余晓晖
工业互联网与数字化转型的进展

余晓晖，信息社会50人论坛理事，中国信息通信研究院院长、教授级高级工程师，中国信息化百人会成员，工业互联网产业联盟理事长，国家战略性新兴产业发展专家咨询委员会委员，制造强国建设战略咨询委员会智能制造专家委员会委员，工业和信息化部通信科技委常委。

一、全球数字经济发展加速

习近平总书记在2021年中央政治局第三十四次集体学习时强调：数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。我们要推动数字经济和实体经济融合发展，把握数字化、网络化、智能化方向，推动制造业、服务业、农业等产业数字化，利用互联网新技术对传统产业进行全方位、全链条的改造，提高全要素生产率，发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用。

从全球看，数字经济增长明显高于经济增长整体情况。中国信息通信研究院对2020年47个国家的数字经济增长情况做了测算，这些国家整个名义增长值比GDP要高5.8个百分点，中国数字经济增长也明显高于整体经济，这是一个全球基本态势。预计“十四五”期间，数字经济增长能够保持年均速率约9%的增长，到2025年会超过60万亿元的规模。从过去2年的趋势来看，全球数字化转型会进一步加快，2021年全球数字化支出同比增长15%。预计未来3年全球数字化支出会达到17%，比前3年高6个百分点。麦肯锡研究认为，新冠肺炎疫情使全球各个领域的数字化进程提前了至少6～7年。从国内和国际情况来观察，整个全球数字化转型加快非常明显，而且是一个不可逆转的态势。

未来经济社会的每个领域都会面临深刻的数字化转型，很多业务流程和产品服务都会通过数字技术、智能化、软件化，重新塑造、重新定义，或者进一步优化。在这个大架构下，产业数字化是主战场。据中国信息通信研究院测算，我国2020年数字产业化的比重是7.3%，产业数字化的比重是31.2%，而在2005年，数字产业化和产业数字化的比重均约为7%。所以在过去十多年里，数字产业化并没有很大幅度增长，但是产业数字化增长非常快。这也反映了一个事实，数字技术是国民经济发展的先导性领域，而数字化主战场还是在各个传统的经济部门，是一种正外部溢出。预计“十四五”期末，在数字经济领域，数字产业化比重和产业数字化比重分别约为20%和80%，产业数字化产值将达到50万亿元，数字产业化产值约为10万亿元。

二、工业数字化转型的内涵与路径

回到数字化转型这个话题，在过去几十年里，我们经历了信息技术与经济社会各个领域的结合，过去讲信息化，现在强调数字化，可能从不同角度看有不同的含义，但本质上没有什么不同，讲的都是信息技术作为通用目的性技术驱动经济社会发展变革的过程。在有些场合讲制造业或工业的数字化、网络化、智能化时讲的是狭义的数字化转型，而广义的数字化转型，包含狭义数字化、网络化、智能化的全部内容，是过去几十年信息化浪潮里的一个自然发展过程，也是一个新的发展阶段。

但现在看信息化与数字化还是有一点很不同，我们过去强调的信息化，从工业企业的视角包含生产层面的自动化和经营管理层面的信息化，它们的核心都是流程驱动的，通过生产流程、企业管理流程的自动化，将人解放出来，实现大规模精益生产、精益管理，显著提升生产效率和运营效率；而现在数字化的一个重要特质是数据驱动，强调敏捷性、实时感知、动态优化和全局智能化决策能力，实现数据驱动的商业模式变革，带动全要素生产率的提升。

数字化转型是一个系统变革，其中最关键的是业务。业务转型有两个要素。第一个要素是连接范围，通过网络实现从生产系统到企业、再到产业价值链的连接，连接范围有多大，也意味着数字化转型所涉及范围有多广。然而，不同的行业、不同的企业，有不同的取舍或不同的切入点。第二个要素是深度，数据智能和企业核心业务、生产、经营管理结合的深度，也会决定价值的高低。数字化转型是一个系统性变革，通过业务转型驱动整个运营体系的转型，组织变革是一个全面过程，而业务转型是关键。在这个过程中，通过连接和数据的深度应用，一个新的优化范式会形成。所以，现在讲数字化转型和过去20年、30年的信息化、自动化还是有些不同的，引入了一些新的特质、新的要素。

在推动国家工业互联网发展的进程中，我们总结抽象出一个工业互联网模型，包括物理世界和数字空间两个部分。构建这个新的优化范式的一条线索是这次变革最重要的特质，即数据驱动，物联网、互联网把各种异构数据采集起来，基于数据进行机器学习、建模分析，利用数据科学进行决策优化。但是只有这条线索是不完整的，在各个行业应用中，都需要每个行业结合自己的知识积累，把这些知识和数据科学结合在一起，构成“数据驱动+行业机理与知识”的优化范式。把数字科学和传统物理世界的行业科学结合在一起，是工业互联网或者数字化转型中最重要的一个方法论，也是我们现在讲的第四次工业革命中最主要的一条路线。

这个方法论具体到每个行业、每家企业的时候，会有非常大的差异，这个差异来源于每个行业自己的比较优势，以及需要解决的痛点和难点问题。这里列了一些目前正在进行的数字化变革模式，例如，“数据+知识”会形成一个新的研发范式变革，数字化生产会带来制造模式变革，产品体系智能化会带来产品体系增值和重塑，数据驱动会带来各种创新和商业模式，以及产业组织变革和资源配置优化。几乎在每个行业中都能看到所有模式，但是对应每个行业有不同的路径选择。

三、不同行业的数字化转型有不同的演进

数字化转型是决定企业未来发展必不可少的一条路径。但是具体到每家企业，究竟怎么用数字技术、怎么能够带来价值，还是有很多挑战的。

例如，对于汽车行业，汽车管控一体化和用户服务成为一个共享模式，另外，造车新势力的兴起也是一个重要现象，用户参与、大规模的定制化生产、电力驱动、网联化、智能化结合在一起，带来了汽车领域的深刻变革。过去汽车工业是高度自动化、信息化的，在此基础上也有很多新的数字化演进。

在装备行业，复杂装备的设计和运维有很多数字化实践，一方面是前端的研发设计，另一方面是后服务市场。在原材料行业，传统的安全和环保管控仍然是重点，此外，全产业链全流程优化也变得非常重要，因为中国在钢铁石化行业的自动化、信息化水平极高，但整体产业链的效益差距比较大。消费品行业结合消费品特点和要素，利用数字技术重新定义商业模式。电子信息产业数字化有一个很重要的价值就是提升产品良率。在能源行业，会出现从能源生产到服务的新兴生态经济，未来也会和双碳结合带来很多机会。

不同行业有不同特点。数字化转型为数字技术供应商带来了巨大挑战，由于面临每个行业的高度个性化和碎片化，所以对数字技术产品软件和平台要求很高。

四、平台经济与常见类型

过去几年，整个平台行业有了快速发展，也带来了两个趋势。一个趋势是全球对消费性领域的平台经济的监管在加强，包括中国、欧洲和美国，基本上从2019年开始，各国陆续出台了相关监管和规范措施，以及相关法律。另一个趋势是面向生产领域的数字化平台快速发展，而截至2021年，数字化平台数量增长的势头已经有所放缓，整个数字化平台开始市场整合，全球数字化平台的市场集中度明显提高。截至目前，从国内到国际，还没有任何一家面向工业生产的平台企业能够像谷歌、亚马逊一样建立起自己的平台经济。

中国的数字化平台数量还在增长，有影响力的平台有150余家，中国信息通信研究院监测到的超过1000余家，有28家“双跨平台”，也有很多聚焦于特定行业、特定专业领域，以及面向不同企业的技术平台。目前看来，中国的数字化平台最为多元化，实践场景最为丰富，而且涵盖领域也非常丰富。

中国整体数字化平台能力也有明显进步。从3个层面来看，边缘层的边缘智能、边缘协同能力明显增强；PaaS层是最关键的，比如研发设计板块、人机交互、低代码开发、工业模型设计、信息模型设计、数字孪生等能力都在快速提升；此外，平台的生态意识也在增强。但对标全球最好的平台，还是有不小的差距。

从平台布局来看，数字化平台有4种常见类型。第1种是解决方案交付型，以项目交付制作为突破，一般常见于在垂直领域有很深积累的企业。第2种是“操作系统”型，这类平台一般有非常强的水平和能力，如微软可以同时涵盖很多不同领域。第3种是超级工业软件型，如西门子、达索、PTC。第4种是产业互联网型，中国互联网企业大多基于大数据和人工智能构建产业互联网，打通消费和生产。当然这些都是阶段性发展情况，大家都希望在制造领域或者实体经济领域做出自己的平台经济，很多模式会相互交叉，不断演化迭代出新的模式。

无论是制造企业基于自身沉淀出知识模型，再经过数据积累进行迭代和演化，不断提升，还是技术企业通过数字技术增强，不断利用新AI技术等对行业进行学习、形成提升，都是异曲同工，即通过不同路径把平台所需要素进行信息积累。但值得注意的是，完成工业软件是实现这个平台价值关系的最终环节。即使有了数据、有了连接，如何把它变成用户所需要的价值创造出来，最后还要通过工业软件去实现。

近年来，数字化平台的迭代速度很快，需要大量投资，而市场比较碎片化，或者说行业差异非常大，所以截至目前，中国的数字平台企业面临的资金压力、商业模式变现速度挑战非常大，但是已经有很多优秀企业在快速成长和发展了。

五、热门技术：5G、人工智能、数字孪生、可信数据空间

5G在中国的发展速度很快，但大众认知的5G和真正的5G的发展其实有一定差别，比如在中国，可能很多人都觉得5G发展得没有那么好，但实际上，中国的5G其实比4G发展的要快很多。中国进入4G时代是在2013年，而全球4G的启动是在2009年，中国大概晚了4年，在此之前所有要素都相对完善了，所以进入即在高峰。但是，对于5G，中国与美国、韩国第一时间同步部署，因此，中国是引领者、引导者，意味着要做很多试错。一些典型的全球5G应用探索如图1所示，我们可以看到，产业数字化的比例接近60%，都属于广义工业互联网范畴，这一点和过去的4G技术有很大不同。

为什么在国际上人们对5G有那么多的关注，包括与5G有关的全球博弈会有那么多，这是因为5G涉及更多场景，包括生产领域的场景都是过去没有的。另外，5G不仅是一个信息传输的技术，还集成和组合了一系列新的信息技术，如与计算的结合，与人工智能技术的结合，与AI、VR技术的结合，都有很大的变革潜力。

5G在矿山中的应用非常刚需，例如，5G在进入矿井后，可以使工人在井下的采掘面后退200米，工作人员可以远程进行操控，这对产业来说可能是一次很重要的变革。又如，华为的团泊洼工厂，被认为是全球最新的5G工厂，通过“5G+人工智能+边缘计算”技术能够代替人工操作，通过柔性生产，产线调整时间会大大缩短。很多小变革看起来微不足道，但是后续会带来很多巨大的变化。

但是截至目前，所有的5G生态领域应用都属于增量创新、边缘革命，不用改变现有的核心生产体系，也基本不用改变生产线，都是在外围发生的。在未来5G发展的重要领域，要把5G变成工业装备、自动化系统的一部分，就要解决时间确定性同步等问题。

如果5G能下沉变成一个工业基因，就意味着5G可以把计算能力下沉，也可以把人工智能技术下沉，能够带来一系列组合性变化。目前5G应用还处在非常初期的阶段，5G标准和产业化还不成熟，但是在这个过程中我们可以看到很多有意思的应用场景，这是我们未来可以推动的方向。

对于人工智能在工业领域的应用，一方面，人工智能在工业领域的应用使传统决策和解决问题的精度、速度有明显提升；另一方面，新一代人工智能技术，如数据科学技术的应用，也可能解决许多过去无法解决的问题，突破一些障碍，扩展可解决问题的边界。目前人工智能应用比较广泛的有传统专家系统、传统机器学习、新一代深度学习和知识图谱。从工业智能的推进来看，我们离全球最先进的水平尚有一些差距，但也能看到中国发展速度之快。

目前看来，工业数字孪生比较受重视，但是我们目前还处于初级阶段，80%的应用场景还处于可视化描述阶段，也有少数企业开展了更高水平、更具深度的决策优化，但这个比例还非常低。另外，对于工业设备数字孪生，无论是车间级还是工厂级，都是未来非常重要的发展方向。无论是中国、美国，还是日本、欧洲，对于把数字孪生作为工业数字化转型的一个重要方向，都有高度共识。

欧洲、日本、美国都不同程度地推动了数据空间的发展。但所有国家都基本上有这样一个共识，就是如何将数据利用起来，建立一个可信数据流动使用的环节。欧洲曾计划到2030年建立9个数据空间，这9个数据空间包括制造、能源、医疗、交通等。中国目前也有尝试，中国信息通信研究院正在从工业入手，与合作伙伴一起推动相关建设，但仍需要考虑设计原则，如如何确保每个企业的数据主权自主可控、中间如何构建规则体系等。