■ 周宝冰
   工业互联网存在哪些科技难题？恐怕是产业界和工业界非常关注的问题，因为它们既是科技问题，也是应用难题。2019工业互联网峰会上，众多专家分享了各自的精彩观点。
挑战一：网络与安全
   北京邮电大学教授黄韬认为，网络与安全是目前看到的重要挑战。第一，互联网一直以消费型为主，但新的工业需求，颠覆了前一个时代的电信网的固定技术，因此在网络层面，无论是工厂内还是工厂外，面临很多挑战。这就是效率和确定性之间的矛盾，这个问题还没有解决。
   第二，云、数据中心越来越重要，目前来讲全球的流量超过了60%、70%是云计算带来的，这里面的大问题就是人工智能、大数据等等，都离不开计算能力，尤其是边缘计算。这么多云计算、边缘计算之间的交互和协同很复杂。在工业互联网时代，公有云、私有云之间的交互，也就是混合云或者是多云管理，或者是云边协同，这些涉及到资源怎么配置，虚拟化怎么打通，挑战非常大，而且也蕴含了非常大的价值。
   第三，网络领域很大的问题是安全。工业企业以前很封闭，安全性挑战没那么大，是硬件问题，现在的一些工业企业上云以后，安全性变得非常复杂，包括云安全，边缘安全，内部协议安全，如果孤立地来解决，并不能够真正满足业界的需求。所以怎么能够有虚拟化的统一的安全体系，需要探讨。
挑战二：数据管理
   清华大学大数据系统软件国家工程实验室总工程师王晨认为，工业互联网上的数据管理非常有挑战。
   第一，工业上用到的大量的数据高效查询的问题，它与商业物联网、工业场景的数据量完全不在一个数量级。比如风电领域，风机上的振动数据的采集频率会达到毫秒级及以下，是上万赫兹的采集频率。这样的数据怎么存储，查询，是特别大的挑战。还有实时数据库，也没有很好地解决这种问题，这是数据管理的效率问题。
   第二，是数据利用不能回避的两个问题，一个是数据治理也就是数据质量的问题，在工业上，机器回来的数据质量比人产生的数据质量更糟糕。由于传感器本身的采集精度问题，环境的渐次干扰问题，会产生数据丢包，那怎么做修正？这和工业密切相关，也是一个很开放的问题。
   再一个就是数据集成的问题，非常有挑战，因为传统数据集成基本上是相同性或者是相似性做数据集成，但回到工业上看，离散制造业要根据动态变化考虑做数据集成，流程制造业要看到不同工序中时序的变化。这些已经超出了传统数据管理的范畴。
挑战三：关键技术
   北京航空航天大学校长助理赵罡表示，工业互联网是姓工还是姓信？实际上制造是工业互联网的腰，没有腰互联网直不起来。他认为，工业互联网在关键技术层面面临挑战。
   第一，是产业模式。互联网带来的影响非常大，尤其是中国成为第二大经济体，很快成为第一大经济体，跨国企业会越来越多。在跨国企业，产业组织模式跟以往就不一样了，怎么寻求成本的最低和效率的最高，要借助于互联网技术。对于制造本身来说，互联网跟制造本身好像不相关，但今天的产业组织模式发生了变化，原来需要人交互的，这个时候需要更多的智能手段，一个最核心的技术就是工业软件的技术。工业软件是发展工业互联网一个很重要的方向。
   第二，是关键技术。在智能制造过程当中，对协议的要求非常高，包括实时性，容错率各个方面。近一年多，中国主导的5G技术，让我们感觉到这是机会。未来大家到车间里面不再有电缆了，是一个无线的车间环境。在这种情况下，对整个数控系统，对机器的反馈时间要求等，这是做通讯的人要解决的问题。
挑战四：区块链
   同济大学教授刘儿兀认为，需要引入区块链技术解决应用中对安全的担忧。工业互联网主要都集中于工业云，不管是设备上云，还是生产流程上云，或者是有一些运营也要上云，刘儿兀认为，特别关键的就是安全的问题，时延性还排在低位，因为时延大一点可能充其量是良品率低一点、效率低一点，但是企业核心的配方或者是生产制造的流程，需要解决安全问题。
   目前，各大公司可能会做一些小规模的适用，但是虽然PAAS已经建立起来了，可工业互联网APP，最大的平台也不过是200多个，这显然跟需求完全不匹配。也就是说，虽然PAAS慢慢起来了，很多公司还是在观望，原因就是“核心的东西会不会透露出去”。
   如果可以把区块链引入到工业互联网来，是一个好机会。至少可以解决几个问题，一个是透明性，一个是可溯源，另外一个最重要的就是安全。区块链本身有一个三元性，可扩展性、分布式、安全性。在工业互联网的环境下，应该更侧重于安全性，把其他的两个方面交给云去处理。