1、工业互联网是新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物。工业互联网是实现产业数字化、网络化、智能化发展的重要基础设施，通过人、机、物的全面互联，全要素、全产业链、全价值链的全面链接，推动形成全新的工业生产制造和服务体系，成为工业经济转型升级的关键依托、重要途径、全新生态。工业互联网数据是工业领域各类信息的核心载体，通过汇聚、处理、分析、共享和应用各类数据资源，实现对工业领域各类资源的统筹管理和调配，发挥数据作为核心生产要素参与价值创造和分配的能力。
2、工业互联网由网络、平台、安全三大体系构成。工业互联网实现海量数据汇聚、整合、分析和处理。其中网络是工业互联网实现互联互通的基础，平台是发展工业互联网的核心，安全是工业互联网的保障，三大体系各自包含了与之相应的架构与技术构成，融合发展构建了工业互联网生态。工业互联网是推动中国数字经济发展和制造业升级转型的关键助推器。
中国工业互联网产业规模增加值从 2017 年的 2.35 万亿元增长至 2019 年的 3.41 万亿元，CAGR 达到 20.46%，整体产业迈向发展快车道，而这一切得益于中国工业互联网制定了完善且明确的顶层设计目标。
△ 图-2 2019年各省市工业互联网产业增速显著高于GDP增速
（一）技术支持
工业互联网平台帮助企业整体优化带动企业转型升级。大数据、人工智能技术驱动的工业数据智能分析支撑工业互联网平台实现数据价值挖掘，打造工业数据分析与可视化平台是众多主体布局的关键切入点，与行业场景和业务需求深度结合成为工业数据分析与可视化平台未来发展必然趋势。不同主体布局过程中，呈现出“两大路径四种方式”：
一是工业企业推动领域经验知识的数字化、软件化。一方面将原有数字模型与分析工具转化为平台服务，霍尼韦尔 Sentience 平台中集成工艺计算包以帮助用户实现石化工艺优化，东芝 Meister 分析平台基于工程积累的专业知识来分析制造过程中各类事件之间的复杂关联，中联重科依托工程机械设备故障行为模式的经验积累帮助客户及时进行故障预警并提出最优维护计划；另一方面在传统经验基础上引入先进智能分析技术，形成新的平台分析服务，罗克韦尔 Factory Talk Analytics 平台可以利用自然语言和生产人员进行互动，帮助后者发现并解决设备难题；日立 Lumada Analytics 平台使用机器学习来发现设备数据中的故障模式，寄云 NeuSeer 平台引入大数据分析工具对特种玻璃生产中的实时数据和翘曲问题检测记录进行关联分析，快速定位关键参数工作范围。
二是 IT 企业在大数据、人工智能技术上叠加工业知识。一方面，在实现方式上，IT 巨头多立足自身基础技术平台提供通用化算法和工具，微软 Azure 平台提供从云端到边缘的丰富 AI 工具组合，丰田物料搬运欧洲公司则利用其 AI 服务实现流程自动优化。另一方面，技术创新企业面向客户需求提供一站式工业 AI 解决方案。
业务 PaaS 平台将形成整体百花齐放、特定专业领域相对集聚的发展局面。作为支撑前端灵活构建各类工业应用和解决方案的后台中枢，业务 PaaS 平台需要深厚的专业知识和领域经验积累沉淀，不同领域龙头企业依托传统业务优势布局业务 PaaS 平台，加快积累深度融入领域知识的业务组件成为赢取市场竞争的核心。专业服务能力和行业经验积累共同支撑业务 PaaS 平台构建。一是对设计、生产、管理、运维等领域服务能力改造升级形成开放 PaaS 服务。如工业软件厂商 PTC、达索、索为、用友等将设计仿真、运营管理、采购销售领域软件转化成平台中独立的服务模块，快速满足用户个性化应用软件定制需求；GE、西门子、ABB、日立、三一、徐工、擎天科技等自动化、装备和制造企业则凭借生产优化、资产运维、能耗优化等方面的优势，在平台里提供专业化的预置解决方案。二是将特定行业经验知识以数字化模型或专业化软件工具形式积累沉淀到平台中。如数控机床行业龙头企业德玛吉森将其长期积累的参数优化、故障运维、产线管理经验转化成 ADAMOS 平台中的开放式 API，赋能给其他装备制造商和客户。
围绕产品全生命周期优化，为加速产品的创新迭代、提升用户体验，本田公司利用 IBM 大数据分析技术，使自身 100 人的工程师团队能够以更高的效率分析上百万份司机行为数据，并结合产品材料、结构设计等数据，初步实现产品全生命周期优化。再如海尔基于 COSMO Plat 平台对用户需求、反馈与制造能力数据进行整合与分析，某新产品上市周期由 6 个月降低至 45 天，一年时间内产品实现 3 次迭代升级，价格提升 10% 以上。
（二）规避风险降低成本
