4个角度，看全球工业智联网发展现状

编辑：感知芯视界

来源：公信头条

当前，全球工业智联网正处在技术加速孵化、应用场景拓展、规模化扩张的关键时期，产业格局尚未完全确定，具有很大的发展潜力。

产业现状方面，美中日德四国依托原有的工业互联网产业基础，在工业智联网方面具有一定先发优势；技术趋势方面，创新主要集中在核心赋能能力与工程化应用两个方向；产业生态上，新环节、新流程、新主体不断涌现；整体生态上，多元主体正加强合作，技术标准与发展安全更加受到重视。

基于经合组织（OECD）及世界银行数据，中国工业互联网研究院测算了全球59个代表性国家工业互联网产业规模。2020年，59国工业互联网增加值总额为3.74万亿美元。前四位分别为美国8858.40亿美元、中国5664.56亿、日本3055.66亿、德国2475.94亿，美中日德四国规模之和超过全球规模的50%。

根据收入水平，高收入国家总计规模达到2.55万亿美元，占比68.12%，增速为1.41%；中等偏上收入国家为0.94万亿美元，占比25.21%，增速达到7.34%；中等偏下收入国家为0.25万亿美元，占比6.67%，增速为1.59%。

可以看出，高收入国家依托自身已有的发达工业产业体系，在产业基础方面具有先发优势，但中国、俄罗斯、巴西等中等偏上收入国家正努力抓住新一轮技术革命与产业革命发展机遇，在国民经济体系中加强工业智联网应用，力争实现工业智联网发展的“弯道超车”。

当前工业智联网技术创新主要针对两个方向，一是向上面向更复杂知识处理、更高性能需求的核心赋能能力增长技术创新，二是向下面向工业部署落地的工程化突破应用创新。

在核心赋能能力方面，第一，数据科学围绕更复杂更多样的工业问题，以深度学习为核心开展创新。深度强化学习（DRL）通过在工业实践中不断迭代试错，优化动态环境与复杂场景中的多元决策执行，在产品设计与开发、调度控制和加工路径、运维管理和策略等方面展现出强大的优化能力。生成对抗网络（GAN），通过两个神经网络不断博弈，增加有效工业样本数量，改善工业数据质量，为工业模型训练提供数据基础。

第二，基于深度学习，应用创新重点提升面向生产与客户的关键问题识别能力与知识服务能力。工业视觉技术更加聚焦高精度小目标识别场景，以及低质量数据情况下的处理能力。自然语言处理（NLP）围绕用户服务环节，提升用户交互识别能力，通过分析知识图谱，深度挖掘客户需求，提升服务效率质量。

第三，知识工程走向图谱化、自动化构建更新与定量复杂决策。工业知识的数据获取、知识加工、知识应用核心环节已经明确，工业知识图谱的自动化构建与更新架构逐渐成型，语义处理环节由人工处理向自动化抽取和融合转变，图谱更新环节实现动态组织自更新，部分机构已建立起知识“开放众包”机制进行图谱管理。

第四，工业机器人交互和学习方式正在向人机、类脑、脑机技术方向转变。双向脑机接口、类脑+脑机接口等技术突破将深刻改变人机协作模式，并将从机器学习中获取可解释性强的经验，但目前这一领域还处于理论研究与实验阶段。

在工程化应用方面，第一，芯片与模型软硬件共同发力解决模型效率问题。当前以冯·诺依曼结构为主的芯片架构正面临“内存墙”挑战，国内外AI企业与芯片制造商推出加速模块、边缘计算盒子等硬件，聚焦架构设计、场景优化方向开展多样化探索。目前，知识图结构蒸馏、知识精馏、参数剪枝量化等模型效率提升技术广受关注，但其专用性与学术性较强，限制了工业落地推广。

第二，在设备管理、流程优化等领域提升流程可解释性。一方面，在质量检测、设备异常识别等场景中，基于特征可视化方法挖掘因果/相关关系，并进行可视化输出；另一方面，在故障根源分析、生产缺陷预测等场景中，利用决策树、决策规则、工业知识图谱等可解释模型的局部/全局近似来提升可解释性。

第三，聚焦小样本困境与行业领域数据集构建问题提升数据可用性。小样本困境在于当前工业数据零碎化、边缘化、相关性弱导致难以提炼知识，目前主要存在数据扩充、先验知识引入、优化模型结构几类解决路径。

第四，AI框架逐步成为加速工业融合与规模化落地的核心领域。一方面提供统一、可扩展的基础架构层，提升模型训练性能，一方面针对目标硬件做定向适配、特属优化，保证端侧模型部署与推理速度，最终目标是提升AI框架的适配与易用性，推进工业融合与规模化落地。

随着工业网联技术深入发展，发达国家愈发重视网联技术对重塑整体工业生态与提升国家产业竞争力的重要作用，发展目标从早期的重振本土制造业转向充分发挥工业智联网渗透、赋能、改造效应，提升整体工业产业发展质量。

美国进一步加大政府对人工智能、5G、先进制造等产业的扶持力度，持续追加研发投入。德国接续发布《数字化战略2025》《德国工业战略2030》等系列战略政策，推动形成多层次工业网联产业集群。欧盟及其成员国持续推动新兴产业发展与再造已有产业的高附加值环节。日本启动“工业价值链计划”，建立本地化互联工业支援体系。

在整体工业生态建设目标下，当前涌现出行业数据标注等新环节、新流程，以AI为核心的服务型企业成为新市场主体的典型代表。数据标注等数据服务产业集中在仓储物流与安全场景，大规模、高质量的标注数据集逐渐成为产业发展的刚需。

工业场景碎片化特征要求工业智能模型需要不断迭代优化，当前在高价值设备健康管理等领域诞生了一批以AI技术为核心的工业服务型企业，将AI能力注入工业生产管理过程，为用户提供设备监管、运维、预测性维护等智能化服务。除AI服务型企业外，大型咨询公司也加入智能服务市场竞争，以定制化智能解决方案优势扩大市场份额。

工业网联技术产业大致存在两类发展模式，以美国为代表的企业主导模式“自下而上”通过产业联盟的方式，打破行业、区域等技术壁垒，促进物理系统与数字网络融合；以德国为代表的政府主导模式“自上而下”开展政府与相关者之间的合作，集聚各级企业推进标准、研发、试验等研发工作。

无论是“自下而上”还是“自上而下”，政府、研究机构、服务提供商、工厂运营商、机械制造商、平台运营商等多元主体间的协同合作成为主流趋势。

随着工业网联技术标准建设的重要性以及安全问题的特殊性愈发凸显，世界各国逐步加大标准建设及安全问题政策权重，形成“技术—标准—安全”三位一体产业发展重心。根据欧盟物联网创新联盟的统计，目前全球共有100多个工业网联技术标准化组织，其中德、美两国处于领先地位。