为应对新时期信息技术对传统制造行业所带来的创新升级挑战，把握制造业进入新时期智能主导模式的良好契机，我国拟定了旨在建设制造强国、网络强国的战略。推动当前热议的工业互联网发展，是互联网技术从消费领域向产业领域，从虚拟经济环境向物理实际承载环境的转变。是推动制造业同互联网深度融合发展，服务国家战略落实的具体抓手。
从了解全球著名的德国工业4.0、美国工业互联网与日本互联工业的背景、预期目标、推演路径及规划入手，管中窥豹我国工业互联网的网络、平台、安全三大组成部分设计思路及专家释疑，分析制造企业的生产模式转型升级动能，为后续关联工业互联网建设、运营、产品研发的从业者提供一些参考。
在消费互联网如火如荼发展的时期，关联应用场景，批量产生了B2B、B2C、O2O等特定业务交互描述。其中的“2”即为一种连结，一种信息的交互。在消费互联网中，包含了以商家、厂商、消费者为核心的主体延展信息驻留、交互，进而达成了“以实体产品或服务产品为核心”的消费链应用模式。工业互联网是产业互联的具体应用，设计上是实现生产制造领域全要素、全产业链、全价值链连接的关键支撑。我们可以结合消费互联网的特性思考，这样的连接，汇总了生产制造全过程的资源，并提供了交互的手段。显而易见，工业互联网的连接与交互，还没有直接体现出具体的应用场景模式。当前较为成熟的装备诊断、产品制造回溯、基于高性能计算的仿真优化、协同制造等应用均是探索工业互联网以及物联网的进程中，所衍生出的过程成果。而应用最多的“供需对接”，仍旧依存于消费互联网的模式而提供服务，实质上是一种在线信息共享的传统信息化服务。工业互联网的互联从动作和形态来说，是一种资源或要素的组织方法，是工业经济数字化、网络化、智能化的重要组织与应用落实方式。
在工业互联网大发展的背景下，结合工业互联网基础设施层面逐步成熟。网络、平台、安全三个维度如何开展工作，如何服务制造业数字化、网络化、智能化的具体落实，如何实现工业云服务的延伸发展，思考工业互联网互联什么，如何对制造业提供划时代性并且具有真正推动提升意义的转变赋能，探讨工业互联网的规划应用模式是本文的重点。
从公开文献可知，“工业4.0”在德国被认为是第四次工业革命，是德国政府《高技术战略2020》中的一项战略，旨在支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新，保持德国的国际竞争力。德国的工业4.0核心提及CPS（Cyber Physical Systems），这是一个复杂的多维连接系统。但是，单单依靠信息物理系统的泛互联就能保持德国的国际竞争力吗？答案显然是否定的。我们知道，近年来，以德美为主的发达国家，在制造业装备以及应用、驱动软件层面占绝了绝对的优势，其早期工业革命的积累和后续持续投入的创新研发得到了丰厚的回报，在部分领域甚至达成了垄断性的软装备与硬装备产品供给。从该层面而看，巩固既往优势，着眼未来制造业的发展方向，围绕该目标提供领先的装备、软件、方法论、标准以及整体解决方案，面向全球工品制造提供新时代智能制造的技术创新溢价服务，基本上可以认为是前述的国际竞争力。
参考周宏仁在《智能制造的三个支点》一文中的分析，结合制造业的实际情况，对于智能制造以及工业互联网本文设定一些粗浅的观点：
制造业是由制造企业为要素组成的行业单元。企业核心是通过创新研发以及生产组织，以产品化形态和交易，实施利润追求。通常所见的”精益管理、先进产线......”等事务，并不是企业追求的根本。是企业为了谋求高质量、高效率、少缺陷、低浪费的产品与制造过程而实施的管理技术改进行为衍生物。
制造企业的核心竞争力在于产品创新以及可靠实现。在新时期的发展趋势推动之下，工品制造业也许会被重新划分为两种模式。一种是围绕特定产品的持续创新与精雕细琢，属于产品创新价值体现；一种是宽泛满足社会特定领域创新与试措，高效合约的实施定制化生产交付，属于生产服务价值体现。而这两种制造价值体现模式，均需要通过精准、多维、复杂关联的生产组织来实现。数字化即数字信息附属传递、泛互联与边缘计算交互是有效路径。由此观点可以延展思考，工业互联网首先姓“工”，面向企业生产组织需求，宏观上将企业设定为一个逻辑实体，将制造装备、制造过程、制造指令、工艺参数、计算机和网络系统等要素即传统意义上的“人机物法环”融合为一个基于产品设计或订单需求为驱动的整体制造系统，微观上由软件实施交互，由算法实施主导，实现“从物理世界来到物理世界去”的智能制造。通过这样的融合机制、要素互联以及智能组织方法论，为工品制造企业提供切实有效的支撑。在这样的愿景之下，社会生产力同向而行，工业互联网以数字化为手段，提升制造业的产业数字化经济效益，进而推动数字产业化的整体占比与效益。让两种制造价值模式深度实施融合，实现创新聚焦与服务制造的匹配支撑。
结合上述思路，引用中国信通院余晓晖总工在2018年10月工业互联网高级研修班所授《工业互联网发展态势》课程内容，我们可以思考。当今业界所频繁论述的下一代制造，应该是以数据为核心的智能化闭环为生产平台，以网络泛互联、嵌入式智能装备以及边缘计算实施生产要素组织与交互，通过量级工业机理库实施生产组织、调度、制造、要素协同的模型训练，将生产环节各要素实施池化，建立MaaS（Manufacturing as a Service）机制，由AI算法从个性化订单到原料甄选、组织制造、质检乃至工品物流进行全产业链的服务对象要素连接，将以销定产的个性化定制作为制造的核心条件延伸到制造服务的所有环节。这是智能制造的远期实现模式，也是融合了复杂的人工智能、大数据信息技术、基础信息化互联设施、标准化或兼容的工业控制要素以及消费互联网的多维整体解决方案。可以理解为在一个大型组织或者联盟的协调机制下，面向装备与信息化技术融合服务供给形成的制造业数字化方法论，在此方法论基础上，形成的再一次社会化分工，即“智能工厂与数字产业化生态”。
在这样的分工之下，智能工厂通过深化行业应用与服务延展能力，以智能制造过程与智能产品为核心，落实大规模个性化定制。企业聚焦创新与优化，生产制造服务交给数字化的制造平台与AI组织来完成，逐步形成高效与成本可控的智能制造服务。而数字产业化则是通过不断改善硬装备，实施硬装备的兼容性宽泛互联，内嵌边缘计算系统，实施整体的智能制造系统融合解决方案迭代研究。同步展开围绕智能制造服务需求的软装备研发生态建设，循序渐进地推动智能制造所需泛互联、工业大数据、模型、硬装备、软装备的标准化与产品化进程。换个角度理解，现行的工业互联网事务，应该着眼于成熟的工品制造企业或者服务性制造企业数字化转型需求，以消费互联网结合定制化生产的融合，推动制造业在产业互联网层面的试措。结合新模式建立的实际需求，推动智能硬装备与软装备的研发和实效应用，进而孵化出网络、平台、安全三个层面以及智能制造全局融合的装备、标准、解决方案供给体系。阿里的工业大脑也许是建立在此种理解上的布局。
而任何事务都不是一蹴而就的。以服务制造业为初步应用场景，通过智能制造的不断深化应用硬装备的互联与软装备的驱动能力，进而孵化出具备国际领先能力的智能制造标准、组织方法论以及匹配的软、硬装备。建立覆盖制造与消费融合的纵向、横向产业链组织模式；建立“三网迭代”的业务模型；即“最上层的网格化业务按需、按能分派、中间层的数据交换与数据处理网以及底端的泛互联物联网”。三网迭代结合AI驱动的制造组织方法论，结合软硬装备的不断创新，形成完整的工业互联网应用场景。利用先进制造的场景化应用，逐步搭建各类工业互联网过程化应用，迭代完善工业互联网的业务组织方法论与软硬装备孵化，是推进工业互联网发展的核心。
前面我们描述了工业互联网应用场景模式以及远期的发展目标。简单总结一下，就是工业互联网实质上是一种方法论，用来组织工业经济中数字化、网络化、智能化要素的创新与应用关联。在推进应用模式试措的过程中，以消费互联网同工品制造相融合，持续推进产业数字化进程，引导数字化产业的成熟趋向。围绕AI制造，孵化网络、平台与安全为紧耦合联动体系的硬装备、软装备、标准、智能制造融合整体方案的服务供给机制。推动创新型工品制造、服务型智能制造以及基于数据驱动的装备制造新生态形成。
基于上述观点，结合工业互联网提及的网络、平台、安全三个层面。我们可以设想，企业的转型升级动能在初期是需要通过消费互联网同制造业融合，以工品的定制化生产为契机进行拉动。从实施企业物理制造平台同数字化信息技术的集成入手，帮助企业实现更为灵活、智能、高效、高质、宽泛适应、低成本的准柔性制造机制是工业互联网需要解决的第一要务，也是引领企业试措工业互联网，实施传统制造业转型，推动社会化再次分工的起步模式。随着制造业产业数字化进程开始，将会有企业伴随特色应用模式脱颖而出，逐步向自动化和AI制造模式演进。在这个过程中，网络层面需要围绕5G技术、IPv6、标识解析以及工厂内部装备无线定位打造生产制造要素的泛互联基础支撑，并尝试以标准化的标识解析体系建立工厂内外网络之间的互联互通以及工厂间、装备间的数据交互。平台层面则需要建立健全工业机理库，开展面向创新且贴近实际制造需求的各类场景模型设计协同，建立宽泛兼容的装备接入与感应数据解析库，建立大数据的处理与机器学习系统，构建基于信息化技术和物理装备微服务的“工业云”创新与技术孵化平台。而安全层面，则是从装备与智能产品联网保障入手，提供必要的信息交互过滤与边界防护，提供必备的鉴别机制。提供工业数据的可靠性存储以及保真保密保体系化防护。从长远看，安全除了维持传统的脆弱性挖掘，威胁分析，风险消缺之外，应根据工业互联网以及AI制造的发展进程，对相关智能制造全局的关键硬装备、软装备、AI的代码实施审计，确保其逻辑安全可靠，持续服务性良好以及同无线连接，平台硬装备、软装备宽泛兼容，功能转换可行。安全不单单是保护传统的信息化平台安全，而是全方位关注并处置物理装备、信息数据交互、装备行为、调度指令、设计数据等制造全生命周期环节从代码层级到边界层级，可能威胁生产安全和产品交付的各类脆弱性与威胁。
工业社会经历了三次工业革命，第三次工业革命就是以广泛的信息化同制造管理、制造实施组织进行融合的工业信息化。第四次工业革命，尤其是以国家战略为代表的工业互联网、工业4.0等，远期不会是以先进车间、信息化应用推广、设备诊断、产品回溯等为目标。制造业是传统而且庞大的一个产业分支，根据社会赋予的分工区别，根据企业所属区域经济水平的影响，甚至根据下游企业的配套需求，制造企业的制造模式处于纷杂不同的工业化阶段。相当的企业因为技术和工艺限制还处于原始的人工流水线密集作业阶段。要发展并推动制造业持续创新、创造更大的价值，利用工业互联网带来的大发展契机，利用我国消费互联网形成的广泛影响，实施产业与消费互联网融合，通过产业互联网的企业行为全面应用，推动制造业产业数字化进程。这是推动传统制造业转型升级的动能。长远，产业数字化进程发展程度达到一定高度时，匹配的数字化产业逐渐成熟。基于泛互联与数据驱动的AI制造渐成气候，围绕智能制造的硬装备、软装备社会化新分工形成。创新型制造、服务型制造以及装备制造三方面共同应用工业互联网思维，形成制造产业新模式。
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