在百年變局與疫情交織疊加的背景下，數(shù)字經(jīng)濟展現(xiàn)出頑強的韌性，有效地對沖了疫情的影響，已成為推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新動能和新引擎。近年來，經(jīng)過大量理論和實踐探索，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為載體的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化新型基礎設施，在數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合方面發(fā)揮了重要作用。

在百年變局與疫情交織疊加的背景下，數(shù)字經(jīng)濟展現(xiàn)出頑強的韌性，有效地對沖了疫情的影響，已成為推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新動能和新引擎。近年來，經(jīng)過大量理論和實踐探索，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為載體的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化新型基礎設施，在數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合方面發(fā)揮了重要作用。

根據(jù)《中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展白皮書（2021）》預測，2021年我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)增加值規(guī)模有望再創(chuàng)新高，達到4.13萬億元，占GDP的比重上升至3.67% ，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已逐步成為國民經(jīng)濟增長的重要支撐。作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)價值實現(xiàn)的最終出口，工業(yè)App自然吸引了包括互聯(lián)網(wǎng)、電信、電子游戲、軟件服務、辦公自動化、云計算、IT設備等行業(yè)玩家的紛紛入局。

不同背景出身的玩家對于工業(yè)App有著不同的視角和理解，正所謂“橫看成嶺側(cè)成峰，遠近高低各不同”。例如：

BAT從云原生、低代碼、微服務、數(shù)據(jù)中臺、DevOps、元宇宙的角度理解工業(yè)App；

電信運營商從5G、網(wǎng)絡切片、MEC、NFV、MIMO、eMBB/uRLLC/mMTC的角度理解工業(yè)App；

云計算廠商從容器、K8S、邊緣計算、規(guī)則引擎、CoAP/MQTT的角度理解工業(yè)App；

電子游戲廠商從AR、VR、MR、XR的角度理解工業(yè)App；

......

然而，以上視角形式大于內(nèi)容、手段掩蓋目標，正可謂隔靴搔癢、盲人摸象、管中窺豹，均未觸及工業(yè)App的實質(zhì)，使工業(yè)App不得不落入康德哲學中“物自體”的境地。

究其原因，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是屬于完全不同的兩大數(shù)字經(jīng)濟形態(tài)，不論是從概念的內(nèi)涵、外延方面，還是商業(yè)模式、實現(xiàn)路徑方面，都存在顯著區(qū)別。以上問題的癥結(jié)在于套用數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的思維去實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，照搬原有行業(yè)經(jīng)驗和Know-How到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)App中，不可避免會導致“不見廬山真面目，只緣身在此山中”，墜入可怕的工業(yè)App認知陷阱中。

數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，即信息通信產(chǎn)業(yè)，具體包括電子信息制造業(yè)、電信業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等，包括但不限于 5G、集成電路、軟件、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等技術(shù)、產(chǎn)品及服務。

產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，即傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)應用數(shù)字技術(shù)所帶來的產(chǎn)出增加和效率提升部分，包括但不限于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、兩化融合、智能制造、車聯(lián)網(wǎng)、平臺經(jīng)濟等融合型新產(chǎn)業(yè)新模式新業(yè)態(tài)。

簡單來說，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的操作對象和服務對象是信息，性質(zhì)屬“虛”， 信息的表達通常是二進制，用0和1來表示；產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的操作對象和服務對象是物質(zhì)，性質(zhì)屬“實”， 物質(zhì)的表達則是基于元素周期表，根據(jù)各行各業(yè)不同的需求而定。

數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的核心在于信息的獲取、表達、存儲、傳送、處理和遞送，它將現(xiàn)實中的現(xiàn)象或物體用信息抽離出來，讓信息在某種新的媒體上，以不同的形式表達出來，用一種高效的計算處理信息，形成可獲取的知識。例如，電信業(yè)解決的是信息的傳送問題，源于其祖師爺麥克斯韋描述電磁波的麥克斯韋方程組；人工智能解決的是信息的處理問題，不管是采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯NMT模型還是統(tǒng)計機器翻譯SMT模型。

數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的基礎，但僅僅依靠數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是無法實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的。

工業(yè)App，全稱工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)App，是工業(yè)技術(shù)知識、流程的程序化封裝和復用。其目的是優(yōu)化生產(chǎn)，提高工業(yè)品的價值。工業(yè)App面向工業(yè)產(chǎn)品全生命周期相關業(yè)務(設計、生產(chǎn)、實驗、使用、保障、交易、服務等)的場景需求，把工業(yè)產(chǎn)品及相關技術(shù)過程中的知識、最佳實踐及技術(shù)訣竅封裝成應用軟件。

工業(yè)App是一個典型的高端工業(yè)品，它首要是由工業(yè)技能構(gòu)成的。研制工業(yè)App是一門集工業(yè)常識與“Know-how”大成于一身的專業(yè)學識。沒有工業(yè)常識，沒有制造業(yè)閱歷，只學過計算機軟件的工程師，是做不出先進的工業(yè)軟件的。

我國工業(yè)App發(fā)展仍處于初級階段，供給能力依然不足，而國外工業(yè)龍頭正在加速建設和推廣，對我國發(fā)展工業(yè)App帶來競爭壓力。這既是挑戰(zhàn)、又是機遇。但當前有一種過度追求高技術(shù)能力的傾向，仿佛只要投入數(shù)字技術(shù)就能實現(xiàn)工業(yè)App，仿佛數(shù)字技術(shù)越先進、越高大上，就越能產(chǎn)生更大的業(yè)務價值。這導致很多企業(yè)盲目跟風，大規(guī)模部署涵蓋新型傳感器、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、邊緣計算等最新數(shù)字技術(shù)以實現(xiàn)工業(yè)App。

許多人都以為工業(yè)App屬于App范疇或軟件范疇，實則非也。如果像解剖人體結(jié)構(gòu)那樣解剖工業(yè)App的話，當翻開工業(yè)App的“軀殼”時，首要映入眼簾的是工業(yè)技能。最可怕的是，不只許多企業(yè)領導這樣認為，政府主管領導和高層決策者也這樣認為。為了重視工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，在工業(yè)App等工業(yè)軟件的研討會上，有關領導就會找來一大堆IT人士，云山霧罩地評論一堆與IT有關的問題。

殊不知，工業(yè)App是架構(gòu)在數(shù)學科學、物理科學、計算機技術(shù)和工業(yè)技術(shù)之上的宏大建筑，是一座復合型知識的宮殿。工業(yè)App是人類制造知識的最好結(jié)晶體。

下面以工業(yè)軟件中最難啃的三座大山——CAD、CAE和EDA為例，闡述工業(yè)App為什么是人類基礎學科和工程知識的集大成者。

首先，工業(yè)App的研發(fā)需要有良好的數(shù)學基礎。各種CAD、CAE、EDA軟件中需要多種計算數(shù)學理論和算法，包括線性方程組、非線性方程組求解、偏微分方程求解、特征值特征向量求解、大規(guī)模稀疏矩陣求解等都需要非常深厚的數(shù)學基礎。如果不能熟練運用各種數(shù)學工具，對物理場的建模也就無從談起。

其次，工業(yè)App的研發(fā)需要有良好的物理基礎。工業(yè)技術(shù)的源頭，是對材料及其物理特性的開發(fā)與利用，對多物理場及相互耦合的描述與建模是各種仿真分析軟件的核心。任何CAE軟件在市場上存身的根本都是其解決結(jié)構(gòu)、流體、熱、電磁、光、聲、材料、分子動力學等物理場問題的能力，每種物理場都包含豐富的分支學科。以結(jié)構(gòu)為例，為解決結(jié)構(gòu)設計的問題，有可能會涉及到理論力學，分析力學，材料力學，結(jié)構(gòu)力學，彈性力學，塑性力學，振動力學，疲勞力學，斷裂力學等一系列學科。

最后，工業(yè)App需要解決如何將工業(yè)技術(shù)與知識寫進軟件?；A技術(shù)很重要，但不能解決工程問題。麥克斯韋能解決電和光的物理方程描述，但卻解決不了一家電氣制造商的設計制造問題。制造現(xiàn)場涉及大量的工藝過程，這種Know-how的轉(zhuǎn)移，是一個非常復雜的知識擴散現(xiàn)象。各種工藝如鑄造、焊接、沖壓、鍛造、切削、熱處理等，各有各的現(xiàn)場訣竅。許多暗默知識，只可意會不可言傳，師傅的言傳身授往往是最好的方法。大量的制造經(jīng)驗，要想變成算法、編碼，固化到軟件，那都是一個漫長的過程。工業(yè)App的價值，因此得以凝聚。

因此，工業(yè)App自身的構(gòu)成，是令人望而生畏的數(shù)學、物理、計算機和工程經(jīng)驗。

反觀數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，以人工智能為例，其技術(shù)解決方案無法直擊工業(yè)核心痛點，還在關注表面的問題，而非核心痛點。例如，某手機制造企業(yè)希望通過人工智能提升制造工藝和良品率，但是引入計算機視覺做質(zhì)檢，只能在產(chǎn)品生產(chǎn)出來后發(fā)現(xiàn)缺陷，遠不能達到改進工藝、解決核心質(zhì)量問題的目的。此外，由于工業(yè)設備產(chǎn)品、場景的差異化與任務的多樣性，當前的工業(yè)場景下機器學習模型的可復制推廣性較差。例如，工業(yè)場景下的產(chǎn)品檢測，不同生產(chǎn)線、不同產(chǎn)品的缺陷種類情況可能完全不同，在某一企業(yè)可能獲得高效率的算法或解決方案，移植到另一企業(yè)或許并不能達到同樣的效果。

工業(yè)App取之于工業(yè)，用之于工業(yè)。

超出工業(yè)App實際需要的單純數(shù)字技術(shù)導入和堆砌，無法確保工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的成功落地，反而造成了大量資源的閑置浪費。數(shù)字技術(shù)只是起點，只是賦能工具，對數(shù)字技術(shù)的投資和應用要以能否解決工業(yè)的切實痛點為根本出發(fā)點，數(shù)字技術(shù)的投入能否帶來工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功需要各方面的系統(tǒng)調(diào)整與改革，是一個復雜的長期推進過程。

能不能做好工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絕不僅僅依賴于技術(shù)的發(fā)展、市場的驗證、人才的供給以及國家政策引領等條件，更重要的是需要有正確的認知路徑，避免墜入對工業(yè)App的認知陷阱，推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)走深向?qū)崱?/span>