" 既要進一步節能減碳，又不能丟了質量。" 此前華新水泥 " 萬噸線 " 廠長劉文兵提到大規模環保協同處置增加了穩定工況和質量的控制難度很高。

事實上，國內企業都面臨廣泛而具體的數字化問題。中國制造業急需數字化轉型，國家政策也多次引導，自 2018 年起，" 發展工業互聯網 " 已經連續 5 年被寫入政府工作報告。

2012 年至 2021 年，我國工業增加值從 20.9 萬億元增至 37.3 萬億元，年均增長 6.3%，遠高于同期全球工業增加值 2% 左右的年均增速。市場主體活力和實力不斷增強，充分利用現代科技，實現數字化轉型的需求也愈發強烈。

工業如何在快速變革的數字時代，感知、響應巨量復雜的信息，從而更好的應對市場需求與不確定性，實現動態策略優化與智能全局決策。云計算加持下的工業互聯網正是解決這一問題的總體策略。

將算力與實體經濟深度融合，利用數字技術解決實際生產問題，無疑是云計算最好的機會。

但技術與實務的結合是一個由表及里的過程，工業互聯網并非將信息技術與傳統工業流程簡單相加，而需要觸及實際需求的精準定位，并且利用技術的邏輯改造傳統生產。

云計算要到一線去

" 數字化 " 容易被字面意義上的理解為承載信息的媒介更替，從 " 記下 " 到 " 錄入 "。

但工業互聯網不僅是將工業信息連通云上服務，而是在此基礎上用好信息——用計算邏輯統領信息的使用。

工業互聯的對象是各個標準化環節，在實際運行中信息化投入巨大，各業務體系所產生的信息量級與復雜程度本身就需要投入大量運營成本，業務體系間的溝通不暢又會造成數據孤島現象。

龐大且持續翻新的信息庫需求著更高規格的數據處理能力與處理方案，這正是云計算所需要提供的核心技術。

工業互聯網的一個痛點在于計算與整合，如何充分利用數據是眼下最重要的問題。

比如百度智能云的 " 開物 " 平臺，提供了工業 AI 質檢解決方案，把注意力放到汽車、化纖、鋼鐵為代表的規?；袠I，并與首鋼、一汽等知名企業達成深度合作。這類行業組織規模龐大，工作人員多為萬人級別，業務多樣、管理復雜，要求云服務提供整體性的數據處理標準，并且有成熟的抉擇支撐體系。

這套 AI 質檢體系，可以將汽車生產車間中二十多個點位，數百張圖紙的校對在 1 秒內完成，且準確率高達 99%。相對于人工操作，效率提高預期在 70% 以上。

又如京東開發，基于云原生的 " 京剛 " 虛擬化平臺，抓住虛擬化這一云計算的基礎，通過軟件定義的方式管理數據中心的計算資源，從而實現根據企業需求輸出計算能力，靈活定制服務。

我們看見，在現有云服務數據集成與數據管理能力的支持下，各家云廠商都已經在與企業的實踐合作中，積累下大量行業經驗。

這些信息與數字模型沉淀到各自的云技術平臺上，最終落腳點在于如何通過高性能的計算為生產流程提供正向反饋，形成標準化、通用的應用能力。

技術如果只是懸浮于實用之上，便只是一種抽象的前景，無益于真實推進實用的進度。云計算的落地實用，需要技術與實際現實結合，一線人員顯然更理解什么是痛點。

百度在開物首頁的戰略優勢上寫道，" 授人以魚不如授人以漁 "。華為云在官網列舉了典型場景的業務與技術架構圖，并詳細闡述方案優勢。

這些都是各云服務廠商為推廣技術做出的宣傳決策。

相較而言，阿里云在上述領域的探索更深一些，其 " 工業大腦 " 其中一個特點就是瞄準企業痛點，制造樣板工廠，旗下大量有過實際操作經驗的技術專家針對具體情況，幫助企業定制產品模型，讓這種云技術協助下的數字化升級落到了更多具體的生產情境中。

以阿里云與一汽集團的合作為例。一汽集團 12 萬人在釘釘上辦公，超過 300 個移動應用集成到釘釘。一汽紅旗 300 多家經銷商通過釘釘與主機廠和經銷商間實現信息協同。實際生產中，任何設備出現異常，報警消息都會即時通過釘釘發送到相關責任人，讓設備維修更及時，從而保證生產效率。

在位于長春的一汽紅旗繁榮工廠，阿里云利用數字孿生技術，實現工廠中的 2 萬臺設備的實時在線，完成現實生產在數字世界里的孿生實時聯動，數字化支撐產線單車過程追溯、生產異常分析，并且可以完成對重點設備排查等復雜的生產任務。通過引入云計算，紅旗打造出了一個面向未來的、高效穩定生產的數字工廠。


在 2022 年世界互聯網大會烏鎮峰會工業互聯網論壇上，阿里云智能總裁張建鋒表示，工業互聯網應用將更多由生產線工人開發，將引導一線工人開發系統應用，應對場景需求。

這是云服務廠商的市場嗅覺，未來的云服務勢必會落到一線：當每個工人成為工業創新的主體時，才能在實際生產領域解決大量時效問題。

如同釘釘這樣的低代碼平臺幫助工人實現數字化與快速創新，積極引導一線工業生產方參與技術開發，是實現技術落地最現實的方案。

營造生態，躍向產業互聯

前沿技術作為工具被小范圍推廣可以被視作進步的探索。

在確證云計算與實體經濟的結合是普遍趨勢的當下，前沿技術更應當成為生產中必不可少的齒輪。

對云計算結合工業互聯網這一命題的長期展望，在于更廣泛意義上生態的建立，實現更大范圍的產業互聯。

人民日報此前提到，目前的制造業方向，是以智能制造為主攻，推動產業技術變革和優化升級。其中又尤其提到對工業互聯網的規劃，是使信息技術加速擁抱千百行業，多領域多場景落地開花。

工業互聯網運作的實際方案，不只是解決一個企業運作過程中的局部問題，而是實現全局優化，把數字孿生的思路帶入整個生產流程，營造工業互聯生態。

這是一個相當宏觀的視角，考驗云服務實踐操作的同時，更考驗各個云廠商對長遠發展的戰略思考。

如何從局部技術突破到整體生態變革，騰訊提出了一個 " 連接器 " 的思路。

騰訊曾闡釋其云計算產品 EnerLink 的設計思路，即計劃成為能源企業內部業務打通，外部生態協同的數字支撐。

結合其另一款以數字孿生為核心理念開發的產品 EnerTwin，騰訊期望這種算力的 " 連接 " 屬性能夠打造出綜合的業務平臺。

各大廠商的解題思路各有不同，但都是基于各自技術優勢與行業沉淀尋找突破口。

比如起步較早的阿里云，在多個細分領域都有一定積累，且近年來不斷升級自研產品和技術。其側重便在于提供從底層數據到上層產品解決方案的整套云架構。

這種架構可以參考阿里云與 " 三一重工 " 合作搭建的數據中臺項目。數據中臺的設計包含研發、計劃排產、生產、質量監控、采購、倉儲管理、營銷、客服、融資、財務、人事 12 個業務領域和環節。

依靠阿里云的技術實力，項目組最終從 12 個業務環節、200 多個業務系統中篩選出核心業務，整合了萬億級別的生產數據，形成了一個涵蓋制造業全場景的操作中心。


所謂數字化生態，意指一種信息技術已經與產業深度融合的狀態。

云計算走向工業互聯網縱深的表征，即以云技術貫穿全局，打破企業組織邊界，產業上下游組織邊界，甚至引入不同行業多方參與，構建更廣闊的、產業互聯的全新生態。

根據麥肯錫發布的中國云計算最新調研洞察顯示，雖然起步相對較晚，但中國在云計算的遷移速度上可謂突飛猛進，已然成為僅次于美國的全球第二大市場。

中國的公有云市場規模有望在未來幾年再增長一倍以上，從 2021 年的 320 億美元增長到 2025 年的 900 億美元 ——在國內高速增長的基本盤下，任何廠商都有充分發展的可能。

隨著消費互聯網流量紅利見頂，未來發展的關鍵驅動，勢必會落在工業、制造業等實體經濟領域。

但發展的深入，勢必會面對更現實的難題，也是各大云廠商的必修課。

工業互聯網的內動力是連接，很多行業卻有著封閉性強，與外部網絡互聯互通性差，或者出于信息保密不愿開放內部資源、采用第三方系統的特點。

如何在不涉機密和信息安全的前提下，將其納入工業互聯網框架，實現有效互聯互通，這便是工業互聯網需要解決的深層矛盾。

云計算與工業互聯網的結合越走向縱深，類似挑戰會更加明晰。如何完善一些產業鏈重要環節，如何確立一個產業鏈各方滿意的盈利模式，彰顯其規模效應。解題思路一直埋在實踐之中，堅持問題導向，挑戰也是使發展更進一步的機遇。

中國工業互聯網走過初始階段的概念科普，模式摸索，走向正軌的當下，云計算將成為未來很長一段時間內全產業運行的關鍵和核心。

信息技術驅動互聯網邏輯向傳統工業制造業滲透，催生新產品、新技術、新模式，全新的工業經濟發展模式正在到來。

云計算競爭的下半場，只有在產品趨于同質化的環境中確立核心優勢，才有可能把握住物質世界革新的機遇，成為技術與工業社會深度融合的先鋒。