“制造业是实体经济的基础，实体经济是我国发展的本钱，是构筑未来发展战略优势的重要支撑”、“要坚定推进产业转型升级，加强自主创新、发展高端制造、智能制造”。习近平总书记关于产业升级、自主创新、智能制造的重要论述，体现了制造业在国家发展的战略地位，以及对国家发展的重要支撑作用。同时，总书记指出“要加大投入，加强信息基础设施建设，推动互联网和实体经济深度融合，加快传统产业数字化、智能化，做大做强数字经济，拓展经济发展新空间”，这为我国经济由“量大”转向“质强”指明了发展方向。

　　纵观世界工业体系近二百年的发展，生产规模不断扩大、工作分工不断细化、区域协作不断扩展…先进制造强国都曾以创新引领取得先发优势，又在优势扩展中持续积累经验、沉淀知识、构建方法论，加速新的创新孵化，持续构筑和增强技术壁垒。随着新一轮科技革命到来，这些早期积累的“知识 + 技术”成为核心优势，固化到工业软件、芯片、工业母机和商业咨询服务等载体中，继续掌控着全球各产业链高价值环节。人工智能、5G 等新技术的涌现，使得我们能够构建起覆盖面更全、效率更高的感知网，并基于采集到的人、机、物大数据，培育出以机器“大脑”为载体的工业知识学习和应用能力。这为打破国外工业制造领域的垄断优势，实现弯道超车提供了全新的机遇和可能。

　　当前，我国正处于经济结构调整、产业转型升级的关键时期。站在新时代的起点，“十四五”规划的开局之年，我们怀揣着对中国工业体系一代代建设者的敬意，心系着支撑“世界工厂”的亿万劳动者，憧憬着“人工智能、5G、区块链等技术”融入工业体系构筑起“制造强国”的美好未来，起草了这份白皮书，希望能够与业界同仁共同探讨与携手，为中国制造业的创新与高质量发展贡献一份绵薄之力。

　　一、工业互联网整体发展态势与发展建议

　　(一) 工业互联网发展现状

　　自《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》印发以来，我国工业互联网已经经过了起步期三年时间的发展，在政、产、学、研等各方的共同努力下，取得显著成效。已经初步建成了低时延、高可靠、广覆盖的工业互联网网络基础设施，初步构建了工业互联网标识解析体系，初步形成了各有侧重、协同集聚发展的工业互联网平台体系和安全保障体系。

　　本阶段的一项重点任务是平台体系壮大行动，不仅要深化工业资源要素集聚，加速生产方式和产业形态创新变革，更要推动行业知识经验在平台沉淀集聚，推动前沿技术与工业机理模型融合创新，支撑构建数据驱动、软件定义、平台支撑、服务增值、智能主导的新型制造体系。

　　(二) 人工智能可为工业互联网发展注入新动能

　　人工智能技术在工业各领域、环节、产品中渗透融合，在工业互联网纵向集成与横向集成的各个业务环节中发挥出巨大价值。人与人、人与物、物与物的联系日益增强，并逐渐形成知识沉淀，人工智能算力、数据、算法成为基础设施，发挥出平台支撑作用，实现在生产过程、管理活动、产品制造各环节的降本提质增效。

　　(三) 人工智能与工业互联网融合发展的建议

　　(1)构建以人工智能为核心、自主可控的“智能云+工业互联网平台+敏捷智能应用”的新型工业基础设施。

　　(2) 工业互联网，立足于“工”，扩展于“网”。

　　(3)找准价值抓手和场景踏板，奏响转型升级“交响乐”。

　　(4)重视转型阶段的领军人才和技能劳动者普惠培养。

　　二、平台架构与关键技术

　　(一)“智能云+工业互联网平台+敏捷智能应用”整体架构

　　工业互联网平台以数据为驱动，一方面以解决企业在生产、经营管理等业务环节遇到的具体问题为根本出发点，通过价值导向，吸引企业上云上平台，解决纵向集成的问题;另一方面通过企业间的横向集成，集聚工业资源要素，实现行业产业链或区域产业集群的数字化升级，加速生产方式和产业形态创新变革。

　　(二) 平台关键技术

　　(1)工业视觉智能：工业视觉智能通过工业相机采集图像信息，由计算机对信息进行处理和判断，可提供工业质检、安全巡检、单据识别等服务。

　　(2)工业数据智能：工业数据智能是一种基于工业数据并融合工艺机理与专家经验的人工智能技术，具有自感知、自学习、自执行、自适应的特性。工业数据智能贯穿于制造业全生命周期管理，是实现智能制造的核心环节，能够深度挖掘工业数据背后的隐含价值，助力企业降本增效和精益管理。

　　(3)工业交互智能：工业交互智能涉及到的一项关键技术为增强现实AR技术，AR促使真实世界信息和虚拟世界信息内容融合，包括感知跟踪、融合渲染、人机智能交互等。

　　(4)知识中台：知识图谱是一种高度结构化、语义化的知识组织形式，目的是让机器能够更好的理解和处理知识。知识中台基于知识图谱、自然语言处理、搜索与推荐等核心技术，提供面向企业知识应用全生命周期的一站式解决方案，助力企业全面提升运行效率和决策智能化水平。

　　(5)IoT与边缘智能：IoT是工业互联网平台建设的基础，通过数据接入、协议转换、边缘数据处理等构建精准、实时、高效的数据采集体系。

　　(6)ABC技术栈：ABC Stack全面整合了百度在AI(人工智能)、Big Data(大数据)和Cloud Computing(云计算)三个领域的核心技术能力，以及配套的平台化产品与开发工具。截至当前，ABC技术栈涵盖数百款产品，可为各行业提供专有云整体解决方案。

　　(7)地理信息系统：地理信息系统(GIS)是对地理空间信息进行采集、存储、管理、处理、显示、分析与模拟，并基于地理空间信息对业务数据以及各种信息进行管理、分析和辅助决策的计算机信息系统。地理数据与其他数据不同，不仅包含拓扑、距离、方向等空间信息，还具有空间自相关性;一旦与其他大数据集成，可以揭示出许多隐含价值信息。

　　(8)信息安全防护：工业互联网安全防护应包括数据接入安全、平台安全和访问安全三方面。数据接入安全即防止数据泄露、被侦听或篡改，保障数据在源头和传输过程中安全;平台安全即确保工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全;访问安全即通过建立统一的访问机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源实现对工业互联网平台重要资源的访问控制和管理，防止非法访问。

　　三、创新探索与实践

　　(一)“云智一体”全方位赋能工业发展

　　“云智一体”的整体战略推动百度智能云在各行业实现应用加速落地，将专有的云、AI、IoT、大数据等技术能力，与工业采购、生产、质量、经营等业务应用相结合，通过“一企一档”、“一链一档”模式，有针对性地为企业、产业链、地方政府提供服务。

　　(二)区域工业互联网平台

　　2.1 区域工业互联网平台建设思路与创新实践

　　(1)建设思路

　　区域工业互联网平台的建设，首先应结合当前产业环境进行区域产业智能化升级的顶层设计，依据区域优势产业集群和未来发展目标，结合企业升级的实际需求，引导企业高效、协同的用好智能技术，上云上平台。然后，还应从创新引领、数据驱动、人才培养等方面实现“政产研学用”一体化平台建设，将整个区域内所有相关资源纳入正向运转的循环之中。

　　(2)创新实践

　　·客户面临的问题和挑战：随着大数据、人工智能、物联网、工业互联网等产业科技的快速发展，国内各产业迎来了数字经济发展的巨大机遇和挑战。如何把握新基建数字经济建设的重大契机，已成为各级政府管理者和企业决策者面对的重大战略问题。

　　·百度智能云解决方案实践：百度智能云打造工业互联网平台的时候，充分结合区域政策优势、大数据基础优势、人才优势和高端资源优势，以区域产业集群发展痛点及数字化智能化解决方案为切入点，充分利用领先的人工智能、大数据、物联网技术，通过“一企一档”、“一链一档”模式，有针对性地提升当地企业、产业链的数字化水平，为重点行业重点企业标杆案例提供创新指导，实现示范效应，打造集“创新孵化 -> 政策引导 -> 样板试用 -> 展厅推介 -> 平台商用 -> 产业互联 ->人才培养 -> 持续运营” 于一体的“区域特色产业互联网平台”，构建“AI应用、工业数字化转型创新、产业链互联互通”的一盘棋流程。

　　·客户效益提升与改善：区域工业互联网平台的建设，助力实现区域企业数字化转型及云端大数据基础建设，打造数字化管理应用、云端工业APP应用、设备快速上云、安全服务保障、门户运营服务等行业级协同发展，为新基建数字经济提供基础，实现区域工业企业综合竞争力提升，培育云制造产业集群生态，打造制造业智能化转型服务生态圈，为数字经济和工业互联网高质量发展贡献力量。

　　2.2 工业互联网+产业金融解决方案与创新实践

　　(1)解决方案

　　随着AI技术的普及发展，基于工业互联网的金融科技或将成为普惠金融发展的核心驱动。中小企业一直面临融资难、融资贵的问题。传统金融模式中，企业融资的方式以核心企业担保或财务报表等数据为主，产业链腰部以下企业缺乏抵押担保和财报，融资方式有限。

　　(2)创新实践

　　·客户面临的问题和挑战：在某区域工业互联网+产业金融项目中，多家金融机构表示因缺乏足够的企业实际生产数据和产业链关联数据，金融机构对企业的金融服务受到较大影响。

　　·客户效益提升与改善

　　百度智能云区域工业互联网产业金融解决方案从以下方面帮助金融机构实现效益提升与改善：

　　1)大幅压缩金融机构传统承兑汇票规模,加速资金流转速度，提升资金利用效率，以满足金融监管对产业链金融的要求。

　　2)高效帮助金融机构展业，并通过科技赋能使金融机构支持多种定价方式，例如差异化阶梯定价、客户贡献度定价、市场化定价，大幅提升金融机构盈利能力。

　　3)结合区块链数据可信存证机制，打破数据孤岛，实现更多维度的数据共享。通过百度智能云强大的AI中台能力，实现金融业务流程的完全数字化、智能化，降低金融机构人工操作成本和运营成本，进而大幅提高产能，服务广大中小企业。

　　(三)行业工业互联网平台

　　(1)解决方案

　　各工业企业在传统的生产流程和模式下面临着新产品研发缓慢、生产销售脱节、售后服务滞后等诸多问题，需要在产品设计、生产制造、服务市场等方面通过新的手段更新产品类型、提高公司运营管理水平、提高产品服务质量，并开辟新的供需对接渠道及市场。

　　(2)创新实践

　　·客户面临的问题和挑战：水务行业产业链包括原水、制水、供水、排水、污水、节水等环节，这些业务链条往往具有地域分布广、业务归属部门分散的特点。

　　·百度智能云解决方案实践：百度智能云通过融合原水、制水、供水、排水、污水、节水等业务产生的数据，以智慧管理、智能运营、高效服务为主旨，以大数据、云计算、物联网为基础，充分利用数字孪生、人工智能、虚拟现实等新型信息技术，按照“业务导向、技术驱动、整体设计、标准统一”的原则实现水务信息化和数据资源整合利用。

　　·客户效益提升与改善：百度智能云助力实现水务行业“求发展、重服务”的发展理念，通过平台和水务大脑的建设，整体人员效率提升5%以上，制水供水单位能耗下降8%，分散式污水处理设施正常运行率提升5%，排水应急处理响应及时率达到98%，客户投诉处理及时率提升到96%，下属企业80%以上的信息报送在1小时内完成，实现了良好的经济效益、管理效益和社会效益。

　　(四)“智能+工业互联网平台”助力企业智能化升级

　　4.1 工业视觉质检解决方案与实践

　　(1)解决方案：百度智能云从客户需求出发，针对传统工业视觉质检复杂缺陷识别能力差、鲁棒性差、人工质检标准不统一、检验质量受个体影响大、用工矛盾突出等问题，有机整合机械系统、电气系统、软件系统，充分发挥百度智能云工业视觉智能平台的技术优势，为客户提供光、机、电、算、软一体化解决方案，全面赋能3C消费电子、半导体、汽车、钢铁等行业，帮助客户提质降本增效，便捷实现质检的智能化升级。

　　(2)创新实践

　　百度智能云立足客户质检需求，联合生态合作伙伴打造3C结构件通用型AOI设备，该设备有机融合了光、机、电、算、软等多学科知识，特别是利用百度智能云AI技术，通过工业视觉智能平台，方便客户自主进行模型优化，不断提高准召率。

　　4.2 安全生产监测预警解决方案与实践

　　(1)解决方案

　　百度智能云积极响应《“工业互联网+安全生产”行动计划(2021-2023)》，围绕化工、钢铁、有色、石油、石化、矿山、建材、民爆、烟花爆竹等重点行业，创新性的提出了安全生产监测预警解决方案，应用人工智能、大数据等先进技术手段，赋能企业快速感知、实时监测、超前预警、联动处置和系统评估等五种新型能力建设。

　　(2)创新实践

　　百度智能云基于全球领先的人工智能技术，推出电力输电线路通道可视化智能预警分析端云一体化解决方案，将云端训练完成的AI模型下发到杆塔上的可视化监拍装置中，实现可视化装置的前端智能分析，可实时识别铲车、吊车、翻斗车、叉车、推土机、挖掘机等机械车辆、导线异物、烟火、绝缘子缺陷、人员垂钓等共计13类安全风险并及时报警，助力电力客户实现输电线路通道环境异常的智能化监测。方案同样支持无人机巡飞、机器人巡检在输变电场景下的智能化监测及预警，解决方案架构如下图所示：

　　4.3 工艺参数优化解决方案与实践

　　(1)解决方案：百度工业数据智能平台专注于工业领域，是以数据为核心的模型训练、服务。用户可通过数据分析，运用机器学习结合深度强化学习算法，低代码实现企业工业智能化，为企业提供产销预测、质量预警、缺陷成因分析、工艺参数优化、时序数据预测、智能排产排程、调度优化、能耗优化等服务能力。

　　(2)创新实践：百度智能云通过与工艺工程师、行业专家的深度沟通，梳理清晰该场景的工艺流程与详细需求，完成业务理解和场景抽象。在数据采集环节，配置用于快速判断点胶质量的光学模块，构建包含历史数据与实时数据的参数配方数据库，并通过数据探索性分析完成数据理解，从数据的角度去解读业务。历经数据筛选、缺失值处理、异常处理、数据分析等环节后，为模型输出可用的数据源。算法工程师融合机理知识、专家经验，选择合适的算法和建模工具，建立基于深度学习的高精度、有效可靠的仿真模型;在仿真模型的基础上添加强化学习模型，为参数自动优化提供模型支持。通过对上述仿真与优化整体模型的多轮测试、评估与迭代优化后，构造点胶工艺知识大脑，建立了点胶机工艺参数调优的整体技术方案。

　　4.4 设备预测性维护解决方案与实践

　　(1)解决方案

　　工业行业涉及众多的装备、设备，面临着巨大的运维挑战，一是传统的设备运维人员依赖经验积累，设备维护时间长、人力成本高;二是对于设备故障的类型和严重等级难以做出准确的判断，无法综合评估对后续生产运营的影响;三是对故障的发生时间以及可能性无法做出精准的预测。

　　(2)创新实践：百度智能云依托PHM技术通过深入洞察每台工程机械装备基础信息、核心运行指标、维修数据等对工程机械装备进行画像，构建面向工程机械装备的故障诊断和寿命预测模型，并利用知识图谱挖掘装备数据之间隐藏知识，对相关工程机械装备进行故障诊断、寿命预测、辅助维护等提供智能化维护服务，实时对工程机械关键系统进行自我诊断及监测，确认设备综合健康状态，并追溯各主要配件状态变化的历史，为其进行应力分析和剩余寿命预测，从而降低装备维修成本，提升维修效率，降低因工程机械装备问题而导致的项目停工风险。

　　四、工业互联网平台发展建议与展望

　　(一)建议

　　一是持续加大科技创新投入，加快建立工业互联网共性关键技术谱系。加强人工智能前沿技术研究，集中力量突破瓶颈，系统布局突破工业互联网相关基础技术、关键技术，推动形成技术研究和产业发展互促共进的良好局面。

　　二是加入工业互联网标准体系建设，夯实平台发展基础。基于多平台互联互通、技术应用创新和平台生态发展等需求，加大投入开展工业互联网标准体系制定，致力于构建统一的技术标准、服务规范、应用指南、能力评估和治理规范等机制，建立健全工业互联网平台治理体系，保障工业互联网平台全生命周期内的全价值链协同发展。

　　三是不断拓展生态伙伴建设，打造开放共享的工业行业生态体系。不断加深与产业链上下游生态伙伴的合作共享，持续完善生态伙伴合作圈，拓展基于各地区域产业集群的工业互联网应用路径，实现符合工业互联网应用成熟度评估标准的平台实践落地，构建多方协同的工业互联网产业生态。

　　四是强化专业型人才培养机制，加大复合型人才保障力度。从公司层面，通过系统人才培养策略，解决人才缺口制约工业互联网创新发展的问题，快速发展一支结构合理、质量优良的人才队伍，为工业互联网产教融合发展提供支持。

　　(二)展望

　　随着新一轮科技革命和产业变革的发生，工业互联网基础设施被不断夯实，产业规模不断壮大，应用场景日渐丰富。在“十四五”开篇之际，在数字化、网络化、智能化在工业中加速落地的滚滚历史潮流之中，在《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》的指引下，工业互联网将实现从打造示范标杆形成基本产业布局，到快速发展打造新型开放产业生态的逐步演进，而人工智能技术将为工业互联网的发展注入新的动能。人工智能与工业互联网的融合将会带动更多的工业企业、互联网企业、金融机构，以及独立开发者形成良性互动，促进平台产业生态繁荣发展，平台应用最终实现互联互通和智能决策。