近期，国家发改委明确新基建范围，提出“以新发展理念为引领、以技术创新为驱动、以信息网络为基础，面向高质量发展的需要，打造产业的升级、融合、创新的基础设施体系”的目标。中国工程院院士邬贺铨认为，新基建就是集约、高效、经济、实用、智能、绿色、安全、可靠的现代化基础设施。

工业互联网包含多种“网络”

邬贺铨表示，工业互联网是盘活企业数据的网络。首先，工业企业内物联网的部分，使用传感网协议。企业内网使用工业以太网或时间敏感网络的协议，内网还包括各种各样的数据库、服务器、监控与数据采集系统和边缘计算。企业外网是基于互联网和5G的软件定义广域网。

工业互联网的网络部分包括企业的外网和内网。企业外实现企业总部与分支机构以及数据中心之间的联系，有三种方式：租用物理专线，有质量保证但不能立即开通且成本高，新业务不断产生峰值流量，导致专线需要频繁扩容;通过公众互联网来联系，这种方式虽然廉价但缺乏服务质量保证，仅可用于对安全性和时延要求不高的业务流;软件定义广域网，可以根据客户对业务类型和链路性能的要求，按需分配网络资源，自动选择物理专线或公众互联网，提供切片与分层，网络实时监测链路性能，实现主动运维和故障分钟级定位及恢复。

企业内网现在多使用无线技术，因机器人、物料小车、生产线工件都是活动的，工业上很多场景都需要无线联网。但WiFi因稳定性、扩展性等问题使得其在工业领域的利用率仅为4%。“目前，5G是最适合工业互联网低时延要求的网络。”邬贺铨说。企业可以租用运营商5G公网，以网络切片方式提供VPN。有四种方式可以选择：全部使用5G专网;使用部分5G专网﹢公网的无线接入网;使用部分5G专网﹢公网的无线接入网及控制面;全部使用公网。但考虑到企业内应用与消费者应用对TDD上下行配置的不同，企业也可以申请频率自建5G专网。“这种方式更能适应大企业的需要，安全管理性也会更好。”邬贺铨强调。

企业本身的内网协议也是不容忽视的部分。企业内网的协议已经由最初的现场总线发展到现在的延时敏感网。目前，工业现场总线的方式占到市场近一半份额，但这种方式的标准碎片化、兼容性差，时延无法得到有效保证。以太网是为办公自动化设计的网络，但工业环境设备多，效率太低。工业以太网从高速、交换和同步机制三方面提供实时和可靠性，目前约占一半的市场，但时延仍比较大，难以满足高速生产线的网络需求。邬贺铨介绍，延时敏感网络(TSN)改进工业以太网，在数据链路层报头的VLAN标签中增加QOS分类，可以定义工业上不同业务流的服务质量，允许高优先级的帧抢占低优先级帧，TSN业务通过5G连接企业外网，保证低时延传输，是目前最理想的企业内网协议。

工业互联网平台包含多种基础设施

工业互联网平台也包含多种基础设施。首先，要有大数据基础设施。把数据收集到数据仓库，进行数据选择、数据的标清化，把非结构化数据转为结构化数据，把数据分解成基本要素，再根据挖掘的任务进行聚类。在这个闭环过程中，需要用到聚类分析、分类分析和关联分析等，更重要的是，工业大数据中包含多种数据库，在挖掘数据的时候还要根据数据类型选择合适的计算模式。

算法技术是紧随其后的基础设施。目前AI算法需要大量有标注的数据作为样例，依靠大量算力与海量数据来针对特定任务进行试错训练，属于大数据大算力小任务，效率不高，未来需要结合类脑计算，实现小数据小算力大任务。“也就是说，在工业互联网上，人工智能目前都是专用的，没有一个所谓的工业互联网人工智能算法可以适用于所有的行业和企业。”邬贺铨进一步解释。

邬贺铨认为，在算力设施方面，除了要加速提升通用计算能力外，还要重视发展专用计算能力，因为专用计算能力的效率更高，更能适应机器学习的需要。

边缘计算是工业互联网平台中非常重要的一部分。工业生产线上的传感器、工件、机器人、工业的VR/AR应用都要求快速响应。在工业互联网平台中，在降低无线空口时延的基础上，还需要将计算能力下沉，可以利用边缘计算实现本地缓存和过滤数据，减少时延的同时减轻中心云的带宽和处理能力的压力。

工业互联网离不开安全，工业互联网的传感器和PLC量很大，而且永远在线，很容易受木马入侵成为DDoS的跳板。这需要基于零信任架构，支持建立动态和迁移的群组节点的信任关系，实现低成本和低功耗的安全与加密。另外，传统的认证和加密流程等协议不适用于支持工业互联网的大连接与低时延，工业互联网需要高可靠的快速群组认证。

数字孪生数据可能会通过外网传输，仅靠加密仍难以避免数据被劫持，可能会遭遇外界勒索或导致企业经营混乱。因此，企业需要建立IT与OT的安全团队和企业安全运营中心，还要与企业的上下游实现威胁情报共享和安全防护的协同联动，并从政府获得安全态势感知信息，完善工业互联网的安全。

积极推进工业互联网发展

工业互联网是规模很大的新兴产业，拥有很长的产业链条。首先是IDC企业，提供IaaS层数据设施和计算设施，包括计算、存储和网络等虚拟化资源池。公有云企业提供PaaS和SaaS能力。工业互联网平台企业提供DaaS(大数据建模与挖掘)和KaaS(机器学习和AI算法)的能力。工业互联网的应用企业中，大企业可以自建平台，中小企业可以租用平台，但是需要开发企业个性化的DaaS和KaaS应用。除此之外，工业互联网的产业链上还有很多企业，包括AI企业、工业App企业、物联网企业、工控与管理软件企业、工业互联网安全企业等。同时，工业互联网产业还需要有工业互联网标识监测中心、工业互联网安全监测中心、具体行业工业互联网创新中心、工业互联网技术支撑与服务中心和工业互联网产业联盟等机构协同发展。

谈及企业发展工业互联网的切入点，邬贺铨说：“企业发展工业互联网可从生产流程任一环节或CPS任一层次切入，取决于切入点是企业痛点而且能够获得数据支撑。”例如，华星光电是从人工智能、智能网络、算力方面切入，进行面板质量的分析;金凤科技、协鑫、中策是从大数据分析软件切入，从而影响产品质量最关键的环节;航天云网、吉利是从云计算切入;三一重工从售后预防性维护切入;京东和青岛港从物流仓储自动化切入;上海商飞从机器视觉质量检测切入等。

工业互联网成效怎样评估?邬贺铨认为，工业互联网的效益要体现在企业的提质、降本、减排、增效、安全和柔性上。“工业互联网应用的实现关键是盘活企业的数据。”邬贺铨强调。工业互联网的水平反映在数据应用的层次和深度上，不仅要看数据被采集的量，还要看数据经过分析决策反馈的力度。工业互联网应用的广度可以用生产流程环节的覆盖范围来衡量，工业互联网应用的深度可以用CPS的层次覆盖面来衡量。

目前对工业互联网平台没有统一的评价标准，实际上不同行业，甚至同一个行业的不同企业，所需要的工业互联网平台也不一定相同。邬贺铨表示，工业互联网平台的软件可以买得到，但平台绝不会是即插即用的，需针对企业进行个性化适配。对提供工业互联网平台的企业，规模不能只看设备的连接数，工业互联网平台不仅连接生产装备，还可以连接生产线上的工件，更重要的是连接各类工控系统。工业互联网的推广深化过程是企业数字化转型的过程，同时需要企业流程再造来适应。

邬贺铨表示，未来政府应在八个方面积极推进工业互联网新基建发展。一是制定工业互联网的规划、政策、法规等;二是制定工业互联网标准，提出与现有生产装备/软件兼容的解决方案;三是建立标识解析系统;四是建立工业互联网安全监测平台;五是建立面向中小微企业的工业互联网技术支撑与服务平台中心;六是组织工业互联网核心技术的研究开发，特别是高端传感器和基础软件以及工业软件;七是组织和指导工业互联网基础设施中关键设备的生产和入网管理;八是进行工业互联网人才培训，特别是既掌握ICT技术又熟悉垂直行业生产流程的专业人才。

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