作为“第四次工业革命”的重要基石，工业互联网一方面连着传统工业制造业，另一方面连着新一代信息技术，不仅是实现工业经济全要素、全价值链、全产业链连接的新型基础设施，也是推动我国数字经济发展的重要发力点。

01 孪生

李培根指出：“‘孪生’指的是数字孪生。新一代制造的最大特点是数字孪生，其中关键在于和物理生命体的‘共生’。所谓共生就是数字孪生体(描述物理对象在其全生命周期中与系统动态过程的数字化模型)和物理实体联系在一起的全生命周期。数据好比物理生命体的‘血液’，数据及智能赋予物理实体以‘生命’，而数字孪生则是智能化设备的‘灵魂’。”

李培根强调，未来智能化设备发展的关键在于数字孪生。例如，在风力发电机上面搭载传感器采集数据时，除了机器本身的数据之外还有风场的数据，如风力、风向等，基于这些数据，借助数字孪生模型进行仿真来调整风力发电机叶片的角度，可提高风力发电机的发电效率。

02 协同

“协同”指的是人机协同。“协同表现在很多方面，比如在开发产品时，开发人员和软件系统之间是协同关系。”李培根表示，利用人和智能系统的协同、迭代，可以产生更好的效果。

“人和机器人的共融是机器人未来发展的重要趋势。在同一物理空间内，充分利用人和机器人的差异性与互补性，通过人机个体间的融合、人机群体间的融合、人机融合后的共同演进，实现人机共融共生、人机紧密协调。而让机器人自主完成感知与计算，则可以在人机共融后，让机器人与人类在感知方式、思维方式和决策方式等方面紧密耦合。”李培根说。

03 自主

“自主”指的是自主移动技术。李培根表示，自主移动技术的发展加速了机器人技术的演进。机器人应该适应人口稠密空间、自动化操作条件等不同环境。自主移动技术基于地图定位技术，运用该项技术的自主移动机器人（AMR），可通过扫描作业环境自主更新地图，因此无须辅助固定信标，对工作场地几乎没有改造需求，可以达到“即到即用”的效果。

李培根举例称：“自主移动机器人融合了激光雷达、深度摄像头、超声波雷达等多项感知技术，可全面感知环境信息。自主移动机器人还拥有智能的决策能力，可以在生产环境中灵活、自主地躲避障碍，很好地实现了人机协同，非常适合部署在复杂、动态的生产场景中。当机器人‘走出’受控仓储和制造环境后，各行各业将迎来发展机遇。自主移动技术非常重要，未来在制造环境中应用将会越来越多。”

04 超越

“超越”指的是超越传统生产模式。李培根坦言，人工智能技术也许已经超越了传统的科学认知和传统文化，但还要打破传统生产模式空间限制。李培根举例：“一个人类操作员只能操作一台机床，而虚拟操作系统，则可以同时操作多台机床，甚至可以实现远程操作，这就是超越传统生产模式空间限制的典型案例。起初，人类发展自动化制造的目的是希望它能替代人的体力，而随着技术演进，人类已经不满足于自动化制造仅替代人的体力，更希望它能替代人的脑力。传统自动化制造主要是解决确定性、有固定模式的问题。而现在则不同，通过数字技术、人工智能技术可以解决非固定模式、非结构化、不确定性的问题。”

“有科学家曾表示，大数据时代最大的转变就是人类放弃了对因果关系的苛求，而关注相关关系。”李培根指出，在一项工程中需要关注因果关系，但不能只关注因果关系，还要关注相关关系。超越常规的因果关系与相关关系，可以体现出更多的批判性思维与整合思维。

此外，在生产环境的安全性方面，李培根指出：“产业数字化正成为数字化的主旋律，其带来新机遇、新场景的同时，也可能让环境安全变得‘脆弱’。数字化面临的外部威胁将不断升级并走向复杂化，网络攻击威胁已经超越传统安全威胁。此外，大量数字化新技术、新应用的产生，导致简单的安全问题升级为复杂的安全问题。”李培根指出，在产业数字化转型的过程中，关键基础设施、工业互联网、车联网、能源互联网、数字政府、智慧城市等新的应用场景中，存在大数据安全、云安全、供应链安全、物联网安全、新终端安全、区块链安全等一系列新的安全挑战。

本文转自公众号“工业互联网前线”，版权归原著所有