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工业物联网何时迎来真正爆发？最有可能产生“龙卷风暴式”变化的应用场景在哪里？

研华科技董事长刘克振在今年初的一场闭门高端座谈会上展望工业物联网未来三年发展时指出，智能制造的巨大应用市场前景将是接下去工业物联网产业爆发的重要驱动力。

“每一个行业、每一家工厂都需要数字化转型，转变到一个先进的模式，长远来看，大部分制造企业都愿意在这上面投入。”刘克振称，而物联网产业过去十年的缓慢增长也将随着5G、大数据、AI等先进技术的发展成熟以及产业升级转型的需求之下，将迎来一轮快速增长期。

从全世界范围内看，全球制造业正处于新一轮科技革命和产业变革进程当中，物联网、5G网络、大数据信息、AI人工智能以及先进制造业的深度融合正在重构制造业技术和价值体系。

工业物联网被视作产业转型升级的关键推动力。但是在工业物联网的技术和方案真正大规模落地到千行百业之前，显然还有一段漫长的排除“痛点”之路。

“困”于大数据

大数据是工业数字化的入口。随着数字化浪潮在工业领域的渗透，数据已经成为工业领域新的“生产资料”。根据IDC的统计，2019全球数据量达到42ZB，预计2022年达到163ZB，复合增速为57%。工业数据在工业领域的应用场景也不断增加，根据赛迪的统计，2019年我国工业大数据市场达到146.9亿元，预计未来保持30%以上的高增长。

但是在这些海量数据真正产生对产业有价值的洞察之前，大量的工作基础工作尚未完善。

比如，工业数据在采集过程中会遇到数据完整性、数据质量等方面的困难，这就需要进行工况分割、数据清洗、数据质量检测、数据样本平衡、数据分割等数据预处理，这些工作本身就会耗费大量的时间和人力成本。

根据麦肯锡全球研究所的报告，到 2025 年物联网产业的年产值将达到 11.1 万亿美元，而其中60%将产生自对数据的整合和分析。但是物联网产生的数据往往具有非结构化、碎片化、时空域等特性，大大提高了数据分析难度。

这一点，在数据密集型的半导体行业尤为突出。

专注于半导体行业大数据分析的普迪飞半导体（PDF）亚太区副总俞冠源对集微网指出，半导体产业链特别长且高度细分，半导体大数据最大的问题是数据种类很多，如果不能很好整合，就会使数据杂乱无章。“国内大部分公司，把90%的时间都花在整合上，只有10%的时间是做分析。”他表示。

另一方面，半导体产业链高度细分的特性，让产业链每一部分相对独立，各自的数据很难串联在一起。“小到连一片Wafer上都有很多种数据，”俞冠源说，“而如何去处理收集到的海量数据，是一个大问题，重点是怎样找到最有价值的数据。”

俞冠源举例，比如苹果公司对它的供应链就要求其提供每一颗芯片都是可追溯的——在哪台机器上测试、封装的，哪一个员工负责的，那一个工厂生产的，工厂的每一个步骤是什么，包括制造过程中用到的化学气体等等。因为这有踪到才能够确认出哪个步骤出了问题。

这需要半导体公司对供应链上下游能充分掌控，而这也直接意味着良率，乃至效率的提升。而解决各个产业链环节的大数据整合困境显然是重要的一步。

为什么发展工业物联网？

Gartner将工业物联网平台市场定义为，可以用来改善资产密集型行业内的资产管理决策的一套集成软件功能。工业物联网平台还将为工厂、基础设施和设备提供运营可见性和控制。

需要指出的是，工业物联网平台，有别于传统的运营技术（OT），因为它能够从联网的物联网端点，以高成本效益的方式，收集更大量的高速、复杂的机器数据。工业物联网平台还能够协调以往单独保存的数据源，实现更好的可访问性；并通过对数据的专门分析，提高异构资产组的洞察力和行动。

而作为全球新一轮产业竞争的制高点，工业物联网（或称工业互联网）产业本身也成为不少科技头部企业力图拓展的下一个大市场。

据高工机器人产业研究所（GGII）数据显示，2019年我国工业互联网市场规模约为6002亿元，同比增长12.87%。预计未来几年(2020-2023)年均复合增长率约13.6%，预测在2023年中国工业互联网市场规模将突破万亿元。

那么目前的工业物联网发展处于怎样的阶段？

对此，刘克振的判断是，目前整个工业物联网生态系大致走在2.0到3.0的位置，正处于3.0的起点处。这其中，实现跨平台的互联互通是关键一步。他强调，物联网产业的发展高度需要生态系，因其价值链是层层堆叠，如果生态系未完善，物联网就难有起色。

值得一提的是，研华科技是全球智能系统产业的领导厂商，自1983年创立以来，研华专注于自动化、嵌入式电脑、智能服务三大市场，致力成为智慧城市及物联网领域中最具关键影响力的领导企业。

刘克振指出，物联网生态系的关键元素有四个：公有云、公有云代理（CSP）、行业系统集成商（SI）、工业App软件开发商。其中的问题在于三点：一是公有云代理未来会逐渐行业化，而面向物联网的CSP的竞争会日益激烈。二是国内的行业系统集成商数量很少，规模也不够大，是当前物理网整个生态系里的短板。三是工业APP目前成熟度还不够。

落地碎片化难题

在上个月的MWC上海期间，华为轮值董事长胡厚崑在开幕主题演讲中一再强调，“千行百业的数字化，是未来20-30年的巨大机会”。他指出，回顾过去一年，越来越多的企业开始拥抱云服务，这对于建造更强大的数字基础设施提出新要求。

俞冠源也指出，从2019年下半年到2020年第一季度，他们公司很多美国和欧洲的客户已经提前开始切换云端，主要是为5G、车用和AI等芯片做准备，因为这些领域产生的数据量将会非常大。“在数据分析层面，如果已经生成良率数据，之后的工作便可以通过云端完成。”他指出，“上云”最大的优势就是在于效率提高、成本下降，可以“用完即弃”。“半导体厂商无需为处理、分析数据去额外配备人工智能设备、专业的操作人员，一切交由云端处理。云端的远程协作也已经成为了工业4.0的趋势之一。”

此外，除了大数据分析和云端协作，人工智能也是半导体制造领域近年来引入的重要技术之一。一两年前，台积电和联电就曾表示，已经在工厂里开始使用人工智能，在人工智能的帮助下，能够在不增加机器的情况下多生产20%-30%片Wafer。

但更重要的是，5G、IoT、人工智能等技术进入千行百业时，一定要结合具体场景，胡厚崑强调，技术要和应用场景相匹配。对此，研华也指出当前工业物联网应用落地难主要在于，物联网方案的交付场景多样化，导致部署的基础设施形态也有很多种，除了公有云以外还有本地云、本地小型化站点、边缘网关等，也直接导致物联网方案在多场景交付中适配工作量大、交付效率低甚至无法交付。这也成为阻碍工业物联网实现规模化发展的关键挑战。

刘克振对此给出的答案是，把物联网生态体系结构化。“一边加强突破各行业之间的共同点，一边持续强化分工。” 刘克振表示。

研华科技首席技术官杨瑞祥进一步解释，工业物联网要推展到各个不同的产业中的时候碎片化程度相当高，容易变成项目导向。要实现物联网数字化转型落地的加速，就要解耦和重构。“这其中困难的部分就是很多密集型的应用，需要涉及各行业的专业知识。”杨瑞祥说，而他们当下努力在推进的就是，把不同行业间的共同点进行形成数字化模块，同时建立起一个平台来支持这些模块的快速组合，以及还要有一个框架是可以支持新的专业知识的表述，并且在表述之后可以快速打造成模块这个集成进方案，让客户像“堆乐高积木一样，快速地用组建整合的方式”，而不是从头开发的方式快速交付。

普迪飞也在做类似的工作，其推出半导体大数据平台Exensio具备了大数据整合、清洗与分析功能，并针对产业链每一环节的特性有对应的产品模块。

结语：

全球范围内的千行百业正寻求数字化转型，这显然已是不可逆转的产业升级趋势。5G、IoT、AI等前沿技术的进步势必会加速这一步伐，与此同时，工业物联网也将逐步“回归现实”。真正与各个垂直行业深度融合，整个物联网产业也正在迎来冷静理性的发展阶段。

Gartner的2020年物联网技术成熟曲线（Hype Cycle for the Internet of Things，2020）显示，物联网产业在过去一年中已经出现多项细分技术领域“回归现实”的趋势，包括物联网边缘架构（IoT Edge Architecture），物联网平台（IoT Platform）、物联网融合（IoT Integration）、Managed IoT Connectivity Service等等。

这也是所有先进技术、先进产业都会经历的发展曲线。