已然过去一段时日，自疫情管控全然放开起，经济复苏之态势显著，工业互联网以及智能制造的受关注度现下正迅速火热起来，相关领域产业升级需求正愈发迫切无比。
工业互联网迎来新常态
三年疫情，成为了行业发展的关键加速时期。在2020年之前，虽说“工业4.0”这个概念已经被引入多年，然而好多企业，依旧是处于观望或者试点的阶段。疫情所带来的冲击，直接把传统生产模式的脆弱性给暴露出来，供应链中断、人员流动受到限制等这些问题，迫使企业去寻求更为灵活、更加智能的解决办法。于是，工业互联网就从“可选项”转变成为了“必选项”。
数据印证了这种转变，依据工信部2023年初发布的数据，中国工业互联网产业规模突破万亿元，核心产业增加值占比持续提升，市场需求增长全面且扎实，不局限于头部企业，大量中型甚至小型制造企业开始主动咨询并规划智能化改造路径，这标志着行业进入规模化应用新阶段。
政策驱动与市场扩容
政策引导于国家以及地方层面，为行业注入了强劲动力，近期深圳明确提出“工业上楼”计划，此计划意在集约使用土地，推动高端制造业朝着集群化方向发展，这给工业互联网解决方案提供了庞大的应用场景，这类政策不仅释放出市场空间，更为明确的是智能化、数字化乃是工业高质量发展的核心方向。
在除了直接的产业政策之外，人才培养体系也处于同步完善的状态之下。在2023年这个时间点，全国存在超过150所高职院校，这些院校新设了工业互联网相关专业。这一事实所蕴含的意义是，一批兼备专业知识的技能人才，即将步入市场之中，从而为行业的长期发展储备了人力资源。政策与教育的双轮驱动这种情况，正在夯实产业发展的基础。
传统行业寻求深度智能化
就汽车行业来讲，它的自动化水准本来就在制造业里处于前面位置。然而当下的需求已经超过了基础自动化，转而朝向更深层次的数字化以及更加多样化且灵敏可变化这一方向。新能源汽车竞争的关键要点其中之一就是制造体系，像比亚迪所呈现出的智能厂房，这个厂房的特性是可以迅速地对市场变动做出反应，达成多种车型在一条生产线上混合生产。
这体现出一种普遍的趋向，老牌自动化领域不再于稳定运行方面感到满足，而是朝着极致的效率，更低的能耗以及更高的质量一致性去追寻。它们针对工业网络提出了全新的要求，像更低的通讯延迟，更强的抗干扰能力以及更便捷的数据集成方式，这促使了相关技术与产品的迭代更迭，还有升级。
核心技术产品的角色
在工业互联网的架构里头，稳定且高效的底层数据传输网络乃是基石，举例来说，实时以太网协议EtherCAT凭借其出色的性能，于运动控制、机器人等对于时序有着严苛要求的场景当中获得广泛运用，它保障了指令下达以及数据反馈的精确同步，是构建智能车间神经系统的关键所在。
这类核心技术具备价值，其价值在于“连接”与 “控制”，它们会把各类传感器、执行器、以及控制器和上层有着的信息系统毫无缝隙地进行集成，达成从设备层至管理层的纵向数据毫无阻碍地贯通，要是没有可靠的数据传输，后续所涉及的大数据之中具有细致分析、人工智能拥有的应用等等都没办法去谈起，所以其进行发展会直接对所能达到的智能化带有高度起到决定作用。
新兴技术的融合潜力
凭借GPT作为典型代表的生成型AI技术，给工业范畴带来新式的想象界限。它不限于智能客服或者代码生成用途，于工业情景里，其潜在能力没准展现在工艺参数的优化、设备故障的预测性维护方案生成、或者生产计划的辅助编排等层面。它能够处置海量非结构化数据，给出人类专家没曾想到的解决办法。
但是，此项技术跟工业互联网的深度交融现在尚处在早期寻找历程方面。要紧的发难之处是怎样去保证它在严格工业环境当中的可靠性、安全性以及可解释性。往后，生成式AI更有几率当作一种强大辅助工具，和现有的工业物联网平台、数字孪生系统联合起来，一块儿提高决策的智能化程度。
合作生态与未来展望
蓬勃发展的行业，少不了健康的合作生态。当下，厂商、集成商、高校以及研究机构中的互动，日益紧密起来。高校的研究专注于前沿技术落地，企业提供真实场景与工程化能力，这样一种产学研结合的模式，加快了创新技术的实用化进程。
对于众多制造企业来讲，当前的机遇是抓住复苏周期，合理去规划智能化升级的路径。不要盲目地追求“无人化”，要着眼于解决实际的痛点，像是提升设备利用率、降低能耗、缩短产品上市周期这些。以务实的态度，分阶段引入恰当的工业互联网方案，这样才能够获得实实在在的回报。
在您所处的企业当下于智能化升级进程里中，所遭遇的最为突出的瓶颈或者最为急切的需求究竟是什么呢，欢迎于评论区域分享您的看法见解，和我们一起共同展开探讨。
