多年以后，當轟鳴的機器、嘶嘶的泵閥管道和旋轉的風機，都被人工智能接管而自主運行，那些遠離現場、偶爾看一下空氣中全息儀表的操作者，也許他們會有時間回看二十一世紀第三個十年開始的前后，何種努力推動了后來的工業傳奇。在這樣的回憶錄中，工業互聯網，一定是值得圈出來的重點詞匯。

那個時候，它被標記成什么？

工業互聯網是一道啟蒙的閃電

2012年GE提出Industry Internet（工業互聯網）這個概念的時候。實際上它并未引起太多注意，究其原因，它并沒有任何一項實質性的技術。數據分析、邊緣計算、工業APP、微服務等，這些都是現成的技術，工業互聯網將這些合在一起，給了一個全新的名稱。

工業互聯網帶來的是一個啟迪人心的概念，就像天邊的一處閃電。這是啟蒙的閃電，所有的人都看見了它。它帶來了數字化的共鳴，令人震撼，那是工業思維需要為之動容的地方。

然而閃電只是閃電，卻無法成為為人所用的電力。

工業現場，是大量工業知識的薈萃之地，而與工業相伴相生多年的自動化，替人們接管了對機器的控制。而工業互聯網試圖將工廠的動力歸因于“數據石油”，點亮機器的心智，機器看上去有了新的主宰者。

那么，如果沒有工業互聯網的概念，自動化會不會走到今天這一步？

不妨看看自動化領域發生的事情。就數字化而言，自動化技術都在進行脫胎換骨術，大部分都跟軟件緊密結緣。從機電一體化，到機電軟體化，邊緣控制、物聯網、數據分析、實時定位等，工廠里面一直也沒有停止推進。許多自動化廠商都開啟了“硬件變軟”的戰略性轉型，與其說這是先知先覺，不如說來自工廠的需求也引發了自動化探索嶄新領域的沖動。

工業現場許多硬件在相互融合，芯片、軟件穿插其中成為主角。一個質量監測的鏡頭，會嵌入一塊計算芯片（或者就是微型工控機）。這使得邊緣側的控制器的能力大大提升。由于邊緣側需要大數據的預處理。自動化企業必須應對計算能力，將數據采集/傳輸、邊緣計算、實時控制等多重功能嵌入其中。這的確是傳統自動化企業，感受到來自物聯網和大數據分析最有影響力的沖擊之一。而IT企業、云服務商、新銳IoT、傳統企業的IT部門翻牌成平臺、服務器廠、以及中所謂的“數商”等，都順著工業互聯網之光，天降奇兵。

這些奇兵對工廠而言，都是有好處的。它引入了很多全新的思維理念，然而這未必是拜工業互聯網所賜。工業互聯網就像一個恰如其分出現的戰旗，迎合了所有人的需要。然而，值得注意的是，它自身并沒有產生標志性的技術，而昔日自動化技術正式登場的時候，可編程控制器PLC的誕生是里程碑的產品。

自動化技術與工廠的工程技術緊密地捆綁在一起。工廠之外的可拓展邊界，其實并不大。而工業互聯網則不同，它有著太寬廣的天字旗號，每一個廠家都可以以此為旗。大旗之下有黃金，工業互聯網背后是巨大的社會資源投入。當旗幟太多的時候，很多資金就會灑在工廠之外；或者即使灑在工廠之內，也是奇門遁甲。這也沒什么不好，只是工廠最需要解決的關鍵工業技術，將被漫天的精彩之中被冷淡。

如果工業互聯網只是自動化2.0，工廠或許會更加清靜。那些扶持工業的資源，看似更少，由于聚焦反而可以更多。

如果只是2.0，無控制非主戰

工廠現場，機器是主角，而控制則是神經中樞。無論是哪一種技術，來支配和推動工廠，首先需要解決控制的問題。可編程控制器PLC、工控機，都是繞不開的門檻。而控制之前，更有嚴密的工業機理推導。如果不能進入控制領域，如果不能觸及機械的基礎原理，那么工業互聯網的實施，永遠就是外圍賽道的守望者。

可以毫不夸張地說，現代整個制造工業的體系，都是離不開以PLC為基礎的自動化之上。自動化，可以從上世紀70年代通用汽車把可編程控制器PLC用在生產線上開始。當時的莫迪康（后來被施耐德收購）首創了梯形圖編程，用計算技術實現了邏輯和順序控制，從而開啟了自動控制機器的歷史階段。從這里起步，自動化開始載入工業化進程的程序，一臺臺機器、一家家工廠，都是從這里開始打表上車。

運動控制是機器自動化最重要的命題之一。它與電機、物理、幾何相關，本質是幾何學、動力學、運動學相關，因此也成為機器研發中難啃的骨頭。在PLC被廣泛接受多年之后，運動控制也按照PLC的架構，通過PLCOpen運動控制規范重新進行軟件定義，演化形成了新的控制分枝。

然而，PLC在國內的學術界引不起重視。也許是認為這樣一個老掉牙的話題，是不可能產生多少論文價值的；一個半個世紀前的產品，很難寫出高質量論文，也無法申請到課題。事實與此相悖，國內也不乏有價值的PLC論文發表在相關的SCI雜志上。問題是這是一種實踐與理論緊密結合課題，寫論文只是總結提高，作出成果一定經過實踐驗證。如果說，學術界不談PLC是一種悲哀，而工業界不談PLC與工控，則是不可思議。

就本質而言，PLC也是計算機，一種專用的工業計算機。但PLC的軟件體系結構，跟普通的計算機體系，大不一樣的。前者常用的編程預言梯形圖、功能塊圖、順序功能圖等編程語言，簡單明了，而且必須采用實時操作系統，適合做機電類產品級開發；而計算機的C/C++，更適應做應用開發或者app，需要相對更好理解操作系統語言。

一般人很難理解工業PC機，為什么會長成PLC的模樣。PLC很容易被看成是低端產品，跟計算機完全不是一個等級。而實際上，二者只是維度不同，一個是機電產品維度，一個是綜合性應用維度。

以前許多仿真在PC機做完之后，要重新編碼，才能放到PLC上使用。然而兩種計算機世界，正在打通。現在很多仿真，已經可以不需要重新編碼，直接就可以用在PLC上使用。從2016年開始，最常見的科學計算與仿真軟件MatLab和SimuLink，就支持直接生成嵌入式C代碼或者順序功能圖語言SFC的代碼。如果將來上百種仿真軟件，都可以形成接口，直接應用在PLC之上。那么，這對于PLC使用者，是一個超級福音。

換言之，PLC技術是歷經五十年之后，依然寶刀不老。而且PLC系統的體系架構，自身也在醞釀顛覆性的創新，分布式控制節點DCN將要取代執行現場實時控制的PLC，一些實時要求不高的功能會轉移到處于本地自動化云端的虛擬PLC中。可惜，國內注意這把寶刀人不多。最重要的是，圍繞控制的技術，到處都是卡脖子的難點。許多底層技術，都在國外廠商把控之中。當工業互聯網成為人人追捧的青龍霸天劍的時候，那些PLC的硬骨頭攻關技術，被一帶而過。

PLC只是工業控制中諸多選項之一。工業軟件中的設計、仿真軟件工具也是如此。這些伴隨著工業現場多年的技術，骨子里浸透著工業基因，這才是工業發展的本質。而底層的基礎研究，則更需要扎根深究。

工業互聯網如果要解決機器優化的問題，必須去了解機器運行的原理。而這又指向了基礎研究。本世紀初，天津大學機械工程學院的黃田、田文杰教授，曾經研究了近十種誤差源中，哪項對五坐標并聯機床的影響最大？經過數學計算，發現轉角誤差（工作臺的旋轉），嚴重影響重復精度。這個誤差，必須嚴格控制。就這樣一個數學模型，對于提高中國機床的精度，有著非常高的理論價值，它也波及到了導軌等相關部件，都需要圍繞轉角誤差，重新考慮一遍。有的精度可以犧牲一點，有的需要更加精準，這就是一種系統觀。瑞士一家精密臥式加工中心，其工作空間體對角線偏差為15μm，而國內同類機床則要翻倍，精度完全沒有辦法比擬，就是因為國內機床缺乏控制手段。近幾年來，天大張大衛教授一直在強調，只有重視基礎制造精度，才能有智能制造。如果能夠嚴格控制進給軸轉角誤差，要投入時間和重視導軌安裝基面要刮研工藝。這些工作，可以大幅度地提高機床質量。沒有這種基礎原理的認知，機床質量就不可能得到根本性的提升，智能制造也就缺少根基。這是數控機床必須解決的控制問題。從工業互聯網的角度，很多直接來自數控系統的數據，固然也有價值，但相對于從基礎原理出發而得到的數據，效果不可同日而語。

如果不能抓住這些牛鼻子，那么企業將會陷入迷茫的數字轉型的洪流中；高校人才的培養，也完全不到位。新工科，不是來自既有教材的相互嫁接，而是來自于工業界的工業屬性導向。而政策制定有關部門，則會被新概念所綁架。

忽略到工業的根基所在，社會上大量的金錢將會被浪費，而工業只是得到了表象的改善，而始終未抓住本質要害。

如果工業互聯網只是自動化2.0，工業領域的成群結隊的諸多關鍵技術，將會有更多的存在感。

如果只是2.0，工廠5G幻影多

通訊與控制，是秤砣和秤盤的問題，二者從來沒有離開過。1948 年維納發表了[敏感詞]的《控制論》，一舉為整個工程世界奠定了控制的理論基礎。而這本書的副標題，就是“關于在動物和機器中控制和通訊的科學”。這帶有啟蒙性的標題，很好地說明了自動化的控制，根本離不開通訊的努力。

實際上，自動化也從來沒有停止通訊和網絡的努力。這一直都是主題。最早的信號傳遞都是通過電纜連接，過于笨重。現場布線也非常麻煩，特別容易出錯。這些帶著電纜的機器，就是一頭插著無數注射液針頭的大象。于是總線出現了，就像一個電話交換機，一條線可以代替多個不同電纜。

就在這個時候，各個自動化廠商借助于既有的設備優勢，形成了僅供自己設備才能使用的專用協議。這其實也是相當于給其他廠家挖坑，也是綁定用戶忠誠度的常見手段。于是，幾十種總線協議誕生了。如果說信息化孤島，很多是由于時間先后、業務不同等客觀原因形成，那么各家的自動化總線就是開發成本過高而不得不形成市場分割的產物，它是天生的設備孤島制造者。

現場總線自身呈現封閉性，把風風火火的辦公室商用以太網技術，擋在了門外，未能很好地利用了互聯網的發展。于是，商用以太網技術，自然就開始被進行改造，增加了實時性、可靠性和環境適應性之后，也開始走向工業自動化。由于有著廣泛的商用根基，因此成本較低，軟硬件資源豐富。

這是自動化的通信與網絡，在感知外部互聯網的發展，而做的自適應變化。而RFID、工業Wifi等無線技術，也在各種場合陸續加入使用多年。而[敏感詞]的超寬帶室內定位技術UWB，也悄悄地進入了現場移動設備的物料供給。這些AGV小車，將無需提前規劃路徑，它是靠著實時定位系統，與機器上消耗的原材料，進行交互。

即使沒有“工業互聯網”概念，這些實打實的技術進展，都并不會停下來半步。這些自動化技術的演變，只需要再往前拱一點，它就跟5G有了交界。這跟工業互聯網，并無直接的聯系。

5G在工廠，當然可以有很多用途。這是業界在歡呼“5G下工廠”的原因。“5G為工業而生”，背后似乎也有技術參數作為一種底氣支撐。然而，工業界的人，只要是埋頭干活的，都會很清楚，這樣的口號究竟是浮夸的。這是一個適合對上面匯報的喇叭。

工廠有很多設備，有各種奇形怪狀的遮擋物。在布設5G的時候，都需要繞開障礙物。而且所有無線發射，都是有電磁的，這也有可能導致威脅信號從信道進入。可以說整個車間，或許只有在大流量進出口的地方，才會用到5G。工廠里的機械設備的連接，只有非常有限的場合，才可能用到無線。而只要到產線端，尤其是到了控制端、到了控制器層面，5G基本是英雄無用武之地。

簡言之，在工廠，5G不可能用于底層連接。工業現場直接對5G說“NO”。這個現場，仍然是多年老對頭之爭，現場總線和實時以太網，前消后長十幾年了。工業以太網在一點一點侵蝕現場總線的戰場，目前已經有一半以上的份額。

5G在工廠，只能部分用在刀刃上。工廠現場，想靠5G之大旗，來提升工業互聯網之聲威，想象力大于可行性。

如果工業互聯網只是自動化2.0，5G在工廠或許會另有一番謙卑的姿態。

如果只是2.0，合該GE是先鋒

工業互聯網的急先鋒是GE，它以史無前例的高調，激發了這樣一道閃電。身先士卒，它以一己之力掀起了工業互聯網平臺的巨浪。其他各種廠商也都陸續跟進。而這個巨浪，只有在中國，被接浪而去，掀得更高。

如果說GE是史無前例，其實也并不準確。歷史總是會證明，一個人、一個組織、一種文化，是多么容易掉進同一個坑。

1980年，工廠的機器效率，也要做一次大的飛躍。牽頭者，GE也。

彼時GE正在迷戀于一種全新的自動化集成方式，名字叫做“未來工廠”。它將機器人、機床、驅動裝置和通訊等各家的產品，全部整合到單一的供應商手中。當時是美國制造業如日中天的時候。跟現在的頹勢完全不同，當時的美國機床行業在全球占有顯要位置；而GE與日本FANUC已經成立了合資公司，后者借助于GE的渠道，深入工廠（直到后來這個合資廠解散，FANUC已經占領了美洲市場）。如果再加上一個前端的設計軟件，就能設計-制造打通，機器之間的通訊也打通，一個完美的“數字化工廠”。

這樣一個計劃，看上去多么眼熟。四十年后，它仍然是智能制造、工業互聯網所追求的目標。

說干就干，GE從美國聯合電信公司（Sprint的前身）購買了計算機輔助設計軟件CAD的當紅明星：CALMA。CALMA在當時機械設計、工廠設計軟件領域，是超級人氣明星。它在產品設計前端，與后端的生產自動化完美地連接。所有的要素都齊備了，一個為大型工業企業而準備的“一站式”自動化工廠呼之欲出。

想一想四十年前，這樣的概念所帶來的沖擊。這是被GE寄予厚望的一把手項目，在耗資10億美元（相當于改革開放初期的180億人民幣！）之后。

一切都不順利。機器根本不聽使喚。招呼來的各路聯盟英雄是各自推諉。GE的銷售人員為無法交付的承諾而手忙腳亂。

七年后，“未來工廠”黯然消亡。聯盟解散，CALMA很快以象征性的價格被出手，它后來一蹶不振，退出江湖。

那個啟動“未來工廠”的人，就是GE的偉大功臣韋爾奇。彼時，他剛剛上任，正是他所向披靡的時代。這樣一個小小失誤，完全無關緊要。但韋爾奇一定告訴過后任者伊梅爾特這個故事。伊梅爾特在2013年開始，狂飆激進地發起了工業互聯網的推動，或許也是向前輩致敬的一種方式。

歷史少敬畏，現實多翻車。當下GE 工業互聯網的事業，已經安靜地為回歸定位，為包括寶潔在內的大客戶，提供多工廠的優化解決方案，這仍然是一個不錯的選擇。

如果工業互聯網只是自動化2.0，GE一定比任何其他廠商的認識，更深刻。

如果只是2.0，平臺戰略重新看

自動化供應商，都有一套物聯網戰略，跨越其產品范圍的全面數字化方案。所有供應商都在追求自己的IIoT和數字化戰略和解決方案。艾默生的PlantWeb、霍尼韋爾的Connected Plant、羅克韋爾自動化的Connected Enterprise、施耐德電氣的EcoStruxure、浙大中控的SupOS。有新有舊，長的十多年，短的兩三年。

物聯網平臺也自然成為自動化巨頭的標準配置。許多有趣的事情正在發生，但那只是表象，并不是真正的主戰場。

機器端、控制和傳感的邊緣智能，成為自動化廠商的一個關鍵陣地。硬件正在被嫁接更多的計算能力。而運動控制系統，也在被一一擺上桌面。那些傳統的執行機構等，包括日本THK和臺灣上銀的滑軌及滾珠螺桿、德國Festo的執行機構，都開始收集數據，通過數據分析，來進行控制。這正是自動化廠商最為嫻熟的陣地。機器人廠商都高度重視這一陣地的進展。無論是德國KUKA，還是日本FANUC，都下了大功夫。與國內熱衷的工業互聯網平臺而言，這些機器人廠家更專注于對邊緣計算的精準布局。Fanuc對日本一家人工智能PN公司進行連續投資，就是為了確保發那科能夠在數控系統、伺服系統以及機器人這些優勢領域，繼續鞏固堡壘。未來自動化領域的通訊、控制、數據指令的傳遞途徑。而邊緣計算將成為異常繁忙的數據港口。

邊緣計算的深度防御，是自動化對IT廠商進行交鋒的一張高級防御牌。“企業支邊”或者比“企業上云”，更加具有對機器的把控。走向邊緣計算，則讓自動化對來勢洶洶的云計算廠商，重新找回了自信。

這些平臺或者干脆還是解決方案，在中國市場上都統統地被叫做工業互聯網平臺。經過這幾年的磨礪，這些國外自動化廠商的思路已經基本明朗，工業互聯網平臺從戰略定位而言，已經確立為未來儲君。

國外自動化廠商巨頭們對于工業互聯網平臺的“儲君”定位，是一個進可攻、退可守的戰略。大家都有短暫的迷茫，也有流血的教訓。五六年前GE Digital新組建的2.6萬精銳兵團，在思科前高管的帶領下，以工業互聯網平臺Predix高歌猛進地切入，一時間大家都覺工業互聯網徹底掀翻了所有的牌桌；霍尼韋爾的物聯網平臺也曾有過多次的反復，而西門子MindSphere的戰略高度也是忽上忽下。最后，隨著Predix的黯然，低調撤回的時候，其他自動化廠商也都順勢踩了剎車。

擅長設備制造的德國，工業互聯網平臺也是翻了船。德國通快機床2019年全球排名第二，這家以激光為代表的機床制造商，五六年前推出了自己的智能工廠概念。這本是工業4.0的一種示范和落地。然而通快決定將這樣一種智能工廠的做法進行外延。它的工業互聯網平臺AXOOM在卡斯魯爾含著金鑰匙誕生，志在向工業界提供一套互聯網工廠的解決方案。“機器說話，AXOOM秒懂”，這是通快一度的座右銘。四年后，通快終于叫停了這個跟機器“對話”的項目，這個平臺被無奈出售。

而在日本，學GE最像的當如日立。它的工業互聯網平臺Lumada，已經是日本廠商中最為高調的了，或許是因為在GE Digital式微的時候它大肆吸納了大量GE外流的人才。然而，它仍然是在有限的領域，深耕大客戶。其他像三菱、NEC、東芝、橫河等平臺，則更要低調得多。

只有在中國，工業互聯網平臺，變成了當下最炙手可熱的工業明星。

如果工業互聯網只是自動化2.0，它真的需要去解決那么多的問題嗎？分門別類的各自聚焦，工廠競爭力會不會更高？

如果只是2.0，它能否成為新基建 

如果工業互聯網只是自動化2.0，舉國上下是否還會有如此大的熱情？

最近關于新基建的官方解讀，工業互聯網”被定義為信息基礎設施，跟“5G、物聯網和衛星互聯網”并列在一起。這真是一個語驚四座的解釋。工業互聯網，已經徹底蛻變成一張“網”，跟工業貌似遠親。

至此，“新基建”下的工業互聯網，已經泛化無邊、超級無敵。工業互聯網還要去解決工業最本質的問題嗎？在這種新基建的語境下，“工業+互聯網”被徹底切開。“工業”的事兒，就像《圍城》中形容書法作品中的“人”字中最后一“捺”，像昔日老太太的小腳，顫一下就沒了。工業互聯網的“工業”，就變成那一個小腳了。

一個概念，如果它無法說清楚準確邊界，那么它要作為一種大張旗鼓的推動，就要謹慎處理。如果工業互聯網是自動化2.0，那么很難想象它會敦促企業上云，敦促企業上服務器、上視頻、遠程辦公、上云財務。而這樣的一個結果，最開心的一定是云計算的提供者，同樣開心的是，后面跟著吃肉的服務器。

最近有一家服務器廠商說，大家對工業互聯網有誤解，以為這是大企業的事情，其實中小企業不要怕，因為這也是中小企業的機會。

聽起來，甚為有道理。那么這個誤解是什么？

這家廠商認為，企業把財務軟件放到云上，不再需要購買服務器，是工業互聯網；產品質量碼，從制造、出廠到流通都可以一碼到底，也是工業互聯網；幫助中小微企業貸款，還是工業互聯網。

如此事情，對企業當然是有益之事。只是，我們確認，類似這樣的事情，都要放到工業互聯網的池子里來管嗎？大量投入的示范工程，真金白銀的財政投入，真的打算解決這樣的問題嗎？工信部多年推動的兩化融合，稍微升級一下，不也就解決了嗎，何必要提升到新基建的高度？

換句話說，我們需要借著工業互聯網的名義，來推銷服務器嗎？

工業互聯網，貌似已經沒有邊界了。不僅僅是一個大菜筐，還是一個無底菜筐。無論裝什么都不拍，它可以包住所有人的需求。工業互聯網成為一架碩大無比的包機，每人都可以入座。只是IT和互聯網商，坐的是頭等艙；而工業本身的機器性能、設備機理、質量控制等要解決的問題，已經妥妥地疊塞進了包機后艙角落里的貨架下。

如果工業互聯網只是自動化2.0，它就注定不能像高速路一樣，車一駛入就可以跑。

小記：如果只是2.0，工業或將另行精進

如果工業互聯網只是自動化2.0，那么工業的本質，或許更易可見。工廠如果成為喧鬧的客廳，花哨的演示和夸張的音響，將只會讓工業核心聲音變得更加虛弱。

當然，每個時代的人們，都喜歡用飽滿的熱情，夸大當前的所見到所聞。而媒體的發達和無孔不入，讓人們更是深陷其中。這是一個時代的自我迷戀。在上個世紀五十年代末，時任美國副總統尼克松向赫魯曉夫炫耀“廚房（電器）革命”所代表小康生活的時候，背景正是美國家庭主婦深受各種電器廣告所迷戀，再也不用花費時間去做家務了。然而最終的結果是，家庭主婦們花費了更多的時間，來圍繞著這些電器轉。家務活不是更少了，而是更多了。而那個時候人們對于家電的未來憧憬，正如我們現在對AI接管生活一樣的期待，并無大異。

工業互聯網依然令人歡呼，它產生了神奇的融合力量。IT與OT的融合，再次被堅定地并放在一起。無論是工業4.0，智能制造，都離不開這個梗。只是，如果這是一個復雜的技術組合，無論參雜了自動化、數據分析、物聯網，那么它歸根結底，還是要回歸工廠制造的主線。參雜了過多的熱望，不分輕重緩急擠進所有的要素，資源配置就會被扭曲。工業自身難點攻關的主戰場，容易被忽略；而意在扶持工業的資金，則悄悄轉移到了體外的循環。而工業則依然是餓著肚皮，黃面瘦肌。

無論選擇了那種方式，這一頁都會翻過去。若干年后，當終于讀完了這段充滿了困擾和喧嘩的工業歷史的人們，是否會吶吶自問：一件碩大無朋的戰袍 ，如何可以成為每一個斗士的戰衣？