本文摘要：[摘要]伴随中国经济步入中高速增长阶段，我国制造业当前正面临着传统的要素投入型生产方式难以为继、制造业产业链关键环节缺失和产品附加值过低这三个问题。通过建设工业互联网，推动制造业从点到面的数字化转型，从制造业企业、产业链、产品三个层次进行赋
[摘要]伴随中国经济步入中高速增长阶段，我国制造业当前正面临着传统的要素投入型生产方式难以为继、制造业产业链关键环节缺失和产品附加值过低这三个问题。通过建设工业互联网，推动制造业从点到面的数字化转型，从制造业企业、产业链、产品三个层次进行赋能，可以改变企业生产流程中知识传播的方式、调整企业之间的连接方式、改变产品的属性，实现企业生产流程数字化、产业链平台化、产品服务化，提升创新能力和风险抗性，最终有助于提高我国制造业整体竞争力，打造世界一流的制造业体系。
[关键词]工业互联网;制造业;数据化;产业升级
在数字经济时代，互联网技术已经渗透了经济活动中大部分环节。特别是在消费端，各种应用(APP)层出不穷。例如淘宝、京东、拼多多彻底改变了人们的消费习惯，逛街变成了爬网;滴滴、阳光出行、神州专车等彻底改变了人们的出行习惯，网约车入市丰富了出行选择;饿了么、美团外卖则改变了饮食习惯，由下馆子变成了点外卖。这些消费端的互联网应用让消费者的消费行为和习惯发生了诸多改变，并由此引发了新的需求，促进了消费升级。但是这种改变尚且停留在消费端，所产成的新需求仍然要依赖旧的生产流程来满足。这就产生了消费者日益复杂多样化的需求与企业相对落后的供给方式之间的矛盾。
制造业论文范例： 适用于电力计量的制造业自动化控制系统研究
同时，伴随着人口红利逐渐消失、环境保护愈加严格、国际贸易环境恶化，我国制造业的生产成本骤升，一部分低技术制造业如制鞋、小家电、服装逐渐转移到印度和东盟。而我国在高精尖产品方面尚不能自给自足，如芯片、航空发动机、轴承钢等依旧依赖于进口，面对美国的技术封锁，不得不支付高价进口这些产品，甚至求购而不得。
从消费端的互联网应用来看，我国依然处于国际先进地位，阿里、腾讯、美团、字节跳动等都是全球网络技术巨头。如果能够将在消费端所积累的技术，如大数据分析、智能控制算法等移植到工业生产之中，实现对制造业的深度赋能，就能够激发制造业潜在生产能力，解决需求与供给之间的结构性矛盾，促进我国经济高质量发展。从国际视角来看，其它制造业强国也都提出了类似的概念。
美国提出了“工业互联网”这一概念，强调对企业积累的数据进行加工，通过标准化接口实现互联共享，创造新的价值;而德国则推出了“工业4.0”，强调机械与芯片结合，让生产智能化，构建智能工厂;日本2016年发布《第五期科学技术基本计划》，提出“社会5.0”概念，旨在最大限度应用信息通讯(ICT)技术，通过网络空间与物理空间的融合，重构工业与整个社会的关系，打造一个面向富裕、有活力的“超智慧社会”。
本文对美国、德国、日本所提出的概念兼容并蓄，提出了适合中国国情的“工业互联网”概念。其中不仅包含了德国强调的“让机器积累知识”，也包含了美国强调的“让数据生产价值”。提出了包含智能设备、数据中心和产业平台的工业互联网，用大数据、云计算对制造业企业进行生产赋能。本文立足于企业自身生产流程和同一产业链上企业之间的关系，从工业互联网对企业的改造、工业互联网对产业链的改造、工业互联网对产品的改造三个方面进行分析，提出了工业互联网对制造业赋能的路径和内容。
一、工业互联网的概念
“工业互联网”(IndustrialInternet)这一概念始于美国奥巴马政府“再工业化”发展战略，其雏形源自于2011年和2012年的《重振美国制造业框架》《先进制造业伙伴计划》和《先进制造业国家战略计划》[1]。
其出发点是充分发挥美国所拥有的高端工业技术优势和信息技术优势，降低对廉价劳动力的依赖，提高制造业全要素生产率，以便促使制造业从发展中国家(主要是指中国)回流到美国。在上述文件的基础上，由通用电气牵头，IBM、思科、英特尔和AT&T等IT企业联手组建了工业互联网联盟(IIC)，自此，工业互联网作为一个独立的对象被广泛认知。由于工业互联网最初来自于美国对自身制造业技术和信息技术优势的整合，因此它自身就是一个由软件、互联网和监控探测设备叠加在制造业上构成的系统，在生产端发挥作用。工业互联网建立了设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户的虚拟数字映像，并将其紧密地连接融合为一体。
工业互联网可以帮助制造业放松对产业链上企业集群的空间约束，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，使工业经济各种要素资源能够高效共享，从而提高效率并推动整个制造服务体系智能化;还有利于推动制造业和服务业之间融合，实现制造业产品附加值的提升，增强制造业的竞争力和盈利能力。德国提出的“工业4.0”与工业互联网类似，都是将信息技术和制造业相结合，实现智能制造。
但是由于德国的制造业发达，而在信息技术方面并无优势，因此相对于美国提出的“工业互联网”侧重于企业间的信息互通，让数据生产新的价值，“工业4.0”更强调企业内部嵌入式系统与机器的融合，利用工厂内生产数据优化生产，实现工业迭代创新。
工业互联网作为一个系统，可以从构成它的核心技术部件和概念划分为多个层次。例如美国工业互联网联盟(IIC)提出了包含企业层、边缘层、平台层三层架构的工业互联网架构。李君等(2019)提出了一种包含基础设施层(IaaS)、平台层(PaaS)、应用层(SaaS)三层架构[2]。胡斌等(2020)提出了由感知层、网络层、应用层构成的三层架构[3]。从层次划分可以看出，美国工业互联网联盟侧重于企业间的资源配置，对于企业自身的技术升级关注相对较少。李君等更侧重于互联网技术在工业内的应用，而胡斌等侧重于工业APP的应用，倡导从应用端由上到下的技术革新。
本文结合上述研究成果，将工业互联网分为三层。以监控探测设备为核心的基础设施层，利用具有感知功能的终端设备，如传感器、探测器、企业信息系统，准确、实时、可靠地采集工业设备和机器组件产生的所有数据，如设备的功能、属性、状态、位置、所处环境数据等，实现工业数据采集;以软件、中心服务器为基础的数据层，利用具有计算功能的工具和算法，如数据关联算法、逻辑回归算法，对基础设施层采集的数据进行处理分析，使其转化为机器可识别的信息，如机器退化信息、机器健康信息[4]，也包括供求信息，最终实现大数据建模分析和行业机理模型沉淀，生成可视化、支持性的知识，辅助专家或智能算法做出正确、可靠地决策。
在基础设施层和数据层，计算与物理进程相互融合，通过嵌入式计算和网络技术对物理进程进行监视和控制，并通过物理进程的反馈结果调整计算进程，实现协调发展，对实体设备和运行进程的感知、数字化采集、数据化集成、智能分析及预判，最终实现精准控制，减少资源浪费，加快生产速度，从而达到优化配置的目标。
以互联网技术为基础的连接层强调网络空间和实体空间的深度融合，通过在网络空间实现企业数据映像之间的匹配，将企业间的连接从单线转化为立体结构，降低企业在线下交易过程中所需付出的搜寻成本、信任成本、调查成本、物流成本等，并赋予企业更多的潜在合作对象，最终降低企业在产业链上的“被锁定性”，增强企业生产活动的灵活性，实现产业链上企业的自适应、自组织和自协调。工业互联网使制造业由传统意义上的单纯机械加工技术转变为集机械、电子、材料、信息和管理等诸多技术于一体。推动制造业向轻量化、精密化、数字化、智能化、绿色化、系统化、集成化转型。
二、中国制造业的问题与工业互联网的赋能逻辑
(一)中国制造业存在的主要问题
在后疫情时代全球需求萎缩，再叠加逆全球化后，整体市场缩小，我国制造业面临需求不足的情况。加入WTO后，我国制造业企业一直处于蓬勃发展之中，已经连续多年稳居世界第一①。在高速增长时期，我国制造业一直是以高资源投入，粗放型管理、快速扩张的方式发展。这导致我国制造业企业的生产成本远高于发达国家同类企业。
例如2004-2015年，我国工业平均电价上涨了60%，工业天然气价格也翻了1倍，而美国同期电价没有太大变化，天然气价格则下降了25%～35%;2015年重点城市工业地价平均为每亩50.5万元，而美国地价每英亩约为2万美元(相当于每亩2万元人民币)，我国城市平均工业地价约为美国的25倍;2010-2019年我国年人均工资从约3万元升高至约7万元，增幅为2.3倍，美国同期制造业人均年收入从约3.68万升至约3.8万美元，增幅仅为3%②。伴随中国整体经济水平上升，老龄化加剧，中国的劳动力成本已经大幅度上升，很多工厂都出现了招工荒。
一部分劳动密集型制造业已经开始向印度、东盟国家、拉美国家转移，还一部分则回流到日本、美国或欧盟。依据Wind数据库和天风证券的2016年的调查报告，选择转移的制造业企业中约7%的企业选择回到日本或美国，22%的企业向东南亚转移。37%的企业决定向中国西部转移，剩下的则是选择在省内迁移。其中转移到东亚的多是服装、鞋袜等低技术劳动密集企业，而转移到日本、美国的多是外资企业，以家电、数码产品等高技术产业为主③。制造业向东南亚和欧美发达国家的转移对于中国世界工厂的地位形成了上下夹击的态势。值此时刻，充分发挥我国在消费互联网领域所积累的优势，将数字技术引进工业生产，构建工业互联网是不得不为的重大事情。由于工业互联网解决的是生产端的问题，因此本文从制造业企业本身、制造业产业和制造业的产品三个层次分析我国制造业面临的问题：
首先，传统的制造业企业生产方式难以为继。由于我国制造业过去20年的高速发展是在粗放型生产管理的基础上进行的，因此制造业内缺乏对生产过程的管控，对自动化、模块化、智能化、数字化的接受程度极低。杨汝岱(2015)的研究表明，制造业生产率增长的来源更多依赖资源投入，而非资源配置效率改善[5]。传统的生产过程中，数据是由工人用纸笔和头脑记录生产过程，由工头进行一线管理。这两种记录方式存在如下缺点：首先头脑内的记忆容易出现遗漏，错误。
其次，纸质记录难以传递。从数据记录，到统计员，车间主任统计数据，最终到达管理者需要数天乃至数月，并且存在大量失真，在这期间管理者无法及时纠正生产过程中出现的物料浪费、工艺不规范等问题。导致企业根本无法及时准确掌握生产线的状态，例如工人的产量、质量、不良品、废品，工作计划是否达成等。最终企业的生产变成一个黑箱，生产完成之前，没有人能够了解其原材料消耗、生产进度、能源消耗、废料排放、产品质量等信息，这严重降低了我国制造业的生产效率。其次，制造业产业大而不强，产业链关键环节缺失，自主创新能力不足，抗风险性不强。
习近平强调，我们现在制造业规模是世界上最大的，但要继续攀登，靠创新驱动来实现转型升级，通过技术创新、产业创新，在产业链上不断由中低端迈向中高端④。事实上，在全球500多种工业产品中，有220多种工业品出自中国制造，但是由于进入工业化时间很短，大量基础研究没有跟上，导致很多关键基础材料、先进基础工艺、核心基础零部件等都严重依赖于进口。在一些关键元器件上(如高制程芯片、轴承钢、航空轮胎等)对外依存度过高[6]。这一结果造成我国制造业产业链难以抵抗欧美发达国家的“制裁”，难以抵抗不确定性风险。想要对抗无理由的“制裁”，增强谈判能力，一方面需要通过自主创新打破欧美的技术封锁，另一方面需要通过改良产业链的结构提升抗风险能力，最终实现制造业升级。
最后，制造业产品附加值过低。当前中国制造业还是处于全球制造业产业链当中的中低端，主要以来料加工、生产低级工业品和劳动密集型产品为主，缺乏专业化服务、个性化定制及综合解决方案等高附加值服务，导致所生产产品包含的附加值较低，严重影响了企业的利润水平。根据中美商务部统计数据，2019全年中国出口的商品中，每一单位工业品所包含的服务出口的价格约为0.15，而美国每单位工业品所包含服务出口的价格约为1.02⑤。两相对比，我国制造业产品服务化转型任重道远。
(二)工业互联网对制造业的赋能逻辑
进入21世纪以来，随着半导体技术、互联网技术和数据处理技术的快速发展，获取、传输、存储、处理数据的成本越来越低，而依托于大数据的深度学习算法，则降低了工业软件的进入门槛。只要拥有大量数据，就可以跨越式地跳过传统的试错过程，快速构建工业用数据模型，并且通过计算机模拟的方式，进行材料学、动力学、工程学等实验。基于计算机模拟的方式节约了大量的时间成本，使得基于工业互联网技术，实现制造业发展跨越式追赶成为可能。工业互联网利用数字技术推动制造业发展的模式非常适合我国的制造业升级。
在引入工业互联网后，首先可以通过工业互联网推动企业生产数字化转型，具体是通过对生产流程数据化实现企业内的生产技术创新，将生产经验数据化，实现知识传播规范化，促进技术创新，提高企业生产效率。从优化资源配置和技术创新的角度解决中国制造业面临的劳动力、土地、能源等生产资料价格上升导致企业竞争力下降的问题。其次在产业链层面通过推动产业链平台化实现产业内的生产方式创新。
具体是通过构建可以相互替代的复数连接减少供应链对企业的锁定，通过将企业模块化促进产业内的生产方式创新，提高整个产业的生产效率，通过灵活生产化解“制裁”带来的不确定性风险。最后是通过推动产品服务化转型提高产品的附加值。具体是在企业生产数字化、产业链平台化的基础上，实现智能制造，取得个性化定制和规模化生产之间的均衡，同时也通过服务产品化提高产品的附加值。最终通过工业互联网对制造业的赋能，实现制造业的升级。
三、工业互联网促进制造业企业生产数字化
工业互联网帮助企业实现数字化的过程是将其生产流程数据化和生产经验程序化的过程。并且在这一过程中增加了知识流动，让企业内部出现新的技术组合，实现技术创新[7]。
(一)企业生产流程数据化
工业互联网在企业中首先发挥的作用是帮助企业生产流程数据化。由于传统制造业企业自身生产过程中产生的数据难以被实时观测和记录，缺乏记录，无法以科学系统的方式对其进行整理归纳，以便提炼出有价值的信息优化生产过程。工业互联网则通过基础设施层和数据层与制造业企业的紧密结合解决这一问题。工业互联网与企业第一结合点位于基础设施层，一方面，通过在厂房、车床、流水线等必要设施增加摄像头、感应器，将生产过程的黑箱打开，将信息传递给数据层。另一方面，通过在上述设施中添加控制器，为实现对生产环节的精确调控提供基础设施支持。
第二个结合点位于数据层，数据层支持海量、多源、异构数据的转换、清洗、分级存储、可视化处理等，并应提供多种分析算法和工具。在数据层对基础设施层收集到的海量工业数据进行汇总，并通过算法进行价值挖掘。通过基础设施层将企业的生产过程转化为数据，并在数据层构建根植于数据的虚拟生产流程，并且依据过往数据预测未来会出现的产品生产、原材料供应、需求端变化等方面的问题，制定应对方案，在虚拟的生产流程中加以修改，挑选出最优方案，然后实行以支撑企业对各种资源、要素使用计划的弹性安排，优化资源配置，实现各个生产环节的信息交互和协同。
通过对生产过程数据化，实现以数据资源优化制造资源，以制造资源生产数字资源，增加企业的资源禀赋，为管理层决策和优化生产过程提供信息支持，如优也发布ThingswiseiDOS和EEwise系统，实现了基于数据的动态跨工序动态寻优，帮助某300万吨级钢铁企业每年降低11.4%的能源成本⑥。
(二)企业内部“生产经验”具象化
工业互联网能够改变制造业企业内部“生产经验”的传播方式和扩散速度，将难以具象化的经验转化为固定的流程和操作指南，简化工人的劳动，降低对工人生产技术水平的需求。工人在生产活动中所积累的经验是宝贵的知识，但是这种方式所积累的知识难以在企业内部广泛传播。
一方面，在传统的制造业企业中，知识的传承是以“师傅带徒弟”的方式传递的。这一过程中，熟练工人所积累的经验技术以一种低效率、隐秘的方式向新工人传递，同时还要捆绑一系列的“隐性费用”，例如对师傅的一般要求必须予以满足，师傅所传授的经验技术也可能是残缺的，以确保自己所拥有的知识是稀缺的。最终导致工人的技术水平增长缓慢，企业的生产过程效率低下。另一方面，工人通常不具有系统化的理论基础，他们是靠不断归纳和试错实现对经验的总结，而在传递过程中，他们也难以顺利地将这些经验描述出来，导致工作中累积的知识在传播中耗损。
工业互联网通过基础设施层和数据层能够回收更多的生产过程数据，并对企业的生产过程进行抽象，将原本难以观测，只能以“生产经验”的形式所储存的知识直接转换为直观的、可复制知识，并将其具象化为工艺或操作手册，加快企业内部知识的传播速度，快速培养熟练工人。最终，工业互联网通过将原本抽象的、模糊的经验积累过程具象化为具有操作性的具体数据、流程，提高了企业内部劳动人员和管理者的劳动效率。例如德国安贝格西门子智能工厂在占地10万平方米的厂房内近千个制造单元仅通过互联网进行联络，大多数设备都在无人力操作状态下进行挑选和组装，只需要1000名员工即可实现运作，而且次品率仅为0.00015%。
四、工业互联网促进制造业产业链平台化
工业互联网将数字化的企业以松散的方式连接在一起，但是拥有2n(n为企业数)条连接，最终形成一个蜂巢化的立体连接，每一个企业都可以随意选取自身的合作对象，建立供销关系。在这种松散的环境下，企业不再需要花费大量精力去寻找合作对象，只需要专注于自己的核心资源，将自己转换成模块化企业。最终实现产业链平台化，并通过平台化推进组合创新和增强抗风险能力，最终实现产业升级。
(一)产业链上的企业间关系蜂巢化
工业互联网能够构建产业链上的企业之间新的连接，通过给予企业更多的供给和需求信息，赋予企业在选择供应商和客户时更大的自由度。此时企业之间不再是一对一，而是多对多的关系。在产业互联网平台上，企业之间的信息是透明的，便捷的信息流和物流降低了企业间的交易成本，使得松散化的组织形式得以实现。每一个企业都有多个与之相关的供应者，这种立体化复合结构的供应链更加稳定。
工业互联网能够在制造业企业之间构建信息流通的渠道。通过连接层将各个企业由数据层精炼的后的信息汇聚，并将这些海量、异构、多维数据按照不同规则进行匹配，重构企业间的联系。并且伴随算法对大数据的深度学习，匹配效果会不断改良，企业间的信息连接也会更加复杂，从单线连接转变为平面连接，最终转化为立体连接。例如阿里巴巴的C2B网络“飞龙”，将大量中小型企业通过网络连接在一起，通过数据分析将订单分解发送给各个适合的企业，再将一部分生产出的零件转移到相应企业，最后实现零库存灵活生产。在“飞龙”网络中，企业之间的连接是虚拟的，松散的，繁多的。而企业的功能则模块化了，不再承担核心能力之外的如销售和采购，都依赖于阿里的工业互联网“飞龙”提供相关服务。
五、工业互联网促进制造业产品服务化
工业互联网通过赋予企业智能制造的能力和服务产品化，实现制造业的产品服务化转型。对于制造业企业而言，只有生产的产品能够与常见的工业化产品存在显著区别，能够满足用户的个性化需求，同时实现与客户长期互动，将服务封装为产品，才能够促进产品服务化，提高产品的附加值。
(一)平台化产业链赋予企业智能制造的能力
工业互联网促进制造业产业链平台化，而平台化的产业链则赋予了链上企业灵活生产的能力。结合消费互联网，企业能够快速响应市场变化，在客户个性化需求和规模经济之间取得均衡。工业互联网能够实现大规模定制化生产，解决规模化与个性化之间的矛盾。在企业内，通过基础设施层和数据层实现对生产流程的实时监控，对生产流程中不同环节进行分布控制，实现生产信息跨部门跨角色共享、全面可视的产品质量追溯、生产质量实时监控预警、生产数据实时辅助决策分析，最终掌控每一个具体节点的工作进度，完成对人力资源和机器的动态调控，达到生产流程透明化、过程可控化。
而在企业外，连接层将企业所需的供求信息端到端、准确、完整的扩散，极大丰富了企业的选择余地。加强了产业链中企业与其他潜在供应商和销售渠道企业的信息交流，赋予了企业灵活选择更换供应商和销售渠道的能力，让企业不再受限于原材料采购和销售渠道锁定，实现按销定产，按产定采购，最终实现资源协同调配与整体优化，生产柔性化、智能化，以便同时满足产品个性化和生产规模化的要求。
例如红领集团开发的红领西服男士正装定制领域的大型供应商平台RCMTM(Redcollarmadetomeasure，红领西服个性化定制)，通过个性化刺绣、自动化裁床、数字化质检实现智能制造。其背后所依赖的则是20年来所积累的身高体重数据，以及对每件衣服所需布片的电子编码。通过智能制造，红领集团实现了零库存，以及营业额120%增长的成绩。
(二)工业互联网促进制造业服务产品化
工业互联网包含的技术能够赋予制造业企业对数据进行深度挖掘和建模分析的能力，这种从生产过程凝练出的知识不仅能够用于对生产流程进行优化，还可以加深企业对自身产品的了解，最终实现对产品可能出现的问题进行预测，在此基础上提供可靠的快速解决方案。通过向客户提供快速解决方案，实现产品+服务的组合。演变到最后，产品本身不再是利润点，而服务则是长期提供现金流。例如华为、阿里、百度等提供的云计算服务，硬件采用出租的方式，核心竞争力集中在服务上。
六、结论与政策建议
德国推广“工业4.0”是为了加强创新，美国推广“工业互联网”是为了利用信息技术和高技术制造业方面的优势吸引制造业回流，而我国推广工业互联网则是为了解决我国制造业现存的问题。伴随我国制造业的高速发展和规模壮大，我国在全球贸易中的角色也在发生转变。
原本专注于低端工业品和来料组装、加工的制造业企业试图将自己的业务拓展到产业链上游，同时也试图为低技术产品赋予高附加值，这使得我国制造业与以欧美制造业为主导的高技术领域和高附加值领域竞争加剧。面对这种竞争，我国制造业必须抛弃以往高投入、粗放型管理、忽略研发与产品附加价值的发展方式，即突破现有的思维模式，摆脱路径依赖。我国当前对数字技术的开发与应用已经达到世界一流水平，在数据积累方面也是世界各国中的佼佼者，辅以国内庞大的市场和一流的基础设施，为我国制造业采用工业互联网提供了技术和物质基础。
作为一个幅员辽阔的国家，我国内部区域经济差异巨大，这使我国对制造业的需求与德日等发达工业国不同。相对于欧美日发达国家，我国是后进者，需要以技术促产业升级，积极进入产业链上游，参与高技术产品和高附加值产品的竞争;相对于印度、东盟和拉美国家，我国是防守者，需要防止低技术制造业向国外转移，而是要将其导入中西部欠发达地区，促进区域平衡发展。为实现上述目标，在鼓励积极促进工业互联网发展的基础上提出如下政策建议：
第一、政府需要系统地制定工业互联网一揽子政策，具体包含工业互联网的组建方式、融资方式、监管方式和相关人才培养方式。政府在制定政策时要从系统的角度认知工业互联网这一概念，确保制定的政策能够与工业互联网系统化的概念相适应。首先积极推动以大型国有企业为核心的工业互联网平台建设，以点带面，多点开花。
从“干中学”的视角，大型企业能够积累更多的知识，在发展工业互联网平台时具有巨大优势。因此政府适宜充分发挥大型国有企业的领导作用，引导其建立工业互联网平台。同时，可以以不同的大型国有企业为核心，建设多个工业互联网，既可以起到试点的效果，也可以进行多点开花，提高工业互联网的知识外溢效果。还能以成功案例作为风向标，引导其他民营企业加入现有工业互联网或重组新网。其次加强监管，防范工业互联网可能出现的“卡特尔”和“接入瓶颈”。一方面，由于工业互联网平台会汇总参与者的信息并将其匹配给参与的企业，因此在工业互联网平台上一部分供求信息会透明化，参与的企业有可能借此达成隐性同盟，操纵定价。
另一方面，以大企业为核心发展的工业互联网平台中核心企业话语权较大，很容易引发“滥用市场支配势力”的问题。大型企业可能出于减少竞争的角度制定特殊加入标准，导致外部企业难以加入。政府可以通过设置审查通道，参与标准制定订过程对可能出现的违规行为加以预防。再次积极引导社会资本设立工业互联网产业基金。工业互联网涉及基础设施建设、融合创新应用、技术产品创新等众多方面，需要大量、稳定、持续的资金投入，特别是在建设初期，企业在数字化、网络化改造方面需要大量投入，亟需社会资本投入。
同时，工业互联网发展空间巨大，有望催生出新的龙头企业，是投资的新蓝海。成立产业基金支持工业互联网发展，吸引社会资本积极投入，是促进产融结合、实现双赢的重要途径。最后加强对工业互联网人才的培养体系。工业互联网既需要高端人才引领产业技术创新，也需要高技能型人才推进工业互联网落地实施。政府可以通过建立工业互联网创新发展工程，打造工业互联网人才实训基地，推进多层次复合型人才培养;推进产教融合，打造“新工科”，引导人才投入工业互联网建设。
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[5]纪成君，陈迪.“中国制造2025”深入推进的路径设计研究——基于德国工业4.0和美国工业互联网的启示[J].当代经济管理，2016，38(2):50-55.
作者：蔡呈伟1，戚聿东2
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