5G将在工业互联网领域中有很大的助力作用
在举行的“2019工业互联网峰会”上，中国工程院院士邬贺铨发表了题为《工业互联网ict的新挑战》的演讲。
他认为，工业互联网的发展还面临很多挑战。第一、工业互联网中的企业具有个性化，不像消费互联网具有很大的共性，不易统一管理。第二、消费互联网面向全球，易于标准化。但是工业互联网中的企业内网连接设备多样，标准化难度大。第三、工业互联网门槛高，工业互联网涉及的生产设备多种多样，业务链条长、模型复杂。第四、工业互联网在性能有更高的要求，需要快速响应、高可靠和安全性兼备。第五、工业互联网还需要大量的资金和既懂技术又懂企业生产流程的人才。
邬贺铨表示，虽然还有很多的技术不够完善，但是并不意味着工业互联网现在就不能启动。工业互联网的全面实现，是一个长期的过程，但是任何企业都可以启动，从任何阶段启动数字化转型的工作，以管理创新和技术创新的并重来应对发展中的挑战。
发展工业互联网要有新的思路
邬贺铨指出，发展工业互联网要有新的思路。从商业模式上看，消费互联网的收费模式是广告到会员费作为收入，这种模式无法复制到工业互联网的，所以企业的转型效益也只能间接计算。
互联网的灵魂是创新，对工业互联网、消费互联网都一样，但是并不等于消费互联网的模式思维完全可以用到工业互联网上。实施主体也不一样，工业互联网需要更多的细分领域的龙头企业支持。主体作用还是实体经济的企业、其次，生态也不一样，消费互联网依靠手机、ios和安卓操作系统，构建一个appstore的平台，是能够开放的第三方app。而工业互联网缺乏类似的平台和工业app，所以多数企业认为，工业互联网看不清、摸不着、叫得响、热得慢。
邬贺铨指出，在这其中，原因有很多，传统企业不够积极有部分原因，但是从技术本身来看，还未做到完全支撑工业互联网的发展。
除了最基本的技术支撑条件，还要满足工业互联网发展要求，在这之中，还有很多的优化和工作要做。特别是跟工业的技术融合。如今，在消费互联网领域，已经大量的应用了新技术，但是还是不够。工业上也有工业的it技术，包括传感器、电路、检控和数据获取、制造执行系统、可编程逻辑控制器，工业上ot技术包括材料、机器、方法、测量、维护、管理、模型，这两者需要结合，否则工业互联网还是“两张皮”。
5g助力工业互联网发展
邬贺铨认为，5g将在工业互联网领域有很大的助力作用。5g跟4g比有非常大的提升，5g有三大应用场景：增强移动宽带、广覆盖大连接，超可靠低时延。消费互联网用到5g，主要集中在增强移动宽带；广覆盖大连接超可靠、低时延的特性是面向工业互联网的。
“可以说，到2035年，工业互联网会占5g整体收入的80%，但是5g是适应工业互联网的应用，5g的时延是一毫秒，可以使用大多数情况的工业应用，但是工业现实中通信，要求的通信周期是微秒级，同步进度是纳秒级。5g现在还不能足够来支撑这么低时延和高可靠的应用，但是这些低时延高可靠主要是指内网。”邬贺铨表示。
邬贺铨认为，5g在工业互联网的定位在外网，但是也不排除有一些企业将5g作为内网应用。
除5g之外，邬贺铨认为，人工智能也将在工业互联网上得到大量应用。人工智能是神经网络导向的算法，但是基于大数据导出。目前，基本训练的模型准确率到了99%，而实际上系统犯错率很高。如果数据模型复杂的参数，数据拟合原理会失去理化意义，结果缺乏透明性和解释性。
互联网安全不能仅靠企业自身
关于工业互联网的安全，邬贺铨指出，不能仅靠企业自身来解决，还需要跟系统集成商，跟政府部门，以及三级的安全中心交换危险情报，利用外界的力量帮助企业提升工业互联网的安全防御。
在工业互联网的发展和安全的问题上，需要尽快制定企业数据的共享、开放应用，给商业的法律来保障。工业互联网是工业数字化、网络化和智能化发展的基础，工业互联网是互联网的下半场，有着和消费互联网不同的特点，需要满足企业应用的高安全性、超可靠、低时延，大连接和个性化，以及it跟ot兼容的要求，需要开发对工业互联网优化的ict技术。
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邬贺铨表示，虽然还有很多的技术不够完善，但是并不意味着工业互联网现在就不能启动。工业互联网的全面实现，是一个长期的过程，但是任何企业都可以启动，从任何阶段启动数字化转型的工作，以管理创新和技术创新的并重来应对发展中的挑战。
发展工业互联网要有新的思路
邬贺铨指出，发展工业互联网要有新的思路。从商业模式上看，消费互联网的收费模式是广告到会员费作为收入，这种模式无法复制到工业互联网的，所以企业的转型效益也只能间接计算。
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邬贺铨认为，5g在工业互联网的定位在外网，但是也不排除有一些企业将5g作为内网应用。
除5g之外，邬贺铨认为，人工智能也将在工业互联网上得到大量应用。人工智能是神经网络导向的算法，但是基于大数据导出。目前，基本训练的模型准确率到了99%，而实际上系统犯错率很高。如果数据模型复杂的参数，数据拟合原理会失去理化意义，结果缺乏透明性和解释性。
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