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工业互联网场景痛点还没解决，谈什么工业元宇宙？

来源：晰数塔互联网快讯时间：2022年03月09日 19:43

2022年春晚，沈腾一句“在元宇宙里倒腾狗”内涵意味满满，似乎任何生意和元宇宙搭上边，都会瞬间高大上且“钱”景无限。

自元宇宙爆火以来，它被看成是“未来十年最强风口”、“互联网终极形态”、“人类灵魂最终归宿”，只有你想不到，没有元宇宙办不到。

在游戏元宇宙里，24小时沉浸式体验将不再是梦想；在社交元宇宙里，人类分身有术，足不出户便可以虚拟化身进行社交活动；在消费元宇宙里，所见即所得，线上线下购物的界限将不再明显。

不过，冷静下来想一想，以上这些元宇宙应用，均聚焦于C端。对于实体经济而言，更多作用于拉动内需，而非刺激供给。

工业元宇宙则不同，它直接作用于实体经济的供给侧。目前无论是元宇宙还是工业元宇宙，都没有权威定义。按照北京金山顶尖科技公司元宇宙研究院院长李正海的观点，如果把元宇宙看成一种技术，那么工业元宇宙，可以理解成元宇宙技术在工业领域的应用。它可以实实在在解决工业企业的痛点，从而产生经济价值，促进工业改进、创新乃至革命。

甚至在由多位通信、数据、金融等领域专家撰写的《元宇宙通证》一书中，已经将工业元宇宙奉为“一次留给中国制造业弯道超车的历史性机遇”。而上一个“弯道超车机遇”的主语——工业互联网，在中国的发展尚不足十年。

在元宇宙爆火的大背景下，工业元宇宙被提上了日程。一年时间里，英伟达、阿里、工业富联等大厂陆续释放出布局信号，工业互联网却被提到得越来越少。

那么问题来了，排除掉元宇宙概念带来的虚火，工业元宇宙是否真能扛起制造业弯道超车的大旗？从工业互联网到工业元宇宙，是“扯虎皮拉大旗”，还是“顺利交棒”？

01 工业互联网：应用场景难寻

工业互联网的火爆还得追溯到5年前。

2017年底，国务院明确提出工业互联网发展目标——到2025年，形成3-5个达到国际水准的工业互联网平台，培育百万工业APP，实现百万家企业上云。中央定调后，到了2018年，工业互联网产业集中爆发了。

这一年，工信部发布《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》，明确中国工业互联网进入为期三年的建设起步阶段；各地争相出台政策，如上海、浙江、广东等多地政府相继建设了工业互联网示范基地。

也是在这一年，蛰伏多年的互联网巨头和制造业龙头都推出了自己的工业互联网平台，到了年底，中国工业互联网平台数量达到269个，超过其他国家数量的总和。

在各地政府与企业的推动下，中国建设工业互联网的速度超快，截至2021年底，全国在建“5G+工业互联网”项目超过1800个，应用案例更是数以万计。

然而，量的繁荣，掩盖不了工业互联网应用场景的贫乏。

在今年1月刚召开的国新办“2021年工业和信息化发展情况新闻发布会”上，工信部指出，“5G+工业互联网”形成的典型应用场景有20个，重点行业领域有10个，这一数量并不算多。

具体到每个环节、每个场景的应用深度上，更是参差不齐。

根据中国信通院统计数据显示，在1000多个工业互联网应用案例中，工业互联网技术更多地被应用于生产过程管控和运维服务环节，占比分别达46%和17%，质量管理、能耗排放管理等传统领域由于优化价值大、切入门槛低，故增速亮眼。

而在产品工艺研发、供应链协同优化等环节，由于基础软件、硬件设备发展薄弱，应用占比不到10%。

（图片来源：中国信通院）

从应用功能上看，得益于视觉算法、传感器等技术进步，工业物联网应用以可视化监控、工业视觉质检等场景为主。根据IDC数据，2020年我国工业质检软件和服务市场规模达到1.42亿美元，预计2022年将突破2亿美元。然而，在需要预测性分析、安全预警等场景中，算法模型需要结合大量的生产现场数据进行训练，数据、算力、算法都存在严重缺陷。

可以想见，20个典型场景中，排除掉还在试错、建标杆案例的场景，真正能走向普及的场景屈指可数。

为什么工业互联网落地这么困难？

工业互联网的经典公式：OICT=OT（运营技术）+IT（信息技术）+CT（通讯技术），也即，通过把信息技术、通信技术，以及运营与自动化技术应用到工业领域中，实现设备和数据的全面联结，使实时决策成为可能。

（图片来源：林雪萍《终于说清楚了工业互联网》|3T融合一朝称王）

如果没有IT领域的工业APP，生产工人就只能靠“按按钮”、“拉电闸”来控制设备开关；如果没有CT技术，设备不能连接上网络，生产现场的数据就不可能传输到云端数据中心，为管理者提供决策参考。

值得注意的是，IT、CT在工业中应用需要前提——现场生产设备起码能通电、能联网、能连接上软件，工业控制软件起码能解耦、能互通协议、能迭代升级，这些软件和硬件层面的要求可以统一归为对工业OT技术（运营技术）的要求。

不难看出，IT、CT是工具，OT才是滋生应用场景的土壤。

谈及IT，中国的互联网巨头惊艳了全世界；谈及CT，5G已成为中国名片；谈及OT，差点意思，有点问题：

硬件方面，中国95%以上的高端PLC和工业网络协议市场被GE、西门子、罗克韦尔、施耐德等国外厂商垄断，本土品牌主要集中在国内低端工业控制系统市场。不知道设备的关键参数和运营技术，成为OICT融合的致命短板；

软件层面，中国90%以上的CAD、CAE、MES、PLM高端工业软件市场，被SAP、西门子、达索、PTC等国外厂商垄断，本土企业的工业软件大多集中在企业管理上。由于工业软件不仅需要代码，更需要工艺参数、工业知识、生产经验等作为支撑，这也是其发展相对薄弱的根源所在。

软硬件的短板，暴露出OT技术难以跨越的一座大山——如何将工业知识的积累和传递、人的经验，翻译成机器语言？

换句话说，小到某个工序的参数设置，大到供应链的精益管理，都需要转换成数据，工业互联网应用才有可能，应用场景才会开拓。

但是，在工业互联网的范畴下，APP、数据中心、指挥大屏呈现的一切都是二维的，如何能将机器设备的复杂运转反映清楚？不借助机器学习、知识工程等前沿技术，人脑的经验知识如何形成有效的数据模型？

02 工业元宇宙带来更优解法

工业元宇宙的范畴远比工业互联网宽泛，因此，也带来新的解题思路。

现在产业界普遍认同元宇宙包括六大底层技术：物联网技术、区块链技术、交互技术、电子游戏技术、人工智能技术、网络及运算技术。IT、OT、CT只能算其中极小的分支。

这些技术融合到极致，将会打造出一个三维的、完全平行于现实社会的虚拟世界。

将现实搬上虚拟世界将只是它的第一步。

在二维的互联网世界中，工厂操作人员只能通过二维的数字大屏来观测虚拟的工厂，需要鼠标点击设备、工位等才能查看实时状态。但在工业元宇宙中，理想情况下工厂操作人员只需要带上VR/AR的设备，便能以虚拟化身进入到虚拟世界的工厂中，不仅体验更逼真，而且信息传输也更及时，直接输入指令，就可以知道目标信息。

以英伟达Omniverse平台为例，宝马汽车正用它来模拟完整的工厂环境，在虚拟工厂里，生产线、原材料、产品一一对应，甚至连物理规则都有严格设定。每辆车大小10GB左右，一个系统可同时模拟300辆车的生产过程。

据宝马汽车管委会介绍，在数字工厂中，宝马可以让全球的工程师、设计师、专家等融合到一个场景中协作，共同从事产品规划、设计、模拟等工作。也许等技术成熟后，数字工厂能完成从产品规划，到最终上市的全流程。

（宝马虚拟工厂，图片来源：英伟达Omniverse平台截图）

工业元宇宙还必须将现实中的软件平台搬到三维世界中。

一家坐落在纽约的ShoP建筑事务所，其团队正在Omniverse平台上尝试针对不同的任务使用不同的软件，并将产生的所有数据汇总到Omniverse中集中部署和扩展。

ShoP事务所数字设计和交付合伙人Geof Bell表示：“通过Omniverse，我们能够以同一种方式汇总来自多名专家的数据、整理这些数据，并在正确的时间呈现正确的信息，辅以高质量的视觉效果，从而实现精彩的智能化设计。”

工业元宇宙更大的想象空间还在于一个更“低成本”的平行世界，这意味着，工业互联网中被卡脖子的基础软件、工业设备有了更高效率、低成本的解法。

以芯片为例，一位从事建模的业内人员曾向上海证券报表示，“古时候开个铁匠铺，哪里放锅炉，哪里放铁砧，影响不大，因为改错的成本很低。现在做一个芯片生产车间，随便一个小改动，现实环境里就是几亿元的投入。”

若能在虚拟世界中模拟产品设计、规划、生产、优化的全生命周期活动，就能避免在现实世界中实打实地投入这些成本。等到虚拟世界中将一切问题都解决后，现实世界工厂只负责生产，这一过程大大加快了产品设计迭代的速度。

国内某医疗机器人巨头的机械研发人员告诉偲睿洞察：“理论上，如果（元宇宙）技术足够成熟，我们将能够把进口设备的一切部件在虚拟世界中拆解、复现出来，而后通过反复调试和测试，反向得到设备参数，突破这一设备的技术难关。”

基础软件国产化问题也面临着新的破局视角。

英伟达CEO黄仁勋就曾表示，“在未来，数字世界或虚拟世界将比物理世界大数千倍，可能会有一个新的上海、新的纽约，工厂和建筑都将有一个数字孪生模拟和跟踪它的实体版本。工程师和软件程序员可以模拟出新的软件，然后逐步应用到实际中。在现实世界中运行的软件都会先在数字孪生中模拟，然后再下载到实体版本中。”

《元宇宙通证》中，专家们对这段话做了更直白的注解——传统的CAD、CAM、CAE、EDA等工业软件巨头们市场地位稳固，元宇宙化的变革动力不足。而在元宇宙中，综合集成、AI、沉浸感、虚实共生、经济体系、开放性等方面差距较大，这也给了国产研发设计软件企业一个弯道超车的大机遇，要把握住研发设计软件元宇宙化的历史性机遇。

当然，这一切的设想还仅停留在理论层面，工业元宇宙可以是更高级的工业互联网，也是解决当前工业互联网发展难题的最优解，前提是，它能够进化到足够好用的一天。