新阶段工业互联网平台演进及其数字化技术分析
导读
INTRODUCTION
工业互联网通过构建人、机、物全面互联的新型生产制造和服务体系，是新一代信息技术与制造业融合发展的积极尝试和有效产物，在引领新基础设施建设全面推进、加快工业领域数字化转型、促进经济高质量发展方面发挥着关键作用。
1 我国工业互联网平台的迭代过程
1.1 演变历程
我国工业互联网的发展经历了从概念到应用的不断迭代过程。2008 年工业和信息化部切实推进工业与信息化融合工作，是我国工业互联网最早的溯源，“云制造”理念为我国构建了当前工业互联网应用的工业云架构雏形，制造强国和“互联网 +”战略，引导制造业实现从底层生产装备、上层互联网连接的互联与智能的迭代升级。工业互联网平台是工业互联网的核心要素，是网络、数据赋能的载体。
当前，我国工业互联网平台的技术体系、新模式新业态、融合应用都需要结合不同行业不同场景实际，不断提炼规律、复制拓展。
1.2 平台主要体系架构
我国对工业互联网平台的定位，是面向制造业智能化需求，通过工业云和边缘侧的协同云，采集、汇聚、分析工业数据，构建整体的服务体系，支撑制造资源互联和智能。
我国工业互联网平台体系架构包括边缘层、IaaS 层、工业 PaaS 层和工业 APP 层四个层级（参见图 1）。其中，边缘层主要是工业现场，主要实现数据采集和协议解析，5G、窄带物联网（NB-IoT）、时敏网络（TSN）、OPC UA 等网络技术及工业以太网、工业总线等通信协议的应用，为制造业用户的企业管理系统和工业现场设备的互联创造条件，构建了低时延、高可靠、广覆盖的工业网络，实现各类工业数据便捷、高效、低成本的互联和智能应用。
IaaS 层主要是云架构的基础支撑，是工业云的硬件载体通过不断探索升级，实现体系的演变，通过不同级别的资源要素的汇聚，从应用软件上云、核心业务系统上云逐步升级为软件和装备硬件共同上云，逐步实现云、边、端的实时协同；工业 PaaS 平台层包含平台开发运行环境及工业数据建模和分析以及工业应用微服务和开发工具等，是整个工业互联网平台或者企业数据中台的是核心所在，其中工业知识模型最为重要，工业机理和应用模型是工业现场的工艺系统、过程、事物或概念的一种表达形式，拥有数学模型、物理模型、仿真模型、算法模型等多种形态，决定了工业互联网平台的处理精度；工业 APP 是最顶层应用层，是各类工业场景的应用软件和可视化，面向特定工业场景需要定制开发高价值的特色工业 APP，并实现推动工业知识和经验的固化和封装。
2 平台数字化技术发展趋势及应用赋能情况分析
2.1 架构体系向工业物联网发展
工业 4.0 战略是利用信息物理系统，实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合，我国工业互联网则是注重信息技术与工业制造技术的紧密结合，客户环境与资源的约束，实现高价值的工业互联，物联化是一切工业互联的底层必要条件。随着通用物联网技术与生态快速发展，工业互联网平台在反复迭代和优化过程中，越发向底层技术体系演化，将解决工业现场问题作为最关键环节，工业互联网继续向工业物联网技术体系演进。工业物联网是通过工业现场的执行单元的互连互通及互操作，实现要素的资源配置、制造的按需执行、工艺的合理优化和环境的快速适应，构建服务驱动型基础底层技术体系。工业物联网演进呈现两个显著趋势，一方面，应用范围从智能制造领域向上游供应链、产品及下游的服务与消费延伸；另一方面，技术范畴从通用 IT 技术，开始与工业现场的OT 技术做深度对接。
2.2 数据处理向数字孪生升级
数字孪生技术是工业互联网在网络和现实转换的重要技术，通过实现面向执行单元和编程对象建立机理模型或数据驱动模型，形成工业对象在赛博空间的虚实交互。（详见图 2）
数字孪生架构包括数字孪生体之间的层次型、关联型和点对点型的关系架构。层次型架构是指就像现实世界中的同类产品一样，一组组件的数字孪生可以构成设备数字孪生，一组设备的数字孪生可以构成生产线的数字孪生，一组生产线数字孪生可构成工厂数字的孪生。关联型架构是指数字孪生之间存在关联，如油气管道数字孪生系统与其油气生产设备数字孪生系统相关联。
数字孪生将继续以人工智能、边缘计算、先进存储及计算等新技术为技术和能力支撑，实现物理空间和赛博空间的虚实互动、辅助决策和持续优化。
2.3 平台技术是向数据中台拓展
工业 PaaS 是工业互联网的“引擎”，是工业互联网的知识和工具的核心。工业 PaaS 既包括共性关系数据库、时序数据库、图表文档数据库等数据管理系统及数据处理技术，又包含以工业对象的工艺建模、仿真建模、算法建模、开发模型、行业知识、组态工具、工业机理模型等微服务组件及 APP 应用开发和容器调用工具等。工业 PaaS 的本质是构建一个适合对应工业场景的可扩展的操作系统。在制造企业探索建设工业 PaaS 的搭建过程中，因工业现场数据分散，缺乏数据分类分级标准，数据无法统一利用等问题，数据中台应运而生。数据中台实现工业数据的“采、传、通、用”，整合企业业务流程，联通 ERP、MES、SCM、CRM、PDM 等业务系统，实现数据的场景化应用和价值最大化，为工业互联网提供全面的数据支撑。
2.4 应用融合向关键行业、关键领域赋能
我国拥有超大规模市场和丰富的应用场景，在工业互联网平台融合应用方面有着巨大的发展机遇。国家持续开展工业互联网创新工程，完善网络通信基础设施，支持关键技术协同攻关，遴选跨行业跨领域平台、专业细分平台，培育高效能的工业 APP 软件，推动融合应用走深向实。
垂直行业逐步实现数字化转型。石化、电力、钢铁、汽车、船舶、电子信息等行业的制造业企业、系统集成商联合探索积极推动工业互联网平台场景化落地，通过平台实现生产过程、管理决策、资源配置协同和产品生命周期管理服务等领域的优化扩展。装备供应商结合自身工艺和工业设备经验积极打造工业自动化平台，制造企业通过梳理自身业务流程、升级传统服务模式建设服务型平台，软件和 ICT 企业以自有的信息技术平台为支撑，基于数据驱动实现平台向制造领域延伸。工业互联网平台已在很多场景下发挥了积极的作用，特别是在新冠疫情防控的过程中，面临人员居家、生产停顿等不确定性因素，通过工业互联解决了资源配置、生产制造、物流运输等方面的诸多难题。
3 平台发展面临的主要问题
“十四五”时期我国信息技术产业发展的内外部环境正在发生深刻的变化，但关键核心领域仍然存在短板弱项，存在各项能力的不足，尚有较大的能力提升空间。
3.1 低成本数据采集方案欠缺
数据采集、设备连接与工业互联平台的发展息息相关。然而，我国工业现场绝大部分设备没有联网，少数联网设备也存在使用工业协议不统一的集成应用问题。在集成应用方面，我国主要依靠工业现场集成商的长期集成应用经验进行，缺乏适配主流工业协议、现场设备，对接工业互联网平台的成熟、高效、低成本的解决方案，严重影响了工业互联网平台的应用和发展。
3.2 行业性工艺模型沉淀不足
由于工业企业现有系统相对封闭，工业和信息化领域的思维意识的差异，工业互联网平台厂商对不同领域、不同行业的典型工业特征、工业机理、工艺、业务流程和知识经验的积累不足。目前工业互联网平台普遍在先进技术与知识、工艺、流程等融会贯通能力方面非常薄弱。
3.3 标准化数据分析能力薄弱
工业互联网平台的机器人、机、物、系统产生的数据流是在工业体系中由下而上实现“感、传、智、控”的关键主线。目前虽然在石化、电力调度等高度自动化工业领域，已初步实现了数据的实时处理和反馈，但在大部分制造企业中，“信息孤岛”现象普遍，数据种类不全、级别不清，数据处理系统分散且出处不统一，缺乏数据方面的衡量标准，制约了工业大数据建模分析和工业 APP 功能。
3.4 全局性安全防护体系空白
工业互联网在实现互联和智能的同时，把传统互联网形式发展到了工业生产领域，同时也带来了各类的互联网和数据的安全威胁。在工业互联网底层的缺乏网络安全防护手段，通信协议采用明文传输且较为开放，系统存在容易被利用的远程运维接口，导致工业领域的安全事件频发，我国缺乏工业互联网的网络安全标准体系和防护体系。
4 对策建议
面向新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局，融合发展是新一轮科技革命和产业变革的必然选择，是激发数字化新业态新模式的有效手段，如何利用工业互联网平台支撑加快自身发展成为关键一环。推进工业互联网平台应用必须具备鲜明的问题导向、丰富的应用场景、显著的经济和社会效益，通过协同创新逐步提升制造业企业的数字化、网络化、智能化发展水平，推动我国信息技术产业从产业链价值链的中低端向高端发展，保障产业链供应链畅通稳定。
4.1 政策性驱动新技术与平台赋能应用
我国应围绕工业发展的基础、特征和需求，在政策支持下，全面整合资源，通过新基建的支持，大力推动工业物联网、数字孪生、工业大数据、工业软件等基础技术攻关，促进边缘计算、人工智能、区块链等新技术与工业 PaaS 的融合应用，进行工业互联网产业链条的强链、优链。
4.2 强化低成本采集连接方案产业化规模化
工业互联网平台厂商应加强与工业现场数据采集与集成应用服务商的商业合作，联合推动相关场景的应用适配，提升工业互联网平台的前端能力。解决方案供应商应推出快速连接、支持不同场景主流协议的低成本现场互联解决方案。工业企业应结合建设项目遴选工业现场连接的优秀解决方案，形成可复制的参照清单，实现市场规模化推广。
4.3 通过生态开放实现数据和模型迭代优化
应当加快工业企业、工业互联网平台厂商的融合融通，积累多种类、大数量的分析算法、分析工业机理模型，完整的行业模型库，研发形成相应工具集，融合装备、软件、控制、安全等领域知识机理，强化工业 PaaS 平台的核心能力，通过建立工业技术软件化体系，促进数据和经验的显性化、模型化，推动工业知识的沉淀、传播、复用与价值创造。引导工业互联网平台企业开放开发工具、知识组件、算法组件，构建资源集聚、开放共享的工业应用开发生态，确保模型机理模型的不断迭代。
4.4 完善工控安全防护能力，保障业务可靠运行
以业务连续性为原则，工业企业应联合工控安全厂商，依据相关的法律、法规、标准和最佳实践，摸清工业资产底数及基本防护情况，制定适合自身工艺和业务流程的制度规范，增强内网安全的技术管控措施和合规性管理，提升安全运维响应效率，完善远程运维机制，加强对新型威胁和攻击的安全防护、信息泄漏审计和追溯。不断探索自动风险预警体系，实现对威胁的自感知与预测，加强工业互联网设备层、平台层、控制层等安全防护关键技术攻关和纵深防护。
5 结束语
在当前我国加快新型基础设施建设的背景下，工业互联网平台发展是我国工业高质量发展的重要标志，数字化水平高低是工业互联网平台的关键制约因素，做好工业互联网的数字化赋能是推动制造业企业转型升级的必要环节，需要不断探索、持续突破。
原文刊载于《工业信息安全》2022年第6期 作者：中国软件评测中心 赵汉青 &中国电子信息产业发展研究院集成电路研究所 周峰
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