重构工业生态架构打造工业互联网发展新蓝图与战略布局

  工业互联网领域涵盖广泛，其内涵不只停留在网络基本的建设的单一维度。它实质上是一个集合了众多前沿技术、创新模式以及新兴业态的复合型架构，致力于重构工业ECO。就其构成要素，工业互联网汇集了网络、平台和安全这三个核心功能体系，共同构筑了工业互联网发展的全新战略路径。工业互联网是网络由消费向生产延伸、制造业由单点智能向全局优化发展相交织的产物，这一进程汇聚了多元化的主体力量与发展环境共同构成了工业互联网产业生态。

  工业互联网，作为回应工业智能化进程需求的核心网络架构，代表着新一代信息技术与高端制造业的深度结合，形成了低延迟、高稳定性及广泛覆盖的关键网络设施，它对于构筑一个创新性的工业生态体系至关重要。工业互联网揭示了内部结构，包括企业内网、企业外网等多个组成部分，共同构建网络物流与供应链网络。工业互联网渗透所有的领域，为各产业网络化、智能化升级提供基础设施支撑，从而促进经济转型升级。

  在席卷全球的科技革命和产业变革新浪潮中，信息技术的跨界融合正释放出巨大的发展的潜在能力和空间，成为一股势不可挡的时代潮流。各国纷纷推出国家级战略，如德国的“工业4.0”、美国的“先进制造业国家战略”和日本的“机器人新战略”，同时英国、法国、韩国、印度、俄罗斯等国家也出台了相应的战略规划。尽管这些战略名称及侧重点不一样，但它们的共同目标是推动新一代信息技术与制造业的深度整合，加快制造业数字化、网络化的步伐，实现智能化升级。这些战略旨在通过技术创新降低人力依赖，提升人力资源价值，引领各国走向高质量、高效率和绿色高端的发展道路。

  我国工业互联网与发达国家同步起跑，在架构设计、标准化制定、测试验证、安全防护及国际交流等方面已取得初步成果，并建立了涵盖政府、产业、学术研究的工业互联网产业联盟。此外，我们还推出了《工业互联网体系架构2.0版》和《工业互联网标准体系框架2.0版》等关键文件，孕育了一批标志性的平台与公司。尽管如此，与发达国家相比，我国在工业互联网的全面发展程度和基础实力方面仍有差距，产业支持能力需加强，对核心技术和高端产品的外部依赖较重，关键平台能力尚需提升，标准体系尚不完善，企业数字化和互联网化水平待提高，缺乏行业领军企业，人才与安全保障能力亟需加强，距离实现制造强国和网络强国的目标还有一段路要走。

  为加快工业互联网建设步伐，推动网络技术、大数据、智能技术与实体经济深层次地融合，促进高端制造业发展，助力传统产业升级改造，我国陆续推出多项政策。2015年，《中国制造2025》计划启动，国务院全面部署制造业强国战略，成为发展核心。2016年，《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》出台，明确制造业为“互联网+”战略的核心领域。2017年，《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》发布。2018年，工业和信息部推出《工业互联网发展行动计划(2018-2020年)》，目标是2020年建立工业互联网基础和产业链。2019年，《关于“5G+工业互联网”512工程推进的通知》发布，推动5G与工业互联网融合。2020年，工业和信息部发布《推动工业互联网加快发展的通知》等文件，为中国工业互联网持续发展提供政策支持。

  工业互联网具备基础性和渗透性双重特性。其基础性体现在构建新型企业内外网络设施，连接工业全要素，优化资源配置，支持工业全系统、产业链和价值链深度整合，形成实时感知、协同互动、智能反馈的生产模式。而渗透性则意味着工业互联网将不仅服务于制造业，未来还将深入实体经济各领域，为产业网络化、智能化升级提供坚实基础，推动经济转型与发展。

  网络基础设施主要由网络架构、平台系统及安全防护三要素构成，其中网络架构是根基、平台系统是核心动力、安全防护则是守护者。网络架构承担起全系统、全产业链以及全价值链的深度连接任务，通过打造具有低延迟、高稳定性及广泛覆盖范围的网络基础设施，确保数据能够在产业链的各个阶段顺畅流通，进而支持构建起能够实时感知、协同作业及智能响应的生产模式。

  平台系统是整合工业要素的核心枢纽，同时也是资源优化分配的指挥中心。其通过汇聚海量数据，开展模型设计、数据分析及软件研发，促进制造能力和工业知识向标准化、软件化、模块化和服务化转型，从而加速工业生产模式和商业模式的革新，构建安全的工业互联网生态，保障网络设施的安全，预防工业智能设备和控制管理系统遭受外部攻击，确保平台及应用稳定运行，减少数据泄露和篡改的风险。

  工业互联网架构是工业智能化全面互联的基础设施，它是内外网络智能化的核心纽带，串联生产设备、信息采集工具、生产管理软件和人员等多种生产要素，实现工业生产所有的环节的紧密连接。此外，它还推动工业公司与智能产品、消费者、合作伙伴等构成的整个工业生态体系的深度互动。

  作为工业互联网的支撑网络，解析体系是其根基和核心，包括标识和解析两大关键部分。标识相当于赋予机器和物品独一无二的“身份证”，而解析系统通过这一些标识实现对机器和物品的精确追踪和信息查询。这一为全球供应链和公司制作系统的精准融合、产品的全生命周期管理以及智能化服务提供了坚实的支撑。

  工业互联网网络是实现企业管控与装备设计、研发、管理等产业链接各环节的全要互联的基础。由工业公司内网和工业公司外网实现采集装备、信息管理、系统生产要素等互联，实现智能产品、用户、协作企业等工业全环节的广泛互联，促成了产业生态的全面融合。

  工业互联网的标识解析体系构成了其网络架构的基石，涵盖标识与解析两个核心部分。标识作为机器与物品的数字化身份，确保它们在复杂的产业链中能够被精确识别。解析系统则利用这些标识，对机器和物品做定位及信息检索，这是实现供应链与生产系统准确对接、产品全生命周期管理以及智能化服务的关键。

  智能网络的构建或升级，采用了扁平化、IP化等灵活的有限与无限组网结构。通过强化网络安全策略，融合传统运营技术与信息技术，打造了适应企业产销需求的工业互联网组网方案。这一方案促进了管理与销售链的互联互通，确保了资源数据的灵活调整和高效协同。

  在实现万物互联的通信管理中，5G技术的三大核心特性——增强型移动宽带、大规模机器通信、高可靠低时延通信，为企业数字化转型提供了强大的支持，提升了工业的柔性制造能力，并推动了工业公司的智能化进程。eMBB技术可提供高达100Mbps的上传速度和1000Mbps的，完美满足工业领域对高清视频传输、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等应用的需求，为工业视觉监控和远程协作带来了革命性的变革。

  mMTC技术可以在一定程度上完成高达百万的连接密度，它通过实时采集并整合车间内传感器、总线、车床、仪表等设备的数据，进行深入分析，为生产流程提供精确的数据支持，进而优化生产决策，提升生产效率。

  uRLLC技术满足了各类控制管理系统对数据同步的高标准要求，为工业远程控制提供了坚实的技术基础。这一特性保证了数据传输的准确性与极低延迟，既提高了生产的安全性，也增强了工业互联网在设备、数据接口载体网络保障方面的能力。

  以工业互联网边缘计算的部署为例，其目的是将工业设施与网络连接的节点定位清晰。边缘计算载体能够涵盖工业控制器、传感器、边缘计算网关、云平台及智能生产设备等多样化设备，其应用场景不仅限于制造业，还广泛扩展至采矿、物流、能源等行业。将核心业务部署在工业互联网的边缘设备上，实现数据能源和实时处理，确保信息传递的时效性和精确性，构建了一个从现场设备节点到云端中心控制节点的无缝网络。这不仅保障了数据传输的稳定性，还实现了端到端的网络安全与效率，为工业智能化和自动化的推进提供了强有力的网络支撑。

  工业网络站点平台应运而生，其核心目的是适应制造业向数字化、网络化、智能化转型的需求。该平台致力于打造和优化网络站点平台的技术架构，依托精准、实时的数据采集系统，形成包括数据存储、整合、查询、分析、管控和建模在内的全方位数据处理能力。企业可通过该平台获得云计算环境，推动工业技术、经验与知识的模块化、软件化和重复使用，从而提升研发设计、生产制造和运营管理等资源配置的效率，构建起一个资源充足、多方协同、共进共赢的制造业新生态。这一平台不仅实现了功能的分离与再利用，加快了应用的研发与创新，而且随着各类模型的累积、针对工业特性的数据管理和分析技术的深化，以及平台功能与工业互联网的不断整合，其服务水平也在不断提升。

  在数据采集与整合的领域，通过智能传感、工业控制及物联网等关键技术，实现深度数据挖掘和搜集。结合云服务器、大数据技术与工业产业，搭建了资源丰富的高质量模型库和智能库，致力于开发与应用，形成了资源优化管理、工艺流程化管理、生产协同以及资源配置等工业互联网模式，为用户更好的提供多元化的智能应用解决方案。

  在构建智能化管理平台方面，工业互联网制造系统采纳了智能机器、云平台及工业APP的集成技术架构，提供网络感知、互联和实时互动的智能机器，以及具备数据汇聚、存储和计算分析能力的云平台，并在其上部署了众多工业APP。这一体系打造了从设备到用户的数据链，推动了制造业与互联网的深层次地融合，催生了新技术、新模式、新业态和新产业的诞生。工业网络站点平台促使传统生产能力的提供商向基于平台的网络和产品提供商转变，通过掌握工业大数据的入口，加强用户数据平台，实现数据的软件化，从而塑造新的竞争力。该平台以海量开发与用户为核心的创新架构，利用信息互通、资源配置和能力协同等优势，推动数据信息与技术创新架构，构建双向迭代的创新生态。

  例如，美国通用电气公司（GE）推出的Predix平台，是全球工业网络站点平台的杰出代表。Predix平台在底层通过部署数据采集转换模块Predix Machine，实现不同协议的兼容和转换，高效地完成工业现场数据采集及云端整合。在运行层，通过定制化开发如Pivotal Cloud Foundry等开源PaaS平台，创建了一个通用的运行环境，将工业经验和软件能力转化为原理性应用微服务。同时，通过开发者计划，激励初创公司基于ix平台开发各类微服务。在应用层，GE积极推广基于Predix平台的工业App，推动能源、医疗设施、航空等垂直行业向云端迁移远程监测和预测性维护应用软件，同时培育开发者团队，构建开放社区，鼓励第三方开发可视化、质量管理等专业应用。

  在工业领域数字化和网络化快速推进的今天，制造业网络的安全问题日渐凸显，并从各个层面引起了广泛关注。针对这一领域，网络安全防护策略的制定旨在达成既定的管理目标，包括进行风险评估、拟定安全方案，以及数据的备份与恢复。这要求通过实施一系列包括信息安全、预警系统、应急反应在内的保护措施和机制，打造一个动态的安全防护体系。特别是对于工业互联网中的关键制造环节，一定要采取有效手段预防网络攻击引起的生产安全事故，并进行严格的信息安全评估。

  这些保护措施涵盖了应用层、控制层、设备层和数据层等多个角度，大致上可以分为威胁防护、监测感知和恢复三个主要阶段。在威胁防护阶段，针对五大关键目标，采取主动防御和被动应对相结合的策略；而在监测和恢复阶段，则通过信息共享、预警及应急响应来加强安全防护。

  从管理的方面出发，应依据工业互联网的安全目标进行细致的安全评估，选择适当的安全策略，并确保这些措施得到一定效果执行，以保障工业互联网系统的稳定和可靠运行。