縱觀歷史多次工業變革或者是科技技術發展和應用,信息通信技術的推廣，總是由一批具有先導性、引領性、帶動性的科技級別應用牽引，推動新技術、新應用、新產業和商業模式的快速迭代和持續演進，引爆大規模商用。當前，工業互聯網平臺發展總體還處在起步階段，新應用、新模式正在不斷孕育演化，必須以真實的應用場景需求為牽引，優先考慮解決工業場景實際需求要什么，而不只是從平臺供給側考慮有什么，培育一批能夠引領工業互聯網平臺技術、功能、商業模式快速迭代的殺手級應用。一批高耗能、高風險隱患、高通用性、高價值的工業設備接入互聯網云平臺在近期有望成為牽引工業互聯網平臺發展的真實應用場景。

當前，我國工業體系中存在大量高資源消耗、高安全風險、低利用效率的工業設備。有關專家初步測算，2017年，我國近1000座煉鐵高爐年消耗標準煤約3.4億噸， 47萬余臺燃煤鍋爐能耗占到全國煤炭消耗25%以上，5億臺內燃機石油消耗占全國石油消耗近60%，30萬臺大中型空壓機、200萬臺數控機床平均設備負載率分別不足60%和40%，風力發電棄電量為419億千瓦時，設備資源閑置、能源浪費十分嚴重。推動煉鐵高爐、工業鍋爐、數控機床等工業設備上云，通過開展運行監測、能效優化、預測性維護等服務，預計可降低煉鐵高爐等設備平均能耗3%，提升數控機床等設備利用率8%，降低風電設備棄風率至10%。

這些復雜設備優化的數據采集量巨大，數據采集具有高頻率、大批量、高并發、長周期的特征。如燃氣輪機單臺設備有上萬個數據采集點、一天產生500G運行數據，單臺風電設備采集1000多個測量點，風場開發過程一輪仿真將產生700GB數據，這些設備數據采集規模已經遠遠超出了傳統IT架構的數據存儲、處理分析能力，亟需構建基于云計算的工業互聯網平臺體系。從數據分析模型來看，需要多樣、精準、高效、全面的機理模型和大數據分析模型。這一場迫切景需要基于工業互聯網的解決方案。

當前，我國工業體系中存在大量高資源消耗、高安全風險、低利用效率的工業設備。有關專家初步測算，2017年，我國近1000座煉鐵高爐年消耗標準煤約3.4億噸， 47萬余臺燃煤鍋爐能耗占到全國煤炭消耗25%以上，5億臺內燃機石油消耗占全國石油消耗近60%，30萬臺大中型空壓機、200萬臺數控機床平均設備負載率分別不足60%和40%，風力發電棄電量為419億千瓦時，設備資源閑置、能源浪費十分嚴重。推動煉鐵高爐、工業鍋爐、數控機床等工業設備上云，通過開展運行監測、能效優化、預測性維護等服務，預計可降低煉鐵高爐等設備平均能耗3%，提升數控機床等設備利用率8%，降低風電設備棄風率至10%。

這些復雜設備優化的數據采集量巨大，數據采集具有高頻率、大批量、高并發、長周期的特征。如燃氣輪機單臺設備有上萬個數據采集點、一天產生500G運行數據，單臺風電設備采集1000多個測量點，風場開發過程一輪仿真將產生700GB數據，這些設備數據采集規模已經遠遠超出了傳統IT架構的數據存儲、處理分析能力，亟需構建基于云計算的工業互聯網平臺體系。從數據分析模型來看，需要多樣、精準、高效、全面的機理模型和大數據分析模型。這一場迫切景需要基于工業互聯網的解決方案。

在推進工業設備接入工業互聯網云平臺過程中，要從實際需求出發，優先推動有基礎、有條件、有需求、有優化潛力的設備上云，重點面向煉鐵高爐、工業鍋爐、柴油發動機、大中型電機、大型空壓機、風電、光伏、工程機械、數控機床等工業設備，以公有云、私有云、混合云多種方式并舉，組織實施工業設備上云領跑者計劃，樹立一批設備上云用云典型示范，推動設備泛在互聯、數據匯聚共享、資源優化配置，促進生產方式、經營方式、商業模式創新，打造高效、節能、綠色的新型制造業生態。

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