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工业互联网的定义

1.设备智能化：通过传感器、数据采集系统、智能控制器等技术手段，

实现设备的智能化管理，提高设备的自动化程度和生产效率。

2.数据采集和处理：通过互联网技术，实现对工业数据的采集、传输、

存储和分析，形成工业大数据，为企业决策提供支持。

3.生产过程优化：通过工业互联网技术，实现生产过程的实时监控和

数据分析，优化生产流程、减少生产成本、提高生产效率和产品质量。

4.供应链管理：通过工业互联网技术，实现供应链的信息化和智能化

管理，提高供应链的效率和透明度，降低供应链成本和风险。

5.产品追溯和质量管理：通过工业互联网技术，实现产品生命周期的

全程追溯，提高产品质量和安全性，保护消费者权益。

6.产业协同和创新：通过工业互联网技术，实现企业间的信息共享和

产业协同，促进产业的协同发展和创新。

综上所述，工业互联网的内容涉及到生产、管理、决策、供应链、质

量和产业协同等多个方面，是实现工业数字化、智能化和高效化的重要手

段。

工业互联网包含网络、平台、数据、安全，它既是工业数字化、网络

化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济

深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业，将重塑企业形态、

供应链和产业链。

网络体系是基础

工业互联网网络体系包括网络互联、数据互通和标识解析三部分。网

络互联实现要素之间的数据传输，包括企业外网、企业内网。典型技术包

括传统的工业总线、工业以太网以及创新的时间敏感网络（TSN）、确定

性网络、5G等技术。企业外网根据工业高性能、高可靠、高灵活、高安

全网络需求进行建设，用于连接企业各地机构、上下游企业、用户和产品。

企业内网用于连接企业内人员、机器、材料、环境、系统，主要包含信息

（IT）网络和控制（OT）网络。数据互通是通过对数据进行标准化描述和

统一建模，实现要素之间传输信息的相互理解，数据互通涉及数据传输、

数据语义语法等不同层面。标识解析体系实现要素的标记、管理和定位，

由标识编码、标识解析系统和标识数据服务组成。我国标识解析体系包括

五大国家顶级节点、国际根节点、二级节点、企业节点和递归节点。

平台体系是中枢

工业互联网平台体系包括边缘层、IaaS、PaaS和SaaS四个层级，相

当于工业互联网的“操作系统”，有四个主要作用。一是数据汇聚。网络

层面采集的多源、异构、海量数据，传输至工业互联网平台，为深度分析

和应用提供基础。二是建模分析。提供大数据、人工智能分析的算法模型

和物理、化学等各类仿真工具，结合数字孪生、工业智能等技术，对海量

数据进行挖掘分析，实现数据驱动的科学决策和智能应用。三是知识复用。

将工业经验知识转化为平台上的模型库、知识库，加速共性能力沉淀和普

及。四是应用创新。面向研发设计、设备管理、企业运营、资源调度等场

景，提供各类工业APP、云化软件，帮助企业提质增效。

数据体系是要素

安全体系是保障

工业互联网安全体系涉及设备、控制、网络、平台、工业APP、数据

等多方面网络安全问题，其核心任务就是通过监测预警、应急响应、检测

评估、功能测试等手段确保工业互联网健康有序发展。与传统互联网安全

相比，工业互联网安全具有三大特点。一是涉及范围广。工业互联网打破

了传统工业相对封闭可信的环境，网络攻击可直达生产一线。二是造成影

响大。工业互联网涵盖制造业、能源等实体经济领域，安全事件影响严重。

三是企业防护基础弱。目前我国广大工业企业安全意识、防护能力仍然薄

弱，整体安全保障能力有待进一步提升。

与消费互联网相比，工业互联网有着诸多本质不同，如连接对象不同、

技术要求不同、用户属性不同等。工业互联网面向千行百业，必须与各行

业各领域技术、知识、经验、痛点紧密结合，这不仅意味着工业互联网的

多元性、专业性、复杂性更为突出，也决定了发展工业互联网非一日之功、

难一蹴而就，需要持续发力、久久为功。