很高興有機會跟大家分享中國信通院在工業大數據、工業互聯網方面研究的初步的成果。
從三個方面進行介紹，一是工業互聯網的理解和最新的進展。二是工業互聯網產業聯盟。2月1號工業互聯網產業聯盟成立，4月7號召開開工作組會議，想把情況跟大家分享。三是對工業大數據的認識。
雖然各國的戰略不太一樣，但是核心都是推動制造業的轉型升級，結合了新一代的信息技術，推動裝備升級以及工藝材料方面的升級。
在工業互聯網的發展下，會產生很多新的業務和模式，我們總結成“四化”，智能化生產、網絡化協同、個性化定制、服務化延伸。四化的內涵有很多，包括互聯網內部和公眾網上會有一些大的演進和變革，最終為了實現我們的節能減排目標。
首先對工業互聯網內涵的理解。工業互聯網是產業和應用的生態，是互聯網新一代技術與工業系統的全方位深度融合形成的產業和應用的生態。
互聯網是全球互聯的基礎設施，工業互聯網架構在現有的公眾網絡上，針對工業有增強和演進。所以信息基礎設施是很重要的一環。在網絡層面，除了大網還要考慮工廠內部網絡信息化和信息控制系統的發展建設。
數據是很重要的一環。網絡互聯只是一個基礎，但是不是目的，目的應該是數據基于各種網絡鏈接能夠流動起來，形成全方位各個層次的數據鏈條。在此基礎上，通過建模分析產生各種智能化的應用。數據涉及到很多層面，包括底層數據傳送。另外，不同的層次采集數據，包括工業數據的自執行，跨系統數據的共享、流動和建模分析。數據和工業互聯網是非常緊密的關系。
目前工業互聯網體系架構還在研究，希望在5月份的時候能夠發布體系架構。這個體系架構包括了定義，怎么看待工業互聯網。目前達成了一些共識，首先數據是非常重要的核心，它涉及很多環節，包括數據采集，在微觀層面數據實時的集成處理，保證工業處理的實時性。往上有數據的建模分析，再結合各個層次，車間工廠企業層面利用數據實現運營生產的優化。另外還要考慮數據在大網上的閉環。工業互聯網大的體系架構就是把數據作為核心的要素，跟物理的連接，包括應用采集層面。
另外是網絡化安全，網絡是基礎，安全是很重要的保障。網絡含了網絡的互聯，還有標識解析和應用支撐，IaaS、PaaS、SaaS都有相關的支撐，還有系統的服務化。這是我們對整個工業互聯網系統的認識。
分享工業互聯網的一些進展。德國工業4.0推動的比較快，工業4.0平臺政府發揮重要的作用，另外企業、高校、研究機構，幾大協會等，共同推動工業互聯網的發展。2015年10月份發布標準路線圖2.0版，提出成立工業4.0標準化理事會，發布了參考架構和詳細描述，還包括案例庫的收集和測試床。
美國工業互聯網聯盟組織目前進展非常快，成員涵蓋251家，涵蓋了十大類型，有大數據企業，工業企業，系統集成企業等。40%多是美國，但德國、亞太的企業也在紛紛加入IIC，發展非常快。美國工業互聯網聯盟的目標是提出參考架構，在此基礎上引領標準的制定和相關的研發。中國已經有11個單位加入和組織活動。美國工業互聯網聯盟組織梳理的核心工作，一個是測試床，進展非常快，待通過的20多個，已經通過的15個左右。另外也征集了很多的案例，提煉共性的需求，展示業界具體的經驗。IIC已經和70來個組織建立了關系，希望能夠深化標準組織的影響力，把IIC的成果反映到標準組織里面去，開展標準化的工作。
2015年美國IIC和德國工業4.0都發布了參考架構，兩個組織也在進行對接。3月2號，德國工業4.0和美國IIC簽署了合作協議，進行深度的合作。參考架構做了一個映射，左邊是IIC的架構，從功能視角可以看到有物理、控制、運營、應用、商業，跨層的功能和系統特征。右邊是德國的參考架構，基本是三大集成的理念，縱向的，端到端的全生命周期管理。從功能的角度做的一個映射，雙方簽署了合作意向會進一步推動將來的合作，針對具體的測試床和具體的標準，IIC和德國工業4.0計劃5月初在芝加哥開會進一步討論。
中國企業在工業互聯網方面做了很多探索，包括海爾智能工廠，航天二院天智云。海爾在沈陽的冰箱廠一個產品線能夠支持500多個型號的產品生產，在各個維度都有快速的對產品線的調配。航天二院之天智云發展非常快，包括協同生產服務和制造資源相關的企業搭建一個大的平臺，提供協同的設計研發和商業方面的對接，現在已經匯聚了30多個企業。
應用實踐推動工廠內外的改造。從生產系統改造來看，灰色是現有生產制造的產線和控制系統，很難改造，企業普遍的做法是在設備上疊加一些傳感器，這樣能把數據采集上來，匯聚到工業數據平臺上進行大數據的分析和應用。
簡單介紹一下工業互聯網產業聯盟，苗圩擔任指導委員會主任。
成員發展非常快，剛成立時143家，現在正式會員158家，還有很多在提出申請。中國信息通信研究院是理事長單位，還有9家副理事長單位，34家理事單位。來自工業企業和信息通訊企業會員的數量是持平的，都是30%多，一個36%，一個38%。我們希望工業互聯網產業聯盟能成為全球化的聯盟，也有境外的企業參與。
現在聯盟一共有七個組，總體組、需求組、技術與標準組、安全組、試驗平臺組、產業發展組、國際合作組。在總體組下面設了三個特設組，工業大數據、邊緣計算和知識產權，也是希望能夠對這些重點的方向匯聚力量快速突破。
七個工作組主要工作范疇的總體考慮。總體組主要是體系架構研究和整體工作統籌。需求組涉及到共性和行業特有需求的分析。技術標準組對網絡技術、云、大數據相關的基礎研究和標準的制定。聯盟希望跟德國和美國IIC合作，組織相關的試驗平臺，把研究成果拿到試驗環境下驗證推動。試驗平臺組包括方案在試驗平臺上的試運行。產業發展組會做產業發展推廣的工作，包括試點示范，包括解決方案的遴選，最佳實踐推薦。國際合作組是跟國際合作的推動。
我擔任總體組的組長，阿里的是需求組，航天科工是技術與標準，360是安全，試驗平臺是華為，中國電信是產業發展，信通院是國際合作，華為是邊緣計算組組長。
下次的會議計劃在7月份召開，各個工作組的工作同時推動。
聯盟2016年的成果顯著。一個是試驗報告，成熟以后會在聯盟的網站上發布。試驗平臺會搭建水平架構和垂直領域試驗平臺。產業發展也有很多工作要做，包括試點示范、解決方案的輸出、優秀案例的發布，另外有推動標準研制和國際合作的工作。5月份左右開始有成果的輸出，大家可以多關注。
下面介紹工業大數據。工業大數據在很核心的位置，包含很多環節，包括采集、處理、建模、決策。數據源很多，來自不同的元素，包括傳感器、機器、工廠、企業經營數據。通過網絡互相銜接形成大的閉環。
對工業互聯網與傳統的工業數據和互聯網數據進行對比，包括范圍、采集的頻率、數據量、格式、關聯性、實時性的要求。整體來看，工業互聯網實時性的要求更高，特別是在生產制造環節。工業互聯網的數據量非常大，數據的結構是并存的，實時性比較突出。
目前工業架構中的數據應用總體來看是相對割裂的，沒有完全形成一個閉環。企業有一個網關，這是防火墻，生產環節的數據基本上還是在這個層面，沒有很好的和企業之間銜接起來。很多數據的配置和使用都依賴于員工的調整，沒有達到智能化自動的調整。另外，沒有形成真正的閉環，以及和企業層面形成大的閉環。
工廠部署環節圖。將來工廠內部有兩個層面，一個是在工廠下面形成一個閉環，將來邊緣計算的能力是很關鍵的。另外，很多數據能夠上到企業級的數據平臺上去，包括互聯網的數據，包括生產環節的數據。最終通過數據的分析實現對生產經營的決策和反饋控制。從這張圖上可以看到將來數據對信息系統的演進和對外連接也會有很大的影響和推動作用。
這是從功能架構給出來的工業數據，分成幾個大的層次。這張框架圖還在討論修改中，和最終發布的不完全一樣，分為數據采集。然后是數據集成和處理，數據采集上來以后，跟實現工業系統的數據對象關聯，很多不同的數據進到不同的數據庫里。數據采集上來后疊加語義進行描述，以便進行數據的分析和建模。最終實現各個環節智能化的應用。在建模上我們跟國外可能有一些差距，不僅是某一個功能，包括產線整體的建模、流程的建模，這是未來很重要的關鍵。
工業互聯網產業聯盟下面有大數據特設組，希望通過特設組快速推動工業大數據的研究。包括整體性的研究、需求框架、標準試驗。
這是具體的成果，一是發布大數據行業需求分析報告，對具體行業數據應用情況和需求進行分析。二是針對工業大數據給出體系框架，包括后續的實施路徑，發布白皮書。還有一個重要的工作，特設組的工作是將來要制定什么樣的工業大數據的標準，開展什么試驗，開展什么驗證內容，由哪些專門的行業來推動，會給出傾向性的建議。
