【工业互联网】国内外工业互联网平台对比分析研究

来源：中国两化融合服务联盟摘要：发展工业互联网平台是我国工业实现换道超车的重要切入点。中美德发展工业互联网平台各具优势和特点，总体上呈现出五大态势：一是IaaS寡头垄断，PaaS以专业性为基础拓展通用性，SaaS专注专业纵深；二是被誉为操作系统的PaaS正逐渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口；三是信息化水平高的制造业龙头企业是PaaS建设的主力军；四是领先的ICT企业是工业PaaS共性关键使能技术

NicolasLearner

4382人浏览 · 2021-06-07 09:00:15

NicolasLearner · 2021-06-07 09:00:15 发布

来源：中国两化融合服务联盟

摘要：发展工业互联网平台是我国工业实现换道超车的重要切入点。中美德发展工业互联网平台各具优势和特点，总体上呈现出五大态势：一是IaaS寡头垄断，PaaS以专业性为基础拓展通用性，SaaS专注专业纵深；二是被誉为操作系统的PaaS正逐渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口；三是信息化水平高的制造业龙头企业是PaaS建设的主力军；四是领先的ICT企业是工业PaaS共性关键使能技术的开拓者，基于中国互联网生态优势互联网企业可能会成为工业PaaS的另一支主力军；五是以基于数据的能力合作为纽带，打造开放共享的价值网络。

国内外工业互联网平台对比分析研究

国家工业信息安全发展研究中心

全球制造业正从数字化阶段向网络化阶段加速迈进，工业互联网平台在全世界范围内迅速兴起，我国具备完整的工业体系、庞大的工业企业数量、全球领先的互联网产业生态和潜力巨大的创新人才队伍，在工业互联网平台发展中具有得天独厚的优势和潜力。为了更准确把握工业互联网平台发展现状、趋势、问题，研究我国工业互联网平台发展的切入点和路径，我中心调研了GE、西门子、PTC、施耐德、博世、亚马逊、微软、IBM，以及航天云网、树根互联、海尔、华为、用友、华龙讯达、阿里、腾讯等20多家国内外主流工业互联网平台，形成了本研究报告。

一、全球工业互联网平台发展现状和趋势

目前，全球制造业龙头企业、ICT领先企业、互联网主导企业基于各自优势，从不同层面与角度搭建了工业互联网平台。工业互联网平台虽发展时间不长，但均有迅速扩张的趋势，正积极探索技术、管理、商业模式等方面规律，并取得了一些进展。

（一）工业互联网平台呈现IaaS寡头垄断，PaaS以专业性为基础拓展通用性，SaaS专注专业纵深的发展态势。IaaS、PaaS、SaaS建设成熟度不一致，IaaS发展成熟度较高、技术创新迭代迅速，亚马逊AWS、微软Azure、阿里云、腾讯云、华为云等占据了全球主要市场，IaaS主流服务商集中在中美两国。当前多数工业PaaS在工业know-how和专业技术方面积淀不足，受消费互联网横向整合大获成功的影响，忽视制造与消费领域之间专业性的巨大差异，容易导致战略方向和发展路径的误判，工业PaaS开发建设应在专业性基础上向提供通用能力方向发展。SaaS发展受PaaS赋能不足的约束，潜力尚未发挥出来，均处于萌芽阶段。SaaS正逐步深入制造业细分行业领域，中小型企业的SaaS应用需求最迫切、服务量最大、价值创造最直接。

（二）被誉为工业互联网平台操作系统的PaaS正逐渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口，商业价值仍处于探索阶段。一方面，工业互联网平台架构IaaS和PaaS逐渐趋于松耦合，互相影响渐弱。另一方面，PaaS是SaaS的赋能平台，只有PaaS成熟度和能力大幅提升，SaaS才有繁荣的可能。目前，工业PaaS建设处于起步阶段，需要制造业和ICT行业在技术、管理、商业模式等方面深度融合。一是PaaS平台既需要特定领域制造技术的深厚积累，还需要把行业知识经验通过ICT技术转化为数字化的通用制造技术规则。GE Predix平台的技术和成本两道门槛限制了平台用户和开发者数量，可用性、易用性成为平台急需解决的共性问题。二是PaaS市场体系尚未建立，平台主要完成传统服务与流程的云迁移，主营业务仍为线下解决方案，从传统渠道转移的固有用户占九成以上。三是商业模式不清晰，平台大多处于投入期，交易成本高，交易标准化、安全保障、用户信用体系等方面的探索尚未展开或刚刚起步。例如，Predix应用成本过高，GE正调整其业务架构，平台商业前景不明；MindSphere主要为西门子客户提供服务，开放性问题尚未解决；树根互联主要依靠后服务市场盈利，平台核心服务推进相对缓慢。

（三）信息化水平高的制造业龙头企业同时具备制造技术、管理技术和信息技术应用等方面的知识和经验，是PaaS建设的主力军。一方面，GE、西门子等信息化水平高的龙头制造企业设备数字化率、联网率具有领先优势，具备更多设备接入基础。另一方面，龙头制造企业具备深厚的工业积淀，在研发设计、生产工艺、过程优化等工业领域专业背景深厚，能够为工业PaaS服务能力开发提供更多规则化、软件化的行业知识经验。

（四）领先的ICT和互联网企业是工业PaaS的共性关键使能技术的开拓者。ICT企业掌握的共性关键使能技术能够解决制造技术软件化、平台化的关键问题，提高平台专业纵深能力和横向资源整合能力。例如，PTC等提供数据采集、平台使能等相关软件，华为等提供设备网络能力，互联网企业和电信运营商提供大数据处理能力。互联网企业在平台的管理和商业模式方面具备更多经验优势，亚马逊、阿里、腾讯在消费互联网平台的运营、市场等方面都已形成较为成熟的模式，可为平台管理运营和商业模式提供更多经验。中国互联网企业异军突起，基于中国互联网生态优势可能会成为工业PaaS的另一支主力军。

（五）工业互联网平台以基于数据的能力合作为纽带，打造开放共享的价值网络。工业互联网平台是以数据为驱动、制造能力为核心的专业服务平台。一是数据是平台的核心要素，基于数据能力合作是平台业务发展和模式创新的动力源泉。全球主要的工业互联网平台都在积极争夺数据资源和争取数据能力合作，如GE收购了Bit Stew Systems和Wise.io，PTC收购了Coldlight等。二是打造开放共享的价值网络是工业互联网平台发展的基础，目前还没有一家公司能够独立提供工业互联网平台 “云基础设施+终端连接+数据分析+应用服务”等端到端的解决方案，构建合作伙伴关系和生态系统是平台发展的主要途径。GE、西门子、施耐德、航天云网等公司通过与平台商、组件商、集成商合作以弥补差距，为客户提供更强大的服务。三是从以平台功能和产品为中心逐步向以共创价值为中心转变。随着平台逐步具备自动量化服务价值的能力，平台将围绕市场需求，实现从销售产品或服务到销售可量化价值结果的转变，带动服务定价方式、金融工具、风险防控机制发生变化，重新定义竞争格局和产业结构。

二、中美德工业互联网平台对比分析

中美德工业互联网平台在发展中各具优势和特点，中美IaaS基础设施能力较强，正从互联网行业向其他行业扩张；美德工业know-how和设备数字化基础优于中国；中国的互联网生态基础最好，SaaS应用潜力最大。

（一）中国与美德在工业基础和工业know-how方面差距显著。德国工业积淀深厚，在产品研发、装备和自动化系统、工业控制和工艺流程等领域拥有全球知名的老牌工业企业和隐形冠军中小企业。美国工业知识经验软件化、平台化能力处于全球领先地位，拥有IBM、微软、甲骨文等全球软件服务寡头。中国工业化发展历程短，制造技术与管理知识经验积淀不够，工业企业两化融合发展水平参差不齐。但是，完整的产业体系带来了巨大的应用需求和发展潜力，为平台培育和壮大提供了土壤。

（二）中国工业数据采集和分析能力不足。一是中国在设备数字化、网络化方面与美德差距较大，2017年我国企业设备数字化率为44.8%、数字化设备联网率为39.0%，尤其是中小企业基础薄弱，设备改造和数据采集难度较大。二是发达国家工业设备产品在全球市场占据主导地位，GE、西门子等龙头企业依托自身产品可采集跨区域、跨行业、跨领域的海量数据。三是美国、德国具有大量资深和初创的数据分析企业，通过合作能帮助平台快速提升能力。但是中国市场巨大，一旦解决数据采集等基础环节问题，网络效应必然带来后发优势。

（三）中美德在信息基础设施及ICT技术能力方面各有所长。中美在信息基础设施方面相对较强。NB-IoT（窄带蜂窝物联网）领域，中国今年将建成全球最大的NB-IoT网络，能有效支撑工业互联网平台建设、促进海量终端接入、拓展应用场景。IaaS领域，美国亚马逊、微软、IBM等在技术、产品和市场规模方面遥遥领先，中国的阿里和腾讯综合实力位于全球前10名。PaaS领域，美国PaaS平台底层技术具有绝对优势，全球各国工业互联网平台PaaS核心架构几乎均采用美国的Cloud Foundry和Docker等开源技术，美德具备将核心经验知识固化封装为模块化的微服务组件和工具开发能力，但中国工业PaaS刚刚起步，处于探索阶段。

（四）中国工业互联网平台具有全球最旺盛的市场需求和最完备的互联网生态。一方面，美德将大型企业作为平台主要用户群体，而中国将工业互联网平台作为大中小企业融通发展的新载体，通过平台技术模块化和知识经验软件化，将大企业成熟有效的技术、管理、应用等方面的知识经验，快速向中小企业复制推广，降低技术门槛和应用成本，带动其转型升级。另一方面，美国在互联网应用创新、市场规模等领域弱于中国，尚无覆盖全社会的互联网生态体系。德国在互联网平台实践和能力各方面仍处于适应期。中国互联网发展理念、商业模式、应用实践都较成熟，基本形成覆盖了全员、全社会的互联网生态，具备推进工业互联网平台、抢抓工业发展“换道超车”机遇的独特优势。

三、我国推进工业互联网平台发展的建议

（一）实施制造业设备设施上网工程，为工业互联网平台奠定终端数据连接的坚实基础。通过技术改造、智能制造、工业互联网等专项资金，央企、龙头企业对供应商的准入要求，以及制定标准规范等方式，全面引导和帮助企业加速提升设备设施自动化、数字化、网络化水平，消除我国终端连接不足的瓶颈。对于企业已有设备设施，通过加装传感器等方式实现数据连接；同时，加快推进智能化的国产设备设施的发展和应用。

（二）开展工业PaaS建设试点，集中力量突破工业know-how、数据技术、平台架构等关键技术，营造工业PaaS良性市场生态。推动信息化水平高的制造业龙头企业、具备关键使能技术的ICT领军企业以及深谙平台架构的互联网龙头企业组成联合攻关团队，发挥各自优势能力，形成聚合效应、叠加效应和倍增效应。充分调动市场资源，为工业PaaS试点的测试、应用和成长壮大提供支持，促进核心关键技术和市场生态环境相互促进和螺旋上升。

（三）推动“制造业+互联网+金融”的融通发展，为SaaS自主蓬勃发展营造良好环境。开展“制造业+互联网+金融”发展试点，挖掘工业互联网平台发展的关键要素和基本规则。“制造业+互联网”能较好地解决信息不对称的问题，但信用体系不健全，资源和能力的在线交易仍然难以达成。金融手段创新为在线、便捷、高效服务交易的达成提供信用担保，在参与主体之间建立可靠的信用共享新机制，实现资源按需动态配置，为SaaS的繁荣奠定坚实基础。

（四）全面、深入推动“双创”，打破传统工业体制机制约束，激发人才的创新活力、动力和潜能。通过两化融合管理体系贯标，引导参与企业以新型能力建设为主线、数据为驱动、服务化为方向，打破传统工业体制机制的束缚，形成符合信息时代规律的新价值网络。通过管理体制和技术的互动创新，充分激发和释放人才活力、动力和潜能，为工业互联网平台开源社区建设、SaaS服务等提供巨量的人才资源。

（五）重视工业互联网平台信息安全，保障工业互联网平台健康发展。一是完善相关政策法规和行业监管制度，研究制定工业互联网平台信息安全整体方案，建立平台风险通报、检查评估、安全审查等工作机制，构建国家重大工业互联网平台安全事件应急指挥体系，制定分级分类平台安全应急处置预案。二是围绕设备、网络、平台、数据等重点领域，建设态势感知、仿真测试、攻防演练平台，开展技术产品和解决方案检验测试、风险评估、认定验证，提升工业互联网平台技术保障能力。

（撰稿：信息化研究与促进中心周剑肖琳琳 审稿：洪京一邱惠君）

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新

评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开

发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临

较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

产业智能官 AI-CPS

用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。