工业物联网技术与产业结合形成新的智慧大脑

智能制造企业通过工业物联网、大数据及预测性分析，可逐步实现从智能资产管理到资产性能管理（APM）的转变和提升。工业设备联网的价值是通过资产的智能化与连接化来确立的。

针对资产性能管理空间，几乎所有推动预测性分析的新解决方案都是工业物联网与云化结合的交付模式。依托云的工业物联网资产分析的真正价值在于，使机器学习算法产生更好的行为模式。从利基型企业到IT平台企业，纯云交付正奠定着工业预测性分析的整个基调。

发展工业物联网的基础建设

企业通过工业物联网，可以提供新的服务，改进产品并打入新的市场，实现产业升级。未来物联网未必会完全取代互联网。但在某种程度上，物联网有潜力形成跨越传统行业边界和价值链的全新生态系统。在这个过程中，需要发展工业物联网的基础建设。

未来的工业制造中，工业物联网的智能与连接性从监测、控制、优化与自治四个纬度实现一套全新的产品功能。而一个未来工业产品有可能包含这四个方面，每种功能除去其本身价值以外，还为下个阶段奠定了基础。为了加强跨行业协作，中国应投资于一体化通信系统和平台，并且增加数据传输安全网络的可用性，与此同时，完善对数据共享的监管和指导，促进跨行业生态系统的发展。

加强工业数据与风险的管理

信息化与工业化深度融合，意味着跨领域的全面一体化合作以及大数据信息交叉的融合。从哲学的高度审视，信息本身具有物质的普遍属性，是客观存在事物有序性的度量。任何事物只要存在一定的“序”，它就包含着一定的信息。因此，信息是客观世界对人类的无私“馈赠”。然而，如果信息的安全出了问题，就无法保护信息的价值。

因此，伴随着工业物联网的来临，我们要加强风控与治理。随着数据所产生的价值驱动被大众广为接受，数据所有权及数据共享的问题变得越来越突出。那么究竟是资产设备的制造者，还是用户拥有数据，目前市场没有定论。如果我们沿用信息管理的最佳实践，认同客户拥有这些数据，那么设备制造者的角色就是配合用户，以做好数据保管者的工作为主。

推动人才队伍建设与转型

能否建立工业物联网并有效实现中国智能制造，取决于如何建立工业物联网产学研产业链所需要的学习曲线。工业物联网平台引起无数供应商的关注，是因为工业物联网平台的构成自身就是一个多元化的整合以及不同元素之间相互探索的平台。考虑到各种各样的工业物联网应用案例与场景，其中也包括新数据源，改变系统架构的数据以及多结构化数据等因素，我们今天的制造企业尚未拥有足够多具有适当分析与预测等能力的人才。

因此，中国需要扩大工业物联网相关技术的人才库并提高理工科人才的质量。企业要加速利用并理解当下市场上工业物联网的相关信息，不断去理解并发现其中的共性。而“互联网＋”为我们提供的一个强大的经济驱动力就是复合型人才的培养出现。

从互联网到工业互联网，从物联网到工业物联网，其发展的核心就是通过资产的智能化与数字化，通过网络连接，实现生产、物流、销售、服务等全环节的网络化，最终实现高级人工智能的美好愿望。“即时”看到一条供应链上所有的贸易伙伴，将激发新的商业模式以及竞争伙伴关系出现。

工业物联网已经被各行各业所接受，认知度之高史无前例，其应用前景十分广阔。制造服务通过互联网与数字移动平台，结合生态和软件的双定义，正从僵化模式向自主模式转变。

而工业物联网技术与产业的结合，最终形成了行业新的智慧大脑。中国的企业管理者和政策制定者可通过推广物联网应用试验、试点和示范项目，来推动工业物联网发展战略转变为现实。

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