由于历史原因，在当前的工业界，网络通信主要的特点是：)现网各式老旧接口及布线，运维/改造困难：单个系统模拟线缆多(大于00根)，排障困难；改造工程成本高(十万~百万RMB)；2)系统封闭，新应用集成困难：设备接口、数据格式、数据含义都是私有的，各子网形成信息孤岛，运维强依赖原厂高额现场服务；3)总线带宽速率无法满足新技术需求：链接方式限制带宽速率(如：RSKbps，工业以太网≤00Mbps)，无法满足海量数据采集回传和数字孪生、视频实时智能质量检测、VR/AR现场运营维护等需求。为了满足智能制造的智能决策，需要所有的数据可观可测可控才能决策，因此必须保证所有厂家、所有设备、所有软件、所有OT/IT/CT系统的网络互连、协议互通、数字模型语义互操作，现有工业网络遇到极大挑战，“分久必合”，未来网络跟随未来产业的发展趋势需要逐步走向统一：网络层面：采用打通OT/IT/CT网络兼顾工业现场实时性需求的通用网络技术走到前台，有线走向统一的以TSN为代表的新一代以太网，无线走向统一的以5G/Wi-Fi7为代表的新一代无线网络。协议层面：采用OPCUA/MQTT/Restful等通用ICT协议，打通OT/IT/CT应用接口。数字模型：全球工业OT/IT/CT企业已经意识到，正汇聚一堂浩浩荡荡地统一各种工业设备、工艺、产线、工厂甚至企业的数字化模型，以OPCUA、VDMA等为代表。软件定义网络SDN：SDN技术的引入，使能工业互联网的自动化，实现全网集中管理和控制，业务快速开通、快速调整。进一步，基于OICT融合的云边管端包括所有终端、网络、边缘计算、云计算在内的整个工业互联网体系架构可以获得了前所未有的可编程、自动化和控制能力，从而可以构筑高可扩展的、灵活的数字化网络化智能化的工业互联网，满足快速响应工业柔性业务的变化和最终用户及市场弹性定制化需求，演进到软件定义工业SDI。正如一枚硬币的两面那样，尽管中国制造向中国智造的转型升级前景无限光明，但面对新技术的不断涌现，以及新概念的接踵而至，大部分制造业企业在如何实现智能制造的选择路径中，不仅面临着认知上的偏差，更遭遇了全新的挑战，可以从两个维度来做观察：一是，制造业升级来看，制造装备和生产过程的数字化是基础，也是起点，没有制造装备与系统的数据采集、互联互通，就无法实现制造业的数字化、网络化，更别提智能化。这也恰恰是现阶段制造业转型中最大的“痛点”，主要的挑战体现在：其一，大量制造业工厂中老旧设备众多，且存在大量的“哑设施/哑设备/哑终端”；其二，工业领域的设备种类及品牌繁多、协议标准不一，不同年代、不同协议、不同接口之间的设备往往也难以兼容。由此带来的问题是，工业现场一方面很多设备数据无法获取，首先要解决全面感知问题；另一方面出现很多碎片化的数据，如何完成数据的第一时间处理，并且通过可靠传递到云平台上；同时，如果“云边端”之间不能有效地打通，制造业的数字化转型升级也就无从谈起。二是，从IT和OT的融合看，二者之间也缺乏相互的融合与贯通，这是因为过去在制造业领域往往把IT和OT视为业务的两个截然不同的领域。其中IT专注于管理信息处理所需的所有技术，而OT则支持物理价值创造和制造过程所必需的设备，传感器和软件等。平台和生态双轮驱动整体解决方案首先，是标准化，指的是在标准或者协议方面尽量帮助用户做到统一化、标准化、规范化，由此让目前制造业中分散的数据能够更好的聚集起来。一方面，凭借自己多年的经验积累，整合行业内多种标准与协议，自身产品及平台可实现多协议的兼容与转换。如通讯网关ECU-25，就可兼容解析多种通讯协议。另一方面，是携手行业联盟、产业上下游企业，积极推动统一行业标准，来加速标准化实现。如年，携手英研、诚迈、Canonical、Lineo、瑞相、RTSoft、Timesys、中科创达和Witekio等成立嵌入式Linux与Android联盟，共同推动开放、标准化的Linux和Android软硬体架构。从底层技术端来说，尽可能的把这些碎片化的信息统一和规范起来，变成有效的数据，这样基于这些数据就能够展开下一步的工作，当然这个过程并不是一蹴而就的，研华科技希望通过一步一个脚印去实现标准化的目标。由此带来的好处是，这些标准化和统一化的底层设备可以让制造企业简化安装、简化维护，同时也解决了制造企业在设备使用中获取数据难、维护成本高的“痛点”，为企业通往工业互联网或智能制造搭建了一座桥梁，形成了一个触点，更好的推进了制造业的数字化、智能化发展。其次，是平台化，我们知道制造企业需要的并不是单点分离式的设备，而是连接制造业资产，打通连接层、平台层、应用层，提供端到端的一站式解决方案，因此这中间的连接器就是位居核心位置的工业互联网云平台。据了解，工业互联网云平台自年发布以来，至今共经历了四个版本迭代，最新的WISE-PaaS4.0在底层技术架构上从原本的CloudFoundry转换为Kubernetes；在微服务和数据中台方面，沉淀了包括数据可视化、设备资产绩效管理、AI模型训练与部署框架服务(AFS)等功能模块，以“开箱即用”的方式加速助力工业App的开发与运营。不仅如此，WISE-PaaS4.0平台内含与WISE-Marketplace物联云市场连动的机制，包括CatalogService、ListingService等，用户也可直接透过EnSaaS管理界面快速搜寻、订阅WISE-Marketplace中的App或底层资源服务。可以这么理解，WISE-PaaS4.0平台是帮助企业完成工业互联网乃至未来智能制造转型升级的核心基础，是从到N，从单场景应用到多场景应用不断延伸的重要支撑平台。最后，是生态化，如何更好地与合作伙伴一起将领先的技术、产品和服务赋能用户，为不同行业、不同规模、不同业务需求的用户“量身打造”出可以帮助他们转型解决方案，同样也一直是面对市场时思考的重点。为此，提出了AIoT共创的商业模式，持续推进"共创"策略，与各垂直行业的优秀解决方案商及系统集成商进行合作，一起共创更多的工业App，突破应用集成困境，加速物联网落地。希望建立起以WISE-PaaS为核心的物联网生态体系，进一步串联起更多系统集成商与开发者，一起开发更多的工业App。产业数字化的整体构架分为三个层次，分别是物理层，平台层和数据层，物理层有传感器、智能硬件和部分软件组成，主要负责数据的传输和生产执行，实现与平台层的信息互联；平台层主要大数据平台和云计算平台组成，负责提供数据的存储和计算；数据层由数据汇集而成，通过不同行业间的数据互相支撑，提供多样化的应用服务。三个层次构成新的系统，物理层的规律和数据映射到数据层，反过来用数据层挖掘的知识对物理层的流程、管理进行优化，带来整体效率的提升。三个层次与工业的结合构成完整的CPS，将打破产业链之间的“数据孤岛”，促使数据在行业内部流动，使得工业与其他行业的协作支撑成为可能。当前数字化已经贯穿整体工业制造的全流程，覆盖研发设计、流程生产、项目管理、供应链等多个过程，并推进茶工业产业链向销售、服务、办公延伸，并基于多样化的新兴技术，创新研发新产品和新服务，使得数字化的应用场景得到不断拓展。由于不同行业的发展特色不同，因此在推进数字化转型的过程中侧重点也有所不同，综合不同行业的共性特征，得出工业数字化的六大应用场景。--流程生产数字化在流程生产中的应用主要体现在两方面，一方面通过工业机器人、自动化生产线、智能仪表等智能设备，减少对人工的依赖，提高生产效率和产品品质，并有效采集流程生产中的数据；另一方面通过工业互联网、MES系统、PLM系统的应用，对生产过程实现智能化管理，并有效分析工业机器人和设备的损耗情况。--研发设计工业产品的研发设计逐步趋向“以用户为中心”，依托售后和调研得到的大数据分析为客户提供精准画像，并依托大数据评测分析产品优化所需的材料、并提升产品各个环节的效能技术，以此实现产品的创新，加速产品的迭代。而在设计方面，除去CAD、CAE等较为成熟的数字化应用工具外，3D打印、VR等新技术也在产品设计中得到应用。--项目管理工业的项目管理覆盖财务管理、客户管理、供应链管理、产品质量管理、设备管理、库存管理等多个领域，依托工业大数据平台，目前CRM、ERP、SCM、APS、EOS等管理系统已在上述领域得到广泛应用。而不同行业拥有特殊的管理系统，如食品行业的质量可追溯体系。--产品销售数字化推进工业的产业链进一步向服务延伸，销售是主要的服务赋能环节，通过建立电商渠道扩展工业企业的销售网络，并依托数据分析、深度学习等技术分析销售大数据对客户进行精准营销，随后将数据反馈用于工业企业调整产品生产的进度和产品研发创新。--增值服务数字化服务已用于呼叫中心、在线客服、网络课堂、培训认证、知识库等方面，围绕客户、员工、研发人员提供多方面的服务。--办公服务办公服务也是数字化在工业中的一大应用场景，应用于办公网络、办公桌面、协同办公、视频会议等，提高办公的效率。依托数字化手段，减少如疫情、自然灾害等对办公的影响。“新基建”并不是科技公司的专利。和“懂行”的伙伴一起迈向数字化未来，每一家企业都可以成为“新基建”的一分子。以5G、云计算和人工智能为代表的新一代数字技术，在很多应用场景中发挥了至关重要的作用，也验证了“新基建”的价值和意义，再次打开了企业的发展新思路。然而当数字化转型进入深水区，对每一家传统企业来说都是知易行难，迫切需要有“懂行”的人来和他们一起梳理数字化转型需求，填补传统业务场景与数字技术应用之间的鸿沟。每个行业业务迥异、数字化转型的需求千差万别，没有长期耕耘且全身心投入其中，不可能发现核心业务的场景化痛点，更没法与企业在同一频道对话，难以共同创造出数字化转型的价值。要做到“懂行”，唯有切身参与，沉浸其中，才有能力将技术应用与业务需求相融合，形成真正创造价值的行业场景化解决方案。当前，市场不确定因素增多，变化正在加速；疫情影响着世界信息产业格局的变动，过去浅尝辄止的数字化，正在被深层次的数字化转型所取代。现实中，很多数字化转型项目在设计之初规划得相当完善，但实施之后效果不尽如人意，最大原因在于只注重技术本身，而没有深入到行业的生产决策系统中去、理解关键业务场景转型的需求。唯有准确识别出关键业务场景的真正堵点，才能推进行业核心生产决策系统的数字化转型。提升识别关键业务场景需求的能力，必须对行业有足够长时间的专注。比方说以前企业在购买ICT设备(信息通信设备)的时候，

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