2.现状与问题
（1） 网络互联
从功能现状来看，传统工厂内网络在接入方式上主要以有线网络接入为主，只有少量的无线技术被用于仪表数据的采集；在数据转发方面，主要采用带宽较小的总线或10/100Mbps 的以太网，通过单独布线或专用信道来保障高可靠控制数据转发，大量的网络配置、管理、控制都靠人工完成，网络一旦建成，调整、重组、改造的难度和成本都较高。其中，用于连接现场传感器、执行器、控制器及监控系统的工业控制网络主要使用各种工业总线、工业以太网进行连接，涉及的技术标准众多，彼此互联性和兼容性差，限制大规模网络互联。连接各办公、管理、运营和应用系统企业网主要采用高速以太网和 TCP/IP 进行网络互联，但目前还难以满足一些应用系统对现场级数据的高实时、高可靠的直接采集。工厂外网络目前仍基于互联网建设为主，有着多种接入方式，但网络转发仍以“尽力而为”的方式为主，无法向大量客户提供低时延、高可靠、高灵活的转发服务。同时，由于工业不同行业和领域信息化发展水平不一，工业企业对工厂外网络的利用和业务开发程度也不尽相同，部分工业企业仅申请了普通的互联网接入，部分工业企业的不同区域之间仍存在信息孤岛的现象。
当前工业网络是围绕工业控制通信需求，随着自动化、信息化、数字化发展逐渐构成的。由于在设计建设之初并未考虑到整个体系的网络互联和数据互通，因此各层级网络的功能割裂难互通，网络能力单一难兼容，无法满足工业互联网业务发展的要求。主要体现在工业控制网络能力不强，无法支撑工业智能化发展所需的海量数据采集和生产环境无死角覆盖，大量的生产数据沉淀或消失在工业控制网络中；企业信息网络难以延伸到生产系统，限制了信息系统能力发挥；互联网未能充分发挥作用，仅用于基本商业信息交互，难以支持高质量的网络化协同和服务。
（2） 数据互通
据不完全统计，目前国际上现存的现场总线通信协议数量高达 40 余种，还存在一些自动化控制企业，直接采用私有协议实现全系列工业设备的信息交互。在这样的产业生态下，不同厂商、不同系统、不同设备的数据接口、互操作规程等各不相同，形成了一个个烟囱型的数据体系。这些自成体系、互不兼容的数据体系有着独立的一套应用层通信协议、数据模型和语义互操作规范，导致 MES、ERP、SCADA 等应用系统需要投入非常大的人力、物力来实现生产数据的采集；从不同设备、系统采集的异构数据无法兼容，难以实现数据的统一处理分析；跨厂商、跨系统的互操作仅能实现简单功能，无法实现高效、实时、全面的数据互通和互操作。
（3） 标识解析
当前，制造业企业多采用企业自定义的私有标识体系，标识编码规则和标识数据模型均不统一，“信息孤岛”问题严重，当标识信息在跨系统、跨企业、跨业务流动时，由于标识体系冲突，造成企业间无法有效进行有效的信息共享和数据交互，产业链上下游无法实现资源的高效协同。针对上述问题，工业互联网标识解析系统应运而生，依托建设各级标识解析节点，形成了稳定高效的工业互联网标识解析服务，国家顶级节点与 Handle、OID、GS1 等不同标识解析体系根节点实现对接，在全球范围内实现了标识解析服务的互联互通。但是在推动工业互联网标识解析的发展过程中，还存在着很多制约因素和挑战。
一是标识应用链条较为单一。标识解析技术在工业中应用广泛，但目前仍然停留在资产管理、物流管理、产品追溯等信息获取的浅应用上，并未渗透到工业生产制造环节，深层次的创新应用还有待发展。由于工业软件复杂度高，且产业链条相对成熟，工业互联网标识解析与工业资源深度集成难度大。二是解析性能和安全保障能力不足。传统互联网中的域名标识编码主要是以“面向人为主”，方便人来识读主机、电脑、网站等。而工业互联网标识编码，则扩展到“面向人、机、物”的三元世界，标识对象数据种类、数量大大丰富，且工业互联网接入数据敏感，应用场景复杂，对网络服务性能要求较高。目前的标识解析系统急需升级，在性能、功能、安全、管理等方面全面适配工业互联网的新需求，面的不同工业企业的不同需求提供匹配的服务。
3.发展趋势
（1） 网络互联
工业互联网业务发展对网络基础设施提出了更高的要求和需求，网络呈现出融合、开放、灵活三大发展趋势。网络架构将逐步融合。一是网络结构扁平化，工厂内网络的车间级和现场级将逐步融合（尤其在流程行业），IT 网络与 OT 网络逐步融合。二是高实时控制信息与非实时过程数据共网传输，新业务对数据的需求促使控制信息和过程数据的传输并重。三是有线与无线的协同，以 5G 为代表的无线网络将更为广泛的应用与工厂内，实现生产全流程、无死角的网络覆盖。网络更加开放。一是技术开放，以时间敏感网络（TSN）为代表的新型网络技术将打破传统工业网络众多制式间的技术壁垒，实现网络各层协议间的解耦合，推动工业互联网网络技术的开放。二是数据开放，工业互联网业务对数据的强烈需求，促使传统工业控制闭环中沉没或消失的数据开放出来，而生产全流程的数据将由更标准化的语法和数据模型开放给上层应用使用。网络控制和网络管理将更为灵活友好。一是网络形态的灵活。未来工厂内网将能够根据智能化生产、个性化定制等业务灵活调整形态，快速构建出生产环境，工厂外网将能够为不同行业、企业提供定制化的网络切片，实现行业、企业的自治管理控制。二是网络管理的友好。随着网络在产研供销中发挥日益重要的作用，网络管理将变得复杂，软件定义技术应用将提供网络系统的可呈现度，网络管理界面将更为友好，三是网络的服务将更为精细。工厂内网将针对控制、监测等不同性能需求，提供不同的网络通道；工厂外网将针对海量设备广覆盖、企业上网、业务系统上云、公有云与私有云互通等不同场景，提供细分服务。
（2） 数据互通
人工智能、大数据的快速应用，使得工业企业对数据互通的需求越来越强烈，标准化、“上通下达”成为数据互通技术发展的趋势。一是实现信息标准化。与传统工业控制系统数据信息只会在固定的设备间流动不同，工业互联网对数据处理的主体更广泛，需要跨系统的对数据进行理解和集成，因此要求数据模型以及数据的存储传输，更加的通用化与标准化。二是加强与云的连接。借助云平台和大数据，实现数据价值的深度挖掘，和更大范围的数据互通。三是强调与现场级设备的互通。打通现场设备层，通过现场数据的实时采集，实现企业内资源的垂直整合。
（3） 标识解析
随着工业互联网创新发展战略的深入贯彻实施，工业互联网标识解析应用探索的不断深入，工业互联网标识解析体系将呈现如下发展趋势：一是基于标识解析的数据服务成为工业互联网应用的核心，闭环的私有标识及解析系统逐步向开环的公共标识及解析系统演进。随着产品全生命周期管理、跨企业产品信息交互等需求的增加，将推动企业私有标识解析系统与公共标识解析系统的对接，通过分层、分级模式，为柔性制造、供应链协同等具体行业应用提供了规范的公共标识解析服务。并通过语义与标识解析的融合技术解决跨系统、跨企业之间多源异构数据互联互通的问题，提高工业互联网资源、信息模型、供应链参与方之间的协同能力，有利于数据的获取、集成和资源的发现。二是工业互联网标识解析安全机制成为工业互联网应用的基础，发展安全高效的标识解析服务成为共识。针对工业互联网标识解析网络架构和行业应用的安全，建立一套高效的公共服务基础设施和信息共享机制，通过建设各级节点来分散标识解析压力，降低查询延迟和网络负载，提高解析性能，实现本地解析时延达到毫秒级。同时，逐步建立综合性安全保障体系，支持对标识体系运行过程中产生的数字证书和加密管道进行创建、维护和管理及加密，支持对标识体系的数据备份、故障恢复以及应急响应的信息灾备，对业务处理实施身份认证和权限管理的访问控制，逐步形成安全高效标识解析服务能力。