11工業互聯網新基建20232018.122019.032019.072019.122020.022020.03加快商用步伐，加強新一代加快推進信息加強戰略性、網統籌存量與增量、傳統與加快5G網絡、數加強人工智能、信息基礎設網絡等新型基絡型基礎設施建新型基礎設施發展，打造據中心等新型基工業互聯網、物施建設礎設施建設設集約高效、經濟適用、智礎設施建設進度聯網等新型基礎能綠色、安全可靠的現代設施建設化基礎設施體系以新發展理念為引領，以技術

新基建集約高效、經濟適用、智能綠色、安全可靠的現代化基礎設施體系新基建戰略與內涵創新為驅動，以信息網絡為基礎，面向高質量發展需要，提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系。新基建戰略與內涵

通信網絡基礎設施5G/物聯網/工業互聯網/衛星互聯網

融合基礎設施智能交通/智慧能源新技術基礎設施人工智能/云計算/區塊鏈2

創新基礎設施重大科技基礎設施//算力基礎設施數據中心/智能計算中心工業互聯網的各部分構成從數據采集匯聚、傳輸分發、分析處理、決策應用全過程，支撐數據發揮生產要素作用企業 工業互聯

實時數據庫 關系數據庫 設備管理 生產管理 調度管理 操作員

云計算外 平臺網軟互

OLE---對象的連接與嵌入OPC---OLE過程控制監控與數據采集

實時

OPC

工程師站件聯定網義或 企業內

OPC

系統SCADA服務器

邊緣計算域廣 /工業以太網/域網 TSN協議

/

工業防火墻

VPN服務器Internet物聯網/

分布控制系統DCS/FCS

PLC

可編程邏輯控制器

遠程終端 控制單元PLCPLC工業互聯網的組成工業互聯網的組成數控車床 智能儀器儀表3 數控車床智能儀器儀表3現場總線儀表企業分支IDC

軟件定義企業網Internet上的WANSD-WAN控制器VxLAN/VPN上的WAN

企業總部私有云企業總部與分支機構及租用VPN本高，新業務不斷產生峰值流量，導致專線頻繁擴容；通過公眾互聯網雖廉價但缺服務質量保證，僅可用于對安全性和時延要求不高的業務流；軟件定義廣域網（SD-WAN）根據客戶對業務類企業數據中心

軟件定義的

行業云

云交換

型和鏈路性能的要求，按需分配網絡資源，自動選擇VPN專線或公眾互聯網，提供切片與分層，網絡實時監測鏈路性能，實現主動運維和故障分鐘級定位及自恢復。4企業外網鐘級定位及自恢復。4企業外網企業內網無線技術全部使用企業內網無線技術全部使用5G專網；使用部分5G專網+公網的無線接入網；使用部分5G專網+公網的無線接入網及控制面；全部使用公網。TDD-Frame Flexibleswitchingpoint DownlinkUplinkTime5面向工業應用的TDD上下行配置企業內網的無線技術用戶數據庫公網功能用戶數據庫公網功能用戶面公網網關服務工廠專網用戶數據庫可選連接專網控制面功能專網用戶面網關服務防火墻 TDD-FrameFlexibleswitchingpointDownlinkUplinkTDD-FrameFlexibleswitchingpointDownlinkUplinkTime面向消費者應用的TDD上下行配置現場總線工業現場總線占目前市場近半，但標準碎片化，兼容性差，時延無保證現場總線以太網以太網發頻繁，效率太低工業以太網工業以太網

高 低ApplicationAnyofdozensofL2/L3/L4(andup)TransportProtocolsApplicationAnyofdozensofL2/L3/L4(andup)TransportProtocolsC先 高 先CNoL3atallIPv6IPv4權 NoL3atallIPv6IPv4的 權B的IETFMPLSPseudowireRedundancyIETFMPLSPseudowireRedundancyIEC62439.3IEEE802NoSeamless SeamlessRedundancy幀IETFIETFMPLSITU-TG.8032RingIEC IEC62439-2 62439.3MRP HSR/PRPNobridgingatallIEEE802bridgingAIEEE802.1TSNTime-SensitiveQueuingModelIEEEIEEE802.1TSNTime-SensitiveQueuingModelIEEE802.WiFiMoCA/EtheroverIEEE802Ethernet（TSN）TSN改進工業以太網，在數據鏈路層報頭的VLAN標簽中增加QOS分類，允（TSN）

以太網頭 凈適配器設備TSNB適配器設備TSNEthernetA

5G開銷基站用戶終端5GUE空中接口基站用戶終端5GUE

以太網頭 凈5G核心網5G核心網控制面用戶面

以太網頭適配器QOS管理適配器Ethernet

凈荷TSN系統時鐘企業內網的協議企業內網的協議

5G系統6

TSN主時鐘物聯網產業鏈各環節占市場規模：

物聯網的價值702025年全球企業物聯網將創造物聯網的價值702025年全球企業物聯網將創造3.9~11.1萬億美元的價值。企業物聯網的價值主要是由使用者獲得。3.9~11.1Mckinsey，THEINTERNETOFTHINGS:MAPPINGTHEVALUEBEYONDTHEHYPE，June,20151.3~3.60.3~0.9消費者盈余IOT用戶價值技術支出201520202025芯片模塊傳感器硬件/終端25% 通信服務10% 平臺服務10% 軟件開發/系統集成/增值服務芯片模塊傳感器物聯網操作系統行業終端通用終端 電力線通信衛星通信物聯網操作系統行業終端通用終端電力線通信衛星通信蜂窩通信近距離通信有線通信安全服務平臺應用使能平臺連接管理平臺設備匯聚平臺家庭/個人應用智能分析3政府公共服務垂直平臺3垂直平臺2產業企業應用智能分析2智能分析1垂直平臺1（感知層）

數據傳送（傳送層）

數據處理1.0~2.82.6~7.50.3~0.80.3~0.91.0~2.82.6~7.50.3~0.80.3~0.90.8~2.30.1~0.40.1~0.20.2~0.60~0.17企業物聯網7企業物聯網除了手機與汽車外，工業是傳感器應用最多的領域。工業上使用的傳感器種類繁多，從傳感器種類來看，流量傳感器、壓力傳感器、溫度傳感器占據最大的市場份額，分別是21％、、14%。但傳感器類型多批量少，缺乏規模而影響成本的快速下降。8智能物聯網（AIOT）8智能物聯網（AIOT）5G能力。可以說5G將IOT與AI無縫融合，AI+IOT=AIOT（智聯網）IOTIOT5G的大連接要求：--100萬/1km2設備聯網；--傳輸時延10秒內；--不高于1%的丟包率；--一定的連接效率。AIAI與AI融合，相當于邊緣計算能力下沉到物聯網終端，幫助IoT開發者解決開發兼容問題。IOT模塊AI芯片開發框架應用端IOT模塊AI芯片開發框架應用端開發工具面向終端設備的開發平臺AIOT操作系統AIoT云架構

工控軟件需要與物聯網、大數據、云計算、AI結合，

基于Excel表的傳統的ERP知識即服務KaaSDaaS

從靜態發展到動態自適應實際場景。SaaS（軟件即服務）

生產金融ERP銷售

庫存服務人力資源應用開發（開發工具、微服務框架）應用開發（開發工具、微服務框架）

PaaS（平臺即服務）人工智能功能系統/架構集成（算法、訓練、工具）

客戶關系管理

采購 制造資源規劃SaaS

工業微服務組件庫

智能ERP增加的功能平臺即服務PaaS

+封裝的人工智能算法工業數據建模與分析（）工業大數據系統（

5G人機交互大數據

ERP

機器學習自治決策存儲計算基礎設施即服務

設備管理

資源管理

運維管理 故障管理

分析云計算 區塊鏈 API工業互聯網平臺IaaS工業互聯網平臺

計算平臺（自建或租用第三方IDC的計算、存儲、網絡資源）9

超連接執行時間能縮短25%聚類分析 大數據要通過分解和融合形成聚類，難點是提取集成方

變換的數據數據倉庫選擇數據選擇 變換 挖掘 聚類數據倉庫選擇數據向，構建集成模型分類分析 如何利用無標記的樣本來改善小數據集上構建的分類器關聯性分析 不同的數據集中呈現復雜的關聯關系，如何挖掘其隱

分辨率分析

去噪、特 降征抽取、 標稱化

數據可視化智能BI數據挖掘安全與隱私保護數據可視化智能BI數據挖掘安全與隱私保護 數據資源管理 MapReduceSparkFlinkHadoop（低價值密度數據）流處理技術MPP數據庫（高價值密度結構化數據）事務型數據庫

抽取信息

融合信息可視化/認證10大數據設施含的關聯。10大數據設施

基于磁盤的計算模式

基于內存的批量/微批的計算模式

基于流式計算模式訓練，大數據大算力小任務，效率不高，未來需要結合類腦計算，實現小數據小算力大任務。11算法技術訓練，大數據大算力小任務，效率不高，未來需要結合類腦計算，實現小數據小算力大任務。11算法技術目前人工智能算法主要依靠人工神經網絡，它是深度學習算法的基礎，能完成分類器作用。深度神經網絡第一步:訓練 深度神經網絡第二步:測試 目前AI算法需要大量有標注的數據作為樣例，依靠大量算力與海量數據來針對特定任務試錯參考：王蘊韜，通信世界，2020.03.12,/rengongzhineng/1180078.html12算力設施參考：王蘊韜，通信世界，2020.03.12,/rengongzhineng/1180078.html12算力設施機器學習對算力的要求機器學習的計算特點機器學習計算大部分場景僅需要低精度計算即可，一般應用場景下8可滿足95%以上需求，無需FP32、FP16等高精度計算；理核、深度緩存內存層次結構等計算技術；深度學習模型越來越復雜，已經無法在單片芯片完成計算，需要使用多芯片多場景的異構計算，因此必須考慮分布式的計算任務的通信與協同調度，實現密集且高效的數據傳輸交互。據斯坦福《AIIndex2019》報告，2012年之前AI的算力需求每兩年翻一番，2012年后則3~4個月翻番。根據OpenAI統計，從2012~2019年，隨著深度學習模型的演進，AI所需計算量已經增長30萬倍。對策加速提升通用計算能力重視發展專用計算能力（算力定制化）提前布局多系統多平臺協同生態（通用平臺+專用平臺；通用平臺+端側平臺）大企業通常自建中心云（配大數據和算力基礎設施及AI算法）和邊緣云，中小企業可租用公有云（），自建邊緣云。需要注意公有云不一定有適

中心云EnterpriseIntelligence智能大數據 基礎AI平臺 通用AI服云PaaS云IaaS

長周期規則制定)合企業任務的AI算法，需要通過與AI企業合作開發。

來源：華為公司

云邊協同（HTTP、MQTT等）工業生產線上的傳感器、工件、機器人、工業的

邊緣云（容器技術、函數計算等）VR/AR應用都要求快速響應；

視頻預處理

智能質檢 預測性維護分析設備管理

實時流處理

AIInterferenceLiteOSEC-IoT網關服務器第三方節點LiteOSEC-IoT網關服務器第三方節點低時延實時響應)提供確定性的傳輸時間，增強可靠性。

模型1 模型2 微服務架構

模型N據IDC50%的數據在邊緣側處理。到2020年邊緣計算支出將占物聯網基礎設施總支出18

IOT網關企業服務器設備

云平臺/工業大腦網絡交邊緣計算中心云計算的39%。邊緣計算

邊緣計算 換機13

大數據市場 設

供應 質檢設備制造 管設備

銷售 維修 回收服務 再用

企業大腦00110101001001001001101001010100111001010011110010001001000100100010001001010010010011001110011000數學建模

協同設計

數字孿生/預防性維護工業互聯網應用開發14機器視覺智能制造工業互聯網應用開發14機器視覺

供應鏈管理

市場管理安全運營體系態勢感知平臺 安全運營體系態勢感知平臺 安全運營保障數據集中 運營支撐安全防護體系網絡邊界接入安全零信任數據交換泛可信訪問安全通用安全服務安全基礎設施（身份體系、認證、授權、密鑰管理）來源 侵而成為DDoS的跳板。需要基于零信任架構，支持動態業務安全應用安全數據處理與使用生命周期安全大數據系統安全云平臺安全業務安全應用安全數據處理與使用生命周期安全大數據系統安全云平臺安全網絡與通信安全物理與環境安全奇安 的安全與加密。信集 傳統的認證和加密流程等協議不適于支持工業互聯網大團 連接與低時延，需要高可靠快速群組認證。，齊 數字孿生數據可能通過外網傳輸，僅靠加密仍難避免數向東 據被劫持，會遭遇外界勒索或導致企業經營混亂。企業需要建立IT與OT統一的安全團隊和企業

工業企業OT網絡IT網絡 企業安

政府部門態勢感知安服安全運營中心，還要與企業的上下游實現威 全服務

險通報

參考：陶耀東，360公司工業互聯網安全體系脅情報共享和安全防護的協同聯動，并從政工業互聯網安全體系府獲得安全態勢感知信息。

15

實時威脅情報和風險通報、解決方案合作

安全企業

電信運營商

工業IT技術ERP（企業資源規劃）MES

區塊鏈

大數據

人工智能信息安全

工業OT要素OperatingTech.Material——材料特性和功能Machine——機器精度和自動化Methods——工藝、效率等方法（制造執行系統）SCADA（監控與數據獲取）PLC

云計算

互聯網

移動互聯網

Measurement——測量與監控Maintenance——維護和售后服務IT與OT技術融合支撐工業互聯網（可編程邏輯控制器）IT與OT技術融合支撐工業互聯網傳感器與反應器時延敏感網絡、邊緣計算、協同設計、數字孿生、區塊鏈……

物聯網5G16

ManagementModeling——數據和知識建模云計算

KaaS（知識即服務）DaaS(數據即服務）

工業互聯網應用企業（通常向下包容DaaS）DataMiningDataCollectDataMiningDataCollectDataServiceDataOpening（可以向下包容PaaS/SaaS，未來還可以向上包容KaaS）SaaS（軟件即服務）

公有云/私有云/混合云MiddlewareWeb2.0ApplicationRuntimeMiddlewareWeb2.0ApplicationRuntimeJavaRuntimeDatabaseDevelopmentToolingCollaborationCRM/ERP/HRFinancialsIndustryA pplicationIaaS（基礎設施即服務）17IaaS（基礎設施即服務）17工業互聯網與云計算關系PaaS（平臺即服務）ServersNetworkingDataServersNetworkingDataFabricStorageSharedvirtualized,dynamicprovisioningIDC企業 提供IaaS層數據設施和計算設施，包括計算、存儲和網絡等虛擬化資源池。公有云企業 提供PaaS（數據庫、中間件、Web/Java運行平臺、工具軟件）和SaaS（各類工業控制與企業管理軟件）能力，公有云企業也可包含IDC功能。工業互聯網平臺企業 專用于工業互聯網的公有云，最好能提供DaaS(大數據建模與挖掘）和KaaS（機器學習和AI算法）。該平臺企業可直連客戶公司的設備，但更重要的是將平臺軟件作為產品銷售或出租到客戶指定的公有云/私有云/邊緣云，并對客戶提供技術支持與開發服務。工業互聯網應用企業 大企業可自建，中小型企業可租用平臺，需開發DaaS和KaaS應用。AI企業 提供AI算法和/或AI芯片。工業APP企業 提供工業APP及服務。物聯網企業 提供各類傳感器AIOT模塊等。監控單元產品企業 DCS/FCS/PLC/SCADA等。工控與管理軟件企業 SCM/PLM/ERP/CRE/MES工業互聯網安全技術與產品企業工業互聯網安全監測中心XX行業用工業互聯網創新中心（應用開發）工業互聯網技術支撐與服務中心（解決方案）工業互聯網產業聯盟工業互聯網本身也是一個規模很大的新興產業！18工業互聯網的產業鏈工業互聯網本身也是一個規模很大的新興產業！18工業互聯網的產業鏈CPS（信息物理系統）

從AI神經網絡算法、算力切入（華星光電）外部 云計算、大數據、人工智能、工業等服務數據服務 工業數據集成平臺企業供應鏈管理企業資源計劃生命周期管理物流倉儲管理

從大數據分析軟件切入（金鳳科技、協鑫、中策）從云計算切入（航天云網、吉利）從企業管理軟件切入（富士康）從市場和銷售數據分析切入（亞馬遜、波司登）管理 層

ERP

WMS從售后預防性維護切入（三一重工）從物流倉儲自動化切入（京東、青島港）從供應鏈管理切入（萬向）運營管理層

產品研發仿真生產過程仿真

制造執行系統MES排產、管理、物料、生產、質量、設備

從數字化設計與制造軟件切入（杭汽、濰柴）從機器視覺質量檢測切入（商飛）從邊緣計算切入（富士康）工業互聯網的起步模式工業互聯網的起步模式現場控制層

監控系統SCADA控制器新型智能設備傳感器 執行

分布式控制系統DCS傳感器/執行器傳統生產設備

其他現場控制系統儀器儀表其他設備

從物聯網切入（天合光能、無錫鋼鐵交易）從自動化生產線切入（汽車行業）從標識電子憑證聯結總裝與汽配切入（北汽福田）工業互聯網可從生產流程任一環節或CPS取決于切入點是痛點而且能夠獲得數據支撐！19工業互聯網的推廣深化過程是企業數字化轉型的過程，同時需要企業流程再造來適應。20工業互聯網成效的評估工業互聯網的推廣深化過程是企業數字化轉型