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秦岭:工业互联网的光与暗

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发表于 2020-11-2 09:36:50 | 显示全部楼层 |阅读模式

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秦岭

  作为国家多年来主推的发展路线,工业互联网俨然成了近期的热点话题。但大型企业、行业领跑者借此机会开疆拓土,闯出新模式、新业态的同时,中小型企业前方的路又通向何方?
  要谈工业互联网,就得先弄清楚什么是工业互联网。以下哪个案例属于工业互联网的应用?
进行智能化管理系统改造,将环境、自控、安防等十几个子系统上云的大剧院A;利用平台数据深度分析,实现发动机预测性维护以避免飞行事故的航空发动机企业B;通过物联网模块与仪器仪表、工业设备、工控系统、上位机统一连接的某平台C。
  其实以上三个案例皆属于工业互联网的应用。按照中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所工程师尹杨鹏的说法,工业物联网、工业智联网、产业互联网等概念本质上是共通的。以“工业”为名主要是考虑其当前以工业为主要应用场景,但工业互联网不仅仅是互联网在工业领域的应用,而是以制造业为起点,支撑一二三产业融通发展。
  工业互联网不是工业的
  中国工业互联网产业联盟早在2016年就公布了工业互联网的架构体系,当时对这一概念的定义尚立足于工业(我们称之为1.0版本):“工业互联网是满足工业智能化发展需求,具有低时延、高可靠、广覆盖特点的关键网络基础设施,是新一代信息通信技术与先进制造业深度融合所形成的新兴业态与应用模式。”从1.0版本的定义中就可以看出,这一概念最初的关注点就是信息通信技术与制造业的配套。在2017年公布的《2017年制造业与互联网融合发展试点示范项目名单》中,来自机械、能源、化工等重工业领域的试点项目占到了整个名单的三分之二以上,在后继几年的名单中,这一比例才下降到一半左右。
  在今年颁布的2.0版本的定义中,这一概念的涵盖范围大大扩充,不再强调以制造业为唯一的中心,而是着眼于建立全面连接的体系,添加了产业链和价值链的概念,并且将连接对象由机器设备和工业产品延伸到工业服务,形成了跨行业、跨产业联合的机制。
  如果从功能上划分,除了网络与安全这两大板块之外,作为体系核心的工业互联网平台可细分为3个层级,包括边缘层、平台层和应用层。
  边缘层是基础,包含设备接入、协议解析和边缘数据处理。从这一层级,衍生出了工业数字化装备产业(只覆盖装备的数字化智能化部分)。
  平台层即工业PaaS平台。这一层基于通用PaaS,将工业机理(Know-How)沉淀为模型,对工业数据进行清洗、管理、可视化等处理,实现数据的深度分析,并为应用层提供开发环境。从这一层级,衍生出了工业互联自动化产业。该产业包含工业控制、工业传感器等提供数字化感知、控制、执行等能力的产品与解决方案。
  应用层与企业的运营管理直接相关,体现了工业互联网的最终价值。这一层级包含工业SaaS平台和各类工业APP,主要针对企业的个性化需求开发,提供业务和创新性应用。从这一层级,衍生出了工业软件与app产业。
  再加上网络板块衍生出的工业互联网网络产业(包含网络设备、网络服务和标识解析)和安全板块衍生出的工业互联网安全产业,就构成了围绕工业互联网展开的5大类相关产业。
  全方位推进的工业互联网产业
  自2015年提出“中国制造2025”制造强国战略后,国家的相关政策陆续出台。2016年奠定了制造业与互联网融合发展的主线,到了2017年,国家政策逐步进入具体的指导期,支持和规划开始不断细化,工业互联网的发展也开始加速。
  从规模上看,我国工业互联网产业增加值规模持续扩大。据中国工业互联网研究院测算,2019年工业互联网增加值规模达到3.41万亿元,名义增速达到22.14%,占GDP的比重为3.44%。
  从体系架构上来看,网络、平台、安全三大体系全方位推进。信息通信企业与制造企业积极探索企业内网改造,标识解析体系建设取得积极进展,建成了5个国家顶级节点和55个行业二级节点,标识注册量超40亿,网络支撑能力大幅度提升;具备行业、区域影响力的工业互联网平台超过70个,服务工业企业数近40万家,平台服务能力得到强化;信息技术公司对百余个重点平台、900余万台联网设备进行实时监控,保障数据安全和实时预警,建立了稳固的安全保障体系。
  除了自身的发展之外,工业互联网也对其他行业起到了明显的带动作用。2019年工业互联网带动第一产业、第二产业、第三产业的产业增加值规模分别为0.049万亿元、1.775万亿元、1.585万亿元。其中,工业互联网带动制造业的增加值规模达到14694.68亿元,带动增加值规模超过千亿的产业已达到9个。
  除了规模上的成绩之外,各行业的领先企业还在工业互联网的基础上积极探索新模式和新业态。赛迪研究院编制的《工业互联网平台新模式新业态白皮书》就总结出了5大新型业态,包括零工经济、共享制造、现代供应链、工业电子商务和产业链金融,每种新业态又可进一步细分。比如,以共享制造为例,航天云网INDICS平台盘点、剥离、整合闲置的制造能力、试验能力和计量检测能力,让不同的制造工厂之间可进行交易,这属于制造能力共享;海尔的卡奥斯平台将设计工具、工业机理模型等研发设计资源共享,供平台商的10万多名开发者调用,这属于设计能力共享;荣事达发挥市场、品牌、渠道等优势,提供面向中小微企业的孵化服务,增强中小微企业的市场竞争能力,这属于服务能力共享。
  上海交大安泰经济与管理学院的伍青生教授指出,工业互联网的出现带来了新的发展思路,给中国的制造企业实现弯道超车提供了契机。领头羊企业在新模式、新业态上的探索,对中国的制造企业在全球竞争中更好地确定竞争优势,缩小与西方发达国家的差距,会有重大的示范意义。
  强者恒强,弱者更弱
  虽然无论从规模上、架构上还是优秀企业个体来看,工业互联网产业在我国都取得了可喜的成绩,但将目光投向企业的应用水平,还是能发现一些值得关注的细节。
  中国信通院院长刘多在今年8月就曾表示,国内工业互联网处于“提升+补课+创新”并举阶段。她在《中国工业互联网发展成效评估报告》中的数据显示,我国大型企业的融合应用普及率为86.1%,中型企业的融合应用普及率为68.7%,小微企业的融合应用普及率为51.8%。她总结,大企业数字化基础较好、应用新模式效益明显,普及率高;中小企业基础较弱、投入成本高,普及率较低。
  不过,即使是已经应用了工业互联网的企业也不可以说就“高枕无忧”了。2019年调查企业应用工业互联网新模式占比数字显示,企业应用智能化生产、网络化协同、服务化延伸、规模化定制四种新模式的占比分别为33.2%、26.8%、14.4%、8.7%。显而易见的是,智能化生产和网络化协同依旧是目前工业互联网的主要应用模式,而对于服务化延伸、规模化定制这样相对“高阶”应用还是普及度不高。
  伍青生教授就评价说,目前国内企业的工业互联网应用有了一个良好的开局,但真正深入的挖掘还有很长的路要走。
  刘多院长则在《中国工业互联网发展成效评估报告》中将企业目前在这方面的症结归纳为“四不”—不想、不会、不能、不敢。“不想用”是源于管理团队主观能动性不足;“不能用”是由于企业的网络基础有待强化,“企业内生产设备联网率”为48.8%,“标准化数据协议普及率”为65.9%;“不会用”是由于缺乏相关的认知和人才储备,43.8%的企业表示不了解相关技术;“不敢用”是由于国内企业(尤其是制造业)利润水平偏低,风险承受能力较低,74.4%的企业表示工业互联网改造“资金投入过大,回报周期长”。
  诚然,大型企业是工业互联网落地的先锋军,有着不可替代的战略价值。但我们应该看到,中小企业在数量上占绝大多数,工业互联网未来可观的市场规模即由这一部分构成。如果将大型企业比作指明方向的灯塔,则这些领头羊与中小企业之间的落差就犹如塔下的阴影—灯塔越亮,地面的阴影就拉得越长。
  虽然并未找到直接就工业互联网应用的效率进行对比的数字,但埃森哲公司在《中国企业人工智能应用之道》这份报告中,将人工智能的应用划分为三个阶段的做法,可供间接的比较:
概念验证阶段(80-85%的企业),实验和试点往往由IT部门孤立运营,成功率和投资回报率都比较低;规模化推广阶段(15-20%的企业),建立了与业务目标紧密相关、清晰的应用战略和运营模型;产业化增长阶段(不超过5%的企业)。
  根据埃森哲的调研,仅在第二阶段,企业应用人工智能的成功率就已经是前一阶段的2倍,而且投资回报水平接近前一阶段的3倍。我们有理由推断,工业互联网在国内企业之间的应用水平也存在比较大的差距。再加上目前国内工业互联网应用普及度较高的行业要么属于高产值、高能耗,应用提升效果明显;要么两化基础较好,参与意愿较高,因此更加容易形成“强者恒强,弱者更弱”的马太效应。如果对这种不均衡的状态不采取针对性的措施,将不利于提升中国企业的整体实力,不利于实现我国由“制造大国”向“制造强国”转变。
  挑肥拣瘦的”引路人“
  不过,部分企业工业互联网应用的滞后,问题不一定全出在企业身上。
  上海交大的伍青生教授指出,对于绝大多数的中小型企业来说,凭他们自己去了解工业互联网是有难度的。所以第三方工业互联网平台是帮助中小型企业去了解、认知的一个重要途径。分享的成功案例可以打消企业的顾虑,帮他们找到更明晰的应用路径。
  但实际上,第三方平台出于自身利益的考虑,会拒绝已经萌发工业互联网改造意愿的企业客户。伍教授介绍了这样一个案例:一家集装箱生产商在自动化改造方面有迫切的需求,结果联系到的平台方反倒把找上门来的客户拒绝了。原因有两个,一个是集装箱制造的企业数量少,即使项目成功也不能给平台方的推广带来多少帮助;另一个是该行业的技术含量不高,所以企业的付款能力和数字化基础相对比较低,对平台方来说属于高投入低回报的项目。
  伍教授还补充说,应用场景过于特殊的企业,第三方平台也不乐意接。他曾经考察过一家在汽车物流行业排名靠前的企业。由于汽车行业的物流与普通物流差别巨大,所以目前基本没有第三方平台对这个行业有深入的了解。这家企业接触过的平台方都拒绝了。最后逼得企业只好选择以自己为主,第三方为辅的方式强行上马。
  伍教授解释说,虽然目前存在一些专注于垂直行业或细分领域的第三方平台,但除了他们自己熟悉的工业场景外,对其余的大量场景了解有限,所以遇到非标准化,需要投入大量精力,甚至是重新开发的工业互联网项目,也是不愿意接的。企业最后只能自己出手,无形中堆高了自行摸索的成本和心理门槛。企业需要的是专业适应性强的平台,而平台出于盈利的要求,更喜欢通用性强的客户,这就构成了基本的矛盾。
  伍教授认为,由于国内的制造企业群体庞大,水平参差不齐,所以工业互联网改造和升级的过程会相对较慢,对中国而言至少会带来为期10年的机会,甚至更长。他认为最终会形成足够大的市场,通用性的平台和工业属性强的细分平台都能有足够的生存空间,而当下应当避免过度强调通用性,反而应该深化对应用场景的挖掘,注重给企业创造的价值。
  中国信通院的刘多院长就建议,在工业互联网驱动的数字化转型过程中,大中小企业当前应本着“因地制宜”的理念,选择不同的实现路径:大型企业探索智能化突破;中型企业依托原有软硬件工具,聚焦数字化能力集成;小企业聚焦信息化补课。
  信通院的尹杨鹏工程师也指出,其他企业应用工业互联网的经验可以学习、借鉴,但不可以直接复制。国内企业还是要避免盲目跟风,要脚踏实地地探索,灵活运用工业互联网解决自身的发展难题。(来源:世界经理人)

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