工联网消息(IItime) 1月8日，央视《新闻联播》播出了时长5分钟的要闻，题为《工业互联网加速中国新型工业化进程》。要闻强调，5G与工业互联网的融合，将加速数字中国智慧社会建设，加速中国新型工业化进程，为中国经济发展注入新动能。

1月13日，工业和信息化部印发《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》，提出到2023年，我国工业互联网新型基础设施建设量质并进，新模式、新业态大范围推广，产业综合实力显著提升。

2021一开年，接踵而来的重磅利好政策无疑显示出社会各界对工业互联网（IIoT）发展寄予的厚望。

人生如逆旅，我亦是行人。

作为新技术的长期观察者，我们都知道但凡面对大机会，总会是像技术炒作周期曲线那样，“一波三折”的历经波峰和波谷，该掉的坑一个不会少。有时甚至可能是九死一生。

对标互联网的发展，在群雄逐鹿的1999~2001年间，美国纽交所和纳斯达克共有899家科技公司IPO，但到2019年，这批公司中股票仍存续的只有61家。

如何将各种促进产业发展的措施用到实处，转化成工业互联网企业实实在在的高质量发展，还需要多方的持续努力和推动。

面对风头正盛的工业互联网，有些时候我更愿意以“泼冷水”的态度多往相反的方向去想想，产业是否足够扎实和健康。

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数采硬件的出货量是先行指标

根据《新闻联播》中播报的数据，工业互联网网络已覆盖全国300个城市、连接18万家工业企业，覆盖装备制造、航空航天等30多个国民经济重点行业，加速着各行各业的创新变革。

统计显示，2020年，我国工业互联网产业经济增加值规模约为3.1万亿元，占GDP比重为2.9%。工业互联网融合带动的经济影响规模约为2.5万亿元，对GDP增长的贡献超过11%，将带动超过255万个新增就业岗位。

工业互联网巨大的社会与经济价值毋庸置疑，不过工业互联网的价值最大化，一定是建立在设备数据被有效采集、传输、存储和分析的基础之上。

工业企业有很多利用工业互联网提质、增效、降本、减存的需求，为了实现这些目的，起始步骤要从关键数据的采集开始。

用户需要明确采集震动、温度、湿度、电压等哪些设备和产线数据，在适当的位置加装传感器、仪器仪表、变送器等数据采集硬件。只有打好了这些基础，才能有底气去谈后续的数据分析和决策。

因此，数据采集是源头步骤，数据采集硬件的出货量是工业互联网发展的先行指标。

在工业互联网发展初期，工业世界普遍存在的是各种工控“信号”，由于信号与数据的差异，很少有企业具备数据思维，导致传感器的数量严重不足，很多数据还没有形成有效的长期积累。

过去在工业互联网的理念还未普及之时，安装传感器不仅增加成本，而且平白增加了设备的复杂度，还没有明确的应用意义。设备本身已经够复杂了，谁也不愿意再费力增加一些看似没用的传感器。

只有数据采集硬件的出货量达到一定数量，才有可能从量变引发质变，促进工业互联网的长期健康发展。

根据《2020年中国工业传感器市场年度报告》中的分析，近年来工业传感器一直保持着较高增长率，但在2019年整体市场呈现出增幅下滑。

2020全年来看，工业传感器受疫情影响有限。新冠疫情对工业传感器市场的影响主要体现在2020年第一季度，产品无法有效的完成销售与出货。

作为细分领域，值得关注的是视觉类传感器，其整体市场近两年发展良好，增速保持在20%。预计未来这种增长势头将可延续，主要原因在于其应用范围的扩大。机器视觉目前的3D技术可运用于多种场景，深度学习也开始逐渐运用于瑕疵识别等新场景。

不过，整体来看，从2012年工业互联网的概念出现至今，底层的工业传感器数量虽然持续增长，但远未达到从量变引发质变的临界点，工业互联网平台的价值还没有充分体现。

沉下心来以最基础、最核心的方式布局市场，将工业互联网的着眼点下沉到工业传感器层，更容易扎实的构建完整而优质的工业互联网发展底座。

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工业互联网的冰火两重天

工业互联网不存在“爆款”的可能性，它引发的变革不会一蹴而就，而是渐进式转型。

工业互联网的真正意义在于促进产业生态的重构。

生态的重构要以工业企业为主体，才能顺利推进。

这个过程中，企业可能将面临着巨大的市场风险和科技创新风险，一旦企业在技术路线选择方面脱离了市场需求，就要承担前功尽弃的后果。

同时，如果工业互联网的投资回报率算不清楚，就意味着见效慢，效果很难评估，工业企业的推进意愿自然不会提升。

与政府相比，工业企业离千变万化的市场需求更近，也离捉摸不定的科技前沿最近。作为各种市场变化的第一位接受者，企业对市场动态最为敏感，对技术应用最为挑剔。

这也就造成工业互联网从发展初期，一直存在着冰火两重天的状况。

火、热的一方是国家和各地政府，积极推动，持续加码；

冰、冷的一方是工业企业，谨慎参与，动力不足。

可喜的进展是，这个问题正在得到逐步改善。

这主要得益于工业互联网企业的认识成长与迭代。

回首5年之前，工业互联网还停留在创造表面价值，通过3D仿真、显示大屏和数据可视化，将数据进行直观的呈现。

现如今，工业互联网企业已经意识到，如果对工业理解不深，触及不到工业实质，再先进的互联网也发挥不出应有的价值。

因此，工业互联网企业逐步向上图中莫比乌斯环右侧的更深层面渗透，触及到工业本质，与不同细分行业的不同产品、服务提供商配合落地，形成价值闭环。

以预测性维护为例，工业互联网平台仅仅显示出故障预测和报警信息并不足够，最终用户希望工业互联网企业在合作协议中，保证设备的正常运行，如果发生停产损失，服务者需要承担一定的赔偿责任。

这就意味着工业互联网企业除了利用预测性维护，将服务环节从“被动”变为“主动”之外，还要快速建立提供更多运维与深度服务的能力，才能真正将数据转变成价值。

不少工业互联网企业正在朝这个方向实践，迈上新台阶，更上一层楼。