青島互聯網工業發展最終要具備三個鮮明的特征：軟件定義的智能工廠，數據驅動的先進制造，平臺支撐的新型產業生態體系。近日，記者采訪了青島市經濟和信息化委員會主任項陽青。
問：對于“互聯網工業”這個概念，您是如何理解的？
項陽青：要理清“互聯網工業”這個概念，首先要從“互聯網+”說起。目前，業界對“互聯網+”的概念內涵已經形成普遍共識，即，“互聯網+”代表一種新的經濟形態，就是充分發揮互聯網在生產要素配置中的優化和集成作用，把互聯網的創新成果與經濟社會各領域深度融合，產生化學反應、放大效應，通過技術進步、效率提升、組織變革，提升實體經濟的創新力和生產力，形成更廣泛的以互聯網為基礎設施和實現工具的經濟發展新形態。從這個角度就很容易理解，“互聯網工業”就是互聯網創新成果與工業特別是制造業各領域深度融合形成的經濟發展新形態。對此，賽迪智庫有一篇研究文章曾經專門作了闡述，其主要的觀念是，互聯網工業是深度應用互聯網的工業，是信息網絡與制造系統深度融合而成的社會化網絡制造物理環境，是柔性化、協同化、網絡化、定制化的智能工業制造模式，是生產模式異質化定制、資源要素動態化配置、產業鏈社會化大協作、追求附加值最大化的新型工業形態，是實現制造強國和網絡強國建設的最佳結合。
問：按照您的解釋，我可不可以理解為：互聯網工業就是“互聯網+工業”？它和目前大家說的比較多的“工業4.0”、“工業互聯網”、“智能制造”等概念之間又是什么關系？
項陽青：可以這樣理解。我們之所以選擇了互聯網工業這個概念，而不是“工業4.0”、“工業互聯網”、“智能制造”，還是有所考慮的。首先，“互聯網+工業”不能簡單歸于“工業4.0”。德國是在基本完成“工業3.0”的基礎上提出的“工業4.0”，其技術路徑更強調設備和技術升級，發展愿景是建設高度智能化無人工廠。而我們絕大多數制造業企業在核心技術、核心零部件領域仍然停留在2.0向3.0過渡、甚至是2.0以下的階段，還要解決人才、就業等復雜社會問題，需要2.0、3.0、4.0齊頭并進。其次，“互聯網+工業”并不等同于“工業互聯網”。
“工業互聯網”是美國通用公司提出的與“消費互聯網”相對應的概念，其技術路徑主要是國際化大公司主導，核心是構建工業信息高速公路，促進協同創新、標準制定和提升互通性、安全性。因此，“工業互聯網”更側重網絡和信息服務，它只是“互聯網+工業”的基礎支撐，并不能完整體現“工業”這個根本。其三，“互聯網+工業”并不局限于“智能制造”。“智能制造”核心是體現信息技術與制造技術深度融合的數字化網絡化智能化制造，這是發展互聯網工業、推進兩化深度融合的主攻方向，但并不是唯一，更重要的是還要涵蓋互聯網與工業融合創新催生的新技術新產業新業態新模式。
問：為什么要用”生死之戰”來描述發展互聯網工業？
項陽青：就像海爾集團董事局主席張瑞敏講的企業“不觸網就死亡”一樣，現在我之所以經常用“生死之戰”來強調發展互聯網工業的重要性，從大的層面來講，“互聯網+”是新常態下促進經濟轉型的引擎，是新一輪科技革命和產業變革的催化劑，是全面深化改革、構建新型生產關系的驅動力量，是普惠民生的基本載體。
從現實的角度來看，互聯網正在以前所未有的速度、深度和廣度滲透融入到各行各業，深刻顛覆著傳統生產生活方式。并且，這個滲透是逆向滲透，從生活到生產，從產業鏈下游到上游，從生產外圍到內部，也就是說距離消費者越近的行業、開放程度越高的環節滲透融合程度越深，最典型的例子就是電子商務對傳統商貿流通業、互聯網金融對傳統金融業帶來的巨大沖擊。對于傳統制造業來說，互聯網滲透早已開始，正在加速形成沖擊和顛覆。如果我們廣大制造企業不緊踏互聯網節拍，就必然會在這場必定來臨的深刻沖擊面前節節敗退，甚至丟失陣地。正是從這個角度來講，說這是一場“生死之戰”，是一點不為過的。好在我們有相當一部分企業，如海爾、紅領等，已經先知先覺，提早就開始布局互聯網轉型，形成了一定的先發優勢，為我市加快推進互聯網工業發展樹立了成功典范，積累了成熟經驗，打下了良好基礎。
問：行動方案提出了我市發展互聯網工業總體思路和主要目標，您認為關鍵點是什么？應該怎么把握？
項陽青：簡單概括就是：圍繞一個目標，以打造互聯網工業強市為目標。經過改革開放30多年的高速發展，青島已經實現了由老輕紡工業城市向中國制造業名城和品牌之都的戰略轉型；當前和今后一段時期，我們的主要目標就是實現由制造業大市向互聯網工業強市的戰略轉型。突出一條主線，以信息化與工業化深度融合為主線。兩化融合是黨的十六大、十七大、十八大作出的重要戰略部署，是走中國特色新型工業化道路的重要途徑，發展互聯網工業必須一以貫之。聚焦兩個方向，立足存量調強，以發展智能制造為主攻方向，改造提升傳統制造業；著眼增量調優，以培育新業態新模式為重點，形成新的經濟增長點。實施“三個五”行動，就是培育5個互聯網工業平臺，打造50個智能工廠或互聯工廠，建設500條（個）自動化生產線或數字化車間。實現四個突破，一是智能制造水平不斷提高，二是新業態新模式加速演進，三是智能裝備產業跨越發展，四是新型產業生態基本形成。我市互聯網工業發展最終要具備三個鮮明的特征：軟件定義的智能工廠，數據驅動的先進制造，平臺支撐的新型產業生態體系。
問：行動方案部署了4個方面20項重點任務，其內在關系是什么？主要想解決什么問題？
項陽青：四個方面任務雖然定位不同、側生點不同，但內在聯系緊密、互相關聯作用，構成有機統一的整體。
首先，發展智能制造是推進兩化深度融合的主攻方向，也是培育個性化定制、云制造、服務型制造等新業態新模式的基礎和支撐，主要是引導不同行業、不同規模、不同層次企業，分類實施、梯次推進關鍵崗位“機器換人”、建設自動化生產線與數字化車間、打造智能工廠與互聯工廠，推動傳統制造企業兩化融合從單項應用向綜合集成與協同創新升級，提高企業勞動生產效率。
其次，培育新業態新模式是培育新的工業經濟增長的主要突破口，主要是將互聯網創新基因融入產品全生命周期，大力發展眾創眾籌、協同研發、眾包設計、個性化定制、網絡精準營銷、服務型制造等新業態新模式，追求更高的產業附加值。
其三，開發智能裝備與產品是智能制造推廣和智慧城市建設的重要基礎，主要是大力發展自主可控的關鍵基礎技術、智能裝備與智能終端產品，開發軟硬兼備的軟件系統集成與整體解決方案，加快建設暢通安全的互聯網基礎設施，提升我們工業產品與軟件產品的層次和市場競爭力。
其四，打造云制造服務平臺是發展智能制造、培育新業態新模式的關鍵支撐，主要基于全產業鏈和價值鏈信息交互與智能協作，重點打造家電、服裝、橡膠輪胎、新能源汽車、3D打印等全國領先、行業主導的云制造服務平臺，構建產業鏈上下游互聯共享、大中小微企業協同共創的新型產業生態圈，從整體提升重點產業鏈的競爭實力。
附加閱讀：工業互聯網，比大數據更大
大數據（BigData）是指需要先進技術進行捕捉、存儲、分配和分析的海量數據，這些數據具有快速、復雜和多變的特點。大數據正處于引爆點，有數十億美元被投入來將海量信息轉化為對商業有價值的見解。不過，大數據的內涵不僅僅在于數字和見解。
我認為，我們對于大數據的理解不僅是其中存在價值，而更在于可以進行種種連接以賦予大數據主動性和預測性——或讓信息智能化。
下面是一個例子：核磁共振成像掃描是觀察人體內部情況的最佳方式，雖然該技術能有效幫助多發性硬化癥、腦部腫瘤、韌帶撕裂和中風的診斷，但核磁共振成像機產生的數據跟最需要它的人是斷裂開來的。
在一個非常簡單的層面上，有很多個體共同合作讓掃描行為發生。護士掌管著檢測可能需要的藥物或造影劑，核磁共振成像機技師負責操作掃描儀，放射科醫生則甄別需要用到的成像序列并對圖像進行解譯。然后，這些信息被交給護士，后者將之轉交給主治醫生查看，以便其采取相應行動。這就是大數據，但它沒有使信息變得更加智能。
為了使信息智能化，新的連接需要建立起來，這樣大數據才能“知道”何時以何種方式前往何地。如果核磁共振成像數據被更好地連接起來，那么合適的醫師就能夠自動獲得病患提交的核磁共振圖像——這樣，情況就變成信息尋找醫生，而不是醫生尋找信息。此外，當合適的醫生查看了圖像之后，更進一步的連接可以使這些圖像“知道”自己需要被歸檔到病患的永久數字醫療記錄當中。
這類主動、路徑安全的大數據看起來可能像是工作流程的一種簡單升級，但事實上，它代表的東西可能是自工業革命以來意義最深遠的商業和技術的融合——在通用電氣內部，我們稱之為工業互聯網（Industrial Internet）——而它距離我們比你想象得更近。
大數據是工業互聯網的命脈，但工業互聯網同樣意味著開發新的軟件和分析方法，以便從原先不存在連接的地方——比如機器內部——提取和厘清數據。通過讓機器經由軟件連接到互聯網，數據由此產生，見解不斷積累，但更重要的是，這些機器現在成為一個緊密結合的智能網絡的組成部分，這個網絡可以被構建來讓關鍵信息實現安全的自動化傳輸，以對性能問題進行預測。這代表著及時省下來的數千億美元和各大行業可資利用的資源。
核磁共振成像只是一個例子，想一想停電事故，那不僅代價高昂，而且具有破壞性，甚至是危險的。很多時候停電事故得不到修復，有時長達數周時間，這是因為線路斷開的地點無法被立刻獲知，或是因為系統需要進行大規模的檢修而發生故障的部位可能位于世界的另一側。有了工業互聯網之后，從發電的巨大機器到電線桿上的變壓器，一切都可以連接到互聯網上，從而提供狀態更新和性能數據。由此，我們可以在潛在問題造成公司損失數百萬或數十億美元以及浪費客戶時間之前搶先采取行動。此外，現場查驗員在計劃進行修復之前將不再需要“去看看”出了什么問題，他們將能夠預測哪兒出了錯，并準備好修復所需的零部件。
我們常常忘記，我們仍然處于互聯網的早期階段，當然對于大數據的革新也是一樣。大數據委員會（TheBigDataCommission）本周發布的報告幫助我們理解了什么是大數據以及它如何能夠積極地推動世界的發展，但事實是，每年在能源、交通、醫保等領域，有數千億美元——如果不是數萬億美元的話——跟非生產性時間聯系在了一起。不久，我們將需要為未來100年及更長的時間重建我們的城市和基礎設施。我們也將不得不在能源使用上變得極富效率，并為了大眾的利益繼續推進醫療保健。要做到這一點，我們必須奮勇爭先，我們不僅需要擁抱大數據，還需要建立正確的連接讓大數據為我們服務。
