物联网的定义是什么

物联网（ IoT ，Internet of things ）即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与网络结合起来而形成的一个巨大网络，实现任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，IT行业又叫：泛互联，意指物物相连，万物万联。由此，“物联网就是物物相连的互联网”。

这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。

因此，物联网的定义是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

物联网的特征

物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。

整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。

智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能:

(1)获取信息的功能。主要是信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。

(2)传送信息的功能。主要是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。

(3)处理信息的功能。是指信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。

(4)施效信息的功能。指信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态。

“物联网概念”是在“互联网概念”的基础上，将其用户端延伸和扩展到任何物品与物品之间，进行信息交换和通信的一种网络概念。其定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。 这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通讯。 业内专家认为，物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本；另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力。目前，美国、欧盟、中国等都在投入巨资深入研究探索物联网。我国也正在高度关注、重视物联网的研究，工业和信息化部会同有关部门，在新一代信息技术方面正在开展研究，以形成支持新一代信息技术发展的政策措施。

工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。

所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。

思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。

首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。

作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。

总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：

1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；

2、MCU的发展使得计算能力快速提升；

3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；

4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；

工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。

通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：

1、使用设备开放的协议；

2、使用设备自带的传感器；

3、添加新的传感器；

4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；

其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。

所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；

在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：

1、传感级；

2、设备级；

3、产线级；

4、车间级；

5、企业级；

也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。

总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：

1、期望获得什么结果？

2、期望用什么方式获得想要的结果？

3、需要信息基础提供什么？

4、工业物联网是否能够获得这些信息？

5、工业物联网如何获得这些信息？

6、获得这些信息的性价比如何？

7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？

8、落地实施。

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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