相对消费互联网为什么工业互联网更需要高技术人才？.docx

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1、消费互联网顾名思义以消费者为中心，通过互联网技术连接其生活圈：购物、娱乐、餐饮、出行等，最后通过沉淀的数据进行分析再进一步优化，从而提高交易效率。工业互联网则以企业为用户群体，通过互联网技术以及工业软件、专业信息把企业在生产、管理、销售等各个环节的行为全面数据化，再利用物联网技术、大数据技术等新一代信息技术将每个环节连接起来，进行优化。它提高了企业的生产效率、降低成本，同时帮助企业进一步挖掘潜力。由于两者的连接对象规模差异性很大，运维设备的技术、安全性以及数据处理要求也大相径庭。因此，对承接并运用技术实现设备正常运转的人才需求点也各有差异。对比来看，在工业互联网中，设备连接规模、安全等级、技术

2、难度以及所涉及的数据处理等方面的问题，决定了该领域对专业技术人才的要求更为苛刻。首先，他们的专业知识体系不仅需要涵盖智能网络、工业软硬件、CPS等核心关键技术研究；其次，还需要有大量的生产经验，以及对建模、虚拟仿真等工具的熟练掌握；更重要的是，需要能够将经验转化为模型并具备大数据分析的综合实力。那么，消费互联网和工业互联网在技术、安全以及数据处理和规模上，到底有哪些不同，同样是技术人才，为什么后者更需要更资深的技术工程师？消费互联网注重运营和用户体验与工业互联网相比，消费互联网以满足消费者在互联网中的即时消费需求为主。因此，它兼具媒体和产业两大属性。媒体属性：由提供资讯为主的门户网站、自媒体和

3、社交媒体组成。产业属性：为消费者提供生活服务的互联网类型，由电子商务及在线旅行等组成。这两个属性的综合运用，便以消费为主线的互联网迅速渗透至人们生活的每个领域，影响并改变人们的生活方式。消费互联网的运营模式通常是以“眼球经济”为主，即通过高质量的内容和有效信息的提供来获得数据流量，从而通过流量变现的形式吸引投资商，最终形成完整的产业链条。所以，在这个“信息过剩”、”注意力稀缺”的时代，怎样在“无限的信息中获取“有限的注意力，便成为了消费互联网的核心命题。于是，依托于强大的信息与数据处理能力，以及多样化的移动终端的发展，众多互联网创业者们开始想方设法去争夺注意力资源。他们以消费者为服务中心，以提

4、供优质内容、个性娱乐为主要方式，试图在短时间内迅速吸引眼球，创造流量以完成变现。这样的消费互联网产业链结构关键是将信息技术转变为不断迭代的内容发布和脑洞大开的消费者互动。新奇、有趣是提升用户粘性的法宝。诚然，随着相关技术的不断演进，语音识别不断提升、大数据处理能力大幅跃进、海量的应用不断向个人消费者渗透。从移动端应用多元化的发展到智能终端（如可穿戴设备）的兴起，再到云计算、大数据、人工智能的突破，互联网正改变消费者的行为习惯，也正在逐步改变企业的运作方式与服务模式。互联网时代开始从小C时代逐步过渡到“大B时代，即工业互联网时代的到来。但要谈及移动互联网与其他产业融合，对技术的要求不仅更高、更严

5、苛，也更更杂。以生产制造体系产业为例，工业互联网在与传统企业融合中的最大特点，即将原有以企业为导向的规模型设计转向以用户为导向的个性化设计。从产品功能研发到产品包装设计，每一个部分都通过互联网思维与用户建立关联，争取更广泛的互动，从而形成有效的生产制作方案，强调用户的参与度，尊重用户的个性化需求。消费互联网下的眼球经济“己经到达了一定的市场瓶颈。罗辑思维的创始人罗振宇曾提到过一个很有意思的概念GDT,即国民总时间。其实，现在包括BAT在内的互联网企业争夺的更多是国民的时间。而依托高精尖信息技术的工业互联网所创造的“价值经济”正逐步从幕后走向台前，并以消费互联网不可比拟的价值体量迅速发展。工业互

6、联网对技术、安全和数据上要求更复杂消费互联网更容易让用户理解，因为大部分人都能接触到，它让整个交易效率提高了；工业互联网则不然，它存在于生产的流程当中，连接的是数字化水平、智能化水平参差不齐的设备、产品和系统，以提高生产效率为目标。从本质上看，工业互联网是互联网从消费领域向生产领域、从虚拟经济向实体经济拓展的核心载体，它意味着制造业基于公有云实现数字化、网络化、智能化的一套解决方案，而工业互联网平台正是解决方案的核心。工业互联网平台在云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，构建更精准实时高效的数据采集体系。这个体系包括大数据的存储、集成、访问分析和管理功能，使用户（即工业企业）可

7、通过这个平台实现工业技术与经验知识模型化、软件复用化，以工业APP的形式为制造类企业提供各类创新应用，最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。相比较消费互联网，工业互联网的技术门槛高很多工业互联网需要具备强大的工控背景，无论做软件、硬件，还是做系统集成，都需要深入具体的应用场景，了解工业现场实际需要连接什么设备，需要什么样的接口和协议。和消费互联网的智能穿戴设备、020等产品，可以从零开始设计低成本且使用的通信方式不同，工业互联网是一个高度碎片化的领域，现场通信协议五花八门，比如PrOfibus、ProfiNet、EtherNet/IP、OPCUA、EtherCAT等，硬件

8、纷繁复杂且自成体系。而这些协议需要满足企业用户安全稳定性以及传输能力的需求，而且在对工业链接的硬件，要达到抗高温、抗电磁辐射，长期稳定在线链接的三防要求硬标准。青或用*金*:KM*HIR化IltH，个曾化订,SSStt*金悖，*金,*ftea:一一，SMT.工业*IouuHnTMt工nMtt会*晚nHfc*w工m工厂内M，“*srss从链接协议的多样化，到边缘测链接盒子的硬件严苛需求，都表明与消费级互联网对技术要求的纬度不一样，只有掌握且深耕工业互联网技术，方能在领域有所突破，工业互联网天生需要具备工业基因。而且，工业互联网用到网络链接方式非常多样化，一定时间内长期并存多种方式链接，加重工业物

9、联网链接盒子的硬件开发难度与技术门槛。IoT物联网中无线通信技术比较连接技术WiFi蓝牙/B1.EZigbeeZWaveSubG61QWPan覆或范困50-1OOmIOm100m30-100ml-i000mIO-100m传输速率54MbpsIMbps250kbps9.6kTOkbps0.5-100Okbps250kbps-1Mbps连接数约10个约10个6.5万23220-30个6.5万纸网能力组网能力弱组网能力弱自组网组网能力弱组网能力弱自组网理想待机时间卜5天110人2年2年2年2年是否蜂窝技术否否否否否否标准IEEE802.11TEEE802.15.1802.15.4ZWave联盟802

10、.15.4g/c频段2.4C2.4G2.4GRaNB-IoTeMTC2/3/4G阉弟越国Ikn-IOkraIkn-IOknIknrlOknIknrIOkm传谕速率50kbps70kbpsIMbps170kbps-100MbPS连接数1万5万/小区2万/小区RA联站通过运营商4站接入广域网理想待机时间3-5年10年K）年数天/月是否蜂窝技术否是是是标准3GPP3GPP3GPP频段133、868、915M800M,900M等运营商授权效段运汴商网络覆施中国电信、中国移动、中国联通主婺特点距离远、低功耗、速率较低低功耗、r三前、咒接接入运苜商网络、基于窄带通信超可靠、高速率、低时延、支持移动性、可定

11、位2G模组成本低、低速率,但网络将逐渐退网：IG模1速率高、但成本成本图片来源于网络在安全性能上，工业互联网涉及的是万亿级的企业核心资产和隐私在安全领域，消费互联网主要经由电子支付渠道落地到个人财产安全以及个人信息安全。而工业互联网的安全体系包括设备安全、网络安全、控制安全、应用安全、数据安全和人身安全等六大方面，其目标既包括数据的保密，也包括设备的稳定可靠运行。它所涉及到的都是高价值的工业设备，甚至万亿级的企业核心资产与隐私。同时，工业互联网还涉及人员操作存在的人身安全问题。不论是信息保护或者资产管理，工业互联网都会有更高更强的安全规范要求。以高空作业设备为例，作为一个危险的行业，中国建筑施

12、工过程中超过50%的建筑事故是高空坠落。随着高空作业日益频繁，加上国家对高空作业安全的重视程度越来越高，如何在高空作业设备上做好？专注生产高空作业设备的企业星邦重工认为，在高空作业过程中，由于设备传统的信息流动模式，比如ERP系统，或者电话、邮件沟通，信息的及时准确反馈比较难，对于高空作业车这种安全性要求极高的设备来说，是极其危险的，但行业普遍存在这样的难题，迟迟无法解决。在工业领域当中，普遍来说和高空作业相似，锅炉行业、发电、纺织、机床等这些工业领域都属于高危行业，稍微不甚，其后果和损失不可设想。且不说造成的经济损失，大部分时候将涉及具体的操作工人。因此，工业互联网对产品安全性有极其严格的要

13、求。在大数据上，工业大数据体量巨大且增长迅速大数据技术在互联网领域运用很久了，无论是消费互联网还是工业互联网，但这两个领域的大数据也有本质上的区别。工业互联网的本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品及人之间的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化等生产组织方式变革。所产生的大数据规模极其大，而且面临着的增长量和增长速度也是巨大的。目前，中国大型的制造业企业，由人产生的数据规模一般在TB级，形成了高价值密度的核心业务数据。机器数据规模将可达PB级(1PB=1O24TB),是“大数据的主要来源，但相对价值密度较低。以风

14、机装备为例，根据IEC61400-25标准，持续运转风机的故障状态其数据采样频率为50Hz,单台风机每秒产生225K字节传感器数据，按2万风机计算，如果全量采集每秒写入速率为4.5GB/秒。随着智能制造和工业互联网技术的发展，产品制造阶段少人化、无人化程度越来越高，运维阶段产品运行状态监控度不断提升，未来人产生的数据规模的比重降低，机器产生的数据将出现指数级的增长。另一方面，工业领域中的大数据不仅要采集速度快，而且要求处理速度快。越来越多的工业信息化系统以外的机器数据被引入大数据系统，特别是针对传感器产生的海量时间序列数据，数据的写入速度达到了百万数据点/秒千万数据点/秒。数据处理的速度体现在设备自动控制的实时性，更要体现在企业业务决策的实时性，也就是工业4.0所强调的基于“纵向、横向、端到端”信息集成