第六届世界智能大会智能制造高峰论坛举办
天津电视台主持人张丽君和虚拟主持人泰小达
“HI，大家好，我是泰小达，我来自中国天津美丽的滨城，接下来由我带领大家开启一段智能制造盛宴之旅。有请我的搭档主持人张丽君女士。”在6月24日举行的第六届世界智能大会智能制造高峰论坛云端虚拟演播厅里，虚拟主持人泰小达与天津电视台主持人张丽君互动开场，将虚拟与现实融为一体。
第六届世界智能大会智能制造高峰论坛由工业和信息化部、中国科学技术协会、天津市人民政府指导，天津市工业和信息化局、中国电子学会共同主办，智汇万联（北京）信息技术有限公司承办，天津经济技术开发区管理委员会支持。论坛采用基于元宇宙的传感交互技术，用云端虚拟演播厅替代线下会场，众多关注智能制造与智能传感领域的网友以线上形式参与论坛，直播累计观看量近70万人次。
新话题，聚云端，定位智能制造与智能传感
论坛以“汇智能传感创智造泰达”为主题，由中国科学院院士褚君浩作为论坛主席，精准聚焦实现智能制造的关键技术——智能传感。德国国家科学与工程院院士葛兴福(Dr.O.S.Ganiyusufoglu)，中国科学技术协会科学技术创新部部长刘兴平，工业和信息化部信息技术发展司副司长杨蔚玲，中国电子学会副理事长兼秘书长陈英，天津市工业和信息化局副局长周胜昔，天津经济技术开发区管委会副主任金香花等专家和领导线上出席论坛。
中国科学技术协会科学技术创新部部长刘兴平致辞
刘兴平表示，当前，新一代信息技术、新材料技术和新能源技术等不断突破并与先进制造技术加速融合，为制造业高端化、智能化、绿色化发展提供了历史性的机遇。发展智能制造，对加快发展现代产业体系、巩固壮大实体经济根基、构建新发展格局，建设数字中国具有重要的意义。我们要以“鼎新”带动“革故”，以增量带动存量，促进我国产业迈向全球价值链的中高端。
工业和信息化部信息技术发展司副司长杨蔚玲致辞
杨蔚玲在致辞中表示，新一轮科技革命和产业变革不断加快经济发展方式转变。工业和信息化部深入贯彻党中央、国务院关于十四五时期加快两化深度融合、推进制造业数字化转型的战略部署，深入实施工业互联网创新发展工程和“5G+工业互联网”工程，推动工业企业和工业设备上云上平台。下一步，信发司将持续完善两化融合发展政策体系，坚持以数据为关键要素，以数字技术与实体经济深度融合为主线，协同推进数字产业化和产业数字化，赋能传统产业转型升级，培育新产业新业态、新模式，不断做强做优做大我国数字经济。
强音量，定方向，专家解读传感产业为何是战略高地
中国科学院院士褚君浩
中国科学院院士褚君浩在《智能时代背景下的传感器技术》主题报告中，阐述了传感器技术，特别是光电传感技术的发展趋势。他指出，世界正走向智能化时代，智能化系统的重要支柱包括实时获取信息，智慧分析和做出反应。传感器是智能化系统一个非常重要的核心技术，有了好的传感器，就能握紧核心技术。在智能时代背景下，科技创新不断提升信息传感和数字技术水平，促进物联网的发展和智慧城市的建设，从而推动数字经济发展，提高人们生活水平。
九三学社中央科技委副主任郭源生
九三学社中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟常务副理事长郭源生围绕《感知技术生态体系建设与理念创新——我国传感器产业化机遇和挑战》主题，详细阐述了信息技术的基础与发展趋势、传感器现状与产业发展趋势，并对天津、泰达发展传感器产业提出了建设性意见。传感器是多技术聚集和融合的高技术产品，具有多品种小批量特征，产业集中度不高，产业化难度较大。传感器技术优劣是衡量一个国家基础科技水平和是否处在国际战略竞争制高点的重要标志，也是发达国家高度重视和争相发展的核心基础技术。
郭源生表示，天津发展传感器产业具备区位优势、产业基础优势、科研对接优势、人才优势及政策优势。在天津企业转型升级，产业数字化的过程中，传感器将得到大量应用。泰达围绕天津市12条重点产业链，构建“1+3+4”产业体系，以汽车及装备制造、电子信息、石化与新材料三大千亿级产业集群为抓手，在智能制造领域不断发力。要抓好顶层设计，打造传感器产业生态。希望通过世界智能大会吹响天津传感器产业化的号角。
德国国家工程院院士葛兴福
德国国家工程院院士、同济大学顾问教授、南京航空航天大学名誉教授葛兴福(Dr.Ö.S.Ganiyusufoglu)分享了《IntelligentManufacturingtoday-Whatisnext?》主题报告。工业4.0改变了所有人的生活和工业活动，机器互联和更加智能化的生产方式得以发展。葛兴福院士讲解了现代智能机床和制造业的前沿发展情况，并在演讲中表示，德国在制造技术方面的专业知识与中国在数字化方面的力量可以有机结合，双方未来的合作将会产生丰硕的成果。
立标准，助产业，泰达推动智能传感领域科学发展
智能传感器广泛应用于汽车、轨道交通、智慧城市、智能制造等各个领域，具有十分重要的应用意义。泰达作为天津市制造业的重要承载地，积极推动智能传感器产品的技术进步与产业化，大力支持智能传感器产品标准的制定，组织区内外传感产业链上下游单位共同参与智能传感器标准的立项、研讨、编写、发布。
智能传感器团体标准立项仪式
在泰达的大力推动下，智能光电传感器相关团体标准获得立项批复，并在论坛期间举行了立项仪式，中国电子学会副理事长兼秘书长陈英、天津市工业和信息化局副局长周胜昔、新兴际华应急产业有限公司党委书记董事长巩国平、天津一重电气自动化有限公司总经理刘巨伟、国机传感科技有限公司副总经理袁峰、沈阳仪表科学研究院有限公司总经理助理行业中心主任张阳线上出席仪式。
本次团体标准项目名称为红外光全反射式雨量光照传感器标准，由国机传感科技有限公司牵头，天津一重电气自动化有限公司、三兴汽车（天津）有限公司、新兴移山（天津）重工有限公司、天津云圣智能科技有限责任公司、天津朗誉机器人有限公司、天津联汇智造科技有限公司等6家泰达企业，以及沈阳仪表科学研究院有限公司、传感器国家工程研究中心、中国一拖集团有限公司、舜宇光学科技有限公司等9家行业机构、龙头企业作为编委单位参与标准起草。本次团体标准的制定将进一步规范相关产品的技术要求、统一试验方法、提升产品质量，推动先进传感器产品的技术进步与产业化。
天津经济技术开发区管委会副主任金香花
天津经济技术开发区管委会副主任金香花表示，天津经济技术开发区-泰达是1984年由国务院批复的全国首批国家级开发区之一，是国家综合配套改革试验区的一部分，是京津冀协同发展重大国家战略的重要承接地。泰达将以此次大会为契机,汇智能传感，创智造泰达，全力完善以智能传感器为关键零部件的现代制造业核心产业集群、完整产业生态,打造体制机制新优势，培育产业发展新动能，建设现代经济新体系，形成“产业智能化、动力内生化、发展绿色化、城市智慧化”的发展新格局。
领军企业共话高质量发展，探讨产业升级路径，驱动行业生态共融
西门子（中国）有限公司数字化工业集团副总裁兼过程自动化事业部总经理姚峻
西门子（中国）有限公司数字化工业集团副总裁兼过程自动化事业部总经理姚峻博士分享《提升智能制造赋能现场运维》主题演讲。姚峻介绍了在数字化转型下的智能制造中，如何让工厂数据为每一个运维人员所用，实现数字化的最后一公里，让运维人员成为数字运维人员。
洪泰智造创始人、CEO乔会君
洪泰智造创始人、CEO乔会君在《中国科技的繁荣时代》主题演讲中表示，中国作为全球最大的消费市场，最大的贸易主体，吸引了越来越多各国顶级科学家移居中国，人才的聚集，科技的进步，市场的繁荣，正形成一个正反馈的循环。
高峰对话：传感器技术是实现智能制造的基石
高峰对话环节
传感器产业作为三大基础性战略产业之一，是“万物互联”之本，对支撑构建现代信息技术产业体系、实现产业转型升级、推动经济高质量发展具有重要意义。ABB（中国）有限公司副总裁、测量与分析业务中国区负责人潘瑛、浙江中控技术股份有限公司高级副总裁莫威、国机传感科技有限公司副总经理袁峰、恩智浦半导体大中华区技术应用负责人，高级总监林国辉、北京青创伯乐投资有限公司创始合伙人、总裁余柏文，围绕“传感器技术是实现智能制造的基石”主题，共同探讨智能传感产业升级路径，展望智能时代世界经济复苏的新机遇，共话高质量发展。
潘瑛认为“碳”望未来，监测先行。绿色低碳发展需要通过先进传感监测技术高效精准量化来自工业、城市、农林业等各种环境中温室气体排放情况，为产业结构调整和能源结构优化提供高质量的数据支撑，为“双碳”目标决策部署提供有力保障。
莫威表示智能制造是制造业转型升级发展的必然趋势，基于智能制造的产品+数据、运营+数据等能够给产品带来多附加值，企业带来更好的经济效益，产业运行更科学与健康。中控技术将持续为制造业用户提供数字化、智能化的新价值，赋能用户实现“安全、提质、低碳、降本、增效”目标。
袁峰认为传感器通过融合数据存储、运算与传输技术，大大拓展了传感器的应用空间，正在越来越深刻的影响着现代工业的方方面面，可以说是智能制造领域近年来发展最为活跃的技术。
林国辉认为智能制造的基础是数字化，传感器作为连接物理世界与数字世界的桥梁，则是基础中的基础，是最重要的工业数据来源。工业的碎片化与工业软件的不兼容造成的智能孤岛是智能制造的一大挑战，需要业界同仁合作共赢。作为深度布局泰达的外资企业代表，林国辉表示，恩智浦与泰达的合作最早可追溯到1992年摩托罗拉总部落户泰达，2002年又与泰达合作成立中国第一家中外合资半导体设计公司--恩智浦强芯公司。经过三十年的发展，恩智浦天津已覆盖汽车电子、模拟器件、边缘计算器件等产品线，从产品定义、研发到芯片制造全环节过程。近期，为了应对芯片短缺的状况，恩智浦在泰达投资建设了新的测试工厂，也成立了恩智浦全球第一个应用创新中心。未来，恩智浦将一如既往扎根本土、服务本土，为工业转型升级贡献自己的力量。
余柏文表示智能传感器国产自主可控占比不足10%，“广阔天地，大有可为”；要做好智能传感器全产业链布局，把握好大机遇。
在智能感知互联时代背景下，本届论坛搭建国际交流合作平台，促进互利共赢发展，众多重量级的嘉宾，带来了对产业的深入思考和真知灼见，对天津、泰达发展传感器产业提出了宝贵建议和殷切的期望，为传感器产业的发展提供了新思路，指出了新方向。（永文）
[责编：肖春芳]全球工业互联网发展比较
提要：工业互联网是重要的基础设施，工业互联网平台是制造业智能化转型开展的载体。美国、德国、日本和中国等世界主要工业大国都发布了各自的工业互联网参考架构。各国的工业互联网参考架构既具有共性，又相互借鉴，同时由于各国制造业、信息技术产业发展的条件、优势不同，工业互联网参考架构在名称表述、优势、形成与推动力量、重点应用领域等方面也存在差异。工业互联网平台可以划分为IaaS平台、通用PaaS平台、工业PaaS平台、SaaS平台等四类，其主要构建者包括信息技术企业、自动控制与软件企业、装备制造企业、生产制造企业、创业企业等五类不同企业。
关键词：工业互联网；智能制造；智能化；平台
基金项目：国家社会科学基金重点项目“‘互联网+’背景下的中国制造业转型升级研究”（16AJY011）；研究阐释党的十九大精神国家社会科学基金专项课题“推动新一代信息技术与制造业深度融合研究——基于新时代和新工业革命的视角”（18VSJ054）。
引言
人工智能技术与制造业的融合能够带来制造业的深度、全面变革。智能制造在微观层面能够帮助制造企业提高运营效率、降低成本、增强市场反应，在宏观层面会改变国家和地区间的比较优势、竞争优势，使世界产业格局发生重构，同时智能制造相关技术与服务也会催生规模可观的新兴产业。自通用电气提出工业互联网概念以来，世界主要制造大国都在积极推动制造业的智能化转型，大型制造企业、系统集成企业、工业软件企业和互联网企业也纷纷进军智能制造领域。在国家层面，工业大国也都推出各自的工业互联网参考架构体系，以其凝聚共识、汇聚力量、加快发展，强化本国在智能制造领域的话语权和掌控力；在企业层面，不同行业背景的企业基于各自优势构建智能制造（工业互联网）平台，在优化自身产业生态的同时，也为中小企业的智能化发展提供了便利条件。我国政府高度重视智能制造和工业互联网的发展，2017年11月国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》提出“增强工业互联网产业供给能力”“持续提升我国工业互联网发展水平”“努力打造国际领先的工业互联网”等方向和一系列具体任务；2018年中央经济工作会议以来，党中央、国务院提出的新型基础设施建设中，工业互联网也是主要的内容。为推动工业互联网的发展，工业和信息化部也发布了有关工业互联网平台、工业互联网APP、工业互联网安全、工业互联网标准化体系、5G+工业互联网等多个文件，推进试点示范活动。可以说，工业互联网已经成为重要的基础设施，工业互联网的发展水平将直接决定一个国家制造业转型升级和国际竞争力提升的程度。
虽然从全世界范围来看，工业互联网的提出已有近八年时间，我国政府也推动了三年时间，但仍然是一个正在完善中的新事物。工业互联网平台以及智能制造的发展需要国内、国外众多领域的企业、科研机构、公共服务机构共同参与，需要建立广泛的连接和数据共享，因此需要建立工业互联网参考架构，在平台接口、网络连接、数据标准、信息安全等方面达成共识，实现参与者之间的“互联互通”；同时，工业互联网平台的建设和运营也需要多方企业的参与，形成不同的层次和不同的类型。工业互联网架构和工业互联网平台已经成为制造业智能化转型的关键基础设施。本文对世界主要工业大国的工业互联网参考架构与代表性的工业互联网平台进行比较研究，以期勾勒出世界工业互联网基础设施的概貌，发现其深层影响因素，并有针对性地提出对策建议。
一、主要国家工业互联网参考架构比较
世界各国都在抓住新一轮科技革命和产业变革带来的机遇，通过推动工业互联网的发展加快制造业的数字化、智能化转型，出台了一系列战略和具体政策，如美国的“先进制造业伙伴计划”、德国“工业4.0战略计划”、英国的“英国工业2050战略”、法国的“新工业法国计划”、日本的“超智能社会5.0战略”、韩国的“制造业创新3.0计划”［1］，但其中最具代表性和影响力的还是美国、德国、日本和中国。它们不仅是制造业规模最大的四个国家，而且在制造业、自动控制与工业软件、互联网信息服务等领域具有各自的优势。制造业的智能化或者说智能制造的发展需要工业互联网作为支撑，因此美国、德国、日本和中国都由政府或制造业知名企业主导，发布工业互联网参考架构、推动工业互联网平台的发展。
（一）全球代表性工业互联网参考架构
1.美国“工业互联网”
2012年11月26日，GE（通用电气）发布《工业互联网：打破智慧与机器的边界》白皮书，首次提出工业互联网的概念。通用电气认为，过去200年里人类先后经历了工业革命、互联网革命和工业互联网三次创新和变革浪潮，工业互联网是工业革命和互联网革命创新、融合的产物，前者带来无数机器、设备组、设施和系统网络，后者催生出计算、信息与通信系统更强大的进步。工业互联网使世界上的机器都能连接在一起，并通过仪器仪表和传感器对机器的运行进行实时监控和数据采集，海量的数据经过强大算力和高效算法的处理，实现机器智能化并显著提高生产系统的效率［2］。2014年3月底，GE联合AT&T、Cisco（思科）、IBM和Intel（英特尔）等5家企业联合成立工业互联网联盟（IndustrialInternetConsortium，IIC），意在建立一个致力于打破行业、区域等技术壁垒，促进物理世界与数字世界融合的全球开放性会员组织，并通过主导标准设立来引领技术创新、互联互通、系统安全和产业提升。目前，IIC的成员已达到170多个。
2015年6月，工业互联网联盟发布了全球第一个针对工业互联网具有跨行业适用性的参考架构——工业互联网参考架构（IndustrialInternetRefer-enceArchiteture，IIRA），意在使工业物联网（IIoT）系统架构师能够基于通用框架和概念设计，开发可以互操作的IIoT系统，加快工业互联网的发展。2017年1月，美国工业互联网联盟发布工业互联网参考架构1.8版，在1.7版的基础上融入新型IIoT技术、概念和应用程序；2019年6月进一步发布了1.9版。IIRA从商业、使用、功能和实施4个视角对工业互联网进行描述。商业视角描述了企业所希望实现的商业愿景、价值和目标；使用视角描述了工业互联网系统的操作使用流程；功能视角确定了工业互联网系统所需要具备的控制、运营、信息、应用和商业等关键功能及其相互关系；实施视角包括边缘层、平台层和企业层三层架构［3］。
2.德国“工业4.0”
2012年10月，德国信息技术、通讯、新媒体协会（BITKOM）、德国机械设备制造业联合会（VDMA）以及德国电气和电子工业联合会（ZVEI）（它们拥有6000多家会员公司）组成的工作组交付了报告《保障德国制造业的未来：关于实施“工业4.0”战略的建议》。2013年，“工业4.0”被德国联邦经济事务和能源部（BMWi）、德国联邦教育及研究部（BMBF）纳入德国《高科技战略2020》中，成为德国政府确定的面向未来的十大项目之一。《实施“工业4.0”战略建议书》在2013年4月的汉诺威工业博览会正式发布，德国电气和电子工业联合会于2013年12月发布“工业4.0”标准化路线图。2015年4月，“工业4.0”平台得到扩展，更多来自企业、协会、联盟、科学和政治领域的参与者加入。
所谓“工业4.0”是指工业革命的第四个阶段或第四次工业革命。第一次工业革命于18世纪末开始，以纺织机的出现为标志，水及蒸汽动力推动了生产过程的机械化；第二次工业革命开始于20世纪初期，电力驱动工业规模扩大，大规模生产时代到来；第三次工业革命开始于1970年代，以可编程逻辑控制器（PLC）的发明为标志，工业生产进入自动化时代；现在开始的是第四次工业革命，将会形成一个将资源、信息、物品和人互联的信息－物理系统（CyberPhysicalSystem，CPS），实现“智能生产”和“智能工厂”。“工业4.0”的核心是三大集成。纵向集成是将包括机器设备、供应链系统、生产系统和运营系统等企业内部流程连接起来，实现信息的实时沟通。端到端集成是在价值链的角度，从产品的创意、设计到制造，再到运行服务，实现对产品的全生命周期管理。纵横集成指的是企业的供应链上下游的供应商、合作伙伴之间的互联。“工业4.0”包括了智能工厂（smartfactory）、智能产品、智能服务三大议题［4］。
2015年，德国“工业4.0”平台（Industrie4.0或I4.0）发布了“工业4.0”参考架构模型（ReferenceAr-chitectureModelIndustrie4.0，RAMI4.0）。RAMI4.0包括三个维度。第一个维度是类别维度，也就是分为物质世界与信息世界的资产功能体系结构［5］，由下向上依次为资产、集成、通信、信息、功能、业务，下层为上层提供接口，上层使用下层的服。第二个维度是全生命周期和价值流，包括从规划、设计到仿真、制造直至销售和服务的完整生命周期。第三个维度是层次维结构，包括产品、现场设备、控制设备、站、工作中心、企业到互联世界的不同生产环境［6］。
3.日本“互联工业”
2016年1月，日本政府发布的《第五期科学技术基本计划》提出“社会5.0”（Society5.0）即超级智能社会（supersmartsociety）概念，将人类社会划分为狩猎社会、农业社会、工业社会、信息社会和智能社会等相继出现的五个阶段［7］。在2017年3月的德国汉诺威工业博览会上，日本首相安倍晋三发表了关于“互联工业（ConnectedIndustries）”政策概念的演讲。2018年6月，日本经产省发布《日本制造业白皮书（2018）》，将互联工业作为制造业发展的战略方向。互联工业是“社会5.0”在工业领域的具体表现，通过人、机器、技术跨越边界和代际的连接，从而持续创造新的价值。互联工业聚焦于自动驾驶/移动出行、制造业/机器人、生物技术/医疗健康、工厂和基础设施维护、智慧生活。互联工业的通用政策措施包括数据使用规则、IT技能和培训、网络安全、人工智能、知识产权和标准。
在日本经产省的支持下，日本工业价值链促进会（IndustrialValueChainInitiative，IVI）在2015年6月成立并于2016年6月成为一般社团法人。目前，日本工业价值链促进会共有包括三菱电机、富士通、东芝、日立、丰田等日本制造企业、设备厂商、系统集成企业等在内的738名成员，其目标是使不同企业间实现互联互通，解决企业间的“互联制造”问题［8］。2016年12月，日本工业价值链促进会提出“工业价值链参考架构（IVRA）”；2018年3月发布《日本互联工业价值链战略实施框架》，提出了新一代工业价值链参考架构IVRA－Next。工业价值链参考架构是一个三维结构，包括资产视角、活动视角、管理视角等三个维度。资产视角包括人员、供需、产品、设备四个层次；活动视角包括计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check）、改进（Action），形成PDCA循环，体现出丰田精益制造的思想；管理视角包括，质量（Q）、成本（C）、交付（D）、环境（E），构成QCDE活动。
工业价值链三维架构中的每一个块被看作一个“智能制造单元（SMU）”，多个SMU的组合被称为“通用功能块（GFB）”［9］。制造企业的活动可以由几个具有一般功能的单元来理解，这些单元可以由几种“流”的交叉点来定义：需求/供应流、工程/知识流。穿越工程流、供需流、组织科层层级这三条轴线，可以将智能制造作为一个整体被建模为“通用功能块”的组合。GFB的纵向是组织科层层级，包括设备层、车间层、部门层、企业层等4个层次；横向表示知识/工程流，包括市场和设计、建设与实施、制造执行、维护和修理、研究与开发等5个阶段；内向表示需求/供应流，包括总体规划、物料采购、制造执行、销售和物流、售后服务等5个阶段［9］。
4.中国“智能制造”
中国是世界最大的制造国，以云计算、人工智能等为代表的新一代信息技术对于加快中国制造业转型升级具有重要作用。中国政府高度重视利用新一代信息技术改造提升制造业，先后出台了一系列政策。如，2015年7月发布的《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，提出推动互联网与制造业融合，大力发展智能制造，发展大规模个性化定制，提升网络化协同制造水平，加速制造业服务化转型；2016年5月发布的《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，提出打造制造企业互联网“双创”平台，推动互联网企业构建制造业“双创”服务体系，支持制造企业与互联网企业跨界融合，培育制造业与互联网融合新模式，强化融合发展基础支撑，提升融合发展系统解决方案能力；2017年11月发布的《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》提出夯实网络基础，加强产业支撑，促进融合应用，完善生态体系，强化安全保障，推动开放合作。
为加快推进智能制造发展，工业和信息化部、国家标准化管理委员会在2015年发布了《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》，并于2018年进行了修订。《国家智能制造标准体系建设指南》提出了一个三维的智能制造系统架构。生命周期包括设计、生产、物流、销售、服务等产品生命周期的各个阶段相互联系的一系列价值创造活动。系统层级是指生产活动开展所依托的不同层次的组织，包括设备层、单元层、车间层、企业层和协同层，实际上涵盖了生产活动的整个生态系统。智能特征是指生产过程具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等一个或多个功能的层级划分，包括资源要素、互联互通、融合共享、系统集成和新兴业态等五层智能化要求。智能制造标准体系与“工业4.0”的理念比较常相似，智能特征对应于“工业4.0”的横向集成，生命周期对应于端到端集成，系统层级对应于纵向集成［10］。为加快我国工业互联网发展，在工业和信息化部的指导下，由工业、信息通信业、互联网等领域百余家单位于2016年2月共同发起成立工业互联网产业联盟。工业互联网产业联盟在2016年8月发布了《工业互联网体系架构（版本1.0）》，提出了工业互联网的内涵、目标、体系架构、关键要素和发展方向；2020年4月又发布了《工业互联网体系架构（2.0版）》。工业互联网产业联盟提出的“工业互联网体系架构”以网络、数据、安全三大体系为核心，基于三大功能体系构建打通设备资产、生产系统、管理系统和供应链条，实现生产过程的智能分析与决策优化［11］。
（二）主要国家工业互联网架构异同
通过以上分析可以看到，美国、德国、日本和中国等几个世界主要制造大国都提出并推广工业互联网参考架构，以此为基础加快本国工业互联网和智能制造的发展。不同国家的工业互联网参考架构具有共性，主要包括：第一，都重视物理世界与数字世界的融合，将物理－信息系统（CPS）作为技术使能系统［12］。第二，都强调数据在其中的作用，通过数据感知、传输、集成、处理、分析、决策与反馈，提升设备和运营效率［3］；第三，都认为工业互联网应该涵盖广泛的范围，包括全价值链、全产品生命周期、全商业生态。第四，各国的工业互联网参考架构在竞争的同时，也在加强合作，推动互联互通。例如，美国工业互联网联盟与德国“工业4.0”平台自2015年底就开始开展合作，并成立生产系统和工业物联网解决方案、参考架构对接、测试床协作、互操作标准需求、安全、文件及路线图制定等6个工作组推动合作的落实［13］，双方专家于2017年12月5日联合发表《架构对接和可互操作性》白皮书，推动工业互联网与“工业4.0”之间在标准、架构和业务方面的合作与可互操作性，推动智能制造的深入发展［14］。日本的工业价值链参考架构（IVRA）同时参考了美国工业互联网参考架构（IIRA）和德国“工业4.0”参考架构（RAMI4.0）［4］。我国的智能制造标准体系与工业互联网体系架构也受到II-RA与RAMI4.0很大的影响。
同时，各国工业互联网参考架构也存在明显的差异，而这些差异根本上是由各国制造业、信息技术产业发展的条件、优势不同所决定的。
第一，名称表述不同。美国称为“工业互联网”，德国称为“工业4.0”，日本称为“互联工业”，中国“工业互联网”与“智能制造”均有使用。名称的差异一方面反映了各国都想建立自己的工业互联网标准，从而在强化本国产业优势的同时，推动本国智能制造技术、装备和系统解决方案在全球的推广。例如，在德国联邦政府及企业的推动下，德国“工业4.0”获得广泛的认可，包括世界经济论坛发布了多个第四次工业革命的专著或报告。另一方面，主要工业大国的工业互联网参考架构的侧重点不同，反映出各国的制造业和产业发展的条件和目标差异。美国的工业互联网参考架构从IT出发，强调互联网的作用；德国“工业4.0”参考架构强调设备，侧重于现有工业标准的对接；日本的工业价值链参考架构强调连接；中国则强调新一代信息技术与制造业的深度融合，落脚在提高制造业的发展水平。
第二，工业互联网的优势不同。发展理念和产业条件、优势的差异决定了几个国家的智能制造各具特色（见表1）。美国的优势在于引领前沿技术，互联网高度发达，核心零部件和精密仪器、设备水平领先，但由于长期离岸外包，制造业出现“空心化”，劳动密集型产业比重很低、产业链不完整。与此相适应，工业互联网突出了美国在互联网等领域的全球领先优势。德国拥有强大的机械和装备制造业，嵌入式系统和自动化工程的技术水平世界领先［15］，但是在新一代信息技术和数字经济领域的亮点不突出，因此德国提出“工业4.0”旨在通过制造业与嵌入式系统、自动化两方面优势的融合，保持德国在制造业的国际竞争地位。2019年正式发布的德国《国家工业战略2030》提出工业占德国GDP的比重要从目前的23%提高到2030年的25%，保持产业链的完整性和在优势产业领域的技术能力。日本制造业的优势在高端制造业和精密制造业，汽车及零部件、机床、机器人和电子电器是日本制造业的四大支柱［16］，而且日本制造业发展中形成世界著名的精益制造模式，但是日本同样在新一代信息技术和数字经济领域的亮点不突出，因此日本提出“互联工业”突出工业的核心地位，希望通过人、机器、系统、技术的连接持续创造价值。精益制造模式下人的因素非常关键，因此IVRA－NEXT特别重视人员的作用和知识的价值，SMU中包含人员的因素，而GFB中强调了知识的流动，体现了日本版“智能制造”的特有价值导向。中国制造业具有门类齐全、配套完善、产业链完整的优势，但是国际竞争力主要体现在劳动密集型的产业和环节，而且不同地区、不同企业间地发展水平非常不平衡，同时中国又与美国一起是世界数字经济的两极，拥有一批世界级的互联网平台企业，而且这些平台企业衍生出强大的人工智能技术能力，因此通过智能化技术与制造业的结合，可以推动中国制造业的转型升级，特别是通过提高制造业的经营效率来应对工资水平的上涨和低成本发展中国家在劳动密集型产业及产业链环节的竞争。
表1主要工业大国在工业互联网相关领域的优势比较
第三，形成与推动的力量不同。在美国，工业互联网是由通用电气最早提出，并联合其他一批企业成立工业互联网联盟加以推动。虽然在美国国家科学技术委员会发布的《美国先进制造业领导战略》等战略或政策中也提到智能和数字制造、先进机器人，但是并没有明确列入国家的战略。德国“工业4.0”是由下而上提出的，最早是由民间机构发起，随后获得联邦政府的认可并纳入国家战略，经济事务和能源部、教育及研究部在研发、人才培养、中小企业等方面给予支持。“工业4.0”平台汇集了商业、科学、工会、消费者和政界等各界代表的广泛参与，其中行业协会、科研机构、企业是“工业4.0”的主要推动者，各类行业协会在推动相关研究、标准化、安全、“工业4.0”论坛等方面发挥着重要作用。日本的“互联工业”也是由政府提出并纳入日本“社会5.0”的国家战略，日本工业价值链促进会作为一般社团法人提出了工业价值链参考架构。在中国智能制造和工业互联网的提出和发展中，政府发挥了重要的作用，包括发布专门的智能制造、工业互联网相关政策、编制和发布智能制造标准体系、开展工业互联网、智能制造及相关领域（如企业上云、工业APP、服务型制造）的试点示范。随着中国市场化改革的推进与产业政策的转型，非政府机构在智能制造发展中的作用在不断加强。
第四，智能制造的应用领域不同。工业互联网产业联盟发布的《工业互联网平台白皮书（2019）》报告了国内、外工业互联网平台的主要应用领域，从中可以看到中国与国外工业互联网应用领域既有相似性，也有很大差异。从大类应用领域来看，中外在制造与工艺管理、产品研发设计、企业运营管理三个领域企业应用工业互联网的比例大致相同；在资源配置系统、生产过程管理领域，中国企业应用的比例明显高于国外，而在设备管理服务领域，国外企业的应用比例明显高于中国。从小类应用领域来看，中国企业在金融服务、全流程系统性优化、供应链管理、生产管理优化等领域的应用比例明显高于国外，在客户关系管理、产品后服务、设备健康管理等领域的应用比例明显低于国外。
工业互联网平台应用领域取决于数据分析深度与工业机理的复杂度。数据分析、挖掘和利用的深度在很大程度上决定了工业互联网平台的应用价值，因此数据分析深度越高，企业使用的动力越强；工业机理越复杂，工业知识越难以显性化、软件化，因此就越难以在企业中推广。数据分析深度高、工业机理复杂度适中的大数据深度优化分析类应用的使用率合计达到62%，相比之下，工业机理复杂度高、数据分析深度第的数字化工艺设计与辅助制造、数字化设计与仿真验证、全流程系统性优化等应用的使用率较低［17］。除了行业一般性特征的影响，国内外互联网平台的应用差异一方面反映出中国制造业主要集中于价值链的加工组装环节，而发达国家在价值链的服务化环节更具优势，另一方面也得益于政策对加工制造环节数字化、智能化转型的推动。
二、不同类型工业互联网平台比较
智能制造是“基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。”［18］工业互联网是“互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业生态和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。”［19］从二者的内涵界定可以认为，在智能制造的企业实际操作层面，智能制造是依托于工业互联网平台开展的，工业互联网平台基本等同于智能制造平台。
（一）工业互联网平台的主要类型
智能制造/工业互联网平台可以划分为不同的类型。王峰从为制造企业提供的功能、产生的效果角度，将工业互联网平台划分为资产优化平台、资源配置平台、通用使能平台等三种类型。资产优化平台通过对设备运行状态与性能状况进行实时智能分析，为生产与决策提供智能化服务；资源配置平台则聚焦于对资源管理、业务流程、生产过程、供应链管理等进行优化，提高资源的配置效率。资源配置平台共同构成狭义工业互联网平台，狭义工业互联网平台再与通用使能平台一起构成广义工业互联网平台［20］。但在产业实践中，智能制造平台往往同时具备资产优化与资源配置能力，很难将二者清晰地加以区分。工业互联网产业联盟从应用技术架构的角度，认为工业互联网平台可以分为IaaS层、PaaS层与SaaS，由于各层所需的知识和能力不同，其主要的推动者也分别以互联网企业和工业企业为主。肖鹏进一步将PaaS平台区分为通用PaaS平台和工业PaaS平台（见表2）［21］。
表2不同类型工业互联网平台的技术、能力及服务
资料来源:肖鹏.工业互联网投资分析[EB/OL].(2020-04-01).https://dy.163.com/artic/e/F951S7600518C0OT.html.
智能制造具有数据驱动、软件定义、平台支撑、服务增值、智能主导等五个方面的特征［22］，其实施和运转离不开连接、数据、算力、算法等技术和设施的支撑。只有实现对原材料和零部件、设备、软件、人员、场景乃至全产业链、全生命周期和全商业生态的连接，才能产生实时的大数据；在对数据采集、传输、储存、清洗、分析的基础上，能够利用数据优化企业生产流程、更好地响应市场变化；对数据的分析、训练需要强大的计算能力作支撑；基于工业大数据针对特定产业场景开发算法并形成可复用的软件、APP用于驱动工业的智能化运行。工业互联网或智能制造平台就是为广大制造企业提供第三方连接、数据、算力、算法、安全服务的基础设施体系。
1.IaaS平台
智能制造是制造技术（IndustrialTechnologies）与信息技术（InformationTechnologies）的深度融合。在信息技术方面，对数据的采集、传输、储存、处理是智能制造的基础。在边缘层，数据的采集需要制造企业推动产业链、产业生态的数字化、智能化改造，特别是在生产线需要使生产设备接入信息网络并具备数据的（实时）采集能力。在数据的储存、处理层面，存在着显著的规模经济性。对于中小企业来说，完全自建数据中心、计算中心成本高昂以致无力承担，云计算的资源池化、弹性供给、按需付费等典型特征使其能够大幅降低企业的成本［23］。IaaS是InfrastructureasaService的英文缩写，翻译成中文是“基础设施即服务”的意思。在数字经济时代，包括智能制造在内的数字经济应用都离不开连接与数据，因此对数据的存储、计算、应用成为数字产业化或产业数字化各相关领域企业不可或缺的支撑，也就是说与数据的存储、计算相关的资源成为全社会的基础设施，主要是以云计算及其相关硬件设施、系统架构、算法、软件等形式存在的。
2.通用PaaS平台
PaaS是PlatformasaService的缩写，意指平台即服务。通用PaaS平台提供通用性的开发框架、计算框架及中间件，较少涉及工业行业的知识，仍然属于云计算的范畴。对于许多制造企业特别是中小制造企业来说，它的知识和能力主要存在于所处工业行业领域，通常缺乏数字技术方面的人才和技术储备，当他们开展智能制造时就会感到力不从心。而云计算厂商不但拥有强大的算力，而且其互联网行业的背景使其在算法方法具有优势，因此可以在较少下沉到制造业行业知识的前提下，通过机器学习等手段，运用生产线运转、设备或产品运行中积累的海量数据进行算法训练，向制造企业进一步提供数字化升级或智能应用方面的服务，帮助制造企业进行资产优化或提高资源配置的效率。阿里云在《工业大脑白皮书》中做了一个形象的比喻：数据工厂是厨房，算法工厂是厨具，AI创作间是配菜，阿里云ET工业大脑是负责帮助建造厨房、提供厨具以及配菜与配方，从而让制造企业成为“餐厅”，工程师成为“厨神”，能够为客户开发制作不同口味的菜肴［24］。GE在《工业互联网》白皮书中提出“1%的威力”（thePowerof1Percent），就是通过数据优化为机器、设备组、设施和工业系统网络带来各种收益。由于涉及的制造行业知识少、不需要制造企业数据的开放共享，因此在制造企业实施的障碍较小。但也正是因为较少涉及制造行业知识，当通过数据挖掘达成“1%的威力”的目标后，如何进一步超越1%，通用PasS平台就力所不逮。
3.工业PaaS平台
工业PaaS平台“把大量的工业的技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用的组件”［25］，提供给广大工业企业使用。通用PaaS平台直接利用第三方制造企业的生产数据为其开发智能制造算法，其中包含了“大数据+深度学习”意义上的人工智能。而工业PaaS更像是在线化与自动化的整合，是另一种意义上的智能化。阿里巴巴集团学术委员会主席曾鸣认为，“企业智能=在线化+自动化”。在线化是指核心业务的在线化，由此全本记录用户数据；自动化是指业务环节的自动化［26］。从这个意义上来看，智能制造是工业PaaS平台把具体工业行业的知识变成算法、软件，制造系统根据工作条件的输入和运行环境的变化自动运行，实现自动调整工艺参数、个性化定制等操作。工业PaaS平台是物理世界与数字世界深度融合的结果，集数字技术与工业知识之大成，成为工业互联网的核心。工业PaaS平台的本质是在IaaS平台上构建一个可扩展的操作系统［27］，以搭积木的方式提供应用开发、创建、部署的基础环境［3］，支撑工业APP的开发部署与运行优化［28］。主要的工业PaaS平台国外有GE的Predix平台、西门子的MindSphere平台、PTC的ThingWorx平台；国内有中国航天科工集团的航天云网、三一重工的树根互联（根云平台）、海尔集团的CosmoPlat、美的集团的美云智数、徐工集团的Xrea平台等。
4.工业SaaS平台
工业APP是“为了解决特定问题、满足特定需要而将工业领域的各种流程、方法、数据、信息、规律、经验、知识等工业技术要素，通过数据建模与分析、结构化整理、系统性抽象提炼，并基于统一的标准，将这些工业技术要素封装固化后形成的一种可高效重用和广泛传播的工业应用程序”［29］。SaaS是SoftwareasaService的缩写，意思是软件即服务。工业SaaS平台搭载了大量面向特定行业、特定应用场景的工业APP，也可以说工业SaaS平台是工业APP平台。从这个意义上，工业PaaS平台具备了双边平台的属性，也就是说，一边连接最终工业用户，一遍连接APP的供应商，而平台提供各种开发工具和数字化模型、发挥供应商与用户之间交易媒介的作用。工业SaaS平台与工业PaaS平台都是对工业知识的总结和软件化，但工业PaaS平台提供的主要是工业微服务组件，在具体的应用过程中还需要基于此进行深度开发，而且属于单边平台；而工业IaaS平台则能够提供各种场景下的具体应用服务，是工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化，可以让用户通过对工业APP的调用实现对特定制造资源的优化配置［27］。就像互联网平台一样，工业SaaS平台能够吸引大量的企业将他们软件封装化的知识分享到平台甚至汇聚更多的开发者。工业SaaS平台降低了大量中小制造企业数字化、智能化转型升级的门槛，通过调用工业APP，制造企业可以低成本的实施数字化、智能化转型。从产业层面看，由于工业APP将制造企业内部原本分散、隐性的工业技术挖掘出来，有利于破解我国国内工匠不足的局面［30］。工业APP的发展存在着两方面的制约因素：从供给侧来说，由于工业APP是制造业隐性知识的显性化，而这些隐性知识正是制造企业市场竞争力的来源（如更高的质量、更低的成本），因此制造企业缺乏分享APP的动力；从需求侧来说，由于制造企业的设备、工艺、原材料和零部件、产品以及数字化水平各不相同，工业APP的开发也没有统一的平台、框架和标准，因此工业APP可移植性比较差，代码的可复用性低［31］，很难像PC平台上的软件或智能手机平台上的APP那样做到“即插即用”。
（二）工业互联网平台构建主体类型
对于大多数制造企业来说，既不具备连接、数据、算力、算法的全方位能力，完全由自己开展智能制造所需的连接、数据、算力、算法等技术开发和相应支撑系统、设施建设也不经济，因此就需要专业化的工业互联网平台向第三方制造企业提供所需要的各种服务。同时，由于数字化、网络化、智能化是制造业发展大势所趋，提供相关服务将会形成一个规模巨大的市场，因此也会吸引企业进入智能制造平台领域。总体上看，构建工业互联网或智能制造平台的企业可以划分为装备制造企业、生产制造企业、自动控制与工业软件企业、信息技术企业、创业企业等五类（见表3）。
表3工业互联网平台的构建企业
资料来源：作者编制。
1.信息技术企业
信息技术企业特别是互联网企业在发展自身业务的同时，逐渐形成在算法、算力方面的能力。如亚马逊、阿里巴巴为网店经营提供便利发展起云计算能力，后来将云计算能力向电商平台之外的企业出租；互联网公司为了优化业务、为客户提供个性化定制服务，纷纷发展人工智能技术，形成强大的算法能力。基于在算力、算法上的优势，同时受到制造业行业知识的限制，信息技术企业主要构建智能制造的IaaS平台，有些信息技术企业也更进一步提供通用PaaS服务。世界云计算呈现高度集中的格局，主要云计算厂家基本是中美两强并立的格局，美国的云计算厂商有Amazon的AWS、微软的Azure、Alphabet（谷歌）的GoogleCloud，中国市场的云计算厂商有阿里云、腾讯云、华为云以及三大运营商、百度云、金山云等。
2.自动控制与工业软件企业
自动控制企业与工业软件企业长期服务于制造业，积累了大量制造业知识。自动控制企业掌握高档数控系统、现场总线、通信协议、高精度高速控制和伺服驱动等工业控制系统关键技术，同时熟悉工业生产流程及相关设备的构成与控制。工业软件包括一个很宽的范围，例如CAD、CAE、CAM、CAT、CAPP、PDM/PLM、ERP、MES、MRO等制造业常用信息化软件，以及物理模型建模软件、IC设计软件等应用于专业领域的软件［32］。工业软件企业掌握制造业具体环节或特定制造业领域的大量显性化专业知识。自动控制与工业软件企业能够将自己关于制造业的知识封装、云化后，提供给制造企业使用。
3.装备制造企业
这里的装备是指应用于制造业生产线中生产其他制造业产品的设备，一般是制造业生产系统的核心。核心生产设备需要与其他辅助设备连接起来，并通过工艺参数设定，构成可以运行的生产系统。因此，装备制造企业不仅掌握核心生产设备的制造知识，而且了解与其他设备连接、组装的知识。近年来装备制造企业给生产设备安装了传感器、具备了物联网功能，使得核心生产设备能够采集并传输数据，装备制造企业更加了解设备的运行状况。由于工业PaaS包含了大量的行业专有知识——这是装备制造企业的优势，因此许多工业PaaS平台是由装备制造龙头企业建立和开发的，最早也是最知名的工业PaaS平台Predix和MindSphere的建立者通用电气和西门子都属于装备制造企业。可以说，最早期的工业PaaS就是大型工业企业在对所在行业知识积累总结、封装、软件化基础上，为行业内其他企业提供服务。例如，GE推动工业互联网的策略就是GEforGE—GEforCustomer—GEforIndustry—GEforWorld。也就是说，将GE在高端装备制造领域取得的成功经验、软硬件成果（GEforGE）进行提炼、通用化，研发出类似计算机操作系统那样的通用平台，为本行业或其他行业的客户服务（GEforCustom，GEforIndustry）［33］。
4.生产制造企业
虽然装备制造厂商能够了解使用装备的行业的许多知识，在一些情况下还能掌握设备的运作状况，但各个制造行业（包括装备制造行业本身）仍然有自己行业特有的知识，每个企业也会有自己的专利、技术诀窍和商业机密，形成本企业竞争优势的来源。这些知识是装备制造企业、自动控制企业与工业软件企业很难获得的。对于生产最终产品的整机厂商（如计算机、家电、汽车等）来说，它们的生产活动需要高效组织大量供应商、供应链企业、分销商，一方面掌握本行业的特有知识，另一方面也有进一步提高供应链效率的需求，因此一些行业龙头企业着手建立本行业的工业互联网平台，将商业生态中的大量企业、产品实现连接和数据驱动。由于成熟的制造行业普遍呈现多家大型企业寡头垄断竞争的格局，各家龙头企业之间存在激烈的竞争，因此很难出现该行业统一的智能制造平台，通常智能制造平台是围绕龙头企业的产品及商业生态建立的。在工程机械领域，国内知名的智能制造平台就有三一重工旗下树根互联的根云、徐工的Xrea，家电行业知名的平台有美的集团旗下美云智数的美的云，海尔的COSMOPlat。由于各行业存在着大量的共性运营知识，一个行业的智能制造平台也会将自己的经验复用到其他行业，帮助其他行业解决供应链管理、生产管理、个性化定制等问题。比如海尔COSMOPlat就已经跨界到服装、陶瓷、房车等行业。
5.创业企业
除了各行业在位企业构建智能制造平台之外，智能制造的巨大发展前景也吸引了许多创业企业进入。与在位企业相比，创业企业没有系统的人才、知识积累，规模、实力也比较弱小，但是优势在于善于发现智能制造发展独特价值诉求，并能够整合各方面的人才和资源。而且与许多在位企业已经形成自己的商业生态圈、牵扯到各种利益纠葛不同，创业企业可以作为独立的第三方，避免同行竞争或纵向控制，更容易取得用户的信任。
三、结论与对策建议
本文的研究表明，新一轮科技革命和产业变革会推动产业的质量变革、效率变革和动力变革，智能化成为制造业的发展方向，而工业互联网是制造业智能化转型的重要基础设施。为了抓住新一轮科技革命和产业变革带来的历史机遇，加快智能制造的发展，掌握智能制造的话语权，同时在全球范围推广自己的标准、技术、设备和解决方案，美国、德国、日本和中国等世界主要工业大国都发布了各自的工业互联网参考架构。各国的工业互联网参考架构既具有共性，又相互借鉴，同时由于各国制造业、信息技术产业发展的条件、优势不同，工业互联网参考架构在名称表述、优势、形成与推动力量、重点应用领域等方面也存在差异。工业互联网平台是工业互联网基础设施的存在形式，是智能制造开展的载体，为广大制造企业提供第三方连接、数据、算力、算法、安全服务。工业互联网平台可以划分为IaaS平台、通用PaaS平台、工业PaaS平台、SaaS平台等四类，信息技术企业、自动控制与软件企业、装备制造企业、生产制造企业、创业企业是工业互联网平台的主要提供者，由于其背景和能力的不同，参与不同类型的工业互联网平台构建。
为更好地促进工业互联网发展，提出以下建议：第一，支持工业互联网产业联盟持续完善我国的“工业互联网体系架构”，吸纳更多的国内外企业、科研机构加入工业互联网产业联盟，扩大“工业互联网体系架构”的影响，获得更广泛支持；第二，将工业互联网作为新型基础设施建设的重要内容加以支持，推动通用型和行业型工业互联网平台的发展；第三，继续推动工业互联网平台、工业APP、工业互联网安全、工业“互联网+”等各类应用试点示范；第四，进一步完善工业知识产权、工业大数据保护方面的法律法规，激发制造企业构建和应用工业互联网平台的积极性；第五，在发挥政府引导工业互联网发展，支持工业互联网技术、标准发展等作用的同时，更多地吸引企业的参与，更好地发挥市场机制在推动工业互联网发展中的作用。
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工业互联网让“制造”变“智造”
在2021全球工业互联网大会上，人们在体验百度智能云工业AR应用平台。新华社记者杨青摄
工信部日前公布《2021年新一代信息技术与制造业融合发展试点示范名单》，包含特色专业型工业互联网平台、工业信息安全能力提升等方向。专家表示，促进新一代信息技术与制造业融合，将进一步提升中国制造业智能化水平，推动工业互联网创新发展，加快建设制造强国和网络强国。
装上不会疲劳的AI“大脑”
以AI代替人眼帮助产品检测，用智能调度应用系统预测城市用水量……这是百度智能云开物工业互联网平台提供的“AI+工业互联网和智能制造整体解决方案”。百度智能云战略行业解决方案与业务拓展总经理常城接受本报采访时说，该方案面向制造、能源、电力等工业企业、产业链和区域产业集群，可以帮助企业以低门槛利用新一代信息技术，实现降本提质增效。
一些重要工业行业如电子、汽车、钢铁等，以往对高精度、高性能的结构件和功能件的表面质量缺陷依赖人眼检测，检测精度不稳定，企业劳动成本高。百度工业视觉智能平台以AI替代人工检测，实现360度外观缺陷检测。据了解，百度智能云已经与江苏一家企业合作，实现了智能化检测设备24小时工作，不到1秒时间，它就能完成零部件6个面，合共30多个缺陷项的检测、排除，有效帮助该企业实现质检的智能化升级。
同样依靠AI技术，格创东智科技有限公司基于其研发的东智视觉检测系统，为制造行业提供数字化质检方案，给工业装上不会疲劳的“眼睛”和“大脑”，是国内半导体显示行业第一个真正落地的人工智能应用。相对于传统的人力工作，采用该方案检测效率大幅提高，替代一半以上的人力，识别速度提升5到10倍。
科技助力高质量发展
“您有新的设备故障保修通知，请及时处理。”这是煮糖厂员工刘先生手机上收到的短信。帮助他发现故障问题、提升维修效率的，是一款由航天云网数据研究院（广东）有限公司研发的“设备维保管家”工业APP，该APP是航天云网打造的食品饮料行业数字化特色产业集群互联网平台产品之一。据了解，该平台功能覆盖食品饮料行业生产、供应、销售等环节，能助力食品饮料企业实现数字化转型升级。
“食品饮料工业普遍面临生产效率低、管理难度大、产品可追溯机制缺乏等问题。”航天云网数据研究院（广东）有限公司副总经理王宇介绍，“利用工业互联网平台的数据治理体系，可以实现全流程环节数据的汇聚融合，帮助行业高质量发展。”
新一代信息技术在推动绿色低碳方面也发挥重要作用。以节能环保产业为例，海澜智云工业互联网平台以节能减排为核心，为企业提供综合能源管理、智慧系统节能、安全环保监管、数字化智慧工厂搭建等一站式解决方案。例如，该工业互联网平台提供的“中小企业智慧能源管理解决方案”，可以对企业碳排放、环保、安全等数据进行实时监测预警，提升企业用能效率，带动节能环保行业的快速转型升级。
“相比传统建造模式，我们通过智慧建造技术，进一步优化建筑设计，提升建筑品质，让施工更高效，同时也响应国家号召，积极控制施工过程中的碳排放。”中国建筑第八工程局项目经理潘志专说，该局雄安商务服务中心二期项目在建设过程中用到了多种数字化高科技工具，包括中建八局建筑信息模型平台、雄安监理APP、数字雄安建管平台和基于区块链技术的建造小程序等，通过智慧建造技术掌握碳足迹，让环保零超标。
提供定制化解决方案
随着新一轮科技革命和产业变革迅速发展，工业互联网对拓展数字经济空间、推动传统工业转型升级起着重要作用。日前，工信部公布《2021年新一代信息技术与制造业融合发展试点示范名单》，着力推动信息化和工业化深度融合，助力工业经济向数字经济迈进。那么，工业互联网将如何进一步发展呢？
“工业互联网方兴未艾，还有很长的路要走，这需要相关参与主体做好战略预判与准备。”海澜智云科技有限公司总经理徐国平接受采访时说，“从工业互联网平台公司角度来说，拓宽创新维度，是行业发展的先决条件。信息技术与制造业的融合，一方面是对厂内生产和管理方式的重塑，另一方面，对工业数据的深度挖掘应用和对产业链条全要素的重组整合，需要平台探索新的商业运营模式。”
除了拓宽创新维度，工业互联网平台还需要深入到行业场景，提供不同的定制化解决方案。“过去大家都在谈怎么做平台化、标准化，但是近来逐渐意识到，工业互联网必须进一步下沉，在场景中去实现平台的价值。”格创东智首席执行官何军说，“跟‘下沉’相关联，另一个新趋势是‘更垂直’。过去几年国家大力推动数字化平台，现在开始推动垂直行业平台，这也是因为各行各业差异太大，所以要在重点行业里把平台做得更深。”
有业内人士指出，制造业生产环境复杂，人、机、物互动场景多，各细分行业的具体特征有所区别，还需要既懂技术又懂行业的人才来打造适用的解决方案。
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2023工业数字孪生技术应用与产业发展高峰论坛 IDT 2023
各有关单位：
当前，在制造业数字化、网格化、智能化发展的大趋势下，数字孪生技术逐步从萌芽起步期逐渐走向发展期，正在从数字化产品的角度推动着社会变革。Gartner预计三分之二已经实施物联网的公司，到2022年平均每个公司将至少部署一个数字孪生项目。根据全球第二大市场研究咨询公司Markets&Markets2019年发布的报告，数字孪生(DigitalTwin)市场有望在五年内实现稳健增长，从2019年的38亿美元跃升至2025年的358亿美元，复合年增长率为37.8%。数字孪生的技术应用逐步向工业生产的各个领域渗透，众多企业也已在尝试应用DigitalTwin技术不仅可以针对产品建立可以实现虚实融合的数字孪生模型，也可以帮助企业建立工厂的数字孪生模型，从而实现工厂的可视化、透明化，优化设备布局和工厂物流，提高设备绩效。工业数字孪生促进产品全生命周期管理，为远程操控、设备健康监测与管理等方面提供了更多可能。因此，数字孪生技术助于企业数字化转型升级，具有十分广阔的应用前景。
在国家“双碳”战略的背景下，为了进一步推进工业制造企业向数字化和智能化转型，推广和普及数字孪生技术，数字孪生网拟定于2022年4月14-15日在待定，举办工业数字孪生技术应用与产业发展高峰论坛，邀请知名专家、数字孪生研究机构、解决方案提供商和工业制造企业相关负责人，共同研讨数字化孪生技术在工业设计研发、数字化工厂、制造生产和设备运维方面的应用和实践经验。期待各单位积极参与。
工业数字孪生技术应用与产业发展高峰论坛组委会
论文摘要
参与单位如有论文提交印刷于会议手册，请于2022年3月15日前将参加大会的论文摘要(不超过2000字，中文，阐述论文主要观点)以及个人简历（包括姓名、职务、职称、社会兼职、电话、email等)，通过电子邮件方式发至john@dt-summit.com，并请注明“会议论文”字。
企业产品信息展示
会议组委会热忱欢迎有关企业和机构在会议期间开展工业数字孪生中5G、物联网、大数据、数字主线、AR、VR、XR数据可视化技术、云计算和人工智能技术相关成果产品、创新技术、仪器设备等各式产品的广告与资料展示宣传活动，自备展出资料。具体事宜。请会务组联系
其他注意事项
工业企业相关业务部门领导、工艺研发管理、CIO、技术人员免费参加。
数字孪生相关技术服务企业参会2500元/人,住宿费、交通费自理，组委会可代为预定房间。
拟邀嘉宾：
李培根中国工程院院士、中国机械工程学会理事长
谭建荣中国工程院院士、浙江大学求是特聘教授
何小龙国家工业信息安全发展研究中心副主任
田洪川中国信息通信研究院两化融合研究所工业互联网平台部主任
韦莎中国电子技术标准化研究院物联网研究中心副主任
田野中国工业互联网研究院副总工
张浩同济大学教育部工程中心主任、教授、上海市人工智能学会理事长
陶飞北京航空航天大学教授
邢宏文中国商飞上海飞机制造有限公司高级工程师
李鑫上海船舶研究设计院创新中心副总监
刘丽兰上海大学教授
范晓晖中国移动研究院物联网技术与应用研究所主任
胡天亮山东大学机械工程学院教授
王飞跃中国科学院自动化研究所教授
周晓玲美的集团IT总监
李传海吉利汽车集团研究总院执行副院长
曹进上海海立（集团）股份有限公司科技发展部部长
黄伟江苏永钢集团有限公司技术总监
张孟青安徽叉车集团有限责任公司总经济师、CIO
董明楷三一重工智能制造研究院院长
仙鹏华晨宝马汽车有限公司 数字化工厂规划项目经理
张斌武汉天马微电子有限公司CIM部总监
魏巍中天钢铁集团总裁助理及首席信息官
朱小兵赛轮集团股份有限公司副总裁、信息中心总经理
话题池
主话题
工业数字孪生赋能地方经济发展；
工业领域数字孪生技术与挑战；
数字孪生驱动的工业制造新模式、新理念、新方法；
数字孪生驱动的工业设计、制造与服务关键技术;
数字孪生技术与智能制造服务系统开发与应用实践;
智能工厂数字孪生系统开发与应用实践；
数字孪生解决方案及在工业产品全生命周期中的应用；
数字孪生—元宇宙的进击之路；
“双碳”战略下的工业数字孪生技术发展；
话题一、工业数字孪生技术探索与应用；
数字孪生体的标准探讨与建设；
工业数字孪生技术在工业设计研发中的应用；
数字孪生技术在工业制造生产中的应用；
数字孪生技术在工业设备运维中的应用；
数字孪生技术在数字化工厂中的创新与应用；
数字孪生技术在工业服务中的应用；
话题二、工业数字孪生产业关键技术创新与融合互通
多领域模型技术在工业数字孪生中的的融合互通与应用；
模拟仿真建模及预测在工业数字孪生应用与融合；
数字主线、数字孪生助力企业数字化转型；
数据获取、分析集成及可视化技术在工业数字孪生中的应用；
区块链技术服务于工业数字孪生；
新型测绘、实景三维技术在工业数字孪生应用与融合；
深度学习及人工智能在工业数字孪生创新与融合；
物联网大数据与云计算在工业数字孪生创新应用与融合；
智能视频监控在工业数字孪生创新与融合；
5G技术及创新应用助力工业数字孪生；
AR/VR/XR等新型技术在工业数字孪生的融合；
新型感知技术在工业数字孪生创新与融合；
三维激光扫描、逆向工程、三维仿真等基础建设技术在工业数字孪生中的融合与应用；
●为什么参加本次高峰论坛●
作为国内高规格的工业数字孪生交流盛会，工业数字孪生技术应用与产业发展高峰论坛(IDT2022)将于2022年4月14-15日在上海盛大开幕。
参加会议的最大好处是有机会找到有关Digital Twin如何使您的业务受益的更多方式，因为它仍处于大规模采用的早期阶段。通过从著名的行业领导者那里洞察并了解他们如何利用这样的强大功能，您将在为您的产品或服务开发创建更好的优势。
另一方面，如果您属于一家专注于技术咨询服务的公司，那么建立客户合作伙伴关系并在舞台上展示自己的潜力也将是非常具有价值的，会议中会有最好的行业创新者。
最后，会议也非常适合投资者或初学的决策者。这意味着，如果您只是对数字孪生的工作方式感到好奇，论坛上会有众多的演讲嘉宾将使您更好地了解技术的当前阶段，贵公司如何使用它以及趋势发展的方向。
《工业互联网创新发展行动计划（2023
近日，工业互联网专项工作组印发《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》（工信部信管〔2020〕197号，以下简称《三年行动计划》）。现就《三年行动计划》有关内容解读如下：
1、《三年行动计划》的出台背景是什么？
工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式。它以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障，通过对人、机、物全面连接，变革传统制造模式、生产组织方式和产业形态，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型工业生产制造和服务体系，对支撑制造强国和网络强国建设，提升产业链现代化水平，推动经济高质量发展和构建新发展格局，都具有十分重要的意义。
过去三年是工业互联网起步发展期，工业和信息化部会同工业互联网专项工作组各单位，实施《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》，发布实施十余项落地性文件，不断完善政策体系，实施工业互联网创新发展工程，带动总投资近700亿元，遴选4个国家级工业互联网产业示范基地和258个试点示范项目，打造了一批高水平的公共服务平台，培育了一批龙头企业和解决方案供应商。网络基础、平台中枢、数据要素、安全保障作用进一步显现，工业互联网新型基础设施不断夯实，新模式新业态创新活跃，产业生态不断壮大，各地方、产业各界共识不断凝聚，积极性不断提升，为下一步发展打下坚实基础。
未来三年是工业互联网的快速成长期。为深入贯彻习近平总书记对工业互联网的一系列重要指示精神，落实党中央、国务院决策部署，进一步巩固提升发展成效，更好地谋划推进未来一个阶段发展工作，工业互联网专项工作组制定出台了《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》。
2、《三年行动计划》的主要内容是什么？
《三年行动计划》结合当前产业发展实际和技术产业演进趋势，确立了未来三年我国工业互联网发展目标。到2023年，新型基础设施进一步完善，融合应用成效进一步彰显，技术创新能力进一步提升，产业发展生态进一步健全，安全保障能力进一步增强。工业互联网新型基础设施建设量质并进，新模式、新业态大范围推广，产业综合实力显著提升。
《三年行动计划》提出了五方面、11项重点行动和10大重点工程，着力解决工业互联网发展中的深层次难点、痛点问题，推动产业数字化，带动数字产业化。
在基础设施建设方面，一是实施网络体系强基行动，推进工业互联网网络互联互通工程，推动IT与OT网络深度融合，在10个重点行业打造30个5G全连接工厂。二是实施标识解析增强行动，推进工业互联网标识解析体系增强工程，完善标识体系构建，引导企业建设二级节点不少于120个、递归节点不少于20个。三是实施平台体系壮大行动，推进工业互联网平台体系化升级工程，推动工业设备和业务系统上云上平台数量比2020年翻一番。
在持续深化融合应用方面，一是实施数据汇聚赋能行动，制定工业大数据标准，促进数据互联互通。二是实施新型模式培育行动，推进工业互联网新模式推广工程，培育推广智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理等新模式。三是实施融通应用深化行动，推进工业互联网融通应用工程，持续深化“5G+工业互联网”融合应用。
在强化技术创新能力方面，一是实施关键标准建设行动，推进工业互联网标准化工程，实施标准引领和标准推广计划，完成60项以上关键标准研制。二是实施技术能力提升行动，推进工业互联网技术产品创新工程，加强工业互联网基础支撑技术攻关，加快新型关键技术与产品研发。
在培育壮大产业生态方面，一是实施产业协同发展行动，推进工业互联网产业生态培育工程，培育技术创新企业和运营服务商，再建设5个国家级工业互联网产业示范基地，打造10个“5G+工业互联网”融合应用先导区。二是实施开放合作深化行动，营造开放、多元、包容的发展环境，推动多边、区域层面政策和规则协调，支持在自贸区等开展新模式新业态先行先试。
在提升安全保障水平方面，实施安全保障强化行动，推进工业互联网安全综合保障能力提升工程，完善网络安全分类分级管理制度。加强技术创新突破，实施保障能力提升计划，推动中小企业“安全上云”，强化公共服务供给，培育网络安全产业生态。
此外，结合重点任务和突出问题，从组织实施、数据管理、资金保障、人才保障四方面明确了支撑要素和政策措施。
3、未来三年，如何进一步夯实工业互联网网络基础？
未来三年，网络领域继续着眼构筑支撑工业全要素、全产业链、全价值链互联互通的网络基础设施，加快企业外网和企业内网建设与改造，提升基础支撑能力。一是推动企业内网由“单环节改造”向“体系化互联”转变。推动工业生产装备和仪器仪表的数字化、网络化改造，让哑设备“活起来”；运用先进适用的网络技术建设IT-OT融合网络，把工业全流程的都“连起来”；建立标准化的网络信息模型，让以前难交互、难集成的异构数据都“动起来”。二是推动企业外网由“建网”向“用网”转变。在继续强调提升高质量外网承载能力和互通水平的同时，进一步引导工业企业、工业互联网平台、标识解析节点等接入高质量外网，让企业外网真正“用起来”，提升企业外网应用效能。三是拓展“5G+工业互联网”发展新空间。持续实施“5G+工业互联网”512工程，深化核心应用，推动应用领域从工业外围环节向生产制造核心环节拓展；优化应用模式，推动应用重心从单点孵化向5G全连接工厂拓展；强化产业支撑，加强5G工业模组研发、5G工业互联网专用频率研究、5G专网建设方案落地。四是探索央地协同发展新模式。充分调动地方积极性，支持各地建设具有地方特色、产业特点的工业互联网园区网络；依托工业互联网产业示范基地遴选和建设工作，引导产业聚集好、带动作用强的地区积极创建“5G+工业互联网”先导区。
4、工业互联网标识解析体系下一步发展重点是什么？
未来三年，我们将通过实施“标识解析增强行动”，从做大规模、做深应用、规范管理三方面进一步提升我国标识解析体系的发展水平。
第一，做大规模。我国标识解析体系建设虽然取得了一定成绩，但与我国制造业门类、体量相比，覆盖范围还不足，因此标识解析体系各级节点的建设还要拓展覆盖范围、完善节点布局。我们将进一步完善国家顶级节点与国际根节点的对接，增强国家顶级节点的服务能力，面向更多行业、更多区域推动建设不少于120个二级节点、不少于20个递归节点。同时，我们还将探索利用区块链技术构建基于标识的融合型基础设施，支持各地部署不少于20个融合节点。
第二，做深应用。建设目的还是应用，不然就成了“烂尾楼”“断头路”，同时与建设相比应用的难度更大，我们将进一步调动各方面积极性，加强标识解析体系的深层次应用。一是深化标识在各行业的推广应用。通过组织开展全国工业互联网标识创新大赛遴选典型案例加强示范推广，特别是应对疫情，我们将拓展标识在冷链物流、应急物资等领域规模化应用。我们还将增强标识资源对接、测试认证等公共服务能力，建立产业链供应链标识数据资源共享机制，促进标识的行业应用推广。二是深化标识在各环节的应用。加强标识解析系统与工业企业信息系统适配，推动标识解析系统与工业互联网平台、工业APP等融合发展，深化标识在设计、生产、服务等环节应用，发挥出标识在促进跨企业数据交换、提升产品全生命周期追溯和质量管理水平中的作用。三是大力拓展主动标识。按照标识载体类型，标识应用分为静态标识应用和主动标识应用。静态标识应用以二维码、射频识别码（RFID）、近场通信标识（NFC）等作为载体，借助扫码枪或支付宝“扫一扫”功能等识读软硬件获取信息。主动标识应用通过在芯片、通信模组、终端中嵌入标识，由网络主动向解析节点发送解析请求，无需借助外部设备。这是我们下一步推动的工作重点，未来三年将部署不少于3000万枚主动标识载体。
第三，规范管理。去年12月，我部为贯彻落实中央经济工作会议关于加强规制、提升监管能力的相关要求，印发了《工业互联网标识管理办法》，目的就是更好的促进工业互联网标识解析体系建设，更好的规范标识市场主体行为、激发创新发展活力，从制度方面规范各方行为、维护市场秩序。办法将于今年6月1日实施，我们将组织开展相关宣贯活动，推动各地抓好许可审批，加强监督检查。
5、下一步工业互联网平台工作有哪些具体考虑？
未来，我们将从“建平台、用平台、筑生态”三方面共同推进，加快工业互联网平台体系化升级。
一是“建平台”，构建“综合型+特色型+专业型”工业互联网平台体系。滚动遴选跨行业跨领域综合型工业互联网平台，建立动态评价机制，打造3-5个具有国际影响力的工业互联网平台，深化工业资源要素集聚，加速生产方式和产业形态创新变革。建设面向重点行业和区域的特色型工业互联网平台，推动行业知识经验在平台沉淀集聚，推动平台在“块状经济”产业集聚区落地。发展面向特定技术领域的专业型工业互联网平台。推动前沿技术与工业机理模型融合创新，支撑构建新型制造体系。
二是“用平台”，加快工业设备和业务系统上云上平台。制定工业设备上云实施指南、工业设备数据字典，推动行业龙头企业核心业务系统云化改造，带动产业链上下游企业业务系统云端迁移。鼓励地方政府通过创新券、服务券等形式降低上云门槛和成本、扩大上云范围，创新“挖掘机指数”“空压机指数”等新型经济运行指标。
三是“筑生态”，持续提升平台应用服务水平。围绕“平台+产品”“平台+模式”“平台+行业/区域”等领域打造一批创新解决方案，加快系统解决方案供应商培育。编制完善工业互联网平台监测评价指标体系，支持建设平台数据监测与运行分析系统，开展平台基础能力、运营服务、产业支撑等运行数据的自动化采集。
6、如何进一步发挥数据在工业互联网创新发展中的重要作用？
数据是平台应用的关键资源，为推动数据汇聚、流转、分析、应用，我们将开展“数据汇聚赋能行动”，主要围绕四方面开展有关工作，综合构建数据驱动新生态。
一是打造数据汇聚的载体，推动工业互联网大数据中心建设。提升数据统筹汇聚能力的同时推动数据高效分级分类，完善国家级中心建设，围绕重点行业建设分中心，针对中小微企业需求搭建个性化公共服务平台，聚焦核心区域建设大数据区域分中心，大幅提升数据汇聚能力、丰富数据资源池，建设数据灾备中心，保障国家网络信息安全。通过研究数据权属确定、价值评估、资源交换、效益共享等机制与接口标准规范，打通国家中心、分中心之间数据链条，健全工业互联网大数据中心数据流通机制。
二是提升数据价值挖掘能力，打造大数据中心综合服务体系。一方面，针对政府监管施政需求，重点打造工业经济和产业运行监测指挥、应急事件预警协调等服务能力，支撑政府提升管理水平。另一方面，针对行业发展需求，打造数据管理能力提升、工业资源共享、解决方案推广、设备与业务系统上云、产融合作、供需对接等服务能力。
三是促进数据流动，推动平台间数据互联互通。建立标准机制，推动平台间数据字典互认，建设统一的工业数据、算法模型、微服务等调用接口。加强平台间合作，联合开展重点问题攻关，实现优势互补，通过统一接口规范，推动机理模型和工业APP的跨平台调用与订阅。
四是推动数据知识共享，培育和推广高质量工业APP。对于共性工业经验知识，打造基础共性工业APP和可适性工业APP；对于行业工业知识，打造高价值、易推广的行业通用工业APP；对于特定领域、特定场景的独特工业经验知识，培育企业专用工业APP。通过构建工业智能解决方案、开源社区、开发者社区、工业APP商店等举措，促进工业APP交易流转。
7、未来将采取哪些措施推动工业互联网应用创新？
工业互联网融合应用不同于互联网创新应用，工业互联网的主战场在实体经济，特别是工业领域，面向工业、立足工业、服务工业。这要求工业互联网必须与各行业各领域技术、知识、经验、痛点紧密结合，多元性、专业性、复杂性高，这决定了推动工业互联网融合应用需要持续发力，久久为功，重点加强三个方面的工作。
第一，推动形成各方积极参与的团体赛模式。工业互联网是涉及设施建设、融合应用、技术创新、产业生态和安全保障的融合性、系统性工程，企业不能单打独斗。要充分调动工业企业、基础电信企业、工业软件企业、工业控制企业、设备制造企业、解决方案提供商等各方积极性，推动形成主体多元、协同创新的产业生态和“团体赛”模式。进一步发挥工业互联网专项工作组协调机制作用，形成跨部门、跨领域、跨行业合力，完善政策体系和推进措施。鼓励各地工业和信息化主管部门、通信管理局加强协同，形成推动合力。
第二，突出工业细分场景特点。工业互联网面向千行百业，可以说是一米的宽度、五十到一百米的深度，需要与各行业的生产实践、行业特性、知识经验紧密结合，不断突破行业技术壁垒和数据共享障碍。我们将进一步深化工业互联网在各细分领域的应用创新，探索符合行业发展实际需求的智能化制造、网络化协同、规模化定制、服务化延伸、数字化管理等新模式，加强5G和工业互联网的融合应用。我们鼓励“跨行业、跨领域”平台的发展，更强调培育聚焦行业特点的专业型、特色型平台，实现精耕细作，产生实效。
第三，推动产业数字化，带动数字产业化。通过发展工业互联网，促进数字经济进一步壮大，不断形成先进生产力，推动工业化与信息化在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合发展。一方面，发挥新一代信息技术优势，打造工业全要素、全产业链、全价值链互联互通的新型基础设施、新型应用模式和全新产业生态，激发数据要素作用，促进制造业数字化、网络化、智能化升级。另一方面，为5G、云计算、边缘计算、人工智能等新一代信息通信技术落地开辟更广阔空间，并带动自动化、软件、网络等产业实现高端化突破，不断培育壮大新技术新产业。
8、开展工业互联网安全工作的总体思路和主要内容是什么？
安全是工业互联网高质量发展的重要前提和保障。近年来，我部会同相关部门大力推进工业互联网安全保障体系建设，政府指导、企业主责的安全管理制度初步形成，可感可知的安全技术监测服务体系初步构建，安全产品和服务供给不断增强、监测预警、信息共享、通报处置闭环工作机制初步建立，工业互联网安全相关工作取得阶段性进展。
随着我国工业互联网发展进入新阶段，设备联网、企业上云等情况日益增多，安全风险随之加剧，对网络安全工作提出更高要求。与此同时，工业互联网安全仍面临着工业企业网络安全意识不高、技术防护能力不足、安全监测能力不强、网络安全产业支撑不够等问题。
行动计划坚持问题导向和目标导向，强化前瞻性、创新性、落地性，明确了以落实企业主体责任为导向、以加强安全供给为重点、以培育安全产业为支撑、以强化技术监测服务能力为抓手的工作思路，力争切实建立起制度更加健全、技术更加先进、政企更加协同的安全保障体系。
行动计划安全部分主要包括以下四方面工作。一是落实企业主体责任，实施分类分级管理。针对重要行业的重点企业，实施网络安全分类分级管理制度，明确不同类型企业安全基线要求，进一步推动企业主体责任落实。二是强化产业协同，推进供给侧加快创新。围绕工业互联网产品内嵌安全、企业上云安全等迫切需求，从网络安全技术、安全产品、安全服务等方面引导创新加速，加大安全公共服务能力建设，丰富安全解决方案有效供给。三是加强示范引领，促进安全产业发展壮大。着眼构建网络安全产业良性发展生态体系，优化国家网络安全产业园区布局，培育安全龙头企业和特色企业，开展试点示范，进一步促进安全产业发展壮大。四是坚持专项带动，提升安全技术监测服务能力。进一步提升企业自身防护、区域监测保障、国家协调服务三方面能力，打造多方联动、运行高效的安全技术监测服务体系。
9、《三年行动计划》中提出实施工业互联网企业网络安全分类分级管理制度，具体内容和下一步安排分别是什么？
目前我国联网工业企业数量众多，涉及行业众多，存在信息化发展程度不一、承载业务类型相异、所属行业安全保护规律差异化明显等特点，难以采取“一刀切”的网络安全管理模式。2019年我部与国资委等十部门联合印发的《加强工业互联网安全工作指导意见》明确提出要对工业互联网企业实施网络安全分类分级管理，集中力量指导重要行业、重点企业建立安全防护能力，提升安全防护水平。开展分类分级管理，一是进一步贯彻指导意见有关要求，督促企业落实主体责任，健全完善部门协同、政府指导、企业主责的网络安全管理体系；二是指导地方主管部门形成工业互联网企业清单，建立健全定级核查、信息通报、监测预警、安全检查等机制，集中力量指导管理重点企业；三是通过标准规范引领推动企业贯标达标，促进工业互联网企业网络安全防护能力提升。
分类分级管理着力打造“1+4”的制度体系。1项《工业互联网企业网络安全分类分级管理指南》，明确将工业互联网企业分为联网工业企业、平台企业、标识解析企业等三类，结合企业所属行业的重要性、企业规模、应用工业互联网程度、网络安全风险程度等因素，将企业分成三个级别，同时明确定级流程和安全管理、支持保障等方面的要求。4项《工业互联网企业网络安全分类分级防护规范》，针对联网工业企业、平台企业、标识解析企业以及工业互联网数据四类对象，分别明确防护要点和不同级别的网络安全防护要求。
今年1月13日，我部印发《开展工业互联网企业网络安全分类分级管理试点工作的通知》，启动部署分类分级试点工作。结合各地工业互联网发展实际，目前选定上海、江苏、广东等15个省（区、市）232家重点工业行业的重点企业参与试点。试点工作由各省工业和信息化主管部门与通信管理局共同组织实施，包括自主定级、定级核查、落实安全要求、试点工作总结四个阶段，计划今年10月底前完成试点工作。通过试点进一步完善《管理指南》，提升《安全规范》的科学性、有效性和指导性，形成可复制可推广的安全管理模式。