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如何使我国的工业互联网技术不再受制于人?

sZxT_gkongnews 来源:未知 作者:胡薇 2018-08-29 11:11 次阅读

引进国外工业互联网技术的利弊值得仔细权衡,因为一个不留神,工业互联网很有可能会成为下一个受制于人的“中国芯片”。但并不是说国外技术不能引进,而是应该思考如何引进,由企业还是政府引导,应该设置怎样的准入制度,建立怎样的监管体制,这些都是不容忽视的重大问题。

工业互联网目前发展如火如荼,国内外企业工业互联网平台正处于规模化扩张的关键期。表面上来看,工业互联网技术仅仅是“互联网信息技术在工业领域的应用”,但其核心目标就是国人梦寐以求的“中国制造2025”,制造业的能力才是一个国家竞争力强弱的关键,这一点欧美发达国家和中国都已经毫不掩饰。我国已出台诸多政策,制定规划,设立目标,积极推动“工业互联网”的建设。

前段时间,也就是7月9日,德国西门子集团与阿里巴巴集团旗下云计算部门签署了一份谅解备忘录,双方将在工业互联网方面加强合作。西门子将借助阿里云平台在中国推出其数字化操作系统MindSphere,阿里云也将通过西门子获得更多样化的客户基础。MindSphere预计将于2019年在阿里云上线。

据说这份合同价值200亿欧元(约合178亿英镑),是中德两国之间一揽子商业协议之一。乍看之下,好处多多,合作共赢,但事实真是如此吗,工业互联网技术的引进到底是利大于弊还是弊大于利?

利VS弊

我们首先来分析一下这次合作带来的好处。

西门子于2016年推出MindSphere平台。MindSphere采用基于云的开放物联网架构,是西门子全面数字化解决方案的组成部分,可以将传感器控制器以及各种信息系统收集的工业现场设备数据,通过安全通道实时传输到云端,可以为设备和企业提供广泛的数据连接选项、丰富的应用程序、先进的数据分析能力,以及基于数字化双胞胎的闭环创新。

MindSphere平台包括边缘连接层、开发运营层以及应用服务层三个层级,其中MindConnect负责将数据传输到云平台,MindClound为用户提供数据分析,应用开发环境及应用开发工具,MindApps为用户提供集成行业经验和数据分析结果的工业智能应用。

西门子MindSphere平台引进中国,将为中国内地企业布局工业互联网提供服务,以利用高效的工业互联网解决方案提高业务和生产效率。不得不说,这一合作的确有力推动着中国企业“上云”,加快工业互联网建设。

从合作的另一方来看,阿里巴巴不断扩展的云解决方案组合预示着其在云市场中的市场份额和竞争地位的提升。在Gartner发布的2017年度全球公有云IaaS市场份额分析报告中,亚马逊AWS、微软Azure、阿里云位列前三甲。然而,阿里面对的竞争异常激烈,和其他两个云巨头相比,阿里云市场占比还很小,亚马逊AWS和微软Azure的主导地位阻碍了阿里云的增长。

而通过此次合作,阿里云将从中利用西门子这一工业老牌在欧洲广泛的客户基础,有效地推广其云服务,开拓欧洲市场,抢占市场份额。这次合作,对于西门子打开中国工业物联网平台市场以及阿里云服务走向欧洲来讲,毫无疑问是互利共赢的。

那么接下来,我们来分析一下这次合作的弊从何而来。

众所周知,全球制造业当前正朝着网络化、智能化时代迈进。网络化、智能化的前提首先是构建一张打通制造业信息孤岛、支撑工业大数据安全有序流动的“高速公路网”,即打造全新的工业互联网。

工业互联网是我国建设制造强国的必然选择,工业互联网为智能制造提供不可或缺的网络连接,提供工业大数据的采集、传输、计算和分析,提供新模式、新业态发展所必须的信息服务。

工业互联网将为企业研发设计、经营决策、组织管理提供新的工具,为产业链上下游协同提供新的平台,将有力推动我国工业生产方式由粗放低效走向绿色精益、生产组织由分散无序走向协同互通、产业生态由低端初级走向高端完善,进而逐步破解工业发展难题,推动全产业链整体跃升。由此可见,工业互联网是非常重要的信息化基础设施,也是我国实现两化融合和《中国制造2025》的基础,其重要性不言而喻。

从国外引进先进技术是我国发展各类高新产业的一种通用方法,这种方法确实能在一定程度上提高国家或企业的制造能力、技术水平和管理水平,促进某一领域的发展。但这种引进也是充满风险与挑战的。

风险&挑战

首先,工业互联网技术的引进,为国内企业布局工业互联网提供服务,乍看都是好处,但长期以往,企业容易产生依赖性,导致国外技术垄断。中兴事件不正是如此?缺芯少魂,不掌握核心技术,严重依赖美国,一纸禁令便把中国的第二大电信设备制造商逼到无力还手的境地,陷入溃败边缘,可谓一剑封喉。

引进技术而不加以消化,工业互联网的后台服务器、软件设备、网络设备以及终端、工控系统全盘从国外接收,即使是一个零部件的更换甚至于系统控制室的门禁卡都掌握在进口厂商的维保人员手中,这样的运作根本无法满足自主可控的要求。

而工业互联网又是我国制造业转型的基础设施,是实现工业化和信息化的铺路石,事关国计民生,这样的技术若是受制于人,后果不堪设想,如果有一天某个国家也发一纸禁令,禁止工业互联网相关技术和设备出口中国,那么工业互联网又怎能避免成为第二个“中国芯片”的厄运?并且后果也将会更为严重,芯片只是制造业的一部分产业,而工业互联网是关系整个制造业的重大基础设施,基础不再,何谈发展。

所以,引进技术导致技术垄断的风险不容小觑,拿来主义的确便利不少,但只有掌握核心技术,才能走得稳,走得远,加强工业互联网前沿关键技术的自主研发才是正道。

其次,我国自主工业互联网的发展目前正在起步阶段,国外技术与资本的大量涌入,对国产工业互联网造成了不小的冲击与挤压。我国自主开发的工业互联网平台也有不少成功案例,例如海尔自主创新开发的COSMOPlat平台,能够与用户零距离交互的平台,凭借精准抓取用户需求、精准生产;航天科工集团打造的“互联网+智能制造”平台,以需求牵引上下游企业,运用互联网思维提高资源配置效率;华为OceanConnect平台,通过开放API和系列化Agent实现与上下游产品能力的无缝联接,给客户提供端到端的高价值行业应用。

但国外工业PaaS级的龙头大咖亦不在少数,例如通用电气Predix平台,其四大核心功能是链接资产的安全监控,工业数据管理,工业数据分析,云技术应用和移动性;西门子的MindSphere平台,结合其全价值链的数字化企业软件套件,可作为工业企业实现数字化服务的基础,并实现譬如预防性维护、能源数据管理以及工厂资源优化的功能;ABB集团的Ability™,从面对资产密集型行业的绩效管理解决方案、针对流程工业的控制系统、面向机器人电机机械设备的远程监测服务到用于建筑、海上平台和电动汽车充电基础设施的控制解决方案等等,ABB都能够提供适宜的解决方案。

我国工业互联网平台与国外大佬相比,信息化水平低,工业know-how掌握不足,数据采集和分析能力差。GE、西门子等信息化水平高的龙头制造企业具备深厚的工业积淀,设备数字化率、联网率具有领先优势,具备更多设备接入基础,其工业设备产品在全球占主导地位,依托自身产品可采集扩区域、跨行业、跨领域的海量数据。而我国工业化发展历程短,制造技术和管理知识经验沉淀不够,工业企业两化融合发展水平参差不齐;在设备数字化、网络化方面与先进技术国家差距较大,中小企业基础薄弱,设备改造和数据采集难度较大。

虽然有诸多不足,但总体来看,我国发展工业物联网的生态基础是良好的,并且市场体量大,具有很大的发展潜力,只要在技术上加把劲,是完全有可能实现弯道超车的。但大量国外技术与资本的入侵,抢占了市场份额,造成对国内工业互联网企业的挤压,使其发展遇阻,长此以往,甚至可能形成市场垄断,压缩国产工业物联网的生存空间,严重制约我国自主工业互联网的发展建设。

最后,国外技术的引进将为我国工业互联网的数据安全带来极大挑战。工业互联网实现了人、机器、产品和服务的泛在互联,为工业发展提供了新的动力,但工业互联网也打破了工业控制系统传统的封闭和强调高可靠性的格局,越来越多的工控系统暴露在互联网上,线上线下安全风险交织叠加放大,安全隐患不断增加。

从系统安全来看,引进国外工业互联网平台的企业,其嵌入式操作系统、嵌入式软件、总线协议和工控软件等核心技术必将受制于国外公司,甚至是设备维修权限也无法掌握。无法自主可控的系统,其安全性必然大打折扣,工业互联网的发展将受制于人。

从数据安全来讲,工业控制系统产生、存储和分析的数据呈海量增长,数据安全也是发展工业互联网的重中之重。如何有效保护和管理自身数据成为了企业必须要解决的重要问题,但利用国外技术设备又必然导致我国工业企业的大量数据被掌握,因此,面临的数据外泄风险可能会成倍提升,一旦出现安全问题起码会造成三个层次的影响:第一个层次会造成工业企业内部社会或服务中断,信息泄露等影响,造成安全生产事故;信息泄露若发生在航空航天、石油化工、能源军工等重要领域,会严重影响国家关键信息基础设施的运行安全;最严重者将会直接危及国家安全、国计民生和公共利益。

综上来看,引进国外工业互联网技术的利弊值得仔细权衡,因为一个不留神,工业互联网很有可能会成为下一个受制于人的“中国芯片”。但并不是说国外技术不能引进,而是应该思考如何引进,由企业还是政府引导,应该设置怎样的准入制度,建立怎样的监管体制,这些都是不容忽视的重大问题。

工业互联网是我国工业实现弯道超车的重要切入点,必将成为推动制造业与互联网融合发展的重要抓手,其重要性此处无需再赘言。而面对国外资本与技术的冲击,工业互联网空心化的问题亟待解决,我们要做的还有很多。

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原文标题:工业互联网会成为下一个受制于人的“中国芯片”吗?

文章出处:【微信号:gkongnews,微信公众号:工控头条】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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