工业互联网平台“混战”，西门子MindSphere进入中国市场

在西门子大中华区数字化工业集团总经理王海滨看来，未来中国的工业互联网平台可能会出现一轮洗牌。

在日前的汉诺威工博会上，他记者，当下的工业互联网平台大都是通用性平台，“如果出现了三五百家的（通用）平台，对用户而言并非好事。”

此前一天，西门子在汉诺威宣布，其基于云的开放式工业物联网平台MindSphere正式落地阿里云，进入中国市场。

当前的工业互联网平台正在进入一个群雄逐鹿的“战国时代”：来自装备制造、工业自动化、工业软件、通信与信息技术等不同领域的企业不约而同地推出了工业互联网平台，在与企业上云相关的市场上跑马圈地。

数据显示，中国国内至少已涌现出269个工业互联网平台，全国近20个省市出台了推动企业上云的政策；工业互联网发展势头迅猛。然而，国内不少平台在核心能力与生态建设上与国际巨头存在着较大的差距。

不少工业企业，尤其是大企业对于使用工业互联网平台心存疑虑，数据归属以及数据安全问题是其关键，而不断完善的工业互联网安全保障体系以及日渐成熟的边缘计算等新技术或能打消这种顾虑。

平台或面临一轮洗牌

汉诺威工博会上遍布这些争雄者的身影。工业巨头西门子、施耐德、ABB、和利时推广MindSphere、EcoStruxure、ABBAbility、HiaCloud平台，工业软件企业SAP、PTC力推SAPHANA、ThingWorx平台，而来自ICT领域的微软、亚马逊则力推AzureIoTSuite、AWSIoT平台。

中国亦不甘落后。近年来中国涌现出一大批工业互联网平台。海尔、航天科工、三一重工、徐工机械、富士康等龙头制造企业分别推出了COSMOPlat、INDICS、根云、汉云、BEACON等平台。

阿里巴巴、东方国信、浪潮、用友、中国电信等大型ICT企业基于云计算、大数据等技术，也纷纷打造阿里云、Cloudiip、浪潮云、用友精智、CPS等平台。

雨后春笋般的平台背后，少不了政策的和风细雨。近年来中国密集出台了一系列工业互联网支持政策，广东、江苏、浙江、山东、湖南等近20个省市出台了推动企业上云的政策文件。

中国信息通信研究院工业互联网标识管理中心副主任李海花告诉21世纪经济报道记者，据工信部去年三季度摸底数据，中国当前已有269个工业互联网平台。“由于处于发展初期，政策相对包容，加上工业细分领域较多，中国的工业互联网呈现出‘多点开花’的局面。”

SAP全球高级副总裁、中国区总经理李强指出，在中国，大量公司和资本正在涌向工业互联网领域。“不论BAT，还是小公司，甚至完全没有工业背景的公司也纷纷介入，今天在中国宣称能够提供工业互联网解决方案的企业至少有500个，拿着商业计划书去融资的至少有5000个。但在美国和欧洲任何一国，敢称自己能提供工业互联网完整解决方案的公司估计不超过5个。”

西门子数字化工业集团公司首席运营官Jan Michael Mrosik指出，当前全球有大约600个工业物联网平台，未来可能只有若干个能够存活。

“人们越来越会发现，让数百工程师忙于建造第601个平台的价值是有限的。但在一个需要专业知识的领域，通过人工智能和大数据分析做出改变就能带来巨大价值。平台并不是在物联网的竞争中胜出的关键，应用才是。”Jan Michael Mrosik说。

数据安全顾虑待解

值得注意的是，不同规模的企业对待工业互联网平台的态度并不相同：大企业更愿意做私有云或本地化部署，而大量中小企业则更愿意拥抱公有云平台。

中国工业互联网研究院院长徐晓兰告诉21世纪经济报道记者，对中小企业而言，工业互联网平台正在成为一种新型基础设施，它们可以在平台上低成本或免费获得工业设计软件、工业APP、工业云等服务，这大大降低了成本。

“相较大企业，中小企业沉没成本更低：之前中小企业的数字化需要成立IT部门、维护机房，这需要很高的门槛和高额的投资。现在他们面临的不再是投不投的问题，而是用不用的问题，中小企业的数字化转型正面临着一个历史性机遇。”

对于大企业的顾虑，她表示，工业数据是企业的生命线，海量的工业数据不仅涉及工业安全，更是企业宝贵的财富，因而工业企业对把数据放到云端会要比消费互联网更为谨慎。

问题的关键在于，工业互联网平台上的数据归谁所有？是否足够安全？

王海滨指出，西门子一个明确的态度就是：工业数据属于设备拥有者，无论连接什么，西门子不会查看这些数据，这在技术上也不允许，因为这些数据被锁定在特定的存储空间中。“比如，每一个PLC程序的功能块都会加密，它只能在指定的一个PLC CPU上运行。你换个CPU，它就不运行。”

除此之外，边缘计算也正在成为打消工业数据安全顾虑的一个替代方案。

王海滨指出，未来云计算将和边缘计算结合起来，即在机器设备上装一个边缘计算的控制器，机器上的数据可先在边缘侧进行预运算、预处理，处理完之后再上传至云端。

边缘计算一方面可以使应用程序在现场运行，传输路径更短，能实时处理数据；另一方面也增加了设备企业的自主性，企业可以把自身核心的工业数据和看家的“know－how”放在现场，从而确保信息安全。