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上海制造业数字化转型进入快车道,工业互联网核心产业规模达1000亿元

发布日期:2021-07-16 浏览次数:3896 来源:科技日报作者:网络
   当互联网创新发展与新工业革命在历史交汇处相逢,作为新一轮工业革命关键支撑的工业互联网,近些年的发展催生了怎样的新业态?数字化浪潮下,产业升级又面临怎样的需求和挑战?

  2021年,以生物医药、电子信息、钢铁、化工、航空、航天、船舶、核电、汽车、能源等为代表的上海十大领域将步入数字化转型的快车道。十大领域的企业家代表们在近日举行的2021世界人工智能大会工业智能论坛上共同发出数字化转型升级的“上海倡议”:第一,服务企业增效,推动设计、制造、服务的数字孪生,打造数字化设计、智能化制造、服务化延伸、个性化定制、网络化协同、经济化管理的企业标杆;第二,服务双链增智,增强数据流,全面激活技术流、资金流、商贸物流,打造透明产业链、供应链;第三,服务生态增能,建设数字生态圈,打造数据、知识、算法资源池,让工业场景转化为经济数字化转型的沃土。

  据了解,上海已经形成了工业互联网的先发优势。截至2020年,上海已培育了涵盖网络、平台、安全等39个综合解决方案提供商,打造了宝信、上海电气“星云智汇”、中科云谷等15个具有影响力的工业互联网平台,带动12万中小企业上平台,工业互联网的核心产业规模达到1000亿元。在空间上,上海基本形成以松江、临港、嘉定、宝山、金山为支点的“一链多点”布局,先后推动国内首个工业互联网创新中心、标识解析国家顶级节点、首支地方性专项产业基金、首个地方性工业互联网协会等落地。

  新技术推动制造业发展新动力

  而当产业数字化浪潮翻涌之时,业内普遍认为,在诸多新兴技术中,5G、人工智能将成为制造业发展的新动力,推进人工智能与工业制造业业务场景的融合,有利于加速工业互联网创新的落地应用。

  中国联通集团大数据首席科学家范济安谈到,5G进入工业领域,将促进OT(自动化)与IT(信息化)的融合,提高工业控制系统的智能化程度。针对传统控制系统中的PLCDCS、SCADA系统,5G可以分别带来云化PLC、多变量输入DCS、基于网络切片的SCADA系统监控等创新应用。他进一步表示,在探索开放自动化、工业控制智能化和为IT/OT深度融合建立通道的实践中,中国联通愿与产学研合作伙伴一起拥抱未来,打造生态,共同迎接一个更加开放的工业自动化时代。

  上海慧程信息科技有限公司高级副总裁冯立表示,目前国内人工智能技术在制造业应用呈现两大特点:一是,市场占比少,未来成长空间更大;二是,应用技术单一,聚焦计算机视觉和机器学习。他建议,应当抓住制造业痛点,实现关键行业突破;解耦需求,实现关键应用突破。

  中国移动则在本次论坛上重点发布了提供全面5G+AI检测云服务的OnePower光伏AI质检平台。中国移动上海产业研究院工业能源产品部副总经理周威介绍,作为首款面向光伏行业的5G+AI检测云服务产品,OnePower光伏AI质检平台对检测场景进行全方位支持,检测质量显著提升,检测效率全面提高,检测成本有效降低。充分发挥5G+云网融合优势,通过一体化能力打造,针对解决痛点,赋能光伏行业新未来。

  工业互联网依然存在安全瓶颈

  当新技术带来新业态、新机遇的同时,新问题往往也会相伴而生。如今,全球工业互联网已进入发展快车道,但安全问题却成为眼下阻碍工业互联网持续发展的一道不可忽视的障碍。特别是尚处于建设初期的我国工业互联网标识解析系统与产业应用,面临着诸如安全管理制度不完善、安全防护技术手段缺失、产业支撑能力不足、安全主体意识薄弱等日趋复杂的安全风险,加快推进标识解析体系安全防护能力建设迫在眉睫。

  中国信通院工业互联网与物联网研究所副所长罗松认为,安全是智能的前提,智能化要保证数据的安全。从标识来说,作为全国层面数据层的基础设施,安全性要求更高。

  近些年来,有关标识解析解决方案已经有所落地。由工业互联网创新中心(上海)打造的一套“标识+平台应用”的整体解决方案,致力于解决企业接入标识解析体系的集成应用问题,以平台丰富的标识解析应用给客户带来真实的价值,帮助广大企业数字化转型升级。值得一提的是,近几年来工业互联网创新中心(上海)牵头建设航空航天、能源化工、机加工、新材料、纺织等行业的“工业互联网标识解析二级节点项目”,构建产品溯源新体系与仓储物流新模式,实现产品全生命周期管理,为生产和运营提供有效帮助。

  上海航空工业(集团)有限公司信息化中心总经理许辰宏认为,首先要做好数据的分类分级,如哪些是我们自己产生的,哪些是外部生产的,哪些OT产生的,以及哪些是IT产生的。云端上数据的保护不是孤立的,云网协同,云端协同,这个道路非常漫长。

  上海观安信息技术股份有限公司CTO胡绍勇也表达了类似的观点,通过采取适当的手段来保障数据的使用和安全的流通,需要做好分级,针对各种数据的级别和类型采用一定的手段,从管理、技术和运营这三个层面建立好我们的数据安全治理体系。
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