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　　当前，以新一代信息技术为驱动的数字浪潮正深刻重塑经济社会的各个领域，移动互联、物联网、云计算、大数据、人工智能等技术与各个产业深度融合，推动着生产方式、产品形态、商业模式、产业组织和国际格局的深刻变革，并加快了第四次工业革命的孕育与发展。而越来越清晰的是，工业互联网是实现这一数字化转型的关键路径，构筑了第四次工业革命的发展基石。

　　2016年，工业互联网产业联盟（AII）发布了《工业互联网体系架构（版本1.0）》，推动产业各界认识层面统一，为开展工业互联网实践提供了参考依据。通过几年来的理论和实践探索，工业互联网已从概念形成普及进入到应用实践推广的新阶段，业界对工业互联网的发展方向已有高度的共识。在这一过程中，国内外均形成了大量的探索实践，工业互联网几乎涵盖了工业的各个行业、大中小各类企业乃至实体经济的各个领域，新一代信息技术与制造、能源、交通、医疗、服务等技术的融合集成初步显现了其巨大的生命力和创造力，为进一步创造新的生产力和发展动能奠定了基础。

　　也因如此，丰富和多样化的企业实践和各类新技术的应用也对工业互联网的体系架构提出了新的需求：如何定义一个更加通用化的架构体系以指引各个领域的系统性布局，如何打通数字化转型、业务体系、商业变革和工业互联网技术架构的关系以更好;指导企业的发展实践，如何充分考虑技术发展演进和落地实施部

　　署需求以更好定义工业互联网的层次架构、功能划分和接口关系，从而为产业界提供科学、清晰和可操作的指南。基于此，工业互联网产业联盟在工业和信息化部的指导下，凝聚产业界共识，研究制定了《工业互联网体系架构（版本2.0）》，在继承版本1.0核心理念、要素和功能体系的基础上，从业务、功能、实施等三个视图重新定义了工业互联网的参考体系架构，并逐一进行了展开，希望作为当前阶段的一个认识，为政府、企业、科研机构、投资者等利益相关方提供引导和参考，共同推动工业互联网的创新发展。

　　本报告主要分为八个部分。第一部分介绍了工业互联网的内涵与意义。第二部分回顾了体系架构1.0版本，并介绍2.0版本

　　分析工业互联网体系架构2.0的业务视图，并给出产业、企业、工厂等不同层面业务目标与应用方向。第五部分剖析工业互联网

　　体系架构2.0的功能架构，探究网络、平台、安全三大体系的功能视图、现状分析、存在的问题，并指出未来的发展趋势。第六部分着重分析工业互联网体系架构2.0的实施框架，描述网络、标识、平台、安全部分实施部署方式和关键要素。第七部分对工业互联网技术体系进行梳理。第八部分分析企业结合体系架构

　　2.0在垂直行业的应用实践。;《工业互联网体系架构（版本2.0）》编写过程中也获得了众

　　多专家的指导与帮助。特别感谢工业和信息化部信息通信管理局、信息技术发展司、网络安全管理局等对报告的全面指导。报告编制中，编写组就体系架构2.0设计关键问题先后征询了邬贺铨、方滨兴、孙凝晖、于海斌、屈贤明、安筱鹏、吕卫锋、王飞跃、韩秀成、赵敏、张俊等院士及专家意见，并结合意见对体系架构

　　2.0进行了多次修改和完善。上海优也信息科技有限公司首席技术战略官林诗万、上海宝信软件股份有限公司首席技术官丛力群、华为集团标准与产业部首席产业规划专家史扬等专家为报告提出了详细的建设性指导意见，为体系架构2.0研究和本报告撰写提供了重要参考。此外，白皮书编写过程中也得到了联盟成员及国内外众多企业的大力支持，结合自身实践经验提供大量素材，对白皮书中观点的形成和完善提出了重要建议。

　　在此一并感谢所有参与本报告编写，以及为报告提供指导和建议的专家、企业和机构。;目 录

　　当前全球经济社会发展正面临全新挑战与机遇，一方面，上一轮科技革命的传统动能规律性减弱趋势明显，导致经济增长的内生动力不足。另一方面，以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术发展日新月异，加速向实体经济领域渗透融合，深刻改变各行业的发展理念、生产工具与生产方式，带来生产力的又一次飞跃。在新一代信息技术与制造技术深度融合的背景下，在工业数字化、网络化、智能化转型需求的带动下，以泛在互联、全面感知、智能优化、安全稳固为特征的工业互联网应运而生。工业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式，通过人、机、物的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，正在全球范围内不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态，推动传统产业加快转型升级、新兴产业加速发展壮大。

　　工业互联网是实体经济数字化转型的关键支撑。工业互联网通过与工业、能源、交通、农业等实体经济各领域的融合，为实体经济提供了网络连接和计算处理平台等新型通用基础设施支撑；促进了各类资源要素优化和产业链协同，帮助各实体行业创新研发模式、优化生产流程；正推动传动工业制造体系和服务体系再造，带动共享经济、平台经济、大;数据分析等以更快速度、在更大范围、更深层次拓展，加速

　　工业互联网是实现第四次工业革命的重要基石。工业互联网为第四次工业革命提供了具体实现方式和推进抓手，通过人、机、物的全面互联，全要素、全产业链、全价值链的全面连接，对各类数据进行采集、传输、分析并形成智能反馈，正在推动形成全新的生产制造和服务体系，优化资源要素配置效率，充分发挥制造装备、工艺和材料的潜能，提高企业生产效率，创造差异化的产品并提供增值服务，加速推进第四次工业革命。

　　工业互联网对我国经济发展有着重要意义。一是化解综合成本上升、产业向外转移风险。通过部署工业互联网，能够帮助企业减少用工量，促进制造资源配置和使用效率提升，降低企业生产运营成本，增强企业的竞争力。二是推动产业高端化发展。加快工业互联网应用推广，有助于推动工业生产制造服务体系的智能化升级、产业链延伸和价值链拓展，进而带动产业向高端迈进。三是推进创新创业。工业互联网的蓬勃发展，催生出网络化协同、规模化定制、服务化延伸等新模式新业态，推动先进制造业和现代服务业深度融合，促进一二三产业、大中小企业开放融通发展，在提升我国制造企业全球产业生态能力的同时，打造新的增长点。;二、工业互联网体系架构2.0：定位与作用

　　面向第四次工业革命与新一轮数字化浪潮，全球领先国家无不将制造业数字化作为强化本国未来产业竞争力的战略方向。主要国家在推进制造业数字化的过程中，不约而同把参考架构设计作为重要抓手，如德国推出工业4.0参考架构RAMI4.0、美国推出工业互联网参考架构IIRA、日本推出工业价值链参考架构IVRA，其核心目的是以参考架构来凝聚产业共识与各方力量，指导技术创新和产品解决方案研发，引导制造企业开展应用探索与实践，并组织标准体系建设与标准制定，从而推动一个创新型领域从概念走向落地。

　　我国为推进工业互联网发展，由中国工业互联网产业联盟于2016年8月发布了《工业互联网体系架构（版本1.0）》

　　（以下简称“体系架构1.0”）。体系架构1.0提出工业互联网网络、数据、安全三大体系，其中“网络”是工业数据传输交换和工业互联网发展的支撑基础，“数据”是工业智能化的核心驱动，“安全”是网络与数据在工业中应用的重要保障。基于三大体系，工业互联网重点构建三大优化闭环，即面向机器设备运行优化的闭环，面向生产运营决策优化的闭环，以及面向企业协同、用户交互与产品服务优化的全产业链、全价值链的闭环，并进一步形成智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等四大应用模式。;图1工业互联网体系架构1.0

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　　工业互联网体系架构1.0自发布以来，在凝聚我国政产学研用各界共识，指导技术研究、产品开发、实践应用、产业发展、生态打造、国际合作等诸多领域发挥了重要作用。一是推动工业互联网相关基础研究。基于体系架构1.0，工业互联网产业联盟组织编写了56份研究报告，涵盖网络、数据、平台、安全、应用等各领域，基本形成了对工业互联网的体系化认识。二是促进工业互联网技术创新与产品开发。工业互联网产业联盟组织设立了55个测试床，重点开展了5G、大数据、人工智能、区块链、边缘计算等技术在制造场;景的测试验证，并结合体系架构1.0提出的网络、数据、安

　　全等方向，输出了数百项产品和解决方案。三是指导工业互联网标准体系建设。体系架构1.0为工业互联网标准化工作提供理论框架与方向指引，推动《工业互联网综合标准化体系建设指南》的出台，助力工业互联网产业联盟陆续建立起工业互联网标准体系1.0和2.0版本，并已成功立项平台通

　　用要求、安全总体要求8项联盟标准，形成对新兴领域关键技术、核心架构、测试评估、成果转化等方面的规范和指引。四是引导工业互联网应用探索与实践。工业互联网产业联盟遴选出163个优秀示范案例，在钢铁、石化、汽车、家电、信息电子、高端装备等十余个行业和典型制造场景开展了网络、平台、安全等方面的应用试点，以标杆试点强化应用推广，推进体系化应用探索与落地。五是推进国际对接与开放合作。工业互联网产业联盟与美国IIC基于顶层架构的共性开展了IIRA与体系架构1.0的对接和映射，也在积极与德国对接开展体系架构互认并联合发布实践报告等成果，组建工业互联网专家工作组等多个执行对接组，为工业互联网技术、产业、标准等层面的国际合作与共识达成奠定基础。

　　体系架构1.0发布三年多以来，工业互联网的概念与内涵已获得各界广泛认同，其发展也正由理念与技术验证走向规模化应用推广。这一背景下，有必要对体系架构1.0进行;升级，特别是强化其在技术解决方案开发与行业应用推广的

　　实操指导性，以更好支撑我国工业互联网下一阶段的发展。具体来说，一是提供一套可供企业开展实践的方法论。

　　重点是构建一套由“业务需求—功能定义—实施部署”构成的方法论，使企业能够结合自身业务特点，明确所需要的工业互联网核心功能，并进而指导相应软硬件系统的设计、开发与部署。二是从战略层面为企业开展工业互联网实践指明方向。重点是明确企业通过工业互联网实现数字化转型的核心方向与路径，结合企业基础确立商业战略与细分目标，充分发挥工业互联网实践价值，构建企业转型升级优势。三是结合规模化应用需求对功能架构???行升级和完善。重点是从企业工程化应用视角，参考领先企业实践经验与最新技术发展，对工业互联网功能原理进行明确与完善，形成一套实操性更强的网络、平台、安全功能体系。四是提出更易于企业应用部署的实施框架。重点是强化与现有制造系统的结合，明确各层级的工业互联网部署策略以及所对应的具体功能、系统和部署方式，以便对企业实践提供更强参考作用。基于上述四方面考虑，工业互联网产业联盟组织研究提出了工业互联网体系架构2.0，旨在构建一套更全面、更系统、更具体的总体指导性框架。

　　继承了体系架构1.0的核心思想。一是体系架构2.0仍突出;数据作为核心要素。业务视图的数字化转型方向、路径与能

　　力实质由数据所驱动，功能架构的网络、平台、安全服务于数据的采集、传输、集成、管理与分析，实施框架则核心回答了如何通过部署工业互联网，提升现有制造系统的数据利用能力。二是体系架构2.0仍强调数据智能化闭环的核心驱动及其在生产管理优化与组织模式变革方面的变革作用。基于体系架构1.0提出的三大智能化闭环，体系架构2.0将其归纳为共性的数据优化闭环，体现其在工业互联网系统中无处不在的特征。这一数据优化闭环既可以作用于企业现有生产和管理，使之更加精准智能，也可以作用于资源配置优化与生产方式重构，引发商业模式创新。三是体系架构2.0继

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　　承了三大功能体系。考虑到体系架构1.0中网络、数据、安全在数据功能上存在一定重叠，如网络体系包含数据传输与互通功能，安全体系中包含数据安全功能，因此在体系架构

　　2.0中以平台替代数据，重点体现1.0中数据的集成、管理与建模分析功能，形成网络、平台、安全三大体系，但功能内涵与1.0基本一致。;三、工业互联网体系架构2.0：总体框架

　　工业互联网是借助新一代信息通信技术实现工业数字化转型的复杂系统工程，融合了工业、通信、计算机软件、数据科学等诸多领域的最新技术与产业实践，因此在体系架构2.0的研究设计中，一方面充分参考了主流的架构设计方法论，包括以ISO/IEC/IEEE42010为代表的系统与软件工程架构方法论，和以开放组体系结构框架（TOGAF）、美国国防部体系架构框架（DODAF）为代表的企业架构方法论，以提升架构设计的科学性和体系性；另一方面借鉴现有相关参考架构的设计理念与关键要素，包括以工业互联网参考架构

　　（IIRA）为代表的软件架构，以工业4.0架构（RAMI4.0）和工业价值链参考架构（IVRA）为代表的工业架构，和以物联网参考架构（ISO/IEC30141）为代表的通信架构。

　　在架构设计方法论层面，体系架构2.0以ISO/IEC/IEEE42010系统与软件工程标准为主要方法，重点参考该方法在架构设计中，对视图、需求、系统、环境、模型等各类架构要素及相互关系的阐述，以此明确体系架构2.0研究设计的

　　基本框架、描述方式与关键要素。考虑到体系架构2.0将对企业应用实践发挥重要指导作用，因此在设计中也参考了TOGAF、DODAF等企业架构设计方法，在业务视图中突出;了企业商业愿景与业务需求，并借鉴从通用架构到行业架构、

　　在架构设计内容和要素方面，体系架构2.0充分参考了工业、软件和通信等领域具有代表性的架构。考虑到体系架构2.0将重点服务于工业领域，因此在架构设计中参考了RAMI4.0等典型架构对于工业体系的理解，包括基于ISA-

　　95的由现场设备到经营管理系统的层级划分，以及IEC62890标准体现的从虚拟原型到实物制造的产品/资产全生命周期理念。此外，考虑到数据在工业互联网中的核心驱动要素作用，体系架构2.0也参考了IIRA以数据为牵引，定义控制、运营、信息、应用等功能域，描述信息流和决策流的功能架构设计理念，以及ISO/IEC30141等通信典型架构对于不同设备、系统之间互联互通的设计理念。

　　工业互联网体系架构2.0包括业务视图、功能架构、实施框架三大板块，形成以商业目标和业务需求为牵引，进而明确系统功能定义与实施部署方式的设计思路，自上向下层层细化和深入。;;决策优化。进而细化分解为网络、平台、安全三大体系的子

　　功能视图，描述构建三大体系所需的功能要素与关系。功能架构主要用于指导企业构建工业互联网的支撑能力与核心功能，并为后续工业互联网实施框架的制定提供参考。

　　实施框架描述各项功能在企业落地实施的层级结构、软硬件系统和部署方式。实施框架结合当前制造系统与未来发展趋势，提出了由设备层、边缘层、企业层、产业层四层组成的实施框架层级划分，明确了各层级的网络、标识、平台、安全的系统架构、部署方式以及不同系统之间关系。实施框架主要为企业提供工业互联网具体落地的统筹规划与建设方案，进一步可用于指导企业技术选型与系统搭建。;四、业务视图

　　业务视图包括产业层、商业层、应用层、能力层四个层次，其中产业层主要定位于产业整体数字化转型的宏观视角，商业层、应用层和能力层则定位于企业数字化转型的微观视角。四个层次自上而下来看，实质是产业数字化转型大趋势下，企业如何把握发展机遇，实现自身业务的数字化发展并构建起关键数字化能力；自下而上来看，实际也反映了企业不断构建和强化的数字化能力将持续驱动其业务乃至整个企业的转型发展，并最终带来整个产业的数字化转型。工业互联网业务视图如图3所示。;（二）业务视图-产业层

　　“产业层”主要阐释了工业互联网在促进产业发展方面的主要目标、实现路径与支撑基础。

　　从发展目标看，工业互联网通过将自身的创新活力深刻融入各行业、各领域，最终将有力推进工业数字化转型与经济高质量发展。

　　为实现这一目标，构建全要素、全产业链、全价值链全面连接的新基础是关键，这也是工业数字化、网络化、智能化发展的核心。全面连接显著提升了数据采集、集成管理与建模分析的水平，使各类生产经营决策更加精准和智能，同时也使各类商业和生产活动的网络化组织成为可能，大幅提高资源配置效率。

　　基于这一新基础，一是一批以数据为核心，提供数据采集、网络传输、数据管理、建模分析、应用开发与安全保障等相关产品和解决方案的企业快速成长兴起，形成一个工业数字技术的“新产业”，并成为各行业数字化转型的关键支撑；二是各行业纷纷探索运用工业互联网提升现有业务，形成智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等一

　　系列数字化转型的“新模式”，这之中既有数据智能对现有业务的优化提升，也有基于网络化组织带来的模式创新与重构；三是伴随产业数字化转型的深入，将在诸如网络众包众创、制造能力交易、产融结合等领域涌现一批服务企业，形成数;字化创新的“新业态”。

　　新产业、新模式、新业态共同构成了产业高质量发展的新动能，同时也是工业互联网价值创造的关键路径。工业互联网业务视图产业层架构如图4所示。;在提升价值方面，工业互联网可以帮助企业更好对接客户，

　　通过产品创新实现更高附加价值；在创新模式方面，工业互联网可以推动企业由卖产品走向卖服务，创造新的业务模式和收入来源，甚至进一步实现生产、服务与信贷、保险、物流等其他领域的创新融合，进一步释放数据价值红利；在降低成本方面，工业互联网通过数据驱动的智能，可以帮助企业在提高生产效率、减少停机与不良品、减少库存等一系列关键环节和场景发挥作用。

　　上述三大战略方向可进一步分解和细化为若干战术目标，如商业模式、市场需求、产品质量、生产效率、运营管理、资源调配和交付速度等，这是工业互联网赋能于企业的具体途径。工业互联网实现企业各层级要素全面互联，对各类数据进行采集、传输、分析并形成智能反馈，助力企业生产效率、产品质量和运营管理提升，加快市场需求响应与交付速度，优化资源要素配置，强化商业模式创新，实现各类生产经营活动目标的提升优化。工业互联网业务视图商业层架构如图5所示。;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;网安全功能框架，需要政府和企业、产业界统一认识、密切

　　配合，安全将成为未来保障工业互联网健康有序发展的重要基石和防护中心。通过建立健全运转灵活、反应灵敏的信息共享与联动处置机制，打造多方联动的防御体系，充分处理好信息安全与物理安全，保障生产管理等环节的可靠性、保密性、完整性、可用性、隐私和数据保护，进而确保工业互联网的健康有序发展。;;通、深度集成，在不同层级形成兼具差异性、关联性的部署

　　方式，通过要素联动优化实现全局部署和纵横联动。另外需要注意的是，工业互联网的实施离不开智能装备、工业软件等基础产业支撑，新一代信息技术的发展与传统制造产业的融合将为工业互联网实施提供核心供给能力。;;加新建支撑新业务流程的网络以及相关设备，构建原有控制

　　网络之外另一张网络。例如，在已有的自动控制网络基础上，部署新的监测设备、传感设备、执行设备等，实现安全监控、生产现场数据采集、分析和优化。升级模式：对已有工业设备和网络设备进行升级，实现网络技术和能力升级。例如，在流程制造现场，通过用支持4G/5G智能仪表更新替换原有的模拟式仪表，实现现场数据智能采集汇聚和危险现场的无人化。

　　生产控制网络升级改造主要问题是如何处理设备升级和网络升级二者间的关系。对于现有工业装备或装置，如机床、产线等，当前网络连接技术能够满足基本生产控制需求，主要需要解决的事打破数据孤岛，因此可以采用部署网关的方式，将传统的工业总线和工业以太网技术，转换为统一标准化的网络连接技术。如果当前的网络已不能满足业务需求，则需要对设备的通信接口进行改造升级。

　　企业与园区网络实施核心目标在企业层建设高可靠、全覆盖、大带宽的企业与园区网络。企业与园区网络主要部署的设备包括：用于连接多个生产控制网络的确定性网络设备、用于办公系统、业务系统互联互通的通用数据通信设备、用于实现企业/园区全面覆盖的无线G、NB-IoT、WiFi6;用于企业内数据汇聚分析的数据服务器/云数据中心、以及用

　　企业与园区网络建设的基本要求是高可靠和大带宽，关键是实现敏捷的网络管理、无死角的网络覆盖、无缝的云边协同。一是采用大二层的扁平化网络架构、部署SDN技术，可以实现“柔性”和“极简”的网络管理，大幅降低工业企业/园区管理网络的难度和工作量。二是利用运营商的5G和NB-IoT网络、部署WiFi6网络，可实现无死角网络覆盖，工业企业可根据自身业务需求和预算，选择5G和WiFi6综合构建具备可靠性、大带宽、高性价比的无线网络。三是采用云边协同技术，支持企业办公和业务系统的云化部署，实现企业数据的实时、高效汇集、分析和交互。

　　当前企业层的网络往往以园区的形式存在，大型工业企业规模大、占地广，建设自有的私有园区网络；中小工业企业一般位于各类园区内，可以充分使用公有园区的网络基础设施。因此在部署方式上，主要是通过工业企业自主建设与第三方网络服务提供商建设结合的模式。一方面工业企业将自主建设网络连接办公系统、应用系统等；另一方面运营商等专业网络服务商以及有实力的工业企业建设园区门禁、监控、数据中心等园区网络基础设施，并进行运营管理维护。

　　国家骨干网络实施核心目标在产业层建设低时延、高可;靠、大带宽的全国性骨干网络。工业企业使用国家骨干网络

　　主要是普通互联网连接和高质量专线连接两类。普通互联网连接是企业通过“尽力而为”的互联网实现最基本的商务、客户、用户和产品联系；高质量专线连接是企业通过基于互联网的虚拟专线（SD-WAN、IPsec等）、物理隔离的专线

　　（MPLSVPN、SDH、OTN等）、5G切片网络等，实现高可靠、高安全、高质量的业务部署。

　　在部署方式上，国家骨干网络的建设以运营商为主，工业企业在企业与园区网络的出口路由器，根据不同的网络需求，引导流量去往不同的网络连接。工业企业梳理自身业务的要求，形成层次化的网络需求。例如企业与客户的信息沟通、面向大众的客户服务等可采用普通互联网连接，高价值产品的远程运维和服务可采用基于互联网的虚拟专线G切片网络，分支机构使用总部私有云资源和云化业务系统可使用物理隔离的专线.信息互通互操作体系部署

　　信息互通互操作体系部署核心目标是构建从底到上全流程、全业务的数据互通系统。主要部署内容包括：在工厂内网，工业企业部署支持OPCUA、MTConnect、MQTT等国际国内标准化数据协议的生产装备、监控采集设备、专用远程终端单元、数据服务器等，部署支持行业专有信息模型的数据中间件、应用系统等，实现跨厂家、跨系统的信息互;通互操作。在工厂外网，企业部署的各类云平台系统、监控

　　设备、智能产品等应支持MQTT、XMPP等通讯协议，实现平台系统对数据快速高效的采集、汇聚。

　　在部署方式上，信息互通互操作体系贯穿设备层、边缘层、企业层、产业层。一是在企业层及以下的各层中，主要以工业企业自主部署为主，实现在企业内的信息互通互操作。二是在产业层，工业企业协同平台服务企业进行部署，实现跨企业、跨地域的信息互通互操作。

　　边缘层部署实施的核心目的是实现对可识别数据对象的有效管理和流转。部署实施的关键包括两个方面，一是面对各类数据采集设备和通信协议，如何实现数据的实时采集；二是面对复杂的上层工业应用场景，如何建立通用的数据服务模型。

　　边缘层更加注重数据的通用能力，因此在部署实施中需重点考虑数据流转和处理。一是提高中间件的兼容性，聚焦数据处理能力，向下协调各类数据资源，对采集到的不同来源、格式和性质的数据进行清洗、整合并转化为标准的数据格式，将其上传到企业标识解析系统和数据资源池。二是提升数据通用服务能力，为访问集成数据的应用提供统一数据模型和通用接口，支撑各种数据信息资源的快速集成和应用。

　　在部署实施上，一是部署标识解析中间件，内嵌通用的标识解析数据服务模型，与工业软件和工业采集设备高度集成，将多源异构的采集数据转化为可读可理解的标准数据。二是为标识资源池提供统一可识别的数据对象，将经过标识解析中间件处理后的分类工业数据存储到标识资源池，作为企业层和产业层数据应用的有效支撑。;3.企业层系统部署

　　企业层部署实施的核心目的是为了面向企业实现数据资源的集成优化。部署实施中需要重点关注二个问题，一是由企业设计业务应用模式和敏感数据的暴露程度；二是提升标识解析系统与现有的工业系统的集成程度，以便于更好的支撑上层业务需求。

　　企业层建设更加关注于业务场景应用，因此部署实施过程中需要重点考虑标识解析在企业节点中的应用模式。一是建设标识注册和标识解析系统，在企业内部提供产品标识注册、标识管理和标识数据查询等基本功能；二是结合企业实际需求，规范业务数据服务模型，面向供应链管理、产品追溯、设备运维等典型应用场景，打造可视化的数据应用模板，驱动标识解析系统在企业节点的集成应用；三是聚焦数据管理和共享，制定不同颗粒度的接口标准和访问控制协议，进而实现数据的有效交互共享和信息的深层次价值发现。

　　在部署实施上，面向企业部署标识解析企业节点，建设企业级标识注册解析系统、标识业务管理系统，支撑企业级标识解析集成应用，并可根据该企业的实际情况定义工厂内标识解析系统的组网形式和企业内部的数据格式。同时在企业层建设企业资源池，为企业节点提供统一的数据交互接口和通用数据模型，同时对企业层的规范数据进行有效存储和;;元素全局统一管控和协调。在二级节点建设标识解析系统、

　　标识业务管理系统、标识应用支撑系统，向上连接国家顶级节点，向下连接企业节点，面向特定行业或者多个行业提供高效稳定的标识解析服务。在递归节点建设递归业务管理系统、递归业务查询系统，接收客户端查询请求，通过缓存等技术手段整体提升工业互联网标识解析的服务性能。

　　（四）平台实施框架;;化和反馈控制应用需求。在部署实施中需要考虑两个问题：

　　一是具有高实时性要求的智能应用如何在边缘层进行开发、部署和运维；二是如何通过数据智能分析来对现场生产进行高效精准的优化决策。

　　边缘层部署实施重点提供平台功能视图中的边缘智能分析应用能力。面向视觉检测、参数自适应、AGV智能调度等高实时性场景，在边缘应用部署管理环境支撑下运行各类智能化应用，开展数据实时分析，并将决策优化指令实时反馈到生产过程中，实现优化提升。同时，为了进一步提升边缘分析应用的深度和效果，通常还会进行边缘云端协同，在平台端同步开展模型算法迭代更新，并将更新后的模型算法反馈到边缘，以进一步提升优化效果。

　　在部署方式上，在边缘层开展的智能分析应用主要以两种方式实现：一种是嵌入式软件，以软件代码方式直接集成到智能设备或是信息系统之中，依托被嵌入对象的硬件资源支持来完成智能分析应用。另一种是智能网关，边缘智能分析应用部署和运行在独立的智能网关之中，基于网关提供的硬件资源和操作系统来进行工业数据的深度挖掘分析。由于智能网关部署方式相对便捷，且支持资源和功能的扩展，因此目前智能网关正在成为主流部署方式。;;;;段构建通用PaaS平台，基于大数据、人工智能、数字孪生等

　　技术提供工业数据、模型的管理分析服务，借助DevOps、微服务、低代码等技术打造工业应用开发服务。最终，综合运用各类技术手段和系统工具，实现各类智能化解决方案应用落地，并驱动以产业平台为枢纽的创新生态构建。

　　（五）安全实施框架;护。部署的关键在于确保工业互联网边缘侧的设备安全、控

　　边缘安全防护系统实施需要涵盖安全功能视图中边缘层和设备层的各项功能。首先，保障设备安全，通过采取设备身份鉴别与访问控制、固件安全增强、漏洞修复等安全策略，确保工厂内生产设备、单点智能装备器件与产品，以及成套智能终端等智能设备的安全。其次，保障控制安全，通过采取控制协议安全机制、控制软件安全加固、指令安全审计、故障保护等安全策略，确保控制软件安全和控制协议安全。最后，保障边缘侧网络安全，通过采取通信和传输保护、边界隔离（工业防火墙）、接入认证授权等安全策略，确保工厂内网安全、标识解析安全等。

　　在部署方式上，边缘安全防护系统主要位于设备层和边缘层，具体实施方式如下：

　　一是设备安全，可采取设备身份鉴别与访问控制、固件安全增强、漏洞修复等安全策略。设备身份鉴别与访问控制方面，对于接入工业互联网的现场设备，应支持基于硬件特征的唯一标识符，为包括工业互联网平台在内的上层应用提供基于硬件标识的身份鉴别与访问控制能力，确保只有合法的设备能够接入工业互联网并根据既定的访问控制规则向其他设备或上层应用发送或读取数据。固件安全增强方面，工业互联网设备供应商需要采取措施对设备固件进行安全;增强，阻止恶意代码传播与运行。工业互联网设备供应商可

　　从操作系统内核、协议栈等方面进行安全增强，并力争实现对于设备固件的自主可控。漏洞修复方面，设备操作系统与应用软件中出现的漏洞对于设备来说是最直接也是最致命的威胁。设备供应商应对工业现场中常见的设备与装置进行漏洞扫描与挖掘，发现操作系统与应用软件中存在的安全漏洞，并及时对其进行修复。

　　二是控制安全，可采取控制协议安全机制、控制软件安全加固、指令安全审计、故障保护等安全策略。控制协议安全机制方面，为了确保控制系统执行的控制命令来自合法用户，必须对使用系统的用户进行身份认证，未经认证的用户所发出的控制命令不被执行。在控制协议通信过程中，一定要加入认证方面的约束，避免攻击者通过截获报文获取合法地址建立会话，影响控制过程安全。不同的操作类型需要不同权限的认证用户来操作，如果没有基于角色的访问机制，没有对用户权限进行划分，会导致任意用户可以执行任意功能。在控制协议设计时，应根据具体情况，采用适当的加密措施，保证通信双方的信息不被第三方非法获取。控制软件安全加固方面，控制软件的供应商应及时对控制软件中出现的漏洞进行修复或提供其他替代解决方案，如关闭可能被利用的端口等。指令安全审计方面，通过对控制软件进行安全监测审计可及时发现网络安全事件，避免发生安全事故，并;可以为安全事故的调查提供详实的数据支持。目前许多安全

　　产品厂商已推出了各自的监测审计平台，可实现协议深度解析、攻击异常检测、无流量异常检测、重要操作行为审计、告警日志审计等功能。故障保护方面，确定控制软件与其他设备或软件以及与其他智能化系统之间相互作用所产生的危险状况和伤害事件，确定引发事故的事件类型。明确操作人员在对智能化系统执行操作过程中可能产生的合理可预见的误用以及智能化系统对于人员恶意攻击操作的防护能力。智能化装备和智能化系统对于外界实物、电、磁场、辐射、火灾、地震等情况的抵抗或切断能力，以及在发生异常扰动或中断时的检测和处理能力。

　　三是网络安全，可采取通信和传输保护、边界隔离（工业防火墙）、接入认证授权等安全策略。通信和传输保护方面，采用相关技术手段来保证通信过程中的机密性、完整性和有效性，防止数据在网络传输过程中被窃取或篡改，并保证合法用户对信息和资源的有效使用。同时，在标识解析体系的建设过程中，需要对解析节点中存储以及在解析过程中传输的数据进行安全保护。边界隔离（工业防火墙）方面，在OT安全域之间采用网络边界控制设备（工业防火墙），以逻辑串接的方式进行部署，对安全域边界进行监视，识别边界上的入侵行为并进行有效阻断。接入认证授权方面，接入网络的设备与标识解析节点应该具有唯一性标识，网络应对接入的;设备与标识解析节点进行身份认证，保证合法接入和合法连

　　接，对非法设备与标识解析节点的接入行为进行阻断与告警，形成网络可信接入机制。网络接入认证可采用基于数字证书的身份认证等机制来实现。

　　企业安全防护系统实施致力于从防护技术策略角度出发，提升企业安全防护水平，降低安全攻击风险。部署的关键在于确保工业互联网企业侧的网络安全、应用安全、数据安全。

　　企业安全防护系统实施需要涵盖安全功能视图中企业层中相关防护技术。首先，保障企业侧网络安全，通过采取通信和传输保护、边界隔离（防火墙）、网络攻击防护等安全策略，确保工厂外网安全、标识解析安全等。其次，保障应用安全，通过采取用户授权和管理、虚拟化安全、代码安全等安全策略，确保平台安全、本地应用安全、云化应用安全等。最后，保障数据安全，通过采取数据防泄漏、数据加密、数据备份恢复等安全策略，确保包括数据收集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全、数据销毁安全、数据备份恢复安全在内的数据全生命周期各环节的安全。

　　在部署方式上，企业安全防护系统主要位于企业层，具体实施方式如下：;一是网络安全，可采取通信和传输保护、边界隔离（防

　　火墙）、网络攻击防护等安全策略。通信和传输保护方面，与边缘安全防护系统中的针对网络安全的通信和传输保护的具体策略一致。边界隔离（防火墙）方面，在IT安全域之间采用网络边界控制设备（防火墙），以逻辑串接的方式进行部署，对安全域边界进行监视，识别边界上的入侵行为并进行有效阻断。网络攻击防护方面，为保障网络设备与标识解析节点正常运行，对登录网络设备与标识解析节点进行运维的用户进行身份鉴别，并确保身份鉴别信息不易被破解与冒用；对远程登录网络设备与标识解析节点的源地址进行限制；对网络设备与标识解析节点的登录过程采取完备的登录失败处理措施等。

　　二是应用安全，可采取用户授权和管理、虚拟化安全、代码安全等安全策略。用户授权和管理方面，工业互联网平台用户分属不同企业，需要采取严格的认证授权机制保证不同用户能够访问不同的数据资产。同时，认证授权需要采用更加灵活的方式，确保用户间可以通过多种方式将数据资产分模块分享给不同的合作伙伴。虚拟化安全方面，虚拟化是边缘计算和云计算的基础，为避免虚拟化出现安全问题影响上层平台的安全，在平台的安全防护中要充分考虑虚拟化安全。虚拟化安全的核心是实现不同层次及不同用户的有效隔离，其安全增强可以通过采用虚拟化加固等防护措施来实现。;代码安全方面，主要通过代码审计检查源代码中的缺点和错

　　三是数据安全，可采取数据防泄漏、数据加密、数据备份恢复等安全策略。数据防泄漏方面，为防止数据在传输过程中被窃听而泄露，工业互联网服务提供商应根据不同的数据类型以及业务部署情况，采用有效手段防止数据泄露。例如通过SSL保证网络传输数据信息的机密性、完整性与可用性，实现对工业现场设备与工业互联网平台之间、工业互联网平台中虚拟机之间、虚拟机与存储资源之间以及主机与网络设备之间的数据安全传输，并为平台的维护管理提供数据加密通道，保障维护管理过程的数据传输安全。数据加密方面，工业互联网平台运营商可根据数据敏感度采用分等级的加密存储措施（如不加密、部分加密、完全加密等）。建议平台运营商按照国家密码管理有关规定使用和管理密码设施，并按规定生成、使用和管理密钥。同时针对数据在工业互联网平台之外加密之后再传输到工业互联网平台中存储的场景，应确保工业互联网平台运营商或任何第三方无法对客户的数据进行解密。数据备份方面，用户数据作为用户托管在工业互联网服务提供商的数据资产，服务提供商有妥善保管的义务。应当采取技术措施和其他必要措施，在??生或者可能发生个人信息泄露、毁损、丢失的情况时，应当立即采取;补救措施，按照规定及时告知用户并向有关主管部门报告。

　　工业互联网服务提供商应当根据用户业务需求、与用户签订的服务协议制定必要的数据备份策略，定期对数据进行备份。当发生数据丢失事故时能及时恢复一定时间前备份的数据，从而降低用户的损失。

　　企业安全综合管理平台实施致力于从防护管理策略角度出发，以安全风险可知、可视、可控作为安全防护体系建设的主要目标，强化企业综合安全管理能力。部署的关键在于对企业网络口及企业内安全风险进行监测，在平台网络出口建设流量探针，实现对企业的安全信息采集、资产识别管理、安全审计、安全告警、安全处置跟踪以及数据治理等功能，并与省/行业级安全平台的对接。

　　企业安全综合管理平台实施需要涵盖安全功能视图中企业层中相关防护管理。安全信息采集指实时地对企业内部的安全动态信息进行有效采集，并进行有效汇总。资产识别管理指通过平台网络出口的流量探针对企业内网进行扫描识别，发现并统计企业内网的资产并进行集中管理。安全审计指通过记录和分析历史操作事件及数据，发现能够改进系统性能和系统安全的地方，防止有意或无意的人为错误，防范和发现网络犯罪活动。安全告警指及时发现资产中的安全威胁、实时掌握资产的安全态势。安全处置跟踪指根据安全;事件或安全资产溯源到相关责任人。数据治理指对收集到的

　　相关数据进行分析统计，为企业做出相关研判提供依据。在部署方式上，企业安全综合管理平台系统主要位于企

　　业层，一方面保障企业内部安全管理有序进行，实现对企业的安全信息采集、资产识别管理、安全审计、安全告警、安全处置跟踪以及数据治理等功能；另一方面与省/行业级安全平台实现有效协同，将监测到的数据及时有效地上报给省/行业级安全平台。

　　省/行业级安全平台实施致力于通过工业资产探测、流量分析、风险识别、态势分析、预警通报、应急处置等方式保障省/行业级平台安全运行。

　　省/行业级安全平台实施需要涵盖安全功能视图中产业层的下边缘相关功能要素。通过接入本地移动网、固网（采样）数据，实现工业资产探测、流量分析、风险识别、态势分析、预警通报、应急处置。

　　在部署方式上，省/行业级安全平台主要位于产业层，一方面保障本省/行业平台的安全运行，另一方面与国家级安全平台和企业安全综合管理平台实现对接，重点覆盖企业工业互联网平台，实现企业基础数据管理功能、策略/指令下发、情报库共享、信息推送等功能。;5.国家级安全平台实施

　　国家级安全平台实施致力于提升国家级工业互联网安全综合管理和保障能力，加强国家与省/行业级安全平台的系统联动、数据共享、业务协作，形成国家整体安全综合保障能力。

　　国家级安全平台实施需要涵盖安全功能视图中产业层的上边缘相关功能要素。一是建立安全态势感知与风险预警系统，开展全国范围内的安全监测、态势分析、风险预警和跨省协同工作，并与省/行业级安全平台对接。二是建立威胁信息共享与应急协作指挥系统，实现对工业互联网威胁信息共享和应急协作指挥，具备综合研判、决策指挥和过程跟踪的能力，支持工业互联网安全风险上报、预警发布、事件响应等。三是建立安全基础信息库，依托现有基础进行资源整合，建立安全基础信息库，具体包括工业互联网安全漏洞库、指纹库、恶意代码库等基础资源库。

　　在部署方式上，国家级安全平台主要位于产业层的上边缘，一方面保障国家级安全平台有序运行，建立安全态势感知与风险预警系统、威胁信息共享与应急协作指挥系统、安全基础信息库，全面提升国家级工业互联网安全综合管理和保障能力；另一方面与省/行业级安全平台的系统联动、数据共享、业务协作，形成国家整体安全综合保障能力。;七、技术体系

　　工业互联网技术体系是支撑功能架构实现、实施架构落地的整体技术结构，其超出了单一学科和工程的范围，需要将独立技术联系起来构建成相互关联、各有侧重的新技术体系，在此基础上考虑功能实现或系统建设所需重点技术集合。同时，以人工智能、5G为代表的新技术加速融入工业互联网，不断拓展工业互联网的能力内涵和作用边界。

　　工业互联网的核心是通过更大范围、更深层次的连接实现对工业系统的全面感知，并通过对获取的海量工业数据建模分析，形成智能化决策，其技术体系由制造技术、信息技术以及两大技术交织形成的融合性技术组成。制造技术和信息技术的突破是工业互联网发展的基础，例如增材制造、现代金属、复合材料等新材料和加工技术不断拓展制造能力边界，云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术快速提升人类获取、处理、分析数据的能力。制造技术和信息技术的融合强化了工业互联网的赋能作用，催生工业软件、工业大数据、工业人工智能等融合性技术，使机器、工艺和系统的实时建模和仿真，产品和工艺技术隐性知识的挖掘和提炼等创新应用成为可能。;;信息技术勾勒了工业互联网的数字空间，新一代信息通

　　信技术一部分直接作用于工业领域，构成了工业互联网的通信、计算、安全基础设施，另一部分基于工业需求进行二次开发，成为融合性技术发展的基石。通信技术中，5G、WiFi为代表的网络技术提供更可靠、快捷、灵活的数据传输能力，标识解析技术为对应工业设备或算法工艺提供标识地址，保障工业数据的互联互通和精准可靠。边缘计算、云计算等计算技术为不同工业场景提供分布式、低成本数据计算能力。数据安全和权限管理等安全技术保障数据的安全、可靠、可信。信息技术一方面构建了数据闭环优化的基础支撑体系，使绝大部分工业互联网系统可以基于统一的方法论和技术组合构建；另一方面打通了互联网领域与制造领域技术创新的边界，统一的技术基础使互联网中的通用技术创新可以快速渗透到工业互联网中。

　　融合性技术驱动了工业互联网物理系统与数字空间全面互联与深度协同。制造技术和信息技术都需要根据工业互联网中的新场景、新需求进行不同程度的调整，才能构建出完整可用的技术体系。工业数据处理分析技术在满足海量工业数据存储、管理、治理需求的同时，基于工业人工智能技术形成更深度的数据洞察，与工业知识整合共同构建数字孪生体系，支撑分析预测和决策反馈。工业软件技术基于流程优化、仿真验证等核心技术将工业知识进一步显性化，支撑;工厂/产线虚拟建模与仿真、多品种变批量任务动态排产等先

　　进应用，工业交互和应用技术，基于VR/AR改变制造系统交互使用方式，通过云端协同和低代码开发技术改变工业软件的开发和集成模式。融合性技术一方面构建出符合工业特点的数据采集、处理、分析体系，推动信息技术不断向工业核心环节渗透；另一方面重新定义工业知识积累、使用的方式，提升制造技术优化发展的效率和效能。

　　工业互联网技术体系要支撑实施框架解决“在哪做”、“做什么”、“怎么做”的问题，其核心在于推动重点技术率先嵌入到工业互联网实施系统中，进而带动发挥整体技术体系的赋能作用。随着新一代信息技术的自身发展和面向工业场景的二次开发，5G、边缘计算、区块链、工业人工智能、数字孪生成为影响工业互联网后续发展的核心重点技术和不可或缺的组成部分。

　　5G技术是网络连接技术的典型代表，推动无线连接向多元化、宽带化、综合化、智能化的方向发展，其低延时、高通量、高可靠技术、网络切片技术等弥补了通用网络技术难以完全满足工业性能和可靠性要求的技术短板，并通过灵活部署方式，改变现有网络落地难的问题。5G技术对工业互联;网赋能作用主要体现在两个方面。一方面，5G低延时、高通

　　量特点保证海量工业数据的实时回传。5G较宽的子载波间隔、符号级的调度资源粒度等技术特点实现了5G网络的毫秒级低时延，保证了工业数据的实时采集；同时，5G网络标准带宽提高到40MHz甚至80MHz或更高，为海量工业数据的采集提供了基础保障。另一方面，5G的网络切片技术能够有效满足不同工业场景连接需求。5G网络切片技术可实现独立定义网络架构、功能模块、网络能力（用户数、吞吐量等）和业务类型等，减轻工业互联网平台及工业APP面向不同场景需求时的开发、部署、调试的复杂度，降低平台应用落地的技术门槛。

　　工业人工智能技术是人工智能技术基于工业需求进行二次开发适配形成的融合性技术，能够对高度复杂的工业数据进行计算、分析，提炼出相应的工业规律和知识，有效提升工业问题的决策水平。工业人工智能是工业互联网的重要组成部分，在全面感知、泛在连接、深度集成和高效处理的基础上，工业人工智能实现精准决策和动态优化，完成工业互联网的数据优化闭环。

　　工业人工智能技术的赋能作用体现在两大路径上，一是以专家系统、知识图谱为代表的知识工程路径，其梳理工业;知识和规则为用户提供原理性指导，如某数控机床故障诊断

　　专家系统，利用人机交互建立故障树，将其知识表示成以产生式规则为表现形式的专家知识，融合多传感器信息精确地诊断出故障原因和类型。二是以神经网络、机器学习为代表的统计计算路径，其基于数据分析绕过机理和原理，直接求解出事件概率进而影响决策，典型应用包括机器视觉，预测性维护等，例如某设备企业基于机器学习技术，对主油泵等核心关键部件进行健康评估与寿命预测，实现关键件的预测性维护，从而降低计划外停机概率和安全风险，提高设备可用性和经济效益。

　　边缘计算技术是计算技术发展的焦点，通过在靠近工业现场的网络边缘侧运行处理、分析等操作，就近提供边缘计算服务，能够更好满足制造业敏捷连接、实时优化、安全可靠等方面的关键需求，改变传统制造控制系统和数据分析系统的部署运行方式。边缘计算技术的赋能作用主要体现在两个方面：一是降低工业现场的复杂性。目前在工业现场存在超过40种工业总线技术，工业设备之间的连接需要边缘计算提供“现场级”的计算能力，实现各种制式的网络通信协议相互转换、互联互通，同时又能够应对异构网络部署与配置、网络管理与维护等方面的艰巨挑战。二是提高工业数据计算的实时性和可靠性。在工业控制的部分场景，计算处理的时;延要求在10ms以内。如果数据分析和控制逻辑全部在云端

　　实现，难以满足业务的实时性要求。同时，在工业生产中要求计算能力具备不受网络传输带宽和负载影响的“本地存活”能力，避免断网、时延过大等意外因素对实时性生产造成影响。边缘计算在服务实时性和可靠性方面能够满足工业互联网的发展要求。

　　区块链技术是数字加密技术、网络技术、计算技术等信息技术交织融合的产物，能够赋予数据难以篡改的特性，进而保障数据传输和信息交互的可信和透明，有效提升各制造环节生产要素的优化配置能力，加强不同制造主体之间的协作共享，以低成本建立互信的“机器共识”和“算法透明”，加速重构现有的业务逻辑和商业模式。区块链技术尚处于发展初期，其赋能作用一是体现在能够解决解决高价值制造数据的追溯问题，例如欧洲推出基于区块链的原材料认证，以保证在整个原材料价值链中环境、社会和经济影响评估标准的一致性；二是能够辅助制造业不同主体间高效协同，例如波音基于区块链技术实现了多级供应商的全流程管理，供应链各环节能够无缝衔接，整体运转更高效、可靠，流程更可预期。;5.数字孪生技术

　　数字孪生是制造技术、信息技术、融合性技术等交织融合的产物，其将不同数据源进行实时同步，并高效整合多类建模方法和工具，实现多学科、多维度、多环境的统一建模和分析，是工业互联网技术发展的集大成者。数字孪生技术尚处于发展初期，其赋能作用主要体现在高价值设备或产品的健康管理方面，例如NASA与AFRL合作，基于多数字孪生对F-15飞机机体进行健康状态的预测,并给出维修意见。空客基于数字样机实现飞机产品的并行研发，提升一致性及研发效率。长期来看，随着技术发展，贯穿全生命周期、全价值链数字孪生体建立后，能够全面变革设计、生产、运营、服务全流程的数据集成和分析方式，极大的扩展数据洞察的深度和广度，驱动生产方式和制造模式深远变革。;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;集团层构建石化行业战略决策和各单位统筹管控体系，

　　主要关注产业链协同、资源配置等应用。通过建设统一工业互联网平台，整合ERP、供应链、综合展示平台等运营管理相关系统。此外，随着现场数据接入，集团层面会生成相关模型，经训练后分发、加载到现场，通过不断反馈形成优化循环。

　　通过工业互联网探索实践，中国石化在三个“一体化”建设上取得初步应用成果。一是生产管控一体化应用逐渐成熟，实现降本增效。如九江石化自2014年以来，利用全流程协同优化，在催化柴油切割温度、改善产品结构、增产汽油和航煤等方面累计优化方案397项，增效5亿元。二是产业链价值链一体化探索进展显著，提升经济效益。如中国石化化工板块通过动态监测企业、产品链以及装置盈利状况，把握市场预测趋势，及时采取措施应对市场变化，增产高附加值产品，2017年优化停产39套装置，增产35万吨乙烯，增

　　效6.6亿元。三是资产全生命周期一体化实践增强，保障设备效率。如茂名石化通过动设备健康分析模型，实现对循环氢压缩机机组的监测分析及预警，有效避免机组故障引起的装置非计划停工，直接减少??置停工损失共计约1365万元。

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