連續4年，“工業互聯網”都被寫入政府工作報告：

2018年，“發展工業互聯網平臺”首次寫入政府工作報告；

2019年，明確提出“打造工業互聯網平臺，拓展‘智能+’，為制造業轉型升級賦能”；

2020年，提出發展工業互聯網，推進智能制造；

2021年，提出發展工業互聯網，搭建更多共性技術研發平臺，提升中小微企業創新能力和專業化水平。

可見，國內的“工業互聯網”建設的步伐正逐步加快，而業內有關于“工業互聯網”建設的討論也愈加熱烈。

沒有工業互聯網，何談智能制造？

討論工業互聯網與智能制造關系之前，我們先來看看什么是工業互聯網？

依據“官方”解釋，工業互聯網的本質是：

通過開放的、全球化的工業級網絡平臺，把設備、生產線、工廠、供應商、產品和客戶緊密地連接和融合起來，高效共享工業經濟中的各種要素資源，從而通過自動化、智能化的生產方式降低成本、增加效率，幫助制造業延長產業鏈，推動制造業轉型發展。

簡單來講，在一家工廠中，工業機聯網承擔著連接平臺、分析平臺、決策平臺的作用。

具體運作過程中，工業互聯網將有效連接機器、人、控制信息與信息系統，基于對工業數據的全面深度感知、實時動態傳輸與高級建模分析，形成智能決策與控制，繼而驅動制造業的智能化發展。

可以說，工業互聯網是實現智能制造目標的重要組成部分，是智能制造產業的基礎設施。

與此同時，工業互聯網的搭建也迎來了一個最好的時候。人工智能與物聯網技術的結合，可以對工業制造場景內的每一個過程做到深度感知與預測，繼而對每個環節、甚至具體到某一臺機器進行即使調整與優化，讓制造業的每個環節都實現“智能”。

另外，以AI芯片為代表的邊緣計算，以及以5G為代表的通信技術的出現，也解決了過往數據傳輸的延時，并實現了數據采集分析與智能決策過程的安全、及時與高效。

搭建工業互聯網平臺之前，先打破數據孤島

依據前面的內容，我們也能夠得知，不管是連接，還是分析與決策，皆與數據相關。不夸張的說，數據，就是工業互聯網的“血液”。

一般而言，制造企業設計的數據類型很多，包括產品數據、運營數據、企業內部數據、供應商數據和價值鏈數據等等，工業互聯網所要做的就是采集、傳輸、存儲數據，緊密結合大數據分析與人工智能技術，對數據進行建模、分析，進而作出最終決策。

但在當下，“數據孤島”問題尚未完全解決。

“數據孤島”具體表現為兩類，一類是邏輯性的，指不同部門各自有各自的數據定義與標準，一類是物理性的，即各部門相互獨立存儲與維護數據，彼此之間相互孤立。

如此一來，如何跨不同工業標準快速收集數據，并支撐數據交互和大數據分析，成為工業互聯網搭建的第一道門檻。

不過需要注意的是，雖然都說要推進數據化，但在許多企業這里，如何分類并整理數據、如何利用數據，甚至如何基于自身特色通過數據切入工業互聯網，對于他們都是相對模糊的，尤其是中小微企業。

最后

正如因紀錄片《美國工廠》而名聲大噪的福建企業家曹德旺所指出的問題，不能為了轉型而轉型，為了智能而智能。

在沒有摸清楚脈絡之前，企業不能想當然的為了實現智能化轉型而急功近利，避免過往“單純機器人換人”的智能制造“面子化”工程。

也因此，為了更好地幫助企業找尋思路，鎂客網將于4月16日在蘇州舉辦M-TECH系列活動——2021機器人與智能制造高峰論壇。

屆時，在鎂客網搭建的這一平臺上，現場觀眾將能夠與來自產業研究院、上市企業、創業公司、投資機構的嘉賓面對面深度交流，一起探討工業互聯網的搭建要領，以及轉型智能制造的最佳姿勢。