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將新基建的關鍵領域與智能制造的關鍵領域進行對比，可以發現其中重合的大部分是工業互聯網、工業智能、工業大數據等新一代信息技術，它們構成了工業新基建的核心技術。這些核心技術的應用場景，我們稱之為“不可見世界”。

如何理解“不可見世界”？傳統基建，以“鐵公機”為代表的剛性基建，比如路橋、公共設施、工業場景的機械裝備、設備等，都是看得見摸得著的實體設施，這些基礎設施的建設加速了物理空間的發展速度。而我們今天談的新基建，是通過科學技術構建數據從傳輸到分析再到決策和執行的基礎設施，來實現對物理空間背后不可見世界的管理。這正是工業新基建的目標。

中國制造2025:產業政策對弈市場力量報告指出，技術能力決定了貿易當中的主動權。中國在全球制造業價值鏈過去長期處于施振榮“微笑曲線”的底端，只有通過技術破壁（創新和研發能力的突破）擺脫對成本和規模的依賴，才能保護自己不被他國“降維打擊”。由此看來，這個世界的競爭將發生在技術的主戰場 -“不可見世界”。

早在30年前，美國就開始做“新基建”，只是那時他們叫做互聯網。隨后，互聯網浪潮席卷全球，美國一直占據浪潮之巔，Google、Facebook和蘋果等當今世界科技巨頭都享受了上一代新基建所帶來的巨大成長空間。而在與工業相關的基礎建設，歐美的國際大廠近幾年都在投入巨資構建工業向智能化發展所需要的基礎技術能力，美國以IBM、PTC為代表，德國以西門子為代表，紛紛通過并購和業務轉型等方式布局工業互聯網和物聯網相關的基礎平臺和技術組合。

30年后的今天，中國站在世界競爭的重要關口，應該何去何從呢？經過多年的磨礪，從國家到產業都意識到，一定要躍過“高質量”的門檻才能成為制造強國，進入全球競爭產業鏈的上游。那么“高質量”到底是什么？以下舉例說明“高質量”的含義。

能耗是中國工業的一個大門坎。中國的鋼鐵產量約占到全球50%，但并不是鋼鐵強國。在鋼鐵冶煉中有一個重要的二次能源利用率指標——高爐煤氣放散率。在煉鋼廠上游高爐煉鐵的產線中，會產生大量的一氧化碳，將這些高爐煤氣輸送至下游車間可以當做能源物質。如果上游產生的高爐煤氣被下游車間全部用掉，放散率就是0。現在全球最優的放散率水平大約是0.5%，而我國某些鋼廠放散率甚至能夠達到15%以上，造成巨大的能源浪費和環境污染。

一家年產量500萬噸的鋼鐵企業，在過去幾年通過精益管理手段，將物料、流程、操作等可見世界中的問題優化到極致，使放散率下降到5.7%，收獲了巨大的節能經濟效益。之后該企業希望進一步降低放散率，拉近與世界先進水平的差距。然而這在可見世界的中幾乎無法實現。借助于人工智能和數據分析技術，在數字空間中實現了從上游供氣預測到下游各產線用氣平衡，為現場操作人員提供生產決策指導。這家鋼鐵企業的放散率從5.7%下降到0.5%，每年直接節約能源成本2300萬。這只是高質量發展的一個很小的點。

所以說，高質量發展不僅是解決工業場景中可見的問題，更重要的是對整個生產與運營過程中不可見世界的問題進行科學化管理。設備發生故障、產品質量缺陷等可見問題，是由不可見世界里的隱性問題不斷累積造成的。通過對跨領域的技術融合應用，預測并避免不可見世界隱性問題的發生，這是工業高質量發展要解決的核心問題，更是工業新基建發展的關鍵方向。

工業新基建應以三個“新”作為抓手進行發展，為工業的高質量發展打好堅實的基礎。

“新”的應用為驅動

新技術融入到工業系統之后，能夠幫助企業解決一些原本不能解決或者被忽視的問題。未來5G應用后，數據的傳輸和運算再到反饋優化會非常快，控制優化就可以從靜態變成了動態。工業企業要勇于探索“新”的應用，突破傳統認知的邊界，挖掘并解決不可見世界的隱性問題，通過更多新的應用場景不斷地優化設備運行，提升生產效率，加強產品競爭力。

吸納“新”的科技資源

工業要實現高質量的發展需要正向循環的生態。在工業互聯網平臺搭載的生態上，工業智能、5G、大數據技術等作為根源驅動，經過陽光雨露般的行業知識的滋養，生長出很多解決行業深層次、不可見世界問題的應用，生態就得到逐步繁榮。在這個過程中，每個技術領域都需要高科技企業去攻堅與專注，形成新鮮的科技資源與力量。在傳統工業產業的價值鏈解耦與重構的過程中，吸納“新”科技資源，重整存量資源，彼此結盟協作，新的高質量產業價值鏈就會形成。

“新”軟件服務“新”工業

如今的工業非“破圈”、“跨界”不能得發展，是謂“新”工業。“新”工業必須由“新”軟件來支持。這里的軟件是指融合了工業新基建技術的“新”軟件，既能夠打通物理空間與數字空間，又能連接過去現在和未來。舉例而言，即通過軟件能夠對物理空間的生產數據進行實時分析，在數字空間中基于歷史數據結合實時狀態，對未來的生產趨勢進行預測。如果以傳統的方式來看，這必然是一個耗時耗力的系統工程。然而在工業新基建的時代中，軟件也需要具備像物理世界的“基建狂魔”般的能力，在數字空間（不可見世界）中通過科學完善的流水線作業工具和流程，工程化地進行數據采集與分析管理，模型研發迭代與驗證，再到部署與應用等。唯有如此才能實現飛躍式地發展，快速彌補我們工業的短板。