在不同领域的文献中，被称为“平台”的事物不尽相同。通过对文献的梳理，平台的概念大致可以分为产品、技术系统和交易三个层面。以下将简述平台的不同概念，探寻它们具有共性的基本逻辑，并运用这种逻辑构建平台的共性系统架构，以解析工业互联网平台的特征。

    在产品层面，“平台”通常表示公司中创造新一代产品或某种系列产品的项目，Wheelwright和Clark（1992）最早使用“平台产品”来描述那些通过改变、替换原产品的某些特征，同时依然能够满足核心客户需求的衍生新产品。在技术系统层面，Baldwin（2009）将“平台”定义为行业中有重大价值且对行业起控制作用的关键点，如计算机行业中的操作系统、浏览器的内核等。在交易层面，经济学家用“平台”来表征在两个或多个交易方之间，负责中介交易的机构或公司（Rochet & Tirole，2003）。

    尽管在不同领域许多完全不同的事物都被赋予“平台”的称号，如软件程序、网站、操作系统、汽车车身和游戏主机等，但通过分析可以发现，这些被称为“平台”的事物往往具有一些共同的特征，例如多数“平台”的定义均强调产品、某个行业或系统中重复使用以及可以共享的元素。Meyer和Lehnerd（1997）认为，平台是一组可以重复使用的通用组件，企业可以在此基础上有效地创建一系列衍生品。而可以重复使用的元素只是平台系统架构的一部分。Wheelwright和Clark（1992）指出，平台系统架构包含一种外围组件，可以在核心功能的基础上，新增额外功能并不断改进，为细分市场生产针对性的衍生品。Whitney等（2004）则更准确地定义了平台系统架构，指出该架构包括：功能列表、用于实现不同功能的外围组件、不同组件之间的接口以及系统在不同条件下运行效果的描述列表。

    归纳起来，平台系统架构的基本特征可以表示为：某些核心组件在平台的整个生命周期中基本保持不变，其他外围组件具有多样化的特点，同时不同组件之间需要必要的接口，即平台系统架构的共性特征是由稳定的核心组件、多样的外围组件和组件间的接口三部分组成。明晰这些特征具有十分重要的实践意义：核心组件具有重复使用的特征，随着市场环境的改变，不必从头设计或重建系统，可以通过提高外围组件多样性，针对细分市场同时开发多种衍生品来创造范围经济；而核心组件的量产和重复使用，摊销了整个产品系列或产业演进中的固定成本，也实现了规模经济；最后，提高接口的标准性，可以降低外围组件与核心组件兼容的成本，这又进一步降低了产品成本。

    工业互联网是ICT技术与制造业深度融合所产生的新业态或新生产模式，利用ICT和物联网等领域的基础设施和技术，实现人、机、物的全面互联。工业互联网与近年来兴起的消费互联网有很大不同。消费互联网可以通过行业内的几个大型平台，将消费者和商户集中起来，主要发挥中介的作用。而工业互联网最终则要落脚于产品，仅依靠数个中介平台无法对制造业产生深远影响。其中平台不仅发挥中介的作用，更是集聚了数据分析、建模计算、生产管控等功能，围绕整个研发、设计、生产、销售流程进行服务。如果按照平台系统架构特征来审视工业互联网产业中的各种产品和服务，工业APP、工业软件、芯片、服务平台等都可以视为不同表现形式的平台，甚至可以说平台是整个工业互联网产业的缩影。所以，从平台系统架构的视角出发来探究工业互联网产业的发展问题是可行且必要的，但首先需要归纳该领域内已有的架构划分方法。

    目前国际上有三种常见的划分方法。一是美国工业互联网联盟的划分法，将其解析为边缘层、平台层和企业层。其中边缘层指需要被采集数据的工业设备；平台层是核心，用于分析、管理采集到的数据；企业层则是指将技术应用于企业。二是德国工程师协会提出的划分法，将其分为资产层、集成层、通信层、信息层、功能层和业务层。其中资产层表示所有实体组件；集成层对资产进行数字化表示；通信层提供数据传输的协议和网络；信息层负责管理和存储信息；功能层和业务层则与上文的平台层、企业层类似。三是我国工业互联网产业联盟在2017年发布的《工业互联网平台白皮书（2017）》中提出的，工业互联网平台的架构由数据采集层、基础设施层、管理服务层和应用服务层构成。数据采集层通过传感器实时搜集工业数据；基础设施层为工业互联网平台各功能的实现提供物理硬件支撑；管理服务层是核心系统，集成了数据清洗、数据分析、数据管理、智能建模、智能算法等功能；应用服务层则是针对不同的智慧社区应用场景将管理服务层的功能进行软件化，从而形成可实践的应用。

    从以上对三种架构的描述中可以发现，现有的架构划分主要将工业互联网平台视为一种技术，而很少从整个产业的视角进行解析。进一步看，随着工业互联网在功能、类型和表现形式上的不断演进，以上三种架构都很难用于描述整个产业内所有具有平台特征的主体。目前我国正处于制造业转型升级的关键时期，制造业的各个领域都对工业互联网提出了更高的要求，要全方位、最大化地发挥工业互联网的作用，就需要一种统一的平台系统架构对其进行解析。本文在归纳了平台共性的系统架构特征的基础上，结合制造业对工业互联网平台功能的需求，将工业互联网平台的架构分为核心层、应用层和接口层（见图1）。其中，核心层为平台架构中长期不变的模块，具有基础性和通用性，如系列产品的核心功能、数据处理分析技术、核心建模和算法、数据集成管理等；应用层为平台架构中具有多样性特征的外围模块，如细分市场的衍生产品、工业软件系统中的微服务模块、平台的个性化拓展服务、企业定制工业APP等，以适应多样、变化的需求场景；接口层为数据源与核心层、数据源与应用层、核心层与应用层以及各层架构内部主体之间的接口，如网关、通讯协议、行业标准、数据转换等。 

    近年来，我国工业互联网产业发展成果显著。在体量上，据统计，全国各类型的工业互联网平台已达数百个，其中在行业内或区域内发挥重要作用的平台达70余个。同时，由工信部指导成立的工业互联网产业联盟的会员数量也迅速增加至1119家。在服务和产品的多样性方面，已经初步形成了核心层、应用层同步发展的系统化平台服务体系，其中核心层平台市场集中度高，垄断格局显著；应用层平台市场集中度低，具有“百花齐放”的特点。 

    核心层方面，有华为、阿里等ICT企业构建的通用基础性平台和云服务平台，可以为应用层平台提供人工智能、大数据、云计算等方面的核心技术支持。应用层方面，各行业、各领域不同服务类型的平台发展迅速，各企业依据自身的优势和特征，组成了多元化、全方位的平台生态体系。一是针对传统制造业转型升级需求的平台，如海尔CosmoPlat、东方国信、航天云网等；二是针对中小企业信息化、数字化基础薄弱、资金匮乏的状况，通过轻量级工业APP、工业软件帮助其进行基础性的数字化、信息化和自动化改造的平台，如金蝶、浪潮等；三是依托企业优势，基于行业或领域的知识与经验构建模型，提供工业微服务的特色平台，如雪浪云、黑湖科技、优也、昆仑数据等；四是面向工业互联网平台提供运营服务的平台，如徐工、树根互联等。

    网络技术领域，5G将全面使能工业互联网。网络是工业互联网的基础。华为的5G技术可以使网络速率达到目前4G峰值的10倍，端到端时延将降低为1ms，是4G网络的十分之一，同时每平方公里连接数将上升至百万级。这种超高速率和几何增长的连接密度是万物互联的基础保障，使工业互联网的应用覆盖全产业链、生产全过程成为可能。在化工、机械、电力等行业，许多企业已经依靠5G技术实现了工业互联网对供应链管理、生产过程实时远程控制、设备协作、柔性制造、库存管理、交付管理等生产全过程的贯穿，使资源配置效率、生产效率和产品质量显著提升，同时还有效降低了企业的运营管理成本。在5G技术的基础上，云计算、人工智能、边缘计算等新一代信息技术也将得到进一步发展，这些新兴技术也是工业互联网赋能制造业的关键支点。

    智能制造技术领域，国产操作系统有望逐步替代国外系统。工控实时操作系统是工业互联网智能制造的核心技术之一，目前国内市场基本由国外的VxWorks、QNX等操作系统垄断。由于操作系统的代码不开放，与其他系统之间的接口很难统一，各系统只能独立运作，无法真正实现万物互联，同时也存在一定的信息泄露风险。目前我国翼辉信息研发的SylixOS操作系统拥有完整的自主知识产权，经过市场的检验基本可以替代VxWorks等系统，既有利于国内企业构建全要素互联的工业互联网平台，也有利于增强企业信息安全保护。

    物联网技术领域，国产超低功耗RFID芯片研制成功。我国成都西谷成功研发LDSW芯片，它是一种功耗低、传输快、支持多终端、组网灵活的物联网RFID芯片，可以有效满足工业互联网平台对设备数据进行及时采集的需求。基于LDSW芯片的优点，可以开发出针对不同智慧社区应用场景的物联网产品和方案，国产芯片的使用也能大幅降低相关的硬件设备和配套软件系统的成本，有利于物联网技术在中小企业中铺开。

    一方面，工业互联网与传统制造业的融合不断深化。在机械、汽车、航天、船舶、轨道交通等重工行业，我国企业的信息化、数字化软件工具普及率已经超过85%；在煤炭、石化、有色金属、医药、纺织等行业，ERP等工业软件的应用率超过70%，工艺流程实施自动化数控的企业也超过了60%。同时，一些传统制造企业还组建了独立的专业团队打造工业互联网云平台，目前已经具备为行业提供一定工业互联网平台服务的能力，如三一重工、徐工集团等。

    另一方面，工业互联网平台应用水平明显提升，应用领域更加广泛。近年来，我国的工业互联网企业在企业管理、研发设计、生产管理、流程优化等方面形成了一批针对企业高质量发展实际需求的智慧解决方案和应用模块，使工业互联网平台可以应用到更多领域中。根据有关统计，在设备管理服务、生产过程管控、企业运营管理、资源配置协同、产品研发设计和制造与生产工艺等6类主要领域中，我国企业对工业互联网的应用已经涉足全部14个细分领域（见表1）。其中，设备管理服务是制造业的主要应用领域，但由于我国的工业数字化基础相对薄弱，制约着其应用的成熟度，目前国内在该领域的应用广泛度与国际先进地区相比还有较大差距，尤其是产品的后服务领域。在生产过程管控中，国内的应用主体以中小企业为主，且市场需求很大，所以主要以成本较低的“生产上云”应用居多。在资源配置协同中，我国中小企业数量众多，利用工业互联网平台获取订单和市场机会、解决贷款难等问题的需求很大。而在研发设计和制造与生产工艺方面，由于专业化程度较高，存在一定的技术壁垒，应用还较少。 
 

    核心层中的主要技术可以大致分为开源技术、基础性技术、平台建设技术三类，我国在这三类技术中皆存在空心、短板、瓶颈突出的问题。开源平台（通用PaaS）和开源社区是工业互联网开源技术的核心领域，而我国在这两方面的研发和建设几乎处于空白状态。在开源平台方面，我国主要的几大工业互联网平台，海尔COSMO、航天云网、东方国信等基本全部采用国外的开源软件，如CloudFoundry、OpenShift。而开源社区的建设主要依靠西门子、GE、PTC等国外企业，这种空心状况严重制约了我国工业互联网平台、工业软件的自主研发建设。 

    工业控制硬件、工业软件、网络和信息安全技术是工业互联网的基础性技术，而与这些软硬件相关的产业链上游部分主要被国外厂商掌控，尤其是高端市场。据统计，超过90%的高端工业软件市场，如CAD、MES、PLM等被西门子、PTC、达索等国外企业垄断。而国内厂商则主要经营信息管理软件，如金蝶的财务管理软件、浪潮的ERP软件等，泛用性很强但缺乏与不同产业生产场景密切结合的针对性。超过95%的高端工业控制硬件市场被GE、施耐德、西门子等国外厂商垄断，如高端PLC、工业网络协议等，科远、浙大中控等国内企业则主要集中于中低端市场。受软硬件技术的制约，在网络和信息安全技术方面，国内相关技术的自主研发进展十分缓慢，空心化更为严重。

    工业机理建模、大数据分析、应用开发和智能边缘计算是工业互联网平台建设的四类核心技术，均存在亟待突破的技术瓶颈。工业机理建模方面，目前我国的工业互联网平台缺乏基础性的通用方法和建模工具。同时，由于机理模型的接口标准不统一，将机理模型转换为满足个性化需求的微服务模块变得十分困难，我国约70%的工业互联网平台所能提供的机理模型只有不到20个。大数据分析方面，主要问题是自主研发的分析工具匮乏，根据数据统计，我国超过80%的工业互联网平台使用的分析工具不足20个，且多为外企产品。在应用开发方面，我国目前还缺乏先进的工业APP标准、通用的开发环境和开源的开发者社区，致使开发进展滞后，在数量和服务质量上都难以满足企业需求。智能边缘计算方面，存在的主要瓶颈是设备间缺乏自主制定的统一标准接口，平台可连接的设备协议种类太少，不同设备的兼容性差。

    我国工业互联网的应用产业，如工业APP、工业服务平台等的发展仍处于起步阶段，虽然规模扩张速度很快，但缺乏具备解决综合问题能力的龙头企业，细分领域的专精特新企业数量也明显不足，整体上具有大而不强的特点，具体体现在以下三个方面：

    一是数据采集和边缘计算能力不足。数据采集和边缘计算能力是工业互联网平台和工业APP能够进行高效的数据采集、清洗、处理和分析，以及后续构建智慧解决方案和工业机理模型的基础。但目前国内数据采集和边缘计算能力较弱，限制了平台和APP进行深度学习、数据分析和自主构建机理模型的能力。据统计，目前市场上超过60%的平台和APP边缘计算能力不足，制造业行业中超过50%的工业设备没有设置传感器，使数据采集点极少，采集困难。

    二是生产和研发领域的微服务能力较弱。微服务能力是工业APP具备服务特定行业、特定场景等细分服务能力的核心。但由于国内工业机理模型构建能力弱，工业APP缺少原生机理模型的支撑。据统计，目前我国有超过1万个工业APP，但其中约30%的工业APP无任何机理模型，这极大地限制了APP向专业化细分服务领域发展的能力。而且，目前市场上多数工业APP的主营业务依然集中在上云服务、数据管理等互联网领域，跨行业服务的经验、技术和专业知识严重积累不足，约束了企业向制造业专业领域拓展业务。

    三是国内尚未形成良好的开发生态。目前国内的工业APP和平台的开发生态环境依然处于初生阶段，对工业APP的内涵界定比较模糊，使不同企业甚至同一企业在不同时期对工业APP的理解不清晰、存在差异。另外，对商业模式的认知也比较混乱，尤其是以平台形式提供服务的企业，大多还处于投入期，没有到达收益期，业内也没有形成标准化的交易模式、成熟的信用体系、信息安全保障体系等，使许多开发者望而却步。再者行业内缺乏较好的开发激励机制，针对企业外部的开发者，主流的合作模式还是先收取第三方开发者的相关费用，开发成功后分成项目收益。这种模式在开发社区成立初期，对外部开发群体的激励严重不足。

    接口标准不统一主要包括三个方面。

    一是对不同设备的数据进行采集的协议标准不统一。目前国内对这类标准没有一个明确的定义，不同的设备、生产机床都有自己特有的数据传输协议，使数据采集的效率降低、难度增大。

    二是设备之间的互联以及设备接入平台的接口不统一。设备与边缘计算平台连接的工业通信协议、无线通信协议等是实现现场设备接入平台、数据格式转换的“咽喉”，但不同工业场景、不同品牌和用途的设备的数据通信协议不同。据统计，目前一个行业内的协议数量累计可达上百种，主流协议也多达约40种，大大增加了设备之间以及设备与平台互联的难度。

    三是行业之间的“接口”存在隐形隔阂，使工业互联网企业与制造企业之间的跨界合作变得困难。目前国内的制造业与工业互联网企业的跨界合作多数集中在企业运营管理、交易、金融等外围环节，生产、研发、流程监控等核心环节的合作实践不够普遍。一方面是由于大部分制造业与互联网产业之间存在较高的技术壁垒。除去通用性的互联网平台服务，制造业门类繁多，不同的细分行业或企业之间的需求存在很强的特异性，且越靠近产业链的上游，这种特异性越强。出于成本、互联网企业研发能力等条件的制约，许多制造业企业的实际需求难以满足。另一方面则是由于对制造业进行工业互联网改造具有研发成本高、效益回收慢的特点，与消费互联网相比劣势明显，致使部分专业的互联网企业无意付出额外的资金、人员涉足该领域。

    制造业与工业互联网融合，可以实现全要素、全产业链、全价值链的互联互通，进而推动资源配置的优化，大幅提高生产效率和产品质量，最终达到提升经济效益的目的。当前我国制造业正处于转向高质量发展的关键时期，面对更加复杂、更加专业和更加细致的企业需求，工业互联网产业必须选择符合国情和行业实际的路径务实推进变革，才能更好地帮助制造业实现提升经济效益和产业竞争力的目标。为此，需要从平台系统架构的视角出发，精确把握每层架构中存在的难点、痛点，以寻找正确的变革路径。在归纳分析各层架构主要问题的基础上，提出以下推动工业互联网产业变革的三条主要路径以及相应的保障措施。

    我国制造业整体数字化和信息化水平较低，中小企业众多且发展差异较大，仍然处于工业“2.0”“3.0”阶段的企业众多，极大制约了工业互联网在制造业中的应用，很难使广大中小企业在短时间内完成信息化、智能化改造。在这种现状下，应采取一种由表及里、逐步做强的发展路径，即从最基本的“生产上云”改造入手，逐渐开展企业运营的信息化改造和生产制造的智能化改造，并同步推进核心技术的研发突破。这样既可以满足我国制造业转型升级的要求，又符合我国工业互联网的发展实际。

    一是要积极推广云制造、ERP、MES等基础性技术和软件在云端平台的应用，帮助企业以较低的成本实现最基本的信息化改造。二是要推进通用工业机理模型、通用分析算法、通用工业微服务模块等基础性、通用性技术的研发和完善。通过建立机理模型、智能算法与工业微服务库，提供可重复使用的分析算法、机理模型、微服务模块等服务，可以有效利用核心层的特征实现规模经济。三是要重点突破边缘智能、大数据分析、数据采集等方面的核心技术。构建自主研发的边缘数据采集、边缘计算体系，以提升设备接入平台的能力，实现海量数据的汇集；突破海量、异构、多源的工业大数据管理与分析技术，建立同时具备大数据转换、清洗、存储、分析挖掘能力的基础性服务平台，从而达到降低应用层研发成本、提升针对性服务能力的效果。

    制造业高质量发展要求企业应具备满足定制化和个性化需求的能力。相应地，在工业互联网服务制造业转型的过程中，也需要具备满足不同行业、不同企业、不同流程和不同场景的个性化需求的能力。近年来我国的工业互联网服务平台、工业APP数量增长迅速，但其中大量应用仅具备技术展示的功能，能够付诸于实践的场景十分有限，整体看目前应用层的实用性较差，使用效率较低。为解决这种现状，需要拓展服务领域，同时增强应用的针对性和精准度，最终实现范围经济。

    一是紧密依托核心层的基础性平台，降低开发成本，建立提供更专业服务的行业级平台。这种平台需要具备丰富的行业知识，对行业运行和组成信息的掌握要更加全面。同时，还需要具备一定的汇聚数据和资源的能力，即通过战略合作、自主采集甚至购买的方式，将上层基础性平台的算法和模型，以及政策、金融、人才和行业发展等领域的数据汇入平台，并通过对数据的应用和管理，进一步提供更加专业和丰富的服务。二是以行业级平台为依托，在下游进一步建立面对特定场景、提供个性化微服务为主的企业级平台和工业APP。这需要平台和APP掌握更加专业化的技术、知识、经验和模型等工业原理，与用户企业的设备提供方、软件提供方、标准制定方以及同时提供其他服务的ICT企业之间建立起良性的合作机制，并结合具体智慧社区应用场景，为企业用户提供优质的微服务。三要建立机制完备的工业APP开发者开源社区，以促进工业APP发展的良性循环。开发者社区可以汇聚企业和外部的个人开发者，围绕繁杂的企业需求开发一系列工业APP，之后再由其他开发者结合具体使用情况进行迭代开发，从而促进工业APP的海量产出和持续迭代升级。

    接口缺乏统一性会极大降低设备与平台之间、企业内部之间、上下游产业链之间、不同领域之间的互联水平，导致信息和数据难以实现集成和共享，形成“信息孤岛”。而推进接口标准的统一化则可以解决多类型设备同时接入、多源数据解析、数据格式统一、海量数据管理及边缘计算等工业互联网的核心问题。因此可以说，接口层各主体的统一化进程是工业互联网变革能否成功的关键所在，主要应从以下三个方面开展：

    一是推进通讯协议的标准化进程。对标目前国际上主流的OPC通讯协议、Modbus通讯协议和CAN等多源数据解析技术，加快研制以时间敏感网络技术为基础的TSN（时间敏感网络）+OPC UA（OPC统一架构）工业互联网通讯协议标准，以打破碎片化的通讯协议格局，统一领域内数据链路的服务标准，打通工业互联互通的最后一公里。二是推进标识标准的统一。规范工业互联网标识的编码、存储和采集标准，以识别不同的机器设备和算法等虚拟对象；规范标识的解析标准，使每个标识编码背后的数据和信息相互关联起来；规范标识的交互处理标准，以实现对标识所关联数据的处理操作。三是推进工业互联网应用领域各项标准的统一。具体包括用于规范工业APP的开发方法、参考架构、应用评价、应用模式、产权问题等方面的开发、应用、体制标准；规范各行业在工业互联网应用领域的指导准则、技术标准、管理规范等的行业应用标准；规范设备、控制系统、网络、数据、平台、工业APP等各方面的安全标准。

    我国工业互联网发展基础薄弱，同时整个产业的建设具有投入大、周期长、受益慢的特点，因此，在推进工业互联网变革的关键时期，需要从政策扶持、环境营造、人才技术支撑、安全保障等各方面采取相应保障措施，为工业互联网高质量发展营造良好的外部环境。

    在政策扶持方面，要制定完善的财税、金融等激励优惠政策。明确财政资金的使用方向，保证专款专用，同时切实减轻工业互联网企业的税费负担。要加强产融合作和金融监管，正确引导金融资本的流向，精准对接企业需求与金融服务，同时要进一步明确制造业、工业互联网与金融业之间的关系，防止出现产业“空心化”趋势。

    在发展环境营造方面，要加强政府引导，完善相关服务体系和监管体系。对于老旧的或现存不适用于工业互联网产业的服务体系和监管体系，要创新思路，尽快建立健全数字化、专业化、针对性强的服务体系，同时建立能够防风险、保安全、兜底线、明责任的全新监管体系，努力营造支持工业互联网发展的良好外部环境。

    在人才和技术支撑方面，建立完整的人才分层培养和供给体系，在大力培养高端研发人才和复合型人才的同时，重视技术型、操作型工人以及营销管理人员的专业培训；发挥政府作用，强化产学研合作，充分调动各领域科研人员、技术人员、操作工人和管理人员的积极性和创造力进行协同创新，尽快突破技术瓶颈，为工业互联网变革提供技术保障。

    在安全保障方面，加快构建完备的工业互联网安全保护机制，完善安全保障顶层设计，鼓励推进安全芯片、漏洞防护、监测预警等方面的技术研发，增强平台和APP的数据安全保障能力，以提升应用的可信力。