一.前言
本篇文章是对以前点点滴滴的记录整理而成，也是我们做iNeuOS工业互联网操作系统进行的深入思考。本篇文章有宣传产品之嫌，但是确实是我们理念与实践相结合的产物。下面的图是我2017年参加完工博会后，在QQ群里做的调查，仅供大家参考。如下图：
二.从工作经历看工业互联网
10多个年头的工作经历是我人生中巨大的财富，从设备生产干起；到一线的设备安装、调试等实施；到软件开发，以及带领团体和项目的实施；再到现在的工业大数据平台的搭建工作。有技术方面的精进，包括自己开源的作品；也有售前、市场等商务方面的接触和敏感度；同时也在不断观察小企业发展的生态环境，从占领市场先机再到逐步走向下坡路的整个过程。在这期间，在关注工业领域新变化的同时，也在思考未来的发展趋势。
刚参加工作的时候，工业现场的人员要亲自去抄写仪表上显示的数据信息，简称：人工抄表；随着调制解调技术的发展，有些企业抓住了技术的变革，利用该技术把仪表的数据通过线路传输到电脑端实时显示，尽管传输速率很低，当时电脑的操作系统是刚刚要流行起来的Win98，当然有些企业的软件还运行在DOS环境下；随后互联网技术逐步发展起来，工业现场也开始应用网线和光纤，形成局域网。在这波浪潮中，抓住电脑端发展的企业基本都生存了下来，还只停留在卖设备的企业逐渐被历史淘汰，有些已然变成僵尸企业。
8年前干过“E服务”的平台建设，当时“物联网”、“大数据”、“云平台”等概念还没有流行起来。那么我们为什么要干类似云的“E服务”？原因很简单，你是卖设备的企业，只拥有设备资源；你不仅是卖设备的，还是电脑端的软件企业，那么你不仅能整合自己家的设备，还有整合其他企业设备资源的能力；这些年IT技术的极速发展，并且慢慢突破边界传导，企业在发展的过程中是在不断的整合资源，我们又具备了大规模物联、大规模存储、大规模并行计算等能力，所以从电脑端向云端发展也是必然的趋势，相比设备向电脑端连接过度需要更长的时间。
我们暂且把这种工业业务云端化的平台叫“工业互联网”，它本身是一个概念，相当于一个瓶子，装什么酒由你自己决定。现在“工业互联网”这个词有些泛滥，从一开始别人说出来很新鲜，到现在的木然。即正常，又不正常：正常的是融入了我们的生活，不正常的是不是所有”工业互联网“都落地可实施，并且每个人的理解千差万别，有的侧重物联网、有的侧重存储、有的侧重计算、有的侧重模式或商业......等等，现在明显有一种趋势是概念教条化，而细分行业之间的情况差异很大，而就概念讨论的泛化交流，实际造成了相互理解的巨大差异。
不管怎么说，”工业互联网“需要体系化建设，不是仅仅聚焦某一点，物联整合资源的能力、大规模存储的能力、数据计算分析的能力、商业模式的问题等等。我认为需要考虑四个方面：1.思维模式是否转变，企业的高层到底层的员工是否授受了这种思维，决定了尝试定新鲜事物的执行力；客户的是否接受了这种思维，决定了将来我们的市场潜力有多大，这是一个时刻在变化的量。2.是否能够解决现实痛点，这是做一切事情的核心问题，所谓的“工业互联网”平台能够给用户解决什么实际问题、带来哪些实际利益。3.是否落地可实施，主要涉及到公司的人员团体能力，在一个公司出现新鲜的事物，如果把它视作生产力的发展，那么必定会影响生产关系的改变，也就是公司的人员组织结构的改变，以适应新事物的发展。4.是否能够实现增值，决定了是否能够在原有产品体系下实现提升和突破，并且实现最终的营利。
图 思维模式的转变有了”工业互联网“平台我们就高枕无忧了吗？这取决于两方面：1.技术体系和业务的突破，能否成为某个行业或领域的专家。2.新技术的发展对于这种模式的冲击，这是一种必然，但是短时间内没有这个预期。
三.从理论角度看工业互联网
前段时间写了《中兴事件反应的价值偏差》，“中兴事件”往小说是贸易战，往大一点说是科技战，再往大了说是国家的智造战略战，我们宣传用市场换技术，核心技术没换来，市场却丢了；我们宣传造不如买，没有造好，也没有买来核心技术。
美国和德国重塑制造业，重兵向工业4.0挺进，GE的Predix、西门子的MindSphere，类似的工业互联网平台似乎成为工业4.0的法宝。中国在2017年发布《工业互联网平台白皮书》以来，大小公司都提出“工业互联网平台”概念以及发布自己的平台，详情参见《工业互联网平台浪潮来临，最全的国内外平台都长的啥样！》。不讨论工业互联网平台的虚与实，至少国家在引领这个风口，窗口期可能是3到5年的时间，将来发展的什么程度无法预期，但是需要实干和有情怀的人。
现在社会大家都热衷造新名词和“学习”新名词，特别高大上的感觉，很少有人关注更实质的内容，什么IAAS、PAAS、SAAS、边缘计算、数据湖、空间数据库等等，甚至纠结“工业大数据”与“工业互联网”的概念区别，有些专家没有下过工厂，能把我们带领到哪里呢。
仪器仪表时代、PC机软件时代、互联网时代和工业互联网时代……都围绕通讯、存储、计算结合业务解决问题。仪表的通讯是采集传感器数据、存储是寄存器或存储卡、计算是数据滤波。工业互联网的通讯是物联网、存储是大数据、计算是云计算或机器学习。不同时代的通讯、存储、计算在不同的空间和时间维度上的体现，从进化角度来讲是细胞不断的分化，从技术角度来讲是各部分不断的解耦。将来5G的普及应用，高速通讯的情况下，必然面临更大规模的数据并行存储和计算。
出发点有两条路径，第一条路径是以生产用户为中心构建业务，大多以项目为主的推进方式；第二条路径是以为生产用户服务的第三方厂家为中心构建平台工具集，大多以PAAS层产品为主的推进方式。例如电商平台的两种模式：京东模式和阿里模式。本质上这两条路径并不矛盾，只是路径先后选择的问题。但是，第二条路径是必须要走的，大多数中小型公司并不具备建设“云平台”或“工业互联网平台”的实力，只能借助第三方平台实现自己云端能力的价值。不要封闭起来自己玩，还要带动更多同行业的团体一起玩，众人拾柴火焰高，更多的体现平台的生命力和影响力，走出一条农村包围城市的道路。
图 业务工具落脚点就是要建立生态，生态主要体现在两个方面：技术生态和业务生态，也就是有些工业互联网平台厂家宣传的开发者汇集和上下游服务的汇集。技术生态方面，GE与Microsoft进行战略合作，Microsoft为GE的Predix提供强大的IAAS层服务，Microsoft在全球有80多个数据中心，在全球建设总存储量为“44ZB”的数据中心、云计算中心；尽管现在IAAS层不是主要技术瓶颈，却是建设工业互联网平台基础的资源；我们国家计划百万APP上云，对于众多国内的工业互联网平台的厂家解决庞大的数据存储就是一个很现实的问题；工业互联网是一个技术体系，没有很好的技术基础，也不会吸引众多的开发者。业务生态方面，如果把不同的业务范围划一个圈的话，每一圈都涉及到业务的横向和纵向开展，就像射击的靶子；对于通用的业务可以形成标准化的云端系统，对于个性化的需求或定制化的业务可以由云端的开发工具实现；业务生态建设的难点在于工业细分领域具有一定的门槛和业务标准化难以统一，需要慢慢的积累过程。
不管是出发点还是落脚点，构建工业互联网平台的核心竞争力要有粘合性，技术、业务和服务等一样都不能少，因为面对各种角色的人群，我们可以问自己：别人凭什么用这个平台。
国家在引领工业互联网的发展，正处在风口期。相关部门的领导到有实力的企业密集调研、交流和听取汇报，《工业互联网平台白皮书》的发布是综合了各家企业长处或意见。但是这种综合性的白皮书不能作为引领平台发展的战略方向，作为工业互联网平台的众多厂家，如果实力最强的，更应该超越自己，其他厂家更应该超越白皮书的条条框框。不是说不应该学习白皮书的内容，而是在此基础上更应该超越和引领。
高屋建瓴的战略规划和脚踏实地的战术实施同等重要，把工业互联网平台定位为云端操作系统，按通讯、存储、计算三方面来衡量的话，很方便、快捷的完成设备接入、自定义存储、构建监测界面并发布等，在云端操作系统基础上完成“即接、即用、即分析、即显示，开放式的二次开发”这样简单的流程操作功能，相信在国内众多工业互联网平台厂家中也没有几个能够实现，再怎么忽悠，也要知道基础的重要性。
图 操作系统的特点自动化企业、制造企业、传统软件企业、ICT企业等，针对工业互联网的理解程度不一样，切入点也不同。但是从通讯（物联网）、存储（大数据）、计算（数据分析）三方面来衡量，是最基本的要求。有综合实力的企业自己完成体系化、标准化建设，某方面有实力的企业自己整合资源。工业互联网刚刚起步，美好的愿景可以有，但是也要认识到不足、以及和国外的差距。
设备实体及所在空间环境与人的交互、设备所形成的“神经网络”与人的交互。虚拟现实技术2D/3D的实时交互，以及实现模拟真实环境下的语言、触碰感的交互等，充分体现设备与人的融合。设备与人看似是两条平行线，将来会形成一个汇集点，会成为设备与人交互的载体，而这个载体可能会是一个眼镜、可能会是一个手表、可能会是一个手机、可能会是一个虚拟屏幕等，会成为人体器官的一部分。将会成为各大公司争抢的战略制高点，但是国内与国外还有很大差距，3D建模只是一个初级形态，更高级的形态是融合视觉、听觉和触觉，HoloLens正向这方面发展。
图 主控三屏
图 3D智慧工厂工业互联网作为云端操作系统，通过传感器实时把现实世界映射成虚拟世界，并与交互载体实时对接和交互，从技术层面来讲，这是更高级的生态。
工业互联网平台是一个好东西，但是国内能用、实用的平台不多，短时间也不可能做出来实用化的平台，更提不上形成生态。各大公司借助“工业互联网”概念在各区域跑马圈地，如果有利可图就做做平台的事，否则也不可能真正投资建设，当然不排除有实力、有情怀的公司。
作者：王强
网名：唯笑志在
介绍：10多年的煤炭、电力、环保、钢铁等工业领域开发和管理经验；自主开发iNeuOS云端操作系统框架，解决设备、协议、通讯机制、数据格式多样性、视图建模和机器学习数据分析的问题，降低开发和维护成本，提高产品开发和项目执行效率；关注物联网、云存储、数据分析等方面，致力于帮助中小企业物联网和系统平台的建设；参与工信部《面向特定行业信息物理系统测试验证床建设》、《跨行业跨领域工业互联网平台》、《垂直领域工业互联网平台》、《基于工业互联网的机理模型开发与推广》、《基于工业互联网平台的工业设备上云解决方案供应商》投标及平台建设；阿里云MVP、阿里物联网平台推广合伙人。
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