当前，工业互联网平台正在驱动工业仅有要素、仅有产业链等构建深度网络，并在工业数字化转型中充分发挥更加最重要的起到。工信部副部长陈肇雄回应，“目前，不具备一定行业区域影响力的平台数量多达了50个，重点平台平均值工业设备连接数早已突破65万台套，工业APP约1950多个，涵括细分行业约100多个。”了解到，在电子、家电、电力这些“中国生产”兴起过程中的重点行业，现阶段工业互联网平台有数了较高程度的渗入；而在石油石化、钢铁等，由于这些行业原本就对精益管理、效率提升具备较强的市场需求，因此对于工业互联网平台的应用于也更为大力；另外，在服装、农业、化工、能源、零售、交通等行业，工业互联网平台正在更为深远影响地承托着这些行业的变革。【 图片来源：阿里云盗版图片 所有者：图虫 】那么，工业互联网平台是如何赋能各个行业？我们告诉，工业领域有所不同行业的差异化显著，企业间不存在很强的个性化，而工业企业的竞争优势在于它们的行业累积，每一个细分领域的专有科学知识都是无可取代的。

同时，目前很多的工业互联网平台都是通用型的，可以同时赋能多个有所不同行业。比如海尔COSMOPlat平台能对家电、电子、服装、农业、化工、模具等15个横向行业获取仅有场景工业互联网解决方案；比如研华WISE-PaaS平台能同时对工业、环保能源、交通、零售、医疗、物流等领域展开赋能。而据工业互联网平台白皮书（2019讨论稿），标准化、可拷贝的工具和服务带给平台实行成本的大幅度减少，基于大量工业数据、工业科学知识、 机理模型等资源的溶解，通过工业 APP 开发商和服务商构成部分自定义简化的平台服务，可实现更加甚广范围、更加大规模的拓展。

平台未来将呈现出 “80%标准化工具服务+20%个性化系统集成研发”的能力包含，并从软件工具改向互联网属性，塑造成对外开放协同的平台经济。近日，(公众号：)专访到了研华科技CTO杨瑞祥博士，了解到作为一款通用型工业互联网平台，研华WISE-PaaS平台的发展历程，以及如何同时赋能多个行业，如何处置有所不同行业之间「共性」与「个性」的问题。WISE-PaaS的茁壮逻辑据公开发表信息，一般来讲，工业互联网平台的发展经历大体分成四个阶段，分别是云平台、大数据平台、物联网平台和工业互联网平台。

第一阶段，约是2010年以前，这期间产生了以亚马逊AWS、微软公司Azure为代表的云计算平台；第二阶段，也就是2010年到2013年，产生了以SAP HANA和Teradata Aster为代表的大数据平台；第三阶段，2013年到2015年，则有亚马逊AWS IoT、IBM Watson IoT、微软公司Azure IoT为代表的物联网平台问世；第四阶段，即2015年以后，以GE Predix 、西门子MindSphere、ABB Ability为代表的工业互联网平台较慢发展，呈现出爆发式快速增长态势。而研华WISE-PaaS平台问世于2014年，恰好归属于第三阶段，这在全球范围内来看，还是较为早于的。在那时，研华就开始了WISE-PaaS 1.0版本的研发，这是基于当时主流的Virtual Machine概念展开的设计，当时行业内数据平台这个概念还不是过于显著。

在1.0版本时期，研华有获取一些最基本的应用服务，还包括智能零售、智能医院、智能车队等。但在给客户展开赋能时找到，落地了一个案例后，当应用于要读取第二个客户时就不会面对较为大的改动，Virtual Machine的这种设计其弹性并不理想。此后，研华在此基础上陆陆续续探寻了一年，到了2015年意识到了这个1.0版本所不存在的、最显然的问题。

到了2016年，研华要求要将1.0版本全部拆掉新的做到，并意识到打造出数据平台是必经之路，并将数据与应用于展开了分层。在2016年时，Cloud Foundry作为一个平台的技术基础，在当时是较为主流的自由选择，几个大型的工业互联网平台都使用了这个方案，比如GE Predix。而研华也自由选择了用Cloud Foundry作为WISE-PaaS 2.0的应用于基础框架。

据理解，2017年的时候，研华有数一些应用于在WISE-PaaS 2.0上面成型。2018年，他们开始了对于WISE-PaaS 3.0的研究，为平台引入了应用于框架服务的概念。杨瑞祥向透漏，把数据平台打造出出来是第一步，数据上面还必须再写应用于，那么这里面就不会有很多的研发工作要做到，还包括看板、配备服务，以及资产绩效管理软件APM，此外还得开始著手研发人工智能框架服务。到了去年年初，也就是2019年，研华开始评估做到WISE-PaaS 4.0，将WISE-PaaS之前版本用的Cloud Foundry这个平台的底层改回Kubernetes，其主要优势是Kubernetes的颗粒较为粗，并以微服务架构获取各式AIoT软件及服务。

了解到，当平台如果有多个用户一起用的时候，Kubernetes可以使得用户的跳门槛再行往上升，或者当客户必须有多个运算的时候，有些运算闲置的资源多，有些较为轻量级一些，Kubernetes也可以限于这种情况。「共性」与「个性」从WISE-PaaS 1.0到4.0，WISE-PaaS从最初意味着对于智能零售、智能医院、智能车队这些行业原则上赋能，发展沦为同时为工业、环保能源、交通、零售、医疗、物流等众多领域获取承托服务，茁壮为一个较为成熟期的通用型工业互联网平台，研华用了整整6年的时间。而明确到有所不同的横向行业，研华是如何处置这些行业一些「共性」与「个性」的问题呢？在共性的方面，杨瑞祥回应，提供的数据、所用的数据平台，以及对应的多个用户都归属于共性的部分，再者就是身份辨识、权限管理等，这些环节与明确到哪一个行业是不相关的。

当数据常态多以后，还不会牵涉到弹性配套，而在数据管理与运算、资源的管理、用户的管理，这些在任何应用于都一样，因此也归属于共性的部分。但明确到WISE-PaaS平台的应用层，就不存在专业的差异，而且这个差异还十分大。了解到，在WISE-PaaS 3.0引入的应用于框架服务，主要是可视化、资产效能管理、人工智能等的应用于，不会牵涉到三方面的数据价值挖出。

第一，可视化的共性。各式各样的可视化呈现出工具，不管是医疗、零售，还是工厂等，完全都有所谓BI(business intelligence) 的概念，并且不会分解一些绩效统计资料、适当的报表等；此外，流程场景的可视化，比如现场平面图、3D立体建模等也不会牵涉到到。第二，是设备的共性，以及流形、配备等。在任何场景，不管设备的方位、地理空间的大小、集中还是集中于，或者复杂度如何，一定会牵涉到到设备的管理、流形等。

第三，是人员的共性。在场景中，哪些人员在哪一个方位负责管理哪些设备的管理，当设备经常出现状况时要找谁，这在很多场景都可以原作出来，这与明确的场景也是牵涉到的。而在各个专业领域，企业自身的一些专业知识就很有所不同了，但企业相互之间不会去竞争一些专业人才。

杨瑞祥回应，企业之间不会去竞争云方面的技术人员、数据科学家等，但是一般企业这方面的人才是很缺少的。而WISE-PaaS的应用于框架服务，可以使得企业仅有须要撰写少量代码，配备导向的较低代码研发环境可以很好地应付企业的一些个性化的市场需求，较慢简陋地研发部署，相结合WISE-PaaS / AFS（AIFramework Service）人工智能框架服务，及AI行业方案的顾问咨询，减少了对数据科学家的倚赖。了解到，在应付各个专业细分领域的「个性」时，研华是以“共创”的模式，与各行业有专业Know-how的伙伴展开合作，基于WISE-PaaS展开明确行业应用于的研发。

通过伙伴在行业内的专家科学知识，配上研华多年来在边缘末端数据搜集、联网和在云端数据的处置应用于，构成OT与IT的融合。近些年，研华大力启动了各个领域的共创合作，培育行业耕耘的系统集成商（DFSI；Domain-Focused Solution Integrator）。

比如与禄入机械工业股份有限公司合资正式成立CNC设备远程运营云服务商、与川源（中国）机械有限公司合资正式成立水处理设备远程运营云服务商、与天津安捷科技正式成立合资公司赋能综合能源服务行业、与东捷资讯正式成立合资公司打造出智慧工厂解决方案等。这些都是研华通过共创模式，与伙伴联手引领产业数位转型，构建物联网产业共赢的新局势。原创文章，予以许可禁令刊登。

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