我国制造业面临着异常严峻的挑战：人口红利消失、“未富先老”、企业招工难，人工成本迅速上升；高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移，低成本制造业向东南亚国家转移；高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本；原材料价格上涨对下游行业带来巨大的成本压力；环保风暴也给很多企业敲响了警钟；中兴事件则暴露出我国制造业核心技术缺失的尴尬现状；而国际贸易争端更是对出口型企业雪上加霜。
在这种背景下，制造企业如何实现转型升级？推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点与问题：
第一，概念满天飞，技术一大堆。近几年来，从工业40的热潮开始，智能制造、信息物理系统（CPS）、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B（C2M）等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、时间敏感网络、深度学习、数字孪生、MBD、预测性维护，让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。
第二，摸着石头过河。企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在3种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。同时，企业也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业仍然是“头痛医头”，缺乏章法。
第三，理想很丰满，现实很骨感。推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。在“专项”“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。
第四，自动化、数字化还是智能化？在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业30的理念。对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂。例如，日本发那科仅需40s就能全自动装配完成一个伺服电机，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。e-works两次组团参观三菱电机的名古屋制作所可儿工厂，该工厂对于大批量生产的产品，大量应用机械手，实现高度自动化；对于中小批量的产品，推进低成本自动化，即部分工位的自动化；而对于单件定制的产品，采取手工装配。e-works考察团还参观施耐德电气的法国诺曼底工厂，该工厂是生产继电器的自动化工厂，该工厂实现了绕线、装配、包装等全流程的自动化，而且可以在一条产线生产多种变型产品，但实际上还不是智能工厂。还有西门子一直将被广泛誉为工业40典范的安贝格电子工厂也是被称为数字化工厂，其特点是人机协作的柔性自动化生产、智能物流、工业软件广泛应用、海量的数据采集以及大数据分析。
一个真正的智能工厂，应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动，能够适应多品种小批量生产模式的工厂。智能工厂不是无人工厂，却是少人化和人机协作的工厂，推进智能工厂绝不是简单地实现机器换人。南京的爱立信工厂有一条装配线，一开始设置的自动化率是90%，后来发现调整为70%，增加若干人工工位，整体质量和效率反而是最优的。此外，对于装备制造行业，机加工等工序并不适合建立自动化生产线，而建立柔性制造系统（FMS）则是更现实的选择。马扎克（MAZAK）、发那科（FANUC）的机加工车间应用FMS已达到720小时无人值守，自动生产不同的机械零件。

图1 MAZAK的FMS（柔性制造系统）
第五，理性看待投资回报。制造企业的企业家，尤其是中小型民营企业的老板，非常关心投资回报。很多企业的要求就是必须能够在3～4年能够收回投资的信息化、自动化系统才投入，甚至有的期望值更高。然而，有些账容易算，比如某条产线减少了多少工人。有些账却不那么容易算，例如工业软件作为一个使能要素，企业离不开工业软件，却难以计算出它究竟为企业直接或间接节省了多少成本，赚了多少钱。如果选型、实施和应用不到位，更是常常用不起来，业务部门牢骚满腹。长此以往，制造企业更加重硬轻软，最后停留在简单地做一点局部的自动化改善。
第六，数据采集与设备联网，迈不过去的坎。企业要真正实现智能制造，必须进行生产、质量、设备状态和能耗等数据的自动采集，实现生产设备（机床、机器人）、检测设备、物流设备（AGV、立库、叉车等），以及移动终端的联网，没有这个基础，智能制造就是无源之水。但是，现阶段很多制造企业还停留在单机自动化阶段，甚至一些知名企业的生产线也未联网，没有基础的设备联网，何谈工业互联网？
第七，基础数据和管理基础。无论是推进企业信息化、两化融合，还是进一步实现数字化转型，推进智能制造，基础数据的规范性和准确性都是必要条件。很多企业在实施ERP，或者ERP升级换型的过程中，花费时间最多的就是基础数据的整理。企业管理的规范性、业务流程的清晰，也是企业推进智能制造的“敲门砖”。但现实的情况是，一些企业的基础数据还没有理顺，却在大谈“工业大数据”。这种舍本逐末的做法，注定是难以取得实效的。
「2 智能制造推进的5项基本原则」
随着我国劳动力成本迅速增长，节能减排的要求越来越高，市场竞争白热化，客户需求日益个性化，制造企业面临着越来越大的转型压力。在这种背景下，智能制造成为广大制造企业关注的热点。尤其是在车间的智能化改造方面，很多大中型制造企业开展了相关实践，还有众多企业在跃跃欲试。增加智能装备、建立智能产线、推进智能物流，减少人工，成为很多制造企业的共同选择。
智能制造势不可挡，但智能制造只是手段，不是目的。制造企业应当明确推进智能制造的目标，积极学习各种智能制造新兴技术，探讨应用各种智能制造技术的必要性、紧迫性与可行性，具体推进智能制造技术的应用必须做好需求分析与投入产出分析，明确总体拥有成本，根据自己的盈利水平确定合理的投资预算。千万不能为了智能化而智能化，为了争取政府项目而盲目大干快上智能制造项目，以免在老的信息孤岛问题、基础数据不准确的问题依然存在的情况下，又形成新的智能孤岛，甚至形成“仅供参观”的花架子。
因此，制造企业推进智能制造，需要把握以下5项基本原则：
原则1正确理解智能制造。智能制造中的“智能”还处于Smart阶段，智能制造（Smart manufacturing）系统具有数据采集、数据处理和数据分析的能力，能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”，实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅仅包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。
原则2正确理解和应用智能制造使能技术。智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造（3D打印，包含设备、材料、工艺）、云计算、电子商务、电子数据交换（EDI）、PLC、DCS、自动识别技术（RFID、条码、机器视觉）、数控系统、大数据分析（包括工业大数据）、 虚拟现实/增强现实、Digital twin（数字孪生，包括产品、设备、车间）、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成（EAI、ESB）等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。
原则3必须理解智能化与自动化的本质区别。那些将机器人应用和无人工厂说成是工业40的说法是错误的。企业在建设智能工厂时，要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等，而不仅仅是某些工位的“机器换人”。智能化生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动采集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。
原则4必须做好整体规划，选择适合企业自身特点的实施方案，有效规避风险。推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题，例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换；推进智能制造需要处理来源多样的异构数据，包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据，需要确保基础数据的准确性；推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门，甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。因此，制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能制造的蓝图。在整体规划的指导下，选择对于企业最有可能迅速见效的突破口优先实施。比如，推进基于物联网的预测性维护服务，促进企业已销售的产品的配件销售，提高客户服务满意度；或者通过实现生产线的智能化，提高设备的整体绩效和产品合格率；通过建立企业级BOM平台，实现产品的在线定制等。
原则5企业需要建立自己的专业队伍，并选择长期的战略合作伙伴。推进信息化是个系统工程，推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程，而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程，涉及到诸多工业软件的集成应用，涉及到智能装备应用、设备联网、数据采集、数据分析和业务流程优化，并且需要与推进精益管理结合起来推进，因此，制造企业需要建立自身的专业队伍，融合信息化、自动化和管理人才，并选择若干长期的战略合作伙伴，包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。制造企业在推进智能制造项目时，必须注意选择在企业所在行业具有实施和服务经验，产品具有开放性和可扩展性，具有本地化服务能力的解决方案提供商，选择具有良好的沟通能力、项目管理能力和丰富行业经验的项目经理。在推进智能工厂项目时，尤其需要考虑解决方案提供商是否具备软件、硬件和自动化的综合实力。
总之，推进智能制造，既要积极布局前沿技术的应用，又要夯实基础，务实推进。纵观中国制造业推进信息技术应用30多年的历程，经历了一个又一个的“工程”，从“会计电算化”、“甩图板”、CIMS工程、“两甩（甩图纸、甩账表）”到制造业信息化工程；产生了一次又一次的“热潮”，从财务软件、CAD、ERP、ASP、云计算、电子商务等，既有政府的积极推进，也有国内外主流厂商的推波助澜。不少制造企业在条件还不具备、对新兴技术认识还不清晰的情况下，就盲目上马应用一些技术尚不成熟的信息化单元系统，实施与应用也不到位，最终形成了很多信息化孤岛，没有达到预期目标，甚至多次推倒重来。因此，不论市场上有哪些“热词”（buzz word）或者热潮，制造企业都不能再盲目跟风，而是应当保持冷静与理智，以免事与愿违。企业需要在提升基础管理水平的基础上循序渐进，积极、稳妥地推进智能制造，从而真正取得实效。
「3 智能制造推进的策略」
首先，推进智能制造的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求，以及向服务要效益等途径，提升企业的核心竞争力和盈利能力。推进智能制造绝不能搞面子工程。
第二，必须对智能制造有正确的理解和认识。智能制造覆盖企业全价值链，是一个极其复杂的系统工程，不要期望“毕其功于一役”；推进智能制造需要规划、IT、自动化、精益等部门通力合作；不同行业的企业推进智能制造差异很大。推进智能制造，需要引入中立、专业的服务机构，开展多层次、多种形式的培训、考察、交流与学习，让企业上下树立对智能制造的正确认识。此外，需要强调的是，小批量、多品种的企业，不要盲目推进无人工厂；个性化定制和无人工厂是鱼和熊掌不可兼得；不能盲目推进机器换人。
第三，大处着眼，小处着手。企业要想推进智能制造取得实效，应当参照e-works智能制造金字塔的相关内容，通过智能制造现状评估、业务流程和工艺流程梳理、需求调研与诊断、整体规划及落地实施5个步骤，画出清晰的智能制造路线图，然后根据路线图和智能制造整体规划，稳步推进具体的项目，注重对每个智能制造项目明确其KPI指标，在测度关键绩效指标的基础上，评估是否达到预期目标。智能制造要取得实效，需要清晰的思路、明确的目标、高层的引领、专业的团队和高度的执行力。

图2 智能制造总体框架范例
第四，紧密跟踪先进制造技术的发展前沿。近年来，制造业的新材料、新技术、新工艺层出不穷，金属增材制造技术不仅改变了复杂产品的制造方式，还改变了产品结构，也彻底打破了可制造性的桎梏，催生了创成设计等新的设计模式，从计算机辅助人设计，演化为人辅助计算机设计。碳纤维复合材料的广泛应用催生了全新的制造工艺和制造装备。奥迪A8采用了铝制车身，车身焊接不能再使用点焊，取而代之的是铆焊、摩擦焊、激光焊等新工艺。材料和工艺的改进，往往会对产品的性能，例如抗腐蚀、耐久性带来巨大的提升。精密测量技术也在迅速发展，由接触式测量发展到非接触式测量，由离线检测演化为在线检测，由事后检测演化为边测量边加工，从而帮助制造企业提升产品质量。
第五，积极稳妥地推进数字化和智能化技术的应用。当前，人工智能技术的发展如火如荼，必将在制造业不断得到应用，尤其是在无人驾驶汽车、质量检测与优化、设备故障诊断和预测等领域。现在已经出现了Google的Tensorflow等开源的人工智能引擎可以应用。此外，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等可视化技术，在制造业也有很好的应用场景，例如设备 *** 作培训和设备维修维护等。爱立信工厂应用增强现实技术进行电路板的检测，蒂森克虏伯电梯利用MR技术提高电梯维护的效率。Cobot（协作机器人，单臂和双臂）在装配、拧螺丝、涂胶等很多工序可以进行应用，机器人与视觉传感器、力觉传感器的集成应用能够大大提高机器人动作的准确性和灵活性。

图3 爱立信工厂利用AR技术辅助进行电路板质量检测
第六，选择真正靠谱的合作伙伴。智能制造系统架构十分复杂，也非常个性化，相关技术在不断演进，企业本身也是动态变化，智能制造评估体系和规划方法论也还处于不断完善的过程中，智能制造的推进是一个长期的过程。因此，企业推进智能制造需要寻找专业的合作伙伴，从培训、现状评估、规划，到具体的数字化工厂仿真、产线设计，到真正实现工控网络的建设，并建立工控安全体系，实现IT与OT系统的集成。新华社11 月3 日授权发布了《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》（下称建议），其中指出，拓展发展新空间。用发展新空间培育发展新动力，用发展新动力开拓发展新空间。当中包括五个方面：一、拓展区域发展空间；二、拓展产业发展空间；三、拓展基础设施建设空间；四、拓展网络经济空间；五、拓展蓝色经济空间。在拓展网络经济空间部分，建议称，要实施“互联网+”行动计划，发展物联网技术和应用，发展分享经济，促进互联网和经济社会融合发展。实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享。超前布局下一代互联网。推进产业组织、商业模式、供应链、物流链创新，支持基于互联网的各类创新。多位受访专家向21世纪经济报道记者表示，中央将在宽带基础设施、IPv6、物联网、CPS、移动技术、OS等领域超前布局下一代互联网，增加国际规则制定上的话语权；而分享经济、大数据、“双创”等网络经济新空间的拓展，将带来中国商业模式的“轻资产”、“个性化”趋势，进而为整个国家的产业生态乃至国民经济带来深刻的变革。补板“下一代互联网”中国社科院信息化研究中心秘书长、中国信息经济学会常务理事姜奇平11月3日接受21世纪经济报道记者采访时表示，建议所提的“下一代互联网”包括宽带基础设施、IPv6、物联网、CPS（物理信息系统）、移动技术、卫星技术等广泛领域，中央希望在这些技术领域实现突破，补齐短板。实际上，中国的“下一代互联网”已经具备了一定基础。姜奇平称，目前中国在宽带层面并不落后，IPv6目前的制约因素是应用，而非该技术本身，在卫星、LBS等多个领域则已经具备了自主知识产权。但另一方面，中国面临的形势还是不容乐观。‘中国所谓的’大而不强‘就是，中国的’下一代互联网“虽然在应用方向市场很大，但在不少技术领域确实存在短板，是需要补短板的，这也正是在十三五规划中提出这些问题的原因。”在姜奇平看来，这些短板也正是“下一代互联网”所有发展的重点方向。具体而言，最基础的宽带需要将智能宽带技术列为重点突破对象；以IPv6为代表的新一代网络协议是需要“超前布局”的，其目标是让每一粒沙子等可以分配一个地址；CPS和物联网本质上要发展的都是网格技术，前者更侧重于智能性的发展，后者则加入了“万物互联”等内容，而CPS最核心的芯片技术，我国是有很大欠缺的；移动技术的主要的发展方向是WEB网络和智能网络，语义网络和人工智能的结合也将是其下一步发展的重要方向。姜奇平表示，中国的“下一代互联网”还面临着核心技术的体系化问题。“无论是在宽带领域，还是移动互联领域，都涉及一个跨平台 *** 作问题，跨平台的底层是Linux，其上是交叉设施，在这一块，我们几乎是空白的。我们现在做的大都是把外部系统嵌入到OS系统上面去了，但触及到OS层的极少。”值得担忧的是，美国除了OS之外，已经向更深一层的底层技术做延伸。姜奇平认为，这涉及到物联网和大数据的很多更深层次的技术，这也是“下一代互联网”的重要内容，而这些底层的技术我们没有掌握。从国际竞争的角度看，“下一代互联网”已经突破了技术的范畴，而涉及到政治经济等更多问题。建议明确提出，十三五规划要提参与网络方面的新国际规则的制定。拓展网络经济空间带来深刻变革“‘下一代互联网’不能只理解为一个纯技术的概念，还包括一个技术经济的概念，也就是‘下一代互联网’的工程化、产业化，这也是将‘拓展网络经济空间’纳入到国民经济‘十三五’规划的重要原因。”姜奇平说。建议提出，拓展网络经济空间，要实施“互联网+”行动计划，发展物联网技术和应用，发展分享经济，促进互联网和经济社会融合发展。实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享。推进产业组织、商业模式、供应链、物流链创新，支持基于互联网的各类创新。姜奇平认为，“十三五”规划中的“互联网+”就是技术经济的一个比较综合的体现，它是互联网技术和各行各业的业务结合，会对整个国民经济产生深远的影响。姜奇平认为，通过“超前布局”，中央希望能够带动一批相关技术的发展。因为新技术正在从应用层向系统性延伸，它能带动整个相关技术、相关产业的发展，带来整个生态的变化。“中央作出的决策不是技术上的决策，而是考虑了整个宏观经济的转型升级，经济结构向更有带动力的未来的发展。”姜奇平表示，近20年的技术经济主要集中在消费领域，下一步将向生产性互联网迈进，包括智能制造、包括生产性服务。姜奇平介绍，中国关于创新的理论主要包括两大流派，二者一直存在争论：一是技术创新理论流派，即侧重于人与自然之间的关系；二是服务创新理论流派，即侧重于人与人之间的关系。长期以来，技术创新都被摆在第一位。例如，应对“大而不强”的问题，关于如何做强的文件主要强调技术创新，主要由科技部、工信部等主导。然而，目前这一状况正在出现微妙的逆转。技术创新主要靠增加科研经费来支撑。尽管政府提供各种激励和优惠，可是企业的研发比例仍然很低，研发能力依然薄弱。这并不是因为企业缺钱，而是另有考虑。具体而言，企业最关注的是利润，而利润的获得可以通过提高技术和改善服务两种途径实现，二者殊途同归。而十八届五中全会一个很重要的意义就在于，突出强调了服务创新的重要性。关于“十三五”规划提出的分享经济，姜奇平认为是规划的一大亮点。“分享经济已经从技术层面映射到商业领域本身的变革，引起了商业模式制度性的变化，它渗入到各行各业之后，将可能为新技术发挥作用的重要方式。比如分享经济和大数据是紧密结合在一起的，特别强调对知识资源的分享，这已经打破了之前对‘商品’的拷贝，而涉及到‘资产’层面的拷贝。如此以来，新技术不仅仅是拷贝的商品，而是店铺、柜台等资产，而且把我们生产的条件复制了，这会对经济带来巨大的影响，分享经济将带来‘轻资产’的趋势。”姜奇平认为，“大众创新、万众创业”就是“轻资产”运作的典型，过去创业创新需要厂房、机器，但现在这些已经不是必需的了。另外一个深刻的影响是“个性化”的趋势。“数据资产是可以拷贝的，最适合做精准的个性化，而这将使得整个国家的经济结构打破之前的简单的节省成本、同质化竞争，朝着高附加值方向升级，所以这对中国经济结构的转型升级具有战略意义。”姜奇平说。作者：夏旭田 （责任编辑：郭艳艳）关于拓展发展新空间有哪些新部署新要求 CPS意思是信息物理系统（Cyber-Physical Systems），即赛博物理系统。是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Computation、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。
CPS实现计算、通信与物理系统的一体化设计，通过人机交互接口实现和物理进程的交互，使用网络化空间以远程的、可靠的、实时的、安全的、协作的方式 *** 控一个物理实体。
工业40是德国提法，中国的叫中国制造2025
工业40是以分散式智能制造为方向的全新生产管理模式，是将来的一种发展趋势。德国工业40小组在《德国工业40战略计划实施建议》中这样描述：“工业40将在制造领域的所有因素和资源间形成全新的社会—技术互动水平。它将使生产资源（生产设备、机器人、传送装置、仓储系统和生产设施）形成一个循环网络，这些生产资源将具有以下特性：自主性、可自我调节以应对不同形式、可自我配置、基于以往经验、配备传感设备、分散配置，同时，它们也包含相关的计划与管理系统。作为工业40的一个核心组成，智能工厂将渗透到公司间的价值网络中，并最终促使数字世界和现实的完美结合。”
在德国人的愿景中，工业40是一种基于自动化、数字化、网络化的智能化生产模式。工厂内，人、机、料自主协同，自组织、高效运转；工厂外，通过端到端集成、横向集成，实现价值链的共享、协作，效率、成本、质量、敏捷性都得到了质的飞跃。虽然处境很困难，但德国也并非没有机会。基于其成熟、雄厚的工业化基础，德国制造业还是很有机会的，完全可以扬长补短，突出重围。
CPS源于美国，在制造业应用却兴于德国。2007年7月，美国总统科学技术顾问委员会在《挑战下的领先——竞争世界中的信息技术研发》报告中列出了八大关键的信息技术，其中CPS位列首位。美国人将CPS作为科学技术来进行研究，而德国人则把CPS拿来作为使能技术进行实用。工业40将CPS定位为核心技术（如图），既是技术发展的需要，也是德国基于自身优势建立起来的技术堡垒，CPS对德国工业40战略来说，具有攻防兼备的功能。
中国驻德国大使馆经济商务参赞处的统计报告显示，汽车、机械制造、电子电气和化工是德国的四大支柱产业。
近年来，德国在可再生资源、纳米技术、生物技术和环保技术等高科技领域也取得了突飞猛进的发展：在风电和光伏太阳能领域，德国不论在产量还是在技术水平上，都处于国际领先水平；在无公害食品行业，废弃物处理和再循环，土地、大气和水污染治理等环保技术方面德国优势较大，每年环保专利技术登记，德国公司稳居世界头名；纳米技术居世界领先地位，特别是在研究水平方面，其论文和专利数量与美、日处于同一层次；在航空复合碳纤维轻质材料、航空发动机、大型运载火箭和地球遥感等方面的研发具有一定优势；在新材料研发方面处于国际先进行列，与新材料研发相关度较高的研发密集性产品占了世界市场份额的18%。
除此之外，德国SAP、西门子等工业软件占据了全球工业软件的较大的份额，是工业40的推手之一。在当今几个热点技术面前，如CPS、物联网、云计算、大数据、人工智能、机器人、增材制造等，德国的研究与应用也并不逊色。
随着虚拟人等应用不断发展成熟，对于计算的容量和实时性的要求不断提高。在这种趋势下，我们认为，边缘云计算有望成为元宇宙的重要支撑。作为云计算的延伸，边缘云计算被视为新一轮 科技 革命中必不可少的驱动因素。我们认为，元宇宙对网络传输提出了更大带宽、更低时延、更广覆盖的要求，需要借助边缘计算技术，以保障所有用户获得同样流畅的体验。
1全球数据增长迅速，集中式云计算已无法全面应对，边缘刚需场景涌现，目前中国物联网连接量将从2019年的55亿个增长至2023年的148亿个，年复合增长率达到281%。物联网感知数据量激增，数据类型愈发复杂多样，IDC预测到2025年中国每年产生的数据量将增长486ZB。
2芯片：FPGA同时满足边缘侧对性能、能耗及延迟的要求与集中式云计算不同，边缘云计算所处的物理环境复杂多样，很多时候空间、温度、电源系统都不是最佳的状态。但同时，边缘侧又要求极高的实时性和计算性能，传统CPU架构难以胜任边缘云的需求。英特尔、赛灵思等国际芯片巨头持续加码FPGA芯片，并推出支持CPU+FPGA异构计算的硬件平台，底层芯片产业的繁荣将支撑边缘云计算在各领域的应用，并不断迸发出新的活力。
35G技术的升级加码，Wi-Fi在室内场景形成互补，工信部数据显示，截至2020年中国已开通5G基站超718万个，实现地级以上城市及重点县市的覆盖。预计边缘云计算也会随着5G行业应用的普及分阶段落地。此外，Wi-Fi技术也在向着更高的吞吐量、更大的覆盖面积和更低的时延发展，Wi-Fi在室内场景中的优势使其成为5G的重要补充，两者将共同助力边缘云应用。
4云计算：企业上云常态化，云原生下沉实现云边端一体化，近年来云原生的热度持续高涨，包括容器、微服务、DevOps等在内的云原生技术和理念强调松耦合的架构和简单便捷的扩展能力，旨在通过统一标准实现不同基础设施上一致的云计算体验。相比于虚拟主机，云原生更适合边缘云计算的场景，可以为云边端提供一体化的应用分发与协同管理，解决边缘侧大规模应用交付、运维、管控的问题。
5“新基建”加码，工业互联网等标杆应用引领产业融合，“新基建”是十四五规划的重点方向，通过优化算力资源结构，将高频调用、低时延业务需求分配至边缘数据中心，推动5G承载网络的边缘组网建设，为将算力和网络下沉到边缘创造条件。同时，工业互联网、车联网、远程医疗等产业政策明确提及边缘计算，推动关键技术研究、标准体系建设及软硬件产品研发，促进边缘云在典型产业的融合应用。
应用场景
1视频加速及 AR/VR 渲染
基于移动边缘计算的智能视频加速可以改善移动内容分发效率低下的情况：于无线接入网移动边缘计算服务器部署无线分析应用（Radio Analyticsapplication），为视频服务器提供无线下行接口的实时吞吐量指标，以助力视频服务器做出更为科学的 TCP（传输控制协议）拥塞控制决策，并确保应用层编码能与无线下行链路的预估容量相匹配。另外，由于 AR/VR 信息（用户位置及摄像头视角）是高度本地化的，对这些信息的实时处理最好是在本地（移动边缘计算服务器）进行而不是在云端集中进行，以最大程度地减小 AR 延迟/时延、提高数据处理的精度。
2车联网（智能交通）
将移动边缘计算技术应用于车联网之后，可以把车联网云下沉至高度分布式部署的移动通信基站。移动边缘计算应用直接从车载应用（APP）及道路传感器实时接收本地化的数据，然后进行分析，并将结论（危害报警信息）以极低延迟传送给临近区域内的其他联网车辆，整个过程可在毫秒级别时间内完成，使驾驶员可以及时做出决策。
3工业互联网
边缘计算一直与工业控制系统有密切的关系，具备工业互联网接口的工业控制系统本质上就是一种边缘计算设备，解决工业控制高实时性要求与互联网服务质量的不确定性的矛盾。在基础设施层，通过工业无线和有线网络将现场设备以扁平互联的方式联接到工业数据平台中；在数据平台中，根据产线的工艺和工序模型，通过服务组合对现场设备进行动态管理和组合，并与 MES等系统对接。工业 CPS系统能够支撑生产计划灵活适应产线资源的变化，旧的制造设备快速替换与新设备上线。
4IoT（物联网）网关服务
采取边缘计算技术，边缘计算汇聚节点将被部署于接近物联网终端设备的位置，提供传感数据分析及低延迟响应。其中边缘计算服务器的计算能力和存储能力可为以下5个方面提供服务：业务的汇聚及分发；设备消息的分析；基于上述分析结果的决策逻辑；数据库登录；对于终端设备的远程控制和接入控制。
市场规模
预计2025年规模将超500亿元，年复合增长率达433%，信通院2020年5月调研数据显示，中国企业中仅有不足5%使用了边缘计算，但计划使用的比例高达442%。可以见得，虽然边缘云计算尚处在发展的萌芽期，但未来成长空间非常广阔。根据艾瑞咨询测算，2020年中国边缘云计算市场规模为91亿元，其中区域、现场、IoT三类边缘云市场规模分别达到37亿元、38亿元及16亿元。预计到2025年整体边缘云规模将以440%的年复合增长率增长至550亿元，其中区域边缘云将凭借互动直播、vCDN、车联网等率先成熟的场景实现增速领跑。2030年，中国边缘云计算市场规模预计达到接近2500亿元，2025年至2030年的年复合增长率相比前五年有所下降，现场边缘云中工业互联网、智慧园区、智慧物流等场景将在这一期间快速走向成熟。
相关上市公司
中兴通讯
中兴通讯面向运营商提供全场景MEC解决方案，打破传统封闭的电信网络架构，将移动接入网与互联网深度融合，在网络边缘满足客户的个性化需求。中兴通讯Common Edge边缘计算解决方案包括MEP能力开放平台、轻量化边缘云及面向边缘的全系列服务器和边缘加速硬件，提供通用硬件、专用集成硬件等多种硬件选择，深度融合OpenStack与Kubernetes，为上层MEC应用提供统一的边缘云管理系统，方便运营商因地制宜部署MEC。
网宿 科技
公司的边缘计算平台以云主机、容器、函数计算和网络四大平台作为技术底座，在边缘计算节点上部署边缘云主机、边缘云容器、边缘云函数、SD-WAN、边缘云安全等基础服务，以及内外部的各类应用模块，结合客户的业务场景及需求，尝试进行解决方案的整合和输出。
初灵信息
公司在 5G、AI 技术高速发展的背景下，持续构建以固移智能连接（5G+Fixed）+数据处理（DPI）+AI 为代表的三大边缘计算核心能力。公司多年深耕企业（行业）智能连接网络、垂直行业边缘应用型 DPI（安全、物联网类）、视频及其他行业（企业）的智能应用等技术，初步构成“云边端”协同的边缘计算生态。在市场端，公司除聚焦传统运营商市场外，积极拓展政企行业和大中企业市场，中标多个项目。公司三季度显示，公司与中国联通就边缘计算展开合作，开展了CUNOS在5G环境下的承载能力测试。
引用内容
1 研报《中国边缘云计算行业展望报告》
2 研报《边缘计算：算力网络重要环节，产业方兴未艾》
风险提示
1底层相关技术发展缓慢，边缘计算需求不及预期。
25G 进度不达预期。
斌哥与你一道，盘点2021物联网十大热词，共创2022新未来物联网的2021年，极不容易的一年。年初，做IoT平台toB业务的涂鸦巨亏上市；年末，做IoT共享出行toC业务的滴滴美国退市。大半年，ofo押金没退多少，还花样作死；一整年，围绕芯片，停产、断供、涨价、囤货、断货，多少做IoT集成的亟待续命。
物联网的2021年，极不平凡的一年。疫情常态化的背后，是5G远程医疗/云监工、非接触式防控/时空伴随者报备、无人驾驶/配送/零售等物联网技术与场景支撑。中美贸易战的核心，是5G/6G等国际标准话语权、数字经济运作规则制定权、数字产业全球占地圈地、新型类OS平台与杀手级应用生态扶植等云大物智链孪下的新 科技 +新应用+新模式之争。
斌哥这就带大家梳理一下，十大热词下的物联网2021年。
一、非接触式防疫
年初到年末，疫情常态化，大伙儿时刻备战、时刻战役。在防疫过程，甚于物联网的非接触式技术，功劳不小。
非接触式通道，把 健康 码、红外测温、身份核验、自助消杀等集成，3－5秒结束全流程。
非接触式物流，可通过无人货车、AGV+机械臂自助卸货，通过机械臂自助消杀，实现货物无人运货、配货的全流程。
这些非接触式场景，均需要物联网的端（温湿度/机械臂/AGV/货车定位等采集）、管（4G/5G/Wifi等）、云（各类应用）能力。
二、5G远程医疗/云监工
从去年起，移动成功落地“5G远程医疗”在武汉火神山医院及多家医院，采集现场视频、环境与患者状态数据，助力一线医务人员将本地医疗数据共享远程专家，实现专家远程诊断。
医生远程问诊，而线上的伙伴们远程观看火神山、雷神山医院直播，为此云监工一词也成了去年年底的网络热词。
三、自动驾驶+网联车
2021的自动驾驶又在坎坷中，前进了一步。
特斯拉的纠纷不断，数据采集风险曝光。蔚小理们、传统车企与BATH等造车大厂缺芯得厉害，交付压力颇大，但他们都在努力创新中。阿里丰富了小蛮驴的无人配送场景，小鹏出了无人马玩具、无人飞行器，华为在不断积极调整车联网战略。
四、Cat1/NB-IoT+5G标准
7月9日，国际电信联盟ITU会议将我国的NB-IoT写入5G技术标准，为此NB-IoT正式纳入5G标准，这是我国在国际领先的标准制定组织的又一话语权的体现。
同样是ITU标准，Cat1作为4G通信LTE网络用户终端的标准，充分发挥其低成本、低功耗、较低时延、较广范围、较高速率优势，已在近两年得到爆发性的增长。
五、无源物联网
无源就是无电源/能量来源的物联网。物联网碎片得很，场景很碎片，所需要采集的传感器种类、功耗需求、区域位置均很多样、分散，为此，可自己获取能源的传感器、物联网装置就非常重要。当然，太阳能、动力转换都可以作为无源的来源。今年快速进步的新型无源，则是通过电磁/辐射转换来实现。比现有的RFID功耗更低，应用场景更广，当然市场价值更大。
六、卫星物联网
目前，物联网仅在陆地覆盖20%，海洋5%，天/太空基本为0，卫星物联网就是通过卫星，把卫星变成基站，要与未来的6G、量子通信等，补足剩余的网络覆盖，与传输速度与带宽的持续提升。
七、双碳+碳追踪
实现国家的双碳战略，碳追踪是关键环节。碳追踪是啥，就是监测碳排放，搞明白碳从哪儿排放的，怎么排放的，排放多少。有碳追踪才能有更好的对碳排放、回收、交易管理。而监测碳排放，用的是物联网的各种传感、传输、云与数据分析能力。
八、数字虚拟人+数字孪生+元宇宙
这几个一并来。物联网的动作捕捉、表情采集，将实体人（虚拟人替身）与数字虚拟人联结；物联网的端管云，将数字孪生的设备、产线、车间、工厂、园区、街道、城市等物体、场景实体与数字体联结；而数字虚拟人+数字孪生就是融合人+物的CPS世界，将人与物与元宇宙的雏形联结。
年初数字孪生（数孪）当道；年中元宇宙火爆（斌哥翻了下朋友圈，在8月初受邀写《元宇宙》一书的荐语，随后元宇宙大爆发）；年末数字虚拟人喷发，表面看得热闹，而物联网便是其技术的里子。
九、物联网安全
年中的滴滴退市事件，可谓物联网安全/网络安全的里程碑式事件。滴滴通过物联网技术，数采近10亿用户，多年的、全国绝大多数的位置、语音信息。这些海量的数据如果没有牢牢掌握在国人手中，国家数据谈何安全。 同样的，越是物联网平台类公司，越是要在保障其平台与生态的物联网数据安全上，慎之又慎、如履薄冰。
十、芯片荒
最后讲芯片荒，因为部分芯片现在还荒着呢。车联网的雷达、动态控制、影像芯片，物联网/5G场景通用的USB、网卡、模拟芯片，价格暴涨10倍、50倍，甚至100倍。天灾、人祸，已道不清。
芯片这事，不被掐脖子的话，还得国产当自强，国人当团结。
2022年的物联网，斌哥期望有三：
一、杀手级应用不再搁又搁。物联网杀手级应用一直在说，却一直耽搁。斌哥希望，2022年产业互联网杀手级应用真正涌现，特别是在与垂直产业结合的5G、工业互联网、车联网三个方向。
二、新技术概念不再割又割。年初起，不知多少吃瓜群众，在股市K线上、投资圈内、传销窝里，被区块链、量子技术、数字孪生、数字货币、NFT、虚拟数字人、元宇宙……割韭菜。斌哥希望，来年物联网与VR/AR、区块链进一步融合，进一步夯实数字孪生底座，支撑元宇宙框架搭建，促进电商30（虚拟直播）、数字虚拟人、产业数孪的真正落地。
三、半导体芯片不再鸽又鸽。最后，由衷希望2022年，现在还囤着芯片的，有一定利润，就抓紧出吧，见好就收。切记：吃相=死相。
罗胖在今年的跨年《时间的朋友》为百度5G云代驾（通过5G远程 *** 控无人车，实现代驾）代言，期待5G云代驾能成为新一年的杀手级应用。
来自专栏
CPS指的是消费者安全防护套件，可为所有终端用户提供多层式安全防护的集成化解决方案，且基于Web的自适应认证方式。
CPS是在环境感知的基础上，深度融合计算、通信和控制能力的可控可信可扩展的网络化物理设备系统，它通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环实现深度融合和实时交互来增加或扩展新的功能，以安全、可靠、高效和实时的方式检测或者控制一个物理实体。
CPS的意义在于将物理设备联网，是连接到互联网上，让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能。
扩展资料
1、海量运算是CPS接入设备的普遍特征，因此，接入设备通常具有强大的计算能力。从计算性能的角度出发，把一些高端的CPS应用比作胖客户机/服务器架构的话，那物联网则可视为客户机服务器，物联网中的物品不具备控制和自治能力，通信也发生在物品与服务器之间，因此物品之间无法进行协同。
2、感知在CPS中十分重要。从物理空间到信息空间的信息流动，首先必须通过各种类型的传感器将各种物理量转变成模拟量，再通过模拟/数字转换器变成数字量，从而为信息空间所接受。从这个意义上说，传感器网络也可视为CPS的一部分。
3、CPS涵盖了小到智能家庭网络大到工业控制系统乃至智能交通系统等国家级甚至世界级的应用。更为重要的是催生出众多具有计算、通信、控制、协同和自治性能的设备。
参考资料来源：百度百科-CPS
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