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近日，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，提出大力推进产业数字化转型、推动数字产业化，到2025年实现工业互联网平台应用普及率达到45%。2020年这一数字为14.7%，意味着“十四五”期间工业互联网将持续高速发展，推动各行业加快数字化转型。

工业互联网从概念形成、普及进入到应用实践推广的新阶段，政府、业界对其赋能数字化转型、推动制造业高质量发展已有高度共识。工信部部长肖亚庆表示，当前，传统产业利用互联网新技术新应用对传统产业进行全方位全链条改造升级，数字化赋能、赋智作用进一步凸显。

工业互联网赛道群雄竞逐之势日益突显，聚焦工业制造业经营场景的特色专业型工业互联网平台，在推动数字化管理、网络化协同方面表现抢眼，激发涌现出“专精特新”的特点，成为赋能产业、推动数字经济发展的“新势力”。

建设思路推陈出新，工业互联网从“万物互联”进入“数智化”时代

随着企业越来越重视数据在整体经营决策方面的价值体现，企业不再是为了获得数据去建设大型的物联感知系统，业界对工业互联网的思考逐渐从“为数据上云”转变为“为降本增效上云”。工业互联网的发展也逐渐从原先重视物联感知的1.0，向重视数据价值的挖掘、助力业务决策的2.0转变。

在一份行业机构的研究报告中，76%的企业表示开展数字化实践的内部驱动因素是提升企业核心竞争力。显然，这是一个整体目标，但是在实际执行过程中，执行路径却很容易“南辕北辙”——各分厂或部门选择适合自己的方案，设备物联网、MES、ERP等系统由不同主导者在工厂内逐步建立起来，带来了局部优化，却也导致了企业内部数据孤岛，不同系统数据口径存在差异等问题。一定程度上，新产生的问题甚至让决策变得更加困难：每一份数据看起来都是经得起推敲、有实证的，但来自不同系统的口径又的确存在差异，选择相信其中任意一个都面临着“另外一个才是正确”的风险。

前微软亚洲工程院院长、傲林科技董事长刘震分析，出现这种问题的原因在于，企业采用了一种“自下而上”逐层建立数字化应用场景的方式。诚然，自下而上铺设数字化转型是目前工业互联网的主流做法，但弊端和痛点也很明显，有可能导致传统企业数字化转型失败率增高。刘震认为，目前主流的工业互联网体系中，最底层的OT系统和控制系统存在严重的“数据孤岛”问题；中间层的工业互联网平台虽实现了设备数据上云及可视化管理等，但也局限于设备与生产线层面；最上层的工业APP仍未能提供整体的分析与优化方案，一定程度上与企业经营、管理脱节。

“对于广泛存在数字化转型工作不敢推、不会推的传统企业来说，这种成本高企、价值却不够显性的‘典型’，无形之中是一种阻碍。”刘震表示。相反，自上而下设计的数字化转型，将会以企业管理层的困惑、痛点、需求为问题源点，解决的不再是各业务口的“部门问题”，而是企业经营的全盘问题，也正是企业管理层最关心以及最想解决的问题之一。以自上而下的思路建设数智化的工业互联网更重要。第一，从市场投入产出比上来说，投入产出比效率更高；第二价值更显性化，更能量化，更有针对性，毕竟现有的数据不一定是需要的，而一旦确定方案后则可以针对性地做数据采集，也就是实现“按需取数”。

按需取数最直观的好处，是降低了数据采集的成本，提高了数据使用效率。具备这一能力的数智化工业互联网，用“数据＋AI算法”帮助企业做经营方面的预测、模拟仿真，然后优化重大决策，对于我国数量广大、处在数字化转型早期的传统企业有着巨大的经济价值。

应用场景更加聚焦，数字化管理能力撬动价值创造支点

我国制造业规模连续12年位居世界第一，产业门类齐全，但制造业的综合竞争力与世界一流水平还存在不小差距，产业基础薄弱、高端供给能力不足，已成为影响高质量发展的关键制约因素，占比GDP约52%的传统经济仍处在数字化转型早期。

2021年底，中央经济工作会议作出“加快数字化改造，促进传统产业升级”的部署。

江苏经济素有“苏大强”之称，也是我国的制造大省，一些数字化转型的探索走在前列，但是在实际推进中，企业仍然有诸多痛点。南通一家机械制造公司的负责人表示，公司已经专门成立了工业互联网部门，推进智能制造。“但是，我们也担心系统推行不起来。比如说，公司内部早已经已上线MES系统，但目前仍然是人工采集数据。

原因之一在于，数字化转型是一项系统工程，人才是重中之重。业务人员要具备IT素养，而IT人才又必须具备高度的业务敏感，鲜有企业具备这样的数字化管理能力。

新希望集团董事长刘永好坦言，必须进行数字化转型，才能跟上时代的节拍，而进行数字化转型必须进行组织转型。言下之意，对组织中的“人”来一场数字化管理的能力的提升，是整个企业数字化转型成功的必要基础。

中关村信息技术和实体经济融合发展联盟副理事长兼秘书长、全国两化融合管理标准化技术委员会〈TC573〉副秘书长周剑认为，推进数字化管理可促进打通企业数据流通共享的“堵点”“难点”“痛点”，盘活技术、装备、系统、流程、组织的各类数据资源，提升数据开发利用的深度和广度，强化数据流、物流、资金流的协同水平，激发数据在支撑决策、驱动运营、优化创新方面的作用。

从创造价值的角度来分析，管理决策的数字化转型要比物联设备、部门级的信息化创造更大效益。因为一旦明确了企业管理层的源点问题，不仅可按需做数据采集、甚至无需运用到底层设备数据同样能解决部分问题，基层联接设备的大量部署（例如传感器和网关）不再成为必要前提，成本大幅降低同时赢得了宝贵的时间去占领先机。

从技术角度来看，数字化管理的关键技术如数字孪生、知识图谱、人工智能等，具有很强通用性和广泛应用价值，但目前尚未被国际巨头垄断、不存在“卡脖子”技术短板，国内企业有成长为新巨头的机会。

刘震创立的傲林科技，打破传统物理层的机理模型与流程的建模，通过建立企业级数字孪生，将管理才能、人工经验、市场动态、外部影响因素等软性、主观逻辑和企业的内部数据一起编织知识图谱，进行建模，这样软硬一体的动态网络模型更偏经营决策辅助方向，对于数字化、智能化管理有更直接、显性的帮助。基于企业级数字孪生构建的数字化管理工业互联网平台2021年被工信部评定为特色型、专业型工业互联网平台试点示范。

据介绍，在钢铁行业，行业咨询报告指出数字化转型可以帮助行业企业降低吨铁成本7-10元，而运用企业级数字孪生，效益可提升5倍以上；通过5G+工业互联网，以及基于数字孪生的全局优化，傲林科技为某船舶制造业客户通风散热设备能耗降低了30%；在食品制造业，企业级数字孪生技术被应用于优化市场活动，动销费效比降低30%，市场健康度提升10%，中高端产品销量增加7%。

政策利好市场积极，国产特色专业工业互联网发展前景广阔   

从“国有企业数字化转型专项行动计划”，到中小企业“上云用数赋智”，近两年来，国家、各省市发力推动产业升级，向数字化要生产力，利好政策频出，越来越多的企业有了明确的数字化、智能化转型意愿。

谈及利用工业互联网赋能业务转型，一个典型的应用案例是设备的预测性维护。但对于大量的中小型企业，“预测性维护”不一定是最核心的诉求。因为只有单件高价值的设备、频繁需要维护，投入成本做预测性维护才有价值。但实际上，这样的设备大都出品质量很好、并不会存在频繁维修的场景，所以这方面的投入所创造的价值并不显性。

业务上云，也将不再大而全地建设，而是通过特色专业型工业互联网平台， “另辟蹊径”帮助企业找到创造最大价值的场景。

以处在从高速度向高质量转变的典型——钢铁行业为例，一般来说，主要原材料占粗钢成本60%左右，运用数智化、智能方式改进配料管理，优化企业配矿和采购流程，将是创造最大价值的应用场景。

事实上，钢铁所在的整个行业的的数字化、数智化水平都还不高：冶金工业规划研究院党委书记、中国钢铁工业协会副会长李新创介绍，冶金行业两化融合水平仍低于制造业平均水平，根据2021年第一季度统计数据显示，25.4%的企业处于起步建设阶段，53.3%的企业仅实现单项覆盖，即近80%的冶金企业尚未实现系统集成。

在此背景下，全行业利用数字化提质增效的切入点，在于最快速度找到创造最大价值的精准场景，此举将为专业特色型工业互联网平台的供需双方打造新的经济增长极，市场空间巨大。

产业层面，一些地方以政府搭台的方式开展集中推广，加速数改进程。以拥有最多国家重点支持的“小巨人”企业的山东省为例，多部门联合启动了 “山东制造·网行天下”专项行动，以政府背书性质的特殊方式充分推动企业合作，打消许多制造企业一直以来存在的不愿、不敢等顾虑。

技术层面，我国拥有了领先的5G、大数据、人工智能等新一代信息技术，产业应用空间巨大，将会为占我国GDP 52%以上的泛工业数字化转型创造巨大的机遇，这也是中国工业“弯道超车”欧美的机会点，中国完全有可能涌现出领先发达国家的工业互联网巨头。

“我们与国家重点实验室联合创立了智能化生产运行于决策系统联合实验室，希望将产、学、研的优势形成合力，让更多企业看到，特色专业型的工业互联网平台提供的数字化方案在项目实施、价值创造等方面用时更短、成效更大，企业会更加开放地拥抱转型。我们国家工业高质量发展，还是靠我们自己奋斗得来。”刘震说道。