进入新世纪以来，以数字化、网络化、智能化为特征的新一轮信息化浪潮蓬勃兴起，正在引发链条式突破，充分发挥产业升级、产品开发和服务创新的技术优势，加快与一二三产业深度融合，推动产业变革，形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共享共享的智能经济形态。知识经济将全方位推动时代变革，深刻改变人们的生产和生活方式，带来生产力质的飞跃，引发生产关系的重大变革和重构。工业革命以来形成的社会形态。
工业互联网的概念应运而生，从国际到国内对这个概念有了更深刻的认识和理解。一般来说，工业互联网形象地描述了随着经济社会领域从数字化、网络化到智能化的加速，产业结构和经济发展方式的深刻变化。工业互联网为产业转型和建设提供了路径和技术条件。
让我在这里澄清几个流行的概念，特别是工业互联网，智能制造
1.应该是智能制造是发展目标和方法。工业互联网是实现这一目标的可行途径；从管理的角度来看，应该是工业互联网可以驱动和协调智能制造，赋能。工业制造。工业互联网不能简单理解为互联网+。工业而是一种新的类型工业转化的过程，也就是互联网的禀赋赋能。工业从制造业的投入产出，产业的上下游，数据融合，企业可以适应外部的变化，创造新的商机。更重要的是产业转型和商业模式升级。智能制造从产品生命周期的角度出发，重塑数据驱动的企业内部效率和生产关系，是数据驱动的软件定义赋能的企业，更多的是企业自身的变化带来的新的商业变革。
2. 工业互联网和智能制造是结构问题还是组织关系问题？但是总的来说:
两者并不矛盾，只是侧重点不同。需要明确的是:
第一，智能制造是中国制造业选择的发展方向。
第二，工业互联网是发展智能制造的发展模式和现实路径。
二点一 工业互联网是“平台+数据”推动制造业和市场的深度融合，无论2B/2C，从而增加中国互联网消费的优势。工业制造部分可以被认为是工业互联网强调横向整合，即企业对企业，企业对市场，强调IAAS/PAAS/SAAS带来的持续改进、服务挖掘和新的商业模式，以及从边缘层和相互融合。关键是互联互通、共享和数据迭代使得这个过程的知识显性化，从而带动行业的升级，但目前来看，工业互联网需要根据企业规模和不同行业形成不同的模式。比如中小企业，IT能力和投入较弱，可以通过外部资源共享和市场对接来提高管理水平。和大中型企业， 尤其是行业内的龙头企业和关键部门，基本都是构建自己的IT架构，由上下游共同驱动。工业互联网可以提供。
2.2智能制造是制造智能化与企业精益管理相结合，利用新技术+数据推动制造业生产方式和生产关系的变革(即从以生产为核心到以产品生命周期为核心，生产只是其中一个环节)；这是一种新的商业模式，贯穿于产品生命周期、企业制造水平，并由此形成，强调企业内部的变化和智能制造带来的商业模式的变化，可以认为是一种基于新技术的制造过程。
但重要的是要考虑下一步该怎么做，哪些点是关键，否则理清概念是没用的。
清理工业在互联网技术的范围内，不同的篮子不应该装相同的内容，这里提出来。工业App， 工业服务、远程运维、物流优化、设计和市场对接应工业互联网赋能智能制造，智能制造是工业互联网提供了实现场景。
2. 工业软件和工业App是工业互联网的重要内容， 工业互联网努力促进工业软件和工业App的应用、开发和商业模式的建立。
二点一 工业软件是一种工业“软设备”是工业制造的系统管理和控制的一个不可或缺的部分是在工厂建立精益和知识管理的工具和平台。工业软件包括设计、建模和仿真、工程、测试、管理和执行、制造调度、客户管理、物流管理等。围绕产品生命周期、设备生命周期、集成管控，直至数据生命周期的全价值链，一般分为R&D与设计、生产与控制、运维与管理、工程与测试，是实现数据驱动智能制造的重要环节。目前，大多数工业软件由国外提供，在国内有一定的ERP和MES基础。工业软件需要从基本的数据架构开始， 数据标准化和基础数据库促进应用层面的发展，建议根据不同的应用方向进行推进。工业软件开发和应用推广。
二点二 工业App相对于商业App应该是一个刚刚起步的阶段，因为工业环境的恶劣条件、数据的多样性、实时性和安全性的要求开发难度更大、成本风险更高，尤其是界面、显示和应用场景有特殊要求，比如已建生产线和新建生产线的区别，但这是智能制造从数字化到智能化的转换器，需要对基础共性、加强可靠性和安全性、界面和显示技术的标准研究以及基于制造环节的应用场景开发。
两点三十分 工业软件和工业应用程序与互联网和工业深度融合前景广阔，全球平均增速7-9%。中国产业门类齐全，市场应用场景广泛，可以大力发展。有必要鼓励行业系统集成商和创业公司。公司，个体多方发展，行业龙头企业加速应用推广的示范作用，通过资本运作加速发展进程；但是实用的落地策划特别突出！通常工业软件是工业管理和运维思想经验的系统总结是智能制造的载体！工业App就是实现工业互联网是增值和知识可视化的重要工具。
3.为工业不要太关注信息安全技术本身。其实这是技术、人才、管理体系的整合。尤其是欧洲GDPR和我国网络安全法出台后，如何解决企业关键信息的跨平台、跨域甚至跨域问题，需要初步了解。另外，企业的经营范围越来越大，对劳动力和技术支持的要求也越来越高。多基地运营，多企业运营，距离控制(不是距离控制)怎么解决？
4. 工业互联网需要根据不同行业的特点，从数据驱动价值的角度来看待数字资产管理，从而实现数字化设计、数字化交付、数字化运维。从行业属性来看，流程行业强调无人少人，物流流程优化。离散型行业注重自动化、数据采集和数据平台的建立。这需要从工业从互联网的实现路径来看。
5. 工业数据也必须仔细考虑。工业与商业数据不同，数据是用户需要先投入设备和生产线，再通过生产运营管理形成的有价值的数据。无论是对业主、数据服务商还是云服务提供商，都不可能在之前的商业模式中“免费”使用。需要一个“利益共享”的模式，从数据的整个价值链考虑。
6.对于中小企业来说，也有必要提出适当的工业互联网运营模式，中小企业的特点:小企业的特点:企业数量少，有共同的价值观，有专门的客户资源，有细分市场的行业诀窍，人员流动危害大，IT投入和资源不足；所以你需要工业互联网提出的一个合适的解决方案，提供了核心竞争力、人才培养、建立并行决策框架、战略眼光、善用资源、全球销售、灵活市场反应的答案。
我很高兴看到中国是工业互联网领域已经有很多动作和架构，比如成立产业联盟、研究院等。，并进行了许多有益的讨论，提出了许多标准。这一点非常重要。这里要强调的是，数据驱动时代必须有一个新的标准构建模型，这个模型是场景驱动的，因为不管怎样，工业互联网和智能制造都在路上，只有从业者最有发言权，他们的案例、场景、应用都要完善，之前的开发者要成为助力者。
随着工业互联网的不断丰富，有望重塑产业价值，提升服务水平，创新组织管理，尤其是扁平化的自组织结构，同时，工业互联网平台重构制造生态的命题需要回答，尤其是各种所谓的工业互联网的特点和范围，从而整理出可行的和有商业价值的工业互联网需要什么；工业互联网需要从平台经济、数据价值、商业模式、价值网络、生态系统、客户体验、知识管理、业务创新等角度，适应生产关系的变化、企业上下游的变化、行业的泛化、智能制造时代的变化和要求，成为产业变革的引擎。