如今，移动技术的应用和增长创造了一个快节奏的社会，人们对即时信息和即时反馈已经习以为常。对于制造行业和物流行业的公司来说，通过更多地利用工业物联网，可以更好地满足新时代的新需求。工业物联网涉及物联网技术在制造工艺和供应链中的应用。除了来自设备和传感器的数据外，工业物联网战略还应该结合机器学习和大数据技术，利用现有传感器、机器对机器(M2M)通信、自动化技术的组合，可以为企业提供更多见解。新兴技术潜力是巨大的，正在不断发展并以极快的速度发展。因此，企业必须考虑如何最好地采用工业物联网作为有利于业务的计划的一部分。反过来，这种洞察力水平可以有助于未来的商业决策和成功。

制造行业的企业往往拥有并运行大量的工业设备，所有这些设备都需要监控和维护。对于现有的部署，工业物联网使得基于更精确数据的制造过程中决策的改进成为可能。它还可以用来提高生产质量和正常运行时间，因为从网络上的设备和传感器收集的数据可以实现对生产设备的实时和预测性维护。工业物联网背后的主要思想是使机器在制定决策时比人类更智能、更高效。这依赖于准确、一致地捕获和传递数据。现在很多公司正在开发高精度测量的前沿传感器。这些数据可以与实时分析耦合，可以解析机器运行情况。

American test tube baby

德国工业40如火如荼，中国也推出了“中国制造2025”、“智能制造”、“互联网+”等战略规划。“中国智造”成为未来制造企业的发展方向。 然而，传统的计算模式、工厂网络模式已经无法满足“智能制造”对于运算速度、数据交互速度、数据即时性、M2M等方面的要求。经过多年的发展，物联网已被业界广泛理解和接受，但在企业应用层面可以为企业带来哪些提升，在具体应用和整体运营管理模式上可以带来哪些变化，仍然值得业界探讨。

在工业互联网白皮书中，将工业互联网描述为：致力于工业控制系统联网，使之形成大型的端对端系统。工业互联网系统能与人联接，能充分集成企业内部系统、工艺流程和分析工具。这样的端对端系统被称为“工业互联网系统（IISs）”。

工业互联网的架构，从商业利益诉求开始（联盟的发起者都为大型企业），基于各类应用，进行生态体系的研究，并通过简化方式对系统架构进行解释，便于各领域组织和个人的理解。

不同于工业40在“集成”之上，更注重供应链（价值链）的研究，工业互联网则更偏向于对利益相关者-“角色”的研究。生产分工的“角色”，不仅仅是指产业链上下的企业和组织，还包括了企业中的各类职业人士，包括商业决策者、技术工程师、产品经理等。在工业40中也有大量内容关于对“劳动者（人）”的调研和阐述，但主要是从社会学、人力资源管理学进行整体性的思考。

从“角色”的需求出发，工业互联网提出了四层“视角（Viewpoint）”的结构（有些文章中也称之为“组件”）。

1业务视角（Business Viewpoint）

在工业互联网的搭建中，业务视角关注于识别利益相关者的商业视野、价值观和目标。相关人员（包括行业用户）需要思考如何通过工业互联网提供的基本功能来实现商业目标。

2 应用视角（Usage Viewpoint）

应用视角定位于可靠、复杂的系统应用（功能）。通过专业用户或逻辑用户自助式的一系列操作（使用过程），能够获取到系统的基本功能或服务，并将其拼装成成熟的商业应用。

3功能视角（Functional Viewpoint）

功能视角聚焦于工业互联网系统中的基本功能模块（系统的零部件），以支持上层应用组件的运行。功能视角主要研究模块之间的关联关系、组合结构、信息交互接口、使用流程和步骤，以及功能模块和系统外界环境的关联关系。

4 执行视角（Implementation viewpoint）

执行视角主要关注的是功能视角中的信息技术元素，包括具体的工业控制系统、通信方案和软件程序。执行组件（视角）关注于工业物联网最基本、核心的技术架构，功能（视角）在执行视角的技术架构上搭建，使得多个应用（视角）能够协同工作，并实现业务的完整交付。

工业互联网认为，工业领域的控制系统（ICS）已经能够实现跨产业部门的工业自动化。它们通过对物理世界的感知，获得信息的“激励”，并通过“固化”、明确的逻辑运算，向执行器发布指令信号，从而由设备上的机械装置改变物理世界和环境的状态。这种“控制”过程由工程师精心设计，使得自动化设备的所有行为都明确并固定下来。但如果生产环境发生改变，生产产品需要升级，那么必须由工程师重新设计并调整系统，这有可能需要启动一个生产线的“精益”项目。

要适应生产环境和商业需求的变化，控制系统中的信号处理元器件，首先需要与外部信息系统组网通信，其次需要建立共通的“语言”（通信协议、数据规范），还要能够接受上层应用的调配和指挥，以此实现灵活的“柔性生产”，与其他商业系统协同“智造”。

四层视角之中，“执行视角”主要是构建信息流的通道。在“执行视角”中的独立设备和系统，会按照接口规范输出传感信号或接受指令信号，在“功能视角”中形成数字化映射，即在虚拟世界获得一个“身份”，能被其他信息系统进行查询、访问、调用、关停等。

四个视角中的系统和能力是相互交织，只是看待的角度层面不同。商业视角和应用视角更多的是从商业的角度来看待生产活动，它更关心的是资金、客户关系、供应链、人力资源、企业资产、产品的生命周期等等，是从上（需求）向下（实现）看待工业物联网。功能组件和执行组件是从信息技术、行业技术的角度来看生产活动，它聚焦于如何调配计算资源、如何传递信息、如何操作设备、系统的维护和运营、技术构架的健壮性和安全性，更层次化、深入化地理解工业物联网系统，关注于它的“有机性”。

在工业互联网的四个组件中，功能视角和执行视角都是从技术的角度来拆解工业互联网。其中，功能视角关注工业整体系统，是顶层的技术架构，定义并展现了工业核心能力的相互关系；执行视角关注信息系统结构，是支撑功能视角的数字化基础，它对工业物联网的信息/网络能力进行了层级划分。

通俗的来说，执行视角描述了一个人（工业）的“神经网络”，而功能视角则呈现了一个人（工业）的“器官组织”。工业互联网通过这两种视角，注重于理清信息技术与工业技术之间的关系。就目前来看，工业40的架构思路倾向于将信息技术进行改进和叠加。相对而言，工业互联网则更关注未来工业系统的重构，使得信息和工业深度、有机的融合。

1功能视角

工业互联网对工业领域和信息领域的技术进行了融合，并定义和划分相应的功能模块，提出了“功能视角”的概念，这便是工业互联网的顶层功能架构：功能域模型。

功能域模型由五个基础的功能域组成。企业的信息系统可以包含所有的功能域，也可能是其中几个，还可以是单独一个功能域，每个功能域都是相对独立、完整的系统。当然，实际的业务系统会根据应用特色，删减或修改功能域中的某些细节性技术，但这不会影响工业互联网的整体结构。

（1） 控制域

控制域整体部署在物联网边缘，贴近实物和环境，在物联网结构之中处于边缘位置。控制域包括：

感测，是传感器对设备、环境的感知；

驱动，就是指通过传递指令信号，使得设备上的机械部件或电路开关实施规定动作。此外，向电子标签等存储设备注入数据也是驱动的一种类型。

交流，是指信息在边缘网络中传递。

实体抽象可以理解为物的“数字化”，即物的（状态或属性）实体信息由统一、规范、有实际意义的数据（即数字化信息）来表示，这样上层系统就可以解读感测信息、改写设备状态（驱动）。实体抽象是物理系统和信息系统的桥梁，完成虚拟和现实相互间的映射。在物联网领域中，“数字化”的狭义理解就是“实体抽象”。

建模，是对物理世界的系统性描述。建模的对象可以是生产设备，也可以是外部环境。建模的数据源来自下层的“实体抽象”。复杂的建模需要融合高深的行业技术知识，并通过高等计算（人工智能到等）来实现。

执行者通过对控制目标的解读，按照自有的控制逻辑，实施一系列的操作（向驱动和感测传达指令）。执行者具有自主性，具有一定的决策权和智能，可以动态、灵活地完成任务。当然，对于一些特别重要或简单的控制目标，执行者会不经过逻辑判断，直接执行。

整个控制域实现了（控制）目标和（物理）行为的统一。

（2）操作域

操作域是对控制域系统的集中化运营，它可以远离控制域，实现远程的监管。操作域主要的职责包括：

为功能（组件）的实现，调配和部署资源并进行相应管理。

为保证功能的健壮性，操作域还需要具备监测和诊断分析的能力：通过分析系统的关键性能指标，来评估系统的健康，针对系统故障、性能下降等问题，及时上报或预警。

操作域除了“反应式”的运营方式外（出现告警后再处理），还需要支持预测和优化：预测故障和系统瓶颈，在故障和问题发生前处理（预测性维护）；掌控各类资源的利用率和下层系统设备的情况，通过调整资源分配来实现生产优化（例如动态地关闭一些空载运行的机器，来节省工厂的电力消耗）

在预测分析方面，操作域需要信息域的帮助，以弥补他可能在计算能力上的不足。

（3） 信息域

从不同的域中采集信息，并将这些大量的异构信息进行转换、建模、存储，最终实现高级分析的功能（分析系统瓶颈或预测产业链趋势）。

信息域具备的数据处理能力包括：

采集（汇集）传感器和操作状态的海量数据

数据质量管理（数据过滤、去重、挑拣垃圾数据）

（异构）数据格式转换

语义化处理（在原始数据中注入备注信息，关联其它数据集等，比如位置信息、时序信息等）

存储和数据持久化（data persistence，内存数据模型和存储模型的相互转换）

数据分发处理（包括流分析处理-streaming analytic processing）

控制域也有数据采集和建模的能力，但主要是用于即时的计算、实时的反馈、连续的操作，其关注点在于设备的“物理行为”。信息域的建模主要是用于“后计算”的，即通过大数据分析、智能预测，制定一个长期的优化目标，并通过调整控制域的执行策略，实现系统整体的性能提升。

信息域对控制域具有“引导”作用，如果将控制域看做“生产者”，那么信息域就是“管理者”。

（4）应用域

应用域是所有“功能（function）”（也称之为“函数”）的集合，包含对“控制域”进行操作的功能。功能在应用域中表示为一个个相对独立的应用程序，业务则是多个应用程序的系统性组合。虽然在软件应用的底层代码中也有“功能（函数）”的概念，但应用域所指的“功能”是高度抽象（语义化）和复杂的逻辑程序，它可以包含一组协同的物理操作或一系列流程化的数据处理行为。

操作功能发出的操作请求并不是无条件执行的，它必须接受控制域的条件约束，例如违反作业安全的操作指令会被控制域“拒绝”。

（5） 业务域

业务域即是企业各类的业务系统，例如：企业资源管理（ERP）、客户关系管理（CRM）、资产管理系统、人力资源管理系统（例如人力资源的共享中心）、项目管理系统等等。这些信息业务是通过完整的一套软件程序来实现闭环的业务流程，也被称为：实现“端到端”的操作流程，例如用户从客户端到电商平台（服务端）下订单购买商品。

2执行视角

功能视角作为顶层技术架构，本质上是从工业领域的整体视角看待工业互联网的技术架构，而执行视角则是从“具体实现”的视角看待工业互联网，它其实属于功能视角的一个基础部分，不过以作者看来，“实现”的本质就是物理信息和虚拟信息的相互转换，所以执行视角所展示的功能拓扑看起来更像一种“服务于信息的组网和计算方式”，其强调了协议、接口，以及系统动作、设备状态的信息化映射。对于通信领域的人士来说就很容易读懂执行视角之下的架构，而且能够和物联网网络架构进行对应。

（1）三层架构

执行视角下的工业互联网分为三个基本层级：边缘层、平台层、企业层，它们分别对应不同的网络和功能特性。

边缘层收集各类设备数据并汇总转发至平台层，或由平台层反向发送数据（例如操作指令）至边缘层中的设备。

平台层，一方面具有设备和资产的管理监控功能，可以向上层应用（企业层）提供这些能力。另一方面，它可以接受并执行企业层下达的操作指令：数据分析、信息查询或控制设备运作。平台层整合了工业领域中的各类信息能力，并形成具有开放性的服务系统。

企业层，就是行业应用层。它可以是商业决策系统，也可以是提供给外部用户的设备监控系统，还可以是给内部运营人员用于产品质量分析的软件应用。它可以从平台层获取大量的底层生产数据，也可以通过平台层控制海量的设备，但它并不“关心”这些功能（查询、操控）具体是如何实现的，它只负责高层应用的逻辑实现。

（2）三层网络

在三层架构模式之中存在三层网络：邻接网络（Proximity Network）、接入网络（Access Network）、服务网络（Service Network）

邻接网络，通过一定数量的转发节点连接一定区域范围内的边缘节点（包括传感器、驱动器、设备、资产、控制系统和边缘服务），并且在区域内形成局部网络。邻接网络可以理解为物联网的边缘网络，不过它更强调了在一个场景化的空间范围内。

接入网络，实现资产、终端、设备连接到平台层的网络。接入网络可以是企业专网，也可以是商用的运营商网络，例如4G LTE网络。所有终端都需要通过网关设备连接到服务网络。

服务网络，实现平台层和企业层连接。它可以是互联网，也可以是运营商的移动网络，或是企业私有网络，还可以是建立在各种网络之上的虚拟专线网络。其实，企业系统之间的互联也可以通过服务网络。

在美国GE发布的相关白皮书中，对于工业互联网的应用范畴是有明确的界定的。GE公司发表的白皮书中指出，Industrial Internet是要延展机器与人的边界。这篇白皮书中描述的工业互联网的核心要素包括：智能机器、高级分析和工作中的人。实质上，还是强调通过物联网联通机器、产品和人，从而提升企业的设备健康状态和生产绩效，实现预测性维护，最大限度地降低意外宕机，实现能源高效利用等。相比而言，我国的工业互联网产业联盟发表的工业互联网体系架构白皮书中，对于工业互联网的诠释似乎过于宽泛、过于复杂。该白皮书认为，工业互联网与制造业融合将带来四方面的智能化提升。实际上网络化协同和个性化定制，属于一种制造业+互联网的应用，但不应当属于工业互联网（准确来说是工业物联网）的范畴。

因此，通过上面论述，我认为工业互联网应当有其具体的内涵与外延，其实质还是应当聚焦物联网在工业的应用，而不应过于泛化，不能什么东西都往里面装。服务商也不应把什么云平台都叫做工业互联网平台，以免误导用户。建议未来还是将名词术语统一到工业物联网，或者物联网的工业应用。

眼神阅读:

富士康工业互联网明日打新 发行价定为每股1377元

新京报快讯(记者 梁辰)5月23日，富士康工业互联网股份有限公司(以下简称“工业富联”)在上证路演中心举行了首次公开发行A股网上投资者交流会。该公司昨日晚间更新招股书披露，将以每股1377元的价格发行197亿股股票，募集总额约为2712亿元。

经过5月17、18日初步询价，22日晚，工业富联披露，除去本次发行费用4亿元，募集资金净额将达267亿元，对应市盈率为1709倍。5月24日，投资者开始网上申购。

从A股历史首次公开募股(IPO)历史情况来看，此次工业富联IPO募集资金总额排名第12位，但是最近3年以来最大规模IPO。与药明康德和宁德时代在IPO募资过程中出现“缩水”不同，工业富联最终募集金额与之前IPO审核报告基本一致。

资料显示，工业富联脱胎于2015年2月成立的福匠科技，过去一年左右，其股东鸿海精密将旗下诸多子公司注入工业富联，直接或间接持有31家境内子公司和29家境外子公司，包括9家位于中国大陆的苹果手机零部件产业链公司。

在交流会上，工业富联董事长陈永正表示，公司正在研发应用于智能手机机构件的一系列开发项目、应用于电信网络设备的技术及应用程序，5G 技术研发、物联网及工业互联网解决方案、面向应用场景的多种应用服务、业务功能组件、大数据处理和分析、数据采集、应用到工业机器人的治具自动化串杆技术、云计算服务及存储设备的解决方案等。

工业富联计划，投入264亿元用于上述20个投资项目，并结合投产安排和公司业务实际情况，另投入募集资金约324亿元用于补充营运资金，优化公司的财务状况，不足部分由发行人通过银行贷款或自筹资金等方式解决。

对于战略投资者，陈永正表示，充分考虑了投资者资质以及公司长期战略合作关系等因素后综合确定，包括大型国有企业、保险公司、国家级投资基金等。

此前，21世纪经济报道称，工业富联已完成IPO战略配售投资者的初步遴选，入围标准首先考虑是否与业务能够形成战略协同，合作提供软硬结合、虚实结合的科技服务解决方案。以BAT为代表的国内互联网巨头都在最终确定战配投资者名单内。

5月16日，工业富联股东鸿海精密董事长郭台铭曾与博时基金总经理江向阳会面，博时基金是央企招商局集团金融板块成员公司。招商局官网内容显示，会谈中，郭台铭表示，本次在A股上市，将为鸿海集团注入更多互联网基因。

郭台铭称，这将带领代工基因的鸿海转向以大数据为导向、AI分析为驱动，以及机器人运作为基础的工业互联网平台企业，加速在智能制造、工业40机器人生产、人工智能大数据等新领域的发展。同时，通过富士康工业互联网云，提高中小企业的制造能力，为3000万中小企业赋能。

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处于市场验证期

物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等 信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与因特网连接起来，进行信息交换 和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网发 展历史悠久，可分为三个阶段：

物联网连接数超120亿个

根据全球移动通信系统协会(GSMA)统计数据显示，2010-2020年全球物联网设备数量高速增长，复合增长率达19%;2020年，全球物联网设备连接数量高达126亿个。“万物物联”成为全球网络未来发展的重要方向，据GSMA预测，2025年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)联网数量将达到约246亿个。万物互联成为全球网络未来发展的重要方向。

下游制造业/工业占比最大

从下游领域来看，根据IoT Analytics的数据，2020年全球物联网行业下游占比中，制造业/工业占比22%排在首位，其次是交通/车联网，占比15%。智慧能源、智慧零售、智慧城市、智慧医疗和智能物流分别占比14%、12%、12%、9%和7%，排在第3至7位。

2020年物联网链接内容90%属低功耗、广域网领域

2020年整个物联网90%连接属于低功耗、广域网领域。万物互联趋势下，传统移动蜂窝网络的高使用成本和高功耗催生了专为物联网连接设计的低功耗广域连接技术，对应中低速率应用场景，拥有广覆盖、扩展性强等特征，更符合室外、大规模接入的物联网应用。

2026年市场规模接近155万亿美元

根据知名国际信息技术数据公司lDC的测算，2019年全球loT市场规模为6860亿美元，到2022年，这一数字将突破万亿美元;与此同时，2019年全球通过万物互联传输的数据规模已达到14ZB，2025年传输规模则将达到80ZB。在loT行业本身的从全球来看，目前全球物联网相关的技术、标准、产业、应用、服务处于高速发展阶段。整体上物联网核心技术持续发展，标准体系正在构建，产业体系处于建立和完善过程中。移动互联网连接和工业互联网连接是未来发展的主要趋势，根据lDC的测算数据，2020年全球物联网市场规模为7490亿美元，年平均增长率为1220%;预计2026年，全球物联网市场规模将会接近155万亿美元。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》

AR物联网解决方案：

1、数据可视化最重要的工具

AR技术结合物联网技术，引入可视化，让看不见的连接变为看得见的数据。以前工人在掌握维修手册时还需理解消化，现在借助AR数据可视化可解决工人记忆问题，AR可视化还可以进行定制，从而加快对数据的解释，并更好地突出问题所在。

2、走完物联网最后一米最重要的工具

AR智能眼镜可实时获取人的数据。当产业工人佩戴0glass AR智能眼镜在生产一线进行工作时，眼镜会实时正确记录每一个产线工人在一线的操作，自动起到对知识的过滤和沉淀处理，记录员工的完整操作过程，无论是正确操作、错误操作抑或是遗漏等，均可以用和视频的形式实时记录回传到企业的云端服务器，保证了整个工业大数据的完整性，同时解放了工人的双手，保证了效率。

3、打通人和机器之间的物理隔离，连接人与物

AR智能眼镜助力人实时获取物的数据。当产业工人佩戴0glass AR智能眼镜时，遇到特殊生产情况，如上面的温度过高，AR智能眼镜作为新一代的智能终端，调取所有相关大数据，利用PSS辅助系统，对少量的大数据进行实时处理，当数据量较大时，作为连接服务器和人的桥梁，实时连接云端服务器获取数据处理结果，以增强现实的形式智能呈现在产线工人的眼前，帮助工人作出决策，完美实现了工业物的大数据与作为核心生产资料的人的实时互联，完美解决了数据孤岛问题。

4、将“以物为中心”的工业大数据回归“以人为中心”的工业大数据。

一线工人在生产时，需根据一线实时情况去做出合理的判断，例如充斥在一线生产环节的机床，利用润滑油循环流动，时刻对关键旋转位置进行润滑，降温操作，在这个过程中，机器的温升可能是来自工厂内温度变动，可能是润滑油润滑不到位，还有可能是机器转速过快，这些情况均可能影响机器的温度，而操作人员却不能第一时间连接三个数据，并进一步对三个数据处理分析，来判断具体是哪里的问题，作出正确操作。

IT之家7月3日消息 今日，为期三天的第十三届夏季达沃斯论坛在大连落下帷幕。本届夏季达沃斯论坛以“领导力40：全球化新时代的成功之道”为主题，在3天时间里讨论了5G、全球化、人工智能、气候变化、无人驾驶 汽车 等热点话题。

京东物流集团CEO王振辉在达沃斯论坛官网发表题为《物流场景，工业物联网的未来》的署名文章，谈及了5G、工业物联网和物流行业之间的相互驱动作用。

王振辉认为，随着5G网络的出现，我们正处于供应链与物流革命的爆发前夜。而物流行业是工业物联网技术的最佳应用场景之一。随着人员安全程度的提高、环境保护的加强和真正开放的互联互通，这项技术的应用将不仅改变我们对物流和供应链的看法，还将改变我们的日常生活。

以下为王振辉署名文章《物流场景，工业物联网的未来》全文：

打开水龙头，水倾泻而下，这是我们非常熟悉的场景。但水究竟始于何处，源自哪个水库？要被用以何途，灌溉哪些植物？甚至它在到达水槽之前，要流经哪些管道网络，如何流经，我想大多数人都不会思考太多。

同样，当我们在线下商店购买商品或网购送货上门时，也很少有人会思考实现商品交付背后的复杂供应链。

但这种思考却极具价值。如何能在对环境影响最小的前提下，全面优化从生产到库存管理再到履约的每个环节，让产品得以更快地送达消费者，才是一个真正高效的供应链应当做到的。

如今，随着5G网络的出现，我们正处于供应链与物流革命的爆发前夜。

5G将为“工业物联网（IIoT）”提供动力，帮助其实现大规模的实时连接。我们将看到整个产业链的速度变得更快，并通过数量级让它变得更加高效、便捷和可持续。

当我们谈到物联网，通常会首先想到人与小型设备间的交互，比如可以联网的智能家电。而这些有趣又有用的应用，正在成为业务发展大趋势。更重要的是，它们已经构成了广阔市场的一部分，包括无人车、无人机，被应用于物流、农业还有其他更广泛的行业。事实上，根据Business Insider Intelligence的数据，截至去年，IoT市场已包含约100亿台设备，而预计到2025年，该市场的总投资将接近15万亿美元。

设想一下，如果这些设备在没有人为干预的情况下可以互联互通，情况会如何？如果这种互联互通得以规模化，比如应用于复杂的物流场景中，情况又会如何？

这就是新兴工业物联网（IIoT）推进所要面对的。

除了将机器人和系统(例如仓库系统)连接在一起的物联网技术之外，大规模实施工业物联网还将减少对设备“失联”的担忧，几乎不需要人工干预，就可以实现机器人与机器人之间更为可靠可依赖的 “交流”。

降低风险和优化效率

想象一下，如果你所能看到的商品轨迹实时跟踪，不仅是从仓储、运输再到交付给客户这寥寥几步，而是从产品生产到抵达客户手中的每时每刻。再进一步想象一下，仓库机器人之间，或路上的自动驾驶车辆之间可以直接相互“交流”。大数据的有效利用将不仅实现IIoT，还能够通过路径优化、空间优化、更精确的油耗监控、智能调度以及其他诸多优势降低整个供应链的成本,并且提高效率。

除此之外，更重要的是，IIoT的成功部署将有助于传统的高风险行业保持行业安全，例如那些与人工劳动、与机器人密切相关的行业。当然，IIoT部署的最大风险是系统故障或宕机。尽管5G大规模推出的真正作用仍有待观察，但该技术的低时延、广连接和高速率是确保IIoT安全高效应用的关键。

京东物流，是中国最大零售商京东旗下独立运营的业务集团，已经成为工业物联网的先行者。最初，我们通过打造覆盖全国的自建物流网络，来支持高速发展的电商业务，如今，90%的自营订单可以实现当日或次日送达。在发展过程中我们很快就发现，这些供应链和物流能力还能够服务于品牌商以及其他零售商，甚至为其他行业提供支持。如今，京东正将物流网络发展至更高水平。比如，通过与中国顶级通讯运营商合作，我们正共同推进将5G技术在物流园区落地。

物流行业是工业物联网技术的最佳应用场景之一，完全互联互通的工业物联网对物流行业有很多益处，比如通过对货运车辆、人员、满载率、运输线路的实时监控和实时调度，实现运力资源的最优匹配。例如，工业物联网技术可以使货车之间互联互通，实时掌握彼此装载量，从而提高整体的运输和调度效率，优化运力。当五辆前往相同目的地的半载货车可以合并为两到三辆，就可以极大地减少运力资源浪费，也减少了尾气排放和对环境的综合影响。这仅仅是工业物联网促进智能供应链未来发展的一个范例。

一个真正开放的平台

我们相信只有在整个生态系统都受益时，智能供应链的全部潜力和更广泛的利益才能实现。这需要可信赖的协作者之间共享开放安全的数据。通过上下游间100%可靠的完全连接，商家必须能够实时监控并优化原材料和货物的运输，以及存储、分拣、运输与交付。它不仅局限于基础服务和软件系统（如仓库管理系统），还应扩展到预测模型和分析工具。

这样完善的生态系统不应仅仅局限于少数相关方提供资源，合作伙伴应当也能够在一个真正开放的平台上贡献自己的解决方案。这是行业向前发展的唯一方式，也是我们以身作则推广的精髓所在。

基于工业物联网的供应链服务对于提高除物流之外的其他多行业企业的效率都有着巨大的意义。在过去的几年中，我们看到 汽车 制造商在采购海外零部件和向国外市场供应商运输车辆时都应用了基于云服务和物联网的技术。这种供应链系统提供的数据也对公共交通部门非常有用，使他们能够通过监控车队来优化性能，改善拥堵，并更快速的对事故做出反应。

IIoT的影响其实已经远不只是停留在供应链的范畴。它将由大数据和云计算所驱动，成为智能城市解决方案的核心，支持复杂的城市物流规划。它还应该提升安全性，改善工作条件。和其他地方一样，中国的城市化正在引起环境的剧烈变化，对 社会 造成污染和破坏。货运车辆对城市交通排放的影响过大，占据了道路通行能力的三分之一。但以地下轨道和综合市政管廊的地下系统为例，使用更智能的物流运营，可以保护濒临被传统物流系统占用的开放、便捷和美观的地上空间，以确保城市物流的顺畅和高效，同时最大限度地减少对日常生活的干扰。

随着人员安全程度的提高、环境保护的加强和真正开放的互联互通，这项技术的应用将不仅改变我们对物流和供应链的看法，还将改变我们的日常生活。

如上，我们期待着5G浪潮的席卷，也期待着企业与组织间更为开放的合作，这一切将共同推动更智能的供应链时代到来。

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