分析，降低网络传输负载和云端计算压力。