3.2 我国工业互联网平台的发展特点

我国工业互联网平台在数据采集、工业IaaS部署、工业PaaS平台建设、工业APP培育、开发者生态构建等方面取得了初步进展。

3.2.1 边缘层数据采集和分析能力普遍提升

为解决当前工业现场数据采集数量不足、类型较少、精度不高等问题，各平台企业积极提升数据采集解决方案能力。在数据采集协议支持方面，超过一半的平台支持多种数据采集协议；64%的平台采用通用协议OPC-UA，其中近一半的平台还采用了自主开发协议转换解析模块，协议兼容能力相对较强。在数据采集集成解决方案能力方面，81.3%的平台具有自主开发软件网关、硬件网关或集成第三方解决方案的能力，围绕底层数据采集提供技术产品和解决方案。在边缘层数据预处理能力方面，38%的平台通过部署边缘计算模块，实现了数据清洗、数据缓存及在生产现场的轻量级运算和实时分析，如图3-6所示。

3.2.2 工业IaaS部署主要采取自建云方式

IaaS是工业互联网存储和计算资源的关键载体，是各工业互联网平台建设的重点。一是从建设方式来看，59%的平台采用自建云方式部署IaaS基础设施，29%的平台采用租用公有云方式部署IaaS基础设施，基本以阿里云、腾讯云、华为云、微软Azure、亚马逊AWS等为主，11%的平台兼用上述两种方式部署IaaS基础设施，还有1%为两者皆无。二是从建设主体来看，采用租用公有云方式的企业中73.3%是ICT企业，制造企业出于企业知识产权、商业机密保护、业务系统安全等方面考虑，大都采用自建云方式。目前，西门子MindSphere、GE Predix均与亚马逊AWS和微软Azure两家云服务商达成合作协议，租用公有云方式成为工业互联网平台部署和应用推广的可行选择，如图3-7所示。

3.2.3 工业PaaS平台建设路径日益清晰

工业PaaS平台建设尚处于起步阶段，但建设路径逐渐清晰，为SaaS赋能能力日渐增强。在基础架构选型方面，59%的平台企业采用自主研发架构，其余的均采用Cloud Foundary、Open Shift等国外成熟的开源架构体系，如图3-8所示。

在服务管理方式方面，超过60%的工业互联网平台采用微服务模式，能够有效支持用户敏捷开发和个性化应用的部署，如图3-9所示。

从不同工具类业务功能组件来看，建模类工具、可视化展示类工具是各类平台部署和应用较多的工具组件，占比分别是32.4%和26.1%，反映了当前制造企业在研发设计、经营决策等环节的平台应用需求更大。从不同服务领域的平台看，各类平台在业务功能组件的部署上各有优势，同样反映了各类平台应用需求各有侧重。面向装备行业的平台在建模类工具、可视化展示类工具、仿真分析类工具、知识管理类工具等各种业务功能组件部署数量上均超过其他行业平台；面向电子行业的平台在建模类工具、可视化展示类工具、知识管理类工具部署上仅次于面向装备行业的平台；面向原材料行业的平台在建模类工具、可视化展示类工具部署上排在第三位，如图3-10、图3-11所示。

从行业机理模型储备来看，装备类机理模型数量最多，占比高达43.57%，接近全部模型统计总数的一半，其次是其他类、石化类，分别是20.18%、17.72%，这主要得益于装备行业的数字化、信息化基础较好，各个层面的数据采集基础、设备端和平台端的协同程度、业务系统集成云化水平均较高，为工业机理的沉淀和模型转化创造了良好的条件。但总体而言，全行业的机理模型缺失较为严重，无任何机理模型的平台占比接近30%，是目前工业PaaS平台建设的主要短板，如图3-12所示。

为满足海量工业数据挖掘需求，各类平台基本都引入了聚类算法、分类算法、回归分析、关联规则、文本分析等大数据处理分析技术或工具，据统计，仅有6家平台还不具备大数据分析能力，占比仅为8%。从大数据处理分析能力来看，引入了深度学习算法工具的平台占比达45%，这较大地提升了平台的数据分析、预测、优化和决策能力。随着越来越多的行业机理沉淀，深度学习等人工智能算法将有可能更多普及，以支撑越来越复杂的融合性数据分析任务，如图3-13所示。

第三方专业的数据存储和管理服务成为行业发展的主要方向，采购第三方服务的平台占比达64%，比自主研发平台高出28%，这与平台采购基础设施服务的趋势保持一致，如图3-14所示。

3.2.4 工业APP培育和应用全面展开

工业APP应用开始向制造业各行业、各领域、各环节全面渗透，成为制造业应用创新的重要载体。从应用场景来看，工业APP已基本覆盖研发设计、生产制造、经营管理、售后服务等生产制造全过程。生产类APP数量最多，高达35.8%，其中，用于设备监控运维和产品质量管理优化的生产类APP数量位居前列，分别为45.1%和19.5%。营销服务类APP次之，占总量的18.8%，其中，用于产品预测性维护、产品故障检测分析、产品远程监控的营销服务类APP分别为12.4%、27.3%和60.3%，如图3-15所示。

从服务行业来看，工业APP应用主要集中在装备、跨行业通用和石化领域，占APP总量的比重分别达到44.03%、18.93%和14.73%。一方面，跨行业通用APP大部分由传统的通用软件云化而来，在开发、部署、应用上难度相对较低；另一方面，工业APP应用集中的装备、石化行业，也是行业机理模型积淀最多的两个行业，这表明行业机理模型对于工业APP开发应用的支撑作用不可或缺，两者将共同决定着工业互联网平台的核心能力与竞争优势，如图3-16所示。

3.2.5 开发者生态构建仍处于萌芽状态

各类平台培育开发者的积极性较高，已经建立或正在筹备建设开发者社区的平台数量过半，这主要得益于企业对于工业互联网平台价值的认识不断增强。但是，受PaaS平台的建设成本、技术能力和开放程度所限，当前的开发者社区建设手段单一、水平不高，均未形成较为成熟的建设运营模式，集聚的开发者数量和活跃程度都比较低，特别是缺乏有效的利益共享机制，平台开发者培育的基础能力亟待提升。

从开发环境建设方面来看，提供开发工具是吸引开发者入驻平台参与创新的重要手段，43%的平台为开发者提供C++、Java/Objective-C、Ruby/PHP等开发工具，如图3-17所示。

从开发者社区建设方面来看，超过50%的平台企业已经建立或正在筹备建设开发者社区，用友精智工业互联网、阿里云、航天云网3家平台的开发者数量突破10万，其中前两家平台月平均活跃开发者数量过万。