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從工作經歷和理論看工業互聯網的發展
一.前言
本篇文章是對以前點點滴滴的記錄整理而成，也是我們做iNeuOS工業互聯網(http://www.ineuos.net)操作系統進行的深入思考。本篇文章是我們理念與實踐相結合的產物。下面的圖是我2017年參加完工博會後，在QQ群裡做的調查，僅供大家參考。如下圖：
二.從工作經歷看工業互聯網
10多個年頭的工作經歷是我人生中巨大的財富，從設備生產幹起；到一線的設備安裝、調試等實施；到軟件開發，以及帶領團體和項目的實施；再到現在的工業大數據平臺的搭建工作。有技術方面的精進，包括自己開源的作品；也有售前、市場等商務方面的接觸和敏感度；同時也在不斷觀察小企業發展的生態環境，從佔領市場先機再到逐步走向下坡路的整個過程。在這期間，在關注工業領域新變化的同時，也在思考未來的發展趨勢。
剛參加工作的時候，工業現場的人員要親自去抄寫儀表上顯示的數據信息，簡稱：人工抄表；隨著調製解調技術的發展，有些企業抓住了技術的變革，利用該技術把儀表的數據通過線路傳輸到電腦端實時顯示，儘管傳輸速率很低，當時電腦的操作系統是剛剛要流行起來的Win98，當然有些企業的軟件還運行在DOS環境下；隨後互聯網技術逐步發展起來，工業現場也開始應用網線和光纖，形成局域網。在這波浪潮中，抓住電腦端發展的企業基本都生存了下來，還只停留在賣設備的企業逐漸被歷史淘汰，有些已然變成殭屍企業。
8年前幹過“E服務”的平臺建設，當時“物聯網”、“大數據”、“雲平臺”等概念還沒有流行起來。那麼我們為什麼要幹類似雲的“E服務”？原因很簡單，你是賣設備的企業，只擁有設備資源；你不僅是賣設備的，還是電腦端的軟件企業，那麼你不僅能整合自己家的設備，還有整合其他企業設備資源的能力；這些年IT技術的極速發展，並且慢慢突破邊界傳導，企業在發展的過程中是在不斷的整合資源，我們又具備了大規模物聯、大規模存儲、大規模並行計算等能力，所以從電腦端向雲端發展也是必然的趨勢，相比設備向電腦端連接過度需要更長的時間。
我們暫且把這種工業業務雲端化的平臺叫“工業互聯網”，它本身是一個概念，相當於一個瓶子，裝什麼酒由你自己決定。現在“工業互聯網”這個詞有些氾濫，從一開始別人說出來很新鮮，到現在的木然。即正常，又不正常：正常的是融入了我們的生活，不正常的是不是所有”工業互聯網“都落地可實施，並且每個人的理解千差萬別，有的側重物聯網、有的側重存儲、有的側重計算、有的側重模式或商業......等等，現在明顯有一種趨勢是概念教條化，而細分行業之間的情況差異很大，而就概念討論的泛化交流，實際造成了相互理解的巨大差異。
不管怎麼說，”工業互聯網“需要體系化建設，不是僅僅聚焦某一點，物聯整合資源的能力、大規模存儲的能力、數據計算分析的能力、商業模式的問題等等。我認為需要考慮四個方面：1.思維模式是否轉變，企業的高層到底層的員工是否授受了這種思維，決定了嘗試定新鮮事物的執行力；客戶的是否接受了這種思維，決定了將來我們的市場潛力有多大，這是一個時刻在變化的量。2.是否能夠解決現實痛點，這是做一切事情的核心問題，所謂的“工業互聯網”平臺能夠給用戶解決什麼實際問題、帶來哪些實際利益。3.是否落地可實施，主要涉及到公司的人員團體能力，在一個公司出現新鮮的事物，如果把它視作生產力的發展，那麼必定會影響生產關係的改變，也就是公司的人員組織結構的改變，以適應新事物的發展。4.是否能夠實現增值，決定了是否能夠在原有產品體系下實現提升和突破，並且實現最終的營利。
有了”工業互聯網“平臺我們就高枕無憂了嗎？這取決於兩方面：1.技術體系和業務的突破，能否成為某個行業或領域的專家。2.新技術的發展對於這種模式的衝擊，這是一種必然，但是短時間內沒有這個預期。
三.從理論角度看工業互聯網
前段時間寫了《中興事件反應的價值偏差》，“中興事件”往小說是貿易戰，往大一點說是科技戰，再往大了說是國家的智造戰略戰，我們宣傳用市場換技術，核心技術沒換來，市場卻丟了；我們宣傳造不如買，沒有造好，也沒有買來核心技術。
美國和德國重塑製造業，重兵向工業4.0挺進，GE的Predix、西門子的MindSphere，類似的工業互聯網平臺似乎成為工業4.0的法寶。中國在2017年發佈《工業互聯網平臺白皮書》以來，大小公司都提出“工業互聯網平臺”概念以及發佈自己的平臺，詳情參見《工業互聯網平臺浪潮來臨，最全的國內外平臺都長的啥樣！》。不討論工業互聯網平臺的虛與實，至少國家在引領這個風口，窗口期可能是3到5年的時間，將來發展的什麼程度無法預期，但是需要實幹和有情懷的人。
現在社會大家都熱衷造新名詞和“學習”新名詞，特別高大上的感覺，很少有人關注更實質的內容，什麼IAAS、PAAS、SAAS、邊緣計算、數據湖、空間數據庫等等，甚至糾結“工業大數據”與“工業互聯網”的概念區別，有些專家沒有下過工廠，能把我們帶領到哪裡呢。
儀器儀表時代、PC機軟件時代、互聯網時代和工業互聯網時代……都圍繞通訊、存儲、計算結合業務解決問題。儀表的通訊是採集傳感器數據、存儲是寄存器或存儲卡、計算是數據濾波。工業互聯網的通訊是物聯網、存儲是大數據、計算是雲計算或機器學習。不同時代的通訊、存儲、計算在不同的空間和時間維度上的體現，從進化角度來講是細胞不斷的分化，從技術角度來講是各部分不斷的解耦。將來5G的普及應用，高速通訊的情況下，必然面臨更大規模的數據並行存儲和計算。
出發點有兩條路徑，第一條路徑是以生產用戶為中心構建業務，大多以項目為主的推進方式；第二條路徑是以為生產用戶服務的第三方廠家為中心構建平臺工具集，大多以PAAS層產品為主的推進方式。例如電商平臺的兩種模式：京東模式和阿里模式。本質上這兩條路徑並不矛盾，只是路徑先後選擇的問題。但是，第二條路徑是必須要走的，大多數中小型公司並不具備建設“雲平臺”或“工業互聯網平臺”的實力，只能藉助第三方平臺實現自己雲端能力的價值。不要封閉起來自己玩，還要帶動更多同行業的團體一起玩，眾人拾柴火焰高，更多的體現平臺的生命力和影響力，走出一條農村包圍城市的道路。
落腳點就是要建立生態，生態主要體現在兩個方面：技術生態和業務生態，也就是有些工業互聯網平臺廠家宣傳的開發者彙集和上下游服務的彙集。技術生態方面，GE與Microsoft進行戰略合作，Microsoft為GE的Predix提供強大的IAAS層服務，Microsoft在全球有80多個數據中心，在全球建設總存儲量為“44ZB”的數據中心、雲計算中心；儘管現在IAAS層不是主要技術瓶頸，卻是建設工業互聯網平臺基礎的資源；我們國家計劃百萬APP上雲，對於眾多國內的工業互聯網平臺的廠家解決龐大的數據存儲就是一個很現實的問題；工業互聯網是一個技術體系，沒有很好的技術基礎，也不會吸引眾多的開發者。業務生態方面，如果把不同的業務範圍劃一個圈的話，每一圈都涉及到業務的橫向和縱向開展，就像射擊的靶子；對於通用的業務可以形成標準化的雲端系統，對於個性化的需求或定製化的業務可以由雲端的開發工具實現；業務生態建設的難點在於工業細分領域具有一定的門檻和業務標準化難以統一，需要慢慢的積累過程。
不管是出發點還是落腳點，構建工業互聯網平臺的核心競爭力要有粘合性，技術、業務和服務等一樣都不能少，因為面對各種角色的人群，我們可以問自己：別人憑什麼用這個平臺。
國家在引領工業互聯網的發展，正處在風口期。相關部門的領導到有實力的企業密集調研、交流和聽取彙報，《工業互聯網平臺白皮書》的發佈是綜合了各家企業長處或意見。但是這種綜合性的白皮書不能作為引領平臺發展的戰略方向，作為工業互聯網平臺的眾多廠家，如果實力最強的，更應該超越自己，其他廠家更應該超越白皮書的條條框框。不是說不應該學習白皮書的內容，而是在此基礎上更應該超越和引領。
高屋建瓴的戰略規劃和腳踏實地的戰術實施同等重要，把工業互聯網平臺定位為雲端操作系統，按通訊、存儲、計算三方面來衡量的話，很方便、快捷的完成設備接入、自定義存儲、構建監測界面併發布等，在雲端操作系統基礎上完成“即接、即用、即分析、即顯示，開放式的二次開發”這樣簡單的流程操作功能，相信在國內眾多工業互聯網平臺廠家中也沒有幾個能夠實現，再怎麼忽悠，也要知道基礎的重要性。
自動化企業、製造企業、傳統軟件企業、ICT企業等，針對工業互聯網的理解程度不一樣，切入點也不同。但是從通訊（物聯網）、存儲（大數據）、計算（數據分析）三方面來衡量，是最基本的要求。有綜合實力的企業自己完成體系化、標準化建設，某方面有實力的企業自己整合資源。工業互聯網剛剛起步，美好的願景可以有，但是也要認識到不足、以及和國外的差距。
設備實體及所在空間環境與人的交互、設備所形成的“神經網絡”與人的交互。虛擬現實技術2D/3D的實時交互，以及實現模擬真實環境下的語言、觸碰感的交互等，充分體現設備與人的融合。設備與人看似是兩條平行線，將來會形成一個匯集點，會成為設備與人交互的載體，而這個載體可能會是一個眼鏡、可能會是一個手錶、可能會是一個手機、可能會是一個虛擬屏幕等，會成為人體器官的一部分。將會成為各大公司爭搶的戰略制高點，但是國內與國外還有很大差距，3D建模只是一個初級形態，更高級的形態是融合視覺、聽覺和觸覺，HoloLens正向這方面發展。
圖 主控三屏
圖3D智慧工廠
工業互聯網作為雲端操作系統，通過傳感器實時把現實世界映射成虛擬世界，並與交互載體實時對接和交互，從技術層面來講，這是更高級的生態。
工業互聯網平臺是一個好東西，但是國內能用、實用的平臺不多，短時間也不可能做出來實用化的平臺，更提不上形成生態。各大公司藉助“工業互聯網”概念在各區域跑馬圈地，如果有利可圖就做做平臺的事，否則也不可能真正投資建設，當然不排除有實力、有情懷的公司。
作者：王強
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介紹：10多年的煤炭、電力、環保、鋼鐵等工業領域開發和管理經驗；自主開發iNeuOS雲端操作系統框架，解決設備、協議、通訊機制、數據格式多樣性、視圖建模和機器學習數據分析的問題，降低開發和維護成本，提高產品開發和項目執行效率；關注物聯網、雲存儲、數據分析等方面，致力於幫助中小企業物聯網和系統平臺的建設；參與工信部《面向特定行業信息物理系統測試驗證床建設》、《跨行業跨領域工業互聯網平臺》、《垂直領域工業互聯網平臺》、《基於工業互聯網的機理模型開發與推廣》、《基於工業互聯網平臺的工業設備上雲解決方案供應商》投標及平臺建設；阿里雲MVP、阿里物聯網平臺推廣合夥人。
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