《科創板日報》12月1日訊（記者 黃心怡） 11月30日，騰訊雲工業互聯網總部基地正式宣佈落地深圳寶安。根據協議，騰訊雲工業互聯網總部基地將唯一落地寶安，成爲騰訊全國工業互聯網領域銷售結算中心和騰訊工業互聯網領域全國研發創新中心。

《科創板日報》記者注意到，近年來，騰訊、京東、百度等互聯網大廠紛紛深度佈局工業互聯網領域。在工信部公佈的2022年跨行業跨領域工業互聯網平臺名單中，騰訊、百度、京東、阿里的平臺均有入選。

多名業內人士告訴《科創板日報》記者，這是由於工業互聯網是政策支持的重大發展方向，同時，數字化轉型加速推進及新興技術在工業場景的應用，誕生了新的增量空間。從具體的賽道來看，AI質檢、工業數據智能等具有較大的發展潛力。

▍製造業數字化成爲新增長點

2022年爲“5G+工業互聯網”512工程收官之年。迄今，全國“5G+工業互聯網”在建項目超過4000個，這背後離不開政策的扶持和推動。

比如，《山東省推動工業互聯網高質量發展省級財政支持政策實施細則》中指出，對2022年新入選國家級跨行業跨領域工業互聯網平臺的，給予最高1000萬元的一次性獎補；對園區工業互聯網公共服務平臺、工業互聯網建設應用、企業上雲、5G網絡覆蓋等綜合指標排名前5位的工業互聯網園區；商業模式清晰，且標識解析註冊量、標識解析量等指標綜合排名前5的二級節點，各給予最高500萬元獎補等。

一名IT軟件廠商從業者對《科創板日報》記者表示，今年以來，製造業已成爲公司業務增長較快的領域，這部分得益於各地方推出各種扶持和補貼政策，推進了製造業數字化、工業互聯網的發展。

IDC中國研究經理崔粲向《科創板日報》記者解釋，各大廠商紛紛入局工業互聯網，其背後原因有如下幾個方面：

首先，工業互聯網作爲國家支持的重大的發展方向，連續5年寫入政府工作報告。互聯網公司緊跟國家戰略，深度服務和支持實體經濟發展；

其次，工業企業數字化轉型加速推進，以及新興信息技術在工業領域的應用，誕生了新的增量市場空間。一些傳統的工業IT技術也被新技術改造和替代。面對這些新興機會，各類廠商都希望進入市場分一杯羹；

同時，隨着不少互聯網廠商的傳統業務增長放緩，亟需新的增長點。“工業行業本身體量大，潛在的增長空間也會更大。過去兩年，一些互聯網公司在工業市場的拓展確實取得了不錯的進展，所以進一步加大了在工業方向的投入。”崔粲表示。

此外，工業領域非常分散，准入門檻相對不高，很多領域缺少有實力的龍頭服務商。“競爭壓力沒有那麼大，這讓互聯網公司也更有信心進入。” 崔粲說。

▍5G或將逐步用於生產控制網

根據工信部印發的《5G全連接工廠建設指南》，“十四五”時期，主要面向原材料、裝備、消費品、電子等製造業各行業以及採礦、港口、電力等重點行業領域，推動萬家企業開展5G全連接工廠建設，建成1000個分類分級、特色鮮明的工廠，打造100個標杆工廠，推動5G融合應用縱深發展。

崔粲表示，IDC把工業5G分爲以下七大主要應用場景。

“前些年，更多的應用在圖中右側的場景，即以大帶寬處理傳輸視頻圖像類的應用。而未來更多的潛力在左邊三類，即5G用於生產控制網。這也是5G全連接工廠倡導的發展方向。過去，工廠內的無線網絡覆蓋空間小，易受到干擾，還存在接入設備數量少等問題，5G能提供更大範圍、更穩定的無線連接，以一張網支持車間/工廠內多樣化設備的連接和控制，簡化工廠無線網的結構，同時提升穩定性。”

當前，5G用於工業生產仍存在一定的技術難點，比如生產控制網需要更高的確定性。

“工業生產控制網通過一系列硬件、協議等機制，來保證低時延、高可靠的控制通信，這部分技術特性，是運營商面向消費者的網絡所不具備的。5G作爲運營商公網，當下已經規模商用的R15版本，並沒有支持工業生產網絡對確定性的要求。有待R16之後的版本，在5G設備針對工業控制網的確定性要求上，做更多的適配性改造，才能滿足工業現場的生產控制網的需求。”

除了技術難點之外，崔粲還指出，5G成本高、功耗高、產業鏈不完善等，也是限制5G應用重要原因。

對於5G在工業製造的探索，騰訊雲副總裁、智能製造負責人曹磊介紹，騰訊已經與5G廠商、三一重工合作交付無人礦車，通過5G網絡，對礦車或港口的龍門吊等大型設備進行遠程操控，實現設備內的無人操作。

不過，曹磊也坦言，由於出於數據安全的考量，所以不少工廠仍會偏向於局域網。“很多企業在自身應用上偏重於專屬雲，會極大程度上保護數據安全的部署。這在網絡層面也會有同樣的顧慮。”

▍AI質檢、工業數據智能等迎來較快發展

談及未來工業互聯網的發展趨勢，崔粲認爲，很多工業企業仍在持續推進數字化轉型、開展工業互聯網應用，所以市場需求會繼續保持良好的態勢。

“各類技術和產業各環節都有很多的提升空間，孕育着不小的市場機會。不過，今年以來一些大的行業本身景氣度下降，未來不同行業的工業互聯網市場機會，可能存在顯著的分化。”

在崔粲看來，AI和邊緣計算在工業的應用值得高度關注，數字孿生和工業元宇宙熱度較高，但應用價值還有待進一步探索。

在工業企業“研”、“產”、“供”、“銷”、“服”幾大環節裏，除了智能化生產一直是重點方向，雲化研發設計、供應鏈協同和智能化亦值得重視。

“具體而言，智能工廠諮詢和整體解決方案、AI質檢、行業AI大模型、工業數據智能、節能降碳、雲仿真、中小企業工業SaaS軟件、供應鏈協同、工業5G、工業邊緣、工業互聯網安全等都值得關注。比如AI質檢、工業數據智能等方向，IDC預測未來5年市場複合增長率都達到30%左右，發展會很快。” 崔粲說。

5G+工業互聯網高昂的成本，一度令不少中小企業望而卻步。曹磊認爲，未來隨着技術成熟，應用的場景和用戶越來越多，成本將逐步被攤薄。

“可以確定的是，工業互聯網的成本會越來越低，大家能享受工業互聯網福利的技術門檻會越低。至於通過多長的時間、下降幾倍，這個很難預估。但大趨勢一定是下降，並且會變成面向工業企業普惠的平臺。”

曹磊還強調，大量的機器和設備換人並非數字工廠的核心價值。

“用機器換人，其中的設備改造成本蠻高。所以，不能爲了黑燈工廠而黑燈工廠，要看真正生產效率到底提升了多少，是否節省了人力投入。在這個基礎之上產生的經濟價值，纔是數字工廠的意義所在。”

在曹磊看來，數字工廠的核心不在於“黑不黑燈”，而是數據聯通及其所帶來的價值。

“對追求極致效率的數字工廠來說，首先應該數據驅動。所有的決策、生產相關的決策都是由數據決定的，而不是人爲決定的，並且能實時在線，這是數字工廠最底層的基礎。”

但如今普遍存在的現象是，絕大多數製造業企業，仍沿用工業時代的信息化方式來建設數字工廠。

“搞MES、PRM，再搞一個車間的看板。類似的投入越多，所產生數據孤島問題會越來越嚴重。因爲沒辦法把數據進行很好的價值變現。雖然確實做到了局部的優化，但工廠的整體運行效率依然有很大的挑戰。” 曹磊說。

責任編輯：梁斌 SF055