一、前言

近年來，隨著云計算、大數據、人工智能（AI）、邊緣計算、第五代移動通信（5G）、區塊鏈等信息技術的蓬勃發展，新的生產方式、組織方式、商業模式不斷涌現；世界正處于工業經濟向數字經濟加速轉型的過渡期，以數字經濟為核心的產業融合發展成為趨勢。工業信息化是數字經濟與工業融合的典型代表，依賴工業軟件的發展革新。

工業軟件作為工業 4.0 時代實現智能制造的關鍵要素，是實現工業企業數字化、智能化轉型升級的核心與“靈魂”，迎來了空前的發展機遇。工業軟件成為具有工業品意義的“軟零件、軟部件、軟機器”，是不可或缺的工業軟裝備。在工業企業中，依靠工業軟件提升產品價值、降低制造成本、提高核心競爭力，是“兩化融合”的切入點和突破口，對推進工業結構調整與產業升級、保持經濟平穩較快發展具有重要意義。

工業軟件指在工業領域設計、生產、管理等環節應用的軟件，可劃分為系統軟件、應用軟件以及介于兩者之間的中間件；具體發展主要分為三階段：軟件本身的發展階段；軟件的協同應用階段，重在業務流程的串通與優化；“工業云”階段，不再是單一軟件，而是集成多類功能并提供“軟件 +服務”整體解決方案。目前，工業軟件一體化是主流趨勢，通過技術手段將若干個相互獨立的工業軟件以橫向或縱向的方式進行集成，實現工業軟件的異構數據互通、企業協同優化、產業鏈資源配置。

工業軟件廣泛應用于工業生產的各個環節，伴隨著產品從研發到生產再到銷售及售后服務的全生命周期。世界工業軟件市場發展平穩，2019 年產值約為4100 億美元。我國工業體系規模龐大，加之正在從制造大國向制造強國轉變，使得工業軟件成為亟需且應用范圍和深度在不斷擴大；2016—2019 年，我國工業軟件產品收入年復合增長率為 16%，超過世界平均水平；2019 年工業軟件產品收入達1720 億元。

在新基建、雙循環的背景下，產業數字化將助推工業軟件一體化的快速發展；與其他新基建要素加速融合，形成產業鏈上完整的工業互聯網，補齊工業企業短板，加速數字化、智能化轉型。

隨著工業互聯網平臺的快速興起和應用推廣，工業互聯網標識解析與工業軟件一體化成為驅動行業創新發展的重要動力，賦予智能制造更為豐富的內涵特征和應用場景。面對工業互聯網發展的顯著趨勢與迫切挑戰，本文針對工業軟件一體化與標識解析路徑展開研究，分析應用需求、梳理發展現狀、剖析面臨問題，提出新技術思路、論證新技術架構、提出發展建議，以期為工業軟件行業高質量發展提供基礎參考。

二、工業軟件一體化需求分析

工業軟件服務于工業流程中的特殊環節，需要通過數據集成來覆蓋產品全生命周期的各類應用。工業軟件圍繞產品、生產、業務三大主線部署應用，每款工業軟件可能只適用于單一的業務環節（見圖 1）。

圖 1 工業軟件業務場景

工業軟件主要分為設計研發類工業軟件，如計算機輔助設計（CAD）、計算機輔助工程（CAE）、計算機輔助制造（CAM）、計算機輔助工藝（CAPP）等；信息管理類工業軟件，如產品生命周期管理（PLM）、企業資源計劃（ERP）、生產執行系統（MES）等；工業控制類工業軟件，如數據采集與監視控制系統（SCADA）、可編程邏輯控制單元（PLC）等。在工業產品的全生命周期內，需要多類工業軟件的協同合作，因而跨軟件的數據互操作極為重要。

（一）宏觀需求

工業軟件的信息孤島現象嚴重阻礙了企業數字化轉型。一個工業產品在其全生命周期中可能涉及跨功能、跨學科、跨品牌的多種工業軟件，相應的底層邏輯、數據格式、應用場景區別明顯；在一個完整的工業流程中，研發設計、生產控制、信息管理等工業軟件，其數據、指令、信號的傳遞層層受阻，導致生產鏈條難以實現有效承接。

①研發設計類工業軟件側重于基礎學科，覆蓋產品的研發設計階段，工具屬性明顯；②生產控制類工業軟件側重于產品生產的流程和工藝，工程屬性明顯；③信息管理類工業軟件側重于企業的業務管理與業務模型，管理屬性明顯。這些工業軟件由不同廠商提供，服務于不同業務、涉及多種學科，加之各軟件之間沒有集成，造成企業在各個業務環節存在多個信息孤島，影響了產品的設計迭代周期、質量追溯效果、供應鏈金融效率。

目前，國內外工業軟件廠商、工業企業積極關注工業軟件的一體化集成，追求各工業軟件的數據無縫地在設計生產流程中雙向傳遞。發達國家率先建立了相對完整而又特色鮮明的工業體系，依托信息技術進步實施了工業軟件一體化建設。相比之下我國的行業發展存在差距，可能制約制造強國建設進程。因此，隨著我國智能制造能力的穩步提升，推動工業軟件一體化是完善并強化工業體系的迫切需求。工業軟件一體化集成既可保障智能制造、高端制造發展，加速工業互聯網的廣泛落地應用，也可提高工業軟件的行業滲透率，形成良好的規模效應和協同優勢。

（二）技術需求

產業鏈協同是工業的發展趨勢，也是企業數字化轉型的終極目標之一。而在當前，實現產業鏈協同對工業軟件的要求極為苛刻，要么只能使用指定的軟件，要么需要高昂的對接成本（多數情況下也只能實現指定的功能），收益率極低。工業互聯網協同制造在以下方面對工業軟件一體化提出了技術需求。

1. 縮短產品設計生產的迭代時間

異構 PDM 之間的產品信息獲取困難，進度難以掌控，異地協同設計評估手段也顯缺乏。不同企業、不同產品的開發數據通常分別存儲在各自的PDM 數據庫中，跨企業的 PDM 設計數據查詢、共享困難。在產品數據交換的過程中，沒有統一的對象元數據模型標準（如產品類、名稱、標識編碼、版本、產品對象的數據與文檔），產品數據的異構特性使得數據的惟一性、一致性、實時性很難保證。異構 PDM 之間缺乏產品協同設計過程的統一管理能力，主廠商很難第一時間從供應商處獲取采購件、外協工裝的設計開發進度，設計需求、進度要求的更改也很難實時傳遞至采購件供應商，導致無法及時評估外協部件能否滿足總體設計需求。對于產品的異地協同開發，企業間的信息傳遞等非開發性工作環節耗時過多，影響了產品設計周期，亟需可靠高效的多人異地協同評估手段，開展產品的異地協同評估。標識解析與工業軟件一體化技術能夠打通項目管理信息孤島，輔助項目高效管控，保持生產執行對工藝優化的快速響應，提升工藝柔性能力。

2. 降低質量信息追溯難度并提高信用

質量信息追溯過程的數據開放不足、相互孤立，導致企業間存在信任危機；解決方案缺乏開放的開源工具，導致技術要求高、開發難度大。單個工業軟件覆蓋面有限，質量追溯很難實現全鏈條覆蓋，標識數據的開放不足進一步制約了產品追溯體系建設。工業產品的生產、流通、監管等過程分屬不同部門管理，相應平臺互相獨立（不直接連通）；區域性、行業性質量追溯平臺設置重疊，跨區域、跨行業數據需求難以滿足的問題隨之而來。追溯信息難辨真偽、可信追溯新技術不成熟等，弱化了追溯數據的可靠性及應用價值。追溯數據僅來源于單一企業內或少數相關聯企業，無法確保產品信息準確，致使追溯范圍產生局限性；企業與客戶在產品質量與信用信息方面存在不對等，可能導致賣方投機、消費者失信等情況。標識數據的有效溯源，將突破消費者與廠商之間的信息交互壁壘，提升售后產品的信息透明度。

3. 破除企業“業財融合”的信息壁壘

產品供應鏈受全生命周期數據壁壘的影響，造成供應鏈金融長期存在“強需求”“弱信用”的矛盾；核心企業滲透產業全鏈條難度大，對二級以上供應商的信用傳遞不足，而小微企業信用自證與融資困難問題突出。銀行認可的是核心企業控貨與調節銷售能力，在無法可靠獲取上下游企業生產數據的情況下，僅有對上游供應商（核心企業有直接的應付賬款義務）提供預付款或注資的意愿，由此導致二級、三級供應商 / 經銷商的融資需求得不到滿足，供應鏈金融的業務總量受到制約。標識解析與工業軟件一體化能夠構建支撐“雙循環”新格局下的供應鏈信息全球互通，通過實時動態、全面精準的供應鏈金融能力來加強企業信譽評估體系。

三、工業軟件一體化發展現狀

（一）國際龍頭企業主導行業發展

國際龍頭企業立足自身特色，通過兼并收購快速擴充能力，形成了平臺化、云化的工業軟件生態，以工業軟件云平臺的方式進行跨工業軟件的數據集成。達索系統集團、西門子股份公司的相關產品代表了國際工業軟件一體化的發展趨勢 。

2019 年，達索系統公司將 SolidWorks 軟件更名為 3D Experience，說明單一軟件工具品牌的重要性趨于弱化，平臺成為工業軟件發展的主要方向；以 3D Experience 平臺為基礎，構建并實現 3D 設計、工程、3D CAD、建模、仿真、數據管理、流程管理，可為中小企業用戶提供統一的數字環境。

西門子股份公司積極打造數字化能力手段，長期堅持“數字孿生”戰略，較多通過收購方式獲得所需的工業軟件；2016 年推出的工業物聯網操作系統 MindSphere，即基于亞馬遜公司的基礎設施即服務（IaaS）提供平臺服務。向下連接各類設備，提供統一接口，實現不同設備之間的互聯互通；向上為各類應用軟件提供開發、運營等環境，支持工業企業客戶在同一平臺實現對生產流程所有數據的收集與分析，據此優化運行效率。

（二）分散技術方案國內應用普遍

國內工業軟件企業較多針對目標用戶的特定場景，采用各種數據一體化技術方案進行異構系統之間的集成。

①網頁抓取技術，主要針對歷史遺留的老舊系統、關聯原有業務邏輯較為復雜的系統，企業內外部系統隔離、第三方服務化接口協調開發困難等情況，開展數據一體化處理及系統集成。

②數據庫日志變化技術，對數據庫進行特定的配置，監控數據庫日志及其變化并以消息中間件的方式傳播數據變化；一般用于企業內部系統之間的一體化，不依賴于第三方系統的接口，可滿足一定的數據實時性要求。

③服務與服務之間的數據交換及一體化，在同一個事務中實現不同系統之間數據的同時變化、同時回退且只允許同時成功、同時失敗。

④第三方調用應用程序接口（API），針對企業的內部異構系統通常基于不同體系結構和開發技術的情況，編寫結構化查詢語言（SQL），將 SQL 語句自動轉化為開放 API（供第三方系統調用）。

⑤ Kafka 連接器集成，作為可擴展流式數據傳輸工具，為智能化數據管理平臺提供相對成熟穩定的基礎框架及工具，既可作為源端從數據庫提取數據到 Kafka，也可作為接收端從一個 Kafka 主題中將數據推送到數據庫 。

國內企業用戶較多開展場景化的低成本改造，數據互通低效繁雜，難以形成規模化效應。上述單一方案通常不足以全面解決企業在數據一體化、集成異構系統等方面的需求，因此需要綜合采取多種方案，既造成系統難以維護和升級的問題，也影響協同合作效率和系統安全穩定性。

四、工業軟件一體化現狀分析

（一）打通數據孤島效率低下

國內工業軟件企業數量眾多，長期追求單點技術突破。應用單點技術意味著數據孤島，導致流程冗長、數據失真，在數據互聯互通方面的壁壘越來越厚。打通數據孤島的傳統做法是采用數據抓取、數據庫接口等方式從軟件系統的數據庫調取數據，由此間接實現跨軟件系統的數據一體化，但也存在一些突出問題。

一是進口軟件占據市場主導地位的現象難以規避。國內工業軟件市場尤其是核心軟件基本被國際品牌所占據，如 CAD 軟件 95% 以上采用進口產品。國產工業軟件面臨著生態薄弱、建模與虛擬仿真能力不足、行業標準缺失、綜合集成應用程度偏低等基礎性問題，始終制約著國產工業軟件一體化的發展水平。

二是工業軟件發展投入居高不下。軟件數據資源是工業軟件供應商的重要戰略資源，原始軟件廠商掌握著數據庫權限、數據字典，在請求一體化的過程中把握著話語權，在涉及自身利益的事項上不愿讓步，傾向于抬高接口費用以彌補自身的可能損失。究其本質，工業軟件是工業產品，需要很長的周期去積淀和發展；不同軟件的數據應用模式差異明顯，分析原有數據庫、開展數據的篩選與再利用也是一項長周期、高成本的技術工作。

三是軟件系統串聯協調困難，這是國內工業軟件一體化的主要挑戰。各個軟件系統通常分屬不同的軟件體系和供應商，需要逐一尋求相應軟件廠商協調配合，甚至一個模塊就需要多方共同參與協調，難度極大。國內制造企業習慣于使用功能成熟的進口工業軟件，但易受國際經濟、貿易形勢變化的干擾，合作協調的過程可能面臨額外阻力。此外，國內工業軟件規范缺失，歸納集成運用程度不高，加之國際工業軟件企業在規范層面也很難統一，給程序兼容、數據互聯互通構成現實困難。

（二）整套采購國外工業軟件不可持續

盡管國際龍頭企業的工業軟件生態完善、技術成熟、功能齊備，但全面采購進口產品來實現工業軟件集成面臨著現實問題。

一是高端制造工業軟件受國外技術掣肘風險。雖然采購進口工業軟件能夠最大化地解決工業軟件數據孤島問題，但眾多工業企業容易與進口產品的生態體系進行深度綁定。研發設計類工業軟件是制造業高質量發展所必備的核心工具，但自主產品應用和迭代過程的缺失，必然阻礙高端制造所需關鍵工業軟件的自主研發，可能導致技術逐步落后而成為事實上的“卡脖子”環節，不利于我國制造業轉型和可持續發展。

二是工業企業可能面臨信息安全風險。一些重要裝備行業大量應用進口工業軟件，且為了提升產業技術水平而有加大應用比例的趨勢；但進口軟件的信息安全風險難以絕對排除，若發生信息泄露和攻擊事件則可能造成嚴重后果。

三是工業軟件使用成本高昂。進口工業軟件價格昂貴，使用門檻較高，國內中小企業若全面采用必然面臨成本壓力。部分企業的工業軟件采購過程不夠專業，甚至因盲目采購而造成不同廠商、多個品牌工業軟件并存的情況，重復采購耗費了資源、加大了成本。

（三）解決問題的可能技術方向

隨著我國工業軟件企業綜合實力的提升，部分國產工業軟件能力進步明顯，在替代進口軟件為工業企業提供關鍵服務方面具有一定的基礎。然而，少量進口軟件因底層技術的壁壘、使用慣性的延續，尚無法為國產軟件所替換；個別軟件的不可替代性將導致工業數據互通、軟件對接存在潛在問題，直接影響工業軟件體系國產化、一體化的進程。一般認為，工業軟件國產化主要受制于國際龍頭企業的工業軟件生態。

為適度脫離進口工業軟件的生態體系、克服個別軟件難以替代等問題，工業互聯網標識解析技術是重要的發展方向：先由部分國產工業軟件替代進口產品，打破進口工業軟件生態體系事實上的壟斷地位，對于不可替代的國外工業軟件則暫時保留；隨后基于標識解析的物理網關、API 接口、云組件等，全面實現異構數據轉化、信息互通等功能。

這一思路的價值在于，一方面從標識解析體系入手，建立統一的數據標準體系，促進國產工業軟件的品牌生態、業務生態、功能生態建設，快速形成國產工業軟件統一協作的發展局面；另一方面，工業企業的數據經由標識解析中間件注冊到標識解析體系，產業鏈上的其他企業可通過解析尋址找到相關數據的位置，再通過標識解析中間件轉換為統一的數據模型，由此實現關鍵數據的企業間點對點傳輸。運用工業互聯網標識解析技術，支持實現國產 / 進口工業軟件的數據集成，打通供應鏈各個環節的數據，推動全局生產規劃的高效協同。

五、工業軟件一體化新策略——工業互聯網標識解析

對于工業企業，依靠工業軟件提升工業產品價值、降低企業成本、提高核心競爭力，是“兩化融合”重要的切入點和突破口，因而推動工業軟件一體化是領域亟需。作為數字世界的身份證，標識解析系統是驅動工業互聯網創新發展的關鍵核心設施；與物理網關、接口平臺、云一體化技術結合，可降低工業軟件一體化成本，提升工業軟件服務能力，賦能全產業鏈互聯互通（見圖 2）。

圖 2 基于工業互聯網標識解析的工業軟件一體化策略

在工業軟件一體化研究中，工業互聯網標識解析要求對人、物、料均有唯一且無歧義的命名（即標識，由字母、數字構成），一般采用層次標識。

以網關為例，命名規則定義為命名機構 – 物 – 硬件 –網絡設備 – 物理層 – 網際互連協議（IP）地址；建立 chord 環，將各節點的 IP、資源等標識作為建制（key），當前存放節點唯一編碼（ID）為 value1，實際信息存儲的 IP 位置作為 value2，以此構成鍵值對（key，value1，value2）；存儲階段采用哈希映射（Hash）將鍵值對分散在 chord 環上，在考慮負載均衡的情況下計算 3 個 replicas 的放置位置；查找階段根據目的資源的 key 來計算 Hash（key），查找方式為和弦算法。

標識解析技術能夠解決域名解析（DNS）服務單一、資源描述能力不強的問題，擴展對物品、傳感器、服務等的主體標識，克服基于 IP 尋址存在的單點負載過重、服務擁塞等不足，適應工業物聯網（IIOT）海量數據超低時延的解析要求。標識解析結果包括但不限于 IP 地址，可滿足工業互聯網多樣化、差異化需求。

（一）物理網關

作為企業內部工業互聯網標識解析的核心部件，物理網關是實現企業內部工業軟件接駁工業互聯網信息流通的核心技術。邊緣物聯網關具有軟件可定義、接口高度集成、網絡邊界數據隔離與交換等特性，提供強大的邊緣計算能力，適應工業運行條件；集成工業數據采集所需的一體化接口，如RS485、MBUS、HART、 遠 距 離 無 線 電（LoRa）等，匹配復雜環境下的工業軟件一體化。物理網關擴展開發能力完備，支持基于一體化工業軟件的二次開發，用戶自定義的數據格式、傳輸方向、接口功能；提供類似私有云服務，通過 IaaS、平臺即服務（PaaS）、軟件即服務（SaaS）3 種模式構建企業內部工業互聯網標識體系。

高性能網絡處理平臺系統是物理網關在工業互聯網領域的典型應用案例。平臺產品包括工業互聯網網關、IIoT 網關、應用交付負載均衡設備，網絡深度數據包檢測（DPI）設備，融合應用分流設備，通用路由封裝（GRE）網關、虛擬隧道端點（vTEP）網關、虛擬路由器（vRouter）、虛擬防火墻（vFW），視覺信息顯示系統（vIDS），P1、P2、P3、P4 等網絡應用產品。

以工業設備異構數據物聯網（IoT）模塊為例，物理網關的核心支撐能力體現在三方面：

一是以非侵入的方式將企業內部工業軟件系統中的信息進行匯聚、轉換、整合、緩存，構建實時查詢業務產品數據的統一入口；

二是非侵入式地獲取工業軟件信息，避免數據庫、應用接口層面的數據采集，而是直接從用戶頁面獲得所需數據內容，提供配置、標記工具輔助數據的精準采集；

三是一體化獲取工業設備信息，通過與常規工業數據兼容的采集接口直接采集工業設備信息，具有寬泛的設備接入能力（千臺設備規模）。此外，標識解析區域服務器作為可選項，以中間件形式提供固定 IP、非固定 IP 的鏈路聯通功能，為中小型企業提供智能分布式標識系統（IDIS）解決方案。

工業軟件一體化與標識解析相結合，支持在平臺架構上部署工業互聯網網關、IIoT 應用模塊，支持傳輸控制協議（TCP）、用戶數據報協議（UDP）、消息隊列遙測傳輸協議（MQTT）、受限應用協議（CoAP）、Modbus 通信協議、程序總線網絡（PROFIBUS）、超文本傳輸協議（HTTP）、HTTP 安全版、KFAKA 等常用協議以及部分企業私有協議；支持外接 LoRa、行動熱點（Wi-Fi）、第四代移動通信（4G）、5G 等無線通信模塊，體現出性能高、可靠性高、部署靈活、成本低、維護簡單等應用優勢。

（二）接口平臺

接口是一種用于定義程序的協議，用于描述屬于任何類或結構的一組相關行為，為應用程序、開發人員提供基于軟件或硬件訪問一組例程的能力（無需訪問源碼或理解內部工作機制）。在工業互聯網標識解析系統的層次架構中，接口平臺主要服務兩類對象：一是對于標識解析體系，降低標識接入企業應用的技術門檻，讓各種工業企業信息系統在低代碼情況下進行標識體系一體化；二是對于工業企業信息系統的應用，提供各類基于標識的應用場景接口，便于理解標識用途并構建技術支撐。

接口平臺通常采用微服務架構。一個微服務就是一個獨立的實體，可以獨立部署和升級；微服務實例可被替換而不影響其他微服務。標識解析接口平臺可拆分為標識服務、主數據管理、元數據管理、大數據服務、業務場景服務、應用軟件接口服務等模塊（見圖 3）。

圖 3 標識解析接口平臺技術架構

標識服務模塊提供與標識相關的能力服務，如解析、注冊、管理、安全、發現等標識功能以及標識涉及的主數據、元數據管理能力。大數據服務主要提供非標識數據的存儲、治理、分析、建模等能力。標識應用場景將標識與業務結合起來，服務產業鏈、供應鏈等應用軟件之間，企業間，行業間的數據關系應用，豐富平臺能力。標識與大數據中臺結合為應用軟件提供數據中臺能力。工業信息應用軟件接口分為從業務層面拆分的通用類、從廠家層面拆分的專用類，為工業企業提供原有應用的接入標識體系。例如，K/3Cloud 用于標識解析系統與工業企業內部 ERP 系統對接，以接口來實現標識系統與工業軟件的信息及服務同步；通過標識解析系統與 K/3Cloud 系統之間的信息互通，實現物流訂單信息的查看、保存、提交、審核、反審核、刪除等功能。接口平臺是一種輕量級、可維護、可伸縮的 Web 服務，以 RESTful 架構方式實施開發；將物流訂單中的發貨物料信息、發貨時間、發貨計劃人、收貨信息等接入標識服務，貫通了工業企業的內部碼與物流碼，加速物流信息的流通速度，提升物流服務的準確度。

（三）云組件技術

工業軟件與標識解析組件的一體化涉及工業生產全流程、全生產要素的萬物互聯。云組件技術是有競爭力的解決方式，如基于微服務的工業互聯網云平臺能夠通過標識解析方式實現工業軟件的一體化。基于云的“標識解析與工業軟件一體化服務組件”，融合了互聯網微服務架構、云化能力、中間件，對標識解析與異構工業軟件一體化中的共性問題進行技術封裝，屏蔽操作環境差異；面向工業企業用戶提供標準化、便捷性的服務接口，提升一體化的效率與質量，降低了開發運維難度（見圖 4）。

圖 4 云標識微服務參考架構

工業軟件云平臺由多個獨立的微服務組成，每個微服務都有專屬的業務邏輯和數據庫，便于技術升級、應用靈活。云標識微服務通過集成來自邊緣設備的標識數據，實現對設備消息的內容解析、過濾提取、重新整合；進而轉發到后端服務，無縫連接云平臺后端的存儲組件、函數計算、大數據分析套件、工業軟件應用，打破設備及工業軟件之間的數據隔離。云標識微服務對海量工業標識進行統一解析，使用消息隊列服務之上的 XML/JSON 等格式或者 RESTful Web 服務來實施風險管理、流程管理；將統計數據或必要信息傳輸到其他信息技術或操作技術系統，如 PLM、ERP、MES、SCM、倉儲管理系統（WMS）等。

六、工業軟件一體化與標識解析的發展建議

（一）深化企業應用，助力行業驅動

標識解析推動工業軟件一體化產業技術革新和需求變遷。工業互聯網標識解析技術應與互聯網、云計算、大數據、AI、智能感應等技術進行多層次融合，推動形成產品智能追溯、供應鏈協同、產品全生命周期管理等創新技術變革。探索標識解析與工業軟件的深化融合、與生產端數據的全面一體化，形成以供應鏈為核心的信息流、物流、資金流等業務數據閉環。針對客戶需求日益個性化、多元化的趨勢，工業軟件一體化應積極探索企業的市場精準預判能力，發展精準營銷的新模式，借助標識實現海量用戶與企業間的交互一體化，使得大規模個性化定制、精準高效決策等成為可能。

工業軟件一體化應致力于優化企業資源配置、賦能產業效率提升，通過標識解析打通工業軟件以實現生產要素在世界范圍內的高速流通。把握行業增長率變化、客戶需求切換、技術與營銷革新、行業日益全球化等驅動因素，堅持以企業需求為出發點，圍繞工業企業在產品生命周期各環節的需求來提煉場景，提供反映行業特征的中間件產品服務。

（二）打造產業生態，變革企業思想

標識解析技術與工業軟件的融合，打通企業內部、企業之間的信息孤島，伴生的大量應用場景也將成為企業長遠發展新的驅動力。建立解決方案供應商目錄，培育一批中間件供應商；持續建設中間件提供商、工業企業之間的需求反饋渠道，促進中間件提供商快速掌握需求和使用反饋，加速中間件產品迭代。加強標準研究與制定，以基礎標準為先導，對標識解析與工業軟件對接中間件的定義、特征、服務方式、部署模式等形成清晰認識，更好指導工業企業對中間件服務的選擇、評價、拓展應用。同步推動工業企業的經營思想變革，鼓勵建立協同制造、質量信用體系，做好行業協同推廣與示范工作。工業企業應深入論證并積極謀劃，加快推進企業內部的數字轉型、智能升級，實施配套人才培養和基礎設施建設；通過統一、標準、開放的架構體系與接口，與各個垂直行業的合作伙伴展開深度合作并融合細分領域優勢，形成工業產品全生命周期的專業數字化解決方案，驅動以數據為核心、以工業軟件互聯互通為目標的生態體系建設。

（三）構建培養機制，強化人才支撐

工業互聯網標識解析發展涉及系統建設、技術研究、應用推廣、生態建設諸多方面，隨著多個國家重點項目的上線試運行，相關建設已步入產業化發展的關鍵階段。建議加強工業互聯網標識解析與一體化方向的人才培育力度，注重人才培養成效（具備標識應用、技術標準、產業生態等研究與應用能力）并形成規模；培養機制與工業互聯網領域的前沿發展相結合，持續推動前沿技術的工程化應用。

工業軟件一體化方向的人才培養具有多學科、大跨度、深層次交叉等特點，對傳統制造業人才的轉型升級提出了新要求。培養重點是創新能力與操作能力兼具的復合型人才，既熟悉學術與基礎研究，也有較強的實踐應用能力，適應在復雜工作環境下解決疑難問題的工程需求，為工業軟件與標識解析應用的一體化和再創新提供智力保障。

審核編輯 ：李倩