编者按：本文最初发表于8月，因其持续的现实意义，现从档案中重新刊出。

名称之中有何深意？若以另一名称称呼工业互联网，其价值依旧——就工业领域而言，这价值便是投资回报。

“工业互联网”“工业物联网”与“工业4.0”这三个术语，常被当作涵盖相关系统与流程的总称而交替使用。只要技术实施者明白彼此所指相同，实质便重于措辞。

对企业而言，这三个术语可视为同义词。

工业互联网的基本形态，按工业互联网联盟（IIC）执行董事、对象管理集团董事长兼CEO Richard Soley在接受CIO Dive采访时的定义，是“互联网技术在工业中的应用”。

对许多公司来说，工业物联网是工业互联网的骨干，它通过传感器采集输入，用于数据分析并驱动商业智能；而工业4.0则源自德国的战略性技术现代化计划“Industrie 4.0”。

短期内，制造业正面临工业互联网带来的最迅速颠覆，但医疗保健、智慧城市和供应链管理等领域的用例也近在眼前。

据Soley称，尚未起步的公司可能已错失先发优势——即便它们像一些早期采用者那样避免了“烧手”之痛——但若再不行动，它们可能很快发现自己已落后太多。

工业互联网背后的理念并不新鲜，但近年来计算能力与硬件价格的下降，使得对拥有数百年历史的行业进行广泛现代化和数字化转型成为可能。

数据分析、供应链优化、机器人流程自动化和数字孪生，也是日益围绕公司实体产品构建的关键能力。

尽管仍处于早期阶段，工业互联网正在迅速成熟。自2016年成为评估领域以来，如今该领域已拥有分析与AI/ML系统、逐渐消失的物联网与数据孤岛、健壮的API以及众多供应商，其中许多具有明确专长，据Forrester称。在推动公有云并构建基础设施之后，供应商已将重心重新转向公有云，因为其客户正持续迁移至此。

乌龟赛跑：慢而稳者胜

工业互联网解决方案的规模可大可小，大到通过传感器连接生产工厂中的每台设备，小到看似无足轻重的物件（如照明）。

Current（由GE提供支持）是一家初创公司，它将LED灯等高效解决方案与软件结合，打造智能商业环境。首席营收官Deron Miller在接受CIO Dive采访时表示，商业地产是互联网连接技术最大的机遇之一。

为照明系统添加传感器可优化商业空间与效率。但挑战在于说服那些尚未将物联网、软件和数据整合到照明等系统中的新客户。他说，在实施之前，你必须先证明投资回报率和商业投资价值。

为了赢得抢手的网络安全、数据分析和AI专家，工业界必须与“不性感”空间的认知作斗争。

——John Miller，MAPI理事会主任

尽管许多“灯塔”式的工业互联网项目已经落地，但相对较少的组织正在超越试点阶段，或在其大部分运营中运行工业互联网。没有一刀切的解决方案，从零开始可能既耗时又昂贵。

但这是乌龟的赛跑，而非兔子的。Soley表示，公司必须在一个团队或工厂中测试解决方案，然后推广到其余运营环节——并且要意识到失败是可能的，因为它是成功的重要元素。

Forrester Research高级分析师Paul Miller在接受CIO Dive采访时表示，起步时，重点不在于“我想要一个物联网解决方案”。带着这种心态进入，可能会因忽视关键利益相关者和目标而导致失败多于成功。

制造商生产力与创新联盟（MAPI）理事会主任John Miller在接受CIO Dive采访时指出，将传感器夹在机器上或整个工厂中并不能服务于业务，但一项识别问题所在、如何解决以及需要什么的策略，可以区分一个堆满设备的工厂和一个服务于业务的物联网环境。物联网是一种答案，但它必须与其他能力（尤其是数据分析）协同工作。

刚起步的公司可以与MAPI或IIC等组织合作，联系那些已先行尝试的公司、专家和资源。例如，IIC提供测试平台，帮助公司开发新的工业互联网技术。

商业模式的颠覆

向工业互联网迁移并非像更换服务器那样直接。许多工业参与者习惯于投资几件可运行数十年的设备，但现在他们还必须关注软件和数字服务领域，Paul Miller说。

这正在将销售模式从几件数百万美元的硬件转向大量软件和服务应用：这可能不那么“性感”，但更符合数字经济。对供应商而言，成功取决于创新、能力广度和广泛合作伙伴生态系统的结合，Paul Miller表示。

系统间的互操作性正日益成为优先事项。由于很少有参与者能提供端到端解决方案，企业能够并行运行来自不同工业互联网提供商的解决方案就显得尤为重要。

这正在将销售模式从几件数百万美元的硬件转向大量软件和服务应用：这可能不那么“性感”，但更符合数字经济。

——Paul Miller，Forrester高级分析师

许多客户希望选择他们想要的应用；如果不同供应商的软件比其传感器提供商更好，那么一个在顶层开放的系统将允许他们挑选最适合其需求的工具，Deron Miller说。数据及其处理方式才是关键，而API是提供这种灵活性的关键工具。

西门子、飞利浦或GE等公司正试图将整个产品生命周期串联起来，但过度专有技术的风险迫在眉睫，他说。

商业机会也渗透到劳动力机会中。西门子在过去三年中数字业务增长了80%，并且随着物联网集成服务市场预计到2025年将增长两倍，该公司预计未来将捕获更多增长，CEO Joe Kaeser在提供给CIO Dive的一份声明中表示。该公司计划在未来七年内招聘10,000名工人以满足集成需求。

最大问题：人才与安全

人才争夺战正严重冲击工业领域。即使拥有最好的工具和技术，除非公司拥有能够理解数据并加以应用的团队，否则真正的变革和进步可能不会发生。

为了赢得抢手的网络安全、数据分析和AI专家，工业界必须与“不性感”空间的认知作斗争，John Miller说。由于许多工厂位于农村地区，将人才从城市地区和技术中心吸引过来是一项挑战。

即使薪酬相当，这也正促使许多公司重新考虑激励方案和福利以吸引和留住人才。该领域的高流动率已打击到那些花费大量资金培训新员工的公司，John Miller说。

工业互联网背后的理念并不新鲜，但近年来计算能力与硬件价格的下降，使得对拥有数百年历史的行业进行广泛现代化和数字化转型成为可能。

随着AI和数据分析人才需求旺盛，通过传统渠道填补空缺职位很快就会变得困难。公司不必因为缺乏专业知识而拖延。Soley表示，建立专业知识的最佳方式是为相关系统构建测试平台。

人才问题之后紧随的是安全问题。工业互联网的核心在于增加更多传感器和数据点以提高效率和生产力，但更多的数字端点意味着更容易受到毁灭性攻击。

Soley表示，仅靠防火墙进行边界安全是不够的。理解系统健壮性、控制、访问和技术安全对于保护昂贵且广泛的部署至关重要。