我國工業互聯網平臺的主要供應商構成有四部分。領先的制造企業占比46%；工業軟件服務商占比27%；工業設備提供商占比19%；信息通信企業占比8%。我國工業互聯網平臺主要的應用方向主要為裝備行業、消費產品行業、電子信息行業和原材料行業。

“相比國外的平臺，我國的工業互聯網平非常有創新和特色，比較多元化，而且針對不同的需求，各個領域和互聯網結合的比較好。” 余曉暉講到。

平臺發展存在制約因素和挑戰

從全球看，工業互聯網平臺雖然數量擴張很快，但是總體還處在發展初期，業務模型、技術能力、商業模式、生態組織等還在探索中，工業互聯網平臺從功能到形態還有很大的創新和拓展空間。從我國看，根據工業互聯網產業聯盟和中國信息通信研究院近年來的研究和評測，發現有三個方面的不足制約著我國工業互聯網平臺的可持續發展。分別是，數據采集、工業PaaS、工業APP。

首先，工業互聯網平臺對底層工業數據資源的調度管理能力不足。表現在三個方面，一、設備連接數量不足，國際領先平臺覆蓋制造裝備、工業網絡、自動化系統、工業軟件等全鏈條，潛在設備連接量可達數千萬。而我國領先平臺設備的連接數量不足百萬，大部分為自有設備產品。余曉暉認為，設備連接數量的差距意味著匯聚的數據資源不足，制約上層數據分析能力和應用服務能力。

二、協議轉換和數據獲取能力較弱。我國主流存在40多種工業現場總線協議和工業以太網協議，因此，設備接入挑戰很大，數據接口不開放。協議轉換的困難導致設備接入難，設備品類少。而設備種類制約了平臺提供跨行業跨領域服務能力的構建。其次，數據接入困難，數據質量差，尤其是離散工業。

三、邊緣計算能力有待提高。國際領先平臺開始將云端模型導入邊緣設備進行實時分析，并通過雙向迭代優化實現邊緣—云端協同。邊緣計算功能的不足將無法滿足工業場景下高實時性的要求，難以提升平臺和服務能力和智能化水平。

其次，平臺對工業數據分析和工業應用開發的技術支撐能力不足。也表現在三個方面。一、海量工業數據處理能力薄弱，大多數平臺還尚未建設基于大數據架構的數據存儲和計算能力，無法對海量數據進行高效的管理。

二、工業數據建模能力分析不足。目前平臺上提供的分析算法、分析工具、工業模型的數量和種類較少，難以支撐用戶挖掘海量數據的應用價值。

此外，平臺面向工業用戶和開發者的服務供給能力不足。主要表現在工業APP服務能力不足和開發者運營能力不足兩個方面。

我國承載行業解決方案的工業APP數量明顯偏少，并且應用范圍聚焦少數行業和領域，跨行業跨領域服務能力還需進一步提高。其次，目前僅有少數平臺具備開發者社區，并且入駐平臺的開發者數量較少，活躍開發者比例較低，多方參與的開發者生態尚未形成。

兩份文件的出臺恰逢其時

針對以上存在的種種問題，《工業互聯網平臺建設及推廣指南》、《工業互聯網平臺評價方法》兩份文件的出臺恰逢其時，有助于凝結共識，明確方向，更好地推動我國工業互聯網平臺可持續的發展。據介紹，評價方法內容呈現出“一橫四縱”的邏輯架構。其中，四縱是指在基礎評價體系之上，圍繞各類平臺應用特點延展出針對性評價內容。一橫是指給出所有平臺都應具備的通用能力要求，奠定整個平臺的基礎評價體系。

這兩份文件出臺有助于推動平臺產業高質量發展。推動和保障了整個平臺產業的高質量和可持續發展；為開展跨行業跨領域平臺的遴選提供依據；為工業互聯網平臺重大工程實施管理提供參考；為平臺試點示范申報和評審提供指導；為平臺發展動態評價和跟蹤管理提供方法。總之，是一套科學、全面、可操作的評價體系。

對于平臺建設者來說，有助于提升自身競爭能力。平臺建設企業需要一套標準化方法來分析解決一些問題，最終為用戶提供高質量的平臺產品和服務，不斷提升自身的競爭力。

對于平臺應用者方面，有助于強化平臺應用效益。一套量化評價指標可以為平臺用戶提供清晰、可觀的選擇依據，實現優中選優，促進效益最大化。