2021 一开年,接踵而来的重磅利好政策无疑显示出社会各界对工业互联网(IIoT)发展寄予的厚望。然而,我们都知道但凡面对大机会,总会是像技术炒作周期曲线那样,“一波三折”的历经波峰和波谷,该掉的坑一个不会少。有时甚至可能是九死一生。

 

 

你好,这是我在【物女心经】专栏写的第 213 篇文章。

 

1 月 8 日,央视《新闻联播》播出了时长 5 分钟的要闻,题为《工业互联网加速中国新型工业化进程》。要闻强调,5G 与工业互联网的融合,将加速数字中国智慧社会建设,加速中国新型工业化进程,为中国经济发展注入新动能。

 

 

1 月 13 日,工业和信息化部印发《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023 年)》,提出到 2023 年,我国工业互联网新型基础设施建设量质并进,新模式、新业态大范围推广,产业综合实力显著提升。

 

 

2021 一开年,接踵而来的重磅利好政策无疑显示出社会各界对工业互联网(IIoT)发展寄予的厚望。

 

人生如逆旅,我亦是行人。

 

作为新技术的长期观察者,我们都知道但凡面对大机会,总会是像技术炒作周期曲线那样,“一波三折”的历经波峰和波谷,该掉的坑一个不会少。有时甚至可能是九死一生。

 

对标互联网的发展,在群雄逐鹿的 1999~2001 年间,美国纽交所和纳斯达克共有 899 家科技公司 IPO,但到 2019 年,这批公司中股票仍存续的只有 61 家。

 

如何将各种促进产业发展的措施用到实处,转化成工业互联网企业实实在在的高质量发展,还需要多方的持续努力和推动。

 

面对风头正盛的工业互联网,有些时候我更愿意以“泼冷水”的态度多往相反的方向去想想,产业是否足够扎实和健康。

 

01、数采硬件的出货量是先行指标

 

 

根据《新闻联播》中播报的数据,工业互联网网络已覆盖全国 300 个城市、连接 18 万家工业企业,覆盖装备制造、航空航天等 30 多个国民经济重点行业,加速着各行各业的创新变革。

 

统计显示,2020 年,我国工业互联网产业经济增加值规模约为 3.1 万亿元,占 GDP 比重为 2.9%。工业互联网融合带动的经济影响规模约为 2.5 万亿元,对 GDP 增长的贡献超过 11%,将带动超过 255 万个新增就业岗位。

 

工业互联网巨大的社会与经济价值毋庸置疑,不过工业互联网的价值最大化,一定是建立在设备数据被有效采集、传输、存储和分析的基础之上。

 

工业企业有很多利用工业互联网提质、增效、降本、减存的需求,为了实现这些目的,起始步骤要从关键数据的采集开始。

 

用户需要明确采集震动、温度、湿度、电压等哪些设备和产线数据,在适当的位置加装传感器、仪器仪表、变送器等数据采集硬件。只有打好了这些基础,才能有底气去谈后续的数据分析和决策。

 

因此,数据采集是源头步骤,数据采集硬件的出货量是工业互联网发展的先行指标。

 

在工业互联网发展初期,工业世界普遍存在的是各种工控“信号”,由于信号与数据的差异,很少有企业具备数据思维,导致传感器的数量严重不足,很多数据还没有形成有效的长期积累。

 

过去在工业互联网的理念还未普及之时,安装传感器不仅增加成本,而且平白增加了设备的复杂度,还没有明确的应用意义。设备本身已经够复杂了,谁也不愿意再费力增加一些看似没用的传感器。

 

只有数据采集硬件的出货量达到一定数量,才有可能从量变引发质变,促进工业互联网的长期健康发展。

 

根据《2020 年中国工业传感器市场年度报告》中的分析,近年来工业传感器一直保持着较高增长率,但在 2019 年整体市场呈现出增幅下滑。

 

数据来源:《2020 年中国工业传感器市场年度报告》

 

2020 全年来看,工业传感器受疫情影响有限。新冠疫情对工业传感器市场的影响主要体现在 2020 年第一季度,产品无法有效的完成销售与出货。

 

作为细分领域,值得关注的是视觉类传感器,其整体市场近两年发展良好,增速保持在 20%。预计未来这种增长势头将可延续,主要原因在于其应用范围的扩大。机器视觉目前的 3D 技术可运用于多种场景,深度学习也开始逐渐运用于瑕疵识别等新场景。

 

不过,整体来看,从 2012 年工业互联网的概念出现至今,底层的工业传感器数量虽然持续增长,但远未达到从量变引发质变的临界点,工业互联网平台的价值还没有充分体现。

 

沉下心来以最基础、最核心的方式布局市场,将工业互联网的着眼点下沉到工业传感器层,更容易扎实的构建完整而优质的工业互联网发展底座。

 

02、工业互联网的冰火两重天

 

 

工业互联网不存在“爆款”的可能性,它引发的变革不会一蹴而就,而是渐进式转型。

 

工业互联网的真正意义在于促进产业生态的重构。

 

生态的重构要以工业企业为主体,才能顺利推进。

 

这个过程中,企业可能将面临着巨大的市场风险和科技创新风险,一旦企业在技术路线选择方面脱离了市场需求,就要承担前功尽弃的后果。

 

同时,如果工业互联网的投资回报率算不清楚,就意味着见效慢,效果很难评估,工业企业的推进意愿自然不会提升。

 

与政府相比,工业企业离千变万化的市场需求更近,也离捉摸不定的科技前沿最近。作为各种市场变化的第一位接受者,企业对市场动态最为敏感,对技术应用最为挑剔。

 

这也就造成工业互联网从发展初期,一直存在着冰火两重天的状况。

 

火、热的一方是国家和各地政府,积极推动,持续加码;

 

冰、冷的一方是工业企业,谨慎参与,动力不足。

 

可喜的进展是,这个问题正在得到逐步改善。

 

这主要得益于工业互联网企业的认识成长与迭代。

 

回首 5 年之前,工业互联网还停留在创造表面价值,通过 3D 仿真、显示大屏和数据可视化,将数据进行直观的呈现。

 

现如今,工业互联网企业已经意识到,如果对工业理解不深,触及不到工业实质,再先进的互联网也发挥不出应有的价值。

 

因此,工业互联网企业逐步向上图中莫比乌斯环右侧的更深层面渗透,触及到工业本质,与不同细分行业的不同产品、服务提供商配合落地,形成价值闭环。

 

以预测性维护为例,工业互联网平台仅仅显示出故障预测和报警信息并不足够,最终用户希望工业互联网企业在合作协议中,保证设备的正常运行,如果发生停产损失,服务者需要承担一定的赔偿责任。

 

这就意味着工业互联网企业除了利用预测性维护,将服务环节从“被动”变为“主动”之外,还要快速建立提供更多运维与深度服务的能力,才能真正将数据转变成价值。

 

不少工业互联网企业正在朝这个方向实践,迈上新台阶,更上一层楼。

 

03、5G+工业互联网发展评估

 

 

从全局来讲,在全国大范围、社会大尺度、跨行业大协作的运作当中,工业互联网还没有充分展现和承担应有的资源优化和配置作用。

 

你可能会问:其中的企业既然九死一生,你还看好工业互联网吗?

 

是的。

 

我不仅看好工业互联网,更加看好 5G+工业互联网。

 

正如面对过热的工业互联网,我更愿意往相反的方向去想想;很多时候,我也愿意探身往前进的未来方向去看看。

 

通过近距离的观察,我们看到了很多工业企业已在实际工业场景中,探索出多项 5G+工业互联网应用。

 

因此,物联网智库从 2020 年开始,构建 5G+工业互联网产业发展模型,并且撰写《5G+工业互联网发展成熟度白皮书》。其目的是帮助企业与方案商了解行业应用发展态势,方便其完成客观的自我评价。

 

目前初代 1.0 版本主要的作用在于帮助工业企业客观的进行自我评价,未来将会不断优化针对企业的发展提供更加多元化的功能服务。

 

5G+工业互联网发展评估模型重点关注 5G 在工业互联网中的实际部署情况、应用情况及取得的效果,因此评价体系分为设施、应用、效益三大层面。

 

其中设施层面包括工厂内 5G 网络设施、智能设备 5G 连接、生产要素 5G 连接三个评估角度;应用层面包括智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸以及其他应用领域五个评估角度;效益层面则包括产品效益和企业管理效益两角度。

 

 

根据调研分析,离散型工业和流程型工业的 5G+工业互联网发展方面有明显差异。整体来看,离散工业的 5G+工业互联网发展水平两级分化较严重,流程工业企业则相对集中。

 

企业在研发设计环节,基于 5G 网络,结合 VR/AR 技术,实现虚拟的、多方的远程协同,以及帮助解决实时的工业制造问题。

 

在生产制造环节,在低时延网络环境下,展开精准远程控制,云端机器人、AVG 使用,物料实时调配等。

 

在运维服务方面,高清视频实时监控、无人巡检等也成为保障高价值、高贡献设备和确保良好生产环境的重要能力。

 

在提供有效调研的企业中,分别有 83.3%和 66.7%的企业正在做实时监控和机器视觉的应用和探索,这两类视觉相关的能力是当前应用最广的 5G+工业互联网能力,这主要得益于 5G 网络的大带宽和低时延特性,以及 AI 算法的进步。

 

排在第三位的是远程控制能力,有 61.1%企业在做相关应用探索,但是在实际工业生产过程中,由于环境复杂、出错成本高等因素,返控和实时控制仍非常困难。

 

虽然 5G+工业互联网面临诸多挑战,但是过去和现在,并不阻碍我们对未来的想象和探索。

 

过去,工业企业只要处理好人与操作设备、人与信息系统之间的关系。

 

现在,新增了两把兵器:工业互联网和 5G 网络。

 

5G 的连接和传输能力,为工业互联网再次升级了连接量,加大了商业空间的想象力。

 

不过用好它们并不容易,如何处理人与工业互联网、人与 5G 网络之间的关系,每个工业企业都在寻觅自己的药方。

 

毕竟,最好的科技,是让你感受不到科技的存在。

 

  ---- 写在最后 ----

划个重点。

 

第一,数据采集硬件的出货量是工业互联网发展的先行指标。只有数据采集硬件的出货量达到一定数量,才有可能从量变引发质变,促进工业互联网的长期健康发展。

 

第二,工业互联网企业正在逐步向更深层面渗透,触及到工业本质,与不同细分行业的不同的产品、服务提供商配合落地,形成价值闭环。

 

第三,5G 的连接和传输能力,为工业互联网再次升级了连接量,加大了商业空间的想象力。如何处理人与工业互联网、人与 5G 网络之间的关系,每个工业企业都在寻觅自己的药方。

 

最后,如果你对文中提到的《5G+工业互联网发展成熟度白皮书》感兴趣,欢迎扫描二维码下载。

 

如需获取《5G+工业互联网发展成熟度白皮书》报告全文

 

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参考资料:

1. 工业互联网:高歌猛进为哪般?作者:赵敏、朱铎先,来源:英诺维盛公司

 

2. 工业互联网 2.0 是什么,作者:郭朝晖,来源:蝈蝈创新随笔

 

3. 工业互联网“炒着热、吃着冷”,为何难落地?作者:谭云,来源:亿欧网

 

4. 德国 Predix 败走麦城 | 机床巨头梦断工业互联网平台,作者:林雪萍,来源:知识自动化

 

5. 如何看待近几年国货自动化品牌的崛起?作者:麥總 mcrazy,来源:智造商

 

6. 工业互联网的“大水”里,能否诞生 BAT 这样的“大鱼”?作者:彭昭,来源:物联网智库

 

7. 曾被认为是工业互联网的“杀手级”应用,预测性维护为何发展不及预期?作者:彭昭,来源:物联网智库

 

8. MIR 睿工业重点推出 | 2020 年中国工业传感器市场年度报告,作者:李之玓,来源:睿工业