工业互联网，是相对“消费互联网”提出的概念。在消费互联网时期，互联网技术已经初步展现了其技术魅力，既创造了巨大的经济价值，又再次点燃了人类对于社会变革的梦想。正是由于消费互联网的巨大魅力，在工业互联网概念产生之后，人类社会也对工业互联网寄予了巨大的厚望。
工业互联网与消费互联网
工业互联网是互联网发展的新领域，是在互联网基础上，面向实体经济应用的演进升级。我们通常所说的互联网一般指消费互联网，与之相比，工业互联网的主要差别：
1.连接对象不同。
消费互联网主要是连接人、应用、场景、消费，而工业互联网是要实现人、机、物等工业经济生产要素和上下游业务流程重大范围的连接，连接的种类、数量更多，场景更复杂。
2.技术要求不同。
消费互联网对网络时延、可靠性等要求相对不是特别严格，但工业互联网在网络性能上要求时间更低、可靠性更强，同时由于直接涉及工业生产，工业互联网的安全性要求更高。
3.发展模式不同。
消费互联网的应用门槛相对较低，发展模式可复制性也强。完全由互联网企业巨头主导驱动发展。工业互联网涉及应用的行业标准比较杂，专业化程度比较高，很难找到普适性的发展模式。同时消费互联网产业属于轻资产，投资回收期短，社会资本投资人非常喜欢，而工业互联网相对来说是重资产，资产专业性强，投资回报周期长，存在认知壁垒，有大量的隐性知识。
工业互联网平台与工业PaaS平台
从工业互联网的定义上，有狭义和广义两种定义。狭义上，工业互联网是满足工业智能化发展需求，具有低时延、高可靠、广覆盖特点的关键网络基础设施，是新一代信息通信技术与先进制造业深度融合所形成的新兴业态与应用模式。广义上，工业互联网是链接工业全系统、全产业链、全价值链，支撑工业智能化发展的关键基础设施，是新一代信息技术与制造业深度融合所形成的新兴业态和应用模式，是互联网从消费领域向生产领域，从虚拟经济向实体经济拓展的核心基础。
工业互联网的本质是通过工业互联网络采集海量工业数据，并提供数据存储、管理、呈现、分析、建模及应用开发环境，汇聚制造企业及第三方开发者，开发出覆盖产品全生命周期的业务及创新性应用，以提升资源配置效率，推动制造业的高质量发展。其中工业互联网平台是工业互联网的核心，也是智能制造转型升级的必备条件。因为智能制造转型升级，需要新的平台化工具，例如工业数据的爆发式增长，需要新的数据管理工具、企业自动化需要新的应用创新基础，新型制造模式需要新的业务交互手段，这也是为什么国家要重点打造工业互联网平台的主要原因。
工业互联网平台提供工业APP支撑的是工业PaaS平台，工业PaaS平台主要是集成了工业数据分析与建模的能力。在工业技术原理、行业知识、基础工艺、研发工具规则化、模块化、软件化基础上形成的数字化模型是工业数据分析的核心，是工业PaaS核心的服务能力，当然也是工业互联网平台的核心服务能力。这些服务能力服务于工业互联网的主要应用场景，根据全球工业互联网平台应用场景分布数据统计分析，目前设备健康管理以及生产过程管控，是目前的热点应用。总体上看，工业互联网平台主要应用于设备管理、生产过程管控、企业运营管理、资源配置、协同、产品研发设计以及制造与工艺管理等相关的这些领域。
工业PaaS平台与工业APP
如果说工业PaaS平台是工业互联网平台的核心，那么工业PaaS平台是如何支撑应用层的工业APP应用的？在工业界，企业解决工业问题的应用叫工业APP，一个APP解决企业的一个问题，这个问题可能来自于它的物理设备、它的流程逻辑、它的生产工艺，它的研发工具、它的仿真模型，如果工业企业里的设备经常出现故障，就要有一个APP去监测设备的故障，做故障诊断，预防预测设备的故障，形成预测性维修和设备的健康诊断；如果流程有问题，就需要提升企业的运营水平，进行产业间的协同，保证企业的排产优化，降低企业的能耗，提升企业的产能；如果生产工艺有问题，就需要进行工艺配方的协同，让工艺配方能够生产更多更好的产品，做工艺配方的优化，让高价值的原材料消耗地更少，低价值原材料消耗地更多，并保证产品的品质合格。所有这些从不同领域提出的问题，都是有一个个的工业APP来解决的。
工业企业人员利用这些工业APP来解决问题产生价值，在这些工业APP后面则是有逻辑复杂的模型在支撑问题的解决和企业的决策。这里模型分为两类，一类是工艺模型、流体力学模型、物料平衡模型、仿真模型等各种各样的模型，能够通过数据、公式、物理定律等准确的描述出来，叫机理模型；还有一类大数据模型，数据挖掘模型、神经网络，支持向量机这一类的模型。这些是通过大量数据的迭代，发现数据的工艺之间的一个机理，一个规律，把这个规律提炼出来，变成一个数据模型。为什么说在10年、20年之前，我们用的大多数都是机理模型，而现在大家讲的都是大数据挖掘，都是大数据模型，是因为机理模型它在不同的领域上，它使用内容受到一些限制，因为机理模型也是人总结出来的。这些模型里头有很多前提的假设，参数的假设，所以机理模型在使用的范围不确定的时候，模型也不是非常的准确。而且很多时候解决问题的第1个模型没有公式，另外一个模型是有公式的，但是解决问题需要一大堆模型合到一块来解决。但一大堆模型的方程，以目前的算力解决不出来，解不开这个方程，所以这个模型也用不了。所以就把问题逼到了大数据模型上来进行一些数据的挖掘，也就是这些年包括IBM深蓝、包括AlphaGo的这些后台大数据模型的出现。这些APP在工业互联网平台上都是微服务的架构，这些微服务调用后台模型每一个模型的算法，或者是一个函数，这些几个模型和算法和函数进行一个组合，它就形成了一个APP，带上数据，通过可视化界面，工业APP就能解决工业上的问题。
工业互联网的逻辑
前面我们从连接对象不同、技术要求不同讲解了工业互联网与消费互联网的区别，最后我们再从发展模式上讲讲工业互联网的逻辑到底是什么？
工业互联网和消费互联网的一个重要区别就是它具有鲜明的行业和企业属性，不存在各个行业都适用的一般规律。生产制造过程中的工艺诀窍（know-how）行业与行业不同，同一行业中的企业与企业不同，掌握这些know-how是搭建工业互联网平台必不可少的前提条件。在智能制造领域非常典型的红领服装的案例——其在个性化定制领域耕耘十几年，深刻理解人体尺寸和板型之间的关系，才能开发出核心的CAD软件，对服装缝制工艺和流程了如指掌，才可编制出高效的电脑排产程序。显而易见，从消费互联网起家的科技公司，如亚马逊或阿里巴巴，不熟悉制造业，一边学习行业知识一边开发工业互联网平台，事倍功半，由精通本行的企业来做，则更具优势。相对于“互联网思维”，工业互联网更需要“行业思维”。
当然，制造业企业开发工业互联网平台也有自己的短板，对数字化软硬件技术的了解有限，没有开发经验，并且还有一个更为严重的障碍——利益冲突。通用电气公司（GE）投资数十亿到百亿美元开发了Predix系统，希望将它打造为跨行业的工业界安卓操作系统，将各种工业设备和供应商互连并接入云端，同时提供资产性能管理（APM）和运营优化服务。2018年却传出消息，通用电气准备出售Predix。为了推广这个平台，通用公司曾下令系统内部各个业务板块都必须使用这个平台，但外部厂商使用者寥寥，以至于Predix长期亏损。外部厂家缺乏兴趣，除了Predix不能满足因行业而异的个性化需求，厂家也担心数据流出，泄露自己的技术和商业机密。通用当然可以从法律上保证用户数据的完整性，或者采用加密技术构建防火墙，但当商业利益足够大时，用户也不敢相信平台开发者一定会信守承诺。
这就导致了工业互联网的一个悖论：只有行业专家才能开发行业平台，而行业专家开发的平台没人愿意用。目前国内海尔的电器制造Cosmoplat、三一重工的工程机械制造、富士康的Beacon等平台都碰到了类似的问题。德国西门子的制造和管理平台Mindsphere主要在内部使用，由于没有外部企业使用而分担开发成本，西门子必须接受工业互联网综合收益相对较低的现实。
目前一个日渐流行的替代方案是社会分工，将工业互联网分为三层，应用层（SaaS）、平台层（PaaS）和基础设施层（IaaS）。SaaS层相当于工业场景中或者2B的App，例如上面提到的定制服装企业（红领西服）的CAD就是一个应用，通常由行业知识丰富的使用者自己开发。PaaS层面向企业应用软件的开发者，为SaaS提供通用的技术支持平台，一般由SaaS的企业使用者和软件公司共同研发。IaaS层主要包含数据库和计算能力，是阿里巴巴、腾讯、华为那样的技术公司投资建设的互联网基础设施。简单讲，三者的关系就是企业依托PaaS开发SaaS，再操作SaaS调用IaaS，实现各种生产和管理的功能。
在这样的分工结构中，工业企业和软件科技公司各司其职，彼此不跨界，既在SaaS层发挥了用户企业know-how的优势，也在PaaS和IaaS层体现了技术公司的特长，并且避免了利益冲突。预计这种层级分工将成为未来工业互联网推广普及的主流模式，例如华为公司向客户承诺，一不碰底层的数据，二不碰SaaS层的应用软件，以此吸引企业使用华为的工业云；通用电气放弃了自建底层基础设施的计划，与亚马逊、微软在IaaS层展开合作；而西门子选择了亚马逊、微软和阿里巴巴作为云服务的供应商，自己则聚焦在SaaS层上应用软件的开发。
在这样的分工体系下，可以看到近几年一个非常火的平台经济的兴起，在09年的时候，经济学人就有一个判断：平台经济将成为未来越来越重要的一种产业组织的形式。一方面它可以去整合多边或者双边的市场，同时它又具有开放性，它可以像筑巢引凤一样吸引各种的资源的加入，形成一个新的生态。对国家而言，平台经济现在也实现了制造业和互联网的融合，包括我们现在正在发展的工业互联网平台，去整合产业链的上下游，生产者和消费者可以实现一些交易撮合。所以对我们而言，平台可以去组织生产，同时它承载了数据这种一个新的石油，通过各种的算法和软件去不断的增强平台的功能，去为平台创造价值。正是因为有了平台，所有在平台的所有者都可以有的一种超强的权利，它可以去透视平台一切的产业相关的活动和能力。工业互联网平台也逐渐成为互联网新技术和制造业融合的一个关注点。
小结
前文我们就连接对象不同、技术要求不同、发展模式不同比较了工业互联网与消费互联网的差别。这些差异也决定了工业互联网与消费互联网相比，工业互联网基本没有网络效应，规模效应和协同效应也无法和消费互联网相比，它的行业和企业属性非常强，成功的必要前提是具备专门的细分领域知识。
另一方面，目前人类对于互联网技术的发展经验主要来源于消费互联网，消费互联网在工具化、媒体化、平台化、社群化、生态化、智能化等方面积累了一定的经验，并在此基础上对互联网技术的内在逻辑有了初步认识，而这对于工业互联网发展的启示就是：工业互联网必须以数字化为先行，企业实现经营、生产、管理的全面数字化之后，才能实现企业智能制造的转型升级。
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