工业互联网何去何从
2022年政府工作报告提出加快发展工业互联
2022年政府工作报告提出,加快发展工业互联网,培育壮大集成电路、人工智能等数字产业,提升关键软硬件技术创新和供给能力。
● 2018年“发展工业互联网平台”首次写入政府工作报告;
● 2019年政府工作报告明确提出“打造工业互联网平台,拓展‘智能﹢’,为制造业转型升级赋能”;
● 2020年提出“发展工业互联网,推进智能制造”;
● 2021年提出“发展工业互联网,促进产业链和创新链融合”;
到今年,已经是“工业互联网”连续5年被写入政府工作报告,这充分说明国家层面对于利用工业互联网赋能制造业数字化转型的重视程度。
中航工业信息技术中心原首席顾问、中国船舶独立董事宁振波表示:“工业互联网连续五年写入政府工作报告,表明它是我国推进制造强国建设的重要组成部分。在国家政策的大力支持下,在制造业转型升级需求的驱动下,发展工业互联网已成为当前发展的必然趋势。”
他强调,工业互联网不能单独理解,而要建立一个系统化的总体思维。这就像人体结构,生产装备和控制系统好比人的骨骼和肌肉,虽然很强健,但并不能代表很聪明。工业互联网其实是数字化的“神经系统”,能够促进人机物料法等生产要素的互联互通,从而为企业的数字化转型奠定基础。
近年来,工业互联网平台发展成效显著,具有一定区域和行业影响力的平台超150家,平台连接的工业设备数量达到7600万台套,平台汇聚的工业APP突破59万个,平台服务的工业企业达160万家。不过,目前来看我国工业互联网仍处于起步与探索阶段,还面临发展不平衡、企业集成水平不高、上下游协同较差、未形成完整的模式和体系等挑战。与发达国家相比,差距主要表现在核心技术和综合能力不强、人才支撑和安全保障不足、缺乏龙头企业引导等方面。
关键软硬件技术亟待突破
宁振波表示,我国智能制造和工业互联网创新发展面临严重困境,主要是因为中国制造“大而不强”“缺芯少魂”,尚未掌握核心技术,没有自己的集成电路和工业软件。因此,需要聚焦提升关键软硬件的技术创新和核心能力。这对我国制造业乃至国民经济的发展具有极其重大的现实意义和历史意义。
全国人大代表、广州汽车集团股份有限公司党委书记、董事长曾庆洪针对汽车工业软件国产化问题提出了自己的建议。他认为,中国工业软件远落后于发达国家,自主可控能力弱,国产化迟迟得不到推进,或将成为下一个“缺芯”问题。为此,他建议:要将汽车软件纳入关键核心软件攻关工程,聚焦核心、单点突破,着力突破“卡脖子”技术瓶颈。
全国人大代表、中国工程院院士、吴忠仪表董事长马玉山也提到,行业内仍有很多关键零部件大量依赖进口,“卡脖子”的危险如影随形。核心基础零部件、关键基础材料、先进基础工艺和产业技术基础,决定一个国家制造业的核心竞争力。他建议,在强化工业基础方面,工业核心技术是工业发展的根基,建议国家对科技突出成就、成果评价给予足够的重视和倾斜,调动科技创新的积极性;在税收方面也给予一定的支持,使这个基础产业能够健康有序地高质量发展。
全国人大代表、海尔集团董事局主席、首席执行官周云杰连续6年提交了关于工业互联网的建议。今年,周云杰在《推动开放开源形成我国工业互联网新优势》中建议:一是打造以15家双跨平台为核心成员的中国工业互联网顶级开源社区。二是定向培育CAX、PLC等优质工业互联网开源项目。三是将开源技术和开源实训融入教育体系,推动开源人才培养。
目前,全球97%的软件开发者和99%的企业使用开源软件,全球70%以上的新立项软件项目均采用开源模式。开放开源可以助力我国在工业互联网关键技术上实现跨越式发展。
应用场景有待进一步开拓
2021年11月,工信部发布了第二批“5G+工业互联网”十个典型应用场景和五个重点行业实践。十大典型应用场景包括生产单元模拟、精准动态作业、生产能效管控、工艺合规校验、生产过程溯源、设备预测维护、厂区智能理货、全域物流监测、虚拟现场服务、企业协同合作,五个重点行业实践包括石化化工行业、建材行业、港口行业、纺织行业、家电行业。如今,全国“5G+工业互联网”在建项目已经超过2000个。
微软亚洲工程院前院长、IEEE(电气和电子工程师协会)院士、傲林科技董事长刘震提到,目前,中国工业互联网首先让人想到的是“物联呈现”,把设备连接起来,再将采集到的数据上传到云端做呈现。这种做法多是以“设备连接上云+分析数据+工业APP为主要模式,应用场景局限于设备监控、设备预测性维护、后市场服务、能源能耗监测等方面,有待进一步开拓。
全国人大代表,中车株机公司党委书记、董事长周清和结合报告内容,提出了《大力推进智能制造产业发展》的建议。其中关于应用场景,他提到,支持工业互联网平台与先进制造业企业深度融合,由制造业企业提供工业互联网、5G技术的应用场景,构建起智能制造的微服务网和局域网。
全国政协委员、红杉中国创始及执行合伙人沈南鹏在《促进工业数据开发利用,助力制造业数智化转型》的提案中指出,当前工业数据的开发利用仍存在不少挑战。从应用层来看,多集中在“可见”场景,对“不可见”的复杂、不确定性工业场景应对不足:工业中的问题可被分为可见与不可见两类,当前大多数的数据功能实现都聚焦在解决可见问题,如设备定期维护保养、产品质量抽检等,对设备关键组件衰退、非预期停机、工艺过程与质量关系不清晰等隐性问题缺少量化显现,难以满足工业应用对象差异大,工况管理、资源匹配不确定等具体场景化管理的要求。
为此,他建议:一是,优化工业大数据应用试点示范的审评标准,支持能解决实际问题(如工艺改进、节能降耗、订单增加)和具备细分行业经验知识软件化能力的企业入选;二是,培育适合中小企业特点的数字科技服务商,通过遴选基础共性工业APP和征集发布轻量级数字化解决方案等,降低多场景应用的开发和部署成本;三是,鼓励金融机构为制造业数智化转型提供精准服务,为转型中的工业企业和提供数智化服务的数字科技公司提供适当的金融支持。
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