蒋昕昊_工业互联网体系架构2

物联网技术 2021年 / 第12期58远程协助、预测性维护、机器视觉质检等。

未来，5G+MEC 要与TSN 、DetNet 等技术相结合，为工业场景提供更高质量、更强确定性的网络。

同时，“5G+MEC+行业智能化应用”的新技术和新网络模式也将融入各个行业和企业的发展过程，带来真正的价值提升[15]。

（4）OPC UA工业界OT 和IT 融合是技术发展的必然趋势，而OPC UA 被公认为在这两者的融合和集成方面具有显著优势。

（5）大数据移动大数据包括用户产生的数据和运营商产生的数据。

5G 的应用使全球移动数据流量呈倍速增长，对移动大数据进行分析可以对5G 网络的发展起到优化和强化作用，如优化网络体系架构设计、提升运维效率、提升服务体验等[16]。

5.5.3 工业互联网实时性要求解决方案工业互联网对实时性有很高的要求。

实时性有2个方面的内容，一方面是传输速度足够快，另一方面是确定性足够高，即网络服务质量较高。

根据马君显教授题为《5G 与工业互联网融合中的时间相关问题》的报告，工业互联网的实时性需求可通过5G 通信、光纤传感网和工业互联网的深度融合获得满足。

其中，光纤传感网还需要进一步提高响应速度才能满足工业应用的实时性要求。

6 结 语5G+工业互联网是未来的发展趋势和各国之间的竞争核心，已经在全世界引起了高度重视。

目前，5G+工业互联网的发展势头良好，成效初现，但不可否认的是，它仍处于起参考文献[1]沈洲，安岗，余明明.5G 在工业互联网中的探索和应用[J].信息通信技术，2019，13（5）：17-22.[2]许英教.5G 通信场景及技术要点探析[J].数字通信世界，2020，184（4）：173.[3]师伟伦.5G 无线通信技术概念及其应用[J].科学大众，2020，84（2）：53.[4]林玮平，魏颖琪，李颖.5G 在工业互联网上的应用研究[J].广东通信技术，2018，38（11）：24-27.[5]肖娟.物联网形势下的5G 通信技术研究[J].无线互联科技，2019，16（20）：1-2.[6]张长青.基于5G 环境下的工业互联网应用探讨[J].电信网技术，2017，43（1）：29-34.[7]陆剑峰，王盛，张晨麟，等.工业互联网支持下的数字孪生车间 [J].自动化仪表，2019，40（5）：1-5.[8]余晓晖，杨希，蒋昕昊.工业互联网的发展实践与未来方向[J].新经济导刊，2019，19（2）：34-38.[9]孙兆亮.5G 移动通信技术下的物联网时代[J].中国新通信，2020，22（10）：23.[10]于瑞强.基于5G 网络下的物联网通信技术与挑战[J].科学技术创新，2020，10（4）：67-68.[11]毛光烈，汤方晴.“5G+工业互联网”的融合机理及推进策略[J].杭州电子科技大学学报（社会科学版），2020，16（3）：5-8.[12]赵嫣艳.5G 工业应用技术研讨会在北京举行[J].智慧中国，2020，6（1）：84-86.[13]王俊文.未来工业互联网发展的技术需求[J].电信科学，2019，35（8）：32-44.[14]朱瑾瑜，段世惠，张恒升，等.时间敏感网络技术在工业互联网领域应用必要性分析[J].电信科学，2020，36（5）：115-124.[15]肖羽，王帅.5G 和MEC 在工业互联网中的应用探讨[J].邮电设计技术，2020，63（7）：7-11.[16]邬贺铨.大数据驱动5G 网络与服务优化[J].大数据，2018，4（6）：1-8.《物联网技术》杂志投稿要求《物联网技术》杂志的论文格式要求如下：1. 投稿的论文稿件中应具有中文标题、作者单位和署名、摘要、关键词（6个以上），论文正文部分应具有引言和结束语，参考文献（10条以上），文后应附主要作者简介（作者简介包括：姓名、出生年月、性别、学历、职称、研究方向）；2. 稿件中的图表一般不超过5幅，并要求标注清楚、规范；3. 稿件长度在5 000字以内；4. 投稿稿件请用Word 文档编辑（编排格式不限）并通过网站在线投稿。

工业互联网体系架构1.边缘计算层：边缘计算是指将数据的处理和分析推向网络边缘，减少数据的传输延迟和带宽占用。

在工业互联网中，边缘计算层可以将边缘设备（如传感器、PLC、机器人等）与云平台连接，实现实时数据采集、处理和分析。

边缘计算还可以支持设备和系统的自主决策和智能调度，提高生产效率和响应速度。

2. 通信传输层：通信传输层是工业互联网的基础，用于实现设备之间的网络连接和数据传输。

通信传输层包括有线和无线通信技术，如以太网、Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等。

通过通信传输层，边缘设备可以与其他设备、运营商、云平台等进行数据交互和通信。

3.云计算和大数据层：云计算和大数据是工业互联网的核心技术，用于存储、处理和分析海量的数据。

在云计算和大数据层，工业互联网平台提供了数据存储、计算和分析的基础设施和服务，支持企业进行数据挖掘、预测分析、模型优化等工作。

通过云计算和大数据技术，可以实现对生产过程、设备状态、能源消耗、产品质量等信息的实时监控和分析，为企业提供决策支持和优化方案。

4.应用层：应用层是工业互联网的核心功能层，用于实现各类应用场景。

在应用层，工业互联网平台可以提供包括生产计划管理、设备维护管理、供应链管理、质量管理、产品追溯等一系列应用功能。

通过应用层，企业可以实现生产过程的智能化、自动化和协同化，提高生产效率和产品质量。

5.安全和隐私保护层：工业互联网的安全和隐私保护层是保证数据安全和业务运行的重要保障。

在这一层面上，工业互联网平台需要采用多层次、多角度的安全措施，如身份认证、访问控制、数据加密、安全传输等。

安全和隐私保护层还需要考虑法律法规和业界标准的要求，确保企业和用户的数据安全和隐私不受侵犯。

总结起来，工业互联网体系架构包括边缘计算层、通信传输层、云计算和大数据层、应用层和安全和隐私保护层。

这一架构将边缘设备、通信技术、云计算和大数据技术、应用功能和安全保障有机地结合在一起，实现了工业生产、管理和服务的协同和智能化。

工业互联网基础知识目录一、工业互联网概述 (3)1.1 定义与概念 (3)1.1.1 工业互联网的定义 (4)1.1.2 工业互联网的起源与发展 (5)1.2 架构与组成 (7)1.2.1 核心架构 (8)1.2.2 关键技术 (9)二、工业互联网的应用领域 (11)2.1 制造业 (12)2.1.1 智能制造 (13)2.1.2 工业机器人 (14)2.2 供应链管理 (15)2.2.1 需求预测与库存管理 (16)2.2.2 物流追踪与配送优化 (17)2.3 城市管理 (18)2.3.1 智慧城市 (20)2.3.2 能源管理与环保 (21)2.4 其他领域 (22)2.4.1 医疗健康 (23)2.4.2 教育培训 (24)三、工业互联网的发展趋势 (25)3.1 5G与物联网的融合 (26)3.1.1 5G技术简介 (28)3.1.2 物联网在工业互联网中的应用 (29)3.2 AI与大数据的赋能 (30)3.2.1 人工智能在工业互联网中的作用 (32)3.2.2 大数据分析在工业优化中的应用 (33)3.3 边缘计算与云计算的结合 (34)3.3.1 边缘计算简介 (35)3.3.2 云计算在工业互联网中的应用 (36)3.4 网络安全与隐私保护 (38)3.4.1 工业互联网安全挑战 (39)3.4.2 数据隐私保护措施 (40)四、工业互联网的挑战与机遇 (41)4.1 技术挑战 (42)4.1.1 技术标准与互操作性 (43)4.1.2 技术更新与研发投入 (45)4.2 商业模式与盈利路径 (46)4.2.1 企业上云与数字化转型 (47)4.2.2 商业模式的创新与实践 (48)4.3 政策与法规环境 (50)4.3.1 国家政策支持 (51)4.3.2 法律法规保障 (52)一、工业互联网概述工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等全面连接，实现全要素、全流程、全产业的深度互联和智能化发展。

Vol. 25 No. 12Dec. 2 0 19第25卷第12期2 0 19年12月计"机集成制造系统Computer Integrated Manufacturing SystemsDOI ： 10. 13196/j. cims. 2019. 12. 001工业互联网体系架构2.0余晓晖，刘 默，蒋昕昊,尹杨鹏，杨希,刘棣斐，张恒升,刘晓曼，池程(中国信息通信研究院，北京100191)摘 要：工业互联网正处于高速发展阶段，为工业数字化转型、经济高质量发展带来了新的支撑，已得到政府、产业界、学术界的广泛关注#与此同时，工业互联网跨学科、跨领域的复杂特征对构建统一的体系架构提出要求， 各国纷纷开展相应工作。

立足当前我国工业互联网发展现状，充分借鉴国外体系架构优点，从业务、功能、实施等层面出发，提出了具有我国特色的工业互联网综合性架构，指导工业互联网发展和实践。

最后，给出体系架构引领我国工业互联网发展的相关建议#关键词：工业互联网；体系架构；业务功能;应用实践中图分类号：TP393 文献标识码：AIndustrial Internet Architecture 2. 0YU Xiaohui ，LIUMo, JIANG Xinhao ，YIN Yangpeng ，YANGX$ LIUDifei ，ZHANG Hengsheng ，LIU Xiaoman ，CHI Ch e ng(China Academy of Information and Communications Technology ,Beijing 100191,China )Abstract ：The Industrial Internet is at a high-speeddevelopment stage ， bringing new support for industrial digitaltransformation and high-quality economic development ， which has attracted widespread attention from the govern ­ment ，industry and academia. At the same time ，the interdisciplinary and interdisciplinary complex characteristics of :ndustr:al Internet had requ:red the establ shment of un f:ed system arch tecture and countr:es were beg:nn:ng towork accordingly. Based on the current status of China's industrial Internet development ， by fully drawing on the advantagesofforeignsystemarchitectures acomprehensiveindustrialInternetarchitecturewithChinesecharacter-isticswasproposedtoguidethedevelopmentandpracticeofindustrialInternetfromtheaspectsofbusiness func ­tion andimplementation'Therelevantsuggestionsforthearchitecture weregiventoleadthe developmentof China's industrial Internet.Keywords ：industrial Internet ； architecture ； business functions ； application practiceo 引言当前，以新一代信息技术为驱动的数字浪潮正 深刻重塑经济社会的各个领域［1］，移动互联、物联网、云计算、大数据、人工智能等技术与各产业深度 融合，推动生产方式、产品形态、商业模式、产业组织和国际格局深刻变革，并加速推进第四次工业革命 的孕育与发展。

工业互联网体系架构2.0共3篇工业互联网体系架构2.01随着“工业互联网”概念的提出，工业制造业正面临数字化、网络化和智能化的新时代。

工业互联网是指以物物互联、人机互联和智能决策为核心特点的新型信息化和工业化深度融合的产业形态。

而工业互联网体系架构则是这个产业形态的基石，是工业制造业实现数字化、网络化和智能化的关键前提。

在工业互联网体系架构1.0时代，人们主要采用基于传统技术、信息孤岛的思维模式来实现数字化、网络化和智能化，这导致了工业生产环节的信息孤立，处理能力不足，难以满足产业快速发展的需求。

如今，工业互联网体系架构2.0已经全面崭露头角，以场景应用为基础，实现了多数据源、海量数据、复杂数据的整合和处理，使得工业生产变得更加高效、智能化和可持续。

工业互联网体系架构2.0的核心是基于场景，区别于传统的基于技术领域的体系架构，它将相似产业链、类似场景的企业，以及不同产业相同场景的企业，汇聚在一起，形成以产业链场景为中心的体系架构。

这样的体系架构更便于形成基于场景的信息流、物流、价值流，从而实现全产业链、全价值链的数字化和智能化协同。

工业互联网体系架构2.0还包括边缘计算、云计算、大数据、物联网技术等，它们的整合和共享构成了工业制造的数字基础架构。

其中，边缘计算技术的应用，使得网络性能得以优化，实现了低延迟、高可靠和在线随时可用等特性。

云计算技术的应用，则将分布式的计算资源构成统一的服务，使得机器学习、能源管理、安全监控等应用得以实现。

大数据的应用，则可以整合工业系统内部数据、外部数据、历史数据等，形成更加全面、准确的信息。

物联网技术的应用，则能够提升系统的感知和控制能力，从而实现自动化、智能化生产。

工业互联网体系架构2.0的实施，需要从多个方面推进。

首先，要在技术上进行升级。

例如，要升级网络设备、传感器、自动化设备等，使其变得更加智能化和互联化。

其次，要在组织上进行升级。

例如，要改变传统的单向管理模式，实现信息和决策的共享。

⼯业互联⽹技术体系研究与应⽤分析⼯业互联⽹是制造业与信息技术融合形成的应⽤结构，通过⼤数据分析、互联⽹技术与⽣产现场设备机器的全⾯结合，完成制造业和互联⽹融合的升级发展。

因此，主要从国内外⼯业互联⽹的发展状况、⼯业互联⽹典型的应⽤场景、框架结构进⾏分析，概括涵盖的关键技术主要包括⼯业数据采集、存取和利⽤技术、⼯业产品的智能化技术、异构⽹络的融合技术和⼯控安全的防护技术，然后通过技术和⾏业的实施分析说明⼯业互联⽹平台在⾏业中产⽣的效果。

⼯业互联⽹（Industrial Internet）是互联⽹和新⼀代信息技术在⼯业领域、全产业链、全价值链中的融合集成应⽤，是实现⼯业智能化的综合信息基础设施。

它的核⼼是通过⾃动化、⽹络化、数字化、智能化等新技术⼿段激发企业⽣产⼒，从⽽实现企业资源的优化配置，最终重构⼯业产业格局。

⼯业互联⽹建设已被列为上国家重点战略⼯作，具有巨⼤的经济价值，且随之产⽣了智能制造、M2M、信息物理系统（Cyber-physical system，CPS）、物联⽹、⼯业4.0等热门概念。

加速推动⼯业互联⽹核⼼技术创新突破，围绕⼯业互联⽹设备、控制、平台、数据，从⽹络、数据和安全3个⽅⾯有效地给企业赋能智慧制造，加强相关核⼼技术和产品的研发突破，加快技术成果转化和产品服务创新，通过物联⽹、互联⽹技术实现⼯业系统的互联互通，通过构建⼯业互联⽹安全框架和防护体系实现⼯业企业的安全防护，利⽤数据感知、采集与集成应⽤等技术，实现⽣产过程中运营管理优化、⽣产协同和资源的有效利⽤。

1、⼯业互联⽹发展现状⼯业互联⽹（Industrial Internet）是通⽤电⽓（General Electric，GE）提出的概念，由机器、设备和⽹络组成，能够在更深层⾯和连接能⼒、⼤数据、数字分析结合。

国外企业在⼯业互联⽹的技术概念、商业模式领域投⼊了⼤量⼈⼒、物⼒和财⼒，并且利⽤⾃⾝的优势搭建了⼯业互联⽹平台，其中最具有代表性的是GE的⼯业互联⽹操作系统Predix和西门⼦Siemens基于云的开放式物联⽹操作系统MindSphere。

电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering数据库技术Database Technology基于区块链的工业互联网平台体系架构设计张银利(金航数码科技有限责任公司陕西省西安市710082 )摘要：本文提出了一种基于区块链的工业互联网平台体系架构设计方案，在简单分析该平台架构设计背景的基础上，从总体设计、主要功能层级设计、其他功能设计这三方面入手，阐述了该基于区块链的工业互联网平台的设计方案，为类似工业互联网平台设计提供 参考。

关键词：区块链技术；工业互联网；体系架构对于工业互联网而言，其主要优势在于依照现实需求提供服务，有着极高的推广应用价值。

而就当前的情况来看，工业互联网整体 运行效率难以达到理想水平。

因此，提出一种技术先进的、功能全 面的工业互联网平台体系架构具有极高的现实价值，实践中，区块 链技术的引入极具优势，值得重点探究与应用。

1基于区块链的工业互联网平台体系架构设计的背景分析在科学技术不断发展的今天，信息技术与物联网技术的融合已 然成为必然发展趋势，将其工业制造行业也受到重点关注。

随着物 联网技术在工业制造行业中的深入应用，物联网制造新模式逐步形 成，推动着整个行业不断向着云计算工业制造行业的方向发展，此 时，需要更新的服务平台作为支撑。

对于工业互联网来说，在该平 台内引入了信息技术以及物联网技术，能够根据不同用户的差异性 需求安排资源，平台整体具备极强的服务性功能。

综合来看，以往 的工业互联网虽然可以满足相关企业对小型物联网网络的需求，但 是无法满足当前及未来行业发展的现实需求。

在这样的大背景下，设计一种可以满足工业制造业生态系统中大规模物联网需求的工业 互联网平台体系迫在眉睫[2]。

2基于区块链的工业互联网平台体系架构的方案设计2.1总体设计在该工业互联网平台体系架构中，存在于同盟链中的各个组织 综合构成一个实体，且各个组织之间可以自由的完成多种业务建立 (业务与业务之间相互隔离）。

工业互联网标准体系（版本1.0）2017年2月编写说明工业互联网涉及工业和互联网等信息通信技术领域的各个环节和各个主体，正形成复杂和全新的生态系统，工业系统联网及协同需求的增加，又带来了大量新的标准化需求。

针对现有工业互联网相关标准缺失、滞后及交叉重复等问题，由工业和信息化部指导，工业互联网产业联盟（以下简称AII）启动了工业互联网标准体系的研究。

在紧密结合《工业互联网体系架构（版本1.0）》、全面总结工业互联网标准化需求基础上，撰写了工业互联网标准体系报告（版本1.0），提出了工业互联网标准体系建设的总体思路、基本原则、标准体系框架、重点标准化方向及标准化推进建议。

报告旨在为业界提供体系化、系统化的工业互联网标准化指导框架，为制修订工业互联网国家标准、行业标准、团体标准提供参考和依据，为工业互联网发展提供基础支撑。

工业互联网是一个长期发展和演进的过程，联盟将根据国内外工业互联网的发展情况，持续推进标准化需求研究，广泛吸纳产业界的反馈意见，适时修订和发布报告新版。

— 1—指导单位：工业和信息化部联合牵头编写单位：中国信息通信研究院、中国航天科工集团公司参与编写单位：中国信息通信研究院、中国航天科工集团公司、中国科学院沈阳自动化研究所、三一集团有限公司、青岛海尔工业智能研究院有限公司、华为技术有限公司、中国电信集团公司、阿里云计算有限公司、北京奇安信科技有限公司、中国大唐集团公司、上海华东电信研究院、中国移动通信集团公司、上海宝信软件股份有限公司、中国电子信息产业集团有限公司、北京机械工业自动化研究所、北京和利时智能技术有限公司、上海威派格智慧水务股份有限公司、清华大学、潍柴动力股份有限公司、中兴通讯股份有限公司、树根互联技术有限公司、智能云科信息科技有限公司、中国联合网络通信有限公司网络技术研究院、石化盈科信息技术有限责任公司、工业和信息化部电子第一研究所、江苏徐工信息技术股份有限公司、机械工业仪器仪表综合技术经济研究所、浙江中控技术股份有限公司编写组成员：中国信息通信研究院：余晓晖、李海花、关欣、石友康、刘默、沈彬、李强、刘阳、张雪丽、魏凯、张恒升、黄颖、田洪川、李娜、蒋昕昊中国航天科工集团公司：魏毅寅、年丰、王宇宏、柴旭东、方滔、夏晶、朱虹、李潭、侯宝存、于文涛、谷牧、李润强、秦鹏、丁雨、陆小兵、刘振权、张亚琦中国科学院沈阳自动化研究所：于海斌、曾鹏、李栋、刘阳三一集团有限公司：贺东东、王锦霞青岛海尔工业智能研究院有限公司：陈录城、张维杰、于吉花华为技术有限公司：周亚灵、史扬、张维良中国电信集团公司：孙健、张东、刘希、夏艳、杨震阿里云计算有限公司：刘松、贾宁、郑王力、马铁宝、李俊平、田丰、刘云璐北京奇安信科技有限公司：谭晓生、陶耀东中国大唐集团公司：吕庭彦、丁罕上海华东电信研究院：郑忠斌、费海平中国移动通信集团公司：林琳、郭晓岩上海宝信软件股份有限公司：丛力群中国电子信息产业集团有限公司：李峻、白丽芳北京机械工业自动化研究所：谢兵兵北京和利时智能技术有限公司：朱毅明、龚涛上海威派格智慧水务股份有限公司：杨峰、丁凯清华大学：王建民、王晨潍柴动力股份有限公司：曹志月、陆成长、高庆— 3—中兴通讯股份有限公司：高峰、张博山、林兆骥、邵伟翔树根互联技术有限公司：文博武、张茂森智能云科信息科技有限公司：朱志浩、张晓中国联合网络通信有限公司网络技术研究院：荆雷、聂昌石化盈科信息技术有限责任公司：蔡善华、姚志康工业和信息化部电子第一研究所：何小龙、周剑、陈杰、邢腾飞、张健、李君、肖琳琳江苏徐工信息技术股份有限公司：杨勇、张启亮、郭辉机械工业仪器仪表综合技术经济研究所：刘丹、闫晓风、赵艳岭、谢素芬浙江中控技术股份有限公司：俞文光、陆卫军、黄文君目录编写说明一、工业互联网产业发展情况 (1)二、工业互联网标准体系建设的思路及原则 (3)（一）总体思路 (3)（二）基本原则 (3)三、工业互联网标准体系框架 (4)（一）工业互联网标准体系框架 (4)（二）重点标准化领域和方向 (6)四、工业互联网标准化推进建议 (14)（一）统筹部署协同推进工业互联网标准化 (14)（二）推进工业互联网标准验证和标准推广 (14)（三）加强国际标准化合作与交流 (15)工业互联网是满足工业智能化发展的关键网络基础设施，是新一代信息技术与现代工业全方位深度融合所形成的新兴业态与应用模式。

工业互联网术语和定义（版本1.0）工业互联网产业联盟（AII）2019年2月编写说明随着工业互联网的发展和新理念、新技术的引入，围绕工业互联网出现了大量术语和定义。

为了统一业界对关键术语和定义的认识和理解，规范术语和定义的使用，在工业和信息化部的指导下，工业互联网产业联盟（以下简称AII联盟）对工业互联网术语和定义进行了汇总、梳理、研究、讨论，在此基础上，编制形成了本报告。

可以预见，随着工业互联网的发展，还会不断出现新的术语和定义。

AII联盟将持续跟踪相关进展，并适时修订本报告或发布新版本。

指导单位：工业和信息化部牵头编写：工业互联网产业联盟总体组参与编写：工业互联网产业联盟需求组、技术与标准组、网络组、工业互联网平台组、安全组、测试床组、产业发展组、频谱组、国际合作与对外交流组、垂直行业组、政策法规与投融资组以及工业大数据特设组、边缘计算特设组、知识产权特设组、标识特设组、工业智能特设组、工业APP特设组、工业区块链特设组、开源特设组、工业无线特设组特别致谢：中国信息通信研究院：余晓晖、李海花、刘默、田慧蓉、张恒升、罗松、蒋昕昊、李文宇、周洁、刘阳、杨希、刘琪、臧磊、杜加懂、李亚宁、李艺、孙念、葛雨明、肖荣美万向集团公司研究院：马吉军、叶冬航天云网科技发展有限责任公司：侯宝存、于文涛、姜海森树根互联技术有限公司：文博武北京索为系统技术股份有限公司：王战阿里云计算有限公司：李俊平、郑治北京奇虎360科技有限公司：陶耀东、崔君荣、李鸿彬华为技术有限公司：赵黎黎中国电信集团有限公司：张东海尔集团公司：李胜民清华大学：王晨目录编写说明 (1)1.IT网络 (Information Technology Network) (1)2.Modbus协议(Modbus Protocol ) (1)3.OPC统一架构(Object Linking and Embedding（OLE）for Process Controls（OPC）Unified Architecture, OPU-UA) (1)4.OT 网络(Operation Technology Network) (1)5.安全策略（Security Policy） (1)6.安全措施（Security Measure） (1)7.安全服务（Security Service） (2)8.安全可控（Securable Control） (2)9.安全事件态势（Security Incident Situation） (2)10.安全域（Security Zone） (2)11.安全资源池（Security Resource Pool） (2)12.边缘计算（Edge Computing） (2)13.边缘节点（Edge Node） (2)14.边缘控制器（Edge Controller） (3)15.边缘数据处理（Edge Data Processing） (3)16.边缘网关（Edge Gateway） (3)17.边缘虚拟功能(Edge Virtualization Function, EVF) (3)18.边缘云（Edge Cloud） (3)19.边缘智能（Edge Intelligence） (4)20.边云协同（Edge-Cloud Coordination） (4)21.标识编码（Identifier） (4)22.标识解析递归解析节点（Recursive Node of Identification and Resolution） (4)23.标识解析二级节点（Second-Level Node of Identification and Resolution） (4)24.标识解析国际根节点（Root Node of Identification and Resolution） (4)25.标识解析国家顶级节点（National Top-Level Node of Identification and Resolution）426.标识解析企业节点（Enterprise Node of Identification and Resolution） (5)27.标准必要专利（Standard-Essential Patent） (5)28.标准必要专利（Standard-Essential Patent） (5)29.不可否认性（Non-repudiation） (5)30.残余风险（Residual Risk） (5)31.产品全生命周期管理 (Product Lifecycle Management, PLM) (6)32.产品数据管理（Product Data Management, PDM） (6)33.场景模版工业APP（Industrial Applications for Scene Templates） (6)34.超宽带定位技术(Ultra Wideband(UWB) Location Technology) (6)35.车间级（Work Center） (6)36.脆弱性态势（Vulnerability Situation） (6)37.大数据安全保障（Big Data Security Assurance） (7)38.大数据服务（Big Data Service） (7)39.分布式控制系统（Distributed Control System, DCS） (7)40.个性化定制（Personalized Customization） (7)41.工厂级/企业级（Enterprise） (7)42.工厂内部网络(Enterprise Internal Network) (7)43.工厂外部网络(Enterprise External Network) (7)44.工程模型工业APP（Industrial Applications for Engineering Models） (8)45.工控安全事件（Industrial Control Security Incident） (8)46.工业APP（Industrial Applications） (8)47.工业APP开发平台(Development Platform for Industrial Applications ) (8)48.工业APP运营平台（Operating Platform for Industrial Applications） (8)49.工业大数据（Industrial Big Data） (8)50.工业大数据建模与分析（Industrial Big Data Modeling and Analysis） (9)51.工业大数据平台（Industrial Big Data Platform） (9)52.工业防火墙 (Industrial Firewall) (9)53.工业互联网（Industrial Internet） (9)54.工业互联网安全态势感知（Security Situation Awareness of Industrial Internet）955.工业互联网标识解析体系（Identification and Resolution System of Industrial Internet） (10)56.工业互联网开源软件（O pen Source Software of Industrial Internet） (10)57.工业互联网开源社区（Open Source Community of Industrial Internet） (10)58.工业互联网平台（Industrial Internet Platform） (10)59.工业互联网资产（Industrial Internet Assets） (10)60.工业软件（Industrial Software） (10)61.工业数据空间（Industrial Data Space） (10)62.工业通信协议（Industrial Communication Protocol） (11)63.工业微服务（Industrial Microservice） (11)64.工业以太网（Industrial Ethernet） (11)65.工业智能（Industrial Intelligence） (11)66.供应链管理（Supply Chain Management, SCM） (11)67.供应链金融（Supply Chain Finance） (12)68.供应链协同（Supply Chain Collaboration） (12)69.故障预测 (Fault Prediction) (12)70.关联分析 (Association Analysis) (12)71.关系型数据库 (Relational Database) (12)72.行为态势（Behavior Situation） (12)73.行业通用工业APP（Industrial Applications for General） (13)74.互操作 (Interoperability) (13)75.混合现实（Mixed Reality, MR） (13)76.机理模型（Mechanism Model） (13)77.机器学习（Machine Learning） (13)78.基础共性工业APP（Industrial Applications for Basic Commonality） (13)79.基础设施即服务(Infrastructure as a Service，IaaS） (14)80.基于模型的设计 (Model Based Design, MBD) (14)81.交叉验证 (Cross-validation) (14)82.解析系统（Resolution System） (14)83.经营管理工业APP（Industrial Applications for Business Management） (14)84.开源框架（Open Source Framework） (14)85.开源软件（Open Source Software） (15)86.开源社区（Open Source Community） (15)87.可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller, PLC） (15)88.客户关系管理系统 (Customer Relationship Management, CRM) (15)89.控制设备（Control Equipment） (15)90.离散制造（Intermittent/Discrete Manufacturing） (15)91.面向工业过程自动化的工业无线网络(Wireless Networks for Industrial Automation Process Automation, WIA-PA) (16)92.内存数据库 (Memory Database) (16)93.平台即服务(Platform as a Service, PaaS ) (16)94.企业专用工业APP（Industrial Applications Dedicated to the Enterprise） (16)95.企业资源计划管理系统 (Enterprise Resource Planning, ERP) (16)96.区块链 (Blockchain) (17)97.确定性网络（Deterministic Networking, DetNet） (17)98.人工智能 (Artificial Intelligence) (17)99.柔性制造 (Flexible Manufacturing) (17)100.软件定义网络 (Software Defined Networking, SDN) (17)101.软件即服务(Software as a Service, SaaS) (17)102.射频识别 (Radio Frequency Identification, RFID) (18)103.身份鉴别（Entity Authentication） (18)104.深度学习（Deep Learning） (18)105.生产过程优化 (Production Process Optimization) (18)106.生产制造工业APP（Industrial Applications for Production and Manufacturing）18107.时间敏感网络 (Time-Sensitive Networking, TSN) (18)108.时间序列数据库 (Temporal Database) (19)109.数据安全（Data Security） (19)110.数据采集与监控系统(Supervisory Control And Data Acquisition, SCADA) (19)111.数据服务（Data Service） (19)112.数据管理（Data Management） (19)113.数据脱敏（Data Desensitization） (20)114.数据挖掘（Data Mining） (20)115.数据血缘关系（Data Lineage） (20)116.数据预处理 (Data Preprocessing) (20)117.数据治理 (Data Governance) (20)118.数据资产 (Data Asset) (20)119.数据资产管理 (Data Asset Management) (20)120.数字化双胞胎 (Digital Twins) (21)121.态势感知（Situation Awareness） (21)122.网络安全漏洞（Cybersecurity Vulnerability） (21)123.网络边界（Network Boundary） (21)124.网络虚拟化 (Network Virtualization) (21)125.威胁情报（Threat Intelligence） (21)126.无源光网络（Passive Optical Network, PON） (22)127.物联网 (Internet of Things, IoT) (22)128.现场级 (Work Cell) (22)129.现场总线 (Field Bus) (22)130.消息队列遥测传输（Message Queuing Telemetry Transport, MQTT） (22)131.协同设计 (Collaborative Design) (22)132.协同制造 (Collaborative Manufacturing) (23)133.信息安全保障能力（Capability of Information Security Assurance） (23)134.信息安全风险（Information Security Risk） (23)135.信息安全事件（Security Incident） (23)136.信息模型 (Information Model) (23)137.信息物理系统 (Cyber-Physical Systems, CPS) (23)138.虚拟仿真 (Virtual Reality) (23)139.许可证（License） (24)140.研发设计工业APP（Industrial Applications for Research and Development） (24)141.业务编织(Business Fabric) (24)142.业务流程管理系统 (Business Process Management, BPM) (24)143.以太网控制自动化技术(Ethernet Control Automation Technology，EtherCAT)24144.异构计算 (Heterogeneous Computing) (25)145.元数据 (Metadata) (25)146.云安全服务（Cloud Security Service） (25)147.云安全服务商（Cloud Security Service Provider） (25)148.云存储基础设施（Cloud Storage Infrastructure） (25)149.云计算（Cloud Computing） (25)150.云制造（Cloud Manufacturing） (26)151.云制造产业集群（Cloud Manufacturing Industry Cluster） (26)152.运营维护工业APP（Industrial Applications for Operational Maintenance） (26)153.责任制（Accountability） (26)154.增强机器类通信 (Enhanced Machine Type Communication, eMTC) (26)155.增强现实（Augmented Reality，AR） (27)156.窄带物联网（Narrow Band-Internet of Things, NB-IoT） (27)157.知识模型（Knowledge Model） (27)158.知识图谱（Knowledge Graph） (27)159.知识自动化 (Knowledge Automation) (27)160.制造执行系统 (Manufacturing Execution System, MES) (28)161.智慧能源 (Smart Energy) (28)162.智慧水务（Smart Water ） (28)163.智能服务（Smart Service） (28)164.智能工厂（Intelligent Factory) (28)165.智能故障诊断 (Intelligent Fault Diagnosis) (29)166.智能制造（Intelligent Manufacturing） (29)167.智能资产（Smart Asset） (29)168.众包众创（Crowdsourcing） (29)169.专家系统（Expert System） (29)170.专利合作协定（Patent Cooperation Treaty, PCT） (29)171.专利优先权（Patent Priority） (30)172.资产态势（Asset Situation） (30)173.资源接入工业APP（Industrial Applications for Resource Accessing） (30)1.IT网络 (Information Technology Network)IT网络是用于连接信息系统与终端的数据通信网络。

工业智能与工业互联网共性关键技术摘要：工业互联网目前已经上升到我国核心战略之一。

其中，工业互联网标识解析体系作为工业互联网的重要组成部分，是实现工业互联网互联互通的神经中枢。

标识解析体系是串联一切的神经网络，其作用类似于互联网领域的域名解析系统（DNS）。

通过对设备、配件、原材料、产品等物理实体以及工艺、算法、模型等数字实体赋予全球唯一的标识，通过工业互联网标识解析体系，实现跨地域、跨行业、跨企业、跨系统的信息查询和共享。

从而打通物理世界和数字世界，推动工业企业的数字化转型与智能化升级。

通过工业互联网标识解析体系，根据标识编码系统查询标识对象的相关信息，如对产品和设备进行唯一性的定位和查询，可以实现产品防伪追溯、供应链协同、设备全生命周期管理、仓储物流以及智能化服务等创新应用场景。

石化工业是国民经济的支柱产业，我国石化产业目前已建成了完整的工业体系，产业规模跻身于世界石化大国行列。

石化行业结合行业特征，通过引入工业互联网标识解析体系，打通石化产业链，提升产业价值链。

基于此，本篇文章对工业智能与工业互联网共性关键技术进行研究，以供参考。

关键词：工业智能；工业互联网；共性关键技术；应用分析引言信息科技在推动全球新一轮科技革命的同时，也正在推动新一轮工业革命。

信息技术从互联网发展到移动互联网、物联网阶段，连接广度和技术分布都进一步加深、加大。

随着信息技术的发展，一方面，逐步外延到工业生产的各个环节，开始对工业生产方式、生产组织形式进行思考、升级和革新，推动工业化时代变革；另一方面，工业系统需要形成适应信息化时代发展规律的系统化新方法和新理论。

因此，在现有互联网技术的基础上，工业互联网应运而生，它是新时期工业化和信息化相互融合的代表，是工业向着数字化、网络化、智能化方向发展的必然产物。

1研究背景在工业互联网与制造企业融合发展的过程中存在较多的薄弱环节。

从平台基础保障、关键能力、价值效益3个维度构建评价指标体系，评价工业互联网平台建设中的薄弱环节。

什么是工业互联网|工业互联网概念2019年，工业互联网首次进入政府工作报告，2019政府工作报告专门提及“打造工业互联网平台，拓展‘智能+’，为制造业转型升级赋能”。

最近工业互联网非常热，一是“智能+”对工业转型升级的重要性，二是在科创板开市之后，与工业互联网、产业互联网相关的科创企业在不断进入科创板上市的行列中。

此前对工业互联网有大量讨论，但还有很多困惑和发展不清晰之处。

在×××新一代企业级科技投资人投研社第24期，寄云科技创始人&总裁时培昕分享了工业互联网如何赋能高端制造，释放机器潜力。

时培昕博士毕业于北京邮电大学信号与信息处理专业，是国内早期从事云计算、大数据和工业互联网相关领域研究推广与应用的专家。

工业互联网两大典型玩家工业互联网主要由网络、平台、安全三大部分组成，其中网络是基础，特别是5G低时延网络是保证工业互联网的基础，而数据和平台是工业互联网的核心，安全是保障。

工业互联网厂商非常多，从最基本的连接端到云服务端，从IaaS 端到PaaS端再到工业数据分析展示和可视化平台再到具体应用场景，设计仿真、生产优化、运营管理、资产运维、能耗管理、采购优化等，都是在工业里利用物联网的数据采集和大数据分析后才能创造出的应用场景。

两个比较典型的工业互联网玩家：第一个是提出工业互联网概念的GE旗下Digital部门，提出“通过发掘数据的价值实现高效的产出”。

不幸的是GE已经在2018年开始出售Predix，主要原因有几个：1.GE Digital受到燃机、油气、电力等系列主营业务的市场疲软影响；2.低估了工业企业数字化进程的难度；3.过于强调云平台和IT能力，忽视了客户对应用的需求，盈利模式不清晰；4.进行的并购和整合并没有达到通过一个平台统一不同的应用软件和交付能力的有效目的。

GE Digital的规划目标，是希望通过Predix平台结合应用Operation Performance Management（运营绩效管理）和Asset Performance Management（设备性能管理），通过设备的健康和可靠性管理、合规性管理、资产优化、策略优化，以达到运营性能的管理，包括提升运营效率、实现过程优化等。