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工业互联网:现实与理想差多远?

有没有觉得,“工业互联网”在今年热度飙升,在所有与工业和信息化相关的场合,大家无一例外都在谈论工业互联网、工业云、工业企业上云等等话题。数十家各类工业互联网平台也如雨后春笋般生发出来,不管之前的行业背景是生产加工、自动化控制、信息通信、软件或是别的什么,似乎大家一夜之间都具备了平台构建、维护和运营的能力,都变成了平台厂商。

业内对于工业互联网平台的迫切需求可以理解,但一夜间突然出现的众多平台厂商,难免让人有“乱花渐欲迷人眼”的感觉,要知道,业内标杆Predix的所有者GE,投入巨大的财力、人力和物力后才将自己的转型目标定义为“软件”企业,可知这个转型绝非易事。

工业互联网平台渐趋同质化

从目前工业互联网平台的介绍来看,技术层面主要集中在工业物联和大数据方面。工业物联是工业信息化技术,但由于标准化程度低、物联对象品类繁多,这也是物联领域中难度较大的环节。

当然,随着标识、通信等技术的成熟,以及其他物联领域(如:智能家居、智慧城市等)的应用实践,工业物联也必将走向成熟。

从技术层面,各类平台对于工业物联本身的研发,还都是采用“简单协议自主开发平台集成、复杂协议联合厂商个案处理”的策略,自动化厂商在这个领域有着丰富的经验积累,一些厂商也因此成为各大平台争相联合的对象。

从表象来看,总体方向的同质化倾向比较明显,但具体的实现方案上还是会各有特点:芯片厂商重点从标识段入手解决标识和连接,通信厂商强调海量信息传递的保障,自动化厂商广泛的适配多种工业协议,设备厂商推广自身的设备接入标准,软件厂商从软件层面解决物联接入的抽象。

总之,目前的PaaS平台对于工业物联主要还是就事论事,并没有做完整的抽象、提炼和设计,无法做为平台的公共能力提供出来,更没有形成统一的平台化标准,推广也很困难。

大数据是工业物联的因果产物,因为工业物联之后,海量数据产生,不运用大数据技术就无法承接,这类技术的引入也就成为必然。当然,被动的技术引入和主动的技术研究效果是不一样的,对于技术本身的理解和运用能力会有差异,要作为平台的能力提供给用户更加困难。

所以,从目前工业互联网平台多数聚焦的工业物联和大数据从层面来看,各家的方案都有类似,同质化趋势比较明显。

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