在百年變局與疫情交織疊加的背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)展現(xiàn)出頑強(qiáng)的韌性，有效地對(duì)沖了疫情的影響，已成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)能和新引擎。近年來(lái)，經(jīng)過(guò)大量理論和實(shí)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(chǔ)設(shè)施，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合方面發(fā)揮了重要作用。

根據(jù)《中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書(shū)（2021）》預(yù)測(cè)，2021年我國(guó)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(dá)到4.13萬(wàn)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(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要支撐。作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)價(jià)值實(shí)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(wù)、辦公自動(dòng)化、云計(jì)算、IT設(shè)備等行業(yè)玩家的紛紛入局。

不同背景出身的玩家對(duì)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(yuǎn)近高低各不同”。例如：

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

電信運(yùn)營(yíng)商從5G、網(wǎng)絡(luò)切片、MEC、NFV、MIMO、eMBB/uRLLC/mMTC的角度理解工業(yè)App；

云計(jì)算廠商從容器、K8S、邊緣計(jì)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(biāo)，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(shí)質(zhì)，使工業(yè)App不得不落入康德哲學(xué)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(jì)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(shí)現(xiàn)路徑方面，都存在顯著區(qū)別。以上問(wèn)題的癥結(jié)在于套用數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的思維去實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，照搬原有行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和Know-How到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)App中，不可避免會(huì)導(dǎo)致“不見(jiàn)廬山真面目，只緣身在此山中”，墜入可怕的工業(yè)App認(rèn)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(wù)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(jì)算、區(qū)塊鏈等技術(shù)、產(chǎn)品及服務(wù)。

產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，即傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)所帶來(lái)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(chē)聯(lián)網(wǎng)、平臺(tái)經(jīng)濟(jì)等融合型新產(chǎn)業(yè)新模式新業(yè)態(tài)。 

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的操作對(duì)象和服務(wù)對(duì)象是信息，性質(zhì)屬“虛”，信息的表達(dá)通常是二進(jìn)制，用0和1來(lái)表示；產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的操作對(duì)象和服務(wù)對(duì)象是物質(zhì)，性質(zhì)屬“實(shí)”， 物質(zhì)的表達(dá)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(dá)、存儲(chǔ)、傳送、處理和遞送，它將現(xiàn)實(shí)中的現(xiàn)象或物體用信息抽離出來(lái)，讓信息在某種新的媒體上，以不同的形式表達(dá)出來(lái)，用一種高效的計(jì)算處理信息，形成可獲取的知識(shí)。例如，電信業(yè)解決的是信息的傳送問(wèn)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(wèn)題，不管是采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯NMT模型還是統(tǒng)計(jì)機(jī)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(chǔ)，但僅僅依靠數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是無(wú)法實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的。

工業(yè)App，全稱(chēng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)App，是工業(yè)技術(shù)知識(shí)、流程的程序化封裝和復(fù)用。其目的是優(yōu)化生產(chǎn)，提高工業(yè)品的價(jià)值。工業(yè)App面向工業(yè)產(chǎn)品全生命周期相關(guān)業(yè)務(wù)(設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、實(shí)驗(yàn)、使用、保障、交易、服務(wù)等)的場(chǎng)景需求，把工業(yè)產(chǎn)品及相關(guān)技術(shù)過(guò)程中的知識(shí)、最佳實(shí)踐及技術(shù)訣竅封裝成應(yīng)用軟件。 

工業(yè)App是一個(gè)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(mén)集工業(yè)常識(shí)與“Know-how”大成于一身的專(zhuān)業(yè)學(xué)識(shí)。沒(méi)有工業(yè)常識(shí)，沒(méi)有制造業(yè)閱歷，只學(xué)過(guò)計(jì)算機(jī)軟件的工程師，是做不出先進(jìn)的工業(yè)軟件的。 

我國(guó)工業(yè)App發(fā)展仍處于初級(jí)階段，供給能力依然不足，而國(guó)外工業(yè)龍頭正在加速建設(shè)和推廣，對(duì)我國(guó)發(fā)展工業(yè)App帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)壓力。這既是挑戰(zhàn)、又是機(jī)遇。但當(dāng)前有一種過(guò)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(shí)現(xiàn)工業(yè)App，仿佛數(shù)字技術(shù)越先進(jìn)、越高大上，就越能產(chǎn)生更大的業(yè)務(wù)價(jià)值。這導(dǎo)致很多企業(yè)盲目跟風(fēng)，大規(guī)模部署涵蓋新型傳感器、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、邊緣計(jì)算等最新數(shù)字技術(shù)以實(shí)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(shí)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(dāng)翻開(kāi)工業(yè)App的“軀殼”時(shí)，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(lǐng)導(dǎo)這樣認(rèn)為，政府主管領(lǐng)導(dǎo)和高層決策者也這樣認(rèn)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(huì)上，有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)就會(huì)找來(lái)一大堆IT人士，云山霧罩地評(píng)論一堆與IT有關(guān)的問(wèn)題。 

殊不知，工業(yè)App是架構(gòu)在數(shù)學(xué)科學(xué)、物理科學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和工業(yè)技術(shù)之上的宏大建筑，是一座復(fù)合型知識(shí)的宮殿。工業(yè)App是人類(lèi)制造知識(shí)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(lèi)基礎(chǔ)學(xué)科和工程知識(shí)的集大成者。

首先，工業(yè)App的研發(fā)需要有良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。各種CAD、CAE、EDA軟件中需要多種計(jì)算數(shù)學(xué)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(xué)基礎(chǔ)。如果不能熟練運(yùn)用各種數(shù)學(xué)工具，對(duì)物理場(chǎng)的建模也就無(wú)從談起。 

其次，工業(yè)App的研發(fā)需要有良好的物理基礎(chǔ)。工業(yè)技術(shù)的源頭，是對(duì)材料及其物理特性的開(kāi)發(fā)與利用，對(duì)多物理場(chǎng)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(chǎng)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(dòng)力學(xué)等物理場(chǎng)問(wèn)題的能力，每種物理場(chǎng)都包含豐富的分支學(xué)科。以結(jié)構(gòu)為例，為解決結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的問(wèn)題，有可能會(huì)涉及到理論力學(xué)，分析力學(xué)，材料力學(xué)，結(jié)構(gòu)力學(xué)，彈性力學(xué)，塑性力學(xué)，振動(dòng)力學(xué)，疲勞力學(xué)，斷裂力學(xué)等一系列學(xué)科。 

最后，工業(yè)App需要解決如何將工業(yè)技術(shù)與知識(shí)寫(xiě)進(jìn)軟件。基礎(chǔ)技術(shù)很重要，但不能解決工程問(wèn)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(shè)計(jì)制造問(wèn)題。制造現(xiàn)場(chǎng)涉及大量的工藝過(guò)程，這種Know-how的轉(zhuǎn)移，是一個(gè)非常復(fù)雜的知識(shí)擴(kuò)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(chǎng)訣竅。許多暗默知識(shí)，只可意會(huì)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(yàn)，要想變成算法、編碼，固化到軟件，那都是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。工業(yè)App的價(jià)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(xué)、物理、計(jì)算機(jī)和工程經(jīng)驗(yàn)。 

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(wú)法直擊工業(yè)核心痛點(diǎn)，還在關(guān)注表面的問(wèn)題，而非核心痛點(diǎn)。例如，某手機(jī)制造企業(yè)希望通過(guò)人工智能提升制造工藝和良品率，但是引入計(jì)算機(jī)視覺(jué)做質(zhì)檢，只能在產(chǎn)品生產(chǎn)出來(lái)后發(fā)現(xiàn)缺陷，遠(yuǎn)不能達(dá)到改進(jìn)工藝、解決核心質(zhì)量問(wèn)題的目的。此外，由于工業(yè)設(shè)備產(chǎn)品、場(chǎng)景的差異化與任務(wù)的多樣性，當(dāng)前的工業(yè)場(chǎng)景下機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可復(fù)制推廣性較差。例如，工業(yè)場(chǎng)景下的產(chǎn)品檢測(cè)，不同生產(chǎn)線、不同產(chǎn)品的缺陷種類(lèi)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(dá)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(shí)際需要的單純數(shù)字技術(shù)導(dǎo)入和堆砌，無(wú)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(fèi)。數(shù)字技術(shù)只是起點(diǎn)，只是賦能工具，對(duì)數(shù)字技術(shù)的投資和應(yīng)用要以能否解決工業(yè)的切實(shí)痛點(diǎn)為根本出發(fā)點(diǎn)，數(shù)字技術(shù)的投入能否帶來(lái)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(gè)復(fù)雜的長(zhǎng)期推進(jìn)過(guò)程。

能不能做好工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絕不僅僅依賴(lài)于技術(shù)的發(fā)展、市場(chǎng)的驗(yàn)證、人才的供給以及國(guó)家政策引領(lǐng)等條件，更重要的是需要有正確的認(rèn)知路徑，避免墜入對(duì)工業(yè)App的認(rèn)知陷阱，推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)走深向?qū)崱?/p>