工业互联网的发展前景如何？赶得上互联网吗？
工业互联网的前景：一个深度剖析
一、 何为工业互联网？
首先，明确工业互联网（Industrial Internet of Things, IIoT）的概念至关重要。它不仅仅是把工厂里的设备连接起来，而是指一个由传感器、设备、系统和人员组成的网络，能够安全地收集、分析和共享工业数据，从而优化生产流程、提高效率、降低成本、催生新的商业模式。
其核心要素包括：
连接性 (Connectivity): 物联网传感器、嵌入式系统、PLC（可编程逻辑控制器）、SCADA（数据采集与监视控制系统）等通过各种通信协议（如OPC UA, MQTT）连接到网络。
数据处理与分析 (Data Processing & Analytics): 实时采集海量数据，并利用大数据、人工智能（AI）、机器学习（ML）等技术进行分析，提取有价值的信息。
平台与应用 (Platforms & Applications): 构建统一的工业互联网平台，提供数据集成、应用开发、设备管理、安全保障等功能，并在此基础上开发各种工业应用（如预测性维护、远程监控、数字孪生）。
安全性 (Security): 确保工业数据的安全、通信的可靠以及系统的稳定运行，这是工业互联网的生命线。
边缘计算 (Edge Computing): 在数据源附近进行数据处理和分析，减少延迟，提高响应速度，尤其适用于对实时性要求极高的场景。
二、 工业互联网的发展前景：为何如此光明？
工业互联网的发展前景之所以被普遍看好，是因为它直接触及了制造业的核心痛点，并为解决这些痛点提供了强有力的工具。
1. 提升生产效率与质量：
预测性维护 (Predictive Maintenance): 通过监测设备运行状态数据，提前预测设备故障，从而进行有计划的维护，避免非计划停机造成的巨大损失。这相比传统的定期维护更能节省成本并提高设备可用性。
工艺优化 (Process Optimization): 实时采集生产过程中的各类参数，通过数据分析找到最优的工艺参数组合，提高产品合格率，降低能耗和物料消耗。
自动化与智能化生产： 结合机器人、AI等技术，实现生产过程的自动化升级，减少人工干预，提高生产效率和一致性。
2. 降低运营成本：
能源效率提升： 通过精细化能源管理，监测各生产环节的能源消耗，找出浪费环节并进行优化，实现节能降耗。
库存管理优化： 实时掌握生产进度和物料消耗，实现精益库存管理，减少积压和缺货的风险。
供应链协同： 打通上下游企业的信息流，实现更高效的供应链管理，降低物流成本和采购成本。
3. 催生新商业模式与服务：
服务化转型 (Servitization): 从“卖产品”转变为“卖服务”或“按需付费”。例如，设备制造商可以提供设备的“按使用时间收费”或“按生产效率付费”的服务，通过持续的增值服务获取长期收益。
个性化定制生产： 借助工业互联网平台，企业能够更灵活地响应市场对个性化产品和定制化生产的需求，实现大规模定制（Mass Customization）。
数字孪生 (Digital Twin): 创建物理资产的虚拟副本，用于模拟、测试、优化和预测，能够极大地加速产品研发和生产过程的改进。
4. 提高决策的科学性与及时性：
实时数据驱动决策： 管理者可以基于实时、准确的数据做出更明智的生产、运营和战略决策，而不是依赖经验或滞后的报表。
远程监控与管理： 实现对工厂设备和生产过程的远程可视化监控和管理，提高管理效率和灵活性。
5. 促进产业升级与转型：
赋能中小企业： 工业互联网平台可以降低技术门槛和成本，让中小企业也能享受到数字化、智能化的红利，提升竞争力。
推动制造业向服务业延伸： 模糊了制造业和服务业的边界，创造了新的就业机会和经济增长点。
应对全球供应链挑战： 在地缘政治和疫情等不确定性因素下，工业互联网有助于企业构建更具韧性和灵活性的供应链。
三、 赶得上互联网吗？—— 一个辩证的比较
要回答“赶得上互联网吗？”这个问题，我们需要区分范围、规模、影响深度和实现难度等维度：
从覆盖范围和连接设备数量来看：
传统互联网： 连接的是人与人、人与信息、人与服务。设备种类繁多（PC、手机、平板、智能家居等），用户基数庞大，连接的数量已经达到百亿级别。其核心是信息的传递和交互。
工业互联网： 连接的是设备与设备、设备与人、设备与系统，更侧重于生产要素的连接与优化。虽然目前连接的设备数量可能不及传统互联网的用户设备总数，但工业场景下的连接设备往往是高度专业化、集成化且价值更高的。而且，随着智能制造的深入，连接的设备数量也在指数级增长，未来可能达到数千亿甚至万亿级别（考虑到微小的传感器）。
从数据价值和应用深度来看：
传统互联网： 主要处理社交、娱乐、新闻、电商等信息类数据。其核心是信息流的变现和用户体验的提升。
工业互联网： 处理的是生产过程中的物理数据、运行数据、状态数据等，这些数据直接关系到实体经济的运行效率、成本和质量。工业数据的价值体现在“优化生产”和“创造实体价值”上，其影响可能更深远、更基础，直接关乎国家经济的命脉。工业互联网的应用场景更加复杂和专业化，例如机器人的协同控制、精确的工艺参数调整、复杂供应链的实时追踪等，其对精确性、可靠性和实时性的要求远高于传统互联网。
从经济贡献和赋能能力来看：
传统互联网： 已经成为全球数字经济的支柱，催生了无数新兴产业和巨头企业，极大地改变了人们的生活方式和商业模式。
工业互联网： 是新一轮工业革命的核心驱动力，是实现智能制造、数字经济与实体经济深度融合的关键。它赋能的是整个制造业的转型升级，其经济贡献可能在规模上最终不亚于传统互联网，甚至在赋能实体经济、提升国家竞争力方面扮演更重要的角色。
从技术难度和实现路径来看：
传统互联网： 技术门槛相对较低，易于普及和创新，发展速度快，商业模式迭代迅速。
工业互联网： 技术挑战更大，涉及网络通信（低延迟、高可靠）、传感器技术、嵌入式系统、大数据分析、人工智能、信息安全、工业协议集成、边缘计算、云计算、数字孪生等多种前沿技术。同时，工业场景的复杂性、多样性以及对安全稳定性的极高要求，使得工业互联网的落地和推广比传统互联网更具挑战性。需要跨行业、跨领域、跨部门的协同合作。
结论：
“赶得上”的维度： 如果“赶得上”指的是经济规模、对社会生活的影响程度、以及创造新的商业价值的能力，那么工业互联网完全有潜力“赶得上”甚至在某些方面超越传统互联网。它承载的是实体经济的未来，一旦成熟，其影响将是全球性的。
“不一样”的维度： 工业互联网与传统互联网在应用场景、技术核心、数据特性、安全要求和价值实现路径上都有本质的区别。它不是简单地将互联网模式复制到工业领域，而是针对工业生产的特点进行深度定制和创新。
四、 挑战与机遇并存
尽管前景光明，工业互联网的发展也面临诸多挑战：
技术成熟度： 部分核心技术仍在发展完善中，尤其是在高可靠通信、低延迟网络等方面。
标准和互操作性： 缺乏统一的标准和协议，导致不同厂商的设备和系统难以互联互通。
数据安全和隐私： 工业数据的敏感性极高，一旦泄露或被攻击，后果不堪设想。
人才短缺： 既懂工业又懂IT（信息技术）的复合型人才严重不足。
成本投入： 部署工业互联网需要大量的硬件、软件、网络和系统集成投入。
企业文化和意识： 部分传统企业对数字化转型的认知不足，接受度和变革意愿有待提高。
投资回报周期： 工业互联网的投资回报可能需要较长周期，这对于一些企业来说是障碍。
然而，这些挑战也正是机遇所在。随着各国政府的大力推动（如“中国制造2025”、“工业4.0”等），以及相关技术的不断进步和成本的下降，这些挑战正在逐步被克服。
五、 总结
工业互联网不是传统互联网的替代品，而是对互联网技术在工业领域的深化应用和拓展。它将互联网的连接、数据、计算能力赋能给实体经济，实现生产方式的根本性变革。
可以说，工业互联网是实体经济走向数字化的关键路径，是新一轮工业革命的核心引擎。它代表着下一个万亿级市场，并且正在以一种深刻且务实的方式重塑全球经济格局。
它能否“赶得上”互联网，取决于我们如何定义“赶得上”，但可以肯定的是，它将成为与传统互联网同等重要甚至在国家竞争力方面扮演更关键角色的领域。传统互联网连接了信息世界，而工业互联网正在连接并优化现实世界，这可能是其更宏大的意义所在。
网友意见
谢邀。
工业互联网这事吧，国家需要、行业需要，甚至工人和消费者都需要。
但是老板们，暂时不需要。
iaas/saas/paas也好，工业手机和传感器也罢，多数老板都不怎么感冒。
尤其是一些厂佬，几十万买茶买梨木，可以；同样的钱买套软件、改条产线，不行。
像某家在国内找工厂、往海外卖衣服的跨境电商巨头，估值都过400亿美刀了，也看过好几家服装工业互联网的方案，但最后的结论是：
堆人。
你一个搞工业互联网的，满心想着：我们把人、机、料的数据串起来，随时可调用可计算，这样就能大大降低各个环节的时间成本。那些巨头不得抢着用？
现实是：巨头们大手一挥，决定在每家工厂附近3公里范围内留个人，每个人至少盯住十家工厂。一旦要确认订单状况，那个人就直接骑着小电驴杀到产线上。
这是你梦寐以求的工业互联网么？
而且千万不要觉得工业互联网是虚的，所以老板们不买单。
工业互联网圈子里，消费互联网的人还是少，多数是产业界出身。这些人知道产线的实际情况，也会找产线做贴近真实的降本增效测算。
很多方案是在东莞中山佛山金华湖州潍坊的产业集群里，跑了好几年的，是经受了现实工业环境的考验的。
但哪怕你数据很真实，真的能够帮厂佬们降低成本提高效率，厂佬们也很难接受你的方案。
堆人堆习惯了。
除了老生常谈的钱少、没有参照物、过于专门化等问题，工业互联网还要面对一个行业心理的切换问题，尤其是你的买家：
不理解数据。
工厂很难去理解为什么要在设备上加装传感器、为什么要让工人用工业面板。和你开会时，老板们都会客客气气地表示他们对新技术形态应用到工业端的期许；但在他们内心，他们完全没概念要怎么运用这些数据。
“你看，你的工人在这个环节耗时最长，我们发现是这个操作动作的问题。”
你脑海里想的是：我指出了问题所在哦，你只要照着这个方向去调整设备或者工序流程就能解决哦。
结果老板一拍桌子，把线长喊过来骂一顿，完事。
我告诉你这里堵车了，我以为你会去调整红绿灯的时间，结果你转身去骂司机。
搞工业互联网越久，越觉得很多问题和工业互联网没啥关系。
“现在手办产能不够，排期排到了后年”；
为什么不够呀？
“因为滴胶、修边、上色的熟练工不够”；
那这些熟练工的生产流程和工序标准，你知道吗？
“我们也不知道”。
兄啊，你缺的不是工业互联网，你缺的是90年丰田提出的精益生产。
我们的工业，尤其民营制造业，是什么水平呢？
老板基本是销售型，有很多老板甚至完全不懂制造。像日本电视剧里那种穿工装胸口插支钢笔的老厂长，贼少；
这种老板，他只需要决策辅助工具，他不需要生产优化乃至升级改造的方案。也不是不需要，而是他实在看不懂；
那什么是决策辅助工具？说白了就是一套传感器加监控摄像头嘛。老板不懂设备和材料，也不懂工序之间的关系，只懂人。那就帮老板把人管好咯。
这是我们几年前梦寐以求的“人、机、料互联”么？
当然，厂子里总是有技术人才。但这些技术人才权重不高，他们的职责是运维，保证生产别停，保证某种订单能做。因此尽管很多技术主任和你把酒言欢，但他们拍不了板。
最后能推得出去的“工业互联网”方案，要么是搭个服务器，要么是做个UI集成一下数据，要么是帮着做个更高科技的监工。
优化，太难了。
所以尽管我坚持工业互联网是中国制造业的必然方向，我还是建议想入行的小胖友要谨慎。
真的很感兴趣的，可以先去德企日企美企的工业集成方案商那里待着。国内这块，还得等好几年。
#工业互联网#
可以讲一点不敏感的信息。
工业互联网有一个很大的关键，是行业内一些信息标准的拟定和推行会受到私营企业的抵抗。
因为这会直接增加制造业企业对监管部门和对竞争对手的透明度。这个是私营企业们——尤其是一些领军企业——从心底里不愿意的。
于是大众的“工业互联网”，搞到最后往往实质变成“大众工业局域网”——所谓互联互通，几乎严格的限于大众内部，适应大众自己的标准；特斯拉也会搞成“特斯拉工业局域网”。
大家都在盘算着靠自己孕育成熟的标准诱惑或者强迫自己的供应商加入自己的阵营。
这个问题，由于中国的央企国企系的制造业企业是同一个老板，对中国有天然的优势。
一些政策在做技术论证和试点，一旦论证和试点结束，央企国企有望会以一个比较快的步调加入一个国家标准体系实现互联互通。而这自然会席卷为ta们配套的各种大中小型民营企业，迫使ta们完成各种配套标准的适配。
这是一个很大的优势，上面当然看到了。
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