3.2模型的沉淀、集成与管理成平台工业赋能的核心能力
3.2.1信息模型规范统一成为平台提升工业要素管理水平的关键
为对各类工业设备、系统进行更加有效的识别和交互，工业互联网平台正将信息模型的集成与统一构建作为支撑自身应用拓展的一项关键能力，并遵循两类思路推进。一是自上而下：平台企业提供开放的信息模型构建工具，统一工业资产的语义描述。例如PTC Thing Worx构建了一套复杂的模型体系Thing Model来描述工业资产和流程，既可以定义工业资产的具体特征和属性、界定资产之间的层次和关联关系，还可以实现信息模型在类似领域的快速复用。AWSIoT的Thing Registry、WastonIoT的Device Model、AzureIoT的Device Twin、Atomiton的TQL语言都采用类似方法支持工业建模。二是自下而上：设备企业基于统一协议构建信息模型，与平台进行集成。OPC-UA有望为工业设备提供统一的信息模型构建标准，西门子、罗克韦尔、ABB、贝福、博世、施耐德等自动化企业的专有协议，MT Connect（机床）、Euromap77（注塑机）、PLCopen（控制）等行业或领域协议都加速与OPC-UA进行整合，实现信息模型间的映射与互通。同时，绝大部分平台都具备将OPC-UA信息模型转化为自有信息模型的能力，从而有效整合各类工业设备的信息模型。微软AzureIoT更是直接将OPC-UA信息模型推送上云，支持可视化展示设备效率（OEE）和关键绩效指标（KPI）等平台应用。
3.2.2机理模型、数据模型、业务模型加速沉淀，工业服务能力不断强化
为提供更适用于工业场景需求的数据分析和应用开发服务，平台不断深化对机理模型和数据模型的积累，不断提升分析结果的准确度。Ambyint专注于石油液压升降系统的优化和维护，不仅沉淀了人工举升采油法中的大量现代物理学知识，而且积累了45TBs、1亿小时的油井运行数据，在此基础上不断训练分析模型，更好诊断井下和地表异常，并优化油井运行参数。博华科技专注于旋转机械、往复机械的振动监测，积累了大量燃气轮机、轴流风机、挤压造粒机、汽轮机等设备历史运行数据和领域知识，强化设备预测性维护的性能。Uptake积累了800多种工业设备、55,000种故障模式和维护策略的工业知识库，并收集了大量工业天气，交通模式，卫星图像，地理空间系统等数据集，更好支持分析模型的构建。天泽智云与中车青岛四方、东方电气等垂直领域企业合作，积累轴箱轴承、空压机、机床、风力发电机、高炉等设备的运行数据，积累大量故障模式识别模型，支撑重点设备的预测性维护。同时，平台积极探索业务模型的沉淀，支撑形成贴合业务需求的综合性工业应用。西门子推动Atos、埃森哲、Infosys、德勤、凯捷和普华永道等传统系统集成合作伙伴的业务模型和行业经验与MindSphere集成，形成平台应用。例如，Atos在Mind Sphere平台上为航空航天，汽车和食品饮料等行业开发了缺陷检测、质量管理、绩效优化、预测性维护、能耗管理、eBoM检查等14个即用型应用。IBM Waston IOT平台加速与资产管理软件IBM Maximo整合，平台基于Maximo中的电力、石油、核能、运输、航空等行业模型，开发生产、绩效、质量、能源、资产和供应链等领域的优化应用。Thing Worx、Predix、博世IoT等也通过类似方法积累了大量业务模型。
3.2.3多类模型融合集成，推动数字孪生由概念走向落地
数据孪生探索刚刚起步，逐步成为大部分平台建模和模型管理的核心理念。大部分平台的数字孪生主要集中在对设备的实时状态描述，微软AzureIoT、亚马逊AWSIoT等平台构建描述设备状态的数字孪生模型，根据实时数据调整设备状态，为上层应用提供准确信息。部分平台扩展定义数字孪生模型间的相关关系，更好的体现真实世界的复杂性。博世IoT平台集成Things组件，在实时描述设备状态的同时，还可以描述模型间的关联和层次关系，有效支撑设备监控、预测性维护、质量和流程优化等分析应用。少数平台将进一步将机理模型整合进数字孪生模型，支撑复杂数据分析。Predix将数字双胞胎定义为“设备状态数据+分析”，基于ANSYSCAE仿真模型，构建风力涡轮机的数字孪生分析系统，融合机理公式和设备信息模型，支撑运营优化和预测性维护服务。Thing Worx集成Creo Product Insight功能，用工业现场数据驱动CAD模型，实现更精确的运动仿真。未来面向工厂业务的数字孪生应用将成为平台创新热点，支撑整体优化。西门子与Bentley Systems合作发布Plant Sight数字孪生云服务，为工厂建立全面、完整、实时同步的数字孪生模型，所有业务功能和分析工具可以获得统一的实时数据，支撑全厂系统优化。目前Mind Sphere正在与Plant Sight进行整合，支撑资产性能管理应用。
3.3数据管理与分析从定制开发走向成熟商业方案
3.3.1平台聚焦工业特色需求，强化工业数据管控能力
开源工具无法完全满足工业数据处理需求，平台普遍开展定制化开发提升数据处理效率，数据质量控制成平台核心竞争力。寄云整合Kafka、Flume等开源技术，自研数据转换、背压、回补等工具，确保实时数据的摄入质量。Thingswise数据处理引擎可以基于元数据、既定规则和场景信息进行数据质量处理，用户可以根据工业知识指导更精准的数据筛选。Predix整合Elasticsearch等开源技术和TopDataScience等第三方企业服务，提供快速搜索、二进制解码、动态时间规整等十余种数据管理工具。面向工业时序数据特点，平台普遍集成时序数据库，大幅提升工业数据读写性能。微软、亚马逊、谷歌、阿里等大型公有云普遍推出时序数据存储服务，为工业互联网平台提供时序数据的低成本长期存储。Predix和Mind Sphere均以API的形式对用户开放时序数据存储服务。为更好的满足工业数据实时和并发处理需求，清华大学开发时间序列数据库IoTDB，与通用时序数据库相比大幅提升数据写存读性能，未来有望与多个平台集成。批流融合处理能够更好的支撑生产数据和业务数据的综合分析，成为平台探索热点。Thing Worx与Horton works数据管理平台集成，整合HDFS、Yarn等开源框架，支持时序数据、资产数据、过程数据、工单数据等海量多源异构工业数据的统一存储与分析，为机器学习和实时流分析构建共性基础。未来Spark、Flink等开源框架将继续向工业领域渗透，推动更多平台应用批流融合处理架构。
3.3.2实时分析与人工智能成为平台数据分析技术的创新热点
工业现场的实时性业务需求驱动平台大力发展实时流分析能力。Thingswise开发了面向流数据的模式识别技术，基于简单
规则、复杂规则、算法模型综合识别事件原因并触发相关操作，更好的支撑设备状态检测、故障报警等应用。博世IoT与Software AG合作，基于APAMA实时分析决策引擎，监控工业设备的地理位置和运动特征，分析异常情况并即时处理。Predix集成SAS事件流分析工具，支持并行，串行和递归等流数据分析算法，为火车运行优化、车队运行优化、产品质量分析等提供毫秒级决策建议。人工智能技术进一步扩大了平台处理工业问题的深度和广度，部分平台聚焦专业领域，整合Spark、Tensor Flow等开源工具提供工业智能分析成熟商业方案。Uptake聚焦预测性维护领域，开发了机器学习引擎，提供故障预测、噪音过滤、图像分析、异常检测、动态规划等功能，提高石油钻井平台、风力涡轮机、工程机械等资产运行效能。Maana聚焦石油和天然气领域，梳理领域知识打造知识图谱，与机器学习模型相结合，为GE、壳牌、阿美等石油巨头提供决策和流程优化建议。
3.3.3平台贴近工业实际，完善工具不断提高工业数据易用性
平台加快集成工业组态和可视化监控服务，提供更加直观高效的工业数据展示。阿里云将数据可视化技术与传统SCADA组态技术结合，支持全企业信息汇聚与统一监控运维，实现远程设备状态监控和控制指令下达。Predix集成Tableau数据可视化工具，直观展示飞机引擎、机身、襟翼、起落架的运行数据和地面操作、维护、人员的状态数据。数据建模与分析工具向组件化和图形化发展，大幅降低数据科学应用门槛。天泽智云将快速傅里叶变换、小波分析、主成分分析等特征提取算法，分类、聚类、回归、插值与拟合等建模工具，以及风电、旋转机械、电池等行业建模经验封装为平台组件，支持拖拉拽建模，降低用户建模门槛。平台强化对AR/VR工具的集成，使数据分析的结果由“抽象”到“具象”。西门子MindSphere将VR及AI技术引入汽车设计与生产过程,实现实时模拟与调整。博世IOT交互式投影模块通过检测用户手势实现虚拟交互。达索3DEXPERIENCE平台3D设计与工程应用套件支持用AR/VR方式查看项目，在设计或工程中实现沉浸式的互动体验。SAP、PTCThingWorx、AWSIoT也在平台中集成AR/VR技术，增强用户体验，提升产品设计、制造和服务等方面业务能力。从长期看，数据管理、分析、展示工具功能向平台不断沉淀，可能催生工业数据中台，有望大幅降低分析门槛，提升分析效率。
3.4平台架构向资源灵活组织、功能封装复用、开发敏捷高效加速演进
3.4.1容器、微服务技术演进大幅提升平台基础架构灵活性
为进一步推动软件解耦与功能集成，平台PaaS架构向“容器+微服务”方向深化发展。Kubernetes以其更高效的资源调用和组织性能成为更多平台构建其通用PaaS的关键技术。博世IoT Suite基于Kubernetes实现对云应用容器的快速配置与更新。日立Lumada平台集成Kubernetes工具实现对Docker和原生Marathon的高效编排。华为Fusion Plant在云容器引擎CCE中支持原生Kubernetes工具进行资源编排。ServiceMesh等新型微服务架构将进一步降低功能解耦和集成难度。阿里巴巴基于ServiceMesh架构实现存量功能组件的快速集成，新功能上线时间由半年缩短至一个月，目前已经应用于金融领域，未来有望向工业领域渗透。富士康BEACON基于ServiceMesh架构实现不同功能组件间的有效配置和管理，大幅降低微服务的构建难度。。从长期看，各类功能组件的解耦，推动模型、数据、微服务进一步向平台下沉，将逐步形成业务中台，为应用开发提供更好支持。
3.4.2新型集成技术发展将有效提升平台功能复用效率
云中间件技术强化传统工业软件与平台应用的数据交互，使二者能够共同支撑企业业务决策。Mind Sphere整合Mind Connect Integration集成中间件，推动平台与PLM、ERP、MES等软件、Sales force CRM等SaaS服务的数据集成，支撑企业进行跨系统业务创新应用的开发。与之类似，ThingWorx Navigate等商业工具、ApacheSqoop等开源工具也均能支持企业原有信息系统与平台应用的集成。
集成技术发展推动平台功能由“内部调用”走向“多云集成”。当前很多平台基于RESTAPI技术实现平台内功能组件的集成，构建工作流，提升功能复用效率。Predix将数据管理、运维、分析等几类核心服务整合为工作流，目前已形成17个预置模板，支持资产管理、时序数据管理等应用的快速构建。Mind Sphere基于Visual Flow工作流调用工具，实现对异常检测、事件分析、信号计算等功能的快速复用。未来Open API技术将推动平台间的功能调用与集成。将平台内部的RESTAPI以Open API的形式对外开放，能够有效促进平台间的功能集成。目前Sales force IoT Cloud使用Open API规范定义平台接口，未来随着更多平台支持OpenAPI，类似Anypoint、Cloud Elements的API集成平台将有望重构跨平台应用集成方式。
3.4.3 DevOps与低代码技术变革应用开发流程，提升开发效率
DevOps技术进一步提升平台应用开发效率，GE Predix集成Jenkins等持续集成与交付工具，推动应用自动构建、测试、部署，缩短从工业APP代码编写到应用上线的时间。华为Fusion Plant集成自动化代码检查工具Code Check，基于近2000条检查规则对代码缺陷进行准确检测和分析，提升产品质量分析、供应链管理、生产能耗预测等应用的开发效率。低代码技术进一步降低平台应用开发门槛，西门子MindSphere平台基于低代码开发工具Mendix支持模型驱动的开发方式，简化应用开发流程。PTCThingWorx集成MashupBuilder低代码开发环境，积累60多个预置可视化功能组件，支撑应用快速构建。IBMWatsonIoT平台基于低代码开发工具DigitalAPPBuilder，简化机器学习、图像识别组件开发流程。
3.4.4新型架构催生以工业APP为核心的新型应用体系
基于统一平台架构开发全新的原生云应用成为工业APP构建的主流选择，能够提供最优的可扩展性，降低APP开发、部署、应用门槛，更快的满足市场需求。PTCThingWorx平台提供了Navigate、ControlsAdvisor、ProductionAdvisor、AssetAdvisor、Flow等原生云应用，支持数据快速集成、PLC快速连接、数据可视化、设备监控等功能的开箱即用。传统工业软件SaaS化依然是工业APP构建的重要方式，新型架构和集成技术为传统软件快速云化构建了技术基础。ANSYS发布仿真计算云平台ANSYSEngterpriseCloud，实现仿真工程计算能力快速扩展，打破本地计算能力的物理资源上限。SAP将原有ERP软件按照功能解耦为财务、流程、人力、销售等多个模块，打造S/4HANA软件套件，实现灵活的功能组合与应用的快速部署，并基于统一的云基础环境，实现灵活的计算资源配置。
四、工业互联网平台的产业生态
4.1聚焦核心能力成为工业互联网平台产业发展重要趋势
从全球发展来看，随着工业互联网平台市场的日渐成熟与不同主体间的竞争加剧，平台业务聚焦与不同平台间分工合作成为重要趋势。一方面，各类平台主体基于原有核心优势选择2-3个业务方向进行聚焦。另一方面，聚焦不同业务的平台主体通过合作来共同打造完整平台解决方案。
图：国外工业互联网平台体系
图：国内工业互联网平台体系
在新阶段的工业互联网平台产业体系中，五类平台主体占据核心位置：连接与边缘计算平台聚焦工业设备和系统的接入管理和边缘计算，为其他类型平台提供“流量入口”。云服务平台多由传统云计算服务平台延伸而来，以公有云、私有云、混合云形式提供存储、计算和网络服务。通用PaaS平台集成微服务、容器等基础框架和软件开发工具，在云端环境中实现IT资源分配、应用调度和开发部署管理。工业数据分析与可视化平台提供海量工业数据分析、发展趋势预测及可视化呈现功能，提升工业数据价值洞察力。业务PaaS平台则以设计仿真、生产优化、管理运营等领域经验知识为背景，提供各类专业业务组件及预置解决方案模板，支撑快速构建面向特定工业场景的定制化工业APP。在产业链上游，边缘计算、人工智能、微服务、容器等开源技术成为平台构建的关键支撑。在产业链下游，系统集成商打通平台解决方案在用户现场部署的“最后一公里”。
整个平台产业呈现出由中间高度集聚向两端逐步碎片化的市场格局特点。中间的云服务、通用PaaS两类技术型平台市场将被少数几个IT巨头把持，上下两端的连接与边缘计算、数据分析与可视化、业务PaaS平台将在特定专业领域内形成一定的聚集态势，面向用户的现场实施集成和工业SaaS服务市场则会因为场景和需求的不同出现深度细分。
4.1.1连接与边缘计算平台逐步由分散走向相对集聚
工业互联网平台需要实现工厂内外各类生产要素的泛在连接以及靠近边缘的计算分析，既包括各类消费产品的远程接入与数据预处理，也涉及工业生产过程中的工业设备、系统的互联互通和实时分析控制。接入场景和需求的不同驱动连接与边缘计算平台划分为商业物联和工业物联两大阵营，并形成了相对集聚的市场发展特点。
专注M2M的通信技术企业重点布局商业物联平台，目前市
场第一梯队已经基本形成。Ayla物联平台通过蜂窝、Wi-Fi和蓝牙等联网方式实现智能家居、消费电子等商业产品的接入和管理，目前全球客户中囊括了15个行业排名第一的企业；通信巨头华为和思科凭借NB-IoT、LTE-M等移动网络技术优势打造物联平台，被英国咨询机构HISMarkit评为领域发展布局的冠亚军。而具备自有设备整合或协议转换集成优势的装备及自动化企业是工业物联平台的主要玩家，如西门子MindConnectNano支持西门子S7系列产品通信协议及OPC-UA，实现自家产品与MindSphere平台的无缝连接；自动化软件公司Kepware推出KEPServerEX连接平台，基于工业PLC的通信协议兼容转换，实现各类第三方工业设备的接入与管理。除此之外，还有众多企业以系统集成的方式为平台的部署实施提供定制化的工业连接解决方案。
当前，不断积累工业协议数量以提供通用化连接服务成为工业物联平台发展重要方式，红狮控制的数据采集平台目前支持300多种工业协议，可以接入不同类型品牌的PLC、驱动器、控制器等产品；KEPServerEX平台集成了150余种设备驱动或插件；此外，研华科技在其新推出的WISE平台中也已将长期积累的150多种工业协议转化成为对外连接服务能力。这些企业正积极将工业协议接入服务向更多平台企业提供，未来有望成为工业连接领域领导者，驱动工业物联平台市场走向集聚发展。
4.1.2云服务和通用PaaS平台将形成IT巨头主导的产业格局
由于需要高昂的资金投入和复杂的技术集成能力，云服务平台和通用PaaS平台成为IT巨头“势力范围”，呈现出高度集聚的特点。
一方面，云服务平台市场马太效应初现端倪，领军云计算厂商成为当前市场最大赢家。亚马逊AWS云和微软Azure云成为国外GEPredix、西门子MindSphere、PTCThingWorx等主流平台首选合作伙伴，国内阿里云、腾讯云、华为云也受到越来越多的企业青睐。另一方面，绝大多数通用PaaS平台都是IT巨头主导建设。例如亚马逊AWS在其云服务平台基础上积极引入容器、无服务器计算等技术来构建高性能PaaS服务；SAP推出CloudPlatform平台帮助企业集成新兴技术，实现应用快速开发部署。尽管出于满足自身应用需求和布局关键技术的考虑，个别工业巨头选择自建通用PaaS平台，例如GE和西门子都曾借助CloudFoundry开源框架构建通用PaaS平台，但对于大部分企业而言，独立建设通用PaaS平台既不经济也无必要。
总体来看，云服务平台和通用PaaS平台将被少数几个IT巨头整合成为通用底座平台，凭借技术和规模优势提供完整的“IaaS+通用PaaS”技术服务能力。其他企业在通用底座平台上发挥各自优势打造专业服务平台，形成“1+N”的平台体系。如紫光云引擎提供紫光UNIPower平台，光电缆、光伏、日化等行业龙头企业则借助其底层技术支撑能力，结合自身业务经验优势打造各类行业专属平台。
4.1.3工业数据分析与可视化平台向场景化分析服务转型
大数据、人工智能技术驱动的工业数据智能分析支撑工业互联网平台实现数据价值挖掘，打造工业数据分析与可视化平台是众多主体布局的切入点和关键点，与行业场景和业务需求深度结合成为工业数据分析与可视化平台未来发展必然趋势。
不同主体布局过程中，呈现出“两大路径四种方式”：一是工业企业推动领域经验知识的数字化、软件化。一方面将原有数字模型与分析工具转化为平台服务，霍尼韦尔Sentience平台中集成工艺计算包以帮助用户实现石化工艺优化，东芝Meister分析平台基于工程积累的专业知识来分析制造过程中各类事件之间的复杂关联，中联重科依托工程机械设备故障行为模式的经验积累帮助客户及时进行故障预警并提出最优维护计划；另一方面在传统经验基础上引入先进智能分析技术，形成新的平台分析服务，罗克韦尔Factory Talk Analytics平台可以利用自然语言和生产人员进行互动，帮助后者发现并解决设备难题；日立LumadaAnalytics平台使用机器学习来发现设备数据中的故障模式，寄云NeuSeer平台引入大数据分析工具对特种玻璃生产中的实时数据和翘曲问题检测记录进行关联分析，快速定位关键参数工作范围。
二是IT企业在大数据、人工智能技术上叠加工业知识。在实现方式上，IT巨头多立足自身基础技术平台提供通用化算法和工具，微软Azure平台提供从云端到边缘的丰富AI工具组合，丰田物料搬运欧洲公司则利用其AI服务实现流程自动优化。技术创新企业面向客户需求提供一站式工业AI解决方案。C3IoT为美国国防部提供C3Predictive Maintenance解决方案，基于人工智能分析平台实现E-3和F-16飞机预测维护。优也在Thingswise平台为流程行业开发EEwise智慧能效系统，实现基于数据的动态跨工序动态寻优，帮助某300万吨级钢铁企业每年降低11.4%能源成本。
长远来看，伴随着技术成熟普及，通用化数据分析工具将向底层通用PaaS平台下沉，与工业场景深度结合的数据分析与可视化平台逐步向业务PaaS平台和工业SaaS演化。
4.1.4业务PaaS平台将形成整体百花齐放、特定专业领域相对集聚的发展局面
作为支撑前端灵活构建各类工业应用和解决方案的后台中枢，业务PaaS平台需要深厚的专业知识和领域经验积累沉淀，不同领域龙头企业依托传统业务优势布局业务PaaS平台，加快积累深度融入领域知识的业务组件成为赢取市场竞争的核心。专业服务能力和行业经验积累共同支撑业务PaaS平台构建。
一是对设计、生产、管理、运维等领域服务能力改造升级形成开放PaaS服务。如工业软件厂商PTC、达索、索为、用友等将设计仿真、运营管理、采购销售领域软件转化成平台中独立的服务模块，快速满足用户个性化应用软件定制需求；GE、西门子、ABB、日立、三一、徐工、擎天科技等自动化、装备和制造企业则凭借生产优化、资产运维、能耗优化等方面的优势，在平台里提供专业化的预置解决方案。二是将特定行业经验知识以数字化模型或专业化软件工具形式积累沉淀到平台中。如数控机床行业龙头企业德玛吉森将其长期积累的参数优化、故障运维、产线管理经验转化成ADAMOS平台中的开放式API，赋能给其他装备制造商和客户。海尔基于自身大规模定制成功经验在COSMOPlat平台打造交互定制、精准营销、模块采购、智能生产、智慧服务等解决方案套件，快速赋能其他行业用户。富士康工业互联网平台BEACON通过长期对不同领域、不同行业的服务经验进行总结，通过提供相应工业机理模组帮助用户快速匹配供应商并指导产线高质量生产。
工业场景的复杂性和客户需求的多样性带来平台解决方案的定制化需求，借鉴消费互联网平台经验，构建工业业务中台成为平台企业更深层次满足个性化业务需求、更广泛拓展平台应用的必然选择，通过在业务PaaS平台中积累成熟可复用的服务模块，借助客户、合作伙伴和第三方开发者力量开展工业APP创新，快速响应客户需求。
4.2传统主体与新兴力量积极开展工业互联网平台布局
4.2.1巨头通过打造一体化平台服务构建综合性竞争优势
西门子、达索已经具备涵盖设计仿真、工艺设计、生产管控、资产运维、经营管理等全流程的数字化解决方案提供能力，在其工业互联网平台建设过程中，正探索将这些能力向平台迁移，并通过各类业务的有效衔接和快速集成，构筑可实现低成本、敏捷交付的一体化服务能力。如达索在其3DEXPERIENCE平台的建设规划中，计划将其现有的CATIA、SOLIDWORKS等设计与制造辅助软件、DELMIA、SIMULIA等仿真验证软件、ENOVIA产品全生命周期管理软件、Apriso生产管理软件、IQMS运营管理软件、EXALEAD大数据分析等工具全面向平台迁移，从而构建起从产品研发设计、生产运营管理、工厂规划运维到商业智能决策的全套智能化解决方案。与达索类似，西门子也具备包含CAD、CAE、CAPP、CAM、PLM、MES、事件仿真和大数据分析的全套数字化解决方案能力。而且，西门子在工业自动化领域处于全球绝对领先地位，在现场数据采集与接入方面具有天然优势。未来随着MindSphere平台建设完善，西门子很有可能打造出更加全面的平台解决方案。PTC在平台构建中，积极通过股权投资等方式与其他龙头实现更深层次的合作，从而弥补自身在生产和运营方面的短板，力图共同构建覆盖多领域的平台服务。例如PTC和罗克韦尔通过10亿美元的股权投资形成战略合作，未来将依托PTC的Thingworx平台，构建起涵盖数字化设计（Creo）、产品全生命周期管理（Windchill）、生产管理（FactoryTalk）、现场数据采集（Kepware、Axeda）、大数据分析（Coldlight、Factory Talk Analytics）与增强现实交互（Vuforia）的综合解决方案。PTC还积极与ANSYS合作，探索将其仿真工具部署至ThingWorx平台，进一步丰富平台的服务能力。
虽然当前上述巨头的一体化布局进程尚未最终完成，但这种平台发展策略将消解平台应用的集成成本和业务流程规划成本，形成强大的综合性竞争优势。未来，较低的交付成本还使其有能力从行业头部客户向中低端市场延伸，进一步扩大市场规模。
4.2.2工业企业借助平台保护原有业务领域的核心竞争优势
装备制造企业立足产品优势，叠加以数据分析为核心的服务能力，进一步巩固市场优势地位。例如安川电机的MMcloud平台，能够实现机器人、机床等设备数据的深层次采集，并且依托平台的智能分析帮助客户减少核心设备的停机时间。库卡推出KUKAConnect平台，主要为机器人添加状态监控、设备维护提醒、实时故障诊断等服务。亚威机床推出智云工业互联网平台，主要为机床添加状态监控、设备维护提醒、实时故障诊断等服务。部分领先的装备制造企业以这一方式重构自身的业务体系，实现向数字化服务企业的转型。例如GE将软件与数据分析作为企业的战略核心，基于Predix平台整合Proficy、APM、OPM、iFIX、Historian等软件服务，并以此为各个业务部门的数字化转型提供驱动力量。
工业软件企业将传统软件能力转化为平台PaaS及SaaS服务，以低成本、灵活交付优势吸引更多用户。同时，借助平台提升数据采集及分析能力，创造更高价值。一方面，用友、金蝶、Ansys、Infor等软件厂商已将其核心软件产品向云端迁移，其中Ansys推出云仿真解决方案，infor将ERP进行云化，并叠加了人工智能分析功能，用友、金蝶等软件厂商已将ERP及其他部分软件业务云化，四家家企业均意图用订阅模式来降低自身的服务成本和用户的应用成本，吸引众多中小企业客户使用软件服务。
另一方面，Altair在对其CAD、CAE、PDM云化的基础上，推出具备设备连接和数据处理分析功能的Altair Smart Core平台，并能够与其他的设计产品集成，从而提升服务水平。Autodesk借助Fusion Connect平台驱动‘闭环设计’，利用传感器数据支撑其提供更好的CAD、PLM服务。
解决方案厂商构建平台简化数据连接，并深化数据分析能力，提升解决方案技术水平和服务能力。例如霍尼韦尔整合自身的应用开发、实时数据库、数据采集等能力形成Sentience平台，并依托平台数据分析能力形成资产运维、能耗优化、产线监测、工艺优化等解决方案，能够快速的为用户提供服务。日立推出Lumada平台，平台集成了大数据处理和人工智能分析等多种工具，基于平台数据分析能力推出设备运维、质量检测、产线优化等多种解决方案。东芝推出SPINEX平台，涵盖了边缘计算、数字双包胎、AI分析等多种功能，并在能源、制造业等多个领域推出解决方案。
4.2.3初创企业依托前沿技术或市场空挡构建差异化竞争优势
由大型集团企业分离孵化出的创新企业在解决集团业务需求过程中不断强化平台能力，成为集团向新兴领域扩张的急先锋。例如富士康科技集团成立富士康工业互联网公司，起初主要是解决集团内部的设备运维、生产优化等问题，随着服务能力的不断提高，平台逐步向外部提供服务。中联重科成立的工业互联网高科技公司中科云谷构建平台产品，首先解决集团内部工程机械状态监测及其他信息化业务，并随着平台技术能力和服务经验的不断沉淀，逐渐向其他领域延伸。TCL成立格创东智公司提供基于平台的工业互联网解决方案，当前重点面向液晶面板制造行业提供自动缺陷识别分类服务。
具备大数据、人工智能等前沿技术优势的初创企业助力工业企业提升数据分析能力，并在此过程中不断积累工业领域知识。例如Uptake凭借人工智能优势为卡特彼勒、中美能源公司等工业巨头提供设备预测性维护服务，并在此过程中不断强化工业知识模型的沉淀，其还通过收购APT公司，进一步掌握丰富的设备故障数据和模型。C3IoT在市场服务过程中，不断充实自身工业知识积累，实现业务领域由设备运维、传感器健康向库存与供应链管理优化等领域的延伸。此外，Sightmachine在平台中不断沉淀产品质量控制、产线流程管理等知识，实现业务扩展。
聚焦模式创新的初创企业牢牢抓住局部市场痛点问题，依托平台提供针对性、低成本的解决方案，在利基市场形成掌控力。
例如苏州天智聚焦电子装配、机械加工等行业中小企业的生产管控需求，推出云平台产品，能够为用户提供能够生产排产管理、制造执行系统、采购管理、物流管理、仓库管理等多种SaaS服务，用户可用每年五万元的订阅服务就能实现生产过程的高效管理。黑湖科技围绕中小企业的智能化改造需求，为用户提通过提供智能排期、质量管理、物料管理、生产管理等SaaS服务，并且能够在4-6周内就可将服务部署到工厂内部。此外，生意帮、天正等企业分别瞄准中小微企业订单难、贷款难等问题提供平台服务，取得很好效果。
4.3多类生态建设共同促进工业互联网平台繁荣发展
4.3.1能力互补合作成为平台企业共同选择
构建“大而全”平台需要长周期技术积累，当前阶段只有少数企业具备独立构建实力，通过能力互补合作，平台企业能够快速为客户交付较为成熟的平台解决方案，实现市场竞争力的快速提升。当前已初步形成三种合作模式：
一是各类平台和连接平台合作，增强数据采集范围和能力。连接平台成为各类平台获取数据不可或缺的使能工具。其中，业务平台和连接平台合作支持各类解决方案在生产现场落地部署。例如salesforce和CiscoJasper合作实现卡车数据采集，Salesforce平台可以实时掌握卡车运行状态，提高供应链管理功能模块服务水平；云服务平台和连接平台合作，打造数据采集、存储、计算于一体的通用使能工具。例如Telit物联网套件补足Microsoft云服务平台连接能力，提高云平台面向多场景连接的通用性；数据分析平台和连接平台合作，提升数据采集能力，支撑数据价值挖掘和应用。例如Empolis数据分析平台和DeviceInsight连接平台CENTERSIGHT合作，CENTERSIGHT成为Empolis获取分析数据的传输通道。
二是业务平台和IT属性平台合作，增强数据管理与分析能力。一方面，业务平台获取云服务平台资源和技术支持。例如ABBAbility和微软Azure合作，借助Azure云和大数据技术实现设备运维数据的云端存储、集中管理和快速处理；华龙迅达和腾讯合作，借助腾讯云计算和大数据技术实现业务数据的云端存储管理和快速处理。另一方面，业务平台叠加数据分析平台，充分挖掘业务数据潜在价值。例如ABBAbility利用IBMWatson的人工智能功能，帮助ABB对实时捕获生产图像进行分析并发现质检缺陷；富士康利用天泽智云平台的工业数据分析能力，实现自身机床刀具寿命的预测性维护。
三是业务平台间合作实现业务功能丰富和业务范围扩展。例如，在研发设计业务方面，PTC和ANSYS合作实现基于平台的设计仿真集成服务，提升市场竞争力；在生产运维业务方面，罗克韦尔和发那科合作，将生产优化平台Factorytalk与设备运维平台FIELDSystem对接，实现生产管理与设备管理的协同优化，提升现场生产管控水平；在运营管理和生产现场结合方面，富士通和Orcale合作，实现企业管理数据和工厂生产数据的有效集成和应用，为客户提供生产制造系统、ERP、CRM等一体化打包解决方案。
围绕上述三种合作模式，国外不同类型平台能力实现充分互补，合作程度也十分深入。相比较而言，国内平台合作的深度和广度都还有待提升，需要从当前主要的业务平台与IT属性平台合作模式进一步向其他模式拓展。
4.3.2应用创新生态是支撑平台价值持续创新的关键
工业应用场景种类繁多，平台很难依靠自身能力为各类场景用户提供高质量服务。构建良好应用创新生态并丰富平台应用显得愈发重要。聚集各类主体共同开发细分领域应用成为平台构建应用创新生态的主要方式，主体包括三类，分别是垂直行业客户、专业技术服务商和第三方开发者。
一是平台联合垂直行业客户共同打造满足特定场景需求的工业应用。例如日立Lumada平台与日本化学巨头Daicel合作开发气囊生产检测系统，通过检测设备故障迹象和工作人员生产操作动作的偏差改进产品质量；德国汉堡港务局依托SAPNetworkedLogisticsHub开发面向港口的供应链管理应用smartPORT，提高货物装卸效率和港口吞吐量。
二是平台吸引专业技术服务商将成熟解决方案迁移平台，快速积累各类专业应用。例如SoftewareAG主导成立的ADAMOS机械工程和信息技术战略联盟，已经吸引DMGMORI、Dürr、ZEISS等合作伙伴分别将机床管理应用CELOS、设备预测性维护应用EcoScreen、远程监控应用METROTOM共享到ADAMOSAPPFACTORY。为了吸引更多合作伙伴共享行业技术知识，SoftwareAG允许每个合作伙伴独立销售ADAMOS系列产品。
三是平台通过打造开发者社区吸引第三方开发者入驻，广泛开展工业APP应用创新。例如PTC开发者社区目前已吸引25000名开发者入驻平台，构建了600多个应用。PTC为吸纳第三方开发者，一是为开发者提供全面的技术资源支持，包含PTC大学、询问社区、资源中心等功能模块。二是帮助开发者推广和销售应用，开发者的应用经PTC认证上线后可在marketplace应用商店标价销售。同样，GE、博世等企业也积极打造开发者社区，入驻社区的开发者数量都超过了４万人；而国内富士康、海尔等企业汇聚的发者数量也都达到5000人左右。
4.3.3联合交付生态支撑平台解决用户复杂现场落地问题
工业应用场景种类繁多且现场信息化水平参差不齐，平台很难凭借通用化服务解决用户所有问题。良好的交付生态能够解决通用化平台解决方案和个性化应用场景的落地适配问题。其中，渠道商、物联系统集成商、IT技术服务商是平台交付生态重要组成部分。
一是平台借助渠道商销售SaaS化服务。各类SaaS化软件服务仍然依托传统渠道商推广，吸引客户登陆平台获取订阅服务。例如SAP借助Accenture、AtlantConsult等经销商的销售渠道，将ERP以SaaS化形式交付用户，相比于传统本地部署能够为用户节省IT运维费用。
二是平台借助物联系统集成商实现应用在生产现场部署与集成。例如罗克韦尔认证的系统集成商McRaeIntegration帮助加拿大精酿啤酒酿造商Sleeman获取实时生产数据，并基于Factorytalk平台的PlantPAx功能模块进行酿造质量分析，在两周内帮助Sleeman实现产能提升50%。海尔联合物联系统集成商云中控来获取青岛纺织机械股份有限公司设备运行数据，并基于COSMOPlat边缘管理平台进行设备运行状态分析，实现设备巡检保养、故障维护，设备宕机时长从每次三天缩短为一天。
三是面对高度个性化的应用需求，平台主体、物联系统集成商、IT技术服务商三方共同完成交付。例如研华联合浙江晶创公司、晶盛机电公司共同为舜宇企业交付设备联网项目，其中晶盛公司负责将设备数据接入研华平台，晶创公司负责基于平台为用户进行二次开发，三方通过紧密合作为用户提供了量身定制的解决方案。
平台企业采取多种创新手段培育交付生态。例如研华设立资金池为交付合作伙伴提供市场拓展资金支持，若合作伙伴交付项目受到青睐，研华会对合作伙伴进行股权投资；西门子会评估合作伙伴的项目交付绩效，并根据绩效水平给予相应的分成回报。
4.4开源加快工业互联网平台基础技术创新步伐
4.4.1三类开源项目支撑平台基础技术创新
开源是工业互联网平台基础技术创新的重要支撑。开源项目帮助平台企业打破技术壁垒，实现先进技术的有效应用。当前主要涉及三类开源项目：
一是PaaS及应用开发类开源项目支撑平台基础架构构建。例如在PaaS构建方面，CloudFoundry和Openshift提供快速部署应用基础框架，Kubernetes支撑云平台管理多个主机上容器化应用，Docker支持平台应用轻量级虚拟化和快速部署；在应用开发方面，平台厂商可基于Springcloud开源项目简化应用初始搭建以及开发过程，基于ServiceMesh框架下的开源项目istio、linkerd可支持微服务治理。
二是大数据处理和分析类开源项目支撑平台数据高效应用。在数据管理和处理方面，Hadoop提供高性能运算和存储的数据系统，Spark、Flink具备良好的流计算性能，IoTDB、InfluxDB支持时间序列数据有效存储与处理。在数据分析方面，SparkMLlib拥有良好迭代计算性能，加快模型训练速度；Tensorflow可实现各类机器学习算法快速编程。
三是连接类开源项目支撑平台数据采集和边缘计算，例如EdgeXFoundry开源项目支撑平台构建边缘软件架构，实现与设备、传感器、执行器交互；百度开源OpenEdge边缘计算框架，提供临时离线、低延时的计算服务和边云协同功能。
4.4.2多类平台产业主体积极布局开源项目
随着工业互联网平台的兴起与发展，各方平台产业主体意识到开源对平台技术发展的重要性，积极筹划构建开源项目。当前平台开源产业主体主要包含三类：
一是现有开源社区开始设立更多与平台技术相关的开源项目，如GitHub开源托管平台设立了IOT平台开源项目DeviceHive，该开源项目不仅仅是开源平台某项技术，而是几乎开源了整体IOT平台，包括平台部署和集成、数据接入和分析等；Eclipse基金会开源EclipseKura、EclipsePaho、EclipseOM2M等多个平台边缘层项目。
二是平台企业探索将部分平台技术开源，旨在加速技术更迭并推动自身技术在平台产业的影响力。例如华为开源了业界首个基于Kubernetes容器应用的边缘计算开源项目KubeEdge；微软开源平台边缘层技术AzureIoTEdge。
三是平台产业相关联盟和组织积极推动平台技术开源。例如工业互联网产业联盟（AII）设立开源特设组并启动开源工作顶层设计，目前主要发力标识解析、边缘计算、COSMOPlat平台三个开源项目，并积极与EdgeX开展技术对接交流，共同商讨有关平台边缘层开源的合作事宜。边缘计算产业联盟（ECC）成员积极参与Akraino开源，并发起了企业级IoTBlueprint开源项目。
五、工业互联网平台的商业模式初探
5.1平台发展初步形成六类商业模式
电子商务、广告竞价、应用分成、金融服务、专业服务、功能订阅等互联网平台经济模式大部分在工业互联网平台中也会出现。但互联网平台主要面向消费者提供通用化服务，以通用规模优势获取商业收益。工业互联网平台由于工业体系的专业性与复杂性，目前商业模式仍然侧重传统工业方式和企业用户（toB），更加强调面向特定场景的个性化服务，其商业价值主要集中在个性化实施，但最终将向通用化能力延伸。因此，不同于消费互联网以电子商务、广告竞价、应用分成等为主流模式，工业互联网平台现阶段将以专业服务、功能订阅为最主要商业模式。
专业服务是当前平台企业的最主要盈利手段，基于平台的系统集成是最主要服务方式。绝大部分与设备管理、能耗优化、质量提升相关的大数据分析平台都以这种方式提供服务。如寄云科技主要面向电力、石化、高端装备等行业，依托其平台的大数据分析处理能力，结合客户需求场景，进行定制化解决方案开发与现场部署。即便是企业运营等管理软件服务平台也需要依赖这种方式进行落地部署。如用友利用精智平台的数据集成能力，为厦门侨兴提供定制化解决方案，全面打通已有的ERP、PDM和MES系统。此外咨询服务也正在成为平台专业服务的重要方式，部分企业依托其平台所集聚的数据，为客户提供分析服务，以指导业务拓展，如Salesforce为用户提供一对一的数据增值等技术咨询服务，拓宽盈利空间。
功能订阅是现阶段平台盈利的重要补充，有可能成为未来平台商业模式的核心。一方面，IT资源及工业软件服务已普遍采用订阅服务方式。一是云资源订阅，亚马逊、微软、阿里、腾讯、华为都提供了较为成熟的IaaS资源租用服务。二是功能组件订阅，如GE提供超过50种微服务工具集，以订阅形式向用户收费。百度为工业设备提供位置定位API，根据使用量收费。三是工业SaaS订阅，如PTC应用商店中基于ThingWorx的工业SaaS数量超过40个，均以订阅方式提供；ANSYS提供仿真软件的云端订阅服务，用户可选择在ANSYS企业云或其合作伙伴的云平台上进行订阅；SAP、甲骨文等提供了基于自家平台的云化ERP订阅服务；西门子ManageMyMachines等应用软件以订阅模式进行收费。另一方面，围绕资产运维、能耗优化领域的托管服务正在成为工业领域新的订阅方式。如天远科技为工程机械厂商提供资产托管服务，基于远程监控诊断保障设备资产安全，托管运营设备超过25万台；极熵物联为中小企业提供空压机等设备的运营托管服务，目前平台上管理设备超过600台，节能减排提升30%以上。
交易模式中，工业产品交易相对成熟，制造能力交易与工业知识交易仍在探索。在工业产品交易方面，部分工业互联网平台依托其对产业链资源的集聚，提供工业产品交易服务。如积微物联基于CⅢ平台对订单需求、库存、物流数据进行整合与分析，提供钢铁、钒钛等产品的在线交易服务，钢铁年交易额超过700亿元。在制造能力交易和工业知识交易方面，智能云科利用iSESOL平台对装备工况、地理位置等数据进行分析，面向机械加工领域企业提供订单匹配与交易服务，探索制造能力交易模式。航天云网利用INDICS平台积累产品设计图、标准件模型等资源，供企业用户使用。但是，由于现阶段知识产权与数据共享问题、制造系统的互联互通与管理问题尚未完全解决，导致制造能力与工业知识的交易模式仍在探索。金融服务模式显现巨大的价值潜力，是平台企业探索商业模式的新热点。推动产融结合是增强金融服务实体功能重要措施。工业企业及金融机构均可基于平台开展产融结合。目前从
三条路径实现产融结合：一是数据+保险模式。如平安银行基于平台获取和集成工业排污企业的生产、经营、排污、信用等数据，利用AI与大数据技术进行环境监管风险分析，实现环责险有效投放。二是数据+信贷模式。如海尔金控利用COSMOPlat平台将单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险，为中小企业提供融资借贷、供应链金融服务。三是数据+租赁模式。徐工基于汉云平台的大量设备管理能力，探索经营租赁模式，融资租赁率超过80%。中科云谷基于平台对设备租赁进行全过程管理，实现租赁回款管理等功能。
基于应用商店的分成模式刚刚起步。部分领先的工业互联网平台已经开始探索构建应用开发者商店，如PTC构建应用市场，提供超过200个软件工具；西门子MindSphere应用商店提供超过20项的应用服务。虽然上述平台为培育应用生态，目前还未对应开发者进行分成，但未来随着市场的成熟，这也可能成为平台一种新的盈利方式。
此外，直接将平台作为一种软件产品进行销售，也是部分企业的盈利手段之一。PTC依托其代理商渠道将ThingWorx平台作为一种软件工具直接销售，供其他企业进行二次开发，搭建自家平台或开展企业内数据的采集与集成工作。如IT服务商NSW对ThingWorx平台进行二次开发，以其为“底座”构建自家平台Toami；Woodward利用ThingWorx平台开发了自家制造信息系统，将工厂内自动化设备、ERP、PLM、MOM系统进行了全面集成。
5.2不同类型平台商业模式各有侧重
连接与边缘计算平台现阶段主要提供高价值专业服务，未来将逐步探索订阅模式。例如，部分平台按模块收费，Kepware基于KEPServerEX连接平台提供捆绑式的订阅许可，包括软件解决方案、支持与维护协议，按照Kepware软件解决方案的价值和所需模块收费。再如，另有一部分平台按流量收费，Telit基于平台与全球多个移动运营商/虚拟移动运营商合作，通过Telit的物联网SIM卡和运营商网络资费套餐按使用数据流量收费。
云服务平台和通用PaaS平台以订阅模式为主，由资源订阅逐步扩展至功能订阅。目前，IaaS资源订阅已较为普遍，其下一步发展关键在于如何丰富平台的功能组件，并提供订阅服务。比如，微软Azure平台为大数据分析和机器学习等100余种功能组件开展订阅服务，订阅的功能组件按小时或者包月进行收费。再如，华为云提供存储、云服务器、大数据分析、深度学习等服务，以按量付费、包年包月、按运行时间等多种方式获得收益。
业务PaaS平台目前是通过专业服务获利，未来主要开展订阅模式和专业服务，同时兼具交易、金融和分成等多样化盈利模式。业务平台现阶段以定制化交付为主，业务范围受限，其未来业务和商业扩张要求其将业务组件下沉至平台，形成相对通用、可复制的平台服务能力，再通过工业APP开发商和系统集成商形成平台服务向更广范围的扩展。在这一过程中，业务平台将集聚大量工业数据与制造资源，从而有能力基于这些数据和资源的整合创造新的价值空间。例如，树根互联基于根云平台打造硬件接入、大数据分析、金融等服务能力，从专业服务、订阅模式、金融服务等多个方向探索盈利模式。树根互联与久隆保险合作，基于设备物联数据与保险理赔报案情况，依托业务场景实际异常判断规则进行风险分析，久隆保险大约每月可以减少约300万的保险理赔损失。产融结合方面，通过投资华三行建工物联公司，基于区块链的融资租赁业务平台开展工程机械融资租赁业务，数月获得近2亿元的租赁收入。再如，中服工业互联网平台目前汇集应用提供商50多家，根据市场前景和成熟度签订不同的分成比例共享收益，还有近500套工业云套餐以订阅模式获利，目前年营业收入近2000万元。
5.3构建通用服务能力和做深专业解决方案成为平台商业价值演进的两条路径
一方面，聚焦通用服务能力构建的平台价值路径受到资本市场青睐，成为平台商业增值的关键。通用、可复制的工具和服务带来平台实施成本的大幅降低，基于大量工业数据、工业知识、机理模型等资源的沉淀，通过工业APP开发商和服务商形成部分定制化的平台服务，可实现更广范围、更大规模的扩展，从而催生订阅、交易、分成等多种模式，受到了资本市场较高的关注。如Salesforce和PTC市盈率分别高达159和172，达索股价近五年不断增长，市盈率达到58。在该类路径中，平台未来将呈现“80%通用工具服务+20%个性化系统集成开发”的能力构成，并从软件工具转向互联网属性，塑造开放协同的平台经济。以国内某平台为例，其建设之初仅有部分底层开源工具，90%的盈利依靠团队人员现场实施。经过近两年的发展，其平台上二次开发的通用工具和服务在产品中比例已经达到40%以上，需通过个性化系统集成实施的项目不足50%。
另一方面，以提供传统工业解决方案为主的平台商业模式为企业带来较好的资金流，是支撑平台生存和运营的另一类价值路径。虽然该类路径实施成本较高、不一定带来高利润率，但做优专业服务模式能够较为直接地将工业价值变现，保证良性的资金流，仍是部分企业发掘平台价值的重要选择。当前以售卖解决方案、提供专业服务为主的企业如ABB，虽然市盈率为18.5，但自由现金流充沛，近几年均维持在30亿美元左右；再如罗克韦尔市盈率33.6，但2018年自由现金流达到11.7亿美元，优于预期目标。由于工业体系的复杂性，未来以传统工业解决方案为核心和以通用服务能力为核心的平台价值路径将共同存在。
