北京AI工业互联网技术

中国工业互联网平台具有全球较旺盛的市场需求和较完备的互联网生态。一方面，美德将大型企业作为平台主要用户群体，而中国将工业互联网平台作为大中小企业融通发展的新载体，通过平台技术模块化和知识经验软件化，将大企业成熟有效的技术、管理、应用等方面的知识经验，快速向中小企业复制推广，降低技术门槛和应用成本，带动其转型升级。另一方面，美国在互联网应用创新、市场规模等领域弱于中国，尚无覆盖全社会的互联网生态体系。德国在互联网平台实践和能力各方面仍处于适应期。工业互联网推动设备制造商向服务提供商转型。北京AI工业互联网技术

中国工业数据采集和分析能力不足。中国在设备数字化、网络化方面与美、德之间的差距较大，在边缘计算层，平台发展所必需的智能感知、自动控制、协议解析、边缘智能模块等一系列基础性产业高度依赖国外，缺乏完整的行业数据采集方案。截至2018年底，我国制造企业生产设备数字化率为45.9%，数字化设备联网率为39.4%，尤其是中小企业基础薄弱，设备改造和数据采集难度较大。其次，发达国家工业设备产品在全球市场占据主导地位，GE、西门子等企业依托自身产品可采集跨区域、跨行业、跨领域的海量数据。而且美国、德国具有大量经验丰富和初创的数据分析企业，通过合作能帮助平台快速提升能力。但是中国市场巨大，一旦解决数据采集等基础环节问题，网络效应必然带来后发优势。北京AI工业互联网技术工业互联网平台促进供应链协同，增强企业竞争力。

总的来说，国内外主流工业互联网平台总体上呈现出以下态势：（1）IaaS被寡头垄断，其中，中、美的IaaS基础设施能力较强，正从互联网行业向其他行业扩张。（2）PaaS以专业性为基础拓展通用性，并渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口。信息化水平高的制造业企业成为PaaS建设的主力军，但先进的ICT企业是工业PaaS的共性关键使能技术的开拓者，基于中国互联网生态优势的国内互联网企业可能会成为工业PaaS的另一支主力军。（3）SaaS专注专业纵深，正逐步深入制造业细分行业领域。PaaS的成熟度和能力是SaaS发展的基础，只有PaaS成熟度和能力大幅提升，SaaS才有繁荣的可能。受限于工业PaaS，现阶段的工业SaaS仍处于萌芽阶段，各方SaaS处于同一起跑线，但是中国拥有良好的互联网生态基础，将激发SaaS巨大的应用潜力。

数据体系是要素。工业互联网数据有三个特性。一是重要性。数据是实现数字化、网络化、智能化的基础，没有数据的采集、流通、汇聚、计算、分析，各类新模式就是无源之水，数字化转型也就成为无本之木。二是专业性。工业互联网数据的价值在于分析利用，分析利用的途径必须依赖行业知识和工业机理。制造业千行百业、千差万别，每个模型、算法背后都需要长期积累和专业队伍，只有深耕细作才能发挥数据价值。三是复杂性。工业互联网运用的数据来源于“研产供销服”各环节，“人机料法环”各要素，ERP、MES、PLC等各系统，维度和复杂度远超消费互联网，面临采集困难、格式各异、分析复杂等挑战。工业互联网促进能源管理优化，实现节能减排。

此类平台的垂直行业属性较强，对于信息化集成应用及供应链管理水平都有很高要求。通用使能平台主要由ICT企业提供，涉及云计算、物联网、大数据的基础性、通用性的服务。其中部分平台侧重于云服务的数据计算及存储，如微软的Azure、SAP的HANA、亚马逊的AWS以及阿里云的supET等，部分平台侧重于物联网的设备连接管理，如思科的Jasper等。这类平台为资产优化及资源配置型工业互联网提供连接、计算、存储等底层技术支撑，例如，西门子MindSphere和GE Predix均与亚马逊AWS和微软Azure两家云服务商达成合作协议，租用公有云方式成为工业互联网平台部署和应用推广的可行选择。此外，通用使能平台还普遍应用于金融、娱乐、生活服务等行业。工业互联网助力企业构建绿色制造体系，减少资源浪费。北京AI工业互联网技术

工业互联网为汽车行业提供智能制造，提升汽车品质。北京AI工业互联网技术

采矿行业是采掘、开发自然界能源或将自然资源加工转换为燃料、动力的工业，当前主要面临资源紧缺、安全监管与环保压力大、设备实时监管、精细化管理要求高等痛点。山西潞安新元煤矿、陕煤集团小保当煤矿、山东黄金三山岛金矿、内蒙古白云鄂博稀土矿等采矿企业利用“5G+工业互联网”，开展智能采掘与生产控制、环境监测与安全防护、井下巡检等，把人从危险繁重的工作环境中解放出来，促进了采矿行业绿色、安全生产。总体来说，国外工业互联网产业的发展情况呈现出多元化、协同化和创新化的特点。北京AI工业互联网技术