虽然美国GE提出了工业互联网的概念，并联合AT&T、思科、IBM和英特尔发起了美国工业互联网联盟(IIC)，但有专家认为，美国政府没有对工业互联网表示支持，更谈不上国家工业互联网战略。果真如此吗?
德国在云计算平台方面落后中美，在被誉为工业互联网操作系统的PaaS领域，德国正失去工业互联网的引领作用，而因为PaaS正逐渐成为工业互联网平台发展的聚焦点和关键突破口，助力中美超越发展?
面对这些问题，不同的人可能有不同的看法。18日～20日在沈阳举办的工业互联网国际峰会上，中国工程院院士、东北大学学术委员会主任、流程工业综合自动化国家重点实验室主任柴天佑院士发表主题演讲。柴天佑院士认为，工业互联网不是一张信息网，是互联的工业系统，目前全球工业互联网仍然需要解决众多挑战。
工业互联网发展面临四大挑战
柴天佑院士认为，目前来看，工业互联网发展到今天，还存在一些问题，主要包括：
第一，IT和OT缺乏深度的融合，主要体现:缺乏将我们所采用的互联网技术，包括5G、智能传感与边缘计算、工业云和现有的工业管控系统深度融合，形成智能制造系统的新一代硬件平台;缺乏与现有的工业管控系统软件平台深度融合，形成面向不同行业的智能制造系统的新一代软件平台;缺乏对工业网络化系统特有的需求和安全问题的考虑。
第二，缺乏在工业互联网环境下制造业的转型升级的新模式和高质量发展的研究。
第三，工业互联网缺乏与工业人工智能技术的深度融合。AI发展到深度学习美元考虑如何应用与制造过程，缺乏使用工业互联网的各种制造流程的机器学习算法。
第四，对于工业互联网的系统体系架构、功能体系、自主可控的核心关键技术与实施路径缺乏深入研究，特别是缺乏智能制造系统的新一代硬件、软件和系统及关键核心技术。
中美德工业互联网发展各有侧重
在全球工业互联网发展中，美国、德国和中国三国的发展最具有代表性。
其中美国是以资产优化为目的，为不同行业企业向服务型企业转型提供模式。从发展路径上看，美国主要依托工业互联网联盟，公司与研究机构联合，自下而上，实用导向。目前，美国已经出现了众多的工业互联网平台与工业物联网平台，如GE公司的Predix、PTC公司的Thingworx。
德国工业4.0是以制造流程优化为目标，实现个性定制的高效化，为中小企业寻求可复制的模板。德国的实现途径是政府倡导，通过建立模板向中小企业推广。目前，德国已经出现了众多的工业互联网平台与工业物联网平台，如Bosh公司的IOT Suite，西门子公司的Mindsphere、SAP的Leonardo等。
柴天佑院士认为，我国关于工业互联网发展方向主要有三个方向：
一是我们的工业互联网是跨企业的。跨企业的工业互联网包括外网系统、跨行业的智能化的软件平台，以及不同企业的信息化系统，然后通过系统安全机制连起来。主要目标是在国家层面，实现对企业的安全、能耗、环保进行监控和预警，在企业层面提高中小企业的管理和决策的智能化水平。
二是集团企业信息工业互联网系统，包含内网系统、集团企业智能化软件平台、企业内部的自动化系统，用特殊的安全系统机制联成一个系统。系统主要有几大功能：在大数据的环境下使得经营管理和决策智能优化;帮助企业实现向服务型转型，所谓服务型就是不光是生产产品，还要为产品提供售后服务、维护、运维服务等;实现与供应商、供货商企业优化集成，形成优化决策和控制。
三是企业工业网络化系统。一个企业一定有生产制造系统、企业的物联网、企业智能化软件平台和工业网络化系统安全，实现个性化定制高效化和制造流程全局优化。
从这些角度来看，中国的工业互联网发展诉求更多，中国的工业互联网平台更是如雨后春笋般涌现。
如何推进工业与互联网融合发展?
柴天佑院士认为，在互联网行业之后，传统行业也将逐步拥抱人工智能。在工业用途上，人工智能正替代自动化，成为下一个工业进步浪潮。当前来看，工业AI主要针对产品和工艺设计，针对流程控制管理。此前，工业生产活动中仍然依靠人的感觉、直觉、人的认知、经验和知识来解决，这个工作又往往带来的问题。如何将这些工作来进行自动化和智能化，将是工业AI的方向。
柴天佑院士认为，工业系统必将由信息网络支撑的互联智能，向知识驱动的自主智能发展。现有的工业互联网平台主要关注信息技术支撑架构。未来，为支撑自主智能模式，大量制造工业知识亟待挖掘，并通过工业互联网实现知识自动化，
目前，工业互联网有三大难题，包括：复杂工业环境下多元信息的动态感知，预测模型建立，决策与控制过程的集成优化。三项关键技术则是复杂工业系统的动态感知技术，现在的感知基本是静态感知;复杂工业环境下5G的快速可靠的传输，以及端边云协同智能算法实现技术。
柴天佑院士建议，采用CPS思想，把计算资源和物理资源融合，研究更强大的系统。这里就应该把研发工业互联网系统与研发面向特定领域的工业系统结合起来，做到模型驱动的自动化和数据驱动的人工智能技术紧密融合和协同;研发工业互联网与研发面向各种制造流程的智能算法系统密切结合;研发工业互联网与PLC(DCS)管控系统深度融合。
他建议，基础研究、研发、实验与工业应用结合，汇聚国家重点实验室、高技术公司与制造行业的科技力量，形成交叉学科长期合作研究机制。
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