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2022年中國工業互聯網發展趨勢發布

來源:智匯工業

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:工業互聯網

    過去的一年里,在政策穩步推動、經濟企穩復蘇及企業數字轉型需求增加等因素交織影響下,中國工業互聯網市場繼續保持穩定增長,雙跨平臺與試點示范工作加速推進,工業互聯網與人工智能、5G、區塊鏈、VR/AR等加速融合。


    據賽迪顧問軟件與信息服務業研究中心預測,2022年,我國工業互聯網將呈現以下十大趨勢: 


    一是政策推進試點與體系建設加速。


    《“十四五”信息化和工業化深度融合發展規劃》(以下簡稱 《規劃》)明確提出,到2025年工業互聯網平臺普及率達到45%。依據 《規劃》,針對工業互聯網的政策體系將不斷完善。在應用創新方面,通過打造工業互聯網產業示范基地和應用創新推廣中心,加速工業互聯網技術攻關和成果推廣;在平臺試點方面,建設一批跨行業跨領域的綜合型平臺、面向重點行業和區域的特色型平臺以及面向特定技術和場景的專業型平臺;在體系化建設方面,把完善工業互聯網標識解析體系、構建工業互聯網安全監測體系、建設國家工業互聯網大數據中心體系作為重點。 


    二是工業智能從產線走向產業鏈。


    隨著人工智能技術在工業各領域、環節、產品中的深度融合,工業互聯網智能化開始從企業內部的單點式應用走向產業鏈各環節之間的數據價值發現。與傳統智能化中臺更加關注生產系統的控制相比,未來工業智能將圍繞更大尺度范圍內的產業鏈數據,為企業提供供應鏈優化、物流調度優化、市場銷售預測等方面的決策輔助支撐。同時實現縱向集成與橫向集成的工業智能將增強工業生產中人與人、人與物、物與物的聯系,加快形成知識沉淀,更好地發揮智能化的支撐作用。


    三是云原生與多云帶來更多選擇。


    與虛擬化云相比,基于容器和Kubernetes的云原生解決方案具有簡化部署、多環境支持、快速啟動、服務編排、易于遷移等優勢。公有云平臺通過集成數據庫、消息、緩存、存儲等技術服務能力,并提供微服務開發框架和DevOps持續集成交付過程支撐,幫助企業應用更加敏捷、高效、平滑地上云。值得注意的是,多數工業企業不希望與某一個云服務商綁定,或者希望采用混合部署的方式,多云和混合云便成為更適合的選擇。通過Kubernetes集群向本地數據中心和不同云服務商提供一致接口,應用程序遷移將更加方便,用戶可以按需在不同云之間進行動態資源調度。


    四是低代碼將打通IT(信息技術)與OT(操作技術)壁壘。


    工業APP的開發需要基于大量OT知識,低代碼技術以其低門檻、高效率、易集成的特性,讓OT人員能夠深度參與到軟件開發工程中。借助低代碼開發平臺內置的基礎計算模型、行業機理模型,開發者無需編碼即可完成客戶化開發項目中的大多數常見功能,再通過少量編碼實現硬件API(應用程序編程接口)對接等復雜業務邏輯。低代碼平臺中的工業機理模型能夠被快速開發、測試、部署、驗證和迭代,從而實現工業應用的開發與運維一體化。


    五是MEC(邊緣計算技術)加速5G在工業場景落地。


    伴隨5G核心網服務化構架的形成和云計算的快速發展,MEC的技術形態日益成熟。基于MEC可以將高密度計算、大流量和低時延需求的業務就近部署,滿足客戶對安全、速率及可靠性的多重要求。通過配置MEC服務器資源,對工業現場多源、異構數據歸一化處理,能夠兼顧計算和網絡資源以及數據傳輸的有效性等,形成云端和邊緣計算資源的合理和優化配置,既保留數據的原始屬性,又避免無謂的網絡與存儲和計算資源開銷。


    六是實時數據中臺將進一步提升數據治理能力。


    針對工業數據多源異構、實時性強的特點,工業數據中臺需要采用更加靈活的存儲架構以便具備對實時數據快速分析的能力。采用流計算與交互式分析的雙擎架構的實時數據中臺通過實時存儲和交互式分析來構建實時鏈路,將大數據實時數倉的體驗和傳統的單機OLAP(聯機分析處理)數據庫體驗對齊。此外,實時數據中臺通過大量的數據生態組件和模型來實現對海量數據的實時分析,通過存算分離、湖倉一體等架構來提升用戶的數據治理能力。


    七是安全運營與監測能力持續增強。


    工業安全運營中心通過對工業控制系統進行安全監測和安全運營,幫助企業解決越來越多的安全產品部署在網絡中形成的 “安全防御孤島”問題,并根據具體場景建立合適的安全策略管理和響應恢復機制。基于威脅情報和本地大數據技術對工控系統通信數據和安全日志進行快速、自動化的關聯分析,工業企業能夠構建威脅情報、威脅檢測、深度包解析、工業大數據關聯分析、可視化展現、閉環響應能力,進而實現以工業安全運營為中心的一體化防護體系。


    八是工業軟件云化與開源化趨勢更加凸顯。


    基于云架構的工業軟件呈現出平臺化、組件化、服務化的趨勢。對于一部分傳統工業軟件來說,在PaaS+SaaS模式下,復雜的數據運算模型可以被拆解為靈活的輕量化前臺以及功能聚合的數據分析后臺,從而兼顧應用層的快速迭代以及平臺層的知識沉淀。同時,在工業軟件加速云化的過程中,大量云平臺數據分析模型都是基于開源引擎構建,越來越多的企業開始以開源架構為基礎打造商業軟件。盡管公有云和開源的架構并非適用于所有工業軟件的應用場景,但隨著云計算與開源生態的不斷完善,工業軟件云化與開源的進程確已無法逆轉。


    九是工業互聯網支撐供應鏈安全的作用更加強化。


    2022年,中國仍將面臨復雜國際形勢帶來的供應鏈安全風險,工業互聯網將繼續發揮優化產業鏈供應鏈作用。一是運用數據工具,提升供應鏈管理能力。運用數據采集和分析技術幫助行業主管部門能夠掌握產業供應鏈現狀,應對外圍變化和市場波動。二是加速技術賦能,促進科技成果轉化。通過共性技術研發平臺提升中小企業創新能力和專業化水平,通過高水平的流程再造和數據管控提升大型企業經營管理效率。三是構建數字基礎設施,支撐產業鏈升級發展。通過助力數字化、網絡化、智能化發展,推動制造業結構高端化和產業體系現代化。


    十是資本助力工業互聯網要素生態加速構建。


    2022年工業互聯網各細分領域的增長潛力將繼續吸引大量資本的關注。從融資方來看,工業軟件、工業互聯網平臺、工業互聯網安全等領域都需要大量資本投入來支持技術創新和產品研發,工業智能設備等成熟市場的企業則需要通過投資并購來提升自身競爭力。從投資方來看,工業互聯網作為數字經濟的新風口,能夠給投資機構帶來巨大的回報。目前,地方國資、創投風投機構、商業銀行、創新平臺等主體都參與到工業互聯網的投資中,在促進產業鏈、資金鏈、人才鏈、技術鏈 “四鏈合一”的過程中,發揮了加快構建要素生態的作用。

    (審核編輯: Mars)

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