在安徽芜湖，卡奥斯COSMOPlat与奇瑞汽车共建的汽车行业工业互联网平台，3个月时间连接奇瑞上下游375家零部件企业，提高零部件企业不入库率10%，实现了汽车设计、研发等各环节科技成果向现实生产力的快速转化，使原来相对孤立的产业链各方实现共赢。

这是我国工业互联网平台赋能千行百业的一个缩影。而这一平台来自转型中的家电企业，属于典型的跨行业赋能。

近日，海尔卡奥斯COSMOPlat、TCL格创东智、美的美擎这三家具有家电制造业基因的平台入选工信部2022年跨行业跨领域工业互联网平台名单。与以互联网、云计算、AI、电商起家的其他平台相比，家电企业更懂制造业。家电制造企业卡位工业互联网，一方面倒逼自己转型升级实现“破局”，另一方面对外赋能打造万物葱茏的产业生态。

工业互联网是破局关键

2012年，工业互联网大潮来袭：一方面助力企业建设智能工厂，提升生产效率与运营能力;另一方面，从产线走向产业链，带动制造业产业链、价值链整体的连通与升级。2018年，“发展工业互联网平台”首次写入政府工作报告，加快了 “智能+”为制造业转型升级赋能的步伐。

海尔集团董事局主席、首席执行官周云杰曾坦言，发展工业互联网也是满足用户的个性化发展需求。“早在2012年，我们就发现传统的大规模制造流水线难以满足用户越来越多的个性化需求。因此海尔开始在内部探索互联工厂，大踏步向智能制造转型，由大规模制造转向大规模定制。”他说。

其实，近年来制造业普遍面临着原材料价格上涨、成本提升、利润受到压缩等压力。“家电行业早期利润还可以的时候，我们不会想到怎么去降低供应链成本。”美云智数总裁金江表示。行业现实倒逼企业通过智能制造、数字化转型提升供应链效率取得长远发展。

当下，全球制造业正面临新一轮转型升级，我国已实现了从“制造大国”向“制造强国”的历史性跨越。“近两年新冠肺炎疫情和国际政经形势变动给全球及中国经济发展带来了极大不确定性。越是在困难的环境，越是需要工业互联网这类新兴技术实现产业发展方式的转变和产业链位置的提升，增强我国制造业的发展韧劲、效率和质量。”TCL创始人、董事长李东生近日公开表示。

在国家战略和自身实际需求的双重推动下，一批较早开始探索数字技术与制造业融合的企业在推动自身数字化转型的同时，打造工业互联网平台对外输出能力，助力制造业生产提效率、降成本、提质量、保安全，开启了一条艰难但光明的道路。

2017年，海尔集团基于三十多年的制造经验打造了卡奥斯COSMOPlat工业互联网平台（以下简称“卡奥斯平台”），对内促进海尔由大规模制造向大规模定制转型，让生产环节围绕“用户订单”展开。在卡奥斯平台的推动下，海尔产品不入库率超过70%，并接连打造4座端到端灯塔工厂。对外，卡奥斯以BaaS引擎工业互联网操作系统为底座，通过“与大企业共建，同小企业共享”的生态赋能模式，已经孕育出化工、能源、模具等15个行业生态，并在多地区复制“工赋模式”。

TCL集团自2015年将智能制造确定为战略发展目标，在2018年投资创立格创东智并推出东智工业应用智能平台（以下简称“东智平台”）。2018年至今，数字技术的应用让TCL在提质降本增效方面产生有形效益达2.3亿元。依托于TCL集团半导体显示制造场景，东智平台历练出了边缘智能和云边协同能力、海量数据处理能力、复杂模型构建和管理能力、工业应用开发能力等，智能终端业务丰富的制造场景使东智的工业模型锻造出跨行业通用性。对外，东智平台业务拓展到泛半导体、新能源、3C电子、家电等20多个细分行业，沉淀工业模型近3万个，积累工业APP超1万个。

今年6月美的集团发布“数字美的2025”战略，要打造“数字企业”。自2012年开始，美的集团数字化历程就经历了数字化体系重构、内部管理一致性、面向用户的运营模式大转型，并在2016年成立美云智数并逐渐搭建了美擎工业互联网平台（以下简称“美擎平台”）。2011年到2020年，得益于数字化变革，美的集团营业收入增长113%、净利润增长了305%，经营效率有很大提升。对外，美擎平台应用于汽车汽配、电子半导体、农牧食品40多个细分领域，2021年，美擎平台外部合同销售突破4.5亿元，同比增长94%。

可以说，家电制造企业的工业互联网之路，是对内赋能支撑企业建设成为世界级的数字化集团，对外输出数字化能力，由点带面推动中国制造业转型升级。

在业内人士看来，制造业企业发展工业互联网，既出于生产管理需要，又有技术和资金实力从战略高度进行投入，还有应用场景土壤以及市场对产品的反馈，这些叠加才能让他们的工业互联网平台得以产品化之后向外推广。

是“快鱼推慢鱼”还是“快鱼吃慢鱼”？

如果说网络是基础，安全是保障，那么平台就是工业互联网整个产业的核心。

目前随着工业互联网行业的发展，慢慢呈现了多种复杂系统的普遍特征，这些特征区别于单一技术和应用，越来越在工业领域呈现异彩纷呈的特性。

工业互联网让各种设备互联互通，难度不小。因为，传统前端工业设备、射频手持、穿梭机、机器手臂、传感器...不同品牌，不同供应商，不同时期采购，但是技术问题不是难点，难点在于百变个性化的工业场景应用。我国工业分为41个大类行业，上百个小类，因此应用场景显得十分重要。

目前工业互联网领域存在很多的玩家，处于一个群雄并起的阶段，创新与竞争的大幕刚刚拉开，未来将会有更多主题进入这一领域，但能够构建起自己“平台经济”的或许只会是少数。

因为，工业互联网平台巨头的养成并不是一蹴而就，而是需要从企业的底层至高层围绕技术、资源整合能力等维度一步步打磨。

在工业互联网的天地，“快鱼推慢鱼”的现象也开始出现。坦白的讲，快鱼可以理解为业内优秀的平台企业，比如纺机智能化的巨细、深耕工业算法的天泽等。很多同样优秀的企业，但在数字化转型的路上可能会慢了两三拍。而这些快鱼，要用自己新掌握的数字武器，替慢鱼清理亚健康，让后者也开始变得快起来。

在政策的因素的推动下，工业互联网平台将迎来下一个阶段的发展，入局工业互联网赛道的玩家将会越来越多。

不过，一旦头部工业互联网平台形成规模优势后，海量的数据、应用、合作伙伴资源和逐渐摊薄的建设推广成本将对同领域内的竞争平台形成降维打击，甚至是将竞争者转化成其生态的参与者。但长远来看，这些工业互联网平台究竟会是“竞合”还是“零和”，还需要接受市场逻辑的进一步检阅。

工业互联网平台的

技术体系与关键技术

工业互联网平台能感知与生产相关的原材料、产品、智能加工设备、生产线、工厂、工人、供应商和用户信息，通过互联网将信息关联起来，并利用数据分析技术，为智能制造提供决策支持，最终利用工业APP推送给用户和各智能设备。因此，工业互联网技术体系包括4个部分：①全面互联的工业系统信息感知技术；②信息传输技术；③数据分析平台；④工业APP开发技术。

1、信息感知技术

工业互联网平台需要实现跨部门、跨层次、跨地域、跨领域的工业系统信息全面感知，因此，数据采集要以自感知技术为主，同时，需要研究多源异构数据融合技术，将多来源、多形式的数据整合，来准确描述生产要素状态。然而，边缘层数据采集困难重重。

首先，工厂里有许多性能参差不齐的老旧设备没有配置传感器，如何将老旧设备联网，采集到聋哑设备的数据非常关键；其次，随着加工过程和生产线精益化、智能化水平的提高，必须从多角度、多维度、多层级来感知生产要素信息，因此，需要广泛部署智能传感器，来对生产要素进行实时感知。而传感器、仪表或PLC控制器往往来自不同厂商，所支持的通讯协议也不同，如何将不同传感器信息进行整合同样非常重要。此外，车间面积广设备量多，传统人员巡检模式效率低、速度慢，如何对设备及人员进行远程管理也是边缘层需要解决的问题。因此，可以理解边缘层的3个要点：

（1）设备接入——对海量设备进行连接和管理；

（2）协议解析——利用协议转换实现海量工业数据的互联互通和互操作；

（3）边缘数据处理——通过运用边缘计算技术，实现错误数据剔除、数据缓存等预处理以及边缘实时分析，降低网络传输负载和云端计算压力。

为了解决上述问题，以研华WISE-PaaS工业物联网云平台为例，如图2所示，介绍工业互联网平台解决方案。

在边缘层，研华WISE-PaaS工业物联网云平台提供WebAccess、WISE-PaaS/EdgeSense、WISE-PaaS/VideoSense解决方案。以工厂应用较多的WebAccess来讲，其中包括SCADA、EdgeLink等，其帮助用户解决工厂讯息孤岛、改善制造流程，省时、省力、省成本的同时，向下可连接多种品牌的控制设备与仪器，向上整合至数据库系统与MES，无缝整合MES和SCADA系统，可让双方都能灵活运用各种资源，优化工厂制造流程并落实实时、可视又无纸化的生产管理，提升自身的市场竞争力。

2）信息传输技术

工业互联网平台需要完成工业数据集成、实时存储与传输。物联网的传输层主要负责传递和处理感知层获取的信息，分为有线传输和无线传输两大类，其中无线传输是物联网的主要应用。无线传输技术按传输距离可划分为两类：一类是以Zigbee、WiFi、蓝牙等为代表的短距离传输技术，即局域网通信技术；另一类则是LPWAN（low-power Wide-Area Network，低功耗广域网），即广域网通信技术。

传感器和设备信息需要通过各种不同的协议实现数据接入的。协议转换分为两个方面：一方面运用协议解析、中间件等技术兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各类工业通信协议和软件通讯接口，实现数字格式转换和统一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式从边缘层将采集的数据传输到云端，实现数据的远程接入。

在转换协议中，主要有协议即用于短距离设备连接的本地协议 Modbus 以及支持物联网进行远程全局通信的可扩展互联网协议MQTT。

3）数据分析平台

工业互联网平台需要实时高效处理不断产生的工业数据，从中挖掘出对工业生产有价值的决策方案。工业互联网平台需要借助大数据分析技术、人工智能方法等，基于专家经验，结合物理、数学等基础学科知识，从工业大数据中获得有价值的经验。

来源：中国电子报，新工业洞察，数字化企业