工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)體系

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)體系編寫說明工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)作為工業(yè)全要素鏈接的樞紐與工業(yè)資源配置的核心，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)中具有至關(guān)重要的地位。近期，國(guó)務(wù)院《深化“互聯(lián)岡先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見》明確將構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)、平臺(tái)、安全三大功能體系作為其重點(diǎn)任務(wù)。在工業(yè)和信息化部信息化和軟件服務(wù)業(yè)司的指導(dǎo)下，《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)白皮書》希望加強(qiáng)研究與交流，與業(yè)界共同推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)展。白皮書主要分為五個(gè)部分。第一部分重點(diǎn)提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的體系架構(gòu)與關(guān)鍵要素，明確了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是什么，有哪些功能和作用。第二部分提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的技術(shù)體系，并重點(diǎn)對(duì)平臺(tái)層、邊緣層與應(yīng)用層的主要技術(shù)創(chuàng)新趨勢(shì)進(jìn)行了探討。第三部分明確了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的產(chǎn)業(yè)體系，提出當(dāng)前平臺(tái)布局的四種路徑，以及平臺(tái)與應(yīng)用生態(tài)構(gòu)建的主要模式。第四部分提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的主要應(yīng)用場(chǎng)景及案例。第五部分則重點(diǎn)面向平臺(tái)企業(yè)，提出了平臺(tái)發(fā)展的相關(guān)建議。目錄TOC\o"1-5"\h\z\o"CurrentDocument"把握工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)展的戰(zhàn)略機(jī)遇 6\o"CurrentDocument"工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)體系 17（一） 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)七大核心技術(shù)交織融合 17（二） 平臺(tái)架構(gòu)，PaaS以其開放靈活特性成為主流選擇.21（三） 應(yīng)用創(chuàng)新，工業(yè)機(jī)理與數(shù)據(jù)科學(xué)走向融合 25（四） 功能下沉，邊緣與云端協(xié)同成為平臺(tái)重要發(fā)展方向29（五） 開發(fā)框架，微服務(wù)等新型架構(gòu)大幅降低開發(fā)難度與創(chuàng)新成本33一、把握工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)展的戰(zhàn)略機(jī)遇工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代信息通信技術(shù)與現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)深度融合的產(chǎn)物，是制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的重要載體，也是全球新一輪產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)。黨的十九大報(bào)告指出，“加快建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)，加快發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合?！?017年10月30日，國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)審議通過《深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見》，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)振興，加快轉(zhuǎn)型升級(jí)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通過構(gòu)建連接機(jī)器、物料、人、信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的全面感知、動(dòng)態(tài)傳輸、實(shí)時(shí)分析，形成科學(xué)決策與智能控制，提高制造資源配置效率，正成為領(lǐng)軍企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的新賽道、全球產(chǎn)業(yè)布局的新方向、制造大國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的新焦點(diǎn)。作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)三大要素，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是工業(yè)全要素鏈接的樞紐，是工業(yè)資源配置的核心，對(duì)于振興我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、推動(dòng)制造業(yè)向中高端邁進(jìn)具有重要意義。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是面向制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化需求，構(gòu)建基于海量數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析的服務(wù)體系，支撐制造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的工業(yè)云平臺(tái)。其本質(zhì)是通過構(gòu)建精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)、高效的數(shù)據(jù)采集互聯(lián)體系，建立面向工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、集成、訪問、分析、管理的開發(fā)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)工業(yè)技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)的模型化、標(biāo)準(zhǔn)化、軟件化、復(fù)用化，不斷優(yōu)化研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)營(yíng)管理等資源配置效率，形成資源富集、多方參與、合作共贏、協(xié)同演進(jìn)的制造業(yè)新生態(tài)。關(guān)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)有四個(gè)定位：第一，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是傳統(tǒng)工業(yè)云平臺(tái)的迭代升級(jí)。從工業(yè)云平臺(tái)到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)演進(jìn)包括成本驅(qū)動(dòng)導(dǎo)向、集成應(yīng)用導(dǎo)向、能力交易導(dǎo)向、創(chuàng)新引領(lǐng)導(dǎo)向、生態(tài)構(gòu)建導(dǎo)向五個(gè)階段，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在傳統(tǒng)工業(yè)云平臺(tái)的軟件工具共享、業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成基礎(chǔ)上，疊加了制造能力開放、知識(shí)經(jīng)驗(yàn)復(fù)用與開發(fā)者集聚的功能，大幅提升工業(yè)知識(shí)生產(chǎn)、傳播、利用效率，形成海量開放APP應(yīng)用與工業(yè)用戶之間相互促進(jìn)、雙向迭代的生態(tài)體系。第二，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是新工業(yè)體系的“操作系統(tǒng)”。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起與發(fā)展將打破原有封閉、隔離又固化的工業(yè)系統(tǒng)，扁平、靈活而高效的組織架構(gòu)將成為新工業(yè)體系的基本形態(tài)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)依托高效的設(shè)備集成模塊、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理引擎、開放的開發(fā)環(huán)境工具、組件化的工業(yè)知識(shí)微服務(wù)，向下對(duì)接海量工業(yè)裝備、儀器、產(chǎn)品，向上支撐工業(yè)智能化應(yīng)用的快速開發(fā)與部署，發(fā)揮著類似于微軟ffindows.谷歌Android系統(tǒng)和蘋果iOS系統(tǒng)的重要作用，支撐構(gòu)建了基于軟件定義的高度靈活與智能的工業(yè)體系。第三，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是資源集聚共享的有效載體。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將信息流、資金流、人才創(chuàng)意、制造工具和制造能力在云端匯聚，將工業(yè)企業(yè)、信息通信企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、第三方開發(fā)者等主體在云端集聚，將數(shù)據(jù)科學(xué)、工業(yè)科學(xué)、管理科學(xué)、信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)在云端融合，推動(dòng)資源、主體、知識(shí)集聚共享，形成社會(huì)化的協(xié)同生產(chǎn)方式和組織模式。第四，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是打造制造企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵抓手。當(dāng)前，GE、西門子等國(guó)際領(lǐng)軍企業(yè)圍繞“智能機(jī)器+云平臺(tái)+工業(yè)APP”功能架構(gòu)，整合“平臺(tái)提供商+應(yīng)用開發(fā)者+海量用戶”等生態(tài)資源，搶占工業(yè)數(shù)據(jù)入口主導(dǎo)權(quán)、培育海量開發(fā)者、提升用戶粘性，不斷建立、鞏固和強(qiáng)化以平臺(tái)為載體、以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的工業(yè)智能化新優(yōu)勢(shì)，搶占新工業(yè)革命的制高點(diǎn)。說得形象一點(diǎn)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是兩化融合的“三明治”版。第一，底層是由信息技術(shù)企業(yè)主導(dǎo)建設(shè)的云基礎(chǔ)設(shè)施laaS層，在這一領(lǐng)域，我國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家處在同一起跑線，阿里、騰訊、華為等云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施已達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。第二，中間層是由工業(yè)企業(yè)主導(dǎo)建設(shè)的工業(yè)PaaS層，其核心是將工業(yè)技術(shù)、知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、模型等工業(yè)原理封裝成微服務(wù)功能模塊，供工業(yè)APP開發(fā)者調(diào)用，因此工業(yè)PaaS的建設(shè)者多為了解行業(yè)本身的工業(yè)企業(yè)，女ICE、西門子、PTC以及我國(guó)的航天科工、三一重工、海爾集團(tuán)均是基于通用PaaS進(jìn)行二次開發(fā)，支持容器技術(shù)、新型API技術(shù)、大數(shù)據(jù)及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建了靈活開放與高性能分析的工業(yè)PaaS產(chǎn)品。第三，最上層是由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、工業(yè)企業(yè)、眾多開發(fā)者等多方主體參與應(yīng)用開發(fā)的工業(yè)APP層，其核心是面向特定行業(yè)、特定場(chǎng)景開發(fā)在線監(jiān)測(cè)、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和預(yù)測(cè)性維護(hù)等具體應(yīng)用服務(wù)。對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，可以用三句話來概括：第一句，數(shù)據(jù)采集是基礎(chǔ)。其本質(zhì)是利用泛在感知技術(shù)對(duì)多源設(shè)備、異構(gòu)系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)環(huán)境、人等要素信息進(jìn)行實(shí)時(shí)高效采集和云端匯聚。當(dāng)前數(shù)據(jù)采集面臨的突出問題是，受制于傳感器部署不足、裝備智能化水平低，工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)存在數(shù)據(jù)采集數(shù)量不足、類型較少、精度不高等問題，無法支撐實(shí)時(shí)分析、智能優(yōu)化和科學(xué)決策。無論是跨國(guó)公司，還是國(guó)內(nèi)平臺(tái)企業(yè)，都把數(shù)據(jù)采集體系建設(shè)和解決方案能力建設(shè)作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)的基礎(chǔ)：一方面通過構(gòu)建一套能夠兼容、轉(zhuǎn)換多種協(xié)議的技術(shù)產(chǎn)品體系，實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通互操作，另一方面通過部署邊緣計(jì)算模塊，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的輕量級(jí)運(yùn)算和實(shí)時(shí)分析，緩解數(shù)據(jù)向云端傳輸、存儲(chǔ)和計(jì)算壓力。第二句，工業(yè)PaaS是核心。其本質(zhì)是在現(xiàn)有成熟的IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）平臺(tái)上構(gòu)建一個(gè)可擴(kuò)展的操作系統(tǒng)，為工業(yè)應(yīng)用軟件開發(fā)提供一個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)。工業(yè)PaaS面臨的突出問題是開發(fā)工具不足、行業(yè)算法和模型庫(kù)缺失、模塊化組件化能力較弱，現(xiàn)有通用PaaS平臺(tái)尚不能完全滿足工業(yè)級(jí)應(yīng)用需要。當(dāng)前，工業(yè)PaaS建設(shè)的總體思路是，通過對(duì)通用PaaS平臺(tái)的深度改造，構(gòu)造滿足工業(yè)實(shí)時(shí)、可靠、安全需求的云平臺(tái)，將大量工業(yè)技術(shù)原理、行業(yè)知識(shí)、基礎(chǔ)模型規(guī)則化、軟件化、模塊化，并封裝為可重復(fù)使用和靈活調(diào)用的微服務(wù)，降低應(yīng)用程序開發(fā)門檻和開發(fā)成本，提高開發(fā)、測(cè)試、部署效率，為海量開發(fā)者匯聚、開放社區(qū)建設(shè)提供支撐和保障。工業(yè)PaaS是當(dāng)前領(lǐng)軍企業(yè)布局的重點(diǎn)，是平臺(tái)核心能力的集中體現(xiàn)，也是當(dāng)前生態(tài)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。第三句，工業(yè)APP是關(guān)鍵。主要表現(xiàn)為面向特定工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，激發(fā)全社會(huì)資源推動(dòng)工業(yè)技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)和最佳實(shí)踐的模型化、軟件化、再封裝（即工業(yè)APP）,用戶通過對(duì)工業(yè)APP的調(diào)用實(shí)現(xiàn)對(duì)特定制造資源的優(yōu)化配置。工業(yè)APP面臨的突出問題是，傳統(tǒng)的生產(chǎn)管理軟件云化步伐緩慢，專業(yè)的工業(yè)APP應(yīng)用較少，應(yīng)用開發(fā)者數(shù)量有限，商業(yè)模式尚未形成。工業(yè)APP發(fā)展的總體思路是，一方面，傳統(tǒng)的CAx、ERP、MES等研發(fā)設(shè)計(jì)工具和運(yùn)營(yíng)管理軟件加快云化改造，基于工業(yè)PaaS實(shí)現(xiàn)了云端部署、集成與應(yīng)用，滿足企業(yè)分布式管理和遠(yuǎn)程協(xié)作的需要；另一方面，圍繞多行業(yè)、多領(lǐng)域、多場(chǎng)景的云應(yīng)用需求，大量開發(fā)者通過對(duì)工業(yè)PaaS層微服務(wù)的調(diào)用、組合、封裝和二次開發(fā)，開發(fā)形成面向特定行業(yè)特定場(chǎng)景的工業(yè)APPo從全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)展的總體情況來看，技術(shù)體系初步形成，產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐漸成熟，應(yīng)用場(chǎng)景日趨豐富。在技術(shù)體系方面，數(shù)據(jù)集成和邊緣處理技術(shù)、IaaS技術(shù)、平臺(tái)通用使能技術(shù)、工業(yè)數(shù)據(jù)建模和分析技術(shù)、工業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算技極用開發(fā)和微服務(wù)技術(shù)、平臺(tái)安全技術(shù)共同構(gòu)成了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的技術(shù)體系，邊緣數(shù)據(jù)集成處理、通用平臺(tái)二次開發(fā)、工業(yè)機(jī)理與大數(shù)據(jù)融合、微服務(wù)組件調(diào)用是當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建的主要方式。在產(chǎn)業(yè)生態(tài)方面，五大支撐、四大主體、兩類用戶共同構(gòu)成了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的產(chǎn)業(yè)體系，工業(yè)企業(yè)、信息技術(shù)企業(yè)、垂直領(lǐng)域企業(yè)、軟件企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)結(jié)合自身優(yōu)勢(shì)從不同路徑開展平臺(tái)產(chǎn)業(yè)布局，基于平臺(tái)提供開發(fā)環(huán)境、工業(yè)知識(shí)積累、微服務(wù)組件、大數(shù)據(jù)分析引擎，成為跨界企業(yè)與第三方開發(fā)者共同構(gòu)建平臺(tái)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的關(guān)鍵支撐。在應(yīng)用場(chǎng)景方面，工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的生產(chǎn)過程優(yōu)化、企業(yè)管理的運(yùn)營(yíng)決策優(yōu)化、企業(yè)間協(xié)同的資源配置優(yōu)化、產(chǎn)品全生命周期的管理服務(wù)優(yōu)化是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的四大典型應(yīng)用，平臺(tái)的應(yīng)用領(lǐng)域正從單個(gè)設(shè)備、單個(gè)工藝、單個(gè)企業(yè)向全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全生命周期領(lǐng)域拓展，帶動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)變。當(dāng)前，全球領(lǐng)先企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)正處于規(guī)模化擴(kuò)張的關(guān)鍵期，而我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)仍處于起步階段，發(fā)展基礎(chǔ)和能力薄弱，跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的綜合性平臺(tái)尚未形成，面向特定行業(yè)特定領(lǐng)域的企業(yè)級(jí)平臺(tái)影響力不強(qiáng)，亟需加強(qiáng)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，充分發(fā)揮政府、企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)等各方合力，把握全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)市場(chǎng)格局、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)未定的戰(zhàn)略窗口期，搶占基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的制造業(yè)生態(tài)發(fā)展主動(dòng)權(quán)和話語權(quán)，打造新型工業(yè)體系，加快形成培育經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)能。下一步，要從“供給側(cè)”和“需求側(cè)”兩端發(fā)力，堅(jiān)持“建平臺(tái)”與“用平臺(tái)”雙輪驅(qū)動(dòng)，培育一批跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的綜合能力平臺(tái)和解決企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展需求的企業(yè)級(jí)平臺(tái)，開展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)驗(yàn)證與測(cè)試評(píng)估，組織實(shí)施百萬工業(yè)企業(yè)上云和百萬工業(yè)APP培育工程。要堅(jiān)持“補(bǔ)短板”與“建生態(tài)”相互協(xié)調(diào)，實(shí)施工業(yè)技術(shù)軟件化工程，促進(jìn)軟件技術(shù)與工業(yè)技術(shù)深度融合，構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)支撐體系。要堅(jiān)持“保安全”與“促發(fā)展”相互促進(jìn)，加快形成發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安全保障體系。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是推動(dòng)制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展的重要抓手，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的制造業(yè)生態(tài)正成為產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的“風(fēng)口”，發(fā)展的機(jī)遇稍縱即逝，需要在技術(shù)研發(fā)、標(biāo)準(zhǔn)研制和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用等方面盡早部署。為此，編撰形成了《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)白皮書(2017)》。本白皮書在編寫過程中集眾人之智、采眾家之長(zhǎng)，是對(duì)新形勢(shì)下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)演進(jìn)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和應(yīng)用模式的階段性提煉和總結(jié)。下一步，要圍繞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)培育、測(cè)試驗(yàn)證、能力評(píng)估及標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)等方面，統(tǒng)籌開展工作。希望能夠通過白皮書為相關(guān)人員提供參考，通過社會(huì)各界共同努力，為我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的發(fā)展貢獻(xiàn)一份力量，共同推動(dòng)我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)進(jìn)步、應(yīng)用繁榮。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)體系（一）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)七大核心技術(shù)交織融合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)需要解決多類工業(yè)設(shè)備接入、多源工業(yè)數(shù)據(jù)集成、海量數(shù)據(jù)管理與處理、工業(yè)數(shù)據(jù)建模分析、工業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新與集成、工業(yè)知識(shí)積累迭代實(shí)現(xiàn)等一系列問題，涉及七大類關(guān)鍵技術(shù)，分別為數(shù)據(jù)集成和邊緣處理技術(shù)、laaS技術(shù)、平臺(tái)樓能支術(shù)全技術(shù)管理技術(shù)、應(yīng)用開發(fā)和微服圖2：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)體系圖1?數(shù)據(jù)集成與邊緣處理技術(shù)務(wù)技術(shù)、工業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)作企業(yè)設(shè)備接入：基于工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)總線等工應(yīng)用層ZEJlLSaaS3G/4(業(yè)務(wù)運(yùn)行APP管理APP平臺(tái)層■議，以太網(wǎng)、光纖等通用協(xié)議,、nB-iot等無線協(xié)議將工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備接入到平臺(tái)邊緣層。協(xié)議轉(zhuǎn)換：一方面運(yùn)用協(xié)議解析、中間件等技術(shù)兼容ModBus.OPC、CAN、Profibus等各類工業(yè)通信協(xié)議和軟件通信接口，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和統(tǒng)一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式從邊緣側(cè)將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?，?shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程接入。邊緣數(shù)據(jù)處理：基于髙性能計(jì)算芯片、實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)、邊緣分析算法等技術(shù)支撐，在靠近設(shè)備或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、存儲(chǔ)以及智能分析應(yīng)用，提升操作響應(yīng)靈敏度、消除網(wǎng)絡(luò)堵塞，并與云端分析形成協(xié)同。IaaS技術(shù)基于虛擬化、分布式存儲(chǔ)、并行計(jì)算、負(fù)載調(diào)度等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)等計(jì)算機(jī)資源的池化管理，根據(jù)需求進(jìn)行彈性分配，并確保資源使用的安全與隔離，為用戶提供完善的云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。平臺(tái)使能技術(shù)資源調(diào)度：通過實(shí)時(shí)監(jiān)控云端應(yīng)用的業(yè)務(wù)量動(dòng)態(tài)變化，結(jié)合相應(yīng)的調(diào)度算法為應(yīng)用程序分配相應(yīng)的底層資源，從而使云端應(yīng)用可以自動(dòng)適應(yīng)業(yè)務(wù)量的變化。多租戶管理：通過虛擬化、數(shù)據(jù)庫(kù)隔離、容器等技術(shù)實(shí)現(xiàn)不同租戶應(yīng)用和服務(wù)的隔離，保護(hù)其隱私與安全。數(shù)據(jù)管理技術(shù)數(shù)據(jù)處理框架：借助Hadoop、SparksStorm等分布式處理架構(gòu)，滿足海量數(shù)據(jù)的批處理和流處理計(jì)算需求。數(shù)據(jù)預(yù)處理：運(yùn)用數(shù)據(jù)冗余剔除、異常檢測(cè)、歸一化等方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，為后續(xù)存儲(chǔ)、管理與分析提供髙質(zhì)量數(shù)據(jù)來源。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理：通過分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)等不同的數(shù)據(jù)管理引擎實(shí)現(xiàn)海量工業(yè)數(shù)據(jù)的分區(qū)選擇、存儲(chǔ)、編目與索引等。應(yīng)用開發(fā)和微服務(wù)技術(shù)多語言與工具支持：支持Java,Ruby和PHP等多種語言編譯環(huán)境，并提供Eclipseintegration,JBossDeveloperStudio、和Jenkins等各類開發(fā)工具，構(gòu)建髙效便捷的集成開發(fā)環(huán)境。微服務(wù)架構(gòu)：提供涵蓋服務(wù)注冊(cè)、發(fā)現(xiàn)、通信、調(diào)用的管理機(jī)制和運(yùn)行環(huán)境，支撐基于微型服務(wù)單元集成的“松耦合”應(yīng)用開發(fā)和部署。圖形化編程：通過類似Labview的圖形化編程工具，簡(jiǎn)化開發(fā)流程，支持用戶采用拖拽方式進(jìn)行應(yīng)用創(chuàng)建、測(cè)試、擴(kuò)展等。工業(yè)數(shù)據(jù)建模與分析技術(shù)數(shù)據(jù)分析算法：運(yùn)用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)及最新的人工智能算法實(shí)現(xiàn)面向歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)的聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)測(cè)分析。機(jī)理建模：利用機(jī)械、電子、物理、化學(xué)等領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)，結(jié)合工業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，基于已知工業(yè)機(jī)理構(gòu)建各類模型，實(shí)現(xiàn)分析應(yīng)用。安全技術(shù)數(shù)據(jù)接入安全：通過工業(yè)防火墻技術(shù)、工業(yè)網(wǎng)閘技術(shù)、加密隧道傳輸技術(shù)，防止數(shù)據(jù)泄漏、被偵聽或篡改，保障數(shù)據(jù)在源頭和傳輸過程中安全。平臺(tái)安全：通過平臺(tái)入侵實(shí)時(shí)檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)、惡意代碼防護(hù)、網(wǎng)站威脅防護(hù)、網(wǎng)頁(yè)防篡改等技術(shù)實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的代碼安全、應(yīng)用安全、數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)站安全。訪問安全：通過建立統(tǒng)一的訪問機(jī)制，限制用戶的訪問權(quán)限和所能使用的計(jì)算資源和網(wǎng)絡(luò)資源實(shí)現(xiàn)對(duì)云平臺(tái)重要資源的訪問控制和管理，防止非法訪問。在上述七大類技術(shù)中，通用平臺(tái)使能技術(shù)、工業(yè)數(shù)據(jù)建模與分析技術(shù)、數(shù)據(jù)集成與邊緣處理技術(shù)、應(yīng)用開發(fā)和微服務(wù)技術(shù)正快速發(fā)展，對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的構(gòu)建和發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。在平臺(tái)層，PaaS技術(shù)、新型集成技術(shù)和容器技術(shù)正加速改變信息系統(tǒng)的構(gòu)建和組織方式。在邊緣層，邊緣計(jì)算技術(shù)極大的拓展了平臺(tái)收集和管理數(shù)據(jù)的范圍和能力。在應(yīng)用層，微服務(wù)等新型開發(fā)框架驅(qū)動(dòng)工業(yè)軟件開發(fā)方式不斷變革，而工業(yè)機(jī)理與數(shù)據(jù)科學(xué)深度融合則正在引發(fā)工業(yè)應(yīng)用的創(chuàng)新浪潮。（二）平臺(tái)架構(gòu)，PaaS以其開放靈活特性成為主流選擇仁基于通用PaaS的二次開發(fā)成為工業(yè)PaaS主要構(gòu)建方式PaaS能夠?yàn)樯蠈庸I(yè)APP開發(fā)屏蔽設(shè)備連接、軟件集成與部署、計(jì)算資源調(diào)度的復(fù)雜性，大部分領(lǐng)先平臺(tái)都依托通用PaaS向用戶提供服務(wù)。例如GEPredix基于對(duì)CloudFoundry的二次開發(fā)支持Spring、.NET等開發(fā)框架，提供PostgreSQL>SQLServer、Redis以及來自第三方和開源社區(qū)的應(yīng)用服務(wù)，還包tgitHub代碼庫(kù)、Node,js、Bower包管理器、Gulp、SASS、WebComponentTester等多種開發(fā)工具，以便支持開發(fā)人員快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的開發(fā)與部署。其他主流平臺(tái)也均采取類似策略，IBMBluemix.西門子MindSphere、BoschloTSuite、航天云網(wǎng)INDICS等平臺(tái)均基于CloudFoundry搭建，樹根互聯(lián)根云RootCloud.海爾COSMOPlat平臺(tái)、寄云科i^JeuSeer平臺(tái)則分別基于docker、Openshift等進(jìn)行構(gòu)建。2.新型集成技術(shù)成為平臺(tái)能力開放的重要手段借助RESTAPI等一系列WebAPI技術(shù)，大部分工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的設(shè)備、軟件和服務(wù)通過JSON、XML等統(tǒng)一格式實(shí)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的信息交互和調(diào)度管理，為企業(yè)內(nèi)外協(xié)同、云端協(xié)同、能力開放、知識(shí)共享奠定基礎(chǔ)。新型API技術(shù)為多源異構(gòu)系統(tǒng)的快速集成提供有效支撐實(shí)現(xiàn)邊緣設(shè)備與云端的集成、傳統(tǒng)工業(yè)軟件與云端的集成、平臺(tái)內(nèi)部不同軟件和功能的集成。目前Ayla、IntelIoT、Zatar>Xively>Eurotech等平臺(tái)更是以REST協(xié)議為核心手段實(shí)現(xiàn)設(shè)備、應(yīng)用程序、后端系統(tǒng)的全要素集成，此外，Predix>ThingWorx>WatsonIoT等絕大部分平臺(tái)也都集成了RESTAPI技術(shù)。基于API技術(shù)的能力開放是平臺(tái)發(fā)展的重點(diǎn)方向。發(fā)那科FIELDsystem平臺(tái)目前已經(jīng)200多家公司開放API,支持用戶靈活調(diào)用平臺(tái)的相關(guān)服務(wù)來開發(fā)個(gè)性化應(yīng)用。Predix基于RESTAPI技術(shù)提供資產(chǎn)管理和位置控制的微服務(wù)，基于區(qū)塊鏈技術(shù)提供數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證API,基于大數(shù)據(jù)技術(shù)提供數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 APIoIBMWatsonI0T平臺(tái)基于RESTAPI技術(shù)為工業(yè)應(yīng)用提供連接、認(rèn)知分析、實(shí)時(shí)分析、信息管理和風(fēng)險(xiǎn)管理等功能。3容器技術(shù)支撐平臺(tái)及應(yīng)用的靈活部署通過引入容器和無服務(wù)器計(jì)算等新型架構(gòu)，能夠?qū)崿F(xiàn)平臺(tái)和工業(yè)應(yīng)用的靈活部署和快速迭代,以適應(yīng)工業(yè)場(chǎng)景中海量個(gè)性化開發(fā)需求。容器技術(shù)簡(jiǎn)化了硬件資源配置的復(fù)雜性，一方面實(shí)現(xiàn)了平臺(tái)中服務(wù)和應(yīng)用的靈活部署。例如IBM將WatsonI0T平臺(tái)中的采集服務(wù)WatsonService平臺(tái)中的分析服務(wù)以容器形式封裝后，可以實(shí)現(xiàn)圖形化的快速應(yīng)用構(gòu)建。GEPredix平臺(tái)中訓(xùn)練形成的智能模型， 利用容器技術(shù)可以直接部署在PredixMachine設(shè)備上。另一方面，容器技術(shù)實(shí)現(xiàn)了平臺(tái)自身的快速部署。例如PTCThingWorx平臺(tái)2017年6月發(fā)布的8.0版本增加了基于Docker的部署方式，支持平臺(tái)在不同公有云、私有云、混合云等多種基礎(chǔ)設(shè)施上的快速構(gòu)建和靈活遷移。SAP在dockerstore中提供HANA的應(yīng)用速成(express)版，打包內(nèi)存計(jì)算引擎和數(shù)據(jù)分析算法，使應(yīng)用開發(fā)者可以在本地或云端快速開發(fā)基于HANA平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用和軟件。(三)應(yīng)用創(chuàng)新，工業(yè)機(jī)理與數(shù)據(jù)科學(xué)走向融合仁對(duì)工業(yè)機(jī)理的深入理解是工業(yè)數(shù)據(jù)分析的重要前提在長(zhǎng)期工業(yè)發(fā)展過程中，工業(yè)企業(yè)面向不同行業(yè)、不同場(chǎng)景、不同學(xué)科積累了大量經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)，這些工業(yè)機(jī)理的理解和提煉能夠?qū)ιa(chǎn)現(xiàn)象進(jìn)行精準(zhǔn)描述和有效分析，對(duì)傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)和管理的優(yōu)化起到重要作用。隨著新型數(shù)據(jù)科學(xué)的興起，這些工業(yè)機(jī)理又能夠有效指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析過程中的參數(shù)選擇和算法選擇，使其更加貼合工業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)。因此，以GE、西門子、博世筆匸業(yè)巨頭均將自身工業(yè)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行提煉和封裝，作為其工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心能力與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。例如，GE公司將以往由工程師智囊團(tuán)完成的飛行數(shù)據(jù)分析工作“搬上"Predix平臺(tái)，專家在Predix平臺(tái)的幫助下構(gòu)建一個(gè)檢測(cè)程序來根據(jù)航程的長(zhǎng)短自動(dòng)對(duì)比飛機(jī)起飛前后發(fā)動(dòng)機(jī)滑油量，實(shí)現(xiàn)滑油消耗的提前告警和運(yùn)維，從而將其航空發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為平臺(tái)上面向用戶特殊應(yīng)用需求的專業(yè)服務(wù)能力。大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)驅(qū)動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)分析能力跨越式提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來工業(yè)數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)與擬合方法難以滿足海量數(shù)據(jù)的深度挖掘，大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法正在成為眾多工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)配置。Spark.Hadoop>Storm等大數(shù)據(jù)框架被廣泛應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)的批處理和流處理，決策樹、貝葉斯、支持向量機(jī)等各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法，尤其是以深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)為代表的人工智能算法，正成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)解決各領(lǐng)域診斷、預(yù)測(cè)與優(yōu)化問題的得力工具。例如，IBM公司將人工智能系統(tǒng)Watson引入Bluemix中打造出具備“AI+IoT”特色的WatsonIoTPlatform,借助物聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)連接匯聚能力為智能系統(tǒng)Watson提供數(shù)據(jù)支撐,Watson系統(tǒng)則憑借優(yōu)勢(shì)明顯的認(rèn)知、推理和學(xué)習(xí)功能尋找數(shù)據(jù)與結(jié)果之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，并形成新的洞察力以幫助企業(yè)進(jìn)行最優(yōu)決策。數(shù)據(jù)科學(xué)與工業(yè)機(jī)理結(jié)合有效支撐復(fù)雜數(shù)據(jù)分析，驅(qū)動(dòng)數(shù)字季生發(fā)展基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，數(shù)據(jù)分析方法與工業(yè)機(jī)理知識(shí)正在加速融合，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜工業(yè)數(shù)據(jù)的深度挖掘，形成優(yōu)化決策。例如，上海隧道工程股份有限公司通過與寄云合作，借助平臺(tái)采集工業(yè)檢測(cè)設(shè)備中的各類圖像、距離、位置、轉(zhuǎn)速、傾角、壓力、流量、扭矩、功率等全部數(shù)據(jù)，基于巖土知識(shí)、功率曲線、扭矩曲線、屈服強(qiáng)度等工業(yè)知識(shí)機(jī)理標(biāo)記（或提?。┊惓Ｐ畔?，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取與模型訓(xùn)練，再接入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常預(yù)警，從而解決盾構(gòu)硬巖掘進(jìn)機(jī)TBM施工過程中的難題，突破傳統(tǒng)解決方案的極限。隨者融合的不斷深化，基于精確建模、高效分析、實(shí)時(shí)優(yōu)化的數(shù)字孿生快速發(fā)展，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)對(duì)象和工業(yè)流程的全面洞察。東方國(guó)信基于非穩(wěn)態(tài)、多相、多物理場(chǎng)的數(shù)值模擬仿真技術(shù)、熱力學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型、以及工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)等，建立虛實(shí)映射、實(shí)時(shí)監(jiān)控、智能診斷、協(xié)同優(yōu)化的數(shù)字李生，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)實(shí)體設(shè)計(jì)和工藝流程的仿真及優(yōu)化，在煉鐵，工業(yè)鍋爐，水電，空壓機(jī)，能源等多個(gè)行業(yè)或領(lǐng)域落地。工業(yè)知識(shí)正基于平臺(tái)快速積累并實(shí)現(xiàn)高效傳播與復(fù)用通過數(shù)據(jù)積累、算法優(yōu)化、模型迭代，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中將形成覆蓋眾多領(lǐng)域的各類知識(shí)庫(kù)、工具庫(kù)和模型庫(kù)，實(shí)現(xiàn)舊知識(shí)的不斷復(fù)用和新知識(shí)的持續(xù)產(chǎn)生。借助這種方式，傳統(tǒng)分散于不同企業(yè)、不同系統(tǒng)、不同個(gè)體的工業(yè)經(jīng)驗(yàn)將能夠獲得有效沉淀和匯聚起來，并通過平臺(tái)功能的開放和調(diào)用被更多企業(yè)共享。例如，索為SYSWARE平臺(tái)通過打造統(tǒng)一的工程中間件，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類知識(shí)經(jīng)驗(yàn)、工業(yè)機(jī)理、算法模型的集成，目前已在航空、航天、船舶、兵器、核工業(yè)、電子等行業(yè)構(gòu)建工業(yè)知識(shí)庫(kù)上百個(gè)，知識(shí)條目500萬以上。（四）功能下沉，邊緣與云端協(xié)同成為平臺(tái)重要發(fā)展方向仁基于邊緣的多協(xié)議轉(zhuǎn)換強(qiáng)化平臺(tái)數(shù)據(jù)接入能力大部分平臺(tái)均提出了協(xié)議轉(zhuǎn)換和云端協(xié)同技術(shù)方案，實(shí)現(xiàn)設(shè)備、傳感器、PLC、控制系統(tǒng)、管理軟件等不同來源的海量數(shù)據(jù)在云端的集成與匯聚?；诰W(wǎng)關(guān)的多協(xié)議轉(zhuǎn)換正獲得普遍應(yīng)用，GE通過將數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換模塊PredixMachine部署在現(xiàn)場(chǎng)傳感器、控制器和網(wǎng)關(guān)，利用OPCUA技術(shù)實(shí)現(xiàn)工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)總線等不同協(xié)議的轉(zhuǎn)換。OracleIoTCloudService面向設(shè)備遠(yuǎn)程管理業(yè)務(wù)，通過“軟件網(wǎng)關(guān)”實(shí)現(xiàn)對(duì)行業(yè)通信協(xié)議的支持。西門子通過在設(shè)備端部署數(shù)據(jù)采集模塊MindCormectNano,實(shí)現(xiàn)通用協(xié)議兼容和私有協(xié)議轉(zhuǎn)換?；诓僮飨到y(tǒng)和芯片的原生集成正成為重要?jiǎng)?chuàng)新方向。如Intel推出WindRiverEdgeManagementSystem嵌入式管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備與IntelIoTPlatform的直接互聯(lián)oAylaIoTPlatform與博通、髙通、意法半導(dǎo)體等芯片巨頭合作，將平臺(tái)接口內(nèi)嵌在芯片中，直接從芯片層面支持邊緣與云端的互聯(lián)。2.邊緣數(shù)據(jù)處理和緩存技術(shù)有效提升平臺(tái)承載能力工業(yè)生產(chǎn)過程中髙頻數(shù)據(jù)采集，往往會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳輸、平臺(tái)存儲(chǔ)與計(jì)算處理等方面帶來性能和成本上的巨大壓力，在邊緣層進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和緩存，正成為主要平臺(tái)企業(yè)的共同做法。一莊邊緣層進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，剔除冗余數(shù)據(jù)，減輕平臺(tái)負(fù)載壓力。例如，SAPLeonardoEdgePlatfonn與Dell邊緣網(wǎng)關(guān)集成，實(shí)現(xiàn)邊緣數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)預(yù)處理。華為推出EC-IoT解決方案基于敏捷網(wǎng)關(guān)能夠大幅縮短業(yè)務(wù)上線時(shí)間，降低運(yùn)營(yíng)成本50%以上。二是利用邊緣緩存保留工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)全量數(shù)據(jù)，并通過緩存設(shè)備直接導(dǎo)入數(shù)據(jù)中心，降低網(wǎng)絡(luò)使用成本。例如亞馬遜推出的AWSSnowballEdge＞微軟Azure數(shù)據(jù)盒、以及谷歌的TransferAppliance,以100TB級(jí)別的容量支持現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)臨時(shí)存儲(chǔ)，通過實(shí)體運(yùn)輸將數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)中心，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)傳輸過程并盡可能減少設(shè)置與集成工作。在風(fēng)電場(chǎng)的實(shí)際應(yīng)用中，Sno