我国智能制造的基本现状和基本架构是什么

云科数据超融合产品是什么 有人知道吗 求专业点的回答

在竞争如此激烈的超融合产品领域，在被誉为"业界奥斯卡"的中国软件大会暨中国软件巅峰之夜颁奖盛典"上，荣获超融合产品桂冠——"中国软件与信息服务业。存储领域最佳产品奖"。还有中国存储年度峰会——年度超融合存储产品创新奖。

华云数据超融合产品的简介是什么？

让融合驱动企业IT，让智慧互联全球信息，华云数据企业级超融合产品H2CI™可实现开箱即云。具有高可用性、高利用性、高扩展性、管理简易化、面向业务等典型特点，开箱即云，容量可无限平滑扩展，一站式业务交付，所有资源均通过统一的平台进行管理、监控、调度及告警等，自动化运维，大幅提升效率。搭载自研超融合系统H2CIUltra™，产品包含3种硬件形态，可根据用户需求进行合理配置。

请问有人知道超融合是什么吗？

国外厂商Nutanix是最早提出这个概念的，其实简单来说就是分布式存储和计算虚拟化部署在同一硬件内，国内的SamrtX现在做的也很不错。

华云数据超融合产品的优势？

华云数据企业级超融合产品H2CI™拥有五大产品优势：企业级高可用、极致高性能、无缝扩展、快捷交付和云就绪管理P台。徐哲表示，H2CI™预安装了计算虚拟化软件、存储虚拟化软件以及云管理P台等，可实现开箱即云，而华云数据的管理P台可自动化资源监控，系统自动侦测故障节点或磁盘，系统将因为故障导致部分数据安全性降级使用，故障修复后，数据自动恢复到均衡状态，可保障用户业务不停顿。

请问华云数据超融合产品是否值得信赖？

华云数据企业级超融合H2CI™经权威机构中国信息通信研究院测评，已经通过“可信云超融合认证”，是企业业务上云产品选型的重要依据，是目前客户可放心、可信赖的超融合产品采购的重要因素。交通、制造、教育行业的几家企业已经成为华云企业级超融合的首批用户，正在通过超融合实现云的快速部署。将传统的超融合架构和云平台相结合是一种完美低门槛快速部署方式，也是很多大型企业快速部署私有云的一种前瞻模式。

华云数据超融合产品线的“双技术栈”是什么？

所谓“双技术栈”，一类是华云数据拥有自主知识产权的企业级超融合产品H2CI™，另一大类是华云数据基于战略合作伙伴VMware的企业级产品vSAN打造的超融合产品线，以及企业用户混合云场景下的企业级VCF超融合解决方案。

云科数据超融合管理系统性能怎么样

神州云科超融合采用的分布式软件技术EMC ScaleIO与谷歌、Facebook、亚马逊等Web大规模的公有云基础架构相同，既保持了集中存储的优势，又能够实现大规模的扩展；

而不同之处在于，神州云科超融合计算存储平台通过自有管理平台YK Cloud Manager简化了部署、管理和监控的复杂度，适用于各种规模的企业。

华云数据超融合产品H2CI™简介

华云数据企业级超融合产品H2CI™，是华云数据进军超融合领域的一款自研产品。华云企业级超融合产品预安装了计算虚拟化软件、存储虚拟化软件以及云管理等，融合计算、存储、网络、安全于一体，硬件采用Intel最新Purley，全新的性能表现，秒级创建云计算环境，轻松构建开箱即云的数据中心。

华云数据超融合产品的灵活性怎样？

华云数据推出超融合产品，以“双技术栈”的企业级超融合产品线，全面满足不同客户的应用需求。所谓“双技术栈”， “双技术栈”通俗地说就是“两条腿走路”，完全从客户需求的角度出发，制定灵活的产品战略，依据不同的技术内涵、产品形态和价值侧重，打造满足不同细分客户群需求的超融合产品。一类是华云数据拥有自主知识产权的企业级超融合产品H2CI™，另一大类是华云数据基于战略合作伙伴VMware的企业级产品vSAN打造的超融合产品线，以及企业用户混合云场景下的企业级VCF超融合解决方案。

bondE有人知道吗，是什么产品啊？

在使用手机打电话、拍照片、录像的时候同时用该产品给手机充电，而且只需要半小时就可以给iPhone8充电30%呢

#云原生背景#

云计算是信息技术发展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重要变革和必然趋势。随着“新基建”加速布局，以及企业数字化转型的逐步深入，如何深化用云进一步提升云计算使用效能成为现阶段云计算发展的重点。云原生以其高效稳定、快速响应的特点极大地释放了云计算效能，成为企业数字业务应用创新的原动力，云原生进入快速发展阶段，就像集装箱加速贸易全球化进程一样，云原生技术正在助力云计算普及和企业数字化转型。

云原生计算基金会（CNCF）对云原生的定义是：云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可d性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式编程API。

#云安全时代市场发展#

云安全几乎是伴随着云计算市场而发展起来的，云基础设施投资的快速增长，无疑为云安全发展提供土壤。根据 IDC 数据，2020 年全球云安全支出占云 IT 支出比例仅为 11%，说明目前云安全支出远远不够，假设这一比例提升至 5%，那么2020 年全球云安全市场空间可达 532 亿美元，2023 年可达 1089 亿美元。

海外云安全市场：技术创新与兼并整合活跃。整体来看，海外云安全市场正处于快速发展阶段，技术创新活跃，兼并整合频繁。一方面，云安全技术创新活跃，并呈现融合发展趋势。例如，综合型安全公司 PaloAlto 的 Prisma 产品线将 CWPP、CSPM 和 CASB 三个云安全技术产品统一融合，提供综合解决方案及 SASE、容器安全、微隔离等一系列云上安全能力。另一方面，新兴的云安全企业快速发展，同时，传统安全供应商也通过自研+兼并的方式加强云安全布局。

国内云安全市场：市场空间广阔，尚处于技术追随阶段。市场规模上，根据中国信通院数据，2019 年我国云计算整体市场规模达 13345亿元，增速 386%。预计 2020-2022 年仍将处于快速增长阶段，到 2023 年市场规模将超过 37542 亿元。中性假设下，安全投入占云计算市场规模的 3%-5%，那么 2023 年中国云安全市场规模有望达到 1126 亿-1877 亿元。技术发展上，中国在云计算的发展阶段和云原生技术的程度上与海外市场还有一定差距。国内 CWPP 技术应用较为广泛，对于 CASB、CSPM 一些新兴的云安全技术应用较少。但随着国内公有云市场的加速发展，云原生技术的应用越来越广泛，我们认为CASB、SCPM、SASE 等新兴技术在国内的应用也将越来越广泛。

#云上安全呈原生化发展趋势#

云原生技术逐渐成为云计算市场新趋势，所带来的安全问题更为复杂。以容器、服务网格、微服务等为代表的云原生技术，正在影响各行各业的 IT 基础设施、平台和应用系统，也在渗透到如 IT/OT 融合的工业互联网、IT/CT 融合的 5G、边缘计算等新型基础设施中。随着云原生越来越多的落地应用，其相关的安全风险与威胁也不断的显现出来。Docker/Kubernetes 等服务暴露问题、特斯拉 Kubernetes 集群挖矿事件、Docker Hub 中的容器镜像被“投毒”注入挖矿程序、微软 Azure 安全中心检测到大规模 Kubernetes 挖矿事件、Graboid 蠕虫挖矿传播事件等一系列针对云原生的安全攻击事件层出不穷。

从各种各样的安全风险中可以一窥云原生技术的安全态势，云原生环境仍然存在许多安全问题亟待解决。在云原生技术的落地过程中，安全是必须要考虑的重要因素。

#云原生安全的定义#

国内外各组织、企业对云原生安全理念的解释略有差异，结合我国产业现状与痛点，云原生与云计算安全相似，云原生安全也包含两层含义：“面向云原生环境的安全”和“具有云原生特征的安全”。

面向云原生环境的安全，其目标是防护云原生环境中的基础设施、编排系统和微服务的安全。这类安全机制，不一定具备云原生的特性（比如容器化、可编排），它们可以是传统模式部署的，甚至是硬件设备，但其作用是保护日益普及的云原生环境。

具有云原生特征的安全，是指具有云原生的d性敏捷、轻量级、可编排等特性的各类安全机制。云原生是一种理念上的创新，通过容器化、资源编排和微服务重构了传统的开发运营体系，加速业务上线和变更的速度，因而，云原生系统的种种优良特性同样会给安全厂商带来很大的启发，重构安全产品、平台，改变其交付、更新模式。

#云原生安全理念构建#

为缓解传统安全防护建设中存在的痛点，促进云计算成为更加安全可信的信息基础设施，助力云客户更加安全的使用云计算，云原生安全理念兴起，国内外第三方组织、服务商纷纷提出以原生为核心构建和发展云安全。

Gartner提倡以云原生思维建设云安全体系

基于云原生思维，Gartner提出的云安全体系覆盖八方面。其中，基础设施配置、身份和访问管理两部分由云服务商作为基础能力提供，其它六部分，包括持续的云安全态势管理，全方位的可视化、日志、审计和评估，工作负载安全，应用、PaaS 和 API 安全，扩展的数据保护，云威胁检测，客户需基于安全产品实现。

Forrester评估公有云平台原生安全能力

Forrester认为公有云平台原生安全（Public cloud platform native security, PCPNS）应从三大类、37 个方面去衡量。从已提供的产品和功能，以及未来战略规划可以看出，一是考察云服务商自身的安全能力和建设情况，如数据中心安全、内部人员等，二是云平台具备的基础安全功能，如帮助和文档、授权和认证等，三是为用户提供的原生安全产品，如容器安全、数据安全等。

安全狗以4项工作防护体系建设云原生安全

（1）结合云原生技术的具体落地情况开展并落实最小权限、纵深防御工作，对于云原生环境中的各种组成部分，均可贯彻落实“安全左移”的原则，进行安全基线配置，防范于未然。而对于微服务架构Web应用以及Serverless应用的防护而言，其重点是应用安全问题。

（2）围绕云原生应用的生命周期来进行DevSecOps建设，以当前的云原生环境的关键技术栈“K8S + Docker”举例进行分析。应该在容器的全生命周期注重“配置安全”，在项目构建时注重“镜像安全”，在项目部署时注重“容器准入”，在容器的运行环境注重云计算的三要素“计算”“网络”以及“存储”等方面的安全问题。

（3）围绕攻击前、中、后的安全实施准则进行构建，可依据安全实施准则对攻击前、中、后这三个阶段开展检测与防御工作。

（4）改造并综合运用现有云安全技术，不应将“云原生安全”视为一个独立的命题，为云原生环境提供更多支持的主机安全、微隔离等技术可赋能于云原生安全。

#云原生安全新型风险#

云原生架构的安全风险包含云原生基础设施自身的安全风险，以及上层应用云原生化改造后新增和扩大的安全风险。云原生环境面临着严峻的安全风险问题。攻击者可能利用的重要攻击面包括但不限于：容器安全、编排系统、软件供应链等。下面对重要的攻击面安全风险问题进行梳理。

#云原生安全问题梳理#

问题1：容器安全问题

在云原生应用和服务平台的构建过程中，容器技术凭借高d性、敏捷的特性，成为云原生应用场景下的重要技术支撑，因而容器安全也是云原生安全的重要基石。

（1）容器镜像不安全

Sysdig的报告中提到，在用户的生产环境中，会将公开的镜像仓库作为软件源，如最大的容器镜像仓库Docker Hub。一方面，很多开源软件会在Docker Hub上发布容器镜像。另一方面，开发者通常会直接下载公开仓库中的容器镜像，或者基于这些基础镜像定制自己的镜像，整个过程非常方便、高效。然而，Docker Hub上的镜像安全并不理想，有大量的官方镜像存在高危漏洞，如果使用了这些带高危漏洞的镜像，就会极大的增加容器和主机的入侵风险。目前容器镜像的安全问题主要有以下三点：

1不安全的第三方组件

在实际的容器化应用开发过程当中，很少从零开始构建镜像，而是在基础镜像之上增加自己的程序和代码，然后统一打包最终的业务镜像并上线运行，这导致许多开发者根本不知道基础镜像中包含多少组件，以及包含哪些组件，包含的组件越多，可能存在的漏洞就越多。

2恶意镜像

公共镜像仓库中可能存在第三方上传的恶意镜像，如果使用了这些恶意镜像来创建容器后，将会影响容器和应用程序的安全

3敏感信息泄露

为了开发和调试的方便，开发者将敏感信息存在配置文件中，例如数据库密码、证书和密钥等内容，在构建镜像时，这些敏感信息跟随配置文件一并打包进镜像，从而造成敏感信息泄露

（2）容器生命周期的时间短

云原生技术以其敏捷、可靠的特点驱动引领企业的业务发展，成为企业数字业务应用创新的原动力。在容器环境下，一部分容器是以docker的命令启动和管理的，还有大量的容器是通过Kubernetes容器编排系统启动和管理，带来了容器在构建、部署、运行，快速敏捷的特点，大量容器生命周期短于1小时，这样一来容器的生命周期防护较传统虚拟化环境发生了巨大的变化，容器的全生命周期防护存在很大变数。对防守者而言，需要采用传统异常检测和行为分析相结合的方式，来适应短容器生命周期的场景。

传统的异常检测采用WAF、IDS等设备，其规则库已经很完善，通过这种检测方法能够直观的展示出存在的威胁，在容器环境下，这种方法仍然适用。

传统的异常检测能够快速、精确地发现已知威胁，但大多数未知威胁是无法通过规则库匹配到的，因而需要通过行为分析机制来从大量模式中将异常模式分析出来。一般来说，一段生产运营时间内的业务模式是相对固定的，这意味着，业务行为是可以预测的，无论启动多少个容器，容器内部的行为总是相似的。通过机器学习、采集进程行为，自动构建出合理的基线，利用这些基线对容器内的未知威胁进行检测。

（3）容器运行时安全

容器技术带来便利的同时，往往会忽略容器运行时的安全加固，由于容器的生命周期短、轻量级的特性，传统在宿主机或虚拟机上安装杀毒软件来对一个运行一两个进程的容器进行防护，显示费时费力且消耗资源，但在黑客眼里容器和裸奔没有什么区别。容器运行时安全主要关注点：

1不安全的容器应用

与传统的Web安全类似，容器环境下也会存在SQL注入、XSS、RCE、XXE等漏洞，容器在对外提供服务的同时，就有可能被攻击者利用，从而导致容器被入侵

2容器DDOS攻击

默认情况下，docker并不会对容器的资源使用进行限制，默认情况下可以无限使用CPU、内存、硬盘资源，造成不同层面的DDOS攻击

（4）容器微隔离

在容器环境中，与传统网络相比，容器的生命周期变得短了很多，其变化频率也快很多。容器之间有着复杂的访问关系，尤其是当容器数量达到一定规模以后，这种访问关系带来的东西向流量，将会变得异常的庞大和复杂。因此，在容器环境中，网络的隔离需求已经不仅仅是物理网络的隔离，而是变成了容器与容器之间、容器组与宿主机之间、宿主机与宿主机之间的隔离。

问题2：云原生等保合规问题

等级保护20中，针对云计算等新技术、新应用领域的个性安全保护需求提出安全扩展要求，形成新的网络安全等级保护基本要求标准。虽然编写了云计算的安全扩展要求，但是由于编写周期很长，编写时主流还是虚拟化场景，而没有考虑到容器化、微服务、无服务等云原生场景，等级保护20中的所有标准不能完全保证适用于目前云原生环境；

通过安全狗在云安全领域的经验和具体实践，对于云计算安全扩展要求中访问控制的控制点，需要检测主机账号安全，设置不同账号对不同容器的访问权限，保证容器在构建、部署、运行时访问控制策略随其迁移；

对于入侵防范制的控制点，需要可视化管理，绘制业务拓扑图，对主机入侵进行全方位的防范，控制业务流量访问，检测恶意代码感染及蔓延的情况；

镜像和快照保护的控制的，需要对镜像和快照进行保护，保障容器镜像的完整性、可用性和保密性，防止敏感信息泄露。

问题3：宿主机安全

容器与宿主机共享 *** 作系统内核，因此宿主机的配置对容器运行的安全有着重要的影响，比如宿主机安装了有漏洞的软件可能会导致任意代码执行风险，端口无限制开放可能会导致任意用户访问的风险。通过部署主机入侵监测及安全防护系统，提供主机资产管理、主机安全加固、风险漏洞识别、防范入侵行为、问题主机隔离等功能，各个功能之间进行联动，建立采集、检测、监测、防御、捕获一体化的安全闭环管理系统，对主机进行全方位的安全防护，协助用户及时定位已经失陷的主机，响应已知、未知威胁风险，避免内部大面积主机安全事件的发生。

问题4：编排系统问题

编排系统支撑着诸多云原生应用，如无服务、服务网格等，这些新型的微服务体系也同样存在着安全问题。例如攻击者编写一段代码获得容器的shell权限，进而对容器网络进行渗透横移，造成巨大损失。

Kubernetes架构设计的复杂性，启动一个Pod资源需要涉及API Server、Controller、Manager、Scheduler等组件，因而每个组件自身的安全能力显的尤为重要。API Server组件提供的认证授权、准入控制，进行细粒度访问控制、Secret资源提供密钥管理及Pod自身提供安全策略和网络策略，合理使用这些机制可以有效实现Kubernetes的安全加固。

问题5：软件供应链安全问题

通常一个项目中会使用大量的开源软件，根据Gartner统计至少有95%的企业会在关键IT产品中使用开源软件，这些来自互联网的开源软件可能本身就带有病毒、这些开源软件中使用了哪些组件也不了解，导致当开源软件中存在0day或Nday漏洞，我们根本无法获悉。

开源软件漏洞无法根治，容器自身的安全问题可能会给开发阶段带的各个过程带来风险，我们能做的是根据SDL原则，从开发阶段就开始对软件安全性进行合理的评估和控制，来提升整个供应链的质量。

问题6：安全运营成本问题

虽然容器的生命周期很短，但是包罗万象。对容器的全生命周期防护时，会对容器构建、部署、运行时进行异常检测和安全防护，随之而来的就是高成本的投入，对成千上万容器中的进程行为进程检测和分析，会消耗宿主机处理器和内存资源，日志传输会占用网络带宽，行为检测会消耗计算资源，当环境中容器数量巨大时，对应的安全运营成本就会急剧增加。

问题7：如何提升安全防护效果

关于安全运营成本问题中，我们了解到容器安全运营成本较高，我们该如何降低安全运营成本的同时，提升安全防护效果呢？这就引入一个业界比较流行的词“安全左移”，将软件生命周期从左到右展开，即开发、测试、集成、部署、运行，安全左移的含义就是将安全防护从传统运营转向开发侧，开发侧主要设计开发软件、软件供应链安全和镜像安全。

因此，想要降低云原生场景下的安全运营成本，提升运营效率，那么首先就要进行“安全左移”，也就是从运营安全转向开发安全，主要考虑开发安全、软件供应链安全、镜像安全和配置核查：

开发安全

需要团队关注代码漏洞，比如使用进行代码审计，找到因缺少安全意识造成的漏洞和因逻辑问题造成的代码逻辑漏洞。

供应链安全

可以使用代码检查工具进行持续性的安全评估。

镜像安全

使用镜像漏洞扫描工具持续对自由仓库中的镜像进行持续评估，对存在风险的镜像进行及时更新。

配置核查

核查包括暴露面、宿主机加固、资产管理等，来提升攻击者利用漏洞的难度。

问题8：安全配置和密钥凭证管理问题

安全配置不规范、密钥凭证不理想也是云原生的一大风险点。云原生应用会存在大量与中间件、后端服务的交互，为了简便，很多开发者将访问凭证、密钥文件直接存放在代码中，或者将一些线上资源的访问凭证设置为弱口令，导致攻击者很容易获得访问敏感数据的权限。

#云原生安全未来展望#

从日益新增的新型攻击威胁来看，云原生的安全将成为今后网络安全防护的关键。伴随着ATT&CK的不断积累和相关技术的日益完善，ATT&CK也已增加了容器矩阵的内容。ATT&CK是对抗战术、技术和常识（Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge）的缩写，是一个攻击行为知识库和威胁建模模型，它包含众多威胁组织及其使用的工具和攻击技术。这一开源的对抗战术和技术的知识库已经对安全行业产生了广泛而深刻的影响。

云原生安全的备受关注，使ATTACK Matrix for Container on Cloud的出现恰合时宜。ATT&CK让我们从行为的视角来看待攻击者和防御措施，让相对抽象的容器攻击技术和工具变得有迹可循。结合ATT&CK框架进行模拟红蓝对抗，评估企业目前的安全能力，对提升企业安全防护能力是很好的参考。

我国智能制造发展基础和支撑能力明显增强

我国智能制造发展迅速、发展战略清晰。2016年12月8日，我国工业和信息化部、财政部联合制定的《智能制造发展规划（2016–2020年）》（以下简称《规划》）颁布。根据《规划》，2025年前，我国推进智能制造发展实施“两步走”战略。第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。

《规划》要求到2020年实现四个具体目标：

目标一：智能制造技术与装备实现突破。研发一批智能制造关键技术装备，具备较强的竞争力，国内市场满足率超过50%。突破一批智能制造关键共性技术。核心支撑软件国内市场满足率超过30%。

目标二：发展基础明显增强。智能制造标准体系基本完善，制（修）订智能制造标准200项以上，面向制造业的工业互联网及信息安全保障系统初步建立。

目标三：智能制造生态体系初步形成。培育40个以上主营业务收入超过10亿元、具有较强竞争力的系统解决方案供应商，智能制造人才队伍基本建立。

目标四：重点领域发展成效显著。制造业重点领域企业数字化研发设计工具普及率超过70%，关键工序数控化率超过50%，数字化车间／智能工厂普及率超过20%，运营成本、产品研制周期和产品不良品率大幅度降低。

宏观地看，制造业是数字经济的主战场。近年来，制造企业数字化基础能力稳步提升，制造业企业设备数字化率和数字化设备联网率持续提升。根据前瞻产业研究院《高质量发展新动能：2020年中国数字经济发展报告》的数据，2019年，规模以上工业企业的生产设备数字化率、关键工序数控化率、数字化设备联网率分别达到471%、495%、410%，工业企业数字化研发设计工具普及率达到693%。数字化率指标直接反映了我国智能制造转型升级的进展速度。

我国已经形成系列先进制造业产业集群。根据赛迪研究院对我国先进制造业集群空间分布的研究成果，我国已形成以“一带三核两支撑”为特征的先进制造业集群空间分布总体格局。环渤海核心地区主要包括北京、天津、河北、辽宁和山东等省市，是国内重要的先进制造业研发、设计和制造基地。其中，北京以先进制造业高科技研发为主，天津以航天航空业为主，山东以智能制造装备和海洋工程装备为主，辽宁则以智能制造和轨道交通为主。长三角核心地区以上海为中心，江苏、浙江为两翼，主要在航空制造、海洋工程、智能制造装备领域较突出，形成较完整的研发、设计和制造产业链。珠三角核心地区的先进制造业主要集中在广州、深圳、珠海和江门等地，集群以特种船、轨道交通、航空制造、数控系统技术及机器人为主。中部支撑地区主要由湖南、山西、江西和湖北组成，其航空装备与轨道交通装备产业实力较为突出。西部支撑地区以川陕为中心，主要由陕西、四川和重庆组成，轨道交通和航空航天产业形成了一定规模的产业集群。

中国制造业主要领域发展情况：

以工业互联网、工业机器人、高端数控机床和半导体产业为例

（1）新一代信息技术与智能制造的结合：工业互联网发展迅速

工业互联网发展迅速。新一代信息技术与制造业的深度融合发展，是推动制造业升级的重要引擎。其中，工业互联网又是这个融合过程中的核心。工业互联网与我国智能制造发展正相关。2018年、2019年我国工业互联网产业经济增加值规模分别为142万亿元、213万亿元，同比实际增长分别为557%、473%，占GDP比重分别为15%、22%，对经济增长的贡献分别为67%、99%。2018年、2019年我国工业互联网带动全社会新增就业岗位分别为135万个、206万个。从这个数据来看，中国工业互联网的发展已经形成全新的动能。

工业互联网发展存在三大痛点。我国工业互联网仍处于发展初期，标准架构还在探索之中，商业模式尚不成熟，技术、人才、安全等方面存在瓶颈和短板，推广应用的艰巨性和复杂性并存，需要保持耐心、稳中求进。具体而言，存在三大问题：

一是数据流动与融合问题。主要体现在三个方面。首先，是设备互联互通信息孤岛问题。例如，一条生产线涉及大量不同的设备底层通信和数据交互协议等，要实现设备之间有效的数据流动和融合，难度较大。其次，在目前的人工智能发展阶段，对依托工业生产所产生的大数据进行智能化自动决策依然是有难度的。最后，工业互联网设备的专用软件难以通用也是当前工业互联网发展的一个较大瓶颈。

二是对成本和安全问题考虑不足。一方面，存在成本问题。例如，工业互联网安全涉及专业人员、数据中心、云计算等方面的成本。另一方面，存在安全挑战。例如，工业互联网的数据泄露和网络攻击风险等。

三是工业互联网的盈利模式依然需要摸索。工业互联网行业标准多，涉及各个制造业的垂直领域，专业化程度高，难以找到通用的盈利和发展模式。

2020年6月30日召开的中央全面深化改革委员会第十四次会议就工业互联网发展提出了明确要求。会议强调，加快推进新一代信息技术和制造业融合发展，要顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，以供给侧结构性改革为主线，以智能制造为主攻方向，加快工业互联网创新发展，加快制造业生产方式和企业形态根本性变革，夯实融合发展的基础支撑，健全法律法规，提升制造业数字化、网络化、智能化发展水平。由此看来，从2020年开始，在未来一段时期内，工业互联网会是智能制造最为关键的国家战略。

（2）我国工业机器人发展迅速

政策方面，我国对工业机器人的支持具有长期性和持续性。1959年，美国人乔治·德沃尔与约翰·英格伯格联手制造出第一台工业机器人，标志着机器人技术进入制造业。我国在1972年开始工业机器人研究，与美国相差仅约10年。1982年，中国科学院沈阳自动化研究所研制出我国第一台工业机器人。20世纪80年代，我国工业机器人发展主要涉及喷涂、焊接等工业流水线上机械手的研发。“863计划”启动后，我国开始大力支持工业机器人技术发展。“十五”规划（2001～2005年）期间，我国开始发展危险任务机器人、反恐军械处理机器人、类人机器人和仿生机器人等。“十一五”规划（2006～2010年）期间，开始重点关注智能控制和人机交互的关键技术。到“十二五”规划（2011～2015年），“智能制造”开始正式全面提上国家战略。2016年，《机器人产业发展规划（2016－2020年）》发布，开始进一步完善机器人产业体系，扩大产业规模，增强技术创新能力，提升核心零部件生产能力，提升应用集成能力。

技术方面，我国机器人技术发展迅速，但工业机器人关键零部件国产化率依然有很大的上升空间。2011年至2020年，国内机器人技术相关的专利数量快速增加，年平均申请量为170092件，年平均增长率为3953%，最高年增长率为7967%（2016年），2018年的年度申请量最高，申请数量为37853件。我国机器人专利数量的快速增长，说明了2011年以来我国机器人技术的快速发展。但我国工业机器人关键零部件技术国产化率依然较低，制约着我国工业机器人产业的发展。根据头豹研究院的数据，我国工业机器人机械本体国产化率为30%、减速器国产化率为10%、控制器国产化率为13%、伺服系统国产化率为15%；而在我国工业机器人生产成本结构中，伺服系统、控制器与减速器这三大核心零部件的成本占比超过了70%。核心零部件因为技术壁垒高，国产化程度低，主要依赖进口，因而成本占比较高。例如，中国工业机器人制造企业在采购减速器时，由于采购数量较少，难以产生规模效应，面临国际供应商议价权过高问题，相同型号的减速器，中国企业采购价格是国际知名企业的两倍。

需求方面，国家政策的支持和智能制造加速升级，使工业机器人市场规模持续迅速增长。根据2019年8月中国电子学会发布的《中国机器人产业发展报告2019》，我国生产制造智能化改造升级的需求日益凸显，工业机器人需求依然旺盛，我国工业机器人市场保持向好发展，约占全球市场份额三分之一，是全球第一大工业机器人应用市场。另外，根据国际机器人联盟（IFR）统计，我国工业机器人密度在2017年达到97台／万人，超过全球平均水平，并将在2021年突破130台／万人，达到发达国家平均水平。如图1所示，从长期来看，制造企业对工业机器人仍有巨大需求，机器人价格下行的态势也将延续。在“量增价降”综合因素作用下，工业机器人本体销售额平稳增长，预计到2023年将达2658亿元。此外，随着部分西方国家对华扼制战略的推进，我国工业机器人在快速发展的同时，也在加快工业机器人伺服电机、减速器、控制器等关键部件的国产替代。工业机器人核心部件国产化，也将成为未来发展的重要趋势。



销售方面，从我国工业机器人销售情况看，我国工业机器人国产替代在加速，国际市场竞争力在加强。一是我国国产工业机器人销量逐步增长，国产替代加速。根据前瞻产业研究院的研究报告，随着我国机器人领域的快速发展，我国自主品牌工业机器人市场份额也在逐步提升，与外资品牌机器人的差距在逐步缩小。例如，2019年，自主品牌工业机器人在市场总销量中的比重为3125%，比2018年提高337个百分点。另据民生证券研究的研究报告，“2011～2020年，国内工业机器人销量复合增速达251%；其中国产工业机器人销量由约800台增加至约5万台，复合年均增长率达583%，高于国内整体销量增速约33个百分点；同期国产工业机器人市场渗透率上升约26个百分点。”二是国内工业机器人出口增长迅速，国际市场份额在提升。2015～2020年，我国国内工业机器人出口量由2015年的12万台提升至2020年的81万台，复合年均增长率达465%；出口量在全球占比由46%提升至204%，增长约16个百分点。

（3）高端数控机床依然是我国的短板

高端数控机床与我国工业机器人的发展密切相关，但目前我国高端数控机床发展依然相对落后，这也是制约我国智能制造业发展的重要短板。有数据显示，2019年全球排名前10的数控机床企业中，来自日本的山崎马扎克公司以528亿美元的营收排名第一，德国通快公司以424亿美元排名第二，德日合资公司德玛吉森精机以382亿美元排名第三，其后分别为马格、天田、大隈、牧野、格劳博、哈斯、埃玛克，这10家高端机床企业没有一家是中国的。

我国对进口机床有着较大的需求。根据海关总署披露的数据，2015年至2019年，我国进口的数控机床合计达29914台，进口总额达978亿元。此外，我国高端机床及核心零部件仍依赖进口，截至2021年，国产高端数控机床系统市场占有率不足30%。国产精密机床加工精度目前仅能达到亚微米，与国际先进水平相差1～2个数量级。因此，在供需矛盾之下，我国高端机床的自主化、国产替代任务依然艰巨。

具体而言，我国高端数控机床主要存在四个方面的问题。一是高端机床的精密数控系统主要来源于日本、德国，国产数控系统主要应用于中低端机床，国产高端机床精密数控系统自主供给依然缺乏；二是主轴主要来源于德国、瑞士、英国等国，国产企业已具备一定生产能力，但技术仍需迭代提升；三是丝杠主要来源于日本，国内相关技术较多，但技术水平有待提升；四是刀具主要来源于瑞典、美国、日本等国，国产刀具材料落后，寿命和稳定性不高，平均寿命只有国际先进水平的1／3～1／2。

（4）半导体发展进展

半导体市场需求占全球第一，但国内供给能力有限。我国半导体行业发展非常迅速，影响力也越来越大。根据Statista全球统计数据库的数据，截至2012年，我国半导体市场需求份额首次过半——占全球半导体总需求的525%。根据赛迪顾问2021年6月1日公布的《2021全球半导体市场发展趋势白皮书》的数据：“从区域结构来看，中国已经连续多年成为全球最大的半导体消费市场。2020年，中国市场占比最高达到344%。美国、欧洲、日本和其他市场的市场份额分别为217%、85%、83%和271%。”

但是，同时我国半导体自给自足能力严重不足。根据中国半导体行业协会（CSIA）公布的可查数据，2016年中国集成电路进口额度达2271亿美元，而同年我国石油进口原油38101万吨，金额为116469亿美元，集成电路进口额远超石油进口额。中国半导体生产一直不能满足国内半导体消费需求。根据法资知名市场调查公司博圣轩（Daxue Consulting）2020年10月的数据，“自2005年以来，中国一直是半导体的最大市场。然而，在2018年，中国的半导体消费总量中，只有略多于15%是由中国的生产提供的”。根据彭博社的数据，2020年中国芯片的进口额攀升至近3800亿美元，约占我国国内进口总额的18%。到2021年上半年，国内半导体领域的供应缺口依然未缩小。根据海关总署的数据，2021年1月至5月，我国进口集成电路26035亿个，同比增加30%。由此看来，截至2021年上半年，国内半导体供给能力依然有限。

我国部分半导体产业领域已具备国际竞争力，但缺乏高端芯片生产能力。半导体产业的整个生产制造过程可以分为三个部分：分布式设计、制造和封测。2021年3月1日，国新办举行工业和信息化发展情况新闻发布会。工业和信息化部党组成员、总工程师、新闻发言人田玉龙在回答记者提问时介绍：“‘十三五’中国集成电路产业发展总体是非常骄人的，产业规模不断增长。据测算，2020年我国集成电路销售收入达8848亿元，平均增长率达20%，为同期全球集成电路产业增速的3倍。技术创新上也不断取得突破，制造工艺、封装技术、关键设备材料都有明显大幅提升。”

在半导体产业制造领域，国产自主创新替代在全面加速。根据国盛证券2020年6月的报告，我国国内半导体制造已基本完成从无到有的建设工作。例如，中微公司介质刻蚀机已经打入5nm制程；北方华创硅刻蚀进入SMIC28nm生产线量产；屹唐半导体（Mattson）在去胶设备市场的占有率居全球第二；盛美半导体单片清洗机在海力士、长存、SMIC等产线量产；沈阳拓荆PECVD打入SMIC、华力微28nm生产线量产；2018年ALD通过客户14nm工艺验证；精测电子、上海睿励在测量领域突破国外垄断等。但总体来看，目前我国缺乏7nm及以下的高端芯片的稳定、规模化生产能力，华为当前遇到的困境也很大程度上根源于此，我国距离实现高端芯片的量产还有很长的路要走。

我国晶圆生产能力发展迅速，已形成相对完整的半导体产业链，但产业结构失衡。我国在半导体生产材料——晶圆制造方面取得长足进步。截至2020年12月，中国大陆晶圆产能占全球晶圆产能153%的份额，已超越北美（北美占全球晶圆产能的126%），成为全球第四大晶圆制造地区（第一名为中国台湾，占214%；第二名为韩国，占204%；第三名为日本，占158%）。

半导体材料制造的快速发展，对我国整个半导体产业链的提升有非常重要的作用。例如，海思半导体是我国IC设计企业龙头，2016年销售额达260亿，是国内最大的无晶圆厂芯片设计公司。海思半导体的业务包括消费电子、通信、光器件等领域的芯片及解决方案，代表产品为麒麟系列处理器等。2020年10月22日，华为在HUAWEI Mate 40系列全球线上发布会上发布的麒麟9000芯片，采用了5nm工艺制程。据报道，麒麟9000在多个参数上超越骁龙865、苹果A14等竞争对手。但是，麒麟的加工生产仍然需要海外公司代工，因此麒麟芯片的供应会受到“美国的芯片禁令”等国际因素的影响。我国在半导体产业结构上还存在发展

均衡的问题，难以完全自给自足。

当前，全球半导体产业链细分趋势非常明显。较诸之前设计、制造和封测在同一公司完成的IDM模式，这三个环节已经形成相对独立的专业企业分工。全球半导体产业链走向分工的过程也是半导体产业链全球化的过程。以1996年为分水岭。在此之前，中国半导体产业受制于国际和国内政治因素，与全球半导体产业发展的“摩尔定律”速度完全脱节。但在1996年之后，通过“908”“909”工程等系列战略推动，加上进入21世纪以来全产业链的系列配套发展，我国半导体产业体系已经取得了长足进步，当前中国已跃升为晶圆代工产业全球第二大国。从中国半导体产业技术发展进程看，中国半导体制造工艺从落后3代以上，缩小为仅落后1～2代。

同时，我们也要看到，在芯片制造环节，虽然有“908”“909”工程以及最近十余年来国家的大力推动，但中国集成电路产业的落后依然不容置疑。必须承认，整体的产业结构严重失衡，设计企业少而弱，制造方面虽有半导体巨头纷纷设厂，但以封装测试为主，而且由于国外政策的限制，制造工艺均落后于国外。至于制造设备，几乎完全依赖进口。这些问题我们依然要面对，而且还需要深入分析和挖掘原因。

04 我国智能制造发展面临的问题及对策建议

智能制造业人才紧缺，需加快培养相关人才。我国智能制造面临人才缺口大、培养机制跟不上、现有制造业人员适应智能制造要求的转型难度较大等问题。

一是整体人才缺口大。我国教育部、人力资源和社会保障部、工业和信息化部联合发布的《制造业人才发展规划指南》预测，到2025年，高档数控机床和机器人有关领域人才缺口将达450万，人才需求量也必定会在智能制造不断深化中变得更大。

二是人员流动性大，且刘易斯拐点后人口红利在缩小。不仅是人才缺口大，制造业人员流动性也很大。根据中金公司的调研，在跨过刘易斯拐点后，制造业劳动力市场中需求方的议价能力下降。例如，有纺织企业反映2012年以来企业在国内就面临基层员工招不进来、大专生留不下来的情况；另外，有些汽车配件企业希望可以留住熟练工人，但新冠肺炎疫情发生后，部分四川、重庆的工人可能选择不再回来，过去几年的产业内迁也使很多中西部劳动力选择就近就业。

三是智能制造转型升级创造的新职位需要新型技术人才，但传统就业人员并不一定能在短期内转型并适应新职位需求。以工业互联网为例，中国工业互联网研究院的研究表明，工业互联网相关职业在不断涌现。2019年、2020年国家发布的29个新职业中，与工业互联网相关的达到13个，如大数据工程技术人员、云计算工程技术人员，占新增职业的448%。要胜任这些新职位需要较高、较新的知识储备，原有传统制造业领域的工程技术人员要满足这些新岗位的技能需求，需要时间培养。

以上都是智能产业结构升级过程中难以避免的问题。要解决这些问题，可从两方面着手。一方面，建立更为健全的在职教育体系、提供在职教育的认可度和含金量。制造业是就业的重要领域，相关人员的转型升级是迈向智能制造的前提。在人才缺口较大的情况下，在职人员“干中学（Learning by doing）”是制造业智能化人才培养比较务实的路径。同时，用人单位也要抛弃对在职学习的成见和歧视，避免“唯学历论”，要根据制造业实际需求和个人能力来选用人才。

另一方面，制造业人才使用面临“Z世代”挑战。“Z世代”是美国及欧洲的流行用语，意指1995～2009年间出生的人，又称网络世代、互联网世代，统指受互联网、即时通信、短信、MP3、智能手机和平板电脑等科技产物影响很大的一代人。面对时代变化，制造业传统的用人管人方式需要转变，使年轻一代能够留得下来、干得下去，能够越干越有希望。

工业互联网的安全问题需引起高度重视，进一步细化明确责任体系。工业互联网作为智能制造的“血脉”，其安全性直接关系到智能制造的安全。工业互联网和制造系统具有高度集成的特征，而这些集成使智能制造系统更容易受到网络威胁的攻击。2019年7月，工业和信息化部等十部门联合印发了《加强工业互联网安全工作的指导意见》（以下简称《指导意见》），提出了两大总体目标：一是到2020年年底，工业互联网安全保障体系初步建立；二是到2025年，制度机制健全完善，技术手段能力显著提升，安全产业形成规模，基本建立起较为完备可靠的工业互联网安全保障体系。

当前，我国工业互联网面临的威胁较为严峻。2020年1月至6月，国家工业互联网安全态势感知与风险预警平台持续对136个主要互联网平台、10万多家工业企业、900多万台联网设备安全监测，累计监测发现恶意网络行为13563万次、涉及2039家企业。有数据显示，截至2020年6月，我国工业互联网虽然总体安全态势平稳，未发现重大工业互联网安全问题，但对工业互联网基础性设备和系统的攻击正在增多，攻击范围、深度都在扩张，未来工业互联网面临严峻安全挑战。

工业互联网安全问题难以避免地会随着智能制造升级发展而不断变化，因此相关的防范体制机制是关键所在。《指导意见》特别强调，到2020年年底，“制度机制方面，建立监督检查、信息共享和通报、应急处置等工业互联网安全管理制度，构建企业安全主体责任制，制定设备、平台、数据等至少20项亟需的工业互联网安全标准，探索构建工业互联网安全评估体系”。由此可见，工业和信息化部等我国相关主管部门对工业互联网安全问题的复杂性和多部门协同联防联控的重要性有充分认识。而细化工业互联网各领域、各环节的责任体系，是多部门合作防控的首要问题。因此，在加强相关标准建设的同时，也要进一步细化相关安全体系的职责，需要将防范工作落实到具体的主管部门。

半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件等的国产替代需要我国提高自主创新能力，建议进一步深化科研体制改革、加强科研机构与产业界的联动，通过提高国家系统自主创新能力来推动关键领域的技术瓶颈突破。半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件这些领域在技术路径上是密切相关的。例如，这三个领域在传感器、控制系统、各种智能芯片模块方面均有相似或共同的技术栈。我国要提高这些领域的国产替代率，不是依靠个别技术突破能够实现的。半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件的国产替代突破需要依托国家系统创新能力的提升，这将是一个长期的过程。在国家层面，目前这几大领域主要依靠相关部委和地方产业政策支持，但缺乏中央的统一战略。建议立足于国家整体系统创新能力的提高，从中央层面明确具体的责任人，统筹半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件等领域自主创新问题。通过中央层次的统筹，在不断改革中建立与解决当前半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件“卡脖子”问题相适应的国家系统自主创新机制，建立制度化的创新突破能力，推动我国智能制造迈上新的台阶。

加快智能制造升级发展，需进一步激活民营企业活力，完善相关市场竞争和退出机制。一方面，未来我国企业的智能制造转型升级，在国企做大做强的同时，民营制造业发展的动能不容忽视。2018年以来，我国对于行政性政策对民营企业的影响问题已有较深入的认知，特别是政策刚性对民营企业生命力的影响问题，需要长期警醒。此外，我国智能制造同时也要为“小微民营企业”预留发展空间，引导和促进小微企业形成或者融入产业链。

另一方面，我国大部分制造业领域已经不是幼稚产业，保护与竞争、政策支持和市场退出机制等需要并行推进。以半导体产业为例，我国半导体芯片需求当前已经占据全球第一，除了芯片制造还与国际发展存在较大差距，我国在晶圆材料生产、封测和电子产品制造方面的全球竞争中已经具备较强的竞争力。结合美国的半导体产业经验，在行业发展早期是需要产业政策扶持的，但是随着产业自身发展的不断成熟，要逐步从产业政策推进向产业政策与贸易政策相结合的方式过渡，适当引进竞争机制，淘汰落后产能，为有竞争力的企业提供更好的创新空间。因此，我国半导体行业最终仍需面对与美国等发达国家在全球的较量，长期的竞争与较量将是常态。

企业即时通讯软件开发需要做好以下准备：

1、确定需求：在开发之前，需要确定企业即时通讯软件的需求和功能，例如：即时消息发送、群聊、文件传输、语音通话、视频通话、在线会议等。

2、确定技术栈：根据企业即时通讯软件的需求和功能，确定合适的技术栈，例如：服务器端可以使用 Nodejs、Java、Python等语言，客户端可以使用 React Native、Flutter等跨平台框架。

3、设计数据库：企业即时通讯软件需要保存用户信息、消息记录等数据，需要设计相应的数据库表结构。

4、开发通讯协议：企业即时通讯软件需要使用相应的通讯协议进行数据传输，例如：WebSocket协议、XMPP协议、MQTT协议等。

5、安全防护：在开发过程中，需要考虑安全防护，例如：用户身份验证、消息加密、防止SQL注入、防止XSS攻击等。

6、UI设计：设计良好的用户界面可以提高用户体验，需要有专门的UI设计师进行设计。

7、测试和调试：在开发完成后，需要进行测试和调试，以确保软件的功能和稳定性。

8、上线运营：软件开发完成后，需要进行上线运营，需要考虑服务器扩容、用户维护、故障排除等问题。

总之，企业即时通讯软件开发需要综合考虑各方面的因素，进行规划和准备，确保开发过程顺利，软件性能稳定。

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