如何打造可信可控的物联网工业环境

物联网应用创新了社会治理模式，促进了各领域的绿色低碳发展和社会资源的共建共享。但同时，我国物联网发展仍存在核心技术受制于人、网络安全问题延伸、物联网管理制度不健全等问题，尚需继续在打造自主可控的物联网产业生态圈、加强物联网安全监管等方面下功夫。“十三五”国家信息化规划提出了数字中国建设目标，大力发展物联网是推进数字中国建设的关键。物联网发展加速了万物互联时代的到来，深刻地影响着整个经济社会的变革创新。物联网发展意义重大物联网应用创新了治理模式。物联网的广泛应用正在改变传统社会管理模式，在线监测、实时感知、远程监控成为了管理新亮点，极大地创新了社会治理模式。无论是安全生产、社会治安防控，还是危险源监控和应急救灾等领域，物联网应用实现了在线实时管理，极大地提高了突发事件预判和应急处置能力。物联网应用促进了绿色低碳。物联网应用促进了各领域用料、用能、用水的精细化，减少了资源浪费，提高了资源利用率，降低了污染物排放。工业物联网技术的广泛应用，让工厂生产线具备了自我感知能力，根据材料配方需要，实时、精准地用料、用水和用能，提高生产资料的利用率，降低废水、废气等污染物排放。能源物联网的发展促进了物联网技术在能源生产、传输、存储和利用各环节的应用，实现用能的实时感知、精准调度、故障判断、预测性维护。物联网应用促进了开放合作。物联网应用不仅加强了人与人之间连接，更加强了人与物、物与物直接的连接，打通了人与物、物与物之间信息流通渠道，促进了物与物之间的协作。工业物联网应用将不同流水线、不同车间、不同工厂内的机器连接在一起，组成了一个标准化通信的开放网络，强化了机器之间信息流动，促进了机器之间、流水线之间、车间之间、工厂之间的协同协作。物联网应用促进了共建共享。由于物联网的软硬件接口、传输协议等标准化，促成了物联网网络互联和信息互动，使得各类开放式的物联网公共服务平台得到了快速发展。视频监控物联网公共服务平台促进了公安、交通、金融、环保、国土等部门视频监控网络的共建共享，统一了视频探头，统一了视频监控网络，统一了数据存储中心，不仅减少了各部门重复投资建设，而且大大提高了网络利用率和覆盖率。我国物联网发展的短板物联网产业关键核心技术受制于人。射频识别、传感芯片、 *** 作系统、组网协议等物联网关键技术受制于人，核心基础理论和关键技术攻关研究不深入，产学研脱节，技术和产品滞后国外发展步伐，存在代沟。由于缺乏自主可控的通用性物联网 *** 作系统，国内物联网产业生态难以协同配套，严重制约着物联网应用平台化和生态化的发展。传统网络安全问题正在向物联网领域各处延伸。万物互联让传统网络安全问题借助物联网延伸到基础设施、产业发展、民生服务、居民生活等各个物联网领域，随着物联网大规模应用，物联网安全问题像火灾隐患一样普遍，将延伸到物理世界的各个角落。特别是交通、水利、能源、电力、通信等行业物联网应用安全日益严峻，突发的物联网安全问题有可能影响整个经济社会稳定。传统安全防护技术难以跟上物联网技术和产品发展步伐。目前市场上做互联网安全的厂商很多，从应用安全、主机安全、存储安全到网络安全，公司数量众多，但做物联网安全的公司却不多。由于和传统互联网环境下的安全保障措施有很大差别，大部分物联网公司都只擅长做物联网应用，但对物联网网络安全几乎都涉及不深。缺乏体系化的物联网安全管理制度、规范和机构。在互联网安全方面，管理机构、法律法规和规章制度都已经很明确。但在物联网领域，关于物联网安全管理制度方面，除了工信部门出台了关于加强工业控制系统管理相关规定之外，其他重要领域的物联网数据采集、接入、组网等领域安全管理和规章制度还存在不少空白。缺乏物联网接入产品安全评测、风险评估和等级认证等制度。物联网产品被广泛应用到了通信、电力、能源、交通、水利、国防、医疗等各个重要领域，这些领域的物联网安全事关国家安全，但这些领域的物联网应用产品并没有实行安全测评等相关技术风险评估制度，产品有可能存在安全问题或被黑客远程控制和利用，安全隐患和风险极大。大数据技术应用于物联网治理深度不够。目前，各类物联网产品应用采集了大量数据，由于受限于挖掘技术和商业模式，采集数据的商业价值和社会价值并没有被充分挖掘出来。另外，从物联网本身的角度来看，物联网自身采集的数据对整个物联网治理具有重大的意义，应用大数据技术，可以精准地感知整个物联网网络安全态势。推进物联网建设的着力点打造自主可控的物联网产业生态圈。整合产业优势资源，加强产学研联合攻关，打造涵盖物联芯片、 *** 作系统、网络协议、应用程序等在内的全链条自主可控的物联网产业链。重点加快物联网感知芯片核心技术的研发和攻关，加强数模转换技术研究，提高芯片采集精准度和应用稳定性，研发能够满足市场实际应用需求的高性价比物联网感知芯片。加快研发具有自主知识产权的通用、节电、微型物联网 *** 作系统，丰富 *** 作系统网络和应用接口，提高 *** 作系统稳定性。加快研发具有自主知识产权的物联网组网和通信传输协议，加强协议安全保障，提高物联网组网的稳定性和通信传输效率。创新基于通用 *** 作系统的物联网应用发展模式，拓展物联网应用场景，整合物联网应用开发者，构建物联网产业生态圈。加强物联网安全监管。完善物联网安全监管制度，建立起贯穿物联网产品研发、接入组网、数据采集传输、平台运营等全链条的安全管理制度，确保各环节安全风险可控。建立重点领域物联网接入产品的安全评测和等级认证制度，重点加强能源、电力、水利、轨道、石化、冶金等重要工业控制系统以及国防、金融、电信、安防、医疗健康领域物联网应用 *** 作系统、组网协议、应用软件的安全性测试和评估，确保连接、组网、配置、设备选择与升级、数据和应急管理等方面的安全可控。顺应物联网安全发展态势，建立物联网安全态势在线监测应急管理平台，推进物联网治理的网络化、平台化和智能化。加强物联网应用领域大数据开发和应用。加强物联网在产业研发设计、生产制造、物流运输、售后服务等各领域深度应用，促进数据采集和挖掘，推动产业组织和运行模式创新，培育新型信息服务业态。加强物联网在政府社会管理、公共服务、市场监管、宏观调控等领域的深度应用，推进实时感知和在线监测，推动数据决策，提高政府社会治理的预判和研判能力，促进国家治理能力和治理体系现代化。加强物联网在民生服务领域的深度应用，加强民生数据采集，优化配置民生服务资源，提升民生保障便民、利民和惠民水平。加强大数据技术在物联网网络安全态势感知中的应用，提高对物联网网络安全态势感知能力，确保物联网安全可管可控。

American test tube baby
德国工业40如火如荼，中国也推出了“中国制造2025”、“智能制造”、“互联网+”等战略规划。“中国智造”成为未来制造企业的发展方向。 然而，传统的计算模式、工厂网络模式已经无法满足“智能制造”对于运算速度、数据交互速度、数据即时性、M2M等方面的要求。经过多年的发展，物联网已被业界广泛理解和接受，但在企业应用层面可以为企业带来哪些提升，在具体应用和整体运营管理模式上可以带来哪些变化，仍然值得业界探讨。
在工业互联网白皮书中，将工业互联网描述为：致力于工业控制系统联网，使之形成大型的端对端系统。工业互联网系统能与人联接，能充分集成企业内部系统、工艺流程和分析工具。这样的端对端系统被称为“工业互联网系统（IISs）”。
工业互联网的架构，从商业利益诉求开始（联盟的发起者都为大型企业），基于各类应用，进行生态体系的研究，并通过简化方式对系统架构进行解释，便于各领域组织和个人的理解。
不同于工业40在“集成”之上，更注重供应链（价值链）的研究，工业互联网则更偏向于对利益相关者-“角色”的研究。生产分工的“角色”，不仅仅是指产业链上下的企业和组织，还包括了企业中的各类职业人士，包括商业决策者、技术工程师、产品经理等。在工业40中也有大量内容关于对“劳动者（人）”的调研和阐述，但主要是从社会学、人力资源管理学进行整体性的思考。
从“角色”的需求出发，工业互联网提出了四层“视角（Viewpoint）”的结构（有些文章中也称之为“组件”）。
1业务视角（Business Viewpoint）
在工业互联网的搭建中，业务视角关注于识别利益相关者的商业视野、价值观和目标。相关人员（包括行业用户）需要思考如何通过工业互联网提供的基本功能来实现商业目标。
2 应用视角（Usage Viewpoint）
应用视角定位于可靠、复杂的系统应用（功能）。通过专业用户或逻辑用户自助式的一系列 *** 作（使用过程），能够获取到系统的基本功能或服务，并将其拼装成成熟的商业应用。
3功能视角（Functional Viewpoint）
功能视角聚焦于工业互联网系统中的基本功能模块（系统的零部件），以支持上层应用组件的运行。功能视角主要研究模块之间的关联关系、组合结构、信息交互接口、使用流程和步骤，以及功能模块和系统外界环境的关联关系。
4 执行视角（Implementation viewpoint）
执行视角主要关注的是功能视角中的信息技术元素，包括具体的工业控制系统、通信方案和软件程序。执行组件（视角）关注于工业物联网最基本、核心的技术架构，功能（视角）在执行视角的技术架构上搭建，使得多个应用（视角）能够协同工作，并实现业务的完整交付。
工业互联网认为，工业领域的控制系统（ICS）已经能够实现跨产业部门的工业自动化。它们通过对物理世界的感知，获得信息的“激励”，并通过“固化”、明确的逻辑运算，向执行器发布指令信号，从而由设备上的机械装置改变物理世界和环境的状态。这种“控制”过程由工程师精心设计，使得自动化设备的所有行为都明确并固定下来。但如果生产环境发生改变，生产产品需要升级，那么必须由工程师重新设计并调整系统，这有可能需要启动一个生产线的“精益”项目。
要适应生产环境和商业需求的变化，控制系统中的信号处理元器件，首先需要与外部信息系统组网通信，其次需要建立共通的“语言”（通信协议、数据规范），还要能够接受上层应用的调配和指挥，以此实现灵活的“柔性生产”，与其他商业系统协同“智造”。
四层视角之中，“执行视角”主要是构建信息流的通道。在“执行视角”中的独立设备和系统，会按照接口规范输出传感信号或接受指令信号，在“功能视角”中形成数字化映射，即在虚拟世界获得一个“身份”，能被其他信息系统进行查询、访问、调用、关停等。
四个视角中的系统和能力是相互交织，只是看待的角度层面不同。商业视角和应用视角更多的是从商业的角度来看待生产活动，它更关心的是资金、客户关系、供应链、人力资源、企业资产、产品的生命周期等等，是从上（需求）向下（实现）看待工业物联网。功能组件和执行组件是从信息技术、行业技术的角度来看生产活动，它聚焦于如何调配计算资源、如何传递信息、如何 *** 作设备、系统的维护和运营、技术构架的健壮性和安全性，更层次化、深入化地理解工业物联网系统，关注于它的“有机性”。
在工业互联网的四个组件中，功能视角和执行视角都是从技术的角度来拆解工业互联网。其中，功能视角关注工业整体系统，是顶层的技术架构，定义并展现了工业核心能力的相互关系；执行视角关注信息系统结构，是支撑功能视角的数字化基础，它对工业物联网的信息/网络能力进行了层级划分。
通俗的来说，执行视角描述了一个人（工业）的“神经网络”，而功能视角则呈现了一个人（工业）的“器官组织”。工业互联网通过这两种视角，注重于理清信息技术与工业技术之间的关系。就目前来看，工业40的架构思路倾向于将信息技术进行改进和叠加。相对而言，工业互联网则更关注未来工业系统的重构，使得信息和工业深度、有机的融合。
1功能视角
工业互联网对工业领域和信息领域的技术进行了融合，并定义和划分相应的功能模块，提出了“功能视角”的概念，这便是工业互联网的顶层功能架构：功能域模型。
功能域模型由五个基础的功能域组成。企业的信息系统可以包含所有的功能域，也可能是其中几个，还可以是单独一个功能域，每个功能域都是相对独立、完整的系统。当然，实际的业务系统会根据应用特色，删减或修改功能域中的某些细节性技术，但这不会影响工业互联网的整体结构。
（1） 控制域
控制域整体部署在物联网边缘，贴近实物和环境，在物联网结构之中处于边缘位置。控制域包括：
感测，是传感器对设备、环境的感知；
驱动，就是指通过传递指令信号，使得设备上的机械部件或电路开关实施规定动作。此外，向电子标签等存储设备注入数据也是驱动的一种类型。
交流，是指信息在边缘网络中传递。
实体抽象可以理解为物的“数字化”，即物的（状态或属性）实体信息由统一、规范、有实际意义的数据（即数字化信息）来表示，这样上层系统就可以解读感测信息、改写设备状态（驱动）。实体抽象是物理系统和信息系统的桥梁，完成虚拟和现实相互间的映射。在物联网领域中，“数字化”的狭义理解就是“实体抽象”。
建模，是对物理世界的系统性描述。建模的对象可以是生产设备，也可以是外部环境。建模的数据源来自下层的“实体抽象”。复杂的建模需要融合高深的行业技术知识，并通过高等计算（人工智能到等）来实现。
执行者通过对控制目标的解读，按照自有的控制逻辑，实施一系列的 *** 作（向驱动和感测传达指令）。执行者具有自主性，具有一定的决策权和智能，可以动态、灵活地完成任务。当然，对于一些特别重要或简单的控制目标，执行者会不经过逻辑判断，直接执行。
整个控制域实现了（控制）目标和（物理）行为的统一。
（2） *** 作域
*** 作域是对控制域系统的集中化运营，它可以远离控制域，实现远程的监管。 *** 作域主要的职责包括：
为功能（组件）的实现，调配和部署资源并进行相应管理。
为保证功能的健壮性， *** 作域还需要具备监测和诊断分析的能力：通过分析系统的关键性能指标，来评估系统的健康，针对系统故障、性能下降等问题，及时上报或预警。
*** 作域除了“反应式”的运营方式外（出现告警后再处理），还需要支持预测和优化：预测故障和系统瓶颈，在故障和问题发生前处理（预测性维护）；掌控各类资源的利用率和下层系统设备的情况，通过调整资源分配来实现生产优化（例如动态地关闭一些空载运行的机器，来节省工厂的电力消耗）
在预测分析方面， *** 作域需要信息域的帮助，以弥补他可能在计算能力上的不足。
（3） 信息域
从不同的域中采集信息，并将这些大量的异构信息进行转换、建模、存储，最终实现高级分析的功能（分析系统瓶颈或预测产业链趋势）。
信息域具备的数据处理能力包括：
采集（汇集）传感器和 *** 作状态的海量数据
数据质量管理（数据过滤、去重、挑拣垃圾数据）
（异构）数据格式转换
语义化处理（在原始数据中注入备注信息，关联其它数据集等，比如位置信息、时序信息等）
存储和数据持久化（data persistence，内存数据模型和存储模型的相互转换）
数据分发处理（包括流分析处理-streaming analytic processing）
控制域也有数据采集和建模的能力，但主要是用于即时的计算、实时的反馈、连续的 *** 作，其关注点在于设备的“物理行为”。信息域的建模主要是用于“后计算”的，即通过大数据分析、智能预测，制定一个长期的优化目标，并通过调整控制域的执行策略，实现系统整体的性能提升。
信息域对控制域具有“引导”作用，如果将控制域看做“生产者”，那么信息域就是“管理者”。
（4）应用域
应用域是所有“功能（function）”（也称之为“函数”）的集合，包含对“控制域”进行 *** 作的功能。功能在应用域中表示为一个个相对独立的应用程序，业务则是多个应用程序的系统性组合。虽然在软件应用的底层代码中也有“功能（函数）”的概念，但应用域所指的“功能”是高度抽象（语义化）和复杂的逻辑程序，它可以包含一组协同的物理 *** 作或一系列流程化的数据处理行为。
*** 作功能发出的 *** 作请求并不是无条件执行的，它必须接受控制域的条件约束，例如违反作业安全的 *** 作指令会被控制域“拒绝”。
（5） 业务域
业务域即是企业各类的业务系统，例如：企业资源管理（ERP）、客户关系管理（CRM）、资产管理系统、人力资源管理系统（例如人力资源的共享中心）、项目管理系统等等。这些信息业务是通过完整的一套软件程序来实现闭环的业务流程，也被称为：实现“端到端”的 *** 作流程，例如用户从客户端到电商平台（服务端）下订单购买商品。
2执行视角
功能视角作为顶层技术架构，本质上是从工业领域的整体视角看待工业互联网的技术架构，而执行视角则是从“具体实现”的视角看待工业互联网，它其实属于功能视角的一个基础部分，不过以作者看来，“实现”的本质就是物理信息和虚拟信息的相互转换，所以执行视角所展示的功能拓扑看起来更像一种“服务于信息的组网和计算方式”，其强调了协议、接口，以及系统动作、设备状态的信息化映射。对于通信领域的人士来说就很容易读懂执行视角之下的架构，而且能够和物联网网络架构进行对应。
（1）三层架构
执行视角下的工业互联网分为三个基本层级：边缘层、平台层、企业层，它们分别对应不同的网络和功能特性。
边缘层收集各类设备数据并汇总转发至平台层，或由平台层反向发送数据（例如 *** 作指令）至边缘层中的设备。
平台层，一方面具有设备和资产的管理监控功能，可以向上层应用（企业层）提供这些能力。另一方面，它可以接受并执行企业层下达的 *** 作指令：数据分析、信息查询或控制设备运作。平台层整合了工业领域中的各类信息能力，并形成具有开放性的服务系统。
企业层，就是行业应用层。它可以是商业决策系统，也可以是提供给外部用户的设备监控系统，还可以是给内部运营人员用于产品质量分析的软件应用。它可以从平台层获取大量的底层生产数据，也可以通过平台层控制海量的设备，但它并不“关心”这些功能（查询、 *** 控）具体是如何实现的，它只负责高层应用的逻辑实现。
（2）三层网络
在三层架构模式之中存在三层网络：邻接网络（Proximity Network）、接入网络（Access Network）、服务网络（Service Network）
邻接网络，通过一定数量的转发节点连接一定区域范围内的边缘节点（包括传感器、驱动器、设备、资产、控制系统和边缘服务），并且在区域内形成局部网络。邻接网络可以理解为物联网的边缘网络，不过它更强调了在一个场景化的空间范围内。
接入网络，实现资产、终端、设备连接到平台层的网络。接入网络可以是企业专网，也可以是商用的运营商网络，例如4G LTE网络。所有终端都需要通过网关设备连接到服务网络。
服务网络，实现平台层和企业层连接。它可以是互联网，也可以是运营商的移动网络，或是企业私有网络，还可以是建立在各种网络之上的虚拟专线网络。其实，企业系统之间的互联也可以通过服务网络。
在美国GE发布的相关白皮书中，对于工业互联网的应用范畴是有明确的界定的。GE公司发表的白皮书中指出，Industrial Internet是要延展机器与人的边界。这篇白皮书中描述的工业互联网的核心要素包括：智能机器、高级分析和工作中的人。实质上，还是强调通过物联网联通机器、产品和人，从而提升企业的设备健康状态和生产绩效，实现预测性维护，最大限度地降低意外宕机，实现能源高效利用等。相比而言，我国的工业互联网产业联盟发表的工业互联网体系架构白皮书中，对于工业互联网的诠释似乎过于宽泛、过于复杂。该白皮书认为，工业互联网与制造业融合将带来四方面的智能化提升。实际上网络化协同和个性化定制，属于一种制造业+互联网的应用，但不应当属于工业互联网（准确来说是工业物联网）的范畴。
因此，通过上面论述，我认为工业互联网应当有其具体的内涵与外延，其实质还是应当聚焦物联网在工业的应用，而不应过于泛化，不能什么东西都往里面装。服务商也不应把什么云平台都叫做工业互联网平台，以免误导用户。建议未来还是将名词术语统一到工业物联网，或者物联网的工业应用。
眼神阅读:
富士康工业互联网明日打新 发行价定为每股1377元
新京报快讯(记者 梁辰)5月23日，富士康工业互联网股份有限公司(以下简称“工业富联”)在上证路演中心举行了首次公开发行A股网上投资者交流会。该公司昨日晚间更新招股书披露，将以每股1377元的价格发行197亿股股票，募集总额约为2712亿元。
经过5月17、18日初步询价，22日晚，工业富联披露，除去本次发行费用4亿元，募集资金净额将达267亿元，对应市盈率为1709倍。5月24日，投资者开始网上申购。
从A股历史首次公开募股(IPO)历史情况来看，此次工业富联IPO募集资金总额排名第12位，但是最近3年以来最大规模IPO。与药明康德和宁德时代在IPO募资过程中出现“缩水”不同，工业富联最终募集金额与之前IPO审核报告基本一致。
资料显示，工业富联脱胎于2015年2月成立的福匠科技，过去一年左右，其股东鸿海精密将旗下诸多子公司注入工业富联，直接或间接持有31家境内子公司和29家境外子公司，包括9家位于中国大陆的苹果手机零部件产业链公司。
在交流会上，工业富联董事长陈永正表示，公司正在研发应用于智能手机机构件的一系列开发项目、应用于电信网络设备的技术及应用程序，5G 技术研发、物联网及工业互联网解决方案、面向应用场景的多种应用服务、业务功能组件、大数据处理和分析、数据采集、应用到工业机器人的治具自动化串杆技术、云计算服务及存储设备的解决方案等。
工业富联计划，投入264亿元用于上述20个投资项目，并结合投产安排和公司业务实际情况，另投入募集资金约324亿元用于补充营运资金，优化公司的财务状况，不足部分由发行人通过银行贷款或自筹资金等方式解决。
对于战略投资者，陈永正表示，充分考虑了投资者资质以及公司长期战略合作关系等因素后综合确定，包括大型国有企业、保险公司、国家级投资基金等。
此前，21世纪经济报道称，工业富联已完成IPO战略配售投资者的初步遴选，入围标准首先考虑是否与业务能够形成战略协同，合作提供软硬结合、虚实结合的科技服务解决方案。以BAT为代表的国内互联网巨头都在最终确定战配投资者名单内。
5月16日，工业富联股东鸿海精密董事长郭台铭曾与博时基金总经理江向阳会面，博时基金是央企招商局集团金融板块成员公司。招商局官网内容显示，会谈中，郭台铭表示，本次在A股上市，将为鸿海集团注入更多互联网基因。
郭台铭称，这将带领代工基因的鸿海转向以大数据为导向、AI分析为驱动，以及机器人运作为基础的工业互联网平台企业，加速在智能制造、工业40机器人生产、人工智能大数据等新领域的发展。同时，通过富士康工业互联网云，提高中小企业的制造能力，为3000万中小企业赋能。
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大力发展工业物联网能够解决国家目前实业信息调度所需要面临的种种问题，对于企业发展，国家经济发展都有着不可忽视的意义。工业物联网的产生意味着将工业圈往生态圈靠拢，因此，虽然成本高、耗时多、物联网仍然在蓬勃发展。

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