出品 | 大鲸项目组

作者 | 雨林下

头图 | 视觉中国

随着物联网、5G 网络和工业技术的快速发展，智慧城市、工业智能化生产等创新应用不断涌现，互联网的关注点也从消费端延伸到了生产端。

然而，工业生产的特殊性要求网络要能对环境信息进行充分感知，支持海量数据高速率传输，具备强安全性，各式具体要求为传统互联网的架构和性能带来了挑战，由此，工业互联网应运而生。

本文为“2022大鲸榜·产业数字化”系列专题报道，虎嗅访谈多位专家评委，呈现关键行业故事和趋势，这一期，我们和大鲸导师田娟聊了聊国内工业互联网的动态和进展。

田娟是中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所主任，主攻标识编码、数据方向，牵头制定标识解析相关20余项国家及行业标准，主持多项国家重大科研课题和工程项目。

以下为虎嗅对话实录，经编辑整理：

虎嗅调研：工业互联网和物联网的概念有相似性，怎样更清晰的做区分？

田娟：工业互联网可以说是物联网的升级版。自2009年“感知中国”概念的提出，我国物联网进入了快速发展阶段，尤其在前十年面向诸如智能家居、智能可穿戴设备、智能网联汽车等C端应用取得了长足发展和可观收益，基于信息感知和协同交互的物联网技术仍在持续影响和改变社会的生产生活方式。

随着互联需求逐步向工业企业内部的生产设备、信息系统、业务流程、产品与服务和人员延伸，如何抢抓新一轮工业革命机遇，构建数字驱动的工业新生态，已成为全球经济竞争的新制高点。为此，2017年国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业” 发展工业互联网的指导意见》，正式提出了“工业互联网”的概念，这份纲领性文件极大助推了工业互联网的发展势头，令网络化开始向B端尤其是制造业深入。

工业互联网分为三大体系，网络、平台和安全，标识解析作为网络体系的重要组成部分，是支撑工业互联网互联互通的神经中枢，是实现全球供应链系统和企业生产系统间精准对接，以及跨企业、跨地区、跨行业的产品全生命周期管理，促进信息资源集成共享的重要基础。

工业互联网标识解析体系这一新概念提出的初期，我们给产业界做了大量的科普工作，标识解析本质是什么，价值在哪里，如何建设与应用，认知上的共识是新体系发展壮大的基础。

自2018国家顶级节点、二级节点等基础设施开始建设以来，到2020年底标识注册量突破1亿，历时两年时间。但从2020年到2021年，一年的时间里，注册量飞速涨到了百亿，这表明标识解析已经获得了业内的认可，企业也在逐步看到效益。

虎嗅调研：标识解析技术的重要性在工业互联网中具体是如何体现的？

田娟：在工业互联网发展的过程中，标识相当于给所有进入网络的工业要素（物理实体或虚拟资源）一个唯一的数字身份，用于在网络中找到其相关数据存放的位置或具体信息。

通俗来讲标识就相当于“身份证”，在整个工业互联网里发挥数据索引的价值，这一点和互联网域名服务类似，但在工业互联网中服务的对象产生了本质变化。

工业互联网背后连接着数以万计的资产，需要服务主体颗粒度更细、服务性能要求更高，所以，标识解析的服务能力不单单是索引，还包括数据采集、信息交互、公共端侧应用和垂直行业应用等。

另外，安全可靠也很重要，由于工业互联网中可能涉及工艺机理、制造流程、工业产能等企业核心数据，尤其需要重视数据隐私保护和传输通道可信。

我国工业互联网标识解析逻辑架构主要包括根节点、国家顶级节点、二级节点、企业节点，以及递归节点。目前，落地北京、上海、广州、重庆、武汉的5 个国家顶级节点稳定运行，南京、成都两个灾备启动建设，189个二级节点已上线，新一批行业性二级节点正在快速建设和探索。

标识技术在自动识别领域很早就有，经过长期产业实践积累了丰富的经验。工业互联网概念提出后，它又被赋予了新的能力，自动识别和网络寻址叠加在一起形成了新的基础设施，为企业尤其是制造业的全面连接和广范围应用提供了保障。但说到底，它是一个基础工具，很难独立产生直接效益，怎么样用好标识解析，不是简单告诉企业就能实现的，需要在不同行业里摸索总结。

虎嗅调研：结合最新的标识技术发展方向，有哪些应用场景可以从中受益？

田娟：我们在和工业界去探索的时候，确实发现一些新需求，也在创新解决思路。

主动标识载体技术就是一个方向，它是指具备联网通信能力，能够主动向解析节点、应用平台发起连接的新型载体技术，如物联网卡、通信模组、芯片、物联网终端等。

比如，在电网检修时就可以起到很好的辅助作用，以前检修员要开车到公路上挨个点位检测信息，维护成本很高，但主动标识载体可以将标识与电网设备绑定，基于载体的双向通信能力实时获取设备信息，基于解析体系的认证机制保证信息传输的高安全性，大大降低了人工现场检测的成本。

还有就是我们正在发力研究的标识数据模型。过去企业建设自己的数据服务体系时，有上千上万种的业务模型，服务于不同的业务系统，模型的关联、业务系统的衔接等等都是企业数据治理的难题，需要投入大量人力物力进行改造。但如果能采取一种工业界通用的建模理论，那么就可以更轻松的实现跨平台信息关联和数据获取。

举个直观例子，我们给控制器打上标识，并建立控制器转速匹配函数，按照标识数据建模方式形成包含标识信息、控制器属性、转速函数的实际逻辑模型，存放在公共库里，当客户需要按规格采购时，就能快速匹配出符合转速要求的控制器。

以上这些新技术的产生，其实都是以工业界的实际需求为发起点，我们才做得到固化并使用。

虎嗅调研：对于工业互联网的下一步发展思路有什么建议？

田娟：如今，工业互联网第一步的基础设施建设已经有了大致形态，接下来怎么真正把它用起来是产业界最为关注的。对于标识解析而言，有两方面工作或将带来较长远的发展意义。

一是标准化推进，标准化是推进新技术落地和推动规模化发展的重要支撑，同时也是抢占国际先机的关键抓手。近几年依托中国通信协会和工业互联网联盟，标识解析布局了近80项标识解析技术标准，受到了各界的关注，通过标准化标识解析体系的部署建设逐步规范、成果转化逐步加快、产业生态逐步壮大。

二是应用方法论提炼，标识的应用规模发展如何从单点应用变成可复制的、可规模化的应用是可持续发展的关键，依托工业互联网产业联盟已在17个垂直行业开展了应用模式的探索，形成了一批行业应用指南，方法论的研究从本质上进一步明晰了标识的机理，印证了标识的价值，有助于从垂直行业快速推进标识应用并形成产业效应。

「大鲸榜」，是由虎嗅智库发起的产业研究性榜单评选，旨在用前瞻性的眼光持续寻找数字化领域有远见、有持续创新动力的成长型企业，通过深度报告、多维洞察、案例解读、定制咨询等新型研究服务，来推动中国产业数字化发展。

本文为“2022大鲸榜·产业数字化”导师专访系列最终篇（点此回顾产业数字化研究报告）。下期我们将聚焦食品饮料行业，并推出全新消费活力象限。旨在通过调研，一方面寻找具备年轻化特征或数字化基因的消费品牌；另一方面，了解当下消费品牌在不同环节中的数字化要求、探寻年轻消费者的选择偏好及深层动机、解读品牌数字化布局的创新举措和失败尝试。

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