数字化时代背景下，物联网的作用是连接海量物体、进行信息通信交换、支撑围绕产品为核心的创新应用、引领行业创新和推动社会进步。目前，消费级物联网因为贴近寻常百姓生活而广为人知，实际上，在另一领域，工业互联网(IIOT)亦具有无限的发展潜能来改变我们的未来生活，通过机器互联，推动社会进步。

一、工业企业数字化转型的本质：连接客户+连接产品

谈到工业互联网，必须先谈谈工业企业的数字化转型。几乎所有的工业企业都在积极拥抱互联网，不同程度的执行数字化转型战略，这就是我们经常所说的“互联网+制造”或者是“制造+互联网”，我们都知道互联网的根本意义在于连接客户，拉近企业与客户的距离，但仍然不够，随着物联网技术的成熟和大规模普及，企业需要通过物联网平台去连接企业的另一核心要素：产品，通过物联网拉近企业与产品的距离、产品与客户的距离，从而为工业企业带来一系列新的业务场景、业务价值和业务模式转型，这些都是物联网为企业带来实实在在的价值，物联网所涵盖的范畴非常之广泛，尤其针对工业制造企业、拥有大量机器的行业用户和围绕机器为核心的其他相关利益方，工业物联网平台(或称之为工业互联网平台)将带领工业企业迈向全面数字化时代，带来实实在在的价值。具体来讲，主要体现在以下三个层面：

第一是支撑供给侧改革。主要是帮助企业提高产品竞争力，包括提升基于产品使用大数据的研发能力，制造过程全数字化、可视化，支撑完全个性化定制的产品供给模式，随需应变的产品配置能力等等，这些都是工业企业赖以生存的根本，也是快速响应数字化时代的市场需求的必备能力，有效提高工业企业的竞争力。

第二是支撑后市场服务。为传统制造性企业带来新的服务、新的模式和新的业态。众所周知，中国是制造大国，全球500个品种的工业产品，就产量规模来讲，我们有超过300种产量世界第一，包括增量和存量市场，拥有超大规模的存量资产，在产品增量市场增长趋于缓和的背景下，如何进一步挖掘存量资产的价值，带来新的营收是当前所有工业企业必须考虑的问题。然而我们发现工业互联网对后市场价值的挖掘方面具备极大的先天性优势，主要体现在：通过新的物联网技术提高售后服务品质从而提升服务营销能力，为企业带来新的增值服务收入，支撑制造型企业开拓共享经济的新蓝海，这就是制造即服务的理念。另外，通过工业互联网平台，能够帮助工业企业打造围绕产品使用生态的S2B平台能力，这是工业企业特别是细分行业的巨头未来转型的一个重要领域，为整个行业上下游全生态、全价值链体系提供整合的平台服务。

第三是降低综合成本。这也是工业企业持续优化的一个重要领域，这就是大家经常讲的节能减排、运营效率。工业互联网将大大促进这两个方面的持续优化，当然这一切都离不开工业大数据的应用。主要体现在：制造与产品供给效率、服务成本与服务效率、配件供给成本与效率、延长设备使用寿命、企业节能减排等方面。

以上是工业互联网对传统制造企业数字化转型战略落地的概要性阐述，当然对于围绕机器为核心的其他相关利益相关方，工业互联网对这些服务型行业的意义更是巨大的，例如：融资租赁、设备运营商等等。

二、工业互联网平台投入多，但价值收益巨大

国内工业制造企业中，97%以上都是中小制造企业，而中小制造企业更需要工业互联网，更需要转型升级、创新发展，那么如何让中小企业能低成本、方便快捷的使用工业互联网技术，这就需要一个普适本土企业的工业互联网平台，需要打通工业互联网应用最后一公里。为本土各行各业提供服务，这就是我们所说的工业互联网赋能理念，即：为制造厂商、金融机构、行业运营商、设备服务商、政府及公众产业提供端到端的工业互联网平台服务。

三、工业互联网平台体系复杂，内容为王

工业互联网是利用新一代信息技术(大、智、移、物、云)，结合工业技术(OT)，将机器、数据、流程、人等因素融合创新，形成直接的新一代工业企业经营管理系统解决方案(从IT、CT、DT到OT)，产生直接的客户价值。具体价值输出表现在智能化生产、网络化协同、服务化延伸和个性化定制四大核心能力。

根云以机器为核心，通过连接机器和利益相关者(IOM：Internet of Machines)，打造机器关系管理生态服务体系(MRM：Machines Relationship Management)，提供机器物联和大数据分析为基础，专注机器全生命周期管理，聚焦高价值运营设备。

工业互联网体系复杂，需要提供六大核心技术能力，包括：

1、便利可靠的连接：适配多种控制器、性价比高、新技术跟踪(NB-IOT、5G等)，以根云为例，我们提供多行业，多设备类型快捷接入，超过80%以上主流控制器覆盖，支持350种以上的工业总线驱动协议300种以上通信设备。全球主流运营商网络的无缝集成与切换，GPS与北斗定位，以及商用卫星通信能力。

2、混合云架构技术：基于公有云的技术架构，又能确保数据隐私，打造公有云+私有云架构，具备多云迁徙能力。

3、工业大数据处理技术：支撑工业大数据的广泛应用，来自于工业企业的最朴素需求，最接地气的工业大数据应用，包括宏观经济预测、配件需求预测、产品研发大数据分析、在外贷款风险管控模型、设备故障预测模型、服务模式创新等。

4、可复制的应用能力：应对解决个性化/标准化的冲突，应对客户的个性化需求，又要具备大规模复制的互联网拓展模式，确定核心应用为后市场服务运营管理(通用性高、普遍的痛点、制造业与服务业的接口)，利用互联网轻量级架构，打造组件化、微服务化功能模块，便于应用的自由配置和功能的个性化组合。

5、集成应用的整体效率：从接入到应用端到端打通，跨技术层级的整体效率和易用性;开放性，能够对接各种外部应用。

6、多层次、端到端的安全防御体系：建立云、管、端全方位的安全防御体系，如：芯片硬件加密 (TPM/TEE)、安全OS ( 隔离 )轻量级、终端安全插件 ( 轻量化 )、设备端软硬件防篡改、识别并过滤 IoT 协议和应用、百万并发连接处理、无线网和固网加密传输协议、DDoS攻击防护、云端安全运维中心、基于大数据安全态势感知等安全管理技术。