在当今关于工业互联网的热烈讨论中，许多人梦想着将百万款应用上传至云端。但实际情况是，很多应用与工业的核心价值并无实质性联系，它们大多数只是数据的“显示”任务。实际上，工业互联网的基础任务是“连接”，而目前许多公司所做的工作，则是为了不同领域提供数据连接的“体力活”。

连接的复杂性：现场总线与数据映射

 现今，工业现场存在着超过50种现场总线，而IEC标准的数量也达到18种，围绕这些总线产生的协议更是多达数千种。这些都成为了“工业互联网”公司面临的接入挑战。它们的工作在很大程度上是将机器的数据对象字典中的信息与上位软件的变量进行映射，这无疑是一项繁琐的手动工作，类似于“导表”。

在此背景下，时间敏感网络（TSN）技术的崛起提供了一种潜在的解决方案，强调工业互联网不仅仅是简单地模仿互联网，而是要求更高效、更可靠的连接方式。

数据所有权的难题

 除连接问题外，数据所有权也是工业互联网面临的重要障碍。对数据的归属权问题引发了广泛的讨论。例如，当你购买了一台机器，是否意味着你拥有了所有相关的参数？如果你获取了一个控制系统的技术，这是否也意味着该控制器的所有技术都转让给机器制造商？这些问题的答案并不简单，特别是在涉及工艺参数和制造商的核心技术（Know-How）时。

 对于生产状态参数的开放可能不成问题，但工艺参数则涉及更深的商业秘密，任何数据的缺失都将导致结论的偏差。

小数据大应用的现实

 工业界的一个普遍难题在于“小数据，大应用”的关系。尽管某些工业应用有周期性采集数据的需求，如振动监测等，但整体数据量相较于图形处理或金融交易并不算庞大。更重要的是，故障数据的生成不应被鼓励，因此积累的数据往往无法支撑大规模的分析和应用。

面向需求的发展路径

 与许多互联网公司单纯追求数字应用不同，来自自动化行业的企业则更为谨慎，始终从实际需求出发。自动化行业的每一个应用的开发，都是为了满足具体的产业需求。在此过程中，IT merely serves as a tool for merging cross-domain technologies to address real-world issues.

 例如，如果客户希望将注塑机与机器人连接，我们将推动标准化，例如EUROMAP；包装行业则推动PackML标准；机床连接则需遵循MTConnect标准。最终，面对混合的生产过程，我们选择了OPC UA作为统一规范，借助TSN技术实现与IT系统间的无缝交互。

向制造现场的敬畏回归

 在制定“百万工业APP”这个目标时，我们是否深入思考过这些应用的实际用途？每一个细分的工业领域都有其独特的应用经验（Know-How），而这些都是行业从业者经过长年积累得来的。

 许多不理解工业现场的IT人士往往误以为可以掌控一切，但实际上，许多技术的创新并不完全来自IT，而是通过IT的工具降低了传统技术的门槛，才使其在工业应用上变得可行。

 如同稻盛和夫所言，“现场有神明”，未到现场、不了解现场而试图实施工业互联的做法是极其危险的。任正非也提到，“让听到炮火的人决策”，因此，真正需要依靠的是那些与制造现场紧密相连的从业者，只有他们才能引导制造业的数字化转型，真正实现工业互联网的价值。