新一代信息技术与制造业的深度融合，推动了工业互联网平台在全球范围内蓬勃兴起，已形成数字技术驱动的价值创造新生态，并有望对生产组织方式和商业模式带来深远的影响。我国工业互联网平台在国家政策引导下进入快速发展的阶段，但也面临一些问题和关键制约，需要完善相关政策和制度环境，释放工业互联网平台发展潜力，加快为产业升级赋能，为我国经济高质量发展提供新动力。

一、工业互联网平台：数字技术驱动的工业新生态

工业互联网平台是伴随新工业革命和平台经济的演进而兴起的新事物，是平台经济在工业领域的创造性应用，是由数字技术驱动的工业生产组织方式创新和变革。

（一）工业互联网平台是工业领域的数字新经济

工业互联网是新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系，打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施，形成智能化发展的新兴业态和应用模式，正在成为各国产业竞争的新焦点。工业互联网平台是工业互联网的中枢，以智能技术为主要支撑，面向制造业数字化、网络化、智能化发展的需求，通过连接工业全要素、全产业链、全价值链，构建基于云平台的海量数据采集、汇聚、分析服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置，正在催生出一系列产用融合、制造与服务融合、资源协同、共创分享的新业态新模式，成为产业升级和经济高质量发展的新引擎。

（二）工业互联网平台以智能技术为主要支撑

工业互联网平台以大数据、云计算、物联网、人工智能、新一代通信基础设施、智能软硬件等为主要支撑，是“互联网+”“智能+”在工业领域的深度集成应用。工业互联网平台架构主要由数据采集层、管理服务层（工业PaaS）和应用服务层（工业APP）构成。其中，数据是工业互联网平台的基础，工业互联网平台通过实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析，进而形成科学决策与智能控制，帮助客户提高制造资源配置的效率，创造更高的价值。管理服务平台是工业互联网平台的核心，集成了工业大数据管理、应用开发等功能，是工业互联网的操作系统。应用服务是工业互联网平台的关键，工业互联网平台通过将工业技术、经验、知识和最佳实践模型化、软件化，以工业APP的形式被调用，形成面向工业不同场景的创新应用和解决方案。

（三）工业互联网平台在创新生产方式中实现价值创造

工业互联网平台推动了工业生产方式向着数字化、网络化、智能化方向转型，也带来了基于智能制造、工业大数据的商业模式创新，形成了“制造+服务”的价值创造新生态。

1、GE工业互联网平台：基于工业大数据创造经济价值

美国通用电气公司（General Electric Company，简称GE）在2012年最早提出了工业互联网的概念。GE提出的工业互联网以GE Predix平台为依托，以智能设备、智能系统和智能决策为核心，通过智能设备产生海量数据，并通过快速的数据交换和智能化的大数据分析，帮助人和设备智慧地决策，以实现流程优化、生产力和效率的提升。GE认为，数字世界与机器世界的更深层次融合有望对全球产业和人们的生活方式带来深刻的变革，为航空，铁路运输，电力、石油和天然气开发，以及医疗等行业带来更快的发展速度和更高的效率。工业互联网将像工业革命和互联网革命那样加快生产力增长，促进人们的收入和生活水平提高。GE预测，未来工业互联网有望影响46％的全球经济，成为最重要的全球性产业。在美国，如果工业互联网能够使生产率每年提高1%~1.5%，使其重回互联网革命时期的峰值水平，那么未来20年，它将使平均收入比当前水平提高25%~40%。随着创新意识在全球范围的扩散，如果世界其他地区能确保实现美国生产率增长的一半，那么工业互联网在此期间会为全球GDP增加10万~15万亿美元。

2、德国工业4.0平台：智能制造和智能服务融合的新商业模式

2013年4月，德国政府提出了工业4.0的概念，通过构建工业4.0平台，让所有的机器、系统、工厂均可采用“即插即用”的方式，非常容易地与互联网数字平台形成有效对接，用户在任何位置均可访问现场数据（如产品运营数据）。数字平台运营商则可以为客户开展各种不同的智能服务，包括实现企业与企业、企业与消费者之间的有效匹配，提供远程或现场全自动化智能服务配送以及产能交易，基于制造数据衍生的绩效管理优化、制造模式创新，基于产品数据的商业模式创新，等等。德国国家科学与工程院的报告预测，到2025年，工业4.0可使德国制造工业生产率提升30%以上，尽管作为高工资经济体，但依然可保持价值创造与就业水平，以及长期竞争力。

（四）工业互联网平台通过营造生态构建自我增长机制

工业互联网平台向下连接海量设备，采集数据，自身承载着工业机理模型和微服务，向上支撑着各类工业应用软件APP的开发部署。工业互联网平台技术体系的复杂性、工业行业和应用场景的复杂性，以及企业用户需求的多元化特征，决定了平台供应商难以独自提供所有的服务，而必须与各类软件开发者、系统集成商、工业解决方案提供商开展合作，提供不断丰富的服务内容，这样才可能吸引更多的用户加入，才有可能达到平台的关键“引燃点”，形成自我增长的机制。因此，构建开放式、可扩展的平台生态，并在此基础上不断完善生态、活跃生态，是工业互联网平台可持续发展的关键。

目前全球领先的工业互联网平台均在加速构建自身的开放式合作伙伴关系。如GE Predix平台在建设过程中非常注重开源和开放标准，集聚了超过33 000位软件开发者、300个合作伙伴；与微软Azure以及苹果合作，为Predix提供了强大的IaaS平台、机器学习，以及工业级移动应用开发的能力；通过与Infosys、Wipro、Accenture、Capgemini、TATA、TechMahindra等著名咨询机构、系统集成商以及独立软件开发商的合作，为工业企业提供定制化的工业应用开发和解决方案服务。西门子MindSphere与微软、亚马逊、Evosoft、SAP、埃森哲和Bluvision等合作伙伴在多种工业微服务和工业APP等方面均有合作。PTC ThingWorx与解决方案提供商Autoware、INDEFF、HMS Industrial Networks、Acumen Solutions 等开展生态合作，获取工业制造、基础设施、信息技术、设备监控、工艺流程等方面专业能力。

（五）工业互联网平台与消费互联网平台既有共性又有差异

同之处，都遵循平台经济的一般规律，具体体现在：一是平台经济的关键规模效应对工业互联网平台和消费互联网平台同样适用。工业互联网平台要做大做强，关键在于能否吸引足够多的企业用户群体，达到引发网络效应的关键规模。只有达到关键规模，才能引发平台的自我增长机制，形成平台发展的良性循环。二是服务多样化是平台吸引力的源泉。无论是工业互联网平台还是消费互联网平台，都需要面向不同类型的客户提供丰富的服务内容，人工智能、大数据、区块链等多种新技术的创新发展和融合应用，从技术支撑上为进一步丰富平台服务内容创造了条件，为用户创造最大的价值始终是平台存在和发展的基础。三是生态系统的建设和完善始终是平台竞争的焦点。平台经济将传统的线性价值链演变为多边多层次的开放式价值网络，完善平台生态是平台价值持续增值的关键，平台企业之间的竞争也演变为平台生态系统的竞争。四是多主体竞争性创新、协同创新在网络效应的作用下进一步激发平台的创新活力。无论是工业互联网平台，还是消费互联网平台，均连接着很多企业、用户、应用程序开发者、专业化服务解决方案提供商，各平台参与主体之间既有竞争又有合作，推动平台不断创新产品、服务和商业模式，始终保持发展活力。

工业互联网平台与消费互联网平台相比较也有一些差异化的特征。尽管很多工业互联网平台打通了制造与零售环节，实现了从消费端到生产端的数据连接，形成了市场导向、产用融合的商业模式，但与一般性的消费互联网平台相比，工业互联网平台还有一些不同之处，主要表现为：

一是技术门槛不同。消费互联网平台连接的是人，因而达到一般的信息传输速率和网络要求就可以了；工业互联网平台打通了生产、流通与消费，既连接人，又连接物（各种类型机器、设备），实现人机互联、物物互联和全面感知，要实现IT与OT的兼容，因而对技术的要求更高，需要满足企业级应用的超高速、高可靠性、低时延以及更大范围连接和个性化的要求。与消费互联网平台相比，工业互联网平台对网络安全性的要求更高。

二是应用场景不同。消费互联网平台致力于降低交易成本、提高交易效率；工业互联网平台的目标是降低生产成本、提高生产效率。在消费互联网平台上，用户对平台服务需求的共同性大于异质性，因此较为容易出现需求方规模经济效应以及“赢者通吃”的情况。工业互联网平台直接影响企业的生产过程，涉及的应用场景更为复杂，标准化程度更低，差异化、个性化程度更高。这也是为什么消费互联网平台容易出现跨行业的综合性平台（比如综合性的电子商务平台，既出售食品，又出售家电、服装），而工业互联网平台更多以垂直领域龙头企业为核心的工业互联网平台形式出现（比如石化行业的应用场景与汽车制造有着根本性的不同）。

三是商业模式不同。消费互联网平台基本上以轻资产为主，可以借助迅速集聚起的用户规模和流量实现变现，或采取广告收益、会员制等方式获取收入，甚至可以从平台连接一方的收入中提取部分给予另一方补贴。工业互联网平台相对来讲属于重资产投资，技术经济门槛较高，投资回报周期长，无法仿照消费互联网平台的一些模式，只能从工业企业转型收益中获得间接的收益。这也使得工业互联网平台不可能像消费互联网平台一样在较短时间内就实现几个数量级的收益跃升。

四是竞争格局不同。消费互联网平台基本上以互联网企业为主体，形成了寡头垄断的格局。工业互联网平台秉承工业基因，在其发展过程中，大型装备与自动化企业、制造业各垂直行业的龙头企业将发挥主导作用。

二、全球工业互联网平台已进入规模化扩张的窗口期

经过过去七八年的培育和发展，全球范围内工业互联网平台的技术和业务准备度日趋成熟。尽管在商业模式和盈利路径方面尚存在一些挑战，但并不影响领先企业在这一领域基于技术、标准和生态的加速布局。可以预见，全球工业互联网平台正迎来一个产业竞争格局即将形成的关键期和规模化扩展的窗口期。

（一）工业互联网平台加速赋能全球制造业

根据咨询机构IoT Analytics 的统计，目前全球工业互联网平台数量超过150 个，占物联网平台总数的32%，是第一大细分平台类型。国家工业信息安全发展研究中心选取全球77个工业互联网平台，并筛选出其中206个相关工业互联网应用案例进行了调查分析。调查发现，目前全球工业互联网平台发展呈现如下特点：

一是整体处于发展的初期阶段。绝大多数工业互联网应用主要是针对工业设备和工业产品开展资产管理服务，以及打通OT数据与IT数据，支持企业传统业务和运营管理的优化。能够整合产业链、价值链各方资源，并开展企业业务转型、商业模式创新的目前只还占少数。

二是应用主要聚焦于设备运行过程中的成本节约和效率提升。其中，83%的工业企业基于平台开展工业设备和产品状态在线监测、故障在线诊断、预测性维护、远程运维等应用服务；68%的工业企业基于平台处理分析生产制造、企业运营管理等各类数据，开展生产过程优化、能耗优化、质量优化、安全管理、作业指导、采销决策优化等业务运营优化服务；19%的工业企业基于平台开展业务转型和模式创新。

三是行业应用呈现分类特色。目前的应用主要集中在数字化程度高、应用价值大的行业，机械、能源、轻工、石化、电子等五个工业领域占据86%的案例，机械和能源行业更是占据50%。离散行业工业互联网应用较为分散，覆盖了从设计到市场所有环节；流程行业应用集中在过程控制、安全稳定生产等重点。技术密集型企业在工业知识数字化、模块化方面围绕非生产过程的决策、仿真设计和知识管理开展应用。

四是新技术、新模式进一步拓展工业互联网平台发展空间。12%的案例中出现人工智能、数字孪生、VR/AR等新技术应用，主要包括机器学习帮助企业完成生产业务、过程控制、市场销售等决策优化。机器视觉已经能够用在石化、冶金等流程行业辅助产品表面质检，还在机械、轻工等离散行业用于人员行为识别。此外，机械和轻工领域尝试生产能力分享，涌现了创新金融模式和新定价模式等方面的应用内容。

（二）国际领先企业形成多元化竞争格局

近年来，国际领先工业巨头和技术企业相继推出自己的工业互联网平台，以构筑面向未来产业竞争的领先优势。从平台建设运营的主体来看，大致分为四类：一是以GE、西门子、施耐德、发那科、ABB等为代表的装备和工业自动化领先企业，基于自身在装备制造系统和工业软件数据等方面的优势，向数据驱动的商业模式延伸，进一步提高产品和服务的附加值。二是面向垂直领域的龙头企业，如海尔、中石化、中船工业等构建的面向行业的工业互联网平台。三是微软、PTC、SAP、IBM等具有丰富经验的软件和信息技术服务提供商，顺应工业创新发展的趋势，将自身技术应用于工业产品、机器、设备、系统的智能互联，搭建新的工业互联网平台。四是腾讯、阿里巴巴等一些互联网企业由消费互联网转向工业互联网的深度开拓。

1、GE Predix平台：工业垂直领域的霸主

Predix是GE推出的全球第一个工业互联网大数据分析服务平台，围绕工业设备健康管理、生产效率优化、能耗管理等提供了丰富的应用场景，并提供多种应用程序的微服务市场。GE的工业互联网平台经历了一个从企业内部的资产管理平台向综合工业平台转型，由IT向OT延伸，最终发展为工业互联网平台的过程。这一平台建立以后，又经过了一系列创新发展和演进的过程，从技术实现上看，是从平台端云计算向移动端边缘计算的扩展。从业务重点上看，2018年8月，GE作出了出售包括Predix在内的部分工业数字资产的决定，从跨行业跨领域工业互联网平台回归深耕航空、电力、医疗三大业务主线，更加聚焦于垂直行业平台的发展。这也说明，工业互联网因不同行业应用场景的较大差异，很难形成一个通用性的解决方案，专业化、细分领域平台是重要的发展方向。综合性的跨行业跨领域平台还需要一个漫长的探索过程。

2、西门子Mindsphere平台：开放、稳健的扩张者

MindSphere是西门子于2016年推出的工业互联网平台，是德国工业4.0平台的典型代表，主要面向广大工业企业提供预防性维护、能源数据管理等数字化服务。与GE的工业互联网平台相比，Mindsphere平台开放性更强，凭借西门子多年积累的工业经验，与经验丰富的ICT技术服务提供商合作。MindSphere平台基于SAP公司的软件进行构建，由IBM提供大数据分析服务。MindSphere 3.0部署在亚马逊AWS云计算平台，吸引了众多的应用开发者，为平台注入了强大的活力。西门子的MindSphere平台已在北美和欧洲的100多家企业开始试用。

3、海尔COSMOPlat平台：以用户为中心的世界级工业互联网生态品牌

COSMOPlat平台依托“人单合一”模式实施大规模定制化生产，同时引入视觉识别、噪音识别、人脸识别下单等智能应用新模式，成功构建起以用户为中心的生态。目前，海尔COSMOPlat已在全球推出九大互联工厂样板，并复制到建陶、家居、农业、服装等12个行业、11个区域和20个国家，服务全球3.5万家企业，生态系统不断壮大。截至2017年底，COSMOPlat聚集了3.2亿用户，实现交易额3133亿元，定制定单量达到4116万台，已成为全球最大的大规模定制解决方案平台。

三、工业互联网平台成为我国经济高质量发展的新引擎

近年来，人工智能、大数据、物联网、新一代移动通信、区块链等技术的创新发展和融合应用，使得工业互联网平台在信息感知、数据采集、算法优化、软件定义等方面被赋予新的能力，进一步引领了工业互联网平台的创新发展。工业互联网平台赋能制造业转型升级，催生了网络化协同制造、大规模个性化定制、共享制造、众创众设等一系列新模式新业态，已成为我国经济高质量发展的新引擎。

（一）工业互联网平台促进我国产业升级和经济高质量发展的路径

当前我国经济正由高速增长阶段转向高质量发展阶段，经济发展的动力、结构、质量、效率有待持续改善。工业互联网平台作为新工业革命最重要的生产组织方式创新，为我国产业升级和经济高质量发展开辟了新路径。

一是实现了基于数据驱动的创新发展，构筑了经济增长的新动力。工业互联网平台基于智能互联的机器设备和终端用户需求采集海量数据，并通过机器学习算法实现对数据的分析建模优化，能够形成涵盖企业研发设计、生产管理、运行维护、销售服务等全生命周期的优化决策和解决方案，是典型的数据和知识驱动型经济。

二是引领了生产方式智能化变革，促进了产业提质增效升级。工业互联网平台引领了新一代智能制造的发展，通过构建柔性化智能化生产系统，联通企业内外部数据，连接工业全要素、全产业链、全价值链，推动按需定制、用户参与设计、大规模个性化定制等新模式发展，促进供需灵活高效匹配；通过将自身的生产系统与全球智慧供应链相连接，在更大范围内优化配置资源，进一步提高发展的质量和效益。

三是促进了先进制造业与现代服务业深度融合，推动了经济转型升级。制造企业依托工业互联网平台，可以提供基于智能设备的全生命周期管理、远程运维、在线监测以及信息增值等服务，从而实现“智能产品（装备）+智能服务”一体化发展，构筑制造与服务融合型的产业价值链。

四是构筑了共创共享的创新创业生态，激发了经济高质量发展新动能。工业互联网平台具有的分布式、开放性、连接性等特点，使得其能够吸引全球的开发者、生产者和消费者，催生出众包设计、网络化协同研发、协同制造等新模式，从而形成价值共创共享的创新创业生态。

（二）我国工业互联网平台具有很大发展潜力和空间

目前全球工业互联网平台仍处于发展的初期阶段，领先的装备自动化企业、信息技术服务企业、垂直领域制造企业凭借自身优势加紧平台布局，尽管在技术标准、商业模式、生态系统建设等方面尚处于探索开拓阶段，但已进入规模化扩张的时间窗口期。根据麦肯锡咨询公司的预测，到2025年之前，工业互联网每年可产生高达11.1万亿美元的收入。我国制造业规模体量大，传统产业转型升级对通过工业互联网解决供需不匹配、资源不协同、质量效率不高等痛点问题有内在的需求，同时我国消费市场空间广阔，互联网应用创新活跃。近年来，在国家深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的政策指引下，涌现出一批平台企业和具有一定行业、区域影响力的工业互联网平台。根据工业和信息化部的统计数据，我国规模在5000万元以上的平台企业接近80家，具备一定行业、区域影响力的平台超过50家，部分平台工业设备连接数量超过10万台（套）。其中，海尔、三一重工、航天科工等一批行业龙头企业依托自身优势加快平台化转型，推出COSMOPlat平台、根云平台、INDICS平台；领先信息技术企业华为、浪潮基于ICT技术积累和制造经验，推出FusionPlant平台、M81平台；阿里巴巴、腾讯、中国电信等互联网和通信巨头企业，基于自身的使能技术逐步向工业互联网领域延伸拓展，推出了supET、木星云、OneNET平台；以和利时、浙江中控为代表的装备自动化企业，基于自身的产品核心能力推出了HiaCloud平台、SupOS平台；寄云科技、东土科技等企业数字化转型解决方案提供商推出了NeuSeer平台、Intewell平台。我国工业互联网平台基本上形成了具有行业、区域和应用特色的发展格局，探索出了一系列平台经济价值创造的新模式。

一是在满足用户定制化需求中创造价值。工业互联网平台直接连接生产者与消费者，能够在智能化、柔性化生产系统的支撑下，根据客户多元化、个性化需求以较低的成本实现规模化定制，从而改变传统的标准化设计、大批量生产、同质化消费模式，形成新的定制化设计、个性化消费的价值创造新模式。这种模式能够适应灵活多变的市场，较为迅速地升级迭代产品的设计，满足用户个性化的需求，整体上有利于提高产品的附加值，促进差异化竞争发展。海尔的COSMOPlat平台是规模化定制模式的主要代表。

二是在优化制造业生产过程管理中创造价值。制造企业依托工业互联网平台，以可视化的方式收集机器设备在生产过程中产生的数据，实现实时监控和预测性维护，促进了能源管理优化、质量控制和良品率提升。例如，华能Aidustry工业互联网平台将工业大数据与人工智能算法相结合，设计开发用于水电站、火电站设备的趋势预警、故障诊断、运行优化等多种人工智能模块，为安全生产决策提供了有效支持。目前开发的水电设备诊断模块128个、应用模型258个，可取代20%以上的常规设备巡检任务，已成功预测100多次故障，及时报警检修，为电厂节省500万元。

三是在促进资源整合与协同中创造价值。例如，航天云网INDICS平台以工业大数据为核心驱动，实现了对产业链上下游设计、生产、供应等多方资源的整合汇聚和能力协同，已为高端装备、模具、家具、电子、汽车、新材料等近百家企业提供服务。其中，河南航天液压气动技术有限公司基于该平台实现企业间协同制造，研发设计周期缩短了35%，资源有效利用率提升了30%，生产效率提高了40%，产品质量一致性得到大幅度提升。

四是在延伸和拓展智能服务中创造价值。例如，三一重工打造的树根互联根云平台RootCloud，能够为设备企业提供资产管理、设备跟踪、可视化分析设备诊断、预测性维护等服务，截至2018年6月底已接入各类机器设备超过45万台，覆盖42个细分工业行业，连接管理资产超过4300亿元。平台基于实时采集设备有效开工率构建的“工程机械指数”，能够帮助工业设备企业判断市场弹性，预测销售计划，为政府部门掌握固定资产投资和经济运行景气情况提供决策参考。平台基于设备数据建立设备质量评估指数模型，与保险公司合作开发用于精算定价与延保的产品，进一步创造出新的商业价值。

五是在发展共享经济中创造价值。工业互联网催生了工业领域的共享经济，将一些小、快、好的中小企业制造工厂闲置的制造资源整合起来，实现制造能力的外包，合理地调度和分配生产，正在重塑我国制造业价值创造新生态。例如，阿里巴巴旗下的淘工厂是一个连接淘宝卖家与工厂的工业互联网平台，通过打通线上零售端和线下生产端的数据，实现订单的精准匹配，共享中小企业的制造能力，探索出一条中国特色的工业4.0创新路径。根据国家信息中心发布的《中国制造业产能共享发展年度报告（2018）》的估算，2017年我国制造业产能共享市场规模约为4120亿元，比2016年增长约25%，通过产能共享平台提供服务的企业数量超过20万家。

总之，工业互联网平台经济的潜力正在逐步释放。据中国工业互联网产业联盟的测算，2017年我国工业互联网直接产业规模约为5700亿元，如果按照18%的年均复合增长率来计算，估计2020年工业互联网将达到万亿级市场规模。此外，工业互联网平台对其他行业的间接影响和带动效应也是巨大的。GE公司根据测算认为，即使工业互联网只能让中国的特定行业生产率和能源效率提高1%，它也有潜力让中国的航空、电力、铁路、医疗、石油行业在未来15年节省约240亿美元的成本，到2030年将有潜力为中国经济带来3万亿美元的增长机遇。

四、我国工业互联网平台发展的制约因素与推进策略

近年来，我国高度重视工业互联网平台的发展。2019年中央政府工作报告指出，要打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。发挥好工业互联网平台的创新引领作用，需要结合平台发展面临的一些关键制约因素，采取针对性策略加以引导、支持和规范。

（一）我国工业互联网平台发展的制约因素

一是一些平台因为缺乏足够的应用场景而变成仅供展示的“阳台”。近年来我国工业互联网平台数量增长很快，但真正形成关键规模和有效益增长的工业互联网平台并不是很多。特别是有不少工业互联网平台虽有了技术展示的功能，但因缺乏足够多的应用场景，使用效率并不高。这其中虽有个别平台自身的因素，但总体上看，主要是我国在工业基础和工业专有技术方面与领先制造强国还有一定差距，多数工业互联网平台在工业机理模型和专业技术方面沉淀不足。据统计，目前我国工业互联网平台提供的工业APP数量总计不超过5000个；无任何机理模型的工业互联网平台占比接近30%，使得部署其上的工业APP缺乏机理模型的支撑，最终影响了平台提供的服务内容和平台生态的构建。

二是“信息孤岛”阻碍了制造资源、数据的集成共享和创新应用。制造企业的数字化、网络化程度决定了工业互联网平台的集成应用水平。目前我国企业数字化基础总体上较为薄弱，不同类型的企业基础数字化能力参差不齐。企业内部之间、产业链上下游之间、跨领域各类生产设备与信息系统之间还存在很多“信息孤岛”，导致制造资源数据难以实现集成和共享，影响了进一步的协同应用。

三是平台关键技术本土供给能力不足。主要表现在：一方面，工业软件存在较大短板，尤其是高端工业软件和工业控制系统几乎被国外企业垄断。云计算的发展使得工业软件进入云化工业软件的发展阶段，进一步演进为封装了大量工业技术原理和制造工艺的“工业软件+服务”整体解决方案。我国在云化工业软件方面能力还不强，生态还没有构建起来。另一方面，网络信息安全保障能力不强。工业控制系统网络安全应急技术工业和信息化部重点实验室通过工业互联网流量监测、仿真验证等技术手段对若干家国内外主流工业云平台的安全性进行了分析调研，发现现有工业云平台产品在设备层、网络层、平台层存在诸多安全隐患，有被网络攻击甚至非法控制的风险。

四是资源要素支撑保障能力不够。工业互联网平台连接人、机器、设备以及多种工业应用场景，是一个复杂的系统工程，对平台企业来讲前期需要软硬件资产的大量投入。对企业用户来讲，也需要将自身整体数字化、网络化的推进结合起来，经历一个前期投入为主和缓慢回报的过程，因为价值创造和投资回报周期长，工业互联网平台较消费互联网平台在吸引金融资本投资方面更为困难。有些平台在没有盈利的情况下，加大数字化研发投入会受到严重影响。在人才方面，工业互联网平台的发展需要既懂制造工艺、流程原理又有信息技术和平台运营经验的复合型人才，同时也需要大量应用软件开发人才。现阶段，我国在这些方面均存在较大的人才缺口。

（二）我国工业互联网平台发展的推进策略

第一，以解决关键瓶颈问题为突破口完善平台支持政策。一是完善工业互联网关键共性技术研发支持政策。采取“揭榜”的方式，对于智能传感器、云化工业软件、网络通信等领域关键技术瓶颈，以及时间敏感网络、5G、软件定义网络、边缘计算、人工智能、区块链等前沿技术在工业互联网的应用研究，给予科研立项支持，引导和支持平台企业加大数字化研发投入。二是支持高水平的工业互联网基础设施建设。加快高速率大带宽、低延时高可靠、低功耗大连接的5G网络建设，满足工业互联网高质量、大体量、连续采样的数据需求。三是完善工业互联网平台的金融支持政策。积极创造条件，支持服务支撑能力强、系统生态效益显著的工业互联网平台企业上市融资。四是在各类高层次人才和专业技术人才培养计划中，将工业互联网领军人才、工业信息工程专业人才等纳入培养和培训计划。

第二，以拓展“智能+”为方向促进融合应用。一是推动工业企业数字化智能化技术改造。落实好固定资产加速折旧优惠政策，对工业企业数字化智能化改造升级和设备更新给予支持。重点推进工业企业生产线的智能化技术改造，提高生产全过程的数字化管控能力，支持有条件的大企业建设数字车间和智能工厂。二是打破信息孤岛，促进设备、系统互联互通和数据集成共享。以工业互联网平台为依托，采取发放技术服务券等方式，鼓励支持中小企业推动设备数字化改造，将业务系统向云端迁移，加强企业内部、上下游企业之间、跨领域生产设备与信息系统的互联互通，促进数据资源协同与共享，支持企业借助工业互联网平台转型升级。三是充分发挥我国制造业规模优势、强大的国内消费市场优势和互联网应用创新优势，以大规模个性化定制、网络化协同研发和协同制造、共享制造等应用模式创新为重点，拓展平台应用，达到平台经济用户规模的关键“引燃点”。

第三，以开源和开放标准为核心完善工业互联网平台生态。一是以开源模式推动工业PaaS平台建设。工业互联网平台要构建完整的生态并保持持续创新的活力，需要坚持开源的框架。政策上要引导龙头企业和技术服务提供商加强开源社区、开放技术平台的建设，基于开源框架吸引大量应用开发者，培育海量工业APP。在研发和推广应用政策上，重点向开源软件、产品和服务倾斜。二是加强标准开放和协议兼容，包括工业设备协议的兼容、通信协议的兼容等。支持产业联盟组织平台企业、技术服务企业、研究机构等联合开展标准研制、试验验证和标准推广。积极参与国际标准的研制。三是促进新技术、新商业模式的推广应用。鼓励平台企业引入人工智能、VR/AR、区块链等技术企业，探索新技术在各类工业场景中的应用，不断扩大多边平台生态，提升价值创造能力。支持有条件的平台企业开展共享经济方面的探索，进一步增强平台活力。

第四，以制度建设为重点营造工业互联网平台健康发展环境。一是将工业互联网平台的信息安全放在平台健康发展的重要地位。落实好三方主体责任：政府部门加强工业互联网平台信息安全立法与管理，明确相关法律责任，保障平台各方合法权益，研究制定统一的公有云安全标准，明确安全防护要求；平台企业要强化安全主体责任，建立健全安全和应急管理制度机制，加强平台日常网络安全监测，不断完善技术防御手段；平台其他相关主体保障好自身生产系统的安全性。二是加强工业大数据的治理与使用。工业互联网平台运营过程中会产生大量有价值的数据资产，这些数据在使用过程中又涉及产权确认、数据安全、数据交易、跨行业跨区域流动、数据保护等一系列问题，需要利益相关方共同参与治理。政府部门须承担起指导和监管责任，加快研究制定统一的工业大数据管理和标准规范，促进数据合理流动、确权、安全交易、共享和使用。平台企业要发挥主体作用，加强信用管理、自律与合规管理。平台其他利益相关方要积极主动参与平台共治，做好自律工作。

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