物联网，英文名称是“the internet of things”，直译过来就是“联接物的互联网”。仅从字面上看，这一简单名称无助于我们对物联网这一技术现象的理解，因为对于“互联网”(internet)，无论其联接的是“人”还是“物”，都是信息传递的途径和机制(mechanism)，单从这一角度来看，物联网仅是互联网联接范围的简单延伸。但事实上，物联网是完全不同于互联网的一种全新的网络系统。从其网络架构来看，可以被划分为感知层、网络层和应用层3个功能层次。其中，感知层包括射频识别设备、传感器、二维码标识，以及搭载内置操作系统、软件和互联接口/天线的机械和电子部件，其主要功能是实现对物理世界的智能感知、识别、信息采集、处理、完成控制和命令执行，并通过通信模块将物理部件产生的信息传递到网络层和应用层。网络层负责实现感知层和应用层之间的信息传递、路由和控制，其主要承载网络既可以依托互联网，也可以依托电信网，亦或是依托行业专用网络等，因此严格来说，传统的互联网仅是物联网系统内网络层的一个组成部分①。应用层主要包括产品数据库、应用开发平台、数据分析中心、智能产品APP、资源调用接口等，其主要任务是数据分析、数据挖掘、决策、控制等，它是物联网实现多领域应用的基础。由此可见，物联网是“通信网和互联网的拓展应用和网络延伸，它利用感知技术与智能装置对物理世界进行感知识别，通过网络传输互联，进行计算、处理和知识挖掘，实现人与物、物与物之间的信息交互和无缝链接，达到对物理世界进行实时控制、精确管理和科学决策目的”②。

物联网将成为引领新一轮技术革命的关键性通用技术

从其技术属性来看，物联网并不是一项横空出世的颠覆性技术创新，而是现代信息技术持续发展的产物。按照Porter和Heppelmann(2014)的观点③，在过去50年左右的时间里，全球信息技术的发展共出现过两次浪潮，它们在成功推动经济生产效率提升的同时，也深刻地影响了工业企业的竞争模式和发展战略的变革。当前，我们正处在信息技术推动的第三次变革浪潮的边缘，信息技术的影响已经深入渗透到经济社会生产生活的方方面面，且正逐渐成为产品和服务自身的不可分割的一部分;射频识别技术、嵌入式传感器、微处理器、远程控制技术，以及可独立执行数据存储和运算功能的“产品云”等众多信息化组件，日益将分散的经济活动串联成一个紧密的协作网络，并将重塑现有价值链的价值创造模式和价值创造环节。

如果从更长的时间跨度来考察全球技术创新的发展历程，可以发现，当前快速兴起的物联网技术极有可能成为推动下一轮技术革命的关键性通用技术之一。演化经济学家Perez(2010)曾借助技术创新理论的分析框架，详细梳理了18世纪70年代以来资本主义世界所爆发的5次技术革命(Technological Revolution)，并基于历次技术革命的共同特征将其定义为“由一系列相互关联的激进式技术突破所形成的一整套重大的、相互依赖的全新技术集群或技术体系”④。Perez指出，这套技术体系的导入和拓展过程将会引发的一整套通用的、同类型的技术和组织原则的变革和扩散，它代表新一轮技术革命得以运用的最佳惯行模式(best-practice model)，这些变革和扩散的因素一旦得到普遍采纳，将成为一切社会生产生活活动的常识基础，并促成经济系统潜在生产力的量子跃迁——也就是所谓的技术—经济范式(techno-economic paradigms)的变革。

我们之所以将物联网这一新兴的技术领域视为引领新一轮技术革命和技术—经济范式变革的关键性技术之一，是因为它体现出了与历次技术革命中的普适性通用技术具有极为相似的技术和经济特征。具体来看，首先物联网并不是一项与其他技术领域彼此隔绝的孤立技术创新，其兴起和发展要依赖智能感知、网络通信、微电子、微机电、嵌入式系统、大数据、云计算和远程控制等众多关联技术集群/体系(technological cluster/system)的协同创新和发展来支撑;其次物联网技术的应用将广泛渗透于工业、农业、军事、能源、物流、环境监测、医疗、家居等社会生产生活的方方面面，并且具有重塑既有的生产、生活和社会管理模式的巨大潜力，这从现代信息技术对当前社会各领域的深刻影响就可见一斑。

物联网对于制造业发展的深刻影响

物联网是智能制造体系得以构建的重要技术基础。作为引领新一轮技术革命和技术—经济范式变革的重要技术，物联网对于制造业的影响不言而喻。迄今为止，全球制造业的发展依次经历了“机械化”“电气化”和“数字化”3个阶段。当前产业界和学术界的专家普遍认为，制造业未来的发展方向是以生产和服务智能化为典型特征的“智能制造体系”。从技术层面看，智能制造的核心是信息—物理系统(Cyber-Physical Systems，CPS)，而这恰好是物联网技术应用于制造业生产过程(简称“工业物联网”，下同)所形成的全新技术解决方案。也即借助物联网系统将相关的物理部件(设备或产品)与信息网络联接起来，综合运用云计算、大数据和远程控制技术，构建起一个人、机、物之间数据信息实时交互，可自主运行、维护和优化的工业物联网环境，具体表现为生产设备的智能化与生产和服务流程的智能化。

第一，推动生产设备智能化。生产设备智能化是信息—物理系统正常运转的前提和基础，这要求智能工厂的生产设备事先配备包含射频识别装置、内置传感器、微处理器、数据存储器和控制软件等在内的“智能组件”(smart components)，以及包括天线、接口和相关通信协议在内的“联接组件”(connectivity components)。其中，前者的功能是向外对物理空间的信息进行感知并生成可传输的数据信息;而后者的功能是支撑信息在设备端、系统端、管理者之间的实时交互。

生产设备的智能化将实现制造系统的智能监测(monitoring)、智能控制(control)、智能优化(optimization)和智能自治(autonomy)4重功能。其中，监测功能是后面3项功能的基础，它是指借助射频识别设备和传感器等来监测系统内的生产设备/产品的状态、运行和使用情况以及外部环境。控制功能是指借助设备/产品自带的软件或产品云实现对设备的智能控制。优化功能是指借助算法(algorithms)对设备的运行和利用情况进行优化，表现为对系统故障的预判、诊断、维修和改进等。自治功能是指在融合上述3类功能的基础上，实现系统的自主运行、与外部系统的自主协同、设备性能的自我强化，以及故障的自主诊断、排除等。

第二，实现生产和服务流程的智能化。利用设备的智能监测、控制、优化和自治功能可实现制造业生产和服务全流程的智能化改造。对于工厂内部的生产体系，“智能+互联”的信息—物理系统可以实现生产和维护过程的自主管理。由于系统内的所有设备、原材料、半成品、成品都有各自的射频识别标签，因此它们可以按照系统的需要在任何时点被运送至任何需要它们的地点并完成相应的生产任务。在日常维护方面，借助无处不在的智能感知组件，生产流程的每个环节的信息都将被监测和记录，这可以帮助系统及时发现生产设备的运行故障并进行有效的处理，从而减少相关设备的停机时间，使整个生产过程更加顺畅有序。对于工厂外部的销售产品，借助内置的智能感知组件和互联互通的信息网络，制造企业的数据处理中心(产品云)可以实时接收并分析产品的使用和运行信息，这让产品全生命周期的增值服务活动逐渐成为制造企业运营的常态。一方面，企业需要持续不断地为其产品的智能组件提供远程升级服务;另一方面，许多辅助性的智能服务功能可以贯穿产品使用过程的始终。例如，美敦力公司(Medtronic)的数字血糖仪借助植入皮下的传感器，可以监测患者组织液中的血糖水平，并可提前向患者或医生发出警告，以帮助患者得到及时医治。

工业物联网将赋予制造企业竞争全新的内容。其一，数据将成为企业的核心资源。在工业物联网支撑的智能制造时代，数据将成为决定企业竞争优势的核心资源，它既是信息—物理系统完成自主控制、优化和自治活动的必要资源;同时也是企业优化产品设计、提升产品性能，以及不断发掘新的商机的信息基础。具体来看，借助设备传感器采集的数据，设备制造商可以发现其产品的实际表现与预期的差距，从而改进产品设计并提升产品性能;借助产品使用情况数据的分析，制造商可以更好地了解客户的需求偏好，并针对不同的用户群体进行更有针对性的产品开发、定价和服务，以攫取更多的“消费者剩余”。此外，多维度的数据分析技术还可以帮助企业发现新的利基市场，并不断开拓新的商机。由此可见，数据的采集、分析、管理和保护工作将成为制造企业价值链上不可或缺的重要环节，并将就此衍生出大量针对数据分析和挖掘的专业技术性公司和部门。

其二，价值链的增值环节进一步向“软”端转移。产品智能化意味着产品具有非常高的“数字”特征，随着智能组件的功能逐步替代物理部件，物理部件的需求量和复杂度都将大幅降低，其产品规格将更趋标准化，因此制造企业更多的价值创造活动将围绕着云端或产品端的应用软件开发和服务活动展开。例如：当飞机驾驶舱内的刻度盘和仪表被LCD显示屏替代后，其配套物理部件的机械复杂性和价值都明显降低了，真正决定显示屏性能的是其背后的运行软件;再比如，当前快速发展的无人驾驶汽车技术，使包括整部汽车在内的物理部件都变成了提供服务的承载体，更多的价值增值内容和增值空间都将转移至自动驾驶系统的开发，以及与之相联的远程数据处理中心的计算能力开发。因此，如果继续忽视制造业“软”端价值的开发能力，将可能使制造企业沦为系统和软件开发企业的“代工车间”。

其三，制造业的服务化特征愈加明显。物联网的“智能”和“互联”的功能将推动制造企业的价值创造活动自然而然地延伸至服务领域。得益于产品端嵌入的智能感知组件和通信网络，制造企业的云端服务器可以实时追踪产品的使用信息和各部分的运行数据，这让制造企业可以直接跳过中间商发现产品运行中存在的问题，并提供及时的专业性产品维护和故障处理。具体来看，对于产品软件层面出现的运行错误和漏洞，制造企业可以利用产品云和远程控制技术完成“足不出户”的问题诊断和故障排除;对于需要实地作业才能排除的硬件故障，相关监测数据也可以作为故障诊断和维修方案制定的重要参考，以减少现场人工作业的时间和成本，提高产品的一次性修复率。更为重要的是，利用长期累积的故障诊断数据，制造企业可以进一步对产品的设计和性能完成改进，真正实现服务环节和产品开发环节的协同和融合。

其四，定制化成本将大幅降低。借助预先设定的生产程序，同一条生产线上可以生产出功能各异的定制化产品，这将在很大程度上降低产品定制化的成本。但更为重要的是，在“智能+互联”的工业物联网环境下，实现产品功能的定制并不需要太多地依赖差异性物理组件的投入，借助内置软件的功能调整完全可以实现标准化产品功能的个性化。例如，约翰·迪尔公司(John Deere)过去生产的设备中需要搭载马力各不相同的引擎，如今公司只须调整标准引擎上搭载的软件，就可以改变产品的马力输出。智能产品的这一特征，使得原本复杂的定制化生产过程可以浓缩到生产装配活动的末端环节，依靠差异化软件的嵌入或不同功能的设定加以实现。这一全新的特性让整个生产流程的前期环节完全实现了规模化和标准化，这将极大降低产品定制化的难度和成本，真正做到低成本和规模化的定制。

物联网在推动我国制造业转型升级中的作用及需要面对的问题

物联网作为推动新一轮技术革命和产业变革的重要发起领域，被誉为下一个万亿美元级的“蓝海”。目前，以德国、美国和日本等为代表的发达工业国家纷纷加强该领域的战略部署，并力争在新一轮的先进制造业竞争中抢得制高点。例如德国的“工业4.0”计划、美国的“工业互联网联盟”以及日本的“物联网推进联盟”等。

面对物联网技术兴起带来的历史机遇，我国也积极做出了相应的战略部署。早在2009年9月我国政府提出发展“战略性新兴产业”的政策动议时，就将物联网确定为“新一代信息技术产业”发展的重要领域。此后，又分别在“十二五”规划纲要、“中国制造2025”以及“十三五”规划纲要中反复强调了物联网以及智能制造在我国工业强国建设战略中的重要意义。物联网作为引领新一轮技术革命的关键性通用技术，具有技术集成性高、产业链条长、应用跨度大等特征，其扩散和应用将颠覆众多传统产业的生产经营模式，并推动制造业的整体转型升级和潜在生产率的量子跃迁。

物联网在推动我国制造业转型升级中的作用。一是推动生产方式的转型和升级。首先，借助物联网构建的信息—物理系统，传统粗放和散乱的生产流程可以得到科学高效的整合，这将极大提升整个生产环节的资源利用效率和精细化水平，减少不必要的劳动投入和能源消耗。其次，利用智能生产体系的定制化生产能力，企业可以实现差异化产品的大规模定制，这将改变我国传统制造产品简单、同质和附加值低的窘境，提升我国传统制造业的整体竞争力。第三，借助物联网覆盖范围的扩展，实现价值链之间的横向整合，从而形成关联企业间交叉互动、高效协同的智能化生产协作网络，真正实现从材料采购、物流仓储、研发设计、生产制造、营销配送和售后服务之间的无缝衔接和互助发展。第四，利用智能产品的全生命周期信息管理的特征，不断为产品提供持续更新的系统升级服务和软件下载;利用产品“开发—设计—制造—服务”环节间的信息反馈和功能强化，做长企业的价值链，进一步推动企业盈利能力的提升。

二是形成赶超的“机会窗口”和新的经济增长点。首先，感知识别技术、网络通信技术和海量信息处理技术是构成物联网的3大技术基础，而目前上述领域的多数核心技术环节仍处于探索阶段，并未实现标准化，因此从某种程度上说，我国在物联网领域与美国、德国、日本等发达国家具有相同的技术机会和市场机会，这为我国的技术赶超战略带来了难得的“机会窗口”。其次，物联网的产业链条长，涉及的支撑产业众多，包括传感器、射频识别设备、智能仪器仪表、集成电路、微纳器件、通信设备、计算机相关设备，甚至新材料和微能源等诸多制造领域，因此物联网产业的发展将极大地拉动上述关联产业的市场需求，形成推动我国工业经济发展新的稳定增长点。第三，工业物联网技术的发展还将衍生出一系列诸如大数据存储、云计算服务、应用基础设施组件服务、软件服务、系统集成服务等极具市场前景的生产性服务产业，这些领域的技术进步和突破，不但会对工业物联网产业的整体发展形成有效的推动，同时还将反过来提升我国信息产业的整体实力，并进一步加速我国“两化融合”进程的推进。第四，工业物联网的应用将广泛涉及制造企业内部价值链的重构和企业间跨价值链的业务整合，这将不断催生出更多新型的商业模式和合作模式，从而为我国制造业、服务业的各自发展，及其协同融合注入更多活力。

工业物联网发展需要面对的问题。经过数年的准备与发展，我国在物联网技术的研发、标准的研制、产业的培育以及行业应用等方面均取得了不少成绩。但是，若从历次技术革命中相关通用技术在导入期和拓展期需要应对的共性问题的视角来考察，我国在核心要素供给、基础设施建设以及组织模式调整等方面仍存在诸多不足，而这也将成为未来一段时间制约我国工业物联网产业快速发展的主要障碍。

一是核心生产要素供给不足。在技术方面，工业生产的广泛信息化(数字化)是工业物联网正常运转的基本前提。当前，我国绝大多数地区仍处于工业化的中后期，企业的生产方式依然停留在依靠大规模流水线作业的机械化和电气化阶段，信息技术的储备严重不足。例如：我国在高精度智能仪表、高端数控机床、大型数据库和云计算核心设备等领域，尚未完全掌握核心技术，相关零部件依然大量依赖进口，导致采购成本居高不下和行业发展受制于人。在专业人才方面，工业物联网技术的开发是一项跨学科的系统性工程，要求相关研发设计人员不但要具备软件开发方面的技术，还需要拥有机械和物理方面的知识储备。当前，我国先进制造领域和软件开发领域的合作尚不密切，兼具上述两大领域知识的高端人才少之又少;此外，我国在支撑物联网高效运用的大数据分析、软件开发设计以及网络安全领域的人才储备也与美、欧等发达国家存在明显的差距。在资金供给方面，工业物联网作为新兴的高技术产业领域，其前期的技术开发需要大量的资金投入，单靠企业自身的力量很难保证其所需资金的充足供给，但是受我国资本市场发育滞后等原因的掣肘，我国尚未形成可支持物联网技术开发和应用的稳定资金获取渠道，这无疑将会对工业物联网产业的长期发展造成不利影响。

二是相关基础设施亟待升级。我国信息化基础设施整体偏弱，这直接制约了工业物联网技术的扩散和使用。首先，受限于国内制造业发展的整体信息化水平，国内企业在数字化装备的投入和使用方面的比例明显偏低。有专家指出，如果以德国工业4.0作为参照标准，我国制造业的整体装备水平还处于机械自动化向数字自动化过渡的工业2.0~3.0阶段⑤。因此，单单考虑为传统制造设备加装传感器组件一项工作，就需要大量的资金、人才和时间的投入，而这距离生产制造环节广泛数字化的要求还有很大差距。其次，国内制造企业内部网络基础设施建设水平偏低，距离建立可实现海量信息实时传递的要求相去甚远;而目前主要承担联通企业与企业之间和企业与客户之间的国内宽带互联网也亟需大规模的升级改造，以解决网络地址空间短缺、信息传输能力有限，以及网络信息安全难以保障等诸多问题。第三，与传统制造业相比，工业物联网支撑的智能制造体系将实现高度的数字化管理，而集中存储的信息资源很容易成为黑客攻击的目标。目前我国大型数据库和云计算核心设备基本依靠进口，难以保证数据安全自主可控，数据显示，2013年我国境内1090万余台主机被境外服务器控制，其中控制源自美国的占30.2%⑥。网络安全核心基础设施的自我供给能力不足，将导致工业物联网发展的自主权缺失，进一步放大了我国工业物联网应用的信息安全风险。

三是统一的行业标准体系尚未确立。物联网兼具“互联”和“智能”两大功能，而统一的通信标准架构和数据结构规范则是实现上述功能的基本前提。从信息互联互通的角度来看，工业物联网所接入的设备数量众多且类型丰富，缺少统一的通信标准很难解决不同工业控制器之间的兼容组态和不同传感器之间的信息传递问题;从智能管理的角度看，工业物联网各感知组件采集的数据规模庞大，价值密度低，在缺少统一的结构化标准的前提下，即使能够实现实时的信息传递和交换，也很难被有效地加以分析和利用，从而造成数据资源的极大浪费，并消耗巨大的信息存储空间。国际上针对物联网不同技术领域的标准化工作早已开展，德国和美国在早些年就分别对其“工业4.0”和“工业互联网”制定了标准。2016年2月，包括微软、英特尔、高通、三星、思科、通用电气、伊莱克斯在内的多家国外科技巨头，又联合发起成立一个新的物联网标准组织“Open Connectivity Foundation”，简称OCF，以期加强其对全球标准的主导权的争夺。此外，日本首相安倍晋三近期又公开表示，德国和日本将在物联网技术领域加强合作，并携手制定物联网国际技术标准。发达国家纷纷在物联网国际标准制定方面加紧“抢滩登陆”，将给我国物联网标准的自主制定和争取更多的国际话语权带来不小的潜在威胁。

促进物联网与制造业融合发展的政策建议

推进产学研合作创新，重点突破工业物联网核心技术。抓住物联网各层次技术的主导设计尚未实现标准化的赶超“机会窗口”，整合创新资源，推动引导高等院校、科研院所与制造企业组建工业物联网产业联盟，形成产学研技术交流与合作的常态化机制，重点突破高端传感器、标签识别芯片、底层基础软件、大数据分析、信息安全管理等制约我国工业物联网发展的基础共性技术瓶颈，加速物联网技术在制造领域的创新与应用。

培育行业龙头，带动物联网在制造领域的深度应用。重点培育若干具有国际竞争力和产业带动能力的行业龙头企业，利用其在资金、技术和人才方面的优势，加强物联网技术在制造业智能监测、远程控制、自我优化、系统自治和跨企业价值链整合协作等方面的规模示范和应用，逐渐提升我国制造业整体的数字化和智能化水平，增强精益化生产能力、规模化定制能力和产业利润率，推动实现生产方式的转变和制造业的整体转型升级。

强化专业人才的培养和引进，夯实人才基础。加强工业物联网领域的人才培养和高水平人才队伍建设，支持相关高校和科研院所推动计算机、软件、机电和机械等学科教育的交叉整合，完善职业技能教育和在职培训计划，建立多层次、多类型的工业物联网人才培养和服务体系;重点依托高校、科研院所、企业和国家重大科研课题培养兼具机械和软件开发技能的专业人才;鼓励海外高端人才回国创业，完善配套服务和相关政策，利用全球人才资源推动我国工业物联网技术的逐步成熟。

加大金融支持力度，保障专项资金有效供给。针对重点环节、重点企业加强中央政策支持力度，设立支持物联网技术在制造领域应用的专项资金，对于推进数字化和信息化改造的制造企业适当增加资金和政策的支持力度;成立产业引导基金，积极引导和鼓励诸如风险投资、天使投资等民间资本有序进入物联网领域，缓解企业发展和应用的资金难题;探索银行与保险机构间的创新合作模式，拓展融资渠道，有效分散资金风险，合理分享物联网产业发展收益。

增强基础设施和配套产业支撑，提升物联网产业链成熟度。加快企业内部及企业间的网络和通信基础设施的改造升级，构建更加高效快捷、安全可靠的信息传输和交互渠道，以推动制造企业更加便捷地借助网络互联功能拓展其服务价值链和开展商业模式创新;针对工业物联网的发展要求，推动智能设备、通信设备及服务、软件开发、系统集成、大数据和云计算等领域的协同发展，增强配套部门的基础支撑能力，提升我国工业物联网产业链的完整度和成熟度。

加强信息资源保护，防范信息安全风险。防范信息安全风险，推进信息安全保护体系建设，加强信息安全设备的研发与基础设施建设投资，以提升制造企业实现数据信息互联和集中存储后的信息安全保障能力;研究制定有关企业和个人信息安全管理的相关法律法规，建立健全网络安全监督、测评和审查处理机制和监管标准，有效保障工业物联网在信息采集、传输、存储、管理和应用等各环节的数据信息安全。

加快标准体系指定，提升标准的国际话语权。加强总体设计，协调推进射频识别、网络接口、传感器网络、数据结构、信息安全等方面的标准制定，打破工业领域内不同行业的信息壁垒，促进不同物理—信息系统间的互联互通、资源共享和业务协同，避免形成信息孤岛;积极协调和解决国际、国内和行业标准间的冲突，鼓励和支持国内机构积极参与国际标准化工作，为本土企业的成长和国内市场保护争取有利的标准环境，提升自主技术标准的国际话语权。

本文转自d1net（转载）