随着数字经济与实业的广泛融合，推动 " 数实融合 " 日益成为了行业内外众多厂商的集体共识。尤其是在数字经济的推动下，云被运用到了各行各业，其中工业云更是迎来了增长加速度，工业互联网的价值也在不断显现，越来越多的工业企业开始将上云纳入了企业发展的 " 必选项 "。

在此背景下，阿里、百度、华为、海尔、美的等为代表的众多巨头，更是在工业云上动作频频，共同致力于推动国内工业云的应用普及。

工业云助力工业提质增效

提起云，用户接触最广泛的产品应用中钉钉算是其中之一，而工业云则更多跟制造业相关。具体而言，它指的是基于云架构的工业云平台和基于工业云平台推出的工业云服务，其涉及产品研发设计、实验和仿真、工艺设计、加工制造、运营管理以及企业决策等诸多环节。一般而言，IAAS、PaaS、SaaS 三个部分共同构成了云服务的基本形态，工业云的发展自然也需要依靠这三部分发挥协同效应。 

其中，工业云服务常见的方式有工业软件即服务、工业基础设施即服务、工业平台即服务等方式。比如，业内熟悉的互联网巨头阿里、腾讯、华为等，都是重要的 IAAS 和 PaaS 服务商。

那么，工业云具体是怎么为工业服务的呢？

一方面，是联通各个工业产业链环节，提升数据传输效率。

实际上，在工业领域提升效率并不是一件容易的事情。根据媒体报道：以制造业来看，制造业年度数据产生量为各行业之首，每年大概可产生 1812PB 的数据量，远远超过金融、通讯和零售等行业。

回顾过往，制造企业决策过程因数字信息的大量增长而变得愈加复杂，这种情况又进一步影响了整个行业效率的提升。随着数字化、智能化时代的到来，这些问题开始有了全新的解法，即通过智能化技术有效地处理和利用信息，解锁数据的模式和可用性，甚至对一些问题做出预测。相较于传统的工业软件而言，工业云具有最广泛的应用价值，尤其是在降本增效方面，云的作用更是得天独厚。

另一方面，通过产线的智能化改造，可以减少人工环节操作的不稳定性，大幅提升产品质量的一致性。

以雅光电子、中航力源液压等采用工业云平台的企业为例，前者依托产线的智能化改造，产量提升了 58%，优品率提升了 33%，场地使用面积节约了 46%，产线人员配置减少了 68%，经济效益提升了 15%；后者借助工业云平台进行采购，采购人员减少了 50%，订单执行及时率提升了 90%。

可见，工业云平台的运用，不只是提升整个产业链的效率，更为重要的是提升整个产品生产的质量，从而大大提升整个工业生产的总体效益。

在了解了整个工业云的情况之后，也就不难理解互联网巨头缘何纷纷将触角深入到工业领域了。实际上，无论是阿里云、腾讯云还是华为云，其云计算所指向的方向从来就不是单一的面向某个行业，而是想要将云计算技术赋能不同的行业，这其中就包括面向 B 端市场的工业领域。除了 BATH 之外，一些知名的制造业企业也在纷纷入局，比如业内熟知的空调巨头美的、海尔等等，不过各家的路径明显不同。

工业云流派纷呈

第一类，是主要以满足自给自足需要的传统制造业企业，其以海尔、航天科工为代表。

早在 2017 年，航天科工就推出了中国首个工业云互联网平台 INCIDS，在 IaaS 层面上自建数据中心，在 DaaS 层面提供丰富的大数据存储和分析产品等，在 PaaS 层面提供工业 PaaS 服务，并面向开发者的公共服务组件库和 200 多种 API 接口，支持各类工业应用快速开发与迭代。

与航天科工类似，美的、海尔等企业也将自己多年的家电制造经验，糅合进入工业信息化之中继而推出了各自的工业互联网平台。比如，海尔推出了自己的工业互联网平台 COSMOPlat，美的也将自己定位为工业互联网解决方案提供商。这些制造业企业做工业互联网的优势，在于本来就是制造业出身，更善于从制造业的思维出发，在具体的生产制造环节具有优势。但与此同时，它们也往往因为缺乏互联网基因，云计算技术底子较弱，而很难对外发挥实际应有的作用。

第二类，是以浪潮、华为、SAP 为代表的 ICT 企业，依托雄厚的云服务技术以及多年的云转型经验助力制造业数字化转型的工业云平台。

相比传统制造企业，以浪潮、华为为代表的 ICT 企业，多年前就开始向云计算转型，既拥有互联网技术基础，又具备产品和解决方案能力，能够为制造业提供基础设施和技术支撑。尤其是它们长期专注于企业级市场，拥有企业市场经验和庞大的客户基础，熟悉制造业应用场景，能够针对制造业的痛点提供个性化方案。

第三类，以阿里、腾讯为代表的互联网企业，在互联网和云计算上具有优势，其可以依托其强大的云计算底层技术为相关的工业云平台企业、工业软件企业提供技术支撑。

其以 IAAS 为基础，像所有的工业云平台、工业软件平台提供底层技术支持和算力支持，并强化各个工业环节的 " 连接 " 能力。总体来看，各家工业互联网平台的侧重点并不相同。

商业模式各异

从目前来看，当前主流的工业互联网平台大致可以有如下商业模式，分别是个性化定制、网络化协同和服务化延伸。

所谓个性化定制是以用户全流程参与、定制化设计、个性化消费为特征，它几乎完全颠覆了满足 " 标准化设计、大批量生产、同质化消费 " 需求的传统制造业生产模式。在整个生产过程中，用户不仅是消费者，同时也是设计者和生产者，这种用户需求驱动下的生产模式革新最大程度契合了未来消费需求的大趋势。笔者以为，海尔打造的工业互联网平台 COSMOPlat，即是个性化定制商业模式的代表。

比如，COSMOPlat 集成了系统集成商、独立软件供应商、技术合作伙伴、解决方案提供商和渠道经销商等大量产业链伙伴，共同致力于打造工业新生态。这种合作模式，使其可以在资源层（全球资源分布式调度和最有匹配）、平台层（工业应用快速开发、部署、应用、集成）、应用层（全流程工业解决方案）、模式层（依托互联工厂实现模式创新和资源共享）实现高度联动。依托该平台，企业可以形成以用户需求为导向的快速反向定制创新能力，从而迅速做出适合消费者需求的个性化产品。

网络化协同，是指平台可以将分散在不同地区的生产设备资源、智力资源和各种核心能力通过平台的方式集聚，是一种高质量、低成本的先进制造方式。目前来看，采用这种模式的典型代表是航天云网平台的 CMSS 云制造支持系统。其通过搭建工业领域的云平台，打造云制造产业集群生态，把资源配置与业务流程优化工作放在中心位置，从省钱、赚钱、生钱三个层次逐步推进，最终形成 " 自上而下逐步深化 " 的路径，从而完成云制造到智能制造的升级更迭。

所谓服务化延伸，是指企业通过在产品上添加智能模块，实现产品联网与运行数据采集，并利用大数据分析提供多样化智能服务，如客户增值体验、产品优化方案等等。目前来看，做服务化延伸的典型平台是树根互联打造的根云平台，其中以其打造的 MRM 平台和 IOM 平台最具代表性。其中，前者负责资产管理、故障检测、数据分析等创新业务，后者则主要围绕机器设备的全生命周期（从物联、智能服务、租赁、改装）运营展开。

总的来看，虽然各路玩家的流派不同，商业模式也有差异，但在推动工业全链条生产要素上云这个目标上，各路工业云玩家可谓是殊途同归。而行色各异的不同模式，也说明我国工业云仍处于较为前期的探索阶段。

共同挑战

如前文所述，由于当前国内工业云仍处于较为前期的探索阶段，因此其所面临的现实挑战也很大。

一来，工业云厂商之间的竞争性，可能会导致各个平台之间 " 各自为战 "，不利于平台的生态建设。

比如，美国的 GE 旗下的工业互联网，它的 predix 自己和下游企业以及配套企业，都会用到这张网，但英国的罗罗、美国的普惠及相关企业，就不会用这个工业互联网。同样的道理，三一重工、徐工、中联中科等公司，海尔、美的、格力等企业，也不会用同一张网来工作。因为其中涉及到企业的技术秘密和商业秘密，它不可能将自己的生命线交给自己的竞争对手。

二来，基于工业本身的行业特征，其工业云平台可能具备高度垂直的特征，或许很难像移动网络设备那样可以简单地 " 兼容 " 进入其他平台之中。

在信息互联网平台，网上任何人员和任何电脑设备，均可以通过信息流沟通而无限放大价值。而在工业互联网平台，产品复杂度指数级倍增，因此工业互联网平台做的越深、越垂直越好。

比如，海尔最复杂的产品，几十个传感器就可以深入检查需要的零部件状态。但在工程机械领域，同样的 100 多个传感器，它连接的复杂度、传输的复杂度、应用的复杂度、管理的复杂度，就与家电企业的情况存在天壤之别。更高级的如空客飞机，其所携带的发动机传感器多达 2000 多个，每架飞机可以达到 20000 多个，其难度可想而知。可见，从大飞机、汽车再到普通家电，其工业互联网平台的复杂度根本不在一个层级之上。

三来，由于大规模的数据联通，使得核心工业数据安全的挑战越来越大。

随着各个重要工业数据被纳入到工业互联网之中，工业信息安全的挑战越发严峻。比如，被纳入到工业互联网之中的核工业设备，可能会因为设备程序中毒而导致机器卡顿或者停止运转，导致核电站瘫痪甚至引发严重灾难；重要的尖端工业技术，可能因为黑客入侵导致核心机密被泄露，对国家战略安全构成威胁。

生态化成新风向

值得一提的是，随着各个细分工业领域数字化水平的提升，生态化越来越成为引领行业继续发展的全新风向标。

首先，工业互联网的产业链条极长、范围很大、产业纵深很深，这决定了整个产业的数字化必须与整个的产业生态结合起来。

比如，只有平台层没有底层连接，就如同无源之水，很难实现数据分析处理；同时，服务工业互联网的厂商，既需要具备技术能力，同时又需要对工业有充分的理解和认知，只是具备单项能力是无法玩转工业互联网的，但同时具备工业软件技术能力，也能够对工业生产认知充分的企业屈指可数，因此更多需要企业之间的配合协同。

其次，工业软件上下游的企业集体数字化之后，产业之间的 " 耦合 " 就变得愈发重要起来。

与之前以单一的平台担当 " 探路先锋 " 不同，如今随着产业数字化水平的提升，彼此之间的协同配合，互联共生需求愈发重要。事实上，在不同产业上云之后，行业之间正在遭受新的 " 数据孤岛 " 问题，而要破除数据孤岛就需要增强不同平台之间的互联互通，发挥好相互配合的作用。

最后，随着工业数字化水平的不断提升，智能制造、智能生产让不同环节的联系愈发紧密，工业智能生态越发完善。

随着各环节数字化水平的逐步提升，制造企业生产车间数字化、自动化以及智能化水平逐步提升，工业智能产业规模也在与日俱增，如今工业质检已成为工业智能最为成熟的应用领域。根据 IDC 预计数据显示，未来二三年工业质检的年复合增长率将会到达 30%。作为入局较早的厂商之一，百度智能云已经在工业质检领域拔得头筹，阿里云、华为云、腾讯云等业内重量级厂商也紧随其后，竞相参与其中。

不难预见，随着工业数字化水平的不断提升，围绕生态化、智能化的新一轮工业互联网革命正在加速到来。

（本条资讯相关内容来自中国高新技术新闻网）