5.1 行业普及： 中国制造2025和工业互联网（2018）
华纳王
太平世界，环球同此凉热！2019-07-23 19:55
昨日俗务缠身，未能更新，今天最后一更，这一节讲云计算。云计算从逻辑上和前代的超级计算机为主的计算力消费模式没啥本质区别，但抽象程度更高，差异化定义能力更强，属于软件定义的网上计算资源服务提供的商业模式，能为计算力消费者提供更高服务水准的服务，也降低了计算资源的消费门槛。云计算可以更大规模的消耗过剩的计算机信息化产业产能，更好的服务多样化个性化的信息化需求，迎合ICT产业的产能发展需要，对于政府和垄断组织也更容易监管和操作。虽然还有些个人或者发烧友保有强大的PC工作站和个人存储设备，质疑云计算企业的职业道德和政府对其监管能力。但整个社会已经不可避免的走向云计算为主流的信息化消费模式。
2018年夏天，被约稿要给各省经信委的工作人员出本书，但出书好友们时间和工作付出都不够，便独自编稿，怎奈节奏太慢没跟上出版社流程，导致出书失利。后来畏惧正规出版社的流程和麻烦出版意愿剧减。鉴于工业互联网事业如火如荼，独乐乐不如众乐乐，不想稿件烂在电脑里面，决定在网上贴出来和大家分享。最近刚买到观察员的身份，没想好要写啥，先拿到观察者网上晒晒，以飨读者。2019年中美贸易战大热，但科技发展目测还没超出2018年的内容范围，还是可以给大家普及下此行业的基本知识。生活在这个时代，见证着这时代发生的巨大变化。希望此系列能给观察者网的好友们一定帮助和启发，有利于你们现在从事的事业和项目，更好的建设我国的制造业能力和国家能力。某在企业管理咨询和企业信息化圈里面浸淫多年，很乐意帮助有需要的读者，若有问询指教可以直接回复和私信。本稿本着天下文章一大抄，抄来抄去有提高的精神非百分百原创原撰。所以有见到相看似相识的段落，请勿为怪！还有本人很多图就是借来的。
在企业级工业互联网平台建设中有三个重要因素：数据是基础；数据之上是平台，平台之上是应用。云计算平台和云计算技术组成云计算层，上面是各种应用软件。工业互联网平台上聚集有各种物联网数据、设备数据、传统应用数据。开发者会利用平台的数据发展出各种算法和高阶工业应用，这些聚合起来就是工业互联网的云计算PAAS和SAAS层。最新的工业应用大比例上都是人工智能、大数据、云计算的结合。人工智能算法目前主要用来做现场应用。虽然现在人工智能的大部分应用还处于比较早期的程度，多数属于“弱人工智能”。但随着人工智能应用不断的迭代和发展，面对专业问题，在反应速度上会不断超越人类，回答的精确度上也越来越接近和超越人类。在信息技术发展的道路上，人工智能是越来越清晰的一个制高点。谁先突破和掌握就抓住了人类文明未来发展的命脉，重要性怎么强调都不过分。作为有着悠久历史和对人类发展做出过巨大贡献的中华民族，一定不能在人工智能才出发的起跑线上落后。本讲呼吁所有与人工智能有关的生产、教学、科研、应用主体都要全力以赴，快马当先，主动探索人工智能技术能给人类社会带来的更美好未来。
云计算是当代新的一种计算机基础技术和计算资源被消费的商业模式。经过多年的发展，云计算作为技术和商业模式在实体经济中运用已经是大势所趋、不可阻挡。大工业时代，工厂化生产取代个体小作坊生产。云计算时代，社会化云计算中心提供计算机资源取代个体私有、本地安装的计算机资源建设，就像我们从自来水管网和国家电网和获取水、电一样。
云计算技术先是逐渐占据大型互联网公司的内部计算体系，然后逐渐发展到对个人消费者提供信息服务。在企业信息消费市场也是先对中小企业提供信息服务，然后正逐渐向中大型企业信息消费领域扩散。相对于传统的本地计算机安装的消费模式，云计算省去专业人员和专有技术产品的需要，云计算消费起步投入小，进入时间快，是一种非常容易进入的计算力消费模式。在我国建设工业互联网事业的道路上，基于中国广大中、小、微型企业的事实存在，云计算模式极大地降低了各种企业消费计算机资源的门槛，可以催化工业互联网平台的快速发展和普及。
众所周知，“云”是个虚化的实体，我们在飞机里面穿过云的时候发现云不过是周围茫茫的微小水滴。云计算本质上是一种计算机资源消费方式，也包含了支持这种消费方式的所有计算机软硬件行业提供的所有技术方法和产品。云计算的典型场景：普通用户使用本地计算装置：个人计算机、工作站、手机、平板、工控机、数控设备，通过互联网和远程服务器、服务器群互动来获取其提供的媒体内容、计算结果、数据读取、数据存储、智能数据服务等等。“云”是网络远端、互联网远端的一种比喻说法。一般意义上云端的计算能力强、扩展性强、成本低、可靠性高、可以按需服务、用户上手容易，进入门槛低和成本低。根据所提供服务的不同，云计算可以分为如下以下三类：
l Infrastructure as a Service (IaaS)：原始计算力当成基础设施用来服务于客户，一般不面对终端用户。多供给大软件企业和大企业用户。用户可以从供应商那里获得他所需要的虚拟机或者存储等资源来装载相关的应用，同时这些基础设施、物理系统的繁琐管理工作将由IaaS供应商来处理。IaaS能通过系统虚拟机支持众多的应用。IaaS主要的用户是系统管理员。
l Platform as a Service (PaaS)计算资源管理平台当成服务，提供给开发者，软件服务商。用户可以在包括软件开发组件，文档和测试环境等在内的开发平台上非常方便地编写应用。不论是在部署，或者在运行的时候，用户都无需为服务器、操作系统、网络和存储等资源的管理操心。这些繁琐的工作都由PaaS供应商负责处理，PaaS在资源整合率上面非常惊人可以提供海量应用实例。
l Software as a Service (SaaS)软件应用作为服务，面向直接信息消费者，企业和个人用户都有。用户只要接上网络，并通过浏览器，就能直接使用在云端上运行的应用，而不需要顾虑各种软件使用周期中的各种琐事。免去初期高昂的软硬件投入，SaaS主要面对的是普通的个人用户或者企业里面的用户。
从用户体验角度，三者之间关系是相对独立的，因为根本就面对不同类型的用户。从技术角度，它们并不存在简单的继沿关系，不等于SaaS基于PaaS，也不是PaaS基于IaaS。因为首先SaaS可以是基于PaaS或者直接部署于IaaS之上，其次PaaS可以构建于IaaS之上，也可以直接构建在物理资源之上。
云计算方案都能通过“公共云”或“私有云”来交付。公共云通过公共互联网交换数据。在用户端除了一个网页浏览器和高速互联网连接外，不需要任何基础设施，其典型的收费方式为订阅型现收现付制，用户只须为所使用的资源付费。私有云利用相同的基础技术和协议，但驻留在企业防火墙内的私有或租用的服务器上。许多企业IT经理人目前都偏爱私有云方案，照顾企业内部用户同时使他们的安全和管理工作更加轻松。
普遍被接受的云计算有如下基本特点：
(1) 超大规模：“云”具有相当的规模，谷歌云计算已经拥有百万台以上服务器，亚马逊、国际商用机器、微软、雅虎等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算规模和能力。
(2) 虚拟化：云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体计算机。应用在“云”中某处运行，实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括申请超级计算机服务时间这样的任务。
(3) 高可靠性： “云”使用多数据副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，长期看，使用云计算比使用本地计算机还可靠。
(4) 通用性：云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
(5) 高可扩展性：“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
(6) 按需服务：“云”是一个庞大的资源池，用户按需购买；云可以像自来水、电、煤气那样计费。
(7) 极其廉价： 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云。“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心成本；“云”的通用性使资源的利用率较传统系统大幅提升。用户可以充分享受“云”的低成本优势。
(8) 未知的危险性：云计算除了提供计算服务外，同时必然提供了存储服务。但是云计算当前大部分被垄断在私有制企业和外资企业手中，甚至很多服务器在境外，他们仅仅能够提供商业合同（纸质文书）信用，不能提供绝对的国家社会安全背书。
政府机构、商业机构，特别像银行这样持有敏感数据的商业机构，对于选择云计算服务应保持足够警惕性。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地让这些私人机构以“数据（信息）”的重要性挟制整个社会。对于信息社会，“信息”是至关重要的。另一方面，按照合同，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的私人和企业机构而言并无秘密。这些潜在的危险是中国商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是合资或者国外机构提供的云计算服务时，不得不知晓和考虑的重要的前提。
云计算经历了四个阶段才发展到现在的成熟的水平，这四个阶段依次是电厂模式、效用计算、网格计算和云计算。
电厂模式阶段：电厂模式就好比是利用电厂的规模效应，来降低电力的价格，并让用户使用起来更方便，且无需维护和购买任何发电设备。
效果计算阶段：1961年，人工智能之父麦肯锡在一次会议上提出了“效果计算”这个概念，其核心借鉴了电厂模式，具体目标是整合分散在各地的服务器、存储系统以及应用程序来共享给多个用户，让用户能够像把灯泡插入灯座一样来使用计算机资源，并且根据其所使用的量来付费。但当时整个IT产业还处于发展初期，技术上不能支撑没能实现。
网格计算阶段：网格计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小作业，然后把这些小作业分配给低性能的计算机来处理，最后把这些计算结果综合起来攻克大问题。由于网格计算在商业模式、技术和安全性方面的不足，也没有在工程界和商业界取得预期的成功。
云计算：云计算的核心与效果计算和网格计算非常类似，也是希望IT技术能像使用电力那样方便，并且成本低廉。但与效用计算和网格计算不同的是，当代云计算在需求方面已经初具规模，同时各种技术也已经基本成熟。
2017年以来，全球公共云计算市场进一步整合，亚马逊、微软、阿里云和谷歌四分天下的格局逐渐形成。现在全球云计算发展呈现出以下几个新趋势：
一是云生态体系建设正成为发展重点。各巨头纷纷转向打造以“我” 为主的云生态体系，提升对行业和小软件应用开发者的掌控力。
二是价格战加剧，行业激烈洗牌。近年来国内外云计算巨头价格战加剧，主要云计算厂商纷纷降低云计算服务价格，中小云厂商举步维艰，行业洗牌和整合速度加快。
三是更多的数据中心加快投入建设。随着云计算市场的持续扩张，云计算服务商需要建设更多的数据中心以应对业务的高速增长，云计算规模越来越大。
四是细分领域成为中小云计算企业生存之道。随着云计算产业生态链不断完善，行业分工呈现细化趋势。中小云计算企业能更快的捕捉客户的个性化需求，提供定制化和差异化服务获得竞争优势。
五是云计算对软硬件产业产生相当的冲击。云计算产业底层软硬件关键技术快速发展，已经跨越技术起步期，逐步进入成长成熟期。云计算的出现使用户不需要投入大量成本购买、部署、维护、升级硬件，可以通过使用服务的方式来获得硬件资源能力，这已经改变了信息化产业的服务模式。硬件厂商的格局面临洗牌。主流云计算服务供应商已经开始定牌制造“芯片”和“云主机”。云计算属于新生力量，目前在信息化产业中绝对占比不高，但对整个信息通信产业体系都是革命性的冲击和影响。
2017年4月，工业和信息化部出台《云计算发展三年行动计划（2017-2019年）》。【11】以下简称《计划》。工业云成为应用促进行动的重点。《计划》明确提出将促进制造业企业加快基于云计算的业务模式和商业模式创新，发展协同创新、个性化定制等业务形态，培育“云制造”模式，提升制造业快捷化、服务化、智能化水平，推动制造业转型升级和提质增效。在这之后，中国的云计算产业进入加速发展阶段。
《计划》提出：到2019年，我国云计算产业规模要达到4300亿元，突破一批核心关键技术，云计算服务能力达到国际先进水平。为规范发展，2018年，工信部再次强调云计算等技术在接入网络中的合规重要性：“自2018年1月1日起，未取得互联网资源协作服务业务、内容分发网络业务经营许可的企业，不得继续经营相应业务”。合规下的成长更能确保4300亿的云计算产业质量。
不久前，科技部公示了8个国家重点研发计划重点专项拟立项的2018年度项目公示清单。其中，“云计算和大数据”重点专项《私有云环境下服务化智能平台》涉及将目前主流的云计算架构中的相应技术成果与国产CPU（如飞腾、申威、龙芯、兆芯等）和国产服务器（如浪潮、华为、曙光、申威等）以及国产麒麟操作系统。这意味着政府方面在鼓励丰富国产软硬件在云计算技术环境下的应用场景，提升国产云计算系统的整体系统伸缩性、资源利用率、性价比与能效比等，为国产软硬件的集成与生态建设提供一体化解决方案，最终实现行业私有云软硬件的全面国产化。
截止2018年6月，国内总计下发了220张云服务牌照，云计算的跑道已经呈现十分拥挤的态势。我国云计算产业保持着超过30%的年均增长率，是全球增速最快的市场之一。云计算产业现已成为互联网发展重要的增长极，万物互联时代正加速到来，云计算和人工智能、物联网、虚拟现实、5G等技术交融渗透，并在国家倡导数字化建设的当下发挥重要引领作用。产业结构不断优化，SaaS、PaaS占比不断提升，混合云异军突起，成为产业新的增长点。在传统互联网公司阿里、腾讯等进入之外，中国的国有经济国家队的纷纷入局，重金投入。紫光集团公布了“紫光云战略”；太极股份是“中国IT服务的国家队”，国家颁发的“特一级”《国家安全可靠计算机信息系统集成重点企业证书》资质企业，在国家党、政、军等领域重要项目中，太极是提供关键IT服务的厂商之一。中国移动将持续大力建设千兆引领的全光网络、云计算中心、内容分发网络等新型设施，为数字中国提供国际一流的基础网络支撑。2017年，中国电信天翼云率先获得了全国首张运营商级别的云牌照，按照一省一池的方式将天翼云基础设施覆盖全国。中国联通和阿里云、腾讯云、百度云等战略合作伙伴已经实现了横向贯穿，相互集成，多云融合。中国的信息化软件硬件和运营商企业都在加紧步伐进入云计算领域并呈现出各种经济形态交织重叠，融合发展，全面发展的局面。
工业企业上云和云计算技术和服务在国内信息产业的普及和发展分不开的。近年来，云业务骨干企业收入均实现翻番。SaaS、PaaS占比不断增加，产业结构持续优化，产业链条趋于完整。关键云技术不断实现突破，大规模并发处理、海量数据存储、数据中心节能等关键领域部分指标已达到国际先进水平。骨干云计算企业战略布局、业务种类都在快速增长。大型企业、政府机构、金融机构不断加快应用步伐，大量中小微企业已应用云服务。云计算正从游戏、电商、视频向制造、政务、金融、教育、医疗等领域延伸，应用范畴持续拓展。
工业云可以融合制造过程和管理系统，帮助企业加速从要素驱动向创新驱动的转变。工业领域进一步推动云计算发展可以支撑制造强国、网络强国。工业企业大范围地开展设备、生产、管理等业务系统的云化改造，以及研发设计、生产制造、运维服务等能力的云端迁移。从工业企业云化的角度，以下四个步骤是可以参考和跟进的。
1）加快CAD、CAM研发设计类工具上云，可以解决的核心问题就是降低企业的软件使用成本，以成本驱动为导向，通过资源池化、弹性供给和按需付费，大幅降低企业的硬件设计成本、软件使用成本、工作终端部署成本从而整体降低运营成本。
2）驱动核心业务系统例如财务系统、CRM系统、ERP系统、SRM系统、PLM系统、SCM系统上云，以集成应用为导向，不仅仅是为了降低软件和信息化成本，更重要的是实现数据的跨企业，跨行业互联互通和互操作。
3）把设备运行数据、状态和智能产品的运行和操作上云，驱动企业竞争力发展，从信息透明化到产能交易，产品服务能力交易，实现跨企业的制造资源优化配置。软件可以利用云计算降低一次性成本，硬件设备也上云在数字空间实现数字双胞胎和数字化的制造体系。数字化的制造体系可以实现制造能力在线发布、制造资源弹性供给、供需信息实时对接、能力交易精准计费，可以实现对设备机器这种昂贵资产利用率提升和稀缺生产资源的社会化优化配置。
4）在数据上云，设备上云，管理流程上云的基础上，百万工业APP培育成为可能。工业技术在数字化基础上软件化，工业最佳实践变成工业软件应用，推动工业互联网平台开放共享工艺模型、知识组件、算法工具、开发工具等共性微服务组件。第三方开发者基于开放的工业互联网平台开发通用型和创新型工业应用，形成基于PAAS平台的工业应用开发者创新生态。在工程机械、家电、航空、石化等重点行业，逐步培育面向预测性维护、协同研发、协同生产，全时空跨界物流，全生命周期管理等特定应用场景的工业应用，推进最佳工艺经验程序化普及、工业知识显性化和工业智能云化，从覆盖率和商业表现上增长工业互联网产业。
5）在以上工作扎实推进和形成的基础上，在全国跨地区和跨企业和行业上云的基础上，大众创业，万众创新就能快速发展。云计算赋予创业者全新的资源和视角，汇聚以百万计的开发者交互激励，催生更广的平台经济、分享经济等新模式，更大程度上推进数字经济的总量和质量。
工业互联网的发展就是各个企业工业互联网平台在传统工业云平台软件工具共享、业务系统集成的基础上，叠加了制造能力开放、知识经验复用和开发者集聚的功能，大幅提升工业知识生产、传播和利用的循环效率，是一个不断演进的过程。在推进工业企业上云和工业互联网建设的道路上，企业需要在主观上做一些重要改变。要敢于为天下先，天下为公，敢于引领行业潮流做领导者，坚定对核心技术的先进自信，坚定对我国知识产权保护的制度自信，用开放和理想主义的精神去向同行产业界输出自己的特色工业能力，尊重其他企业知识产权特长，分享自身的技术优势和产业链优势，通过联合业界头部企业，形成有效企业联合盟行业工会，整体提升本产业和上下游供应链的整体能力和协同效率。
企业工艺和流程数据的积累已经成为制造企业的核心竞争力，工业设计和生产过程也涉及诸多公司内部的商业秘密。所以这里我们鼓励头部企业担起承载产业发展的领导义务和使命担当。企业确立行业产品领导地位后，可以通过领导力和产业配置能力获利，远远高过从事具体生产过程的利润。鼓励工业企业上云，更需要制度层面的建设。对工业云数据的非法盗窃、剽窃也需要一个强大的追溯体系和司法仲裁惩罚制度，提升针对工业互联网违法行为的成本，为先行企业提供法律和制度保障。目前工业互联网平台总体上处于探索阶段，还缺少企业全面实施，实现大规模获利，市场价值回报不足以支撑平台服务商全面投入。传统工业企业的封闭性，各行业专业壁垒明显，跨行业应用难度大成为客观的阻碍。
发展工业互联网的主要目的，就是鼓励行业头部企业，超越本体经营细节，为全行业、为所在地域配套企业创造更高更好更多的整体社会经济技术发展价值。中国的大型制造公司在意识到智能制造时代来临后，也开始纷纷发力工业互联网。现在国内的工业互联网头部企业大多数都是脱胎于传统制造业优秀领军企业追求更大行业领导力的发展道路上。工业企业上云不能片面理解为互联网、云计算在工业领域的应用，而是企业工业能力和IT能力的集成、融合和创新，促进企业数字化、网络化转型，通过需求引导不同类型企业资源在平台汇集和共享，才能带动全社会制造资源网络化动态配置，构建全新的制造业生态。在工业转型升级过程中，成本压力和个性化需求的不平衡导致中小企业提质增效的诉求最强烈。工业互联网平台能够有效解决这个长尾效应。中小企业是工业互联网的主要推广对象和应用方。广大的中小企业通过应用平台上各种微服务组件或工业应用，学习复制先进企业的工业知识，获得能力的快速提升，降低了企业技术门槛和应用成本，也大大降低了企业试错的风险，提高了企业的创新效率，带动其转型升级。
工业互联网价值创造过程不再主要依赖自身技术、资源为主的线性价值链，而是转向打造由利益相关者组成的价值网络。如果大量工业企业逐步将各类设备以及设计、生产、管理、营销、服务等应用云化，迁移至工业互联网平台，实现基于价值链的数字化、网络化、在线化、服务化，那么工业企业地域、组织、市场的界限将被打破，就可以有效推动人才、技术、设备设施、资金、知识等资源的大范围动态共享和按需提供，促进资源配置高效化、生产方式智能化、组织管理灵活化，不断催生个性化定制、网络化协同、服务型制造、精准供应链管理、产业链金融等新模式新业态。
工业设备上云是决定我国工业互联网平台发展的关键因素。工业设备是工业生产力的决定性力量，也是生产数据、工业资源、制造能力在工业互联网平台汇聚的重要入口，设备联网上云是工业互联网平台生态发展的基础条件。2017年我国企业设备数字化率为44.8%、数字化设备联网率为39.0%，亟须大力推动工业设备上云，突破平台发展瓶颈。当前工业设备上云存在两类问题：一是工业设备量大面广、品牌厂商种类繁杂，众多设备技术标准差异大、时间跨度大，数据完整度和采样频率数据质量差异巨大，工艺流程标准化程度低、工业机理建模缺乏数据基础，导致上云价值无法抵消上云成本;二是技术和市场发展处于探索阶段，平台能力和置信信度弱，难以消除企业对设备核心数据安全的顾虑。在考虑到设备部署基本面上，重点设备、关键设备、独生子设备接入平台成为企业上云的关键聚焦点。对于传统产业中的高能耗、高安全隐患设备，能耗、污染和安全事故带来的巨额成本成为企业转型升级的沉重负担，急需通过工业互联网实现工况监控及预测;对新兴产业中的高智能化、重资产设备，通过平台提升运行效率、增加预测准度、降低运维成本也是企业拓展网络化协同、供应链金融等新模式的重要基础。跨地域、多类型的工业重点设备可以为工业互联网平台提供关键流量，是工业知识模型构建、工业应用创新的数据基础。
工业互联网平台应用的模块化、通用化特点能够帮助企业以低成本、高效率的方式实现设备运行监控、全生命周期台帐，故障预警、预测性维护、能耗优化，进而推动企业开展协同制造、维保生态、供应链金融、能力交易等服务，构建社会化制造资源池和工业知识库。2018年中国电信制造业基地已经和有关行业企业组成企业联合，逐步开始在各地推出这种设备上云的基础信息服务产品。衷心希望更多的工业互联网平台运营商、各行业的龙头工业互联网建设企业能加大在设备上云的步伐和投入，让更多基于工业生产现场的数据汇聚云端，成为数字经济发展的重要数据基础，推动全社会工业PAAS云建设和共性工业应用开发的快速发展。
2019年点评：今年各个省对企业上云补贴的执行很上心。省补，市补让更多的云资源被利用，也促进电信、阿里、华为、腾讯等云计算企业的业务增长。原则上还没观察到明显的模式创新和技术创新，值得一提的是更多的AI云计算资源出现在市场上。
下一节讲 “信息网络的融合”
