赵敏：工业互联网平台与智能制造

在三月中旬刚刚结束的两会上，不少来自业界的与会代表热议工业互联网。在二月初的工业互联网峰会上，工信部部长苗圩表示，工信部将统筹推进工业互联网发展的“323”行动，即打造网络、平台、安全三大体系。显然，工业互联网平台已经是热点中的重点。最近一两个月，关于工业互联网平台的介绍与讨论的文章，在媒体和坊间越来越多，非常积极、正面地促进着工业互联网平台向着推广应用的方向良性发展。

与传统的操作系统、工业软件等软件产品不一样，工业互联网平台是一个以前从未出现的新生事物，有着丰富的组成、新颖的架构和看得见、看不见的属性。因此，对它的了解和认识也应该是多角度、多层次和多观点的。

更有意思的是，工业互联网平台不是凭空诞生的。尽管它很新颖，但是它是由既有的技术基础、新颖的组合理念和创新的系统架构所构成的。经过前一段时间的学习和分析，我总结了一下它的关键组成部分，认为可以由六大块已知要素来表示。这也算是我以一个与此前不同的视角来观察和解读工业互联网平台。请大家看以下这张示意图。

图的中心部分是工业互联网平台，周边围绕的是工业互联网/工业物联网/物联网、CPS（赛博物理系统）、工控通信协议/工业大数据消费互联网/商业互联网、工业云/中小企业信息化、工业技术或知识软件化/工业APP这六大基本要素。

将逐个简要讲解每一块基本要素的内容，重点讲解CPS、工业技术或工业知识软件化/工业APP的内容。首先从工业互联网/工业物联网/物联网说起。

首先说物联网，是因为物联网是工业互联网的基础。物联网的概念是由凯文•艾什顿（Kevin Ashton）在1999年互联网的高峰期最早提出的。

Ashton与Sanjay Sarma和David Brock在麻省理工学院自动识别中心做了一件当时还不知道是多么有意义的事情，即用RFID标签将某个物件联接到互联网上。随后，他在给宝洁高管做演讲时，把通过RFID标签将物件联接到互联网的技术称之为“Internet of Things（IoT）”，于是，“物联网（IoT）”的概念由此而诞生。

而物联网在工业领域的应用，就是“工业物联网或工业互联网”了。2014年，世界经济论坛（WEF）与工业互联网联盟（IIC）和埃森哲合作，做了一个工业互联网研究项目，给出了他们对工业互联网的理解与定义。

该研究项目命名为：“工业互联网：释放互联产品和服务的潜力”；英文原文是：Industrial Internet of Things: Unleashing the Potential of Connected Products and Services，大家可以很容易在WEF的官网上检索到这个报告。

在该报告中，对工业互联网术语做出了如下定义：

英文：“Industrial Internet: A short-hand for the industrial applications of IoT, also known as the Industrial Internet of Things, or IIoT”；

中文：“工业互联网：IoT工业应用的简称，也称为工业物联网或IIoT”。

大家从上面的术语定义可以看到，在WEF的工业互联网定义中，工业互联网就是工业物联网，二者没有什么不同，只是一个简称，一个是全称。当然，这只是一家之见。不同的专家对工业互联网的理解和定义并不完全相同。

工业互联网联盟（IIC）架构组联合主席林诗万先生认为，工业互联网比工业物联网所覆盖的联接范围要更宽泛一些。工业物联网侧重联接物，而工业互联网还会联接物以外的要素，同时林先生也指出，在北美和欧洲，不少人不再区分工业互联网和工业物联网，而是将其统称为“工联网”。

我从去年就一直考虑一个问题，为什么会产生工业互联网平台？促进工业互联网平台发展的驱动力在哪里？
看了WEF的报告，我找到了其中一个重要的驱动力——答案在于“结果经济”。“结果经济”对我们大多数人来说，是一个相对陌生的词汇。

但是，在多行业相互跨界的今天，哪个行业突然进入了另外一个行业，不是什么新鲜的事情。“结果经济”不经意间，就成为了工业界的一个重要的驱动要素。

按照埃森哲的定义，工业互联网的高速发展，通常要经历四个阶段。四个阶段各自有不同的主题和发展重点。如图所示。

该图显示，从近期来看，工业互联网首先要达成的目标是通过降本增效来提高运行效率，这是第一阶段的目标；第二阶段则要由工业互联网来发展出新模式、新产品、新服务，由此而改善企业的投入产出比。

从长期来看，在第三阶段，“结果经济”的概念被提了出来，在永远追求确定性结果的工业基因驱动下，在网络泛在化发展与市场竞争的综合作用下，客户不再安于只是购买产品，而是希望能够按照结果来付费，即要求生产企业不仅提供产品和服务，而且提供能够产生确切结果的、可以量化的服务，如确切的节能数量、确切的谷物产量或较为准确的机器正常运行时间等。

以一个通俗的例子来比喻“结果经济”，就是客户要的是“直径20毫米的孔”，而不是去买一个20毫米的钻头，也不是买回钻头来自己打孔。因此，当客户需求从“购买钻头”转变成为需要“20毫米的孔”这样一个确切结果之后，生产企业就必须要考虑以新模式、新技术、新生态来提供新型的“结果经济”服务。

因此，企业必须要改变原有的商业模式了！这就不难理解为什么现在不少生产企业开始免费提供产品，按照用户开机使用的有效结果时间或使用效果来收费，用了产品才收费，不用不收费，彻底改变了原有的卖产品的商业模型。

结果经济的需求牵引要求各种设备必须时刻在网，泛在联接，准确感知，实时分析，精确计算，随时服务。于是，一批与这类服务有关的企业就找到了生存与发展空间，就能与设备生产厂商建立优势互补的关系，生态系统自然建成，工业互联网平台必然出现，人们需要构建在云上的操作系统（从单机操作系统、工业局域网操作系统到基于云的操作系统）来采集边缘层的设备数据，监测客户使用情况，预测设备寿命和客户需求，实现弹性供给、资源优化、高效配置。

而到了第四阶段，会出现大规模的“劳动力转型”，即人体、人脑离开系统回路，基于“人智”的数字化劳动力（智能机器）大规模登场，真正实现机器换人，以泛在联接、自主自治的智能机器来拉动经济的彻底转型。这就是智能制造发展到第三代范式的美好前景（参阅中国工程院院刊中“走向新一代智能制造”文章）。

生产企业需要注意的是，为客户（买方）提供量化结果，意味着厂家（卖方）需要承担更大的风险，而管理这些风险，需要自动量化的能力，而自动量化的能力，只有高度数字化、网络化、并具备一定智能化的工业互联网平台可以提供这种能力。

以上介绍不难看出，工业互联网及工业互联网平台产生与应用的时代背景和客户需求。全球的工业体系在转变，客户的需求在转变，工业互联网平台面世，既是“互联网与制造业深度融合”的结果，也是由“结果经济”的拉动与牵引的结果。

安筱鹏博士前不久在信通院与智研院联合举办的“工业互联网平台高端研讨沙龙”中，专门讲了工业互联网平台所带来的“两个不变”和“六个变化”。讲得通俗易懂，非常精彩。

我们再来看组成工业互联网平台的第二大要素CPS（赛博物理系统）。

德国的工业4.0，在技术上是通过建立CPS来构织一张基于物联网的超级大网，由此而建立“智巧工厂（Smart Factory）”——请注意“智巧工厂”是我在2017年提出的对“Smart Factory”的一种翻译方式，并且在今年一月份发表的中国工程院的“中国智能制造发展战略研究报告”解读文章中也专门讲了这个术语。

美国NIST提出了由产品、生产、业务三个维度构成的三维模型，每一个维度都在装置、机器、工厂和企业信息化系统的垂直集成中发挥着作用，被称之为“制造金字塔”。

日本人则在学习领会工业4.0的基础上，提出了“社会5.0”视野下的“互联工业”，面向各种各样的产业，通过企业、人、数据、机械相互连接，而创造出新价值，新产品和新服务。 SMU（智能制造单元）是工业价值链中的基本组件。日本人其实追求的是一种“工4+工互”的、符合自己国情的工业发展模式。

不管是中国的智能制造、德国的工业4.0、美国的工业互联网、工业物联网或智能制造生态系统、日本的“互联工业”或工业价值链，智研院认为，其最大公约数是“CPS”。如图所示。

走向智能研究院认为，CPS是基础中的基础，关键中的关键。必须充分重视CPS与工业互联网平台的关系的研究。我稍感遗憾的是，在今年二月初的工业互联网峰会上，我听了那么多的报告，没有几个讲演者提到CPS，只有IIC的林诗万先生在讲演中明确提到了CPS与工业互联网平台的关系，认为CPS是工业互联网平台的基本使能技术，在工业互联网下沉到制造业以及工业软件的架构演进中起着基础性、关键性的支撑作用。

在德国ZVEI提出的“平台工业4.0”标准中，给出了“工业4.0参考架构模型（RAMI 4.0）”，其中的资产层，是指企业的所有“物件（Thing）”，而通信层、信息层、功能层，则共同构成了“管理壳”，形成一种提供服务架构的管理软件。两者之间的集成层，成为了物理系统与赛博系统的融合层。由此，当常规的“物”，按照RAMI 4.0的规定与步骤加上管理壳之后，就形成了多种种级别CPS。一个智能工厂与外界智能工厂的互联，将形成“互联世界”。由此，从工业物联网的视角，有效地管理、配置与优化企业的各种资产。

我们再来看工业互联网的参考架构。如图所示。

在工业互联网参考架构（IIRA）中， IIC给出了对跨行业IIoT的独到理解，强调跨行业的通用性和互操作性（如图中所示的“跨域功能”），即通过安全、可靠的工业互联网系统来实现诸如制造业、医疗保健、交通运输、能源、公共领域基础设施的互联、互通和互操作。

德国平台工业4.0自主开发了工业互联网参考架构模型（RAMI 4.0），美国工业互联网联盟独立开发了工业互联网参考架构（IIRA），看似各不相同，实际上二者是有对应关系的。IIC联合平台工业4.0的专家，在去年2月专门写了一个白皮书——《架构对齐和互操作性白皮书》，将两个参考体系架构进行映射和对齐，揭示了两个参考体系架构的相互补充、相互支撑的要素，以此共同应对和解决来自不同角度和跨不同工业领域的IIoT挑战。

《架构对齐和互操作性白皮书》指出：IIRA和RAMI4.0的创建都是为了实现物理和数字世界的融合，特别是信息技术（IT）和业务技术（OT）的融合。而区别在于，工业4.0是关注巧妙地制造事物，而工业互联网则是让事情巧妙地工作。二者之间可以相互配合，相得益彰，即IIRA所强调的工业分析将有利于构建智能工业4.0系统，工业4.0组件将有助于在制造环境和其他领域为工业4.0和IIoT系统提供广泛的互操作性。

根据我对RAMI 4.0和IIRA的跟踪研究与对比，我认为二者的“落脚点”都聚焦在“物理和数字世界的融合”，都需要赛博物理系统CPS作为技术使能系统。如图所示。

CPS在RAMI 4.0中讲得很清楚，但是在IIRA中关于CPS的介绍不是很多。根据IIC给出的参考架构图，实际上其藉由“感知-控制-执行-物理效应”智能闭环所形成的CPS过程已经展示出来（蓝色图的下方）。如果一定要做一个对比的话，那么，可以参照管理壳的表现方式抽取出IIRA中的CPS结构，立即可以看出它与RAMI 4.0中的CPS组件结构非常类似。二者大道相通，机理相同。

根据RAMI 4.0的介绍，当众多的CPS组件联接到一起的时候，就形成了工业物联网（也即工业互联网），当形成工业互联网的CPS中的通信层、信息层、功能层逐渐云化之后（即各类要素上云，后面继续介绍），工业互联网平台从技术层面就逐渐现身了。
工业互联网平台与工业互联网、CPS的关系如下图所示。

该图是我在2017年12月24日“工业互联网平台研讨沙龙”上首次提出的，是对工业互联网平台与智能制造及CPS之间关系的首次独创

角的图示化解读。

电标院孙文龙副院长也描述了工业互联网平台与CPS的关系：CPS通过感知和自动控制、工业网络等“一硬”和“一网”技术，可将制造末端的数据接入，在虚拟的信息空间构造一个新的制造体系，有效支撑了平台数据的汇聚和流动；通过工业软件等“一软”技术，可构建数据流动的规则体系，实现资源的有效配置；通过大数据和数字孪生等“一平台”技术，可将物理世界的隐性数据显性化、知识化，并能反向控制物理世界，为工业App的创新应用提供实现手段。

下面介绍工控协议和数据采集。

工业互联网最大特点就是联接各种工业设备，保持良好人机交互，解决“数据从哪里来” 、“数据到哪里去”的问题。

理论和技术上常见设备都能联接，但是实践中阻力非常大。企业自己缺乏动力，不愿意去联接。我在调研中汇总了几条常见的企业不愿意联接的原因：

1、因网络协议太多而不愿意联，技术开发有困难；

2、因机床数量太少而不愿意联，单独开发效益上不合算；

3、因安全和保密要求而不愿意联，担心黑客攻击、震网病毒等问题；

4、忌讳让别人或竞争对手看到自己的数据而不愿意联。

以上这些原因，是在推广工业互联网和工业互联网平台过程中需要特别注意的事项。

设备联接了，数据采集了，数据量特别大了，就需要有足够的数据容身之地。而数据湖就是为此而生的解决方案。

数据湖联通了人、机、物，大量的数据都可以在湖中聚集起来。如果比较通俗地说的话，数据湖的技术特点是：

随意流入，可以存储任何来源于不同地方的各种类型的数据；

随取随用，任何许可的用户可以进入湖中提取所需要的数据；

过程动态，随时发生。

数据湖的定义和益处如下图所示。由图中可以看出，“数据从哪里来”、“数据到哪里去”都一目了然。

数据采集，通常发生在广泛联接物理设备的边缘层。

工业设备的特点是网络相对封闭，数据输入和输入必须遵从形形色色的工控通信协议。常见工业控制通信协议有CANBUS、MODBUS、LAN、ProfiBus等。当然，工业大数据的采集还需要解决压缩、计算、清洗等数据处理问题。

在工业互联网的价值链上，智研院认为，谁能掌握并贯通工业大数据的“采、管、用”三大环节，谁就能更准、更快地抢得市场先机，创造高附加价。

在“采”的方面，如果能将多种工控协议“吃透”，自主研发出自己的数采设备，就可以做到“一盒采百机”——华龙迅达研制的“机器宝”在数据采集与边缘计算方面做得不错。

在“管”的方面，海量汇聚的大数据，为工业互联网平台提供了源源不断的数据，PaaS层如何管理好这些数据考验着一个平台水平。数据的权利归属，也是一个敏感的话题，如何将区块链技术与大数据技术结合起来，让数据的使用有据可查，是一个非常有意义的事情。树根互联通过区块链+根云平台+边缘计算，实现了边缘侧到云端可信数据采集、传输和分析，以及基于边缘测所捕捉的可信事件驱动来驱动区块链智能合约，由此而对数据有了更可靠的把握。这样将提高数据在整个管理过程中的可信度。

在“用”的方面，华龙迅达的龙总给出了自己的见解：“在云平台开发API接口，通过授权，对需要数据的制造企业、软件公司、行业大数据分析企业、服务商、供应商、营销商开放应用，使制造数据与供应链、销售链和服务链融合。” 即大家都用起来的数据，才

真的好用，才是真的用好了！

由此，我要更加突出强调一个新认识：工业互联网不仅“姓工”，而且还要“姓公”，即具有某些公益、公用、公平的属性。

谈工业互联网平台最常用的一个术语是“互联网”。人人都说“互联网”，背后含义不一样。“此互联网”与“彼互联网”之间的异同必须梳理清楚。

从具有互联的属性上来说，世界上的“互联网”其实有很多种。物质、能量、信息、知识、人际关系、意识等，都可能组成某种“互联网”，大家在谈论互联网时，最好明确自己在说哪张网。

工信部原副部长杨学山教授对此有精辟见解，他在信通院与智研院联合举办的“工业互联网平台高端研讨沙龙上指出：

工业互联网“姓工”，是机器设备之间的联接，难点在工控协议；

消费互联网“姓网”，是电脑及使用者的联接，成熟且分布广泛。

二者常有交集，但是又互有明显区别。

我认为，工业互联网与消费互联网的不同之处在于：

1、基础不同：

消费互联网联接的是“数字化原住民（电脑、手机、平板、服务器等）”；

工业互联网联接的是 “数字化移民” ，即可以迁移到工业互联网而成为网络终端的人、机、物。

2、响应不同：

消费互联网无需毫秒级的实时响应，适度延迟不影响使用结果；

工业互联网需要毫秒或百纳秒级的实时响应，需要时间敏感网络TSN。

3、联接量级不同：

消费互联网联接几十亿消费人群和电脑设备；

工业互联网联接几百亿设备——PTC预测2020年IoT设备接入量为500亿；Gartner预计2020年IoT设备联网量为260亿；DHL和思科预测2020年IoT设备联接数为500亿；

4、属性不同：

绝大多数电脑、手机等，只具备个人属性，而绝大多数的机器具备单位的属性，是国有、公有、集体的；

消费互联网是统一标准协议，开放网络；工业互联网是不兼容协议、封闭网络。

5、场景不同：

试图以一种领域场景去直接套用另一种领域经验，是难以奏效的。

6、用户心态不同：

在消费互联网用户群体，人们愿意尝试新事物，拥抱变化；

在工业互联网用户群体，人们趋于保守，驻足观望，想变又担心变化。

两个领域两回事，认识上不可混同，但是可以相互跨界，可以相互借鉴经验。

消费互联网/消费互联网以及相关的ICT技术，正在快速融入制造业产品研发与生产领域。其作用是：联接两头，辅助中间。

所谓 “联接两头”：上游衔接消费互联网对产品的需求，作为研发输入，下游衔接产品销售及服务信息，消除“产品孤儿”。

所谓“辅助中间”：异地的生产设备之间，或者异地物理设备与数字孪生设备之间，往往用现有的电信网络（如宽带、4G、专线等）来传输数据。

云计算从计算领域发展应用到工业领域，已经成为工信部定义的“新四基”中的“一平台”——“工业云和智能服务平台”。

工业云为中小企业提供了一种全新的基于互联网的运行环境。其特点是：

不限时空，弹性服务，按需获取工具和资源；

以租代买，按用付款，大幅降低企业信息化应用的门槛和成本；

众筹众创，网络分享，支持海量设计结果；

支持多客户端互操作，实现企业内、外部相互联接。

工业云天生具有工业互联网的基因。从工业云到工业互联网平台是一个不断演变的进化过程，安筱鹏博士指出这个过程可分为“成本驱动导向、集成应用导向、能力交易导向、创新引领导向、生态构建导向”五个发展阶段。

前三个阶段相对容实现（例如杭州新迪公司已经让CAD软件工具上云，金蝶公司已经开始让企业做到核心业务系统上云，树根互联和徐工信息可以让设备和产品上云等，现有成果恕不一一列出），而从第四个阶段开始，就到了攻坚阶段，“工业PaaS、工业微服务+定制化工业APP”是工业互联网平台的难点，业内少数公司诸如索为系统等已有所建树，正在努力扩大和挖掘工业APP的数量。关于微服务架构和工业APP，我会在下面专门讲到。

下面介绍工业技术（知识）软件化以及软件定义。这是工业互联网平台中最重要的内容，没有之一。

软件是运行在芯片中的数字化指令和数据的集合。以人类语言的代码格式，模拟表达一系列源自人脑的逻辑规则和知识，最终以“0/1”的机器代码格式，驱动芯片（硬件）底层功能，驱动工业设备。

工业软件封装了工业知识、经验和模型，建立了数据自动流动的规则体系。工业软件大体有两类： 嵌入式软件和非嵌入式软件。因此，相对应的数字化工作有两大类。

产品本身数字化：嵌入式软件是嵌入在控制器、通信、传感装置之中的采集、控制、通信等软件；

研发手段数字化：非嵌入式软件是装在通用计算机或者工业控制计算机之中的设计、 编程、工艺、监控、管理等软件。——当然，研发手段类的软件还可以细分，例如分为工具类和集成框架类两大类软件。

我将工业软件细分为8类：1、研发工具类；2、生产控制类；3、运营管理类；4、嵌入产品类；5、工业互联网类；6、环境安全类；7、人工智能类；8、标准体系架构类。

工业技术软件化，是当前“工业互联网产业联盟”、“工业技术软件化联盟”按照工信部信软司的部署正在抓的一项重要工作。工业技术软件化是工业技术、工艺经验、制造知识和方法的显性化、数字化和系统化的过程。

工业技术软件化的成熟度，直接代表了一个国家工业化能力和水平。这是一种典型的人类使用知识和机器使用知识的技术泛在化过程。

中国科协党组书记怀进鹏院士曾指出：“工业技术的软件化，是中国制造业走向强国的必由之路，而实现工业互联网和工业云，是我们搭建平台，实现全球共融和推动产业发展的重要基础。”

我必须强调：工业软件首先是一个工业产品，而且是高端工业品！工业软件是一门集工业知识与“Know-how” 大成于一身的专业学问。只学过计算机软件的工程师，是设计不出先进的工业软件的。

这是中国制造2025主要的难点，而工业界（特别是高层领导）对这一点的认识，还极不充分。如果说还有什么高端工业品中国不能制造的话，工业软件就首当其冲。中国可以设计生产512种细分门类的工业品，但是却生产不了多少门类的工业软件。这个形势非常严峻。但是现在看不到高层有什么国家战略规划来振兴中国的工业软件。我和南山书院林雪萍院长，专门就此事写过文章呼吁，希望有关部门特别是高层能够加深认识，拿出办法，切实支持

请大家记住我的话——工业软件是工业装备中的软装备，是装备的神经脉络和灵魂，没有软装备的支撑，就不可能有“数字化、网络化、智能化”。假如抽掉软件，改革开放40年以来信息化的一切成果都将不复存在！

经过前面对工业互联网平台的六大组成要素诸方面的介绍，我相信大家对工业互联网平台可能会有了一个不同的观察角度。在信通院发布的《工业互联网平台白皮书》中，安筱鹏博士在前言中清晰简明地指出了工业互联网平台的本质和定位——“工业互联网平台，本质上是一个面向云应用的软件平台”“工业互联网平台是新工业体系的‘操作系统’”。

作为一个本质上属于软件（云或“操作系统”）的新生事物，工业互联网平台必定要求与之相适应的、全新的工业软件架构。

现有德、美的工业发展（智能制造）架构模型，从工业4.0到工业互联网，都属于“功能导向”。因为不管用什么维度来展现、用什么尺度来衡量，看似模式不同、花样翻新的智能制造的架构模型，其实都是在提供“以功能为核心的服务”。

但是，大家平时频繁使用的常规工业软件，功能都分散、深嵌在各种不同的模块中。如果需要不同的功能，则需要单独购买不同的工业软件。甚至同类工业软件之间的功能也无法相互替代。这是传统制造业信息化软件的先天弊病。

由于没有任何一个工业软件厂商能够提供覆盖所有专业领域的工业软件，因此这就不难理解制造业信息化搞了30多年，两化融合推动了十多年，企业里开发运行的信息化系统，往往是呈千岛湖状态，孤岛遍布，烟囱林立，产品孤儿比比皆是。一家或几家厂商独大，既不合乎市场情理与规律，也没有“通吃”的希望。

只有天生既“姓工”又“姓公”的工业互联网平台有可能解决这个问题，基于微服务的面向角色和场景的工业APP是发展方向。于是，我们就有了《工业互联网平台白皮书》中所描述的工业互联网平台功能架构。如图所示。

第一层是边缘层（下面深蓝色部分），主要是刚才讲的数据采集和工控协议。第二层（中间深蓝色部分）是平台层，处理大数据，创建工业微服务；第三层是应用层（上面深蓝色部分），调用下层微服务，形成各种场景的工业APP，满足企业所需要的各种“以功能为核心的服务”。

这张图是我根据软件开发架构中的微服务架构定义、《工业互联网平台白皮书》和安筱鹏博士讲解的“工业互联网平台的四个基本问题”讲稿中的内容，所理解的在工业互联网平台发展的第4阶段（攻坚阶段）所应该做的一些工作。如图所示。

在图中右下角的“迷宫”中，不同形状的符号，代表了散落在企业内部不同部门、不同流程、不同位置、不同形式的“工业知识”，这些知识分散、隐蔽、难找、难用，随时流失。过去的”知识管理“与自用软件开发，往往只是把这些知识收集到一个相对集中的地方（如企业知识中心），或者将其嵌入某些软件中，或导入到某种数据库中。

那么，这就是《工业互联网平台白皮书》中讲到的“三是知识积累，能够提供基于工业知识机理的数据分析能力，并实现知识的固化、积累和复用。”道理很简单，没有工业知识，就没有工业软件，也就没有工业微服务，当然也就没有工业APP。

因此，我认为开发APP的工作可以两条路径齐头并进：一个是让现有的工业软件逐渐解构，变身成为工业微服务；一个是工业技术软件化，直接将工业技术和知识转变成为工业微服务。让所有来自企业实践一线的工业技术、经验、知识和最佳实践都沉淀下来，经过模型化、软件化、再封装，成为互不相关、高度适应外部需求变化的微服务，然后再根据具体的工业场景，为组建工业APP提供服务。

这就是该图所强调的主题，也是创建工业APP的具体路径：传统软件结构-微服务池-调用-工业APP-面向具体场景、不限时空的工业服务。这种新型的工业服务，将为“结果经济”提供强大而坚实的平台基础。

在企业的具体工业APP开发实践中，已经有了一些早期的尝试和喜人的结果。下面，我举例给出开发工业APP的一些具体的方式和做法。如图所示，这是一个开发工业APP的界面。

从该图中最下方的流程中可以清晰看出，在给出的GUI界面中，可以封装一个工业APP，而通用工具软件，隐身在APP后面，不直接参交互。

一旦确定了APP的具体算法和功能，就可以把与此相关的公式、模型等封装到其中。

例如，索为公司在他们自己开发的工业互联网平台上，给出了大约5700个工业APP。

由此而形成了基于工业互联网平台的工业技术体系。大量的工业知识被标准化、模型化和封装化，形成了基于工业知识的交互界面，即客户在研发时，第一进入的界面已经不是以前的通用CAX软件，而是基于知识的自用研发软件。研发人员的一切精力聚焦在问题场景导向上，而不是软件使用导向上。如图所示。

下面做一下本次宣讲的小结：

工业互联网平台是智能制造的关键基础设施和落地抓手；

工业互联网平台由六类基本要素组成（当然也可以有其它视角的不同分类结果）；

基于CPS、汇聚海量数据、工业APP前置、通用软件隐身、微服务兴起、基于问题场景研发，成为了工业互联网平台的基本特征；

传统架构的工业软件将通过解构而实现重构；

工业APP逐渐增多，形成生态；传统架构的工业软件将不断向APP迁移；

未来对工业软件的使用、购置、管理等都将面临重大改变。

声明：本网站所收集的部分公开资料来源于互联网，转载的目的在于传递更多信息及用于网络分享，并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责，也不构成任何其他建议。本站部分作品是由网友自主投稿和发布、编辑整理上传，对此类作品本站仅提供交流平台，不为其版权负责。如果您发现网站上所用视频、图片、文字如涉及作品版权问题，请第一时间告知，我们将根据您提供的证明材料确认版权并按国家标准支付稿酬或立即删除内容，以保证您的权益！联系电话：010-58612588 或 Email:editor@mmsonline.com.cn。