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9月27日，在世界互联网大会乌镇峰会期间，由浙江数字内容研究院会同人民日报社《中国城市报》，桐乡市人民政府，天风证券研究所，在乌镇咖荟上对中国城市数字化创新展开了探讨。

中国科学院自动化研究所高级工程师、浙江数字内容研究院院长徐毅表示，近年来我国高度重视数字化变革，做出了建设“数字中国”的战略决策。数字化转型不再是城市更新的“可选项”，而是“必选项”。数字经济作为一种立足于新生产要素、利用新兴技术、创造出新商业模式的新经济形态，能够有效促进经济增长。

中共桐乡市委书记齐力在会上介绍了桐乡几年来的发展趋势，从2014年到2020年，桐乡数字经济企业数从300多家到2443家，增长了8倍；数字经济核心产业产值从40多亿到165亿，年均增长20%以上，今年上半年增幅达到59%。齐力表示，未来桐乡将继续以数字化改革为牵引，希望与会各方参与加盟，共同助力桐乡数字化发展。

天风证券研究所所长赵晓光认为，企业在数字化转型中带来了无限商机与投资机会，可以总结为2B的物联网、2C的XR、汽车智能化和碳中和产业化四个方向。

国家数字化学习工程技术研究中心副主任刘延申强调，数字化本身不是目标，让城市更智慧、让生活更美好、不断增强人民群众的获得感、幸福感、安全感，这才是数字化城市的根本目的。

针对“数智驱动城市未来”的话题，中科院自动化研究所科学艺术中心主任张之益，绍兴滨海新区管委会副主任金均海，中国美术学院跨媒体艺术学院实验艺术系主任高世强，乌镇党委副书记、镇长沈其芳，天风证券研究所副所长文浩，浙江中鹏数字科技有限公司董事长孙国琴展开对话，根据自己的职业特点，表达城市数字化发展的重要性和必然性。

数字化转型已成为行业共识，然而，产业数字化转型发展周期性长，复杂程度高，在转型过程中企业通常存在数字化转型能力不够，改造成本偏高，人才储备不足，转型战略不清晰等现实问题。各方表示，政府、企业、科研机构应合力推动数字化转型升级，更好履行数字责任，促进中国城市数字化创新。数字化领域的百强上市企业代表上台宣读了倡议书。

为了更好、更快、更有效的赋能城市数字化建设，浙江数字内容研究院与华为、中国美术学院等签署了数字化项目合作。

会后，记者从浙江数字内容研究院徐毅院长处了解到，浙江数字内容研究院，立足浙江，覆盖全国。致力于建设具备前瞻性、引领性、创新性的各行业数字化解决方案。在数字化医疗领域，可视化智慧医疗首个项目“国家呼吸中心可视化智慧门诊系统”在广州建成落地。同时涵盖数字新文化、数字新安防、数字新城镇等领域。

“释放数字创新潜力，智慧驱动城市未来”。本次会议，聚焦中国城市数字化创新中面临的问题，并提供了切实可行的解决方案，得到了与会者的一致认可。

在物联网中，智能设备和机器通过网络进行连接。例如，在智能工厂中，可以使用人工智能技术等工具在流程的各个节点收集数据，并控制和优化流程。

目前物联网智能解决方案已成功应用于多个领域，如消费类产品、医疗、农业综合企业、智能家居、零售、工业4.0和工业物联网(IIoT)等，其中，我们的工业相机是智能物联网中重要的组件和产品，主要用于及时精准地收集图像数据，便于后端软件算法实时处理这些数据，为您的应用增加价值。

无处不在的物联网

智能工厂正在推行基于AI的“零缺陷生产”技术，并且使用“预防性维护”来进一步减少停机时间。在物流流程中，物联网解决方案也可以提高效率并缩短交货时间。新的智能家居应用正在通过网络互联来深度融入我们的私人生活；医疗领域的新型诊断技术正在不断增加；同时更高的自动化水平也可以帮助减少农业领域的资源耗用。

多项先进技术推动物联网飞速发展

现在，越来越多的芯片和相机为一系列的物联网和工业物联网应用提供了大量数据。自学能力以及模块化长期自主地发挥着重要作用。为了实现让物联网变得更智能、更高效、更灵活的目标，后续的技术重点在于如何快速有效地对收集的数据进行实时分析：即通过边缘计算和5G技术缩短延迟。现在，工业人工智能(AI)和新的机器学习(ML)算法为提高生产效率迈出了一大步，实现了新的商业模式和应用。

当今时代，AI不只仅存在于科幻小说中，而是成为互联世界和“工业4.0”中真实且重要的组成部分。现代的边缘计算解决方案可支持在数据收集点直接进行数据分析。与此同时，5G技术正在加快数据传输，减少延迟，并加快实时数据交换。借助OPC UA，关于机器之间通信的统一通信协议也正在进入应用场景。云解决方案有助于存储数据乃至在评估数据时提供各类应用和机器学习（ML）模型。

计算机视觉在物联网中的挑战和发展机遇

计算机视觉技术在物联网应用中的现状

■ 带宽有限；“传统的”图像处理

■ 对资源和能源要求高

■ 高延迟

■ 无通信标准

■ 存在安全漏洞

未来的物联网与计算机视觉技术

■ 通过高性能的边缘计算技术来减少数据量

■ 通过新技术提高能源效率

■ 通过深度学习/AI快速评估图像，借助5G技术降低延迟

■ 通信标准：适用于计算机视觉的OPC UA

■ 通过更具经济效益的数据交换技术来提高安全性

历史表明,网络安全威胁随着新的技术进步而增加。关系数据库带来了SQL注入攻击,Web脚本编程语言助长了跨站点脚本攻击,物联网设备开辟了创建僵尸网络的新方法。

而互联网打开了潘多拉盒子的数字安全弊病,社交媒体创造了通过微目标内容分发来操纵人们的新方法,并且更容易收到网络钓鱼攻击的信息,比特币使得加密Ransomware勒索软件攻击成为可能。

近年来网络安全事件不断曝光,新型攻击手段层出不穷,安全漏洞和恶意软件数量更是不断增长。2019年VulnDB和CVE收录的安全漏洞均超过了15000条,平均每月高达1200条以上,2019年CNCERT全年捕获计算机恶意程序样本数量超过6200万个,日均传播次数达824万余次,涉及计算机恶意程序家族66万余个。

根据研究集团IDC的数据,到2025年联网设备的数量预计将增长到420亿台;有鉴于此,社会正在进入“超数据”时代。于是,在数据算法大行其道,人工智能方兴未艾的今天,我们也迎来了新一轮安全威胁。

先想象一个超现实场景:未来的恐怖袭击是一场不需要炸弹、铀或者生化武器的袭击,想要完成一场恐怖袭击,恐怖分子们只需要一些胶布和一双健步鞋,通过把一小块胶布粘贴到十字路口的交通信号灯上,恐怖分子就可以让自动驾驶汽车将红灯识别为绿灯,从而造成交通事故。

要了解人工智能的独特攻击,需要先理解人工智能领域的深度学习,深度学习是机器学习的一个子集,其中,软件通过检查和比较大量数据来创建自己的逻辑,机器学习已存在很长时间,但深度学习在过去几年才开始流行。

人工神经网络是深度学习算法的基础结构,大致模仿人类大脑的物理结构。与传统的软件开发方法相反,传统软件开发需要程序员编写定义应用程序行为的规则,而神经网络则通过阅读大量示例创建自己的行为规则。

当你为神经网络提供训练样例时,它会通过人工神经元层运行它,然后调整它们的内部参数,以便能够对具有相似属性的未来数据进行分类。这对于手动编码软件来说是非常困难的,但神经网络却非常有用。

但由于神经网络过分依赖数据,从而引导了神经网络的犯错,一些错误对人类来说似乎是完全不合逻辑甚至是愚蠢的,人工智能也由此变成了人工智障。例如,2018年英国大都会警察局用来检测和标记虐待儿童图片的人工智能软件就错误地将沙丘图片标记为裸体。

当这些错误伴随着神经网络而存在,人工智能算法带来的引以为傲的“深度学习方式”,就成了敌人得以攻击和操控它们的途径。于是,在我们看来仅仅是被轻微污损的红灯信号,对于人工智能系统而言则可能已经变成了绿灯,这也被称为人工智能的对抗性攻击,即引导了神经网络产生非理性错误的输入,强调了深度学习和人类思维的功能的根本差异。

此外,对抗性攻击还可以欺骗GPS误导船只、误导自动驾驶车辆、修改人工智能驱动的导弹目标等,对抗攻击对人工智能系统在关键领域的应用已经构成了真正的威胁。

根据今年7月在法兰克福发布的工业机器人市场数据显示，中国连续八年来保持全球最大的市场，也是增速最快的市场，2018年的1/4，就是占据25%左右，然后到2019年的1/3，今年占到44%，中国市场占到全球市场实际规模越来越大。

随着工业机器人的发展，中国机器人由小众产品和行业成长为资本市场里一条较为粗壮分支，工业机器人发展之路势不可挡。

提及工业机器人，就不得不提富士康早年提出的“百万机器人”计划。

在2011年，郭台铭就曾公开的表示：到2014年，富士康要装配100万台机械手臂，在五到十年内完成首批自动化的工厂。

可当时的技术背景下，机器人的精准度与稳定性还不足以让机器人可以完全的替代人工操作，2014年时，富士康工厂内很多复杂工序仍需人工操作，富士康的“百万机器人计划”最后没能如期完成。

实际上，尽管富士康的“百万机器人”计划暂时失败，但富士康在整个工厂的自动化上做的十分出色，已经成功改造了多家“黑灯工厂”。以深圳的“黑灯工厂”为例，单条生产线减员接近90%，但生产效率却提升了30%，库存周期降低15%。其中，产能提升18%，人力耗用减少84%，实现每百万营收制造费用降低11%，管理费用降低8%。

对此，我们不难看出，工业自动化有着高生产率、高质量、信息准确性高、高安全性等优点，可以解决企业用工成本高，企业利润低，在市场上很难有竞争力的问题。

那，如今“百万机器人”计划能否实现？

纵观我国工业制造业现状，不难发现，我国正在进行劳动密集产业转移。同时，富士康也在进行产业转移，仅2020年末，富士康便在越南投入15亿美元。

既然自动化如此实惠，那么劳动密集产业转移是为了什么？仅仅是为了保护环境吗？

实则不然，更多的是为了那边的廉价劳动力。

部署全自动化生产线不是可以帮助企业降本增效吗？为什么还需要人工作业呢？

全自动化生产线初始成本高昂

苹果在 2014 年推出 12 寸 MacBook 时试图打造一套全自动化的生产线，为此它在中国的代工厂投入了数百万美元资金，然而理想与现实的差距让人感叹，因为流程不规则、机器人故障，生产线一直处于拥堵的状态，初始投入使用的一年内还一直需要人工干预才能保证生产。这直接导致了苹果发布 MacBook 延迟了六个月，用机器人代替工人剩下的钱远远不及额外的花费。

由此可见，对于任何一个企业而言，搭建一套完整的全工业机器人生产线所带来的成本是巨大的。

这让很多企业难以承担如此高昂的初始成本。

除了金钱的成本之外，还需要投入人才、技术和时间的成本。

实际上，一条完整的全工业机器人生产线它所能做的事情比我们想象中的还要少。

工业机器人并不能代替人工进行复杂且多变的工艺。对于一个企业而言，每条生产线的需求都不尽相同，在产品更新换代之后，需要重新搭建一条新的生产线的可能性极高。

而这不是在控制中心进行代码更迭如此简单的事情，更多地情况是：为了制造一个构件，企业需要去给生产线上的每台机器人更换零部件甚至需要重新设计一个机器人。

举个例子来说，当一条生产线需要更换生产产品时，人工往往只需要耗费半天时间来进行培训即可，可对于一条全自动生产线而言，则需要研发人员耗费大量的时间进行机器设计、更换、装配以及测试。对于企业而言，时间成本往往比资金成本更重要。

由此可见，自动化实施的全方面部署并不是一个单向的提升过程，而是一个产业方向的全面提升。

行业具有周期性，产品迭代速度过快

像是3C行业，自动化改造难点在于产品生命周期较短，技术更新快，产品以多批次、小批量为主，且自动化生产线的柔性不如传统流水线，一旦产品更新换代，自动化生产线就需要重新规划布局。

部分行业具有特殊属性

像是水泥企业，全面进行“机器换人”就有违其具有社会属性的行业定位。不少水泥企业被当地招商引资进入本地时，解决当地就业是一个重要的因素。这让部分企业在进行全自动化替换时很难实行落地。

当然企业作为社会经济的主体，抛开盈利空谈社会责任不是长久之策。从实际来看，机器效率普遍高于人力，在相应的岗位上取代也是合理的。

生产中采纳成本更低的方案本身就是社会的进步，社会没必要支持落后生产力，“机器换人”可谓是社会发展的必然现象。

但目前我国80%以上的企业还是把机器人作为低端机械设备和机械装备研发，没有真正把智能、网联和数据作为机器人开发，低技术、低品质、低价格、低端应用的“四低”是我国大方向上的整体态势。

尽管机器人一直在向灵活性、灵巧性方向发展，但目前我国机器人厂商在研发工业机器人时更多的仍是工业机械臂，这导致工业机器人的灵活性仍是一块短板。

而即便机器人已经相当智能，结合上文所述情况，也很难做到机器人全面代替人工。

甚至，我们可以说的绝对一点，机器人全面代替人工是一个伪命题，根本就不会有这样的事实存在，人作为一种生产主导元素将永远的存在下去。

据外媒报道，如果我们要过渡到一个由可再生能源驱动的世界，高效的长距离电力运输是至关重要的，因为可再生能源的供应–如风力和太阳能发电厂以及水力发电大坝–往往位于远离城市的地方，而城市才是需求大的地方。高压直流电(HVDC)电缆是有效的长距离传输电力的手段。

带有保温层的HVDC电缆可以埋在地下或铺设在海床上，这可以大大扩展网络，目前许多项目正在进行中，连接世界各地。如在欧洲，NordLink项目将连接挪威南部和德国，HVDC电缆项目是能源转型(energiewende)的重要组成部分，德国的总体计划是转向更环保的可持续能源供应。

“对于我们来说，为了应对全球快速增长的电力需求，高效和安全的HVDC电缆是不可少的组成部分。可再生能源的供应可能会波动，因此能通过长途网络传输电力是确保稳定可靠配电的必要条件，”该研究的领导者、查尔默斯理工大学化学和化学工程系教授Christian Müller说道。

在运输过程中，应尽可能少的能量损失。降低传输损耗的一种方法是增加直流电压水平。

“然而传输电压的增加会对HVDC电缆的绝缘产生不利影响，”Chalmers理工大学电气工程系的研究专家Xiangdong Xu说道，“如果绝缘材料的导电性得到充分降低，则就可以处理由此产生的更高的电场应力。”

现在，研究人员提出了一种降低绝缘材料导电性的新方法。

这种材料可以使电缆的导电性降低三倍

这种新材料的基础是聚乙烯，它已经被用于现有高压直流电缆的绝缘。现在，通过加入非常少量的–百万分之五–的共轭聚合物聚poly(3-hexylthiophene)，研究人员能将电导率降低三倍。

这种添加剂也被称为P3HT，是一种被广泛研究的材料，考虑到所需的微量，这为制造商开辟了新的可能性。其他可能被用来降低电导率的物质是各种金属氧化物和其他聚烯烃的纳米颗粒，但这些物质需要的数量要高得多。

“在材料科学方面，我们努力使用尽可能少的添加剂以提高它们在工业上的使用潜力和更好的回收潜力。事实上，只需要非常少量的添加剂就可以达到这种效果，这是一个很大的优势，”Christian Müller说道。

这一发现可能会促进一个新的研究领域

共轭聚合物如P3HT过去已经被用于设计柔性和印刷电子产品。然而这是它们第一次被用作添加剂来修改商品塑料的性能。因此，研究人员相信，他们的发现可能会带来许多新的应用和研究方向。

Christian Müller说道：“我们希望这项研究能真正开辟一个新的研究领域、激励其他研究人员考虑设计和优化具有先进电性能的塑料以用于能量传输和存储应用。”

与有线或以前的无线设施相比，支持5G的工厂将有能力维持更多传感器的连接。

随着5G进入世界，网络运营商和制造商都表示，发挥其潜力只是时间问题。制造商尤其对新兴标准提供的增强的机器对机器功能持乐观态度。

这是今年早些时候Heavy Read与Wind River联合发布的一项针对141家网络运营商和企业的调查结果。企业受访者认为LTE或Wi-Fi无法满足他们当前的工业需求，只有12%的受访者对LTE的性能表示满意，2%的受访者认为Wi-Fi是一种有效的通信协议。显然，人们认为5G更适合工业应用。超过四分之一(28%)的人认为5G的性能优势“将迫使其使用”工业网络需要无线的地方。与此同时，他们对5G技术持观望态度。58%的大多数人表示，5G所声称的理论优势仍“需要在实践中得到证明”。

5G时代才刚刚开始，”Heavy Reading分析师、该研究的作者加布里埃尔·布朗(Gabriel Brown)表示。大多数运营商受访者预计，到2023年，5G将成为主流移动服务。相当多的企业(36%；40%的消费者)认为这将在今年年底实现。布朗指出:“移动网络架构中的这种新连接使运营商能够提供更高性能的服务——特别是低延迟服务——这在4G上是不可能或不切实际的，也无法从大型、集中的数据中心有效地提供。”

与此同时，正如普华永道最近的一份报告所证实的那样，医疗卫生事件危机可能正在加速企业对5G技术的采用。普华永道的作者报告说：“5G在进一步自动化工厂车间并将新服务融入各种产品方面的独特优势将使其成为后医疗卫生事件时代的必备品。”然而，他们表示，完全实现5G环境的好处可能需要时间。 “尽管5G承诺具有高度的可靠性，但对于任何无线系统来说，工厂车间都是一个众所周知的困难和嘈杂的环境。将5G实施为一个完全封闭的系统是可能的，但这可能意味着失去通过在云中维护关键计算过程而获得的速度和灵活性。”

可能会出现成本问题

普华永道警告说，工业5G实施也可能受到网络、传感器和修改基础架构投资所产生的成本的阻碍。

普华永道的作者继续说，这一成本需要通过5G实现的生产力提升来抵消，这可以通过仔细规划来实现。 “当集成到工厂解决方案中时，5G更快的速度、更低的延迟和更大的带宽理论上应该使公司能够增加他们的工厂；通过最大限度地减少维护所需的停机时间并加快对生产线的更改。与供应链的更大整合将减少补充零件干预措施的延误。”

Heavy Reading调查涵盖了企业中的汽车和工业部门，反映了5G推出的乐观计划。在汽车行业的受访者中，领先于互联互通的举措包括车载信息技术、导航和信息娱乐，以及驾驶自动化和大规模电气化的进展。当被问及哪种“车对一切”(vehicle-to-everything，C-V2X)应用将主导部署时，车对网络(vehicle-to-networks，简称C-V2X)应用以56%的比例领先。排在第二位的是车辆到基础设施的比例，为36%。车辆对车辆(V2V)得分几乎同样高，为35%。然而，大多数人(64%)并不认为5G对自动驾驶至关重要。

在各行各业的受访者中，大多数人认为嵌入式监控对基础设施的重要性大于对应用程序本身的重要性，也大于对获取业务洞察力的重要性。嵌入式监控最重要的用途是边缘云基础设施的“安全”，大多数(56%)受访者认为这是“极其重要的”。其次是“性能”(44%)，其次是“业务洞察力”(33%)和“应用分析”(19%)。布朗表示，认为5G在直接业务改进中有价值的比例相对较低，“意味着受访者将在应用程序和业务洞察层拥有另一种专用工具。”“然而，这些仍然很重要，而且响应并不排除边缘基础设施监控可以将数据提供给这些工具，并有助于业务洞察。”

普华永道的研究人员对5G的推出将对工业运营产生重大影响持乐观态度。”通过消除有线连接的需要，5G将以更大的灵活性补充高速制造环境。而5G功能工厂的丰富性，将有能力维护比有线或以前无线设施多得多的传感器连接，提供了连接任何东西的潜力。”

经常和企业打交道，总能听到各种各样的故事。有些在谈笑过后，难免让人心生感慨。今天我们要和大家分享的故事，源自一家大型企业。

任务：降能耗

今年7月，gongkong®️应邀赴某企业交流学习“智能制造”和“精益生产”。在会后的交流环节，公司精益部的陈工无意中谈起了这么一件事……

该企业的厂区是近几年新建的，生产线和设备全部采购自世界500强企业。在进行设备选型时，便充分考虑到了未来一段时间内设备的先进性和稳定性。

企业的能源主要来自于煤炭，是当地的高耗能企业，每年的煤炭支出更是一个以“亿元”计量的天文数字。但是即便采用了清一色的世界名牌产品，煤炭消耗仍然居高不下。

为了进一步降低企业能耗，实现节能管理，陈工所在的精益部便接到了一个重要任务：寻找合适的能源管理供应商，把能耗降下来。

叫停：能源管理难！

作为不差钱的甲方，既然设备和控制系统都是世界大厂产品，能源管理供应商也必须是同一水平。

但是“理想很美好，现实太骨感”。

首先，该企业找到了业内著名的能源管理A公司，考察之后，双方很快就签订合同，项目分两期执行，周期一年。

按计划，如果能源管理一切顺利，那么后续的数字化工厂改造升级也会交给他们。一切都在朝着既定目标稳步前行，但在方案落地时，问题出现了。

不知是事先太乐观了，还是在高耗能行业的knowhow比较少。虽然A公司派了一个小组常驻，但6个月过去了，一期还没有完成，先进的技术也不能完全落地，困难一个接着一个，直到双方对二期项目都没了信心。

有鉴于此，他们及时叫停了二期工程，只让A公司完成一期（数据采集和分析）就好。

今年上半年，他们又与业内另一家头部企业D公司签订了数字化工厂改造协议。D公司一直宣传数字化转型的一个标志就是能耗管理，但是D公司却放弃了该企业的能源管理业务。

听了他们的小故事，我们也感到非常吃惊。这两家公司在业内赫赫有名，软硬件通吃，如果连他们都不敢接，其他公司还有机会吗？这里面到底出了什么问题呢？

不擅长、不了解、不达标

国内制造业整体水平在国际产业分工中还处于中游偏下的位置，国内的节能产业大多还停留在“设备节能”，特别是设备改造节能的水平。

A、D公司都是以硬件见长，软件为辅。可是这家公司的设备已经使用的都是国际领先的了，改造设备之路不可行，只能通过工艺流程和行为管理的挖潜达到节省能源的目的，而这可能并不是A、D公司所擅长的领域。

既然A、D公司干不了，他们就把目光转到专业做能源管理和工业互联网的公司。有的公司在官宣资料上说能够为企业节约30%的能源消耗，但深度接触后，也只能是“一声叹息”。

陈工说，他们的要求并不高，初期只要有1%的节约就可以。但有的公司甚至不谈具体需求，上来先问“有没有政府补贴”。还有的虽然说得天花乱坠，有“多少个成功案例”，但谈到有1%的KPI硬核指标时，便顾左右而言他。

当下，“能源管理”已经成为工业互联网功能中的一部分，甚至有了一个更高大上的名字“全生命周期管理”。所有涉足工业互联网的公司，无一例外都会谈谈能源管理，而且涉足多个行业，可以说是“没有不懂的行业，没有做不成的事”。

如上图所示，这是一个主做工业互联网的公司所涉足的行业。可以看到他所提供的行业解决方案非常广泛。但这家公司是从3C企业孵化出来的，你能相信他们会有“飞机”、“钢铁”、“石化”等领域的知识吗？具备很强行业属性的“工业互联网”如何做？

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再来看这张截图，这是一家从工程机械领域孵化出来的工业互联网公司的广告语，如果你是企业老板，会放心地交给他们去做“工业互联网”吗？

说到这里，不禁想起来前几年的MES热，当时国家在全力推动企业的数字化转型，也投入大量资金支持。人人谈MES，家家都关注，催生了MES的虚火。有的企业甚至没有对内部的需求做好调查，就仓促上马，结果可想而知。项目完成之后也就成了摆设。

例如，一家公司投资2000万上的MES系统，只在有客户谈业务和领导视察时使用，墙上的大屏幕不断闪烁的数字，科技感十足，但对企业的帮助呢？几乎为零。

点评

针对这个真实的案例，我们特别邀请了“学习华为三部曲”作者、华为原中国区规划咨询总监——邓斌先生，谈谈他的看法。

本案例深刻勾勒出一个见怪不怪的现象——一旦某个热门话题兴起，业界瞬间冒出“行业解决方案”玩家，而且这些玩家绝大多数不是该行业的从业人士在担纲，却叫嚣着“所有的生意都值得重做一遍”。

用跨界思维来拯救这个行业？言下之意是这个被拯救的行业原有的从业者智商都太低了？但几年之后，潮退了，收拾残局的却还是原来的那群从业者，让人感慨不已。

华为是一家持续拥抱新事物的企业，但其当家人任正非有一句著名的论断：“大建议，只鼓励；小改进，大奖励”。

任何行业都有knowhow，只有摸着石头过河的人，才会越来越敬畏。我们所面对的不是PPT上的工业互联网，而是车间里的工业互联网，哪怕能耗节约1%，都是要付出极度艰辛的努力，遑论打造20个行业级平台、赋能81个工业细分领域的跨行业跨领域。

to B生意和to C生意截然不同，客户不是向我们买一瓶饮料，每一次变革和改进，客户需要搭上非常多的隐性成本，包括拥抱新技术的信心、把握战略机会的时间窗、因变革而影响原有业务的平滑度等等。客户如此重托，我们唯有战战兢兢，求真求实，敬畏行业，敬畏客户，敬畏专业。

——邓斌

在文章结束时，那家公司依然在寻找能源管理供应商。而那些做工业互联网和能源管理公司的网站上，也用大大的Slogan告诉我们，“只有你想不到，没有我们做不到的”。

近年来，TSN（Time-Sensitive Networking）时间敏感网络技术开始逐渐被越来越多人所认知，一时间也成为业界热议的高频词。工业通信经历了从串口通信，现场总线到工业以太网，到如今的新一代开放式工业网络TSN。

顾名思义，TSN是一种注重“时间”的技术，本质上来说，它为以太网增加了更大的确定性，这也是TSN能够在市场上脱颖而出的主要原因。

TSN技术应运而生

众所周知，市场上有多种工业以太网协议，被普遍采用的实时工业以太网主要有EtherCAT、PROFINET、POWERLINK、CC-Link等，这些协议都是在标准以太网的基础上修改或增加了一些特定的协议以保证实时性和准确性。但是这些都是非标准以太网，在易用性、互操作性、带宽和设备成本上均存在不足。

由此，TSN应运而生。TSN，即在非确定性的以太网中实现确定性的最小时间延时的协议族，是由IEEE 802.1 TSN任务组制定的一系列IEEE 802以太网子标准集。

知乎上对TSN技术有个贴切解释：

“想象在一个广阔的球场上东西两侧各有一个以太网连接的扬声器，扬声器中间可能经过多个交换机设备，当主持人讲话时，我们希望两个扬声器能够同时发声，而不会出现一前一后叠音的情况；进一步的，即使同个网络拓扑中还有其他应用在使用流量，我们也希望两个扬声器的效果是稳定的。”

正因其符合标准的以太网架构，具有精准的流量调度能力，可保证多种业务流量的共网高质量传输等技术及成本优势，TSN技术开始从最初的视频音频数据领域延伸至工业领域、汽车领域，成为下一代网络承载技术的演进方向之一。

图片源自《时间敏感网络（TSN）产业白皮书》

● 视频/音频传输

为最大限度提供实时性，图像、音频通过TSN实现高实时的传输与处理，满足对带宽和实时性的需求。

● 汽车驾驶

在汽车控制系统中，用支持低延时且具有实时传输机制的TSN进行统一管理。可以降低给汽车和专业A/V设备增加网络功能的成本及复杂性。

● 工业物联网

工业物联网是未来TSN应用最广泛的领域之一，所有需求实时监控或实时反馈的工业领域都离不开TSN网络。如机器视觉、AR/VR、深海石油钻井等等。

业界对TSN的持续探索

究其根本，物联网应用需求的激增是近些年TSN火爆的重要原因。国际上有大量组织、自动化厂商参与其中，致力推动TSN技术的落地应用。

● 2016-2017年，TSN应用于工业物联网领域的核心功能逐步完善，随后多家自动化厂商宣布了对OPC UA和TSN的支持，并加入相关国际组织，包括ABB、贝加莱、Bosch Rexroth、GE、NI、KUKA、Phoenix、Schneider等。

● 2018年，CC-Link协会就发布了融入TSN技术的开放式千兆工业网络CC-Link IE TSN，它是为数据化、智能化制造发展量身定制的新一代网络，完美融合了TCP/IP网络，现场总线和实时通讯，它与交换机的组合帮助客户轻松实现构建起整厂级别的管理系统。如三菱电机、软赢、德国赫斯曼等均宣布推出支持CC-Link IE TSN的工业产品。

● 2019-2020年，TSN标准完成并实现商业化。根据预测，TSN市场规模到2024年将超过6亿美元，年均复合增长率53.8%。交换机将成为引领TSN发展的重要单品。工业物联网中越来越多的实时通信需求成为推动TSN市场发展的主要动力。

近年来，国内厂商对TSN技术的关注度持续提高，积极推进TSN的发展落地。2017年起，包括华为、Moxa、新华三在内的多家通信设备厂商已经研发出或正在研发TSN相关网络设备，包括交换机、网关及通信模块。此外，一些自动化厂商开始积极向TSN技术靠拢，推出TSN技术相关的工业产品和设备。

华为：早在2018、2019年的汉诺威展上，华为就展示了OPC-UA TSN测试床，并在其中提供了TSN交换机；

MOXA：2018年德国SPS展，MOXA展示了TSN测试床，同年的IIC联合测试床中展示了TSN交换机；

新华三：2019年4月，新华三在“领航者峰会上发布了TSN交换机产品。

研华：研华发布EKI-8500G交换机，采用TSN专用芯片设计，具备时间同步、优先流量调度、时间感知整形器、高可靠的冗余资料传输四大核心特色。

东土科技：在精密时钟同步、守时、授时、时间管理等自主研发创新技术的支撑下，东土科技推出自主研发的全新系列TSN工业网络产品，涵盖芯片、交换机、终端、交换软件平台、CNC及边缘通用控制器等。

5G+TSN技术成关注焦点

如今，TSN已经不再是一个概念性项目，而是已经成为被行业组织认证的可广泛使用的标准。然而，任何新兴技术从兴起到爆发都要经历一个时间磨合与验证的过程，TSN技术尚且如此。目前，在工业应用领域，从芯片厂商到产品开发商、终端用户，TSN已经开始了测试、验证，离全面落地或许仅一步之遥了。

有人说，5G时代的加速到来会成为推进TSN技术全面落地应用的催化剂。的确，5G系统的灵活部署与TSN的精确时间同步、有界时延等特性，能更有效解决工业现场环境复杂多变的情况。

从国际上来看，已经有行业龙头企业开始布局推动5G、千兆网络、TSN在工业领域的融合应用。如西门子宣布将TSN列为未来重要的通信技术，其“工业网络专家计划”更是将5G+TSN列为打造数字化工业生态的重要手段；三菱电机的具有无线应用能力的工业网络“CC-Link IE TSN”率先将千兆以太网带宽与TSN相结合，实现了IO和OT的实时无缝融合。

可以看出，未来5G+TSN融合发展趋势将为未来工业通信网络打开一扇新的窗口。相较于之前的现场总线等概念的推进速度，TSN已经发展的非常迅速了。短期来看，TSN技术在工业领域全面落地普及尚需时日，市场接受及培育同样也需要一个过程，长期来看，随着关键技术的突破和应用场景需求变化不断演进升级，TSN技术在万物互联时代所创造的价值不可估量。

本文参考：工业互联网产业联盟《时间敏感网络（TSN）产业白皮书》

尽管目前消费领域中连接的物联网设备数量超过工业领域，但工业物联网投资在跨行业解决方案以及满足特定行业需求的设备方面增长强劲。

Reply的最新研究《工业物联网：现实检验》探索了推动工业市场物联网增长的两个关键领域：智能工厂和智能运输与物流。

通过连接机器和工具，工业物联网(IIoT)使制造公司能够实时提高其生产的可见性。工业物联网设备产生的大量数据构成了优化生产、提高交付质量、引入预测性维护、供应链自动化等的燃料。

Reply技术官Filippo Rizzante解释说：

“没有工业物联网，工业4.0就不可能存在。数据是工业世界中所有“智能”用例的燃料；工业物联网是保证基础设施收集数据、将数据发送到云端并管理反馈后分析的关键要素，所有这些都是企业收益良性循环的一部分。”

市场增长

由于使用专有的Trend Sonar平台收集的数据以及Teknowlogy Group提供的支持，这项研究还研究了智能工厂和智能运输与物流的主要市场，分为两个集群：“欧洲五国”（德国、意大利、法国、比利时和荷兰）和“大五国”（美国、中国、印度、巴西和英国）。

尽管2020年的经济环境不佳，但这两个集群在智能工厂以及智能交通和物流领域的投资都出现了小幅增长，预计到2025年将有更大幅度的增长。总体而言，以美国为首的“大五”(Big-5)集群的智能工厂市场预计到2025年将超过860亿欧元，在平台、预测解决方案和远程监控方面有强大的投资。智能运输和物流市场预计将超过150亿欧元。另一方面，在“欧洲五国”集群中，所有国家的智能工厂市场预计将增长近两倍，在上述五个国家的总规模将超过230亿欧元，其中德国领先。平台将经历指数级增长，企业将投资于更好地管理质量和降低成本。德国还将继续在智能交通和物流领域保持领先地位，但集群中的其他国家仍将看到显著增长。预计到2025年，该集群的总价值将达到36亿欧元。

5G和边缘计算的驱动力

在电信公司大规模投资的推动下，低成本传感器和5G网络的采用将进一步促进工业物联网的扩散。例如，自动驾驶汽车/机器人、人工智能和机械之间的通信得到改善，加上计算能力的提高和极低的延迟，预计不仅会提高工厂的效率，还会提高它们的安全性。此外，创建高密度专用网络的能力将有助于工业物联网的更广泛部署，以及大量传感器、机械、车辆和机器人的连接，并通过更多地使用增强现实和虚拟现实来支持“互联工人”。

网络安全是关键因素

连接设备的不断增长及其异构性需要对设备和网络的设置和维护策略进行大胆的安全管理。根据其经验，Reply认为组织需要采用微分段环境（本地或基于云的），这些环境稳定并准备好对传统和新的危险技术和技术做出反应，从而降低发生风险的可能性。新型攻击将获得成功。对物联网架构、工业组件和整个基础设施的分析将帮助公司提前消除现有的差距、漏洞和威胁。但这不仅仅是一个技术问题：针对员工的培训计划以及对所有使用的设备的研究和持续测试也至关重要。

从工厂到消费者

如果近年来采用和使用工业物联网技术，首先是为了提高工厂和物流中心的效率，那么在大流行期间，新投资主要用于提高工人安全。然而，长期趋势预计将直接涉及最终消费者。所谓“互联产品”的成功，实际上是加速对解决方案的投资，在这些解决方案中，使用数据的收集和处理不仅涉及生产机械，还涉及成品的使用。物联网连接产品的设计、生产和分销流程的重新设计能够创造增值服务，并促进远程更新和维护家用电器、汽车、机器人、电子产品和娱乐设备的能力。

两周前,造车的特斯拉突然成为了机器人圈内的热点,马斯克在特斯拉AI Day的结尾以一个彩蛋的形式宣布特斯拉正在开发的人形机器人,立时引起人们的热议。马斯克提到,这款人型机器人最早会在2022年投放市场,而就机器人行业发展现状来看,这无疑又是一个激进的目标。

上周,特斯拉公开招聘与机器人相关的职位,包括机械工程师-执行器集成、机械工程师-制动器齿轮设计、高级人形机电机器人架构师、高级仿人建模机器人架构师。而在9月1日,特斯拉又发布了8个与其人形机器人Tesla Bot的相关的招聘岗位。特斯拉连续几次发布招聘,确实有了实干的气氛。

无论马斯克的人形机器人制造计划能否如期完成,马斯克作为科技创新界的顶流,都再一次把智能机器人推到了大众面前,引起更大范围的讨论。机器人的发展现状究竟如何?走向未来的机器人又还需要克服怎样的关卡?

从想像到现实

机器人,作为人工智能的技术代表,也是当前所有先进技术中最特殊的技术。

事实上,“机器人”一词,从诞生开始就超越了科学技术的范畴,进入社会心理的视野,成为百年来大众文化消费中的主要题材之一。在数千年前的神话故事、文学想象中的机器人形象身上,人们可以寻找到人类对机器人的情感变化历程。这也是人机关系形成的线索之一。

在古希腊罗马时期,原始机器人以活雕像和各种“神奇”的机器的形态存在:只要往石雕的狮身鹰头张开的大嘴里扔进八枚硬币,“圣水”便会自动从石兽的眼睛里流出来。祭司在庙宇前点燃圣火,庙宇的大门便会按照现代工程师的说法“自动”开启。亚历山大城的赫龙和希腊时代的其他机械师们制作的雕塑,常常成为迷信祭祀的偶像。

关于机器人的“可靠”的记载,最初出现在著名的荷马史诗《伊利亚特》里。其中,荷马描绘了一个黄金做成的女人帮助炼铁神赫淮斯托斯的故事。显然,对于现代工业机器人祖先们的故事,常常带有浓厚的神话传奇色彩。这与其说是在记载事实,不如说是人类的一种美妙幻想。

在技术不断追逐人类想象的历史进程下,1939 年纽约世博会上首次展出了由西屋电气公司制造的家用机器人Elektro,但它只是掌握了简单的语言,能行走、抽烟,并不能代替人类做家务。

20世纪40-50年代,美国许多国家实验室进行了机器人方面的初步探索。1954年,美国的 George Charles Devol设计并制作了世界上第一台机器人实验装置,发表了《适用于重复作业的通用性工业机器人》一文,并获得了专利。机器人终于从想像过渡到现实,并开始了发展。

进入80年代后,随着计算机、传感器技术的发展,机器人技术已经具备了初步的感知、反馈能力,在工业生产中开始逐步应用。工业机器人首先在汽车制造业的流水线生产中开始大规模应用。随后,诸如日本、德国、美国这样的制造业发达国家开始在其他工业生产中也大量采用机器人作业。

近年来,机器人产业取得了前所未有的“大跃进”,朝着越来越智能的方向发展,多种传感器得到的信息在机器人中进行融合,使得机器人越来越能够有效的适应变化的环境,具有很强的自适应能力、学习能力和自治功能。

随着劳动力成本的不断提高、技术的不断进步,各国陆续进行制造业的转型与升级,出现了机器人替人的热潮。同时,机器人技术发展日新月异,服务机器人也开始走进普通家庭的生活。世界上许多机器人科技公司都在大力发展机器人技术,机器人的特质与有机生命已经越来越接近。

工业机器人正领航发展

机器人是综合了机械、电子、计算机、传感器、控制技术、仿生学等多种学科的复杂智能机械。根据不同的应用领域,又可大致分为工业机器人、服务机器人和特种机器人三类。其中,工业机器人占比最大,是智能制造行业发展的重要推动力。

考察过近代工业制造的发展历程,就足以理解机器对加工制造业的意义之重。1784年,蒸汽机的诞生成为第一次工业革命的里程碑,蒸汽机被可靠地使用,产生了新一代的蒸汽动力引擎,带动了第一次工业革命。

结合了工、技、贸,的“科技化+工业化”,奠定了工业时代成功的基础。同样的,在今天,科技化与工业化的结合也会促进新一时期工业时代的发展。在以信息化、数字化为特征的新兴技术里,工业机器人的力量也不可小觑。

工业机器人已经成为智能制造的关键一环。究其原因,对于工业机器人来说,能够协助解决制造过程中的问题是首先要考虑的。或者说,正如过去的任何一次工业革命中,机器对生产率的提高一样,工业机器人最大的贡献是在于对制造业生产力的改善而不是机器人自身的获利。

工业机器人的智能部分可以以“代理”的方式来看——任务分配至控制系统的底层进行处理,加上传感器、视觉影像、逻辑控制与通信共同协作而达成底层级(或称为核心层)的精简有效的控制系统。系统里众多的“代理”相互沟通进而产生了一个群体智能。

这个群体智能可以应用在各种各样的生产活动中,可以是在不同的单品生产线中,也可以在不同的生产规模中,包括使用在一些柔性生产线上。将工业机器人应用到工业生产线上,不仅可以提高生产效率,还可以改善工作环境,保证工人的生命安全,同时减少原材料的损耗,从源头降低了工业成本。

对于中国来说,当前,工业机器人发展似乎风头正劲。工业和信息化部发布的《2020年1-12月机器人行业运行情况》显示,2020年累计生产工业机器人23．7万套,同比增长19．1%,创下中国工业机器人单年产量最高纪录。

根据国家统计局发布的消息,2021年1-2月份,全国规模以上的工业机器人产量4．54万套,同比增长117．6%,创下历年同期新高。中国制造向“中国智造”升级中,机器人正在扮演着越来越重要的角色。

工业机器人得以发展,根本上是由于技术进步规模效应带动工业机器人价格下降。工业机器人发展的初期阶段,高昂的价格一度是阻碍众多中小企业购置设备、建设智能化生产线的主要因素。随着国产工业机器人带来的市场冲击,制造技术的进步和制造成本的快速下降,工业机器人近几年价格呈现明显的下降趋势。

此外,制造业方面,人力成本正在不断提高,对劳动密集型产业造成明显冲击,企业为压缩成本转向更经济的生产模式,机器换人成为大势所趋。同时,适龄劳动人口下降,人口红利消失倒逼产业发展。这意味着,未来中国适龄劳动人口占比仍将处于较低水平,对产业自动化发展产生迫切需求。

在多方面影响下,工业机器人自然也就呈现高速发展的态势。

在机器人赋能百业之前

机器人替代人工生产是制造业重要的发展趋势,是实现智能制造的基础,也是未来实现工业自动化、数字化、智能化的保障。尽管当前中国工业机器人在制造和工业设施领域的应用变革势头迅猛,但无论是从制造业方面还是应用方面来看,中国工业机器人与发达国家之间依然存在较大差距。

从制造方面来看,工业机器人是沿着把自动化作为底层技术,再走向数字化、网络化、智能化发展的脉络,越往上走,越需要芯片、软件和算法的助力。而即便自2010年起中国的制造业产值就已超过美国,规模发展水平较高,但质量效益并不高,仍然有很大的提升空间。

时下,发达国家的工业机器人制造已经进入到了智能阶段,而中国还处于入门阶段。据《第一财经》报道,国产工业机器人凭借性价比、渠道等优势,已经占据了国内很多细分领域的大部分市场,但在关键技术、材料、零部件等方面还是与国际的先进水平有一定差距。

新安装的机器人中,有71%的零部件皆来源于国外,国产化率不足30%。其中,在上游最重要的三大零部件——减速器、伺服电机和控制器中,国产化率分别约为30%、22%、35%,相对较低,在产品精度、稳定性等方面依旧存在很大成长空间。

同时,中国工业机器人同质化十分严重。现阶段,很多工业机器人品牌的产品在性能、外观、技术甚至是营销手段上都呈现出相互模仿的现象,就连各个厂商研发产品的核心技术和生产目的都是一样的。因此,纵观现在的工业机器人市场,几乎没有什么表现突出、具有一定竞争力的机器人产品。

在应用方面,发达国家的工业机器人已经有一套完整的设备应用在工业生产线上,并且在运用工业机器人方面已经十分熟练,甚至于不需要配备专门的工业机器人操作人员,就可以使工业机器人完成其运行,而中国的工业机器人应用还需要配备专门的工业机器人技术操作人员,来辅助完成操作。

日本在十九世纪二十年代工业机器人就已经普及,但目前为止,中国工业机器人的发展仍处于初级阶段,正面临着向高端转变,承接国际先进制造以及国际分工等重大挑战。

工业机器人的不断发展创新对从业人员提出了更高的要求,而该领域的人才供需失衡的矛盾正日益凸显。在制造方面,伺服电机、控制器、减速器成为制约中国工业机器人产业的主要瓶颈,而中国这方面的技术人才极为匮乏。在应用方面,相应操作维护、系统安装调试、系统集成等工业机器人应用人才缺口很大。

种种迹象表明,机器人大规模走进生产和生活已经不再是科幻片中的假象场景,正在和必然成为现实。以工业机器人为首,在克服诸多障碍和关卡的未来,机器人还将赋能百业,面目全新。