面向智能制造的工业互联网
作为服务于智能制造的工业互联网，它所面对的一个重要的科学问题是：是否能够建立一种通用性、灵活性、可靠性都很好的服务环境，既能最大限度地满足不同行业智能制造的需求，又能有效地控制工业互联网的开发成本。解决这个问题的最好方法就是建设一种平台化的服务环境。一种技术环境何以能称之为平台，只因它能够给开发者提供科学高效的工具，能够给
应用提供可靠稳定的执行机制，能够给管理者提供便捷灵活的监控手段。这就好比说一个连接各大城市的路网，只要它有平坦的路面、合理的交叉路口、科学的交通规则和严格的路政管理，那么它就是一种服务性的平台环境，因为所有汽车的拥有者，无论什么车型(对应不同的应用)，都能够得到平台提供的相关资源和服务。这种路网平台只要有合理的属性(例如道路的宽度、坡度等)，就能够为众多的用户提供满足不同需求的服务。用户只需要投资运载工具的费用和为相应的服务支付必要的费用(如过桥费)，而不必为路网平台巨额的基础设施建设成本而发愁。由此可见，建设一种工业互联网的技术平台就和建设一个路网平台一样重要，人们需要平台提供的工具进行智能制造系统的开发，需要平台提供的资源执行智能制造的算法，需要平台提供的方法管理智能制造的过程。
美国GE公司是工业互联网的积极倡导者。该公司为此所付出的努力主要包括两个方面：一是领导了工业互联网的产业联盟(IIC)，二是与网络技术巨头思科公司合作研究开发了Predix工业互联网软件平台。GE和思科的目的是要把这种平台作为事实上的工业标准，将众多的工业企业的生产过程尤其是智能制造的生产体系都融入到工业互联网中来，从中可获得巨大的收益。为此，GE的CEO在Minds+Machines大会上的开场白中直言：昨晚入睡前你还是一个工业企业，今天一觉醒来却成了软件和数据分析的公司，这就是现实中发生的巨变。在GE看来，Predix有机会成为工业互联网的操作系统标准，而且能大幅度地降低企业采用工业互联网应用的门槛。但是，我们也注意到，也有不少专家认为，Predix目前还仅仅是一套工业互联网应用的开发工具，它能够帮助企业把设备上的数据上传到云端，而真正有可能为这些数据提供分析能力的是GE的APM(企业资产性能管理系统)。那么，APM是否已经具有了适合所有企业生产体系的数据分析的能力，这一点显然是有存疑的。另一方面，Predix作为工业互联网的应用开发平台，并没有赋予相应的智能制造控制层的应用软件的开发功能，工业互联网有可能不得不分处于两个独立的世界：一个是云上的数据分析层，一个是云下的智能控制层，其间存在着巨大的技术鸿沟。
能否填补这样的鸿沟，已成为这场由工业互联网带来的第三次工业革命能否取得成功的重要标志。我们认为，工业互联网很重要，它是智能制造的重要条件之一，因此它必须能够通达云上和云下的所有地方，也必须能渗透到智能制造系统的每一个控制环节。福建中海创集团研究开发的“工业自动化通用技术平台 IAP”这方面已经取得了重要突破。研究者试图从Predix最薄弱的控制端应用开发切入，希望IAP的技术能朝着既是一种面向异构环境的智能控制软件开发平台，又是向着工业互联网应用软件的操作系统方向发展，成为又一种工业互联网的软件开发平台。目前，IAP提供了一套标准的智能控制算法的模块化组态工具和一种能适应于不同计算机操作系统的控制算法执行中间件——数据引擎，它一方面解决了异构控制系统的技术统一问题，为智能制造的应用软件开发提供了有利的条件，另一方面也解决了基于互联网环境的应用开发问题，为企业工业互联网的构建提供了重要的技术基础。具体来说，采用IAP控制平台，生产企业可以利用组态模块进行智能制造系统的应用设计，并通过互联网在不受时间和空间限制的前提下将应用组态下载到相应的控制器中。所有智能制造系统中的控制器组态模块的实时信息也可以通过互联网被实时地传送到其它控制器或系统中，包括资产的性能管理系统。
工业互联网技术创新
在探索工业互联网及其在智能制造生产体系中的应用方面，工业社会目前仍然要直面巨大的技术挑战。例如，我们应该如何进一步提升大量数据的处理和管理能力，如何将基于这些海量数据的分析转化为有效的服务提供给客户，又如何将物理世界和软件世界更好地融合在一起。总之，要在工业界全面采用工业互联网技术，形成有利于智能制造生产体系发展的生态环境，我们还必须付出更多的努力，尤其是要做好以下几个方面的研究工作：
深度学习技术的探索。智能制造在很大程度上需要借助人工智能的技术，而深度学习是受到科学界高度关注的一种人工智能方法，因此对深度学习的研究应该被列为智能制造的重要子课题。深度学习与工业互联网的关系主要体现在提供给学习机制的数据未来可能都得来自智能制造生产体系的各个方面，而且需要学习的样本数据随着学习能力要求的提高而不断扩大。为此，工业互联网的技术发展，必须适应未来人工智能、深度学习、先进控制等复杂系统管理和计算的要求，为智能制造提供更好的服务。
云端计算环境的重构。工业互联网应用软件的开发平台应能够同时满足云上和云下的应用设计和运行管理要求。但是，目前这两种情况差异较大。云下的端设备依靠工业自动化厂商的技术，已经基本上能够满足智能制造的控制要求。但云上的应用开发方面，目前还缺乏必要的软件工具和成熟的技术环境的支持。而且工业互联网的应用也不仅仅只有企业资产的性能管理这一个方面。事实上工业界非常期待在云环境中能够有一种可重构其应用设计的软件方法。
虚拟控制计算的研究。进入工业互联网时代，对生产过程控制系统数据的需求与日俱增。让工业互联网直接进入控制层获取数据的做法，极有可能会带来企业生产过程的安全问题，也很有可能会影响到生产过程的控制性能。为此，需要在智能制造这样复杂的环境中，建立一种与过程控制完全对称的平行系统，如果将该系统与工业互联网对接，即可避免上述问题。但这必须解决技术上的一些关键问题。例如，为降低开发成本，平行的虚拟控制计算环境与智能制造的实际控制器的关系，在形式上应严格保持软件结构的一致性。
网络信息安全的保障。工业互联网的应用，使得比较敏感的工业过程的控制信息暴露在了公共环境中。在工业互联网环境中，确保网络信息安全的技术是目前最为迫切的研究课题。采取完全物理隔离的方法不仅并不能彻底解决工业控制系统的信息安全问题，反而制约了工业互联网技术的发展。如果我们能够在控制算法执行机制上进行深度的创新，是有可能建立一种独特的具有一定免疫特性的安全环境的，并将其延伸到整个工业互联网。除此之外，将智能制造的生产体系信息安全的实时检测，与企业资产性能的管理统一起来，也是对信息安全管控的一种贡献。
前景展望
工业互联网在智能制造的生产体系中承担着数据通信和信息融合的重要任务，是智能制造系统不可或缺的组成部分。智能制造系统庞大、数据量大、时空分布范围广阔等特点，给工业互联网技术的研究和应用提供了极大的发展空间。因此，我们在实施中国制造2025发展规划的进程中，应该把工业互联网基础技术和设施的研究及建设，与智能制造技术的开发及应用研究放在同一个发展路线图上，在计划安排、资源配置、标准制定等方面予以协同和均衡的管理。
随着信息技术的快速发展，工业互联网的功能定位与技术性能发生新变化的可能性越来越大。未来企业不仅要利用工业互联网资源进行资产的性能管理，而且要利用工业互联网实现智能制造的云控制，将产业链、供应链或价值链的协同机制建立起来，或将先进控制技术资源的公共服务体系建立起来，不断提升智能制造生产体系的创新水平。
21世纪经济全球化与生产智能化的发展格局已基本成形，世界主要经济体在先进制造领域的竞争也会日趋激烈。我国在“中国制造2025”发展规划的引领下，需要为包括工业互联网、智能制造在内的技术创新设计更加周密、完善和可操作性强的发展及实施方案，一定要在核心技术与规范标准方面找到自己的位置，积极参与全球经济信息化生态环境的建设与竞争，为在新中国成立100年之际跨入世界综合国力强国之列打好坚实的基础。
