近日，2022年世界電信和信息社會日大會在內蒙古自治區呼和浩特市召開。主論壇上，中國工業互聯網研究院總工程師王寶友圍繞“工業互聯網助力數字經濟高質量發展”作主題演講。王寶友表示：“工業互聯網作為新一代信息通信技術與工業經濟深度融合的全新工業生態、關鍵基礎設施和新型應用模式，既是數字產業化新的增長極，又是產業數字化的新型基礎設施，夯實產業數字化發展根基。”
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文章轉載自： 公眾號“工聯網iitime”
工業互聯網是產業數字化的基礎設施和載體
我國自2017年12月提出“要深入實施工業互聯網創新發展戰略”以來，習近平總書記多次對工業互聯網發展作出重要指示。同時，工業互聯網已連續五年在政府工作報告中被明確為重點發展的任務之一，體現了國家對工業互聯網的高度重視。近年來，工業互聯網通過結合新一代信息技術，正在日益融入經濟社會發展各領域全過程，發展數字經濟已成為各國把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇，工業互聯網將全面開啟數字經濟新時代。那么，工業互聯網與數字經濟存在怎樣的邏輯關系呢？對此，王寶友表示：“首先，工業互聯網將促進數字經濟發展產生質的變革。數字經濟的上半場為消費互聯網，主要體現在低成本的共享平臺和渠道，弱化了生產資料的‘所有權’，強調‘使用權’，創造出新的供給和需求，推動平臺經濟快速興起。而數字經濟的下半場則為工業互聯網，主要表現在數字與實體深度交融、物質與信息耦合。工業互聯網是新型生產力，大幅提升了生產資料、生產要素的效率，促進了生產關系變革，推動了經濟增長的質量變革、效率變革、動力變革。”第二，王寶友指出要從數字經濟內涵去理解。一個是數字產業化，數字產業化即數字、信息、通信等數字經濟發展的先導產業，為數字經濟發展提供技術、產品、服務和解決方案等；另一個是產業數字化，產業數字化是指傳統產業應用數字技術而催生的生產增量部分，是數字經濟發展的主陣地，為數字經濟發展提供廣闊的空間。第三，數字經濟的深入發展需要產業數字化。事實上，當下實體經濟與數字技術的加速融合，正從點線面體系化推動數字經濟創新發展。點主要表現在企業數字化轉型；線主要表現在行業數字化轉型；面則表現在產業生態數字化轉型。第四，王寶友強調：“工業互聯網是產業數字化的基礎設施和載體。”工業互聯網為新一代信息技術、制造業數據、勞動、資本、土地、知識、技術、管理等生產要素的深度融合提供有效的基礎設施和數據資源管理能力，是支撐新一代信息技術與工業制造業深度融合的“新基建”。
工業互聯網夯實數字經濟根基
工業互聯網作為新一代信息通信技術與工業經濟深度融合的全新工業生態、關鍵基礎設施和新型應用模式，既是數字產業化新的增長極，又是產業數字化的新型基礎設施，夯實產業數字化發展根基。對此，王寶友指出工業互聯網將從網絡、平臺、數據、安全四大體系來夯實數字經濟根基。其中，網絡是基礎，平臺是中樞，數據是要素，安全是保障。從網絡體系來看，工業網絡正在發生第三次變革，以新型工業網絡技術為代表，以此來適應第四次工業革命下對工業網絡扁平化、確定性、低時延、定制化等的新需求。整體而言，工業互聯網不僅將驅動企業內網整體變革，而且高質量外網也將為工業應用提供全程全網的確定性保障。從平臺體系來看，王寶友認為工業互聯網平臺是產業數字化新業務新模態的載體。目前，工業互聯網平臺正在形成綜合型、特色型、專業型三大類型，并體現出數據匯聚、知識復用、建模分析、應用創新四項主要功能。從數據體系來看，數據為生產要素。 黨的十九屆四中全會提出，“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制。”所以，數據是數字經濟時代的“石油”，是產業數字化不可或缺的生產要素。從安全體系來看，工業互聯網安全涉及設備、控制、網絡、平臺、數據、標識解析等方面。與傳統互聯網安全相比，工業互聯網安全具有三大特點：涉及范圍廣、造成影響大、企業防護弱。可以說，工業互聯網安全形勢日益復雜嚴峻，安全保障能力有待進一步增強。
四項建議推動數字經濟高質量發展
五年來，我國工業互聯網創新發展扎實推進，成績來之不易。對此，王寶友就工業互聯網如何進一步推動數字經濟高質量發展提出了四點建議。第一，加快新型工業網絡產業發展，促進工業數據采集、共享和應用。根據互聯網信息技術發展一般經驗，完成應用普及需要先實現基礎設施產品標準化和規模化部署，工業互聯網提檔升級需要從構建標準化的新型工業網絡基礎設施開始。第二，充分發揮工業互聯網平臺對工業和數字經濟發展的帶動作用。工業互聯網平臺的發展將推動企業的數字化轉型，驅動數字經濟高質量發展，服務國家重大發展戰略。第三，實現安全體系橫向縱向貫穿。安全橫向擴展作寬度，安全縱向擴展作深度。同時，還應加強安全防護關鍵技術研發，加強重點標準研制、檢測評估。第四，強化工業數據應用和價值挖掘。一方面，充分發揮國家工業互聯網大數據中心作用，完善國家工業互聯網大數據中心體系，豐富工業大數據，完善工業大數據管理；另一方面，加快行業知識、機理軟件化和流程智能化，推動行業、企業、平臺基于行業機理知識進行建模，加強數據應用開發，不斷提升數據價值。
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