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何谓工业互联网？
一百个人有一百个不同的解释。
相同的是，都会涉及到几个要素：大数据、云平台、AI算法、行业知识、智能设备。
不同的是，包括制造业、互联网产业各玩家可能会根据自己专注领域不同，在重要性排序上有不同的排序，在权重上有不同的权重分配。
无论相同，或是不同，要实现方案落地，甚至规模化应用，要满足制造业企业的当下需求：降本增效。
值得注意的是，对于云平台构建，行业各类玩家从不同角度开始切入；对于AI算法，更为IT行业、创业企业所宠幸，尤其视觉类AI算法在工业品检测、缺陷检测中的应用相对成熟；对于工业协议、相关标准，也已经在路上。
在这样的背景下，已经逐渐有工业互联网行业应用、解决方案开始落地，包括汽车、家电、3C电子等较为“前卫”的制造业数字化转型已经在路上。
这样的趋势及应用案例在第二十一届中国国际工业博览会（以下简称“2019工博会”）上也可见一斑。
当下国内企业数字化转型分两类，一类企业明白自己的转型关键点在哪里，该如何转型，这类企业多数已有一定的数字化基础；另一类企业有数字化转型需求，却不知从何处下手开始转型，这类企业在国内制造业中占比较大。
也正因如此，做工业互联网的企业多多少少会“搭配”一些咨询业务。
在2019工博会上，西门子除了展示了自己的数字化双胞胎的应用案例、MindPower智能配电管理云平台外，还联合赛迪灵犀共同推出数字化企业能力评估模型。
西门子数字化企业业务总监顾欣解释称，西门子从6个维度形成了这一企业数字化评估架构，包括基础支撑型上的企业战略、前沿应用、组织管理3个维度，以及企业自身价值链上的系统集成、生产管理、数据治理3个维度：
企业战略。企业未来的数字化转型蓝图及战略方向上的设定。
前沿应用。利用先进技术支撑数字化转型。
组织管理。组织体制和责任制定上，需要有责任人推动企业数字化转型，未来人才培养上有自己的思路。
生产管理。生产制造管理体系上需要形成一定的流程，并做相应的标准化工作。
系统集成。企业形成了大量的IT子系统及OT管理系统，这些系统并不互通，互联互通、系统集成，从而形成更大价值就成了当下的一大挑战。
数据治理。数字化企业拥有大量的数据，数据综合利用和治理就成为需要进行的工作。
顾欣强调，这一模型主要利用简化体系和互联网推广方式进行一个初期诊断，随后西门子及合作伙伴提供的一站式咨询、系统服务、产品服务可以提供之后企业数字化转型所需的服务。
据官方介绍称，该模型前序版本在2018年首次发布，目前已生成近3000份评估报告。
相对西门子而言，研华可以说是国内工业设备厂商代表，与此同时，研华近年来也开始着手构建自己的工业互联网体系。
研华科技（中国）工业物联网事业群总经理蔡奇男告诉雷锋网，“我们最初是一个自动化硬件公司，10年前我们意识到了工业软件的重要性，2014年我们意识到数据的价值，我们希望将OT层的数据价值最大化，并规划构建了WISE-PaaS平台。”
与其它工业互联网企业略有不同，研华目前主要仍以边缘设备侧价值为主，其WISE-PaaS平台更多是以共创模式构建工业互联网生态。雷锋网在研华展台也了解到，策维软件正是研华共创模式下合作企业之一，策维软件通过搭建EPOS工业互联网平台，可以为中小企业工厂提供数字化解决方案。
具体而言，EPOS通过将工厂中的业务单元、研发单元、仓储单元、生产单元等抽象成数字化模型，采用微服务、容器等互联网技术，并结合设备管理感知工业APP（DMPS）、生产管理感知工业APP（IMPS）等工业APP为工业企业提供服务。
海尔COSMOPlat作为当下工业互联网中的明星平台，也作为海尔在工业互联网领域的核心布局，一直活跃在各大展会上，此次在工博会上，海尔也展出了其基于COSMOPlat的建陶、医疗、机械等领域的解决方案。
据官方资料显示，海尔COSMOPlat现已构建起跨行业、跨领域、跨区域的共创共享生态。简言之，海尔在平台侧提的也是生态战略。
在海尔展台，雷锋网看到了海尔基于COSMOPlat为自己滚筒洗衣机搭建的一个洗衣机互联工厂解决方案。
据悉，海尔目前有13个互联工厂，所有工厂的内筒车间、箱体车间、外筒车间、总装车间内的设备通过这一系统实现互联，订单总量、计划数量、库存信息、生产线实时情况等信息都通过数字化平台呈现。
此外，通过抢单的形式进行订单分配，这同时也方便各个工厂根据自己的实际产能接收订单。
订单出货过程具体划分为十个步骤（定制下单、智能排产、智能拣配、柔性装配、模块装配、定制装配、智能检测、智能仓储、定制交付、用户评价），根据实际生产环节复杂程度及历史数据对各个步骤进行时间预测。
此外，这一整套系统还包括产品检测、产品出货全生命周期在内的数据监测和管理。
除此以外，海尔还展出了其COSMOPlat国家OID标识解析体系及家电行业基于表示解析的应用服务平台，这也是海尔在做的家电行业标识解析二级节点。
相对于更贴近设备侧或工厂侧的OT侧厂商而言，IT厂商更喜欢讲人工智能，尤其在较为成熟的视觉算法的应用。人工智能的前提是算力、算法的能力，雷锋网在英特尔的展位上看到了一个应用于纺织服装行业视觉检测案例。
当下制造业产业面临的一个问题是，产业数字化升级后，生产量加大，一方面人类会有疲劳期、不精确，另一方面年轻人不愿意做机械化的工作。机器视觉为视觉检测降低了人力成本，同时兼具准确性。
英特尔通过为JWIPC的工控设备提供「硬件平台（CPU、VPU）+供边缘智能软件平台+AI参考算法」整套解决方案，打造服装行业的视觉检测方案。该方案采用了基于英特尔OpenVINO的机器视觉算法，并通过CPU+VPU异构方案解决了算力问题。
由于CPU做的是逻辑运算，不善于做浮点运算，通过加入VPU处理器，提升工作效率。
具体在设备工作过程中，通过AI算法分析采集到的数据，并最终将分析结果反馈到应用层，通过应用层软件输出分析结果。目前这套工控设备已经在织布厂的缺陷检测、印花厂和服装厂的订单追踪及订单管理中有所应用，但现场技术人员也告诉雷锋网，“由于纺织厂的管理方式不够先进、智能化设备不够，AI算法所需的高质量数据不够，现在这套设备应用还不多，这个行业要发展起来还需要一段时间。”
同时，在英特尔展台上，雷锋网看到了英特尔在智慧工厂中技术布局框架，从工作负载整合、设备互联、数据收集、机器视觉到最终的设备控制，这也反映了当下工业互联网实际应用的一个整体思路。
在今年8月的2019百度云智峰会上，百度副总裁尹世明提出「人工智能工业化」，在2019工博会上，雷锋网也再次看到了百度在工业质检云上的整体方案。
质检环节占据整个工厂工作的一个重要部分，“1000人的工厂中，可能有200人是在做质检工作。”
百度智能云为企业用户可以提供两种方案：
第一类，定制化方式。用户通过提供至少50-100张工业检测缺陷照片，可以训练一个定制化算法模型，并最终应用到实际方案中；
第二类，用户通过购买百度智能云整套平台后在本地部署，自己训练算法模型并部署应用。
由于现在多数厂商不愿将自己的数据上传到公有云，多数用户会选择私有化部署。就成本而言，一套云平台售价在100万左右，对于一个定制化解决方案也是在100万左右，具体到推理模型而言，一般在30-50万。
具体而言，通过将相机、镜头、保护装置、算力设备与产线的融合设计，可以为诸如汽车、纺织、物流、能源行业提供质检方案。据官方资料显示，通过在钢铁行业部署应用行业专用AI算法模型的质检解决方案，较传统视觉算法准确率可提升10%-20%。
相对于IT、OT厂商而言，运营商今年在讲工业互联网的时候，都会提及5G的应用，5G+工业视觉、5G全连接工厂、5G+VR辅助装配等。
现场中国联通展示了其为商飞做的全连接工厂方案，将工厂内设备、人员、刀具，以及工厂外设备全要素实现连接，与此同时，企业可以将ERP、MES等系统对接到联通云平台上。“通过数据分析、预测性维护实时保持设备健康状态，这是最关键的。”联通相关负责人告诉雷锋网。
以刀具寿命管理为例，通过在刀具上贴二维码或纳维码，并以摄像头采集设备数据，建立起刀具的数据库，从实现随后的数据分析、预测性维护等能力。
联通以自己的网络优势为基础，转型（混改）后开始做“新基建”，即将网络建设到工厂中，融入到设备端及系统中，结合整个供应链合作伙伴，从感知层、PaaS层、SaaS层提供端到端解决方案。
提到5G当下在工业互联网中的应用，联通相关负责人告诉雷锋网，“在商飞的数字化方案中有30个应用场景，其中有10个应用场景与5G有关，包括AGV机器人的高速率连接、结合机器视觉的双目测量等应用场景。”
其中，结合机器视觉的数据可视化、视频联动，以及数据分析，中国电信也展出了自家的「5G+工业视觉方案」。据相关负责人介绍称，“5G目前的优点是传输速率快，因而通过摄像头采集的视频可以上传到云端进行分析比对，并最终实时反馈到设备侧，根据用户需求可以加入历史数据的比对，这一方案已经应用于浙江的某家水泥厂。”
关于5G在工业互联网中的应用，中国信息通信研究院华东分院主任贺仁龙博士在「2019国际工业互联网大会上」也给出了一张「5G+工业互联网的全景图」进行诠释，从图中可以看到，5G目前可见的主要应用场景包括AGV、机器视觉、虚实结合、虚拟产品、视频监控。
智能云科是一家有机床制造业行业基因的典型工业互联网企业，智能云科CEO朱志浩认为，制造业企业现在面临两大需求：提升过程质量、设备高效率，为此智能云科主要能力聚焦两方面：
第一，设备深度连接，通过各类设备协议整合与应用相结合的系统，获得真正有价值的数据；
第二，通过获得的数据做优化，以此让设备更好运转。
雷锋网了解到，智能云科此次展出产品包括iSESOL工业互联网平台、i5OS、iSESOL BOX等。其中iSESOL BOX是一个装备连接协议、边缘计算能力、工业APP的承载设备。官方数据显示，这一设备目标是承载四百多种装备连接协议。
另外，智能云科通过“众创、众制、众享”的生态模式沉淀行业知识，并通过提供开发者中心和工业APP STORE，与第三方专业开发者一起开发工业APP。
在2019工博会上，除了有诸多企业、产业联盟展出产品、方案，雷锋网在会场发现，包括中科院、清华、北大、复旦等高校也展出了自己的科研项目、应用方案，包括清华大学的多模态智能感知集成电路系统，北京大学的通用化智能临床研究数据平台等项目。
值得注意的是，这些项目或方案均有附产品销售方式，可见高校也已经融入整体的市场生态。
以北京大学的通用化智能临床研究数据平台项目为例，据官方资料显示，该平台基于SaaS云模式，集成了轻量级项目管理、多终端灵活病例采集、支持队列与随机对照的临床试验设计、数据采集、数据质控、生物样本库、数据统计分析等功能，可用于提升临床科研、流行病调查、临床试验和健康随访的流程化数据全生命周期的管理效率。解决了多中心医学健康研究、药物试验、慢性病管理、随访管理等临床数据采集与分析的问题。
这一平台官方给出的应用范围包括慢性病/健康随访管理与分析，病例数据采集与分析，医生临床实验设计与数据统计，新药研制与药物试验，临床科研与教学等领域。
工业互联网现在技术已经不是问题，至少在国内制造业企业数字化转型过程中，现有技术在提质增效上已经不是问题，这是雷锋网与行业人士交流中，多位行业人士持有的一个观点。
要实现这一观点其实还需要从两方面分析。一方面，国内多数制造业企业数字化程度低，现有技术在设备联网化、数字化，数据整合和应用上已经有一定能力，可以为当下制造业企业实现一定的提质增效；另一方面，包括工业互联网中的人工智能技术、工业互联协议、标识解析体系等尚处于研发、制定初期，还有很长的路要走。
尽管如此，目前国内已经有诸如海尔、商飞等一批标杆性落地先行方案。
此外，就2019年工业互联网发展趋势而言，行业整合也在各地展开，包括在2019上海工博会上，「上海市工业互联网平台和服务商倡议暨联合体」正式成立，联合体涵盖树根互联、智能云科、优也信息科技在内的四十多家企业。
这样的行业整合预计也将贯穿未来几年工业互联网的发展进程。
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