工业互联网成产业数字化“主战场”,赛道玩家却要面临两大拦路虎

7月14日,多家媒体发出阿里巴巴和腾讯或将“世纪和解”的消息引发巨大讨论。随着互联网人口红利接近天花板,进入互联网下半场,工业互联网也成为主旋律之一。

7月16日,工业和信息化部总工程师、新闻发言人田玉龙介绍,上半年国内高技术制造业增加值同比增长22.6%,两年平均增长13.2%,工业机器人、集成电路等产品产量同比分别增长69.8%和48.1%,两年平均增速均超过30%。从数据来看,国内高技术制造业增速较抢眼。

随着工业互联网的高速发展,这也让越来越多企业加入到这个掘金赛道。站在行业发展的角度,未来工业互联网要想实现高质量规模化增长,不论是头部玩家还是中小玩家们,摆在他们面前的共同难题是什么?新工业洞察与大家一起来探讨下。

工业互联网发展迎来“加速度”

提到工业革命,它对推动人类社会经济发展起到巨大的作用。从时间线来看,它已历经四次革命浪潮。

  • 第一次工业革命(18世纪60年代-19世纪中期),以蒸汽机、汽船、火车为代表,标志着人类进入蒸汽时代;

  • 第二次工业革命(19世纪七八十年代-19世纪末20世纪初),以电力、内燃机、飞机、汽车为代表,标志着人类进入电气时代;

  • 第三次工业革命(二战后-20世纪70年代),以计算机、原子能、航空航天、遗传工程为代表,标志着人类进入信息时代;

  • 第四次工业革命(21世纪初至今),以人工智能,清洁能源,无人控制技术,量子信息技术,虚拟现实以及生物技术为主,标志着人类进入绿色能源时代;

从这四次工业革命来看,每一个时间段它都对全球经济带来巨大的变革影响。

进入21世纪,工业互联网成为全球不少国家制造业发展的重点,如果说工业互联网是美国先进制造的重要基础,德国工业4.0发展的关键支撑点,日本制造业的重要发展目标。对中国而言,工业互联网就是制造业数字化转型的重要手段。

工业互联网成产业数字化“主战场”,赛道玩家却要面临两大拦路虎

尤其是去年受疫情影响,工业互联网助力制造企业恢复产能发挥不小的作用。比如在疫情期间,武汉火神雷神两大神山医院建设过程中,工业互联网平台担起了“云监工”的重要作用。

为了加速推动工业互联网的发展,国家在政策层面也有不少利好的消息。此前,中国国际经济交流中心经济研究部副研究员刘向东在接受媒体采访时表示,《意见》将会助推工业互联网行业发展,推进互联网和制造业的跨界整合,引导社会投资向该领域流入。

根据中国信通院的数据显示:2020年工业互联网产业经济总体规模约为3.1万亿元,同比实际增长约为47.9%。如果按照全球工业互联网技术到2025年,将会产生约82万亿美元的产业计算,中国工业互联网市场规模将达到10.8万亿元。

工业互联网成产业数字化“主战场”,赛道玩家却要面临两大拦路虎

因工业互联网未来市场发展空间广阔,这也让不少知名的制造业企业、互联网企业、初创企业、软件企业、系统解决方案服务商等均进行卡位布局。以互联网企业来看,就有大家熟知的阿里云、腾讯云、百度智能云。

在WAIC 2021上,百度智能云工业互联网品牌“开物”,依托百度强大的互联网基础和领先的全栈人工智能技术,为制造、能源、电力等工业企业提供“AI+工业互联网”和智能制造整体解决方案。

虽说工业互联网是一片蓝海,但在这片蓝海里行业仍然有不少问题待解决。那么,工业互联网赛道里的玩家们面临什么样的发展难点?

两座大山横亘在工业互联网面前

目前我国已成为全球第二大经济体,世界第一制造大国,制造业数字化转型已是大势所趋,工业互联网亦是产业数字化的“主战场”。

在这个“主战场”各路玩家都在摩拳擦掌想要在技术研发、商业模式上有更大的突破,但在发展的过程中:人才缺乏与数据安全保障却是行业升级转型过程中的两大“拦路虎”。

一、软硬件人才稀缺

进入工业互联网时代,企业对于从业人员要求升级,尤其是在软件跟硬件这两个层面对人才提出更高的要求。

那么,国内工业领域的实际人才储备究竟是怎样的一个现状?

此前,中国工业互联网研究院发布的《工业互联网人才白皮书(2020)》对当前工业互联网产业人才供需、培养与就业现状等内容进行了剖析,指出我国工业互联网带动国内就业人数显著增加但相关岗位规范化程度较低,导致人才供需两端匹配度不高。

据测算,工业互联网在2018带动的总就业人数达2367.41万人;2019年带动总就业人数超过2679.61万人;2020年带动的总就业人数将达到2810.90万人。虽说工业互联网带动就业的人数在增长,但现实是行业对于优质人才的需求是供不应求。

目前多数高校的自动化专业的毕业生,只是学习了针对工业设备运转的自动化技术,不懂得工业互联网时代所需要的控制系统、控制平台乃至工业生态的技术。白皮书称,部分高校正在积极探索工业互联网人才培养模式,但由于缺乏课程、教材、师资及专门的实训环境,教学过程面临很大困难。

为了挖掘优质人才,从不少互联网巨头的招聘来看,也能看出他们在人才储备跟培养上的一定优势。根据阿里巴巴2020届毕业招聘需求来看,软件和算法类技术人才需求持续旺盛,并且对游戏开发设计、自动驾驶、量子领域、人工智能芯片领域人才的招聘数量也在增加。

面对行业人才的稀缺,上海联通也打造了工业互联网人才实训基地,以训代练进而推进‘产教结合’的生态优化工作,这将有助于培养和输出更多符合实际业务需求的复合型数字化人才。

显然,在软件跟硬件层面,企业都需要去培养和教育更多的人才。人才实力提升上去了,这对于提高企业的竞争力还是有较大优势。

二、构建数据安全体系难

在互联网行业,数据安全一直是个绕不开的话题。

同样的,在工业互联网领域,数据面临的安全风险隐患日益突出,因云计算、大数据、人工智能、5G、虚拟现实等新技术新应用,引入了新的数据安全风险隐患。

工业互联网成产业数字化“主战场”,赛道玩家却要面临两大拦路虎

(图源工业互联网数据安全白皮书)

基于工业互联网与传统制造业的紧密关系,世界各国高度重视工业互联网数据安全。美国发布了《工业互联网数据保护最佳实践白皮书》,德国加快打造可信工业数据空间。

我国发布了《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、《加强工业互联网安全工作的指导意见》、《关于工业大数据发展的指导意见》等政策文件,着力加强工业互联网数据安全保障。

据工业安全产业联盟报道:因工业企业类型多样,工业互联网数据更是海量多态,给数据安全防护带来了困难和挑战。

1、采集阶段识别解析难。工业互联网数据分布在海量设备、系统之中。不仅数据孤岛现象严重,各厂家数据接口规范不统一,而且各厂商多采用自家的私有协议,工业协议多样且大多封闭,导致数据难识别、难解析;

2、传输阶段监测溯源难。工业互联网场景涉及云计算、大数据、人工智能等多种技术的应用,且工业互联网数据在工厂外流动更加复杂多元。大流量、虚拟化等环境下难以有效捕捉追溯敏感数据和安全威胁;

3、存储阶段分类分级难。存储阶段极易形成数据的汇聚,需要根据数据的类别和等级采用划分区域、设置访问权限、加密存储等多种手段。然而工业互联网数据形态多样、格式复杂,使得数据分类分级管理与防护难度大;

4、使用阶段可信共享难。对工业互联网数据进行分析利用是发展工业互联网数据作为生产要素的重要途径,然而数据权责难定、安全可信赋能难等阻碍数据有序安全共享。

在工业互联网的时代,企业如何构建新的安全体系这是行业内所有玩家们都要考虑的命题。7月16日,工信部新闻发言人赵志国表示,加快制定工业和信息化领域数据安全管理政策,更好地承接《数据安全法》在行业的实施落地。

未来,在设备安全、系统安全之上加强工业互联网数据安全防护,需要研究工业互联网数据特征,有针对性地采取安全措施,这将是不少企业在未来要重点解决的问题之一。

结语

进入工业互联网时代,随着各种政策利好消息的出炉,这对于制造业企业、互联网企业、初创企业、软件企业、系统解决方案服务商等来说都是重大的利好消息。未来要想推动工业互联网朝着健康稳定的路径发展,离不开产业链里的企业的共同努力。但可以预见到的是,在工业互联网这条赛道上,未来有望诞生更多巨头跟独角兽。

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