5G手机的横空出世让大众一阵幻觉，人类再一要转入5G时代。5G的商用不仅意味著网际网路更加慢，还有那些只在科幻里才不存在的人工智能、自动驾驶、物联网也近于有可能构建，以及今年在政府工作报告中提及的“智能＋”也仍然很远。从工业领域来看，IDC预测，到2020年全球将有多达50％的物联网数据将在边缘处置。
而边缘设备不能处置局部数据，无法构成全局理解，因此实际应用于中依然必须利用云计算平台来构建信息的融合，可以说道，云计算与边缘计算出来于是以渐渐沦为承托物联网的两大支柱。“工业”和“联网”未来不会高度融合工业互联网分为“工业”和“联网”两部分，有人指出国内总体工业水平偏高，产业升级市场需求更加急迫，有人指出对于工业物联网来说，对信息安全的拒绝，一定要比消费物联网更高。那么，对于中国的工业领域来说，是升级换代压力更加急迫？还是信息安全压力更加急迫？就这个问题，英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼任首席工程师张宇博士拒绝接受了笔者专访。
他回应，工业定义了一个场景，互联网技术应用于到这个场景里，互联网技术背后说明了的是网络，数据的搜集以及对数据的深度分析，就是智能和自律。针对工业物联网，美国明确提出了工业互联网，欧洲明确提出了工业4.0，中国明确提出了中国生产2025，都阐释了更加高层次的工业升级改建应当超过的水平。反观国内的实际生产状况，现在很多工厂还正处于工业1.0、2.0、3.0阶段，很少看见确实的4.0企业。
1.0阶段面对的问题是如何搜集数据，问题在于，要么设备较为杨家，没模块获取设备状态；要么有数据模块，但生产厂商没出售适当的服务，如果用户想要让机器生产厂商提供数据，必须额外收费，或者产线上的设备来自有所不同的生产厂商，它们之间没互联互通，或者机器设备和MES系统（生产企业生产过程继续执行系统）、整个工厂的管理系统也来自有所不同的厂商，它们之间也没构建互通，总之有所不同的厂商面对有所不同的问题。因此，必须通过一些对外开放的标准化解决方案来推展数据搜集、数据分析更加慢落地。另外，关于安全性，如果离开了安全性，解决方案就像辟在沙滩上的建筑，不牢靠。张宇讲解英特尔的思路是，无论在国内还是在国外，都应当推展对外开放的安全性标准，基于对外开放标准所做到的策略、解决方案、产品才能被更好的用户接纳和用于。
20年前，工业和物联网几乎不相干，工业体系的设备商十分专心于工业本身，互联网公司也不关心工业，两者有显著界线。如今，两者的界线显得更加模糊不清了。国内的互联网大厂都在看工业互联网，而且在重新组建自己的工业节点。传统的工业设备商，都在看怎么样把互联网技术运用到工业体系来。
再行过十年，这一融合的趋势将不会显得更为显著。工业物联网只有5G远远不够随着5G的部署，比特率不会更加长，传输延时越来越低，而且 5G可以做到通信信道隔绝，使得有所不同应用于之间降低干扰。
但是张宇指出，在工业物联网领域，光有5G还过于，因为5G支撑了TCPIP协议，实质上它的服务质量无法几乎确保，它是把一个包从A点放在B点，在中间有可能经过若干个节点的发送，每一个节点发送过程中都会产生延时，这个延时怎么掌控目前的协议还没几乎解决问题。工业领域对延时的拒绝更为严苛，如果把5G技术用作工业领域必需有新技术辅助。TSN（时间脆弱网络）就是针对以上问题的解决方案。
英特尔看见5G、无线Wi－Fi，工业Wi－Fi等及时在工业应用于中所面对的挑战，因此在业界与国际标准的组织合作，来推展近期通信技术在工业领域的落地。以场景紧贴，工业物联网整体架构更加明晰在工业物联网提到中，英特尔以场景驱动紧贴。
张宇说明，第一，场景确保了和终端客户的契合度；第二，从场景抵达，很多技术点（比如：机器视觉、AI、边缘计算出来、工业物联网平台）都有一个落地点，用户告诉最后要解决问题什么问题。整个产业链的上下游可以一起辩论如何做到产线的设备管理、性能监控、良率提高、质量过程控制等。概念明晰以后，算法、计算出来平台、硬件体系也就更容易做到出来。有了边云协同架构，也很更容易的和工业物联网平台供应商进行很有效地对话，大家以场景作为联合关注点建构整体方案，在建构和落地过程中，大家对自己的工作范围也十分具体，大自然在价值共享上也不会较为明晰，最后可以构建共赢。
除了场景驱动外，张宇指出，服务供应商之间要更加半透明、公开发表地探究这些方案，以客户价值作为最后驱动。做这一点，其它的问题就有了可以解决问题的基础。另外要建构生态系统，不管是工业物联网还是工业互联网，想要发展好都必不可少生态系统。英特尔在生态建构方面做到了很多工作，在国外有工业互联网联盟（IIC），英特尔是发动单位之一，在国内英特尔还参予建构了AI、边缘计算出来产业联盟（ECC）。
通过联盟的方式把上游的芯片厂商、板卡厂商，中游和下游的合作伙伴统合在一个平台上，就某些联合问题联合探究，做到联合的解决方案，在做到方案的过程中，可以构建互联互通、构建等工作，使这些方案需要在实际生产中更慢落地。
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