宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。

        上午一开始，参加昨天学习内容测试，5道题+1道附加题，时间10分钟。

        1.经济高质量发展的五个组成内容。

        2.工业互联网定义。

        3.工业互联网四大组成部分。

        4.工业互联网六大应用模式。

        5.高质量发展中民营企业发展方向。

        附加题：目前我国工业互联网落地难的六种原因。

        下午感觉很困很累，依靠浓咖啡提神，坚持学习了《工业互联网2.0架构体系》剩下的48页+《工业互联网2.0白皮书》（69页近3万字）。

        学习结束后，独自回到办公室耗费100多分钟，回家后顾不上吃饭，顾不上观看冬奥会比赛，耗费数小时整理学习笔记，翻出冷落一旁很久的《牛津高阶英汉双解词典》，用心准备《工业互联网发展态势思考》《终于有人把SaaS讲明白了》，试着翻译学过的部分文字和文章，核对翻译情况，校对部分词语的读音……

        通过学习和整理，基本了解了工业互联网平台建设体系架构和中国工业互联网建设体系和框架，初步掌握了工业互联网平台建设层级和功能。

        1.工业互联网的内涵与意义。2.2.0 版本的定位与作用。3.工业互联网体系架构 2.0 的设计方法论，剖析工业互联网体系架构 2.0 的整体视图。4.深入分析工业互联网体系架构 2.0 的业务视图，并给出产业、企业、工厂等不同层面业务目标与应用方向。5.剖析工业互联网体系架构 2.0 的功能架构，探究网络、平台、安全三大体系的功能视图、现状分析、存在的问题，并指出未来的发展趋势。6.着重分析工业互联网体系架构 2.0 的实施框架，描述网络、标识、平台、安全部分实施部署方式和关键要素。7.对工业互联网技术体系进行梳理。8.分析企业结合体系架构2.0 在垂直行业的应用实践。

        一、工业互联网的内涵与意义

        在新一代信息技术与制造技术深度融合的背景下，在工业数字化、网络化、智能化转型需求的带动下，以泛在互联、全面感知、智能优化、安全稳固为特征的工业互联网应运而生。

        工业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式，通过人、机、物的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，正在全球范围内不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态，推动传统产业加快转型升级、新兴产业加速发展壮大。

        工业互联网是实体经济数字化转型的关键支撑。工业互联网通过与工业、能源、交通、农业等实体经济各领域的融合，为实体经济提供了网络连接和计算处理平台等新型通用基础设施支撑；促进了各类资源要素优化和产业链协同，帮助各实体行业创新研发模式、优化生产流程；正推动传动工业制造体系和服务体系再造，带动共享经济、平台经济、大数据分析等以更快速度、在更大范围、更深层次拓展，加速实体经济数字化转型进程。

        工业互联网是实现第四次工业革命的重要基石。工业互联网为第四次工业革命提供了具体实现方式和推进抓手，通过人、机、物的全面互联，全要素、全产业链、全价值链的全面连接，对各类数据进行采集、传输、分析并形成智能反馈，正在推动形成全新的生产制造和服务体系，优化资源要素配置效率，充分发挥制造装备、工艺和材料的潜能，提高企业生产效率，创造差异化的产品并提供增值服务，加速推进第四次工业革命。

        工业互联网对我国经济发展有着重要意义。一是化解综合成本上升、产业向外转移风险。通过部署工业互联网，能够帮助企业减少用工量，促进制造资源配置和使用效率提升，降低企业生产运营成本，增强企业的竞争力。二是推动产业高端化发展。加快工业互联网应用推广，有助于推动工业生产制造服务体系的智能化升级、产业链延伸和价值链拓展，进而带动产业向高端迈进。三是推进创新创业。工业互联网的蓬勃发展，催生出网络化协同、规模化定制、服务化延伸 等新模式新业态，推动先进制造业和现代服务业深度融合，促进一二三产业、大中小企业开放融通发展，在提升我国制造企业全球产业生态能力的同时，打造新的增长点。   

        二、工业互联网体系架构 2.0：定位与作用

        面向第四次工业革命与新一轮数字化浪潮，全球领先国家无不将制造业数字化作为强化本国未来产业竞争力的战略方向。主要国家在推进制造业数字化的过程中，不约而同把参考架构设计作为重要抓手，如德国推出工业 4.0 参考架构 RAMI4.0、美国推出工业互联网参考架构 IIRA、日本推出工业价值链参考架构 IVRA，其核心目的是以参考架构来凝聚产业共识与各方力量，指导技术创新和产品解决方案研发，引导制造企业开展应用探索与实践，并组织标准体系建设与标准制定，从而推动一个创新型领域从概念走向落地。 工业互联网重点构建三大优化闭环，即面向机器设备运行优化的闭环，面向生产运营决策优化的闭环，以及面向企业协同、用户交互与产品服务优化的全产业链、全价值链的闭环，并进一步形成智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等四大应用模式。 工业互联网体系架构 2.0 充分继承了体系架构 1.0 的核心思想。一是体系架构 2.0 仍突出数据作为核心要素。业务视图的数字化转型方向、路径与能 力实质由数据所驱动，功能架构的网络、平台、安全服务于数据的采集、传输、集成、管理与分析，实施框架则核心回答了如何通过部署工业互联网，提升现有制造系统的数据利用能力。二是体系架构 2.0 仍强调数据智能化闭环的核心驱 动及其在生产管理优化与组织模式变革方面的变革作用。基于体系架构 1.0 提出的三大智能化闭环，体系架构 2.0 将其归纳为共性的数据优化闭环，体现其在工业互联网系统中无处不在的特征。这一数据优化闭环既可以作用于企业现有生产和管理，使之更加精准智能，也可以作用于资源配置优化与生产方式重构，引发商业模式创新。三是体系架构 2.0 继承了三大功能体系。体系架构2.0形成网络、平台、安全三大体系。

        三、工业互联网体系架构 2.0：总体框架

        工业互联网体系架构 2.0 包括业务视图、功能架构、实施框架三大板块，形成以商业目标和业务需求为牵引，进而明确系统功能定义与实施部署方式的设计思路，自上向下层层细化和深入。

        业务视图明确了企业应用工业互联网实现数字化转型的目标、方向、业务场景及相应的数字化能力。

        功能架构明确企业支撑业务实现所需的核心功能、基本原理和关键要素。

        实施框架描述各项功能在企业落地实施的层级结构、软硬件系统和部署方式。实施框架提出了由设备层、边缘层、企业层、产业层四层组成的实施框架层级划分，明确了各层级的网络、标识、平台、安全的系统架构、部署方式以及不同系统之间关系。

        四、业务视图

        （一）工业互联网的总体业务视图

        业务视图包括产业层、商业层、应用层、能力层四个层次，其中产业层主要定位于产业整体数字化转型的宏观视角，商业层、应用层和能力层则定位于企业数字化转型的微观视角。四个层次自上而下来看，实质是产业数字化转型大趋势 下，企业如何把握发展机遇，实现自身业务的数字化发展并构建起关键数字化能力；自下而上来看，实际也反映了企业不断构建和强化的数字化能力将持续驱动其业务乃至整个企业的转型发展，并最终带来整个产业的数字化转型。 

        （二）业务视图-产业层

        主要阐释工业互联网在促进产业发展方面的主要目标、实现路径与支撑基础。基于这一新基础，一是一批以数据为核心，提供数据采集、网络传输、数据管理、建模分析、应用开发与安全保障 等相关产品和解决方案的企业快速成长兴起，形成一个工业数字技术的“新产业”，并成为各行业数字化转型的关键支撑；二是各行业纷纷探索运用工业互联网提升现有业务，形成智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等一系列数字化转型的“新模式”，这之中既有数据智能对现有业务的优化提升，也有基于网络化组织带来的模式创新与重构；三是伴随产业数字化转型的深入，将在诸如网络众包众创、制造能力交易、产融结合等领域涌现一批服务企业，形成数字化创新的“新业态”。

        （三）业务视图-商业层

        主要明确企业应用工业互联网构建数字化转型竞争力的愿景理念、战略方向和具体目标。商业层主要面向 CEO 等企业高层决策者，用以明确在企业战略层面，如何通过工业互联网保持和强化企业的长期竞争优势。 从目标愿景来看，在数字化发展趋势下，企业应加快依托工业互联网来构建数字化转型的竞争优势，形成以数据为核心驱动的新型生产运营方式、资源组织方式与商业模式，以支撑企业不断成长壮大。 

        （四）业务视图-应用层

        主要明确工业互联网赋能于企业业务转型的重点领域和具体场景。应用层主要面向企业 CIO、CTO、CDO 等信息化主管与核心业务管理人员，帮助其在企业各项生产经营业务中确定工业互联网的作用与应用模式。产品链、价值链、资产链是工业企业最为关注的三个核心业务链条，工业互联网赋能于三大链条的创新优化变革，推动企业业务层面数字化发展。

        （五）业务视图-能力层

        描述企业通过工业互联网实现业务发展目标所需构建的核心数字化能力。能力层主要面向工程师等具体技术人员，帮助其定义企业所需的关键能力并开展实践。 传统的自动化和信息化是工业互联网的基础，同时工业互联网又是对传统自动化和信息化的升级拓展与变革创新。自动化和信息化本质是把生产操作和管理流程通过软硬件系统的方式予以固化，从而建立了垂直制造体系，实现业务流程抽象和基础数据积累，保证企业在结构化的框架下准确高效运行，这些奠定了工业互联网作用的基础环境。

        五、功能架构

        （一）工业互联网核心功能原理

        工业互联网的核心功能原理是基于数据驱动的物理系统与数字空间全面互联与深度协同，以及在此过程中的智能分析与决策优化。通过网络、平台、安全三大功能体系构建，工业互联网全面打通设备资产、生产系统、管理系统和供应 链条，基于数据整合与分析实现 IT 与 OT 的融合和三大体系的贯通。工业互联网以数据为核心，数据功能体系主要包含感知控制、数字模型、决策优化三个基本层次，以及一个由自下而上的信息流和自上而下的决策流构成的工业数字化 应用优化闭环。 自下而上的信息流和自上而下的决策流形成了工业数字化应用的优化闭环。其中，信息流是从数据感知出发，通过数据的集成和建模分析，将物理空间中的资产信息和状态向上传递到虚拟空间，为决策优化提供依据。决策流则是将虚拟空间中决策优化后所形成的指令信息向下反馈到控制与执行环节，用于改进和提升物理空间中资产的功能和性能。优化闭环就是在信息流与决策流的双向作用下，连接底层资产与上层业务，以数据分析决策为核心，形成面向不同工业场景的智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化延伸等智能应用解决方案。

        （二）工业互联网网络功能视图

        1.功能视图

        网络体系由网络互联、数据互通和标识解析三部分组成。网络互联实现要素之间的数据传输，数据互通实现要素之间传输信息的相互理解，标识解析实现要素的标记、管理和定位。

        （1）网络互联

        通过有线、无线方式，将工业互联网体系相关的人机物料法环以及企业上下游、智能产品、用户等全要素连接，支撑业务发展的多要求数据转发，实现端到端数据传输。

        （2）数据互通

        实现数据和信息在各要素间、各系统间的无缝传递，使得异构系统在数据层面能相互“理解”，从而实现数据互操作与信息集成。数据互通使得异构系统在数据层面能相互“理解”，从而实现数据互操作与信息集成。数据互通包括应用层通信、信息模型和语义互操作等功能。

        （3）标识解析

        提供标识数据采集、标签管理、标识注册、标识解析、数据处理和标识数据建模功能。标识数据采集，主要定义了标识数据的采集和处理手段，包含标识读写和数据传输两个功能，负责标识的识读和数据预处理。

        2.发展趋势

        （1）网络互联

        工业互联网业务发展对网络基础设施提出了更高的要 求和需求，网络呈现出融合、开放、灵活三大发展趋势。

        （2）数据互通

        人工智能、大数据的快速应用，使得工业企业对数据互 通的需求越来越强烈，标准化、“上通下达”成为数据互通技术发展的趋势。

        （3）标识解析

        一是基于标识解析的数据服务成为工业互联网应用的核心，闭环的私有标识及解析系统逐步向开环的公共标识及解析系统演进。二是工业互联网标识解析安全机制成为工业互联网应用的基础，发展安全高效的标识解析服务成为共识。

        （三）工业互联网平台功能视图

        1.功能视图

        为实现数据优化闭环，驱动制造业智能化转型，工业互联网需要具备海量工业数据与各类工业模型管理、工业建模分析与智能决策、工业应用敏捷开发与创新、工业资源集聚与优化配置等一系列关键能力，是工业互联网平台的核心。 工业互联网平台包括边缘层、PaaS 层和应用层三个关键功能组成部分。边缘层提供海量工业数据接入、转换、数据预处理和边缘分析应用等功能。PaaS 层提供资源管理、工业数据与模型管理、工业建模分析和工业应用创新等功能。应用层提供工业创新应用、开发者社区、应用商店、应用二次开发集成等功能。

        2.发展趋势

        一是基于平台的数据智能成为整个制造业智能化的核心驱动。二是平台化架构成为未来数字化系统的共性选择，促使工业软件与平台加速融合。三是基于平台的应用开放创新。

        （四）工业互联网安全功能视图

        1.功能视图   

        可靠性指工业互联网业务在一定时间内、一定条件下无故障地执行指定功能的能力或可能性。

        保密性指工业互联网业务中的信息按给定要求不泄漏给非授权的个人或企业加以利用的特性，即杜绝有用数据或信息泄漏给非授权个人或实体。

        完整性指工业互联网用户、进程或者硬件组件具有能验证所发送的信息的准确性，并且进程或硬件组件不会被以任何方式改变的特性。

        可用性指在某个考察时间，工业互联网业务能够正常运行的概率或时间占有率期望值，可用性是衡量工业互联网业务在投入使用后实际使用的效能。

        隐私和数据保护指对于工业互联网用户个人隐私数据或企业拥有的敏感数据等提供保护的能力。

        2.发展趋势

        一是态势感知将成为重要技术手段。二是内生安全防御成为未来防护的大势所趋。三是工业互联网安全防护智能化将不断发展。

        六、实施框架

        工业互联网网络建设目标是构建全要素全系统全产业链互联互通的新型基础设施。

        1.生产控制网络建设；2.企业与园区网络建设；3.国家骨干网络部署；4.信息互通互操作体系部署。 

        七、技术体系

        （一）工业互联网技术体系总图 

      制造技术支撑构建了工业互联网的物理系统；信息技术勾勒了工业互联网的数字空间，新一代信息通信技术一部分直接作用于工业领域，构成了工业互联网的通信、计算、安全基础设施，另一部分基于工业需求进行二次开发，成为融合性技术发展的基石。

        （二）重点技术发展概述 

        1.5G 技术

        5G 技术是网络连接技术的典型代表，推动无线连接向多元化、宽带化、综合化、智能化的方向发展，其低延时、高通量、高可靠技术、网络切片技术等弥补了通用网络技术难以完全满足工业性能和可靠性要求的技术短板，并通过灵活部署方式，改变现有网络落地难的问题。5G 技术对工业互联网赋能作用主要体现在两个方面。一方面，5G 低延时、高通量特点保证海量工业数据的实时回传。另一方面，5G 的网络切片技术能够有效满足不同工业场景连接需求。

        2.工业人工智能技术

        是人工智能技术基于工业需求进行二次开发适配形成的融合性技术，能够对高度复杂的工业数据进行计算、分析，提炼出相应的工业规律和知识，有效提升工业问题的决策水平。

        3.边缘计算技术

        是计算技术发展的焦点，通过在靠近工业现场的网络边缘侧运行处理、分析等操作，就近提供边缘计算服务，能够更好满足制造业敏捷连接、实时优化、安全可靠等方面的关键需求，改变传统制造控制系统和数据分析系统的部署运行方式。

        4.区块链技术

        是数字加密技术、网络技术、计算技术等信息技术交织融合的产物，能够赋予数据难以篡改的特性，进而保障数据传输和信息交互的可信和透明，有效提升各制造环节生产要素的优化配置能力，加强不同制造主体之间的协作共享，以低成本建立互信的“机器共识”和“算法透明”，加速重构现有的业务逻辑和商业模式。

        5.数字孪生技术

        是制造技术、信息技术、融合性技术等交织融合的产物，其将不同数据源进行实时同步，并高效整合多类建模方法和工具，实现多学科、多维度、多环境的统一建模和分析，是工业互联网技术发展的集大成者。

        八、体系架构 2.0 在垂直行业的应用实践

        （一）垂直行业体系架构 2.0 应用方法

        各垂直行业企业在开展工业互联网建设应用过程中，可遵循“业务目标-功能要素-实施方式-技术支撑”的主线，结合自身数字化基础、转型升级需求和行业整体发展阶段，探索重点应用场景的实施部署架构，通过多类应用场景实施提炼，打造行业共性建设路径，形成该行业工业互联网应用指南和数字化转型方法论。

        体系架构 2.0 的行业实践主要包含以下三个方面：

        从供给侧看，经过多年建设和能力整合，平台已经具备服务制造企业的基础能力。在边缘层，数据接入不再是不可攻克的难题，协议解析、外置传感器等多类数据接入技术不断成熟。在 PaaS 层，无论是微服务技术的引入以及大数据系统的构建，正逐渐成为平台企业的标配，少数企业还在不断提升人工智能和低代码开发服务水平。在应用层，多数企业基本完成传统工 业软件的云化迁移和整合，平台云原生工业 APP 逐渐涌现。 以上平台能力整合以及新兴技术迭代，正日益武装、丰富平台服务能力，为赋能制造业转型升级提供了坚实基础。 从应用侧看，后疫情时代企业数字化转型需求愈发强烈， 利用平台实现“提质、降本、增效”已经成为企业内生需求。 面向集团型企业，基于云平台打通集团企业间数据通道，开展协同设计、共享制造、供应链协同等网络化协同应用，几乎成为集团型企业刚性需求。面向大型企业，针对企业内各业务部门信息孤岛林立、海量异构数据管理困难、企业知识 沉淀和敏捷创新水平低等挑战，具备统一大数据管理架构以 及敏捷低代码开发的工业互联网平台仍是企业数字化转型 最有利技术工具。面向中小企业，由于中小企业资金紧张、 技术工程师专业能力相对薄弱，借助工业互联网平台低成本、 快速部署软件应用的特点，通过云化解耦提供轻量级工业 APP，不但降低企业基础 IT 建设、运维成本，还能够根据企 业需求针对性订阅 SaaS 化服务。

        （二）平台应用价值内涵分析

        当前，基于平台创新服务可实现“有形”和“无形”两 类应用价值。一是有形价值，即通过“降低成本”或“扩大 收入”直接为企业创造利润。二是无形价值，涵盖“提升质 量”和“安全及可持续”，帮助企业提升品牌竞争力，保障 企业安全生产和可持续发展。其中，“降低成本”、“扩大 收入”、“提升质量”和“安全及可持续”四类一级价值又可细分为十二类二级价值。

        一是降低成本，涵盖“降低产品研发成本”、“降低生 产运营投入成本”、“降低资产管理成本”、“降低能源资 源损耗成本”四大类应用。

➢ 降低产品研发成本：指利用云化工具提升产品研发效 率，缩短产品研发周期，进而节约产品研发过程中的时间和 人力成本。

➢ 降低生产运营成本：指基于平台数字化服务打通生产 运营环节，提升生产过程效率，强化经营管理水平，进而降 低生产成本和企业管理成本。

➢ 降低资产管理成本：指基于平台实现对设备、物料等企 业固有资产的管理和运维，降低资产折旧费、修理费，以及 关键设备停机造成的营收损失。

➢ 降低能源资源损耗成本：指基于平台实现工厂能耗优4 化和物料资源优化，降低能耗成本、物料浪费成本等。

        二是扩大收入，涵盖“扩大产品营销数量”、“提升新 增产品需求产能”、“创新单体产品价值”、“提升产品服 务附加值”、“创新数据衍生服务”五类。

➢ 扩大产品营销数量：指通过平台客户洞察提升工厂获 得市场订单概率，进而提升产品销量。

➢ 提升新增产品需求产能：指当面临大量订单快速涌进 工厂时，企业通过平台实现柔性化、弹性化的生产组织，进 而扩大已有产能，满足产品销量要求。

➢ 创新单体产品价值：指基于平台个性化定制满足客户 个性产品需求，或者创造新的产品，进而提升产品本质价值。

➢ 提升产品服务附加值：指基于平台实现由传统卖产品 向卖“产品+服务”的方式转变过程中，通过给予用户增值服 务提升收入。

➢ 创新数据衍生服务：指平台在数据要素集聚过程中创 造出新的衍生服务，如通过平台数据开展产融结合催生的新 盈利业务。

        三是提升产品质量，主要包括“提高已有产品良率”。 指通过精密制造、智能检测等举措减低产品不良率，提升产 品质量、增强企业市场竞争力，进而提升用户粘性，获取更 多市场订单。

        四是安全及可持续，涵盖“提升安全水平”和“减少排5 放”两大类。

➢ 提升安全水平：通过平台数据感知提升工厂安全生产 水平，降低安全事故发生概率。

➢ 减少排放：指利用平台数字化技术实现“低碳生产”， 降低污染物排放水平。

      （三）平台行业应用发展态势分析

        1、原材料行业：原材料行业平台应用聚焦于生产管控和经营管理业务领域。

        2、装备制造行业：装备制造行业平台应用关注产品研发设计业务和产品全生命周期管理。

        3、消费品行业：消费品行业侧重于产品研发设计与产品后市场服务应用。

        二、平台应用体系多维分析

        平台应用分析可围绕“应用价值”、“业务场景”、“平台能力”三个维度开展，三个维度相互交织和关联。其中， 应用价值是制造用户使用平台的根本需求，业务场景是应用价值实现的切入口，平台能力是支撑相应业务场景实现应用 价值的基础技术要求。

        （一）“应用价值-业务场景”二维热力图分析

        从降低成本看，平台可通过全链条业务场景切入开展应 用探索，实现产品研发、生产运营、资产管理和能源管理等 多类成本降低。一是降低生产运营成本，是平台帮助企业降 低成本最主要方式。不仅能够从研发、生产、管理等单一业 务环节开展应用，还能够通过平台资源协同实现产供销一体 化、设计制造一体化等跨环节应用。二是降低资产管理、资源能源浪费两类成本，是平台帮助企业降低成本的次要方式。主要通过生产管控和经营管理业务场景切入开展应用。三是降低产品研发成本，目前平台实现该类应用价值实践较少，可从数字化产品设计验证或协同研发设计环节开展应用。

        从扩大收入看，五类应用价值逐渐显现，价值挖掘有待 进一步提升。一是扩大产品营销数量，主要通过经营管理环 节中客户洞察与销售管理实现。二是提升新增产品需求产能，主要通过数字化工艺设计、生产计划排产等业务创新实现。三是创新单体产品价值，可通过数字化产品设计业务切入创造新的产品，或通过“客户洞察+生产计划+设备管控”业务组合实现用户需求个性化定制，进而提升单体产品价值。四是提升产品服务附加值，主要通过运维服务环节中产品运维和后市场服务实现。五是创新数据衍生服务，目前应用刚刚起步，主要通过产融协同实现。

        从提升质量和安全及可持续看，平台重点围绕研发设计和生产管控两个环节实现产品良率提升、安全水平提升及排放减少。一是提升产品良率，通过生产工艺优化本质上提升 产品质量，或通过质量检测降低不良品出厂。二是安全及可持续，主要通过设备管控、安环管理等业务实现。

        （二）“业务场景-平台能力”二维热力图分析   

        对于研发设计类业务，一是平台工业数据服务能力和工 业模型服务能力是实现该类业务的必备能力，支撑多数企业 缩短仿真计算时间和提升模拟诊断质量。二是少数企业探索 将平台边缘能力与工业模型服务整合，推动传统离线仿真业 务向实时仿真分析发展。三是部分企业也将 AR/VR 人机交互能力与工业模型服务能力结合，实现仿真模型的沉浸可视化操作。对于生产管控类业务，实现该类业务所需的平台能力类 型最多，相比于其他业务，边缘能力和工业模型服务能力要 求更高。

        在边缘能力方面，生产管控业务除了应用设备接入、 协议解析等基础能力，也存在大量边云协同和边缘控制等能12 力需求。在工业模型服务方面，多数企业调用单一模型即可满足需求，少数企业也开展了基于多模型融合的数字孪生应用。 对于经营管理类业务，该类业务对通用 PaaS、工业模型 服务、应用开发等能力需求较高，对边缘能力要求相对较低。一方面，多数企业采用“通用 PaaS+低代码开发”的能力组 合，为客户快速开发定制化 APP，实现供应链、库存、销售 等业务创新。另一方面，少数企业积极将数据建模和业务建模能力融入到各类经营管理业务中，优化业务应用效果。对于运维服务类业务，产品运维类业务占比较高，后市场服务相对较少，重点依托“边缘能力＋工业模型服务”实 现产品运维。

        对于资源协同类业务，实现该类业务门槛较低，未来市 场空间较大。一方面，协同研发、供应链协同等业务主要依 托平台数据管理中的数据集成实现。另一方面，协同制造、产融协同等业务还需要采集设备工况数据，叠加平台边缘能力。

        （三）“应用价值-平台能力”二维热力图分析

        平台能力与应用价值的具体关联关系如下：在边缘能力中，一是设备接入、协议解析是边缘能力中 实现各类应用价值的基础能力，当前需求比例最高。通过数 据上云支撑数据价值挖掘，实现成本降低、扩大收入、提升 质量和安全及可持续。二是边缘处理分析以及边云协同能力 应用比例居中，重点从工厂车间边缘分析切入，帮助企业实 现“降低成本”、“提升质量”、“安全及可持续”。三是基于平台边缘控制能力实现企业价值的实践较少，仅有少数企业开展了创新探索。在通用 PaaS 和工业数据服务能力中，两类平台能力是企业实现高质量价值应用的底层支撑。通用 PaaS 能力方面，资源管理、运维管理、应用开发、云边协同四项细分能力应用占比均衡，为企业信息架构运维、敏捷开发、知识复用提供底层技术支撑，进而帮助企业更好的实现全类应用价值；工业数据服务能力方面，是全类平台能力中应用比例最高的能力，其中基础数据管理、大数据计算和数据分析应用占比 均衡，紧紧围绕数据驱动技术服务帮助企业实现价值创新。

        从应用价值看，降低成本是平台最广泛实现的应用价值， 以设备联网和数据打通为基础的工业互联网平台，最直观带 来的是工厂透明化、高效化管理，进而降低生产运营、资产管理等成本。未来，随着我国“碳达峰、碳中和”战略实施， 以及消费互联网与工业互联网紧密结合，“安全及可持续” 和“扩大收入”两类应用价值有望进一步凸显。

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