引言：随着科学技术的不断升级创新，5G时代悄然而至。5G与互联网的深度融合，进一步推动了消费互联网和工业互联网的发展。那么，如何利用5G、AI技术、大数据进行产业的迭代升级？5G的到来又将为工业互联网带来哪些新机遇？本次论坛特别邀请到了4位嘉宾为我们答疑，分别是Nokia shanghai bell CIO Jay Ren、杭州三之一智联科技首席顾问丁少华、京东方副总裁王洪、格创东智产品总监李楠博士。

 话题1：5G、新基建对于工业互联网可能带来的机遇和发展是什么？

Nokia shanghai bell CIO Jay Ren

5G作为新基建范畴内的核心科技之一，相比于4G、3G等传统通信技术，具备高可用、高并发、高带宽的特性，作为新一代通讯技术整体性能提升显著。5G技术能把通讯延迟的时间从原来约100毫秒提升至约1毫秒；带宽从100MB bps 提升到10GB bps；由于5G的高并发个性，未来联网的设备数量，将从现在全球一百亿左右的规模上升到未来千亿规模。

从广大消费者的直观体验角度来说，在3G 时代，微信社交媒体，移动互联网逐渐变得成熟；在4G时代，短视频和直播发生了爆发式增长；随着5G时代的来临，新的技术全面商用化之后，新的杀手级应用，行业颠覆机会将出现在哪里呢？目前业界各大研究机构、咨询公司普遍认为，最大的颠覆和商业机会将出现在物联网与工业互联网领域。

从技术层面来说，5G的技术特性能够实现一定程度上通讯带宽与性能的提升，另外还有助于设备能耗与成本的降低。通过低延时视频传输，高敏高精度传感器的使用，大量高频次的数据收集，对现有工业化、工业设备、生产设施进行实时、高并发的感知与控制。通过5G端到端生态中的高速无线通讯，网络切片，边缘/区域/核心云混合计算等能力，突破过去嵌入式边缘计算和核心云计算的性能效率瓶颈，为全面自动化智能化管理与生产建立了基础。未来帮助企业通过能力与效率的进一步提升，实现营收的增长。全新的5G技术场景在新技术平台的基础上，将进一步提升安全性、可持续性与成本优化，带来众多创新和创造价值的机会。

丁少华 杭州三之一智联科技 首席顾问

5G作为新基建的一部分，在国家的支持鼓励下，5G基础设施的建设会加快，这也将大大促进工业互联网应用场景落地。在工业互联网领域，将有两个方面会加速前进：

第一，在消费端的应用。消费端主要是基于网上的新产品展示。例如汽车领域，做网上的新产品展示，可以展示汽车的性能表现以及生产工艺。这一举措对于拉动汽车消费、掌握销售线索、减少营销成本起到至关重要的作用。同时可以实现线上培训、在线技术支持与服务、远程指导，无论是实时性、生动性、具体性，都将超越3G、4G的表现。5G技术将进一步推动互联网营销、互联网服务的场景落地。

第二，企业内部运营方面的应用。工业互联网比较重要的应用场景将落地在预测性的设备上，设备维护预测性、安全管理预测性、环境保护预测性等等。在质量管理方面包括大量的环境感知、工厂运营、生产线运营的实时监控。5G将实现远程、实时的工业互联网运营管理。尤其在工作环境对人体健康具有一定影响的行业，将会得到广泛应用。

王洪 京东方 副总裁

工业领域的互联网，与消费互联网具有很大的不同，首先体现在工业互联网对实时性、安全性的更高要求。而5G的大带宽、低延迟、泛连接，包括网络切片技术，恰好响应了工业互联网的需求。基础设施如何发挥效用，一定要与具体的行业、应用场景相结合。大数据和AI在工业互联网中的应用，也是如此。

以AI和大数据两个比较成熟且具有广泛应用场景的技术为例，它们在设备预防性维修和不良图像的自动分类上，落地场景比较成功，特别是在电子行业。究其原因，是因为它对企业来说拥有实在的价值，无论是运营效率的提升，还是对内成本的降低都有一定效果。从业务端来讲，客户的要求、用户的要求、业务部门的要求永远是不变的，不论采用何种技术，最重要的还是要在实际的应用场景中实现互联网的价值。

李楠博士 格创东智 产品总监

5G的建设，为整个工业互联网提供了一个比较好的底座。抽象来看，工业互联网就是万物互联，实现了工厂内设备的互联或者人机料法环的互联，工厂和工厂之间的互联，工厂和企业、消费者之间的互联等等。也就是说，工业互联网的应用是基于互联产生的数据，利用大数据技术、人工智能的算法挖掘业务价值。

目前大企业的工业互联网建设相对顺利，数据基础比较好，能够直接导入深度学习、机器学习算法，产生数据的价值。但是还存在大量的数据基础较差的企业，他们需要将数据基础打好。5G包括一些其他新基建工程能够推动企业将数据采集、数据融合做得更好。

5G和新基建是一个新的潮流，可以看出，能够有效利用5G技术将带动工厂效率的大幅度提升、成本降低。从全局来看，工业互联网建设之路还是任重道远。现阶段需要龙头企业带头去实践，在工业场景中应用新技术，实现新价值。为工业互联网建设提供宝贵经验。

 话题2：未来工业互联网能否跨越行业、模式间阻碍，实现各领域数据和应用的互联互通，关键能力是什么？ 

Nokia shanghai bell CIO Jay Ren

第一作为用户来说，要寻找适合自己行业和自己企业本身的技术方案，不能够盲目追求新技术本身。目前新基建的整个范畴内，5G是一个非常热门的主题。大家都在研判5G是否能够对企业运营、业务产生颠覆式的影响。但在某些特定领域使用传统的ITC技术，窄带，Wi-Fi 或者是Wi-Fi 6其实已经可以解决大部分数据互联互通的需求了。工业互联网建设要从场景出发，从自己的行业出发去寻找适合的解决方案。

第二对于行业本身来说，工业互联网可能会遇到的一个挑战就是行业标准的统一。从工业互联网本身来说，作为连接企业与企业，连接整个供应链、产业链的商业生态和未来的技术生态，目前的一大困难就是不同行业之间、不同的上下游技术提供商之间并没有统一的标准或者说对接的协议。谈到跨行业，跨生态跨区域的时候，工业互联网远远不如目前的电子商务、传统互联网这样的技术生态的技术标准化统一性高。

第三就是生态。目前有很多工业生产龙头企业越来越重视生态的培养，也认识到自己一家企业很难独立去做大工业互联网形成生态。所以如果行业联盟，能够牵头把企业组织起来，协调统一行业标准，形成一定的规模效应。同时政府加大在生态培育上的投入，给予一定的资本和政策的支持，从而吸引更多的初创企业、创新公司和行业玩家加入，为生态带来创新活力。这样我们的工业互联网的未来才能够健康发展，能够长久地为国家、工业制造现代化进程做出更多的贡献。

丁少华 杭州三之一智联科技 首席顾问

第一，由于工业互联网与消费互联网存在很大区别，工业互联网做标准化，做跨行业应用是比较难的。不同的行业，不同的企业，业务诉求及工艺条件等差异非常大。所以工业互联网领域要做这种跨行业的应用，并不容易。

第二，工业互联网领域的数据和整个应用的互联互通，最有可能实现的是工业企业的基础设施管理。比如说企业人员，通过工业互联网的技术，对能源的消耗，配送等等进行管理。能源企业可以进行数据共享、温度监控、空气压力监控。至于具体说到核心业务，产品生产的对接，主要还是行业的上下游合作伙伴。实施跨行业对接，难度较大。

工业互联网的关键能力，有些可以共用，有些不能共用。5G的联动性与人工智能是工业互联网建设两大关键能力。基于AI的基础，做业务场景的设计；借助软件厂商和云平台的服务商提供的数据存储服务建立生态群，生态群里包含多个企业，尤其是专业服务企业，他们能够在某一个特定行业，特定业务场景里提供解决方案的设计。

王洪 京东方 副总裁

工业互联网实现跨行业难度较大，但是从企业需求来看，工业互联网必须实现跨行业。工业和信息化部最近发表的指导意见再一次强调：未来三到五年，要培育两到三家能够实现跨行业的工业互联网平台公司。从国家政策的角度来说，也在不断推动工业互联网跨行业进程。

从某个角度来说，工业互联网现在已经实现了部分的跨行业。比如半导体显示行业，如何要向泛半导体行业来扩展，方堆场、PEB场、电池、太阳能都属于这个范畴，这其实也是跨行业的一种表现。从平台扩展的角度来说，大家有不同的思路，一种以生产过程为核心，向产销两端的应用扩展、与生态运营紧密绑定的工业互联网平台。还有一种工业互联网平台是侧重于供销两端的，广泛应用于大众商品交易的领域。

如果把工业互联网平台切分成不同层次的话，云平台、基础技术平台、大数据平台、AI平台，是可以实现跨行业的。实现工业互联网建设首要条件是国家推动，同时需要龙头企业进行示范拉动。相对于消费互联网来说，工业互联网真正能够推广和爆发的模式，目前一直没有突破。

李楠博士 格创东智 产品总监

我认为工业互联网建设的关键能力是生态和AI技术。物联网平台或者是一些基于大数据的品质分析产生的这些应用，从应用里面去抽炼出来一些比较通用化的工具性产品。比如说数据分析的工具、视觉检测的工具，以及IOT平台。用这些工具去做其他行业，包括汽车零配件、通讯行业等，具备比较好的适用性。

每一家企业的设立，同一个行业的不同企业，整个业务逻辑、管理的方式都不一样，这对于工业互联网跨行业造成很大困难。尤其是做数据分析，由于场景需要，客户需要导出数据，用来进行分析工作。由于企业往往为了保证数据的安全性而拒绝导出，所以这种模式肯定是不成功的，客户更希望厂商提供案例，并告知方法。所以目前格创东智更多的是以一种工具的形式提供给客户，同时会提供一些相关的技术性培训，帮助客户搭建一个工业互联网的关键用户群体。使得客户能够利用平台，结合自身的业务经验，快速输出业务逻辑。真正实现跨领域、跨行业的复制，也是十分必要的。

参会嘉宾提问：如果仅靠企业内部挖掘数据的价值很难快速提升，或者目前已经成了发展的瓶颈。工业互联网生态化中的数据安全该如何考虑？

王洪 京东方 副总裁：京东方推广的工业互联网平台，商业合作伙伴的安全性保障是我们非常重视的。京东方提供的是基础的平台能力，生态合作伙伴对于工业化平台最重要的贡献是他们对行业有深入地理解。京东方不会接触具体的业务数据，只是提供链接能力、AI能力、大数据能力，所以相对来说与数据安全的关系不紧密。

另外一种模式与消费互联网一致，是以单纯的服务化模式来提供的平台的各项能力，就是所谓的SaaS化给合作伙伴提供这种能力，这个可能与数据安全有一定的关联性。但是京东方坚持行业道德为先，不会接触到合作伙伴的数据。在法律层面，双方也会依据法律制定相应的规则与条款，用法律手段保证用户的数据安全。

工业互联网领域与消费互联网相比，数据和流量的问题不同，企业有大量沉睡的数据，没有真正发挥数据的价值。我觉得挖掘和发现沉睡数据价值的挑战可能比数据安全性的挑战更大。