9月23日，“2023中国实体经济发展大会”举行。中国信息通信研究院总工程师敖立在会上表示，工业互联网是数字化转型的关键路径与方法论。数字化转型都要以企业的价值为导向。而要判断数字化转型成功与否，不能只看大型龙头企业，中小企业的转型成功，才是衡量数字化转型成果的重要标志。

敖立指出，一方面，工业互联网在整个新时期发挥了巨大价值。从行业龙头向中小企业快速普及，从外部辅助向生产核心环节逐步演进。同时，工业互联网为信息研发的范式、产业链供应链的组织带来了全新价值。另一方面，以工业5G、AI为代表的数字技术，目前已经处于从技术融合走向升级变革的关键期。未来，以工业大模型为代表的变革性技术，将为数字化转型和工业互联网的发展带来技术赋能。

中国信息通信研究院总工程师敖立

以下为部分发言实录：

各位领导，各位来宾，大家上午好，很高兴受邀参加此次在东莞举办的中国实体经济发展大会。我汇报的主题是《工业互联网及其驱动的制造业数字化转型》，其中有两个关键词，一是“工业互联网”，二是“制造业数字化转型”。

回顾我国提出数字化转型的国家政策脉络，党的十六大提出“两化互促”，以信息化带动工业化，以工业化促进信息化。党的十七大提出“两化融合”，推进信息化与工业化融合。党的十八大提出“四化同步”，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展。党的十九大提出“深度融合，”即推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。党的二十大报告提出推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国等。由此可见，党中央高瞻远瞩、举旗定向，循序渐进推进我国数字化转型工作。对于两化融合与数字化转型的关系，我的理解是，二者一脉相承，是在不同历史阶段提出的两个概念。数字化转型的基础是两化融合，同时，数字化转型也是在更广范围、更深层次、更高水平上的信息化融合工作。

从企业实践的层面来看，目前提出了四次工业革命。从第一次工业革命的机械化，到第二次工业革命的电气化，到第三次工业革命的信息化。当前，中国的大部分企业，特别是占绝大多数的中小企业都处于信息化阶段。企业所采用的PLC、DCS、管理信息化的ERP，以及生产信息化的模式系统，都是以实现生产运营环节的效率提升作为最终目标。工业3.0阶段强调以流程为驱动，以整个业务流程为基本单元。信息系统、信息技术是促进业务流程标准化，能提供于生产各个环节，并且高度信息集成的工具。

数字化转型处于第四次工业革命，强调以数据为基本单元，信息技术成为整个价值创造的关键之一。数字化转型是一个系统性的变革，要求从企业的制造业设备、系统，到企业及产业链上下游，形成具有连接的高效协同。数字化转型强调以信息通信技术驱动整个产业变革的过程，它强调以数据为关键要素。数字化转型可以划分为三个阶段：第一个阶段是感知与可视化，强调数据与业务的结合，要解决“知道企业发生了什么”的问题。第二个阶段是洞察与预测，强调是数据、知识和工业的深度结合，实现对物理世界运行规律的洞察，它要解决的是“企业为什么会发生这些情况”的问题。第三个阶段是自主响应，强调自主学习、自主知识的智能化，它要解决的问题是“企业将来还会发生什么”，并通过系统代替人工进行决策。

什么是工业互联网？工业互联网的三要素分别是网络、平台和安全。未来，可能还会增加标识、数据这两个要素。另外，发展工业互联网需要基础设施，要建立很多工业互联网的外网和内网，搭建一些以数据为中枢的工业互联网平台以及标识解析系统。

我认为，工业互联网是数字化转型的关键路径与方法论，它强调对整个物理世界的感知，并通过网络让数据汇集到平台上。通过工业机理、工业模型加数据的一些模型等，这种叠加能够针对企业的决策优化形成一个优化的范式，从而能够实现从信息流到决策流商业的闭环。这是我理解的工业互联网，它是数字化转型的一种方法。当然，数字化转型水平和数字技术本身之间也是融合互促的关系。在图中，外侧蓝色代表了数字化转型的水平，是需求侧；绿色代表供给侧数字化赋能的水平。这两条曲线呈现螺旋式上升，同时相互交织，形成了融合互助关系。

所有的数字化转型都要以企业的价值为导向，要能给企业创造价值，能解决企业的一些重点的问题。围绕着这种价值导向，数字化转型有以下两条路径：第一条是传统产业的转型，第二种是信息模式的培育。这张照片里的绿色虚线，代表了企业从研发、生产制造到产品服务的整体过程。它是一条微笑曲线，生产制造处于价值链的最低端，两端则是价值的高端。

数字化转型会对企业的全链条产生很多变革，比如，在生产制造环节，未来数字化生产会催生互联制造、智能制造；在研发设计的环节，会形成以用户定制、协同设计、敏捷开发；在数据加技术方面，带来整个创新范式的变革。另外，产业链供应链的梳理协同，未来的价值与商业模式变革等，都是将来数字化转型能给企业创造的价值。

从传统产业转型来看，在企业的生产运营的环节，目前的趋势是两个方面：一个方面是数字化转型的应用，它已经从企业制造生产的辅助环节，向某些核心的生产环节进行拓展深化。制造环节中大体划分了八大场景，包括企业的排产、作业、质量、生产等核心领域，这些智能制造的案例占比超过了50%。

另外一方面，它已经实现初步的可视化。通过建模分析、以及数据的模型+工业的机理结合，能够在很多方面为企业创造价值。未来，在制造方式的变革方面，以to C消费品为例，它是柔性化、定制化、网络化的制造方式变革，发展潜力巨大，这是第一个趋势。第二个方面，以前工业互联网、数字化转型都是通过大型龙头企业、行业头部企业来做标杆、做示范、做引领的。目前来看，这种转型已经开始向全行业推广，并且行业之间的差异性也非常大。比如，装备制造行业要通过数字化转型、实现全生命周期一体化来进行优化；原材料行业强调全过程的绿色节能生产；消费品行业强调规模化的个性定制，以及柔性化生产等等。

除了大型企业之外，我们看到中小企业也在加快探索工业互联网的实践。很多中小企业已经在计划管控、生产管理等领域打造了优秀的案例。当前，我们强调数据化协同，其中，生产制造环节是数据协同的一个重要场景。在原材料行业，涉及石油化工、钢铁、原材料、建材等领域的企业，也都在多方面加速绿色化生产，目前大部分都集中在整个生产过程的能耗与排放管控环节。基于全局的、大数据的能源调度优化，到基于专家系统的设备控制优化，以及基于仪表和统计规则的排放监测统计，这其中整个生产环节案例超过80%。同时，在整个研发设计环节中也有很多数字化研发简单的工作。以汽车行业为例，轻量化是汽车行业的三大发展态势之一，通过轻量化的汽车板材研发，能够减少能耗。另外，基于整体资源的高效利用，通过很多的数据标签，能实现对全供应链排放追溯和资源回收。

判断数字化转型能否成功，不能只看大型龙头企业，中小企业能够成功，才是数字化转型真正成功的一个重要标志。中小企业的数字化转型目前有两种路径，第一种路径是工具的创新。众所周知，数字化转型和信息化的深度推进，都需要购买很多重资产的信息系统。目前来看，很多企业非常担心转型不成功，所购买的信息化系统会成为沉重的负担。

因此，一方面，我们会开发很多信息化系统，从购买资产到购买服务，给中小企业减轻负担。另外一方面，我们要真正解决中小企业的痛点，包括订单和资金流的导入这两个方面的最大痛点。很多企业对接平台能够引入大量订单，实现协同平台拉动供需双方。此外，很多IT、互联网企业，能够依托大量数据对中小企业的生产运营情况进行精准分析判断，从而了解是否应向企业提供低成本的融资服务等。

数字化转型会带来整个创新研发范式的变革。过去是单模型的创新，比如CAD的绘图、装备参数的计算等。当前，自动化+可视化已经实现，可以实现多物理场景的协同仿真，多专业协同复杂装备的设计。目前，我们在经历一个模型＋AI优化的阶段，可以通过AI来提升研发效率，用于芯片布局、结构的辅助设计等途径。未来，基于大模型、大数据、大AI，以及行业的大模型AI技术引入等，数字化转型的最终发展趋势是为整个行业带来创新范式变革，涵盖材料、结构、工艺等领域。

现在企业、产业、国家都重视产业链、供应链的韧性和安全，我们在整个产业链、供应链组织方面也分了三个层级。在企业层面，能通过供应链决策智能水平的提升，提高对企业工业的敏捷韧性。在产业链层面，可以通过生产网络、工业网络，构建社会化排产的能力，以及实现生产全球化的组织。在国家层面，可以建立整体的预警体系，全球多个国家都在考虑打通信息共享，从而提高整个供应链的弹性和韧性。

从技术产业创新的方面来看，传统产业发生了巨大的裂变，包括工业装备、工业自动化控制、相关工业软件等。随着数字化转型深度的提升，未来整个工业产业会引入新的层级。从最底层的智能化装备到上面的工业互联网的平台、网络，再到工业人工智能以及相关的APP和安全产业。在中国，工业软件是当前的关键痛点，未来我国会通过整个产业的裂变，通过新的赛道引入来实现弯道超车。此外，无论是从数字技术还是从制造技术来看，未来都呈现融合发展趋势。按照我的理解，数字技术与工业互联网和智能制造的理念和底层逻辑是一样的，最终技术和产业会实现统一的融合。

我们今天在提5G+工业互联网，而5G业务能不能成功，重要的是5G技术能否成功地赋能千方百业。目前，5G技术在很多重点行业中已经开始实现深度的赋能。在企业的人、机、料、化、环、测这6个环节中，5G技术都有很多成功的、可复制的应用案例去进行推广。举例而言，在解决“人”的问题上，5G技术有助于实现少人化、无人化的“黑灯工厂”；在生产方式上，能够推动企业柔性化生产等方面的变革。

将来，5G技术要从过去的增量创新，探索到更深层次的系统性变革。目前很多的企业已经把5G技术深入引入到了核心的生产环节，比如汽车行业，传统的汽车焊接车间和总装车间，从PLC到实现IO控制，通过标准的以太网实现MERS到PLC的数据采集，由工业总线实现PLC到现场的IO控制等等，网络的层级非常复杂。但5G的改造之后，整个网络层级发生了巨大的变化，一个轻量化的网络能够为整个企业的生产解决一些不可靠的环节。不光是在汽车行业，在电子、机械等很多行业，5G技术都能引入到核心的环节。

工业互联网平台是所有工业互联网里面的价值中枢，所有的数据都汇集到平台上来。国外和国内的工业互联网平台的发展，形成了不同的技术路线。国外的工业互联网大部分都是工业软件的巨头企业，它的发展阶段是从技术工具的叠加，加上整个业务机理的融合，实现平台来解耦现有工业软件来搭建生态，再到整个经济组织的变革。我国大部分工业互联网平台的企业都不是原生做工业软件的企业，但是我们擅长模式的创新，包括工业AI的技术等独特技术。因此，我国整个工业互联网的发展，是通过技术工具的叠加到经济组织的变革，再到工业机理融合，采取迂回式发展的路线。

我们通过分析国内智能制造的相关案例发现，目前大部分的工业智能技术都在感知智能阶段，比如对识别整个企业、检测产品表面有无瑕疵划痕等。生产质量、设备管理是数据建模优化的两个核心场景。相比之下，当前针对知识推理、实现认知智能的案例还是非常少的。

在识别工业智能技术和产业化方面，很多头部企业都有相关平台。未来还会实现多种技术的结合，比如统计分析+深度学习，机器学习＋深度学习。当然，未来还会有很多知识图谱创建的工作，也就是工业机理和数据模型的深度融合，为工业智能技术迈向新的发展阶段打下良好基础。

简而言之。一方面，工业互联网在整个新时期发挥了巨大价值。从行业龙头向中小企业快速普及，从外部辅助向生产核心环节逐步演进。同时，工业互联网为信息研发的范式、产业链供应链的组织带来了全新价值。另一方面，以工业5G、AI为代表的数字技术，目前已经处于从技术融合走向升级变革的关键期。未来，以工业大模型为代表的变革性技术，将为数字化转型和工业互联网的发展带来技术赋能。

以上是我的汇报，谢谢大家。