2018年4月4日，工業互聯網平臺宣講團第二季第二講繼續開講，由中國西電集團中央研究院總經理康鵬舉博士為大家分享“工業互聯網平臺的技術內核和創新應用”。“工業互聯網平臺宣講團”，在工信部信軟司大力支持下，由中國信息通信研究院、工業互聯網產業聯盟、走向智能研究院主辦，通過組織線上線下宣講活動，邀請國內著名專家、學者、企業家就工業互聯網平臺白皮書相關理念與技術發展體系開展宣貫活動。
以下為康鵬舉宣講圖文：
大家晚上好，很高興在這里和大家見面，共同探討工業互聯網平臺這個話題。下面我將分享一下我對工業互聯網平臺技術及應用的一些認識。
一、控制的故事
人類的故事總結起來說就是關于控制的故事，更具體的說，就是控制能量的故事。蒸汽機的發明使人類進入了機械化時代，而蒸汽機的核心控制裝置就是常說的調速器。通過這個裝置，人類實現了對蒸汽散發的能量的駕馭。當瓦特發明了蒸汽機的調速器后，人們通過調節閥門開度，有效控制蒸汽的流量和壓力，從而驅動輪船、火車、汽車等交通運輸工具。后來，人類學會了駕馭電能，進入電氣化時代，發電、輸電、用電，深入到人類生產力的各個方面，我們控制能量的手段更加多樣，也更加精準。現在，人類進入到數字化時代和互聯網時代。
在數字化時代，數據和信息是一種特殊形式的能量，和機械化時代以前的蒸汽一樣，如果不知道如何駕馭，它們只能白白流失。數字化時代的企業要想成功，不僅需要擁有數據，還需要駕馭數據，將數據轉化為商業價值。谷歌、百度、騰訊等，之所以成功，是因為她們找到了如何駕馭數據的真諦。當人工智能廣泛應用于能量控制的各個方面的時候，也就標志著智能化時代的來臨。目前，我們還處在方興未艾的數字化時代，智能時代的探索階段。
二、工業互聯網
工業互聯網作為數字化時代的典型特征，其核心理念就是要將機器，數據和人深度融合。工業互聯網的基石是極致的機器：性能極致、性價比極致、用戶體驗極致。極致與智能的機器個體，能夠相互連接，所組成的系統體現出指數效應級的價值。設計極致的機器需要相應的數字化設計手段和工具。
數字主線和數字孿生技術的進步可以使設計和驗證在數字空間中虛擬進行，讓工程師的創造潛力得到充分釋放。一臺智能的機器本身就是一個移動的（如旋轉的發電機）或靜止的（如電力變壓器）數據中心。機器感知自我，也感知自己所處的環境，收集并積累大量的數據。數據有的在內部流轉，有的與其它機器交流。數據是機器的表達，數據分析即是對表達的釋義，發掘其內在的規律和特征。數據和分析詮釋了工業互聯網更深層次的價值。
如何讓數據在工業互聯網中有效流動起來，將數據轉化為價值而不是將這種能量白白散失。賦能與人，讓人在整個能量控制過程中更有靈活性、更加關注目標結果，讓創新更加自如；賦能與物，讓機器能夠自適應、自診斷，具有“大腦”。賦能與人和物是工業互聯網平臺應用創新的核心問題。總之，工業互聯網平臺將會以新的業務生態系統的方式為利益相關者營造獨特體驗和價值。
三、通過工業互聯網平臺，實現數字化重塑
工業互聯網平臺所構建的業務生態系統，將實現企業乃至整個行業的數字化重塑。應用創新需要將多種數字技術進行有效融合，包括：云計算、邊緣計算、認知計算、智能終端、數字孿生、數字主線、數字化知識體系、移動通訊和物聯網等。通過這些技術的融合，我們可以重新構建客戶及合作伙伴關系，以百萬級別的APP讓人、機器互動，提供極致和獨特的用戶體驗，重塑行業價值鏈和業務運營方式。
工業互聯網的應用并非局限于特定流程，如：庫存優化或工廠車間的數字化、自動化，它涉及整合全產業價值鏈，包括：客戶交互、產品創意、產品設計、智能制造和資產優化管理等諸多數字化流程。成功的工業互聯網平臺將從根本上重新定義企業的經營方式，以及企業與其利益相關者之間的互動方式。
四、工業互聯網平臺技術元素
根據《工業互聯網平臺白皮書》，工業互聯網平臺涵蓋邊緣層、IaaS層、平臺層（也叫工業PaaS層）、應用層（也叫工業SaaS層）以及貫穿上述各層級的安全防護。對應工業互聯網平臺的層級，我們來進一步看一下工業互聯網平臺的具體技術元素。邊緣層是指智能機器、設備層。智能機器的“大腦”是由工業控制器諸如PLC，IPC，PAC，或特殊行業用的智能終端等承擔。機器的數字化和智能化是下一階段工業發展的必然趨勢。目前，以邊緣機器智能為特征的下一代的智能終端技術正在開發中。
圖1 工業互聯網平臺技術元素
建立在以太網絡基礎之上的鏈路連接解決了大部分機器的物理連接，Profinet、實時Ethernet等多種工業協議解決了局部通訊問題，但也制造了諸多信息孤島。異構機器間統一的通信規范和標準能夠有效的打破孤島，雖然OPC-UA及NB-IOT等技術已經有了實踐性的突破，但是實現真正的安全互聯互通，滿足工業控制的實時性等要求，機器與機器通訊層面需要繼續創新。
工業應用場景通常是一組/群機器在一起協作運行滿足生產過程的需求。比如：發電廠、化工廠、水處理廠等。機器間的協同需要一個計算能力較強的計算平臺就地實現系統性、實時性強的優化控制任務。物聯網霧計算平臺的發展為工業霧計算技術創新提供了機遇。
通過工業互聯網的IaaS層和PaaS層實現機器數據上云，即實現基于云平臺的工業大數據的收集，儲存，提取等數據管理任務。由于有了工業霧計算層的過濾，進入到云平臺的數據，具有時序和聚焦的雙重特征，更加有效，針對這種數據的收集和存儲不能再用傳統的處理方式，需要創新出適用于更高階數據和業務挖掘的面向對象和服務的數據積累新模式。工業互聯網平臺賦能與人的特征屬性要求PaaS層提供給使用者簡單易用的通用性數據處理方式和工具集，快速、高效、敏捷的構建業務，讓工業領域的行業專家能夠輕松眾創，讓構建應用的過程不再是一個編程的過程。
SaaS層主要進行工業數據的應用以及將數據轉換為商業價值。通過建模、計算、分析，讓形成的結果具象化展示出來，針對特定的商業目標，開發特定功能的APP，可以是報告、控制、優化等。這種商業價值的體現，由數以萬計的APP承載。通過數據提升整個企業的運營效率，關乎協作的效率，流程的精簡，從而提質增效。
五、工業互聯網生態系統
圖2 工業互聯網生態系統
工業互聯網的發展為工控與自動化行業開拓了一個新的技術生態系統，生態系統中的每一項創新都在為工業互聯網的發展做著積極的貢獻，也為未來企業的發展帶來了機遇。工業互聯網時代將催生新一代的智能傳感企業，智能終端企業，嵌入式控制企業，專注工控網絡設施的企業，網絡安全方案解決商，技術產品提供商，工業云平臺及相關服務提供商，工業大數據分析、可視化工具的提供者，以及各個垂直行業解決方案的集成商和服務商。這個生態系統異常龐大，技術門徑多樣，可以說百花齊放。
六、工業互聯網平臺創新
1、智能終端技術
工業行業的異構多樣性決定了市場對智能終端的需求是多樣化的。隨著物聯網技術的發展和工業領域對其認知的不斷加深，智能終端技術創新有了新的機遇，比如：輕量級操作系統或無操作系統的物聯網終端平臺可以用來開發低成本的工業智能終端；借助開源軟件技術開發下一代低成本高性能的開源工控裝置，如開源PLC，開源IPC，開源PAC等；多核工控機的出現為開發下一代高端工業控制器、工業邊緣計算平臺和工業霧計算平臺打下了良好的基礎；借助CPU虛擬化技術開發多操作系統的虛擬控制器可以有效支持工業APP在邊緣和霧端的部署；智能終端設備支持機器直接上工業云平臺等。因此，智能終端必須支持多種通信協議，如：MQTT，HTTP，RESTFUL，DDS，CAN bus，EtherCAT，Modbus，OPC-UA，PROFINET，ZigBee，WIFI等以滿足不同行業的數據連接的要求。
虛擬化技術的發展能夠使一臺工業控制器同時支持多種操作系統，如Windows，Debian，Arduino，Ubuntu，Linux Mbed，Yocto，RTOS，Fedora，Android，TI-RTOS，Raspbian等，從而以極其靈活的配置方式支持多種應用開發環境和計算語言。智能終端不僅滿足于傳統實時控制的需求，還將建立信息孤島之間的連接橋梁，將高級應用（邊緣計算、人工智能）在機器端就地部署，讓機器有了“大腦”。
2、工業大數據平臺
工業數據的特殊性和復雜性對工業大數據平臺提出了特殊的要求。工業數據包括機器數據，傳感器數據，環境數據，設計數據，文檔數據，記錄，多媒體數據，網頁數據，業務數據，生產制造過程數據，能量數據等。數據平臺必須有效支撐對這些結構差異、時序差異、“臟”的大數據進行統一管理，高效使用、共享、以及價值轉化。在工業互聯網時代之前，工業數據的處理的主要關注點是如何實時的處理和利用機器數據，所以實時數據庫技術得到了蓬勃的發展，幾乎每個工控系統提供商都有自己的實時數據庫技術。
工業互聯網時代，實時數據庫技術已無法滿足工業大數據的需求。開發工業數據湖技術勢在必行。如何有效地整合大數據領域已有的技術，如：Hadoop、Spark、Historian、Docker等為工業大數據管理與分析所用是關鍵，形成工業數據湖技術。工業數據湖技術包括工業數據的儲存，提取，歸類，查詢，發布，共享等。工業數據湖可伸縮，彈性擴展，能夠將資源最優化配置，可以有效支撐工業互聯網中數據的流動、存儲、預處理和業務APP的調用。
3、大數據挖掘分析
工業大數據猶如流動的能量，如果不控制（挖掘分析），就只能白白散失。有效分析工業數據需要特定的一組分析工具，根據具體的應用場景做相應的組合。常用的工業大數據分析方法有基于統計的，機器學習的，基于機理模型的，基于物理模型的（如多領域物理模型，壽命模型，失效模型等），基于信號處理的（如傅里葉變換，小波變換，卡阿曼濾波，壓縮傳感等）。綜合而言，將基于物理機理等的模型和基于數據的模型有機結合是最有效的分析體系。這個體系被定義為數字孿生。工業大數據是由物理系統原始提供的，物理系統中的機器是工程師按精確的物理知識設計的，物理知識的積累促進了人類工業文明。數字孿生是人類物理知識的載體。
大數據挖掘分析以數字孿生為基礎進行，讓強弱相關的數據都有了統一的組織。基于模型的APP，基于業務單元的APP，讓復雜的分析類似搭積木式的構建起來，由此催生出APP池技術，對數以萬計的APP進行組織和壽命管理。
工業數據的來源多元化，其中有制造數據，質量數據，運維數據，機器數據，業務數據，流程數據以及其它類型的數據。這就需要通過有效的數據可視化工具以直觀的方式展現這些數據的內在信息。開源技術如：Tableau，Qlikview，FusionCharts，HighCharts，Datawrapper，Plotly，Sisense等為工業大數據的可視化提供了強力支撐。
4、人工智能
人工智能技術在商業領域得到一定程度的應用并取得進展，尤其是在語音識別，翻譯，圖像處理和自動駕駛等方面。當我們通過工業互聯網平臺解決了工業數據源的問題后，人工智能在工業領域的應用就水到渠成。工業行業目前的諸多挑戰如知識的管理，復雜系統的數字化設計，控制，診斷與維護等都可以借助人工智能技術加以解決，屆時，人工智能技術在工業互聯網的多個層級都會得到極大的發揮，尤其是促進邊緣計算的發展和落地、霧計算和云端的高級應用。
我們常常在思考：究竟什么是智能？要回答這個問題，我們先要了解人是怎么思考的。我們每個人大腦里有一對孿生兄弟，一個是急性子，一個是慢性子。人思考或做決策就靠這兩個系統，我們稱它們為系統一和系統二。系統一主要靠感覺無意識地做決定。比如，運動的時候，籃球過來要接，足球來了要踢，這是人的直覺反應，不需要思考。系統二會謹慎，要做嚴密的邏輯思考和對未來的預判。人決策的時候，都會用到大腦中的系統一和系統二。所以，有時你會當機立斷，有時會審時度勢，這就是系統一和系統二的平衡結果。要想培養系統二的能力，就要多讀書、思考，用邏輯去思維。人的智能就表現在系統一和系統二的平衡能力。
5、工業機器的智能
機器的智能化是指機器能像人一樣思考。我們需要開發這樣的機器控制技術，使機器的“大腦”像人一樣通過系統一和系統二的協作進行感知，思考與決策。其中，系統一靠知覺、經驗；系統二靠邏輯嚴密的運算、思考和分析。要實現機器的真正意義上的智能化，需要解決有關當前、過去、未來知識的有效整合。如果機器學會整合過去的經驗，利用先驗知識，學會能應對當前，能夠預測未來，這種機器就是一臺智慧機器。實施這種智能機器的設計需要相應的硬件平臺和軟件平臺支持，再加上雙系統思維的理論框架指導。基于反饋的現代控制理論可以很好地解決系統一的實施。系統二的實施目前還沒有很好的解決方案，需要開拓與創新。
七、工業互聯網平臺應用創新
帶著關于智能的思考，工業互聯網平臺的應用創新的圖景如下：
圖3 工業互聯網平臺的應用創新的圖景
機器作為工業互聯網的邊界節點，智能化是其必要的特征。這要求我們首先以工匠精神去設計，制造出極致的智能機器。智能機器作為工業互聯網的基石，具備交互、預見及迅速反應的能力。智能機器之間可以根據需要交談、求助、交流信息，對環境變化做出反應，使工業互聯網系統能夠創造預期的價值。智能機器可以運籌帷幄，在某種程度上像人一樣思考。下一步是將智能機器聯網運行，即機器上云。機器與機器，機器與人互聯需要以稀疏通訊的方式進行設計，以避免機器被不相關數據信息淹沒。第三點，要將智能應用在邊緣，霧端，云端合理分布式部署，有效實現工業系統的優化控制。第四點，通過數字化技術開發提升系統效率，實現產業升級的工業APP。最后，通過工業互聯網平臺重塑工業控制行業，重構工控軟硬件生態系統。
1、邊緣計算
工業互聯網的基石是智能機器，這需要我們突破傳統PLC的框架，開辟與未來智能機器相匹配的智能終端平臺。這需要在終端硬件、軟件和應用方面大膽創新，開拓工業互聯網時代的PLC。這里我們給出一個可能的基于雙系統的智能終端解決方案。一臺能源設備的控制器可以由兩個信息處理芯片構成：一個傳統的CPU芯片和一個神經網絡芯片（NPU）。CPU芯片負責運行傳統的實時控制算法，實現上述“系統一”的功能。NPU芯片支撐人工智能算法和大數據的分析功能，實現上述“系統二”的功能。同時，系統二還承擔和云端安全連接的功能。控制軟件的開發，部署，更新和升級都可以在云端遠程進行，實現現場的不停機升級。軟件部署形式采用APP推送。系統一和系統二之間采用安全隔離，保證實時控制的安全性。系統二除了做就地數據處理分析外，同時負責數據的整合，選擇合適的數據以合適的形式上傳到云端做進一步處理。
2、霧計算
工業互聯網時代又可稱之為大物理-大數據的時代。在這個時代，如何將物理和數據結合創造更多的價值是關鍵。廠級控制是指對一個工廠范圍內的所有機器做協同控制。這個廠級控制器和物聯網的霧計算平臺相對應。這就是我們所說的工業霧計算平臺。工廠級控制平臺需要比智能終端更強大的計算能力以支持基于物理原理和大數據處理的實時控制算法。我們權且稱其為：智能現場代理器。它和智能終端相比，設計原理相似，區別是計算能力大大加強，APP的數目和規模也更大。
3、云計算
工業云平臺的作用是整合機器、制造、業務、運營、運維以及其它數據源的數據，并將這些數據形成閉環，為整個產業鏈創造價值。機器的智能終端通過現場代理器安全接入云端。云平臺由云平臺資源層，數據層和應用層三部分組成。其中，云平臺資源的配置必須靈活柔性，支持公有云和私有云的部署，以滿足工業用戶多樣性需求；數據層的設計要適合工業大數據處理的特點；應用層必須能夠支持多種工業軟件的云端化和APP池化，以滿足行業用戶的不同需求。工業APP從應用的角度可以分為以下幾類：資產優化APP，流程優化APP，賦能工具APP，產品設計APP，產品創意APP和知識管理APP等。為保證工業互聯網的安全，必須有一個點對點的安控系統解決方案和相應的安控APP。用戶對APP的訪問還需要支持PC、平板、移動端等。
4、工業大數據湖
目前，工業云平臺的數據層基本是借用商業云平臺的數據層技術。工業云平臺數據層的下一個創新亮點是工業大數據湖，它將用來專門儲存，管理各類工業數據，如傳感器數據，機器設備數據，設計數據，監控數據，業務ERP數據，多媒體數據，社交媒體數據，辦公數據等。工業互聯網平臺需要配置相應的工業大數據搜索工具，儲存工具，數據挖掘工具等做有效支撐，開發出適合工業大數據的索引、搜尋和交易的核心數據層技術。
5、工業大數據分析
工業大數據分析的過程是將數據、業務知識和物理知識有機結合起來，來回答三個問題：發生了什么？正在發生什么？將要發生什么？有了關于這三個問題的答案，就可以實施對整個工業系統的優化。為了實現、運維和業務流程的優化，選擇合適的算法和發掘知識的價值都是為實現上述三個問題服務的。傳統的基于業務點的數據分析已經不能滿足工業互聯網平臺級的需求，數字孿生技術體系和APP池技術將是一種突破。
美國的工業大數據生態系統相對形成的較好，培養了大批參與者從不同的側面和視角解決工業互聯網的推廣與落地。其中，有人在解決數據源的問題，有人在開發開源平臺，有企業做數據平臺設施、APP開發平臺、算法，行業APP，有許多公司在做各個行業的垂直解決方案。這個生態系統是開放的，其中OpenStack、Docker、TensorFlow、Kafka、Hadoop、Spark等開源技術促進了全球眾創。
6、數字孿生
圖4 數字孿生
數字孿生指的是物理機器及其所在的環境在數字空間的一種描述、映射或表征。數字孿生系統技術體系的內容有：數字孿生語義（Ontology）技術、數字孿生知識體（Knowledge）技術和數字孿生數據體（Data Model & Meta-data Model）技術。數字孿生語義的是一種定義不同數字孿生的類型、性質、以及相互關系的體系（a formal naming and definition of the types，properties，and interrelationships of the digital twins）。數字孿生知識體是對所代表的物理實體的機理、結構、參數、設計和行為等的聚合。數字孿生數據體是對所代表的物理實體的現在和歷史所產生的數據流按照特定模型組織的集合，它還包括定義數據模型的元模型。
一個抽象的、多維度、多分辨率的數字孿生數據體是開啟工業APP時代的“銀彈”。以數字孿生平臺體系為基礎的工業APP將打破現有工業軟件系統所形成的孤島，讓APP的開發有了統一的數據標準。貫穿產品的整個生命周期，我們都可以構建出每一個階段的APP。如果我們試圖將這些工業APP分類的話，它們大致可以歸類為：數字孿生，數字主線和知識體系。數字孿生可以是多種表現形式，比如：由物理機理驅動的機理模型、產品的設計模型、數據驅動的相關模型、描述機器屬性的資產模型、用于控制的信息模型、以及機器性能模型等。
數字主線是指將產品在整個壽命周期內串在一起的數字化平臺，是數字孿生、產品生命周期中每個環節的數據及知識體系的載體。它就像針線一樣，貫穿機器生命周期的每個環節：客戶、市場需求，產品的創意，產品的設計，產品的仿真，產品的加工制造，產品的出廠檢驗，產品的投入和現場運行，最后到壽命結束。
知識體系是在數字孿生和數字主線中以模型的形式存在的抽象體。目前，這些技術體系的建立才剛剛開始，需要行業的廣泛參與創新，共同構建數字化時代的工業軟件生態系統。
數字孿生技術為工業互聯網的創新應用帶來了契機，無論是電力行業還是化工行業，垂直應用變的有章可循。其核心就是需要構建基于行業的基礎數字孿生技術/平臺體系。這個體系必須能支撐機械、電氣、熱力等多領域的建模，包括：物理模型、機理模型、各種算法模型、機器學習模型及傳統的統計模型等。通過這些模型可以便捷地構建各種用途的數字孿生。這個過程由建模平臺完成，該平臺必須具有完善的仿真能力，配置好的APP可以在該平臺上進行虛擬驗證。
這個體系還包括實施平臺和工具平臺，處于建模平臺的上一層。在這里，驗證后的APP可以直接轉化為設計模型和源代碼在各種計算平臺上部署實施；可以有效集成各種工業知識和文檔，如用戶需求，設計文檔，測試文檔等。工具平臺也提供各式各樣的賦能工具，如：構架設計工具，可視化工具，追蹤工具、集成工具、組態工具等以便APP跨行業實施部署。
數字孿生的部署與應用
從計算資源和網絡資源有效利用的角度考慮，數字孿生必須以合理的方式在機器端（邊緣），廠級端（霧端）和云端部署，從而實現物理資產控制、管理，優化，業務優化、賦能等諸多工業應用。物理資產控制內容包括：傳感器數據實時處理與分析、高性能實時控制、執行機構監控、閉環降載荷、自適應控制、故障處理、安全停機、優雅停機等。物理資產管理包括：遠程監控、遠程診斷、遠程介入、遠程升級、遠程維護、性能評估、故障分析、資產可視化等。物理資產優化含：智能增工、智能增效、智能增壽、智能改造、壽命管理、基于狀態的維護等。業務優化涵蓋內容有：預報、規劃、排產、調度、倉儲管理、資產跟蹤、追蹤等。賦能、流程優化的任務有：工作流、查詢、文檔、手冊、多媒體、翻譯、用戶行為分析、合作、分享、按需設計，隨選工具等。
數字孿生的部署與應用：遠程診斷
遠程監控與診斷是工業互聯網平臺的一個典型應用。以遠程診斷為例，一臺機器的診斷由多個分別部署在不同層級的數字孿生APP協作完成。在機器端（邊緣端），一般部署有實時處理要求的應用APP，如傳感器、執行器診斷、健康指標與特征提取、周期數累計、特診提取、數據緩沖、診斷用線性模型的使用等；廠級端（霧端）部署實時性要求稍弱，但又需要大量計算的應用APP，如模型自適應、健康狀態特征值數據庫、模型訓練、頻譜計算、小波變換、報警優先級處理、事故錄波等。云端部署高計算量需求的APP，如高保真物理模型，壽命估計，模式識別，故障回放，故障追蹤，機器學習，場景演繹，相關分析，集群分析等。三個層級的APP分別處理機器本體、機器群體和系統群體所在范圍的診斷。實時性、數據傳輸的資源、計算資源等都是決定APP分類部署的重要因素。
數字孿生：控制應用
另外一個例子是數字孿生在風電場設備控制領域的應用。有一些APP被部署在風機控制器內（邊緣端），有一些APP被部署在風場控制服務器內（霧端），還有一部分部署在云平臺上。一般情況下，機器端部署的是單個風機的線性模型，或簡化模型；在風場控制器內部署的是整個風場及環境的模型；在云端部署了高保真的物理機理模型，用于估算部件的壽命以及流體力學有關的的復雜計算，如尾流的計算仿真等。這些APP相互協作，在保證風電資產壽命和可靠性的條件下，實現最大可能的風能捕捉。這個閉環的優化過程是100%自動化的，不需要人工介入。
八、軟件定義的工業互聯網平臺
在工業互聯網產業聯盟發布的《工業互聯網平臺白皮書》中，工信部信軟司副司長、中國信息化百人會執委安筱鵬博士在前言中清晰簡明地指出了工業互聯網平臺的本質和定位——“工業互聯網平臺是傳統工業云平臺的迭代升級”，“工業互聯網平臺是新工業體系的‘操作系統’”。
未來將是一個軟件定義的世界。隨著技術的發展，硬件趨于標準化、模塊化，虛擬化和池化，硬件的功能及性能也將通過軟件來定義。工業互聯網平臺的發展將由軟件的進步所主導。工業APP作為工業知識的載體，是未來工業數字化經濟的主要驅動力。
根據《國務院關于“深化互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》，到2020年，我國工業互聯網平臺體系將初步形成，有望建成10個左右跨行業、跨領域，能夠支撐企業數字化、網絡化、智能化生產的企業級平臺；到2020年，我國還將利用推進工業互聯網發展的契機，培育30萬個面向特定行業、特定場景的工業APP，推動30萬家企業應用工業互聯網平臺開展研發設計、生產制造、運營管理等業務。
機器的數字化、智能化將加速自動組態工業軟件的發展，工業APP制作流水線技術或許是創新的另一個關鍵點。為實現國家2020年工業互聯網發展目標，工業行業急需一款跨行業APP開發和部署的平臺，可以支持多種語言和開發環境，以組態的方式靈活實現各種工業應用。大規模開發和部署工業APP是一項艱巨，但又必須完成的任務。
開源技術為打破行業技術壁壘提供了有力的武器。誰能夠通過開源、開放的平臺和工具，有效地組織大眾創新，有效地將片散化，孤島化的工業知識體系微服務化、APP化、系統化、價值化，誰將是工業互聯網時代的領頭羊。
人類的故事就是控制能量的歷史。在數字化時代，數據與信息是另外一種形式的能量，工業互聯網開創了技術創新、應用創新，和模式創新的工業新紀元，讓我們以更加開放、包容、智慧和創新的精神，打破機器-系統-人之間的壁壘，實現機器-機器、人-機器之間的高效協作與多系統的和諧共生，擁抱工業互聯網時代的到來。
本次宣講到此結束，謝謝大家的熱心關注和寶貴的時間。
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