第三，分布式智能架构，叫广自治的模式。首先通过计算能力和AI能力，将来越来越乘到传感、装备侧。装备具有这种能力，自动有自连接、自发现，逐步能产生数据，形成一些知识。知识分享之后，更多的会形成一种协作，协作之后又会对原来的终端形成进一步优化，增强自主化。

这个过程中你会发现未来的智能是分布式的，终端有终端的智能，边缘有边缘的智能，产品中心有中心的智能，对未来的智能分布式架构也提出新的诉求、新的要求。

第一，相当于有四类协同。除了我们现在见到的人与物协同之外，将来是物与物的系统、物与本地系统的协同，以及边缘云的协同越来越广泛。

第二，它要有新的机理模型。我们现在的工艺机理模型有新的模式，通过理论建立机理模型，获得大量的数据，通过数据结合AI会形成持续的迭代和优化，聚合一个新的算法、新的理论模型。

第三，对最基本的算力，将来也是多种模式，有低功耗的各种CPU，不像现在只是一个X86的模式。特别是实时性、多合的堆栈也越来越广泛。

第四，数据，实时全量数据。这块有一些刚才提到了，有一些新的联接技术保证实时数据的获取，实时数据库也有新的诉求。

第五，协同，前面讲到的技术之外，还有新的协同模式。我们讲到两化融合，讲到工业和信息化融合之后，这两个产业其实过去发展的时候，是截然不同的特性。我们ICT产业发展过去基本上是标准代际模式，2G之后有3G，3G之后有4G，4G之后有5G，基本上每一代标准制订出来之后，差不多会启动试点，最后全球会启动运营商的试点。几乎每一代是10年生命周期，可预测的。

面对很多垂直行业，特别是制造业，很多并没有这种模式。大多都是先做起来，解决实际问题，变成事实之后，事实标准为王，最后才会在全球推进标准。而且每个组织演进的节奏，每个产品完全不一样。

比较快的，像智能手机，需要一年到两年的演进周期，5G是10年的演进周期。很多的行业特别是像钢铁、化工这样的行业，它的周期更长，20年、30年等。两化融合面向明显的问题，工业企业关心的是可靠性、稳定性、能效比。ICT企业大部分关心的是所谓的技术参数、技术指标。不同的思维方式组成组合，工业和信息化融合过程当中，探索一种新的产业发展路径，通过新的路径探索，使合作的能效、合作效率更高。

我们认为通过这种新的模式，首先要制定一个新的顶层架构设计，通过这种参考架构，牵引大部分产业工程师意识到整个产业链中你做哪一块，我做哪一块，达到基本的共识。有了这种共识之后，我们会针对具体的问题做一些PLC、测试床前期的孵化，打样板，最后形成行业标准。这种模式在行业内越来越得到大家的认可。

我们认为未来数字化的核心就是行业知识，面临一个新的生产模式，会有两层。

针对很多散落在各个人脑里面，或者散落在各个工人师傅里面的知识，通过数字平台、数字模式的方式，沉淀积累下来。第一层是装备，装备是大部分制造生产环节核心的生产设备，装备能力的提升决定了整个供给能力的提升。装备首先通过一套模式，特别是装备知识通过装备数字平台，将来会出现新的以自定义形式面向工艺、生产新业态，新的生产工具和软件。面对跨行业的，同样也会成为行业的数字平台。这里面通过知识组件化，按需柔性生产，最后变成工业软件，是整个工业软件基本的形态。

新趋势下，企业应该如何转变？

工业互联网的本质是什么？本质是就是工业与信息技术的结合，它的溯本来源就是工业。本质就是通过工业知识再生产，通过工具再生产，最后注入到工业主作业流程提升效率。所以它本身也要遵守工业基本规定和特点。比如说我们提到工业演进的周期，大周期。工业本身有“三不”原则，不在落后工艺上搞自动化，不在落后的管理上搞信息化，不在不具备数字化、网络化技术基础上搞智能化。基本的工艺还是要一步一个脚印务实。

同时工业里面大部分核心价值部门是生产部门，大部分讲行业数字化也好，讲工业互联网也好，一定是围绕整个制造业的核心生产系统、核心作业流去做优化，做提升，这个才是一个价值投资的关键。

对于一般的工业企业来说，它其实和过去我们做信息化不太一样。需要面临四个方面的转变。

第一，转意识。我们提工业互联网，提数字化转型，还是首先要回顾到业务本质。现在大家说的都是ABC，AI、大数据和云。数据驱动是一回事，但是我们真正要形成商业闭环，要回归到业务驱动，就是以客户为中心，回归业务，架构牵引。通过两轮驱动的模式才能真正为客户、为用户创造价值，这才能形成一个真的循环。意识上首先不是技术驱动，而是业务+技术双轮驱动。

第二，转组织。传统公司，特别是西门子、GE，很多大公司的模式，跟过去是不太一样的。有很多的数字化业务，几乎是直接从集团嵌入到每个事业部，还是从过去总部集中的模式逐步通过边缘分布模式，直接嵌入业务部。也就是说它的数字基础和主业务流程紧密结合，同时会搭建一个大的平台，很多的知识、能力、沉淀的流程，整个集团共享。

现在更多的是倡导混合项目团队模式，真正有业务团队和数字化团队形成一个综合融合的模式，进行联合开发。这个组织模式也是不太一样的，需要业务和真正做数字化的形成一个混成旅的模式。

第三，转文化。过去大规模工业生产的时候，一个企业大部分都有固定的功能部门，每个部门都是以部门创造价值为导向，都想把自己做强。未来是平台化的模式，大平台支撑精兵作战，强调每个人从平台中拿到什么，并能对平台、他人能贡献什么，整个对于企业的责任结果和价值评价服务体系都有很大的转变。

第四，转方法。我们总结为两步，一是针对核心业务对象、业务流程、业务规则，首先从线下转到线上，把物理世界中的产品、对象从人工记录变成数据，很多业务活动变成线上。特别是疫情期间，很多企业规划线上展厅，线上数字展示，这都是数字化的一个应用场景。二是我们拥有大量数据之后，做数据驱动分析，通过大量的分析算法之后，会逐步对我们的产品，对我们的流程，甚至对我们的规则进行大量的优化和自动化的处理。

对于转型之后要做好三件事情。回归到业务本质，因为大部分存量应用都已经存在很多年，或者投很多年，所以是“双活”的模式。一是传统的演进带来生命周期率，采用新的模式开发，就是存量应用的模式。二是对于新增应用，直接采用云原生构建，直接用微服务架构模式构建在平台上。三是数据统一入湖，实现数据同源共享。

结合华为来看，我们在工业互联网整个方案架构也遵循前面讲的基本原则，基本定位是企业智能化增量业务底座。首先我们针对过去工程层的体系架构，更多在存量系统上做进一步优化、叠加，通过数据、采集集成之后，形成闭环，最后反馈到存量的工业系统里面。

这里面有几个大的模块。

第一，边缘侧。边缘侧现在有两块，一是企业本身就有边缘计算；二是会做大量的边缘IOT服务、推理服务，甚至算法。

第二，5G边缘计算作为我们整体方向的一部分。基于这部分，大部分是贴近于工业现场，原则就是构建一个非常可信、可靠的运营活动。

第三，敏捷中心，利用云计算算力优势，做大量的人工智能模型训练、算法，甚至数据湖。

华为的Fusion Plant工业互联网平台整个架构的情况，简言之就是大平台里面分三大平台核心模块和五大核心技术。

三大平台：

1、联接管理平台。针对集团上了数据之后，首先是联接管理，包括边缘层的联接管理，以及数据集成。

2、工业智能体平台。面向数据上来之后，解决的是数据如何进行存储和优化，以及基于数据建模。这叫工业智能体平台，包括数据底座以及工业和机理、AI的结合。