2009年，恶意软件曾 *** 控某核浓缩工厂的离心机，导致所有离心机失控。该恶意软件又称“震网”，通过闪存驱动器入侵独立网络系统，并在各生产网络中自动扩散。通过“震网”事件，我们看到将网络攻击作为武器破坏联网实体工厂的可能。这场战争显然是失衡的：企业必须保护众多的技术，而攻击者只需找到一个最薄弱的环节。
但非常重要的一点是，企业不仅需要关注外部威胁，还需关注真实存在却常被忽略的网络风险，而这些风险正是由企业在创新、转型和现代化过程中越来越多地应用智能互联技术所引致的。否则，企业制定的战略商业决策将可能导致该等风险，企业应管控并降低该等新兴风险。
工业40时代，智能机器之间的互联性不断增强，风险因素也随之增多。工业40开启了一个互联互通、智能制造、响应式供应网络和定制产品与服务的时代。借助智能、自动化技术，工业40旨在结合数字世界与物理 *** 作，推动智能工厂和先进制造业的发展 。但在意图提升整个制造与供应链流程的数字化能力并推动联网设备革命性变革过程中，新产生的网络风险让所有企业都感到措手不及。针对网络风险制定综合战略方案对制造业价值链至关重要，因为这些方案融合了工业40的重要驱动力：运营技术与信息技术。
随着工业40时代的到来，威胁急剧增加，企业应当考虑并解决新产生的风险。简而言之，在工业40时代制定具备安全性、警惕性和韧性的网络风险战略将面临不同的挑战。当供应链、工厂、消费者以及企业运营实现联网，网络威胁带来的风险将达到前所未有的广度和深度。
在战略流程临近结束时才考虑如何解决网络风险可能为时已晚。开始制定联网的工业40计划时，就应将网络安全视为与战略、设计和运营不可分割的一部分。
本文将从现代联网数字供应网络、智能工厂及联网设备三大方面研究各自所面临的网络风险。3在工业40时代，我们将探讨在整个生产生命周期中（图1）——从数字供应网络到智能工厂再到联网物品——运营及信息安全主管可行的对策，以预测并有效应对网络风险，同时主动将网络安全纳入企业战略。
数字化制造企业与工业40
工业40技术让数字化制造企业和数字供应网络整合不同来源和出处的数字化信息，推动制造与分销行为。
信息技术与运营技术整合的标志是向实体-数字-实体的联网转变。工业40结合了物联网以及相关的实体和数字技术，包括数据分析、增材制造、机器人技术、高性能计算机、人工智能、认知技术、先进材料以及增强现实，以完善生产生命周期，实现数字化运营。
工业40的概念在物理世界的背景下融合并延伸了物联网的范畴，一定程度上讲，只有制造与供应链/供应网络流程会经历实体-数字和数字-实体的跨越（图2）。从数字回到实体的跨越——从互联的数字技术到创造实体物品的过程——这是工业40的精髓所在，它支撑着数字化制造企业和数字供应网络。
即使在我们 探索 信息创造价值的方式时，从制造价值链的角度去理解价值创造也很重要。在整个制造与分销价值网络中，通过工业40应用程序集成信息和运营技术可能会达到一定的商业成果。
不断演变的供应链和网络风险
有关材料进入生产过程和半成品/成品对外分销的供应链对于任何一家制造企业都非常重要。此外，供应链还与消费者需求联系紧密。很多全球性企业根据需求预测确定所需原料的数量、生产线要求以及分销渠道负荷。由于分析工具也变得更加先进，如今企业已经能够利用数据和分析工具了解并预测消费者的购买模式。
通过向整个生态圈引入智能互联的平台和设备，工业40技术有望推动传统线性供应链结构的进一步发展，并形成能从价值链上获得有用数据的数字供应网络，最终改进管理，加快原料和商品流通，提高资源利用率，并使供应品更合理地满足消费者需求。
尽管工业40能带来这些好处，但数字供应网络的互联性增强将形成网络弱点。为了防止发生重大风险，应从设计到运营的每个阶段，合理规划并详细说明网络弱点。
在数字化供应网络中共享数据的网络风险
随着数字供应网络的发展，未来将出现根据购买者对可用供应品的需求，对原材料或商品进行实时动态定价的新型供应网络。5由于只有供应网络各参与方开放数据共享才可能形成一个响应迅速且灵活的网络，且很难在保证部分数据透明度的同时确保其他信息安全，因此形成新型供应网络并非易事。
因此，企业可能会设法避免信息被未授权网络用户访问。 此外，他们可能还需对所有支撑性流程实施统一的安全措施，如供应商验收、信息共享和系统访问。企业不仅对这些流程拥有专属权利，它们也可以作为获取其他内部信息的接入点。这也许会给第三方风险管理带来更多压力。在分析互联数字供应网络的网络风险时，我们发现不断提升的供应链互联性对数据共享与供应商处理的影响最大（图3）。
为了应对不断增长的网络风险，我们将对上述两大领域和应对战略逐一展开讨论。
数据共享：更多利益相关方将更多渠道获得数据
企业将需要考虑什么数据可以共享，如何保护私人所有或含有隐私风险的系统和基础数据。比 如，数字供应网络中的某些供应商可能在其他领域互为竞争对手，因此不愿意公开某些类型的数据，如定价或专利品信息。此外，供应商可能还须遵守某些限制共享信息类型的法律法规。因此，仅公开部分数据就可能让不良企图的人趁机获得其他信息。
企业应当利用合适的技术，如网络分段和中介系统等，收集、保护和提供信息。此外，企业还应在未来生产的设备中应用可信的平台模块或硬件安全模块等技术，以提供强大的密码逻辑支持、硬件授权和认证（即识别设备的未授权更改）。
将这种方法与强大的访问控制措施结合，关键任务 *** 作技术在应用点和端点的数据和流程安全将能得到保障。
在必须公开部分数据或数据非常敏感时，金融服务等其他行业能为信息保护提供范例。目前，企业纷纷开始对静态和传输中的数据应用加密和标记等工具，以确保数据被截获或系统受损情况下的通信安全。但随着互联性的逐步提升，金融服务企业意识到，不能仅从安全的角度解决数据隐私和保密性风险，而应结合数据管治等其他技术。事实上，企业应该对其所处环境实施风险评估，包括企业、数字供应网络、行业控制系统以及联网产品等，并根据评估结果制定或更新网络风险战略。总而言之，随着互联性的不断增强，上述所有的方法都能找到应实施更高级预防措施的领域。
供应商处理：更广阔市场中供应商验收与付款
由于新伙伴的加入将使供应商体系变得更加复杂，核心供应商群体的扩张将可能扰乱当前的供应商验收流程。因此，追踪第三方验收和风险的管治、风险与合规软件需要更快、更自主地反应。此外，使用这些应用软件的信息安全与风险管理团队还需制定新的方针政策，确保不受虚假供应商、国际制裁的供应商以及不达标产品分销商的影响。消费者市场有不少类似的经历，易贝和亚马逊就曾发生过假冒伪劣商品和虚假店面等事件。
区块链技术已被认为能帮助解决上述担忧并应对可能发生的付款流程变化。尽管比特币是建立货币 历史 记录的经典案例，但其他企业仍在 探索 如何利用这个新工具来决定商品从生产线到各级购买者的流动。7创建团体共享 历史 账簿能建立信任和透明度，通过验证商品真实性保护买方和卖方，追踪商品物流状态，并在处理退换货时用详细的产品分类替代批量分拣。如不能保证产品真实性，制造商可能会在引进产品前，进行产品测试和鉴定，以确保足够的安全性。
信任是数据共享与供应商处理之间的关联因素。企业从事信息或商品交易时，需要不断更新其风险管理措施，确保真实性和安全性；加强监测能力和网络安全运营，保持警惕性；并在无法实施信任验证时保护该等流程。
在这个过程中，数字供应网络成员可参考其他行业的网络风险管理方法。某些金融和能源企业所采用的自动交易模型与响应迅速且灵活的数字供应网络就有诸多相似之处。它包含具有竞争力的知识产权和企业赖以生存的重要资源，所有这些与数字供应网络一样，一旦部署到云端或与第三方建立联系就容易遭到攻击。金融服务行业已经意识到无论在内部或外部算法都面临着这样的风险。因此，为了应对内部风险，包括显性风险（企业间谍活动、蓄意破坏等）和意外风险（自满、无知等），软件编码和内部威胁程序必须具备更高的安全性和警惕性。
事实上，警惕性对监测非常重要：由于制造商逐渐在数字供应网络以外的生产过程应用工业40技术，网络风险只会成倍增长。
智能生产时代的新型网络风险
随着互联性的不断提高，数字供应网络将面临新的风险，智能制造同样也无法避免。不仅风险的数量和种类将增加，甚至还可能呈指数增长。不久前，美国国土安全部出版了《物联网安全战略原则》与《生命攸关的嵌入式系统安全原则》，强调应关注当下的问题，检查制造商是否在生产过程中直接或间接地引入与生命攸关的嵌入式系统相关的风险。
“生命攸关的嵌入式系统”广义上指几乎所有的联网设备，无论是车间自动化系统中的设备或是在第三方合约制造商远程控制的设备，都应被视为风险——尽管有些设备几乎与生产过程无关。
考虑到风险不断增长，威胁面急剧扩张，工业40时代中的制造业必须彻底改变对安全的看法。
联网生产带来新型网络挑战
随着生产系统的互联性越来越高，数字供应网络面临的网络威胁不断增长扩大。不难想象，不当或任意使用临时生产线可能造成经济损失、产品质量低下，甚至危及工人安全。此外，联网工厂将难以承受倒闭或其他攻击的后果。有证据表明，制造商仍未准备好应对其联网智能系统可能引发的网络风险： 2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究发现，三分之一的制造商未对工厂车间使用的工业控制系统做过任何网络风险评估。
可以确定的是，自进入机械化生产时代，风险就一直伴随着制造商，而且随着技术的进步，网络风险不断增强，物理威胁也越来越多。但工业40使网络风险实现了迄今为止最大的跨越。各阶段的具体情况请参见图4。
从运营的角度看，在保持高效率和实施资源控制时，工程师可在现代化的工业控制系统环境中部署无人站点。为此，他们使用了一系列联网系统，如企业资源规划、制造执行、监控和数据采集系统等。这些联网系统能够经常优化流程，使业务更加简单高效。并且，随着系统的不断升级，系统的自动化程度和自主性也将不断提高（图5）。
从安全的角度看，鉴于工业控制系统中商业现货产品的互联性和使用率不断提升，大量暴露点将可能遭到威胁。与一般的IT行业关注信息本身不同，工业控制系统安全更多关注工业流程。因此，与传统网络风险一样，智能工厂的主要目标是保证物理流程的可用性和完整性，而非信息的保密性。
但值得注意的是，尽管网络攻击的基本要素未发生改变，但实施攻击方式变得越来越先进（图5）。事实上，由于工业40时代互联性越来越高，并逐渐从数字化领域扩展到物理世界，网络攻击将可能对生产、消费者、制造商以及产品本身产生更广泛、更深远的影响（图6）。
结合信息技术与运营技术：
当数字化遇上实体制造商实施工业40 技术时必须考虑数字化流程和将受影响的机器和物品，我们通常称之为信息技术与运营技术的结合。对于工业或制造流程中包含了信息技术与运营技术的公司，当我们探讨推动重点运营和开发工作的因素时，可以确定多种战略规划、运营价值以及相应的网络安全措施（图7）。
首先，制造商常受以下三项战略规划的影响：
健康 与安全： 员工和环境安全对任何站点都非常重要。随着技术的发展，未来智能安全设备将实现升级。
生产与流程的韧性和效率： 任何时候保证连续生产都很重要。在实际工作中，一旦工厂停工就会损失金钱，但考虑到重建和重新开工所花费的时间，恢复关键流程可能将导致更大的损失。
检测并主动解决问题： 企业品牌与声誉在全球商业市场中扮演着越来越重要的角色。在实际工作中，工厂的故障或生产问题对企业声誉影响很大，因此，应采取措施改善环境，保护企业的品牌与声誉。
第二，企业需要在日常的商业活动中秉持不同的运营价值理念：
系统的可 *** 作性、可靠性与完整性： 为了降低拥有权成本，减缓零部件更换速度，站点应当采购支持多个供应商和软件版本的、可互 *** 作的系统。
效率与成本规避： 站点始终承受着减少运营成本的压力。未来，企业可能增加现货设备投入，加强远程站点诊断和工程建设的灵活性。
监管与合规： 不同的监管机构对工业控制系统环境的安全与网络安全要求不同。未来企业可能需要投入更多，以改变环境，确保流程的可靠性。
工业40时代，网络风险已不仅仅存在于供应网络和制造业，同样也存在于产品本身。 由于产品的互联程度越来越高——包括产品之间，甚至产品与制造商和供应网络之间，因此企业应该明白一旦售出产品，网络风险就不会终止。
风险触及实体物品
预计到2020年，全球将部署超过200亿台物联网设备。15其中很多设备可能会被安装在制造设备和生产线上，而其他的很多设备将有望进入B2B或B2C市场，供消费者购买使用。
2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究结果显示，近一半的制造商在联网产品中采用移动应用软件，四分之三的制造商使用Wi-Fi网络在联网产品间传输数据。16基于上述网络途径的物联通常会形成很多漏洞。物联网设备制造商应思考如何将更强大、更安全的软件开发方法应用到当前的物联网开发中，以应对设备常常遇到的重大网络风险。
尽管这很有挑战性，但事实证明，企业不能期望消费者自己会更新安全设置，采取有效的安全应对措施，更新设备端固件或更改默认设备密码。
比如，2016年10月，一次由Mirai恶意软件引发的物联网分布式拒绝服务攻击，表明攻击者可以利用这些弱点成功实施攻击。在这次攻击中，病毒通过感染消费者端物联网设备如联网的相机和电视，将其变成僵尸网络，并不断冲击服务器直至服务器崩溃，最终导致美国最受欢迎的几家网站瘫痪大半天。17研究者发现，受分布式拒绝服务攻击损害的设备大多使用供应商提供的默认密码，且未获得所需的安全补丁或升级程序。18需要注意的是，部分供应商所提供的密码被硬编码进了设备固件中，且供应商未告知用户如何更改密码。
当前的工业生产设备常缺乏先进的安全技术和基础设施，一旦外围保护被突破，便难以检测和应对此类攻击。
风险与生产相伴而行
由于生产设施越来越多地与物联网设备结合，因此，考虑这些设备对制造、生产以及企业网络所带来的安全风险变得越来越重要。受损物联网设备所产生的安全影响包括：生产停工、设备或设施受损如灾难性的设备故障，以及极端情况下的人员伤亡。此外，潜在的金钱损失并不仅限于生产停工和事故整改，还可能包括罚款、诉讼费用以及品牌受损所导致的收入减少（可能持续数月甚至数年，远远超过事件实际持续的时间）。下文列出了目前确保联网物品安全的一些方法，但随着物品和相应风险的激增，这些方法可能还不够。
传统漏洞管理
漏洞管理程序可通过扫描和补丁修复有效减少漏洞，但通常仍有多个攻击面。攻击面可以是一个开放式的TCP/IP或UDP端口或一项无保护的技术，虽然目前未发现漏洞，但攻击者以后也许能发现新的漏洞。
减少攻击面
简单来说，减少攻击面即指减少或消除攻击，可以从物联网设备制造商设计、建造并部署只含基础服务的固化设备时便开始着手。安全所有权不应只由物联网设备制造商或用户单独所有；而应与二者同样共享。
更新悖论
生产设施所面临的另一个挑战被称为“更新悖论”。很多工业生产网络很少更新升级，因为对制造商来说，停工升级花费巨大。对于某些连续加工设施来说，关闭和停工都将导致昂贵的生产原材料发生损失。
很多联网设备可能还将使用十年到二十年，这使得更新悖论愈加严重。认为设备无须应用任何软件补丁就能在整个生命周期安全运转的想法完全不切实际。20 对于生产和制造设施，在缩短停工时间的同时，使生产资产利用率达到最高至关重要。物联网设备制造商有责任生产更加安全的固化物联网设备，这些设备只能存在最小的攻击表面，并应利用默认的“开放”或不安全的安全配置规划最安全的设置。
制造设施中联网设备所面临的挑战通常也适用基于物联网的消费产品。智能系统更新换代很快，而且可能使消费型物品更容易遭受网络威胁。对于一件物品来说，威胁可能微不足道，但如果涉及大量的联网设备，影响将不可小觑——Mirai病毒攻击就是一个例子。在应对威胁的过程中，资产管理和技术战略将比以往任何时候都更重要。
人才缺口
2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究表明，75%的受访高管认为他们缺少能够有效实施并维持安全联网生产生态圈的技能型人才资源。21随着攻击的复杂性和先进程度不断提升，将越来越难找到高技能的网络安全人才，来设计和实施具备安全性、警觉性和韧性的网络安全解决方案。
网络威胁不断变化，技术复杂性越来越高。搭载零日攻击的先进恶意软件能够自动找到易受攻击的设备，并在几乎无人为参与的情况下进行扩散，并可能击败已遭受攻击的信息技术/运营技术安全人员。这一趋势令人感到不安，物联网设备制造商需要生产更加安全的固化设备。
多管齐下，保护设备
在工业应用中，承担一些非常重要和敏感任务——包括控制发电与电力配送，水净化、化学品生产和提纯、制造以及自动装配生产线——的物联网设备通常最容易遭受网络攻击。由于生产设施不断减少人为干预，因此仅在网关或网络边界采取保护措施的做法已经没有用（图8）。
从设计流程开始考虑网络安全
制造商也许会觉得越来越有责任部署固化的、接近军用级别的联网设备。很多物联网设备制造商已经表示他们需要采用包含了规划和设计的安全编码方法，并在整个硬件和软件开发生命周期内采用领先的网络安全措施。22这个安全软件开发生命周期在整个开发过程中添加了安全网关（用于评估安全控制措施是否有效），采用领先的安全措施，并用安全的软件代码和软件库生产具备一定功能的安全设备。通过利用安全软件开发生命周期的安全措施，很多物联网产品安全评估所发现的漏洞能够在设计过程中得到解决。但如果可能的话，在传统开发生命周期结束时应用安全修补程序通常会更加费力费钱。
从联网设备端保护数据
物联网设备所产生的大量信息对工业40制造商非常重要。基于工业40的技术如高级分析和机器学习能够处理和分析这些信息，并根据计算分析结果实时或近乎实时地做出关键决策。这些敏感信息并不仅限于传感器与流程信息，还包括制造商的知识产权或者与隐私条例相关的数据。事实上，德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的调研发现，近70%的制造商使用联网产品传输个人信息，但近55%的制造商会对传输的信息加密。
生产固化设备需要采取可靠的安全措施，在整个数据生命周期间，敏感数据的安全同样也需要得到保护。因此，物联网设备制造商需要制定保护方案：不仅要安全地存放所有设备、本地以及云端存储的数据，还需要快速识别并报告任何可能危害这些数据安全的情况或活动。
保护云端数据存储和动态数据通常需要采用增强式加密、人工智能和机器学习解决方案，以形成强大的、响应迅速的威胁情报、入侵检测以及入侵防护解决方案。
随着越来越多的物联网设备实现联网，潜在威胁面以及受损设备所面临的风险都将增多。现在这些攻击面可能还不足以形成严重的漏洞，但仅数月或数年后就能轻易形成漏洞。因此，设备联网时必须使用补丁。确保设备安全的责任不应仅由消费者或联网设备部署方承担，而应由最适合实施最有效安全措施的设备制造商共同分担。
应用人工智能检测威胁
2016年8月，美国国防高级研究计划局举办了一场网络超级挑战赛，最终排名靠前的七支队伍在这场“全机器”的黑客竞赛中提交了各自的人工智能平台。网络超级挑战赛发起于2013年，旨在找到一种能够扫描网络、识别软件漏洞并在无人为干预的情况下应用补丁的、人工智能网络安全平台或技术。美国国防高级研究计划局希望借助人工智能平台大大缩短人类以实时或接近实时的方式识别漏洞、开发软件安全补丁所用的时间，从而减少网络攻击风险。
真正意义上警觉的威胁检测能力可能需要运用人工智能的力量进行大海捞针。在物联网设备产生海量数据的过程中，当前基于特征的威胁检测技术可能会因为重新收集数据流和实施状态封包检查而被迫达到极限。尽管这些基于特征的检测技术能够应对流量不断攀升，但其检测特征数据库活动的能力仍旧有限。
在工业40时代，结合减少攻击面、安全软件开发生命周期、数据保护、安全和固化设备的硬件与固件以及机器学习，并借助人工智能实时响应威胁，对以具备安全性、警惕性和韧性的方式开发设备至关重要。如果不能应对安全风险，如“震网”和Mirai恶意程序的漏洞攻击，也不能生产固化、安全的物联网设备，则可能导致一种不好的状况：关键基础设施和制造业将经常遭受严重攻击。
攻击不可避免时，保持韧性
恰当利用固化程度很高的目标设备的安全性和警惕性，能够有效震慑绝大部分攻击者。然而，值得注意的是，虽然企业可以减少网络攻击风险，但没有一家企业能够完全避免网络攻击。保持韧性的前提是，接受某一天企业将遭受网络攻击这一事实，而后谨慎行事。
韧性的培养过程包含三个阶段：准备、响应、恢复。
准备。企业应当准备好有效应对各方面事故，明确定义角色、职责与行为。审慎的准备如危机模拟、事故演练和战争演习，能够帮助企业了解差异，并在真实事故发生时采取有效的补救措施。
响应。应仔细规划并对全公司有效告知管理层的响应措施。实施效果不佳的响应方案将扩大事件的影响、延长停产时间、减少收入并损害企业声誉。这些影响所持续的时间将远远长于事故实际持续的时间。
恢复。企业应当认真规划并实施恢复正常运营和限制企业遭受影响所需的措施。应将从事后分析中汲取到的教训用于制定之后的事件响应计划。具备韧性的企业应在迅速恢复运营和安全的同时将事故影响降至最低。在准备应对攻击，了解遭受攻击时的应对之策并快速消除攻击的影响时，企业应全力应对、仔细规划、充分执行。
推动网络公司发展至今日的比特（0和1）让制造业的整个价值链经历了从供应网络到智能工厂再到联网物品的巨大转变。随着联网技术应用的不断普及，网络风险可能增加并发生改变，也有可能在价值链的不同阶段和每一家企业有不同的表现。每家企业应以最能满足其需求的方式适应工业生态圈。
企业不能只用一种简单的解决方法或产品或补丁解决工业40所带来的网络风险和威胁。如今，联网技术为关键商业流程提供支持，但随着这些流程的关联性提高，可能会更容易出现漏洞。因此，企业需要重新思考其业务连续性、灾难恢复力和响应计划，以适应愈加复杂和普遍的网络环境。
法规和行业标准常常是被动的，“合规”通常表示最低安全要求。企业面临着一个特别的挑战——当前所采用的技术并不能完全保证安全，因为干扰者只需找出一个最薄弱的点便能成功入侵企业系统。这项挑战可能还会升级:不断提高的互联性和收集处理实时分析将引入大量需要保护的联网设备和数据。
企业需要采用具备安全性、警惕性和韧性的方法，了解风险，消除威胁：
安全性。采取审慎的、基于风险的方法，明确什么是安全的信息以及如何确保信息安全。贵公司的知识产权是否安全？贵公司的供应链或工业控制系统环境是否容易遭到攻击？
警惕性。持续监控系统、网络、设备、人员和环境，发现可能存在的威胁。需要利用实时威胁情报和人工智能，了解危险行为，并快速识别引进的大量联网设备所带来的威胁。
韧性。随时都可能发生事故。贵公司将会如何应对？多久能恢复正常运营？贵公司将如何快速消除事故影响？
由于企业越来越重视工业40所带来的商业价值，企业将比以往任何时候更需要提出具备安全性、警惕性和韧性的网络风险解决方案。
报告出品方：德勤中国
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“互联网+”
“互联网+”这个巨大无比的概念里，包含“互联网+金融”、“互联网+零售”等等，而“互联网+制造”就是工业40。中国政府积极推进工业40工程，明确提出“制定‘互联网+’行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合”。国务院提出的“互联网+”的本质是指产业互联网，与早期提出的两化融合，和现在提出的工业40不谋而合。“互联网+”是两化融合的升级版，将推动中国制造向中国创造转型。
中国发展“互联网+制造”具有三方面显著优势：首先，ICT产业领先，在移动通信领域，华为、中兴已经是全球领先的电信设备供应商，中国移动是TD-LTE标准的重要推动者之一，中国企业在该领域已经建立起自己的知识产权武器库。在应用端，中国移动互联企业也已取得全球领先地位；其次，市场前景广阔，2012年中国制造业增加值占全球制造业增加值的224%，居全球第一位，比排名第二的美国高5个百分点，是排名第三的日本的两倍多，而且中国的制造业中劳动密集型企业仍然占据很大份额，未来提升的空间很大；再次，政策支持，从中央到地方政府，已为制造业转型升级制定多项支持计划。2012年7月，国务院印发《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》，将新一代信息技术、高端装备制造、新能源、新材料等七大产业列为国家重点发展的新兴产业，并把物联网、云计算单独列为重大专项工程。“中国制造2025”的出台，更将互联网和制造业的结合作为未来制造业发展的重要方向。
助推“互联网+中国制造”的三个基础分别是：软件一体化、创新生产硬件以及移动互联网。
移动互联网在中国扎根已有十五年的时间，移动互联网过去的所有的资源、资金都已经压在第三产业，所以我们称之为消费互联网。现在移动互联网来到工业、农业。按照马云的说法，互联网成为这个社会的底层基础设施，是水、电、煤和高速公路。那么，随着移动互联网对工业领域、农业领域的颠覆、侵袭，实际上整个移动互联网个人认为它进入深层次的再造，深层次的重新产生效率的一个阶段。这也就是我们中国政府提出“互联网+”的核心要义所在。
实际上在过去的15年当中，我本人不仅见证了自动化到互联网化，还洞察了万物互联所带来的技术变迁。以移动互联网为核心的工业制造业，它影响到整个中国的就业，因为在制造领域里，就业人员达8000万以上，它会影响到军事、国防，影响所有的产品生产、制造、流程、供应链，是对制造业中传统工业生产模式的彻底颠覆，称之为工业革命，是毫不为过的。
看世界工业的演进史会发现，工业革命是经济史上的“奇点”，它推动了一系列的政治、军事、经济和社会变革。工业革命在放大人类力量的过程中形成了一些重要特点，第一次工业革命以蒸汽机与大机械结合为代表，生产效率大幅提高，生产引领消费，延续时间86年；第二次工业革命以内燃机与电气结合为代表，物动人不动，生产线将产品随时送到工作台，工人站定岗位，每人完成单一任务，以“一对多”规模生产，延续时间99年；第三次工业革命以自动化与网络化结合为代表，人动物也动，灵活生产“一对一”产品，到现在已经44年，大概还会延续10到20年。
第四次工业革命以2013年德国汉诺威为起始，基于信息物理融合系统的智能制造诞生。此次新一轮全球工业革命实际上是工业和互联网融合。
美国提出了工业互联网标准，希望关注设备互联、数据分析、以及数据基础上对业务的洞察，他们对传统工业互联网互联互通，其关注点在大数据和云计算。德国提出工业40，拥有强大的机械制造技术，嵌入式以及控制设备的先进设备和能力，德国很关注生产过程智能化和虚拟化的深刻改变。
可以看到，美国工业互联网和德国工业40，实施路径和逻辑相反，但是目标一致。美国是以GE、IBM这些公司为支持，侧重于从软件出发打通硬件；德国是以西门子、库卡、SAP这些公司为主导，希望可以从硬件打通到软件。无论从软到硬，还是从硬到软，两者的目标是一致的，就是实现智能制造，实现移动互联网和工业的融合。
德国政府所定义的德国工业40，由一个信息，一个网络，四大主题、三项集成、八项计划组成的框架结构。德国推出工业40，目的在于重新引导全球制造业潮流、引导第四次工业革命。谁主导了这场工业革命，谁可以制订标准，就可以成为这个革命的王者，可以挽救欧盟的衰落，也可以使德国重新成为世界的霸主。
工业40带来的三大红利领域
第一类，智能工厂。也分为两小类：一是传统的工厂转型成智能工厂；二是一出生就是智能工厂的。
第二类，技术解决方案公司。为制造业提供智能工厂、顶层设计、转型路径图、软硬件一体化设施的“工业40”解决方案公司，总集成商。在“工业40”解决方案里，包括软件、硬件。软件有工业物联网、工业网络安全、工业大数据、云计算平台、MES系统、虚拟现实，人工智能，支持工作的自动化等。硬件有机器人（包括高端的零部件）、传感器、RFID、3D打印，机器视觉，智能物流，也是AGV，PLC，数据采集器，工业交换机等。
实际上中国有400万传统的制造业企业，在未来10年，甚至20年的时间，他们都会逐渐地分步骤地转型成“工业40”工厂。那么，这里就面临一个巨大的市场。
第三类，为中国的制造业转型成“工业40”过程当中的九大技术供应商，包括工业物联网，工业网络安全，工业大数据，云计算平台等等。
工业40的两大目标：智能制造&智能工厂
第一个目标是智能制造，第二个是智能工厂。过去智能制造商有几种说法：第一数字化制造，第二智慧制造，这些表述都不准确。工信部和中国工程院把中国版的工业40的核心目标定义为智能制造，这个词表述非常准确。由智能制造再延伸到具体的工厂而言，就是智能工厂。
智能制造是工业40的核心，作为广义概念，智能制造包含五个方面，实现这五个方面的智能化之后，才可以实现大的智能制造的概念。
智能制造是一个巨系统，工业40就意味着超复杂的巨系统正在形成，车间里面的机器如同智能手机，通过更新 *** 作系统实现功能升级，通过工业APP实现各种功能，通过API不断拓展制造生态系统。
所有的机器、产品、零部件、人员、原材料、所有的研发工具、测试验证平台、虚拟产品和工厂，所有的产品管理、生产管理、运营管理流程，所有的研发、生产、管理、销售员工，各级供应商以及成千上万的客户，都将是这一个系统的重要组成部分，一个基于云端、管道、端到端的信息复杂的体系正在形成。在这里面，车间的机器就像智能手机一样，整个 *** 作会形成一个巨大无比的巨系统。
在智能工厂，德国人希望实现两个概念目标。第一个是机器生产机器，或者说自己生产自己。第二个就是无人工厂，或者是黑灯工厂，或百分百全智能工厂，人与智能机器并存。智能工厂是现代工厂发展的新阶段，是在数字化基础上，利用物联网技术和设备监控技术，来加强信息和服务。
智能工厂有三大特征：第一个特征是信息基础设施高度互联，包括生产设备、机器人、 *** 作人员、物料和成品；第二是制造过程数据具备实时性，生产数据具有平稳的节拍和到达流，数据的存储与处理也具有实时性；第三是可以利用存储的数据从事数据挖掘分析，有自学习功能，还可以改善不优化制造工艺过程。
智能工厂的发展趋势是从柔性化到敏捷化到智能化再到信息化。
工业40的五个特点
互联
互联工业40的核心是连接，当然今天移动互联网的整个世界核心在连接，就像百度一样，在连接人和信息，就像腾讯一样，连接人和人。工业40要把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地联系在一起。
数据
当传感器无处不在，智能设备无处不在，智能终端无处不在，连接无处不在，必然的结果就是数据无处不在。这些数据包括产品数据、设备数据、研发数据、工业链数据、运营数据、管理数据、销售数据、消费者数据等等。
马云说过，阿里巴巴本质上是一家数据公司，雷军也讲过，小米本质是一家数据公司，从IT到DT，未来整个社会变成大数据的社会。
从工业30到工业40，我提出一个自己的观点，实际上从模具到数据，30的工业是以模具为核心，40的工业是以数据为基础，所有的工厂都会变成数据工厂。
集成
集成是工业40的关键词，也是中国推动两化融合的关键词，工业40将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络。
通过这个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器、以及服务于服务之间，能够形成一个互联，从而实现横向、纵向和端到端的高度集成。
创新
工业40的实施过程是制造业创新发展的过程，制造技术、产品、模式、业态、组织等方面的创新，将会层出不穷，从技术创新到产品创新，到模式创新，再到液态创新，最后到组织创新。
转型
对于中国的传统制造业而言，转型实际上是从传统的工厂，从20、30的工厂转型到40的工厂，整个生产形态上，从大规模生产，转向个性化定制。阿里巴巴在三年前就提出，整个制造业的生产流程，从B2B、B2C，转成C2B。他们很敏锐地看到了这样的一个方向，整个生产的过程更加柔性化、个性化、定制化。这是工业40一个非常重要的特征。
工业40是从生产型制造转型成服务型制造。未来生产和服务的界限会更加模糊，按照德国工业40整个框架来说，未来的工厂有可能从集中式生产转成分布式生产。3D打印会快速使用，未来工厂的概念，可能是一个全新的概念，不是我们今天所看到的，有几百人、几千人和设备。未来的工厂可能在客户的客厅，通过3D打印来完成，有可能每一个客户的客厅都是一个生产的车间。
举一个例子，过去生产一台电饭煲，可能在中国的广东生产，然后运到非洲送给客户。但是在未来，工业40时代，这个广东的电饭煲公司只需要电脑设计图纸，传到非洲客户的电脑，客户就可以通过客厅的3D打印机把这台电饭煲打印出来，就意味着客厅已经成为生产车间，所以未来工厂的概念是需要刷新我们的想象的。
工业40是从过去要素驱动向未来的创新驱动。过去是基于人口红利，是基于整个生产的大规模化、定制化，基于汇率低估，破坏环境所导致的要素驱动。未来工业40时代，整个生产制造业向40工厂转型、向创新驱动，科技的含量会变的越来越多，工厂人数在急剧减少，过去蓝领工人会转向黑领工人，是由电脑 *** 作人员在 *** 作整个机器，车间里面会大量使用低成本自动化装备，启用工业机器人，生产过程当中机器可以实现德国40所定义的自己生产自己，机器生产机器。
中国制造2025
由中国政府在2015年初提出，将信息技术与制造技术深度融合的数字化、智能化制造作为今后发展主线，以未来十年为发展周期，目标是驱动制造业转型升级，推动中国由制造业大国向制造业强国转型。
从本质上看，工业互联网是数据流、硬件、软件和智能的交互，由智能设备和网络收集的数据存储之后，利用大数据分析工具进行数据分析和可视化，由此产生智能信息供决策者进行实时判断处理。从工作流程上来看，工业互联网通过三个步骤实现其效能：工业数据的获取、工业数据的分析、调度执行，分别对应于物联网、云计算和大数据、专网通信，这是工业互联网的关键元素。
在我国当前阶段，工业互联网具体表现为将互联网作为当前信息化的核心，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，推动两化融合深度发展。我们认为，工业互联网是2015年政府工作报告中提出的互联网+行动计划的关键部分，即互联网+工业。而中国制造2025也为后续产业升级指明了方向。在人类的发展史上，经历了两次技术的飞跃，分别是工业革命、计算机与互联网革命，我们认为，第三次技术的飞跃将是工业互联网革命。
工业革命：18世纪蒸汽机的发明，开创了以机器代替手工劳动的工业革命时代。工业革命在推进的过程中，分别出现了蒸汽机、内燃机，然后是电报电话和电力。
计算机与互联网革命：1947年，第一款点接触晶体管在贝尔实验室研制成功，标志着计算机与互联网革命的到来。1986年，思科推出第一款多协议路由器产品，市场需求强烈，有力的推动万维网的发展。1981年8月只有不到300台电脑可以连接到互联网，而今天连接互联网的设备则以数十亿计，信息传输的速度和数量大幅增长。然而，目前互联网在工业领域的渗透率还比较低。
工业互联网革命：经过工业革命的发展，大型机器在工业生产中得到了广泛的应用，促进了社会进步和经济大发展。但是机器的性能还没有完全发挥，系统性的效率低下问题比较严重。于是，在过去的十年中，部分企业开始逐步将互联网技术应用到工业生产，发展开放的工业计算机和通信系统。工业互联网将有助于工业系统各层面更好的运转，通过优化检查、维护和修理过程，资产的可靠性和运行的效率得以提高。●传感器技术：价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石，物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如，微型化：元器件的微小型化，要求节约资源与能源；智能化：具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术；低功耗与能量获取技术：供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。
●设备兼容技术：大部分情况下，企业会基于现有的工业系统建造工业物联网，如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议，已经较好地解决了兼容性问题，大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来，随着工业无线传感器网络应用日渐普遍，当前工业无线的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802．15．4无线网络协议，并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议，丰富了工业物联网系统的组成与功能。
●网络技术：网络是构成工业物联网的核心之一，数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中，能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术，无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展，因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。
传统的有线网络技术较为成熟，在众多场合已得到了应用验证。然而，当无线网络技术应用于工业环境时，会面临如下问题：工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络，工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段，它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足，提供了高可靠性、高实时性以及高安全性，主要技术包括：自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。
●信息处理技术：工业信息出现爆炸式增长，工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战，如何有效处理、分析、记录这些数据，提炼出对工业生产有指导性建议的结果，是工业物联网的核心所在，也是难点所在。
当前业界大数据处理技术有很多，如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象，通过对环境数据的分析以及用户行为的建模，可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知，更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化，以便得出更准确的分析结果。
●安全技术：工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程，信息安全对于企业运营起到关键作用，例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。
中国物联网产业发展前景：物联网将继续保持高速增长
1、发展前景：市场规模不断扩大，产业物联网占比逐渐上升
物联网是中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。中国以加快转变经济发展方式为主线，更加注重经济质量和人民生活水平的提高，采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业，提升传统产业的发展质量和效益，提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。综合多方面的情况分析，前瞻认为未来6年中国物联网的发展将保持高速增长，到2027年市场规模超过7万亿元。
根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》，2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半，预计到2025年，物联网连接数的大部分增长来自于产业市场，产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看，未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。
2、发展趋势：重点城市带动周边城市发展，分工协作格局将进一步显现
国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角，以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中，长三角地区产业规模位列四大区域的首位。未来中国物联网产业空间演变将呈现出三大趋势：
中国工业互联网产业发展前景及趋势预测
1、工业互联网发展趋势：步入快速发展阶段
工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，
通过人、机、物的全面联网，促进制造资源泛在连接、d性供给与高效配置。工业互联网正在推动制造业创新模式、生产方式、组织形式和商业范式的深刻变革。在实体经济、数字经济、软件产业共同发展的新体系中，工业互联网成为我国制造业在中国制造2025目标下、工业40时代的新的发展思路。
工信部、财政部等部委最近密集出台了《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》《工业互联网+安全生产”行动计划(2021-2023年)》《工业互联网专项工作组2020年工作计划)》等多项旨在推进工业互联网发展的产业支持政策。业内普遍认为，随着产业支持政策的不断落地，工业互联网应用将进一步普及，产业发展也将进入快速发展期。在政策引导和市场推动的情况下，工业互联网行业仍然是一片蓝海。
我国工业互联网布局不断完善，且我国工业互联网基础设施布局各方面成果初现，但仍有很大进步空间。
2、工业互联网前景预测：工业互联网将随着物联网技术的进步而快速发展
考虑到工业互联网的跨界性质，很多产业可能将会从中受益，尤其是中小软件企业、互联网企业包括大数据、云计算等企业、智能制造企业等。作为物联网中的重要组成部分，工业互联网发展将会随着物联网技术的进步而得到快速发展，芯片、传感器、通信模组网络等行业的技术进步将会带动工业企业的新一轮效率提升，帮助电力、航空、医疗、铁路、能源等行业提高生产率。前瞻根据近年来的相关政策以及年复合增速测算出2027年中国工业互联网核心产业经济规模将达到243万亿元左右，渗透产业经济规模将达539万亿元，合计为782万亿元。这将为智能机器人、新型工业软件等软硬件领域带来发展机遇。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》、《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
经济发展新常态下，县域经济面临着供给侧、结构性、体制性矛盾，如何科学梳理总结县域经济发展的经验教训，更加自觉地遵循经济社会自然发展规律，抓住“牛鼻子”，找准着力点，打破传统路径依赖，加快县域经济转型发展，是当前必须认真深入思考解决的重大课题。近期，按照省委要求，我们成立专门调研组，通过实地查看、座谈交流等方式，对我市县域经济发展情况进行了全面调研。
新旧动能转换面临的问题
改革开放以来，我国经济的高速增长主要得益于充分发挥我国劳动力丰富、生产要素成本低的比较优势，充分融入全球分工网络，成为世界劳动密集型产品和劳动密集型环节的加工组装基地。以初级生产要素的投入扩张为动力、以传统产业为主体的产业结构是中国的传统动能。
但是随着经济总量的扩大、人民生活水平的提高以及近年来生产要素成本的价格上涨和外部发展环境的变化，传统动能正面临着巨大挑战。第一，随着近年来人口红利消退，以劳动力工资为代表的初级生产要素成本快速上涨，中国在传统劳动密集型产业和产业链环节的价格优势正在削弱，一些企业开始向东南亚、南亚等劳动力成本更低的国家转移。第二，中国工业、制造业增加值世界第一，按照国际标准工业分类，在22个大类中有12个大类的增加值规模名列第一;在500多种主要工业产品中，有220多种产品产量居全球第一位，其中钢铁、水泥、煤炭产量占到世界总产量的一半甚至更多。由于工业特别是重工业产量巨大，即使单个工厂达到环保标准，但总的污染物排放也有可能超过环境容量，给生态、环境造成巨大压力。第三，由于国际金融危机后世界经济整体低迷，我国经济由高速增长进入中高速增长的新常态，许多行业出现严重的产能过剩，企业生产经营状况恶化，库存增加、经济效益下降、亏损面扩大，甚至出现一批“僵尸企业”。与此同时，由于国内产业升级滞后于国内需求升级的速度，造成在国内产能过剩的同时仍然需要从国外进口大量的高端产品。国际危机后，发达国家纷纷提出重振制造业战略，美国当选总统特朗普更是大力推进美国制造业回流，同时比中国成本更低的广大发展中国家也致力于完善基础设施、扩大开放、推动劳动密集型产业发展，中国经济发展正受到来自发达国家从高端和发展中国家从低端的双重挤压。可以说，中国原来粗放的经济增长方式已难以为继，亟待实现经济增长新旧动能的转换，由大量投入资源和消耗环境的增长转向创新驱动发展，由初级生产要素驱动转向高级生产要素驱动，由规模扩张转向质量提升，由传统产业占主体地位转向高端产业与战略性新兴产业占主体地位。
如何实现新旧动能转换
实现新旧动能的转换从而实现经济社会持续健康发展，根本出路在于推进科技创新、提高全要素生产率。当前，新一轮科技革命和产业变革正在全球范围兴起，以大数据、云计算、物联网、机器人、人工智能、虚拟现实、新材料、生物科技等为代表的新技术加速成熟，新兴产业正在形成。2016年AlphaGo打败世界围棋冠军李世石，2017年AlphaGo又化身Master在网络快棋战中对中、日、韩顶尖高手取得60连胜，显示出新兴技术改变经济和人类生活的巨大潜力。由于世界各国在新兴技术领域的差距不大，而且后发国家在旧技术系统的沉淀投资少、转换成本低，每一次科技革命都是后发国家实现赶超、成为工业强国的难得契机。从世界各国经济发展的历史考察可以看到，美国在电气革命时期超过英国成为世界第一经济体、日本在电子信息革命时期成为制造业强国都是如此。因此，新一轮科技革命与产业变革也为我国实现增长动能转换，并从原来的追随、模仿向并行、领跑迈进提供了历史机遇。
实现新旧动能转换，必须加强科技创新。近年来，我国R&D投入大幅度增长，科研水平和企业创新能力获得显著提高。2015年，中国R&D经费投入强度达到207%，已经处于世界较高水平。但是另一方面也要看到，中国无论R&D强度、科研水平还是产业的技术水平与美、日、德等制造业强国仍存在较大的差距。为抓住新一轮科技革命与产业变革带来的“弯道超车”机遇，缩小与发达国家的差距并实现在新兴领域的赶超，必须继续加大研发投入，加强科技创新，在基础科学研究、前沿技术、产业共性技术领域实现突破。
实现新旧动能转换，必须培育发展新兴产业。面对新一轮科技革命与产业变革，世界主要发达国家纷纷出台新的创新战略和政策，如德国工业40、美国工业互联网、日本社会50等，以期在未来的关键技术、专利、标准等战略资源上获得主导权。中国也必须要抓住这一历史契机，促进网络经济、高端制造、生物经济、绿色低碳、数字创意等战略新兴新兴产业领域的企业加快发展，增强国际话语权甚至发挥主导性，同时超前布局空天海洋、信息网络、生物技术和核技术领域一批战略性产业，打造未来发展新优势。
实现新旧动能转换，必须改造提升传统产业。虽然我国已经涌现出华为等一批世界级企业，在高铁、核电装备等领域也进入世界领先行业，但总体上看，我国产业尚处于全球价值链的中低端环节。实现新旧动能转换，需要落实“中国制造2025”、“互联网+”、“一带一路”等战略，促进大众创业、万众创新，应用新一代互联网、大数据、人工智能、3D打印等新技术改造提升传统产业，促进传统产业与新兴技术产业融合，推动传统产业生产工艺、企业管理、商业模式、产业业态等方面的创新。同时加强重点攻关，解决基础材料、元器件等制约国内产业发展的瓶颈。
实现新旧动能转换，近期重点落实“三去一降一补”。党中央、国务院准确把握我国经济发展中的主要矛盾在供给侧，并在2015年提出供给侧结构性改革的主攻方向。经过一年多的实施，在去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板等方面取得积极进展，但我国经济发展供给侧的深层次矛盾和问题依然存在。近期要继续坚持下大力气落实“三去一降一补”，有效化解各类风险隐患，改造提升传统动能，为新动能的成长创造良好的环境。
新动能蓬勃发展可期
在传统动能减速的同时，以高技术产业、战略性新兴产业、“互联网+”等为代表的新经济悄然崛起，新动能成为我国经济的亮点。航空、航天器及设备制造业、信息化学品制造业、电子及通信设备制造业等高技术产业以及节能环保产业、新一代信息技术、生物产业、高端装备制造业、新能源产业、新材料产业、新能源汽车在内的战略性新兴产业保持了较快增长，互联网领域的创新创业活跃，涌现出以分享经济为代表的一批新兴商业模式。可以预料，随着全面深化改革的深入推进、供给侧结构性改革的落实、中国科技创新水平的提高以及前沿技术的进一步成熟，新动能将会迎来蓬勃的发展，旧动能也将通过改造升级重新焕发活力。
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