在百年變局與疫情交織疊加的背景下，數字經濟展現出頑強的韌性，有效地對沖了疫情的影響，已成為推動經濟高質量發展的新動能和新引擎。近年來，經過大量理論和實踐探索，以工業互聯網為載體的產業數字化新型基礎設施，在數字經濟與實體經濟深度融合方面發揮了重要作用。

根據《中國工業互聯網產業經濟發展白皮書（2021）》預測，2021年我國工業互聯網產業增加值規模有望再創新高，達到4.13萬億元，占GDP的比重上升至3.67% ，工業互聯網已逐步成為國民經濟增長的重要支撐。作為工業互聯網價值實現的最終出口，工業App自然吸引了包括互聯網、電信、電子游戲、軟件服務、辦公自動化、云計算、IT設備等行業玩家的紛紛入局。

不同背景出身的玩家對于工業App有著不同的視角和理解，正所謂“橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同”。例如：

BAT從云原生、低代碼、微服務、數據中臺、DevOps、元宇宙的角度理解工業App；

電信運營商從5G、網絡切片、MEC、NFV、MIMO、eMBB/uRLLC/mMTC的角度理解工業App；

云計算廠商從容器、K8S、邊緣計算、規則引擎、CoAP/MQTT的角度理解工業App；

電子游戲廠商從AR、VR、MR、XR的角度理解工業App；

......

然而，以上視角形式大于內容、手段掩蓋目標，正可謂隔靴搔癢、盲人摸象、管中窺豹，均未觸及工業App的實質，使工業App不得不落入康德哲學中“物自體”的境地。

究其原因，數字產業化與產業數字化是屬于完全不同的兩大數字經濟形態，不論是從概念的內涵、外延方面，還是商業模式、實現路徑方面，都存在顯著區別。以上問題的癥結在于套用數字產業化的思維去實現產業數字化，照搬原有行業經驗和Know-How到工業互聯網和工業App中，不可避免會導致“不見廬山真面目，只緣身在此山中”，墜入可怕的工業App認知陷阱中。 

數字產業化，即信息通信產業，具體包括電子信息制造業、電信業、軟件和信息技術服務業、互聯網行業等，包括但不限于 5G、集成電路、軟件、人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等技術、產品及服務。

產業數字化，即傳統產業應用數字技術所帶來的產出增加和效率提升部分，包括但不限于工業互聯網、兩化融合、智能制造、車聯網、平臺經濟等融合型新產業新模式新業態。 

簡單來說，數字產業化的操作對象和服務對象是信息，性質屬“虛”，信息的表達通常是二進制，用0和1來表示；產業數字化的操作對象和服務對象是物質，性質屬“實”， 物質的表達則是基于元素周期表，根據各行各業不同的需求而定。 

數字產業化的核心在于信息的獲取、表達、存儲、傳送、處理和遞送，它將現實中的現象或物體用信息抽離出來，讓信息在某種新的媒體上，以不同的形式表達出來，用一種高效的計算處理信息，形成可獲取的知識。例如，電信業解決的是信息的傳送問題，源于其祖師爺麥克斯韋描述電磁波的麥克斯韋方程組；人工智能解決的是信息的處理問題，不管是采用三層神經網絡機器翻譯NMT模型還是統計機器翻譯SMT模型。

數字產業化是產業數字化的基礎，但僅僅依靠數字產業化是無法實現產業數字化的。

工業App，全稱工業互聯網App，是工業技術知識、流程的程序化封裝和復用。其目的是優化生產，提高工業品的價值。工業App面向工業產品全生命周期相關業務(設計、生產、實驗、使用、保障、交易、服務等)的場景需求，把工業產品及相關技術過程中的知識、最佳實踐及技術訣竅封裝成應用軟件。 

工業App是一個典型的高端工業品，它首要是由工業技能構成的。研制工業App是一門集工業常識與“Know-how”大成于一身的專業學識。沒有工業常識，沒有制造業閱歷，只學過計算機軟件的工程師，是做不出先進的工業軟件的。 

我國工業App發展仍處于初級階段，供給能力依然不足，而國外工業龍頭正在加速建設和推廣，對我國發展工業App帶來競爭壓力。這既是挑戰、又是機遇。但當前有一種過度追求高技術能力的傾向，仿佛只要投入數字技術就能實現工業App，仿佛數字技術越先進、越高大上，就越能產生更大的業務價值。這導致很多企業盲目跟風，大規模部署涵蓋新型傳感器、大數據、云計算、人工智能、邊緣計算等最新數字技術以實現工業App。 

許多人都以為工業App屬于App范疇或軟件范疇，實則非也。如果像解剖人體結構那樣解剖工業App的話，當翻開工業App的“軀殼”時，首要映入眼簾的是工業技能。最可怕的是，不只許多企業領導這樣認為，政府主管領導和高層決策者也這樣認為。為了重視工業互聯網的發展，在工業App等工業軟件的研討會上，有關領導就會找來一大堆IT人士，云山霧罩地評論一堆與IT有關的問題。 

殊不知，工業App是架構在數學科學、物理科學、計算機技術和工業技術之上的宏大建筑，是一座復合型知識的宮殿。工業App是人類制造知識的最好結晶體。

下面以工業軟件中最難啃的三座大山——CAD、CAE和EDA為例，闡述工業App為什么是人類基礎學科和工程知識的集大成者。

首先，工業App的研發需要有良好的數學基礎。各種CAD、CAE、EDA軟件中需要多種計算數學理論和算法，包括線性方程組、非線性方程組求解、偏微分方程求解、特征值特征向量求解、大規模稀疏矩陣求解等都需要非常深厚的數學基礎。如果不能熟練運用各種數學工具，對物理場的建模也就無從談起。 

其次，工業App的研發需要有良好的物理基礎。工業技術的源頭，是對材料及其物理特性的開發與利用，對多物理場及相互耦合的描述與建模是各種仿真分析軟件的核心。任何CAE軟件在市場上存身的根本都是其解決結構、流體、熱、電磁、光、聲、材料、分子動力學等物理場問題的能力，每種物理場都包含豐富的分支學科。以結構為例，為解決結構設計的問題，有可能會涉及到理論力學，分析力學，材料力學，結構力學，彈性力學，塑性力學，振動力學，疲勞力學，斷裂力學等一系列學科。 

最后，工業App需要解決如何將工業技術與知識寫進軟件。基礎技術很重要，但不能解決工程問題。麥克斯韋能解決電和光的物理方程描述，但卻解決不了一家電氣制造商的設計制造問題。制造現場涉及大量的工藝過程，這種Know-how的轉移，是一個非常復雜的知識擴散現象。各種工藝如鑄造、焊接、沖壓、鍛造、切削、熱處理等，各有各的現場訣竅。許多暗默知識，只可意會不可言傳，師傅的言傳身授往往是最好的方法。大量的制造經驗，要想變成算法、編碼，固化到軟件，那都是一個漫長的過程。工業App的價值，因此得以凝聚。

因此，工業App自身的構成，是令人望而生畏的數學、物理、計算機和工程經驗。 

反觀數字產業化，以人工智能為例，其技術解決方案無法直擊工業核心痛點，還在關注表面的問題，而非核心痛點。例如，某手機制造企業希望通過人工智能提升制造工藝和良品率，但是引入計算機視覺做質檢，只能在產品生產出來后發現缺陷，遠不能達到改進工藝、解決核心質量問題的目的。此外，由于工業設備產品、場景的差異化與任務的多樣性，當前的工業場景下機器學習模型的可復制推廣性較差。例如，工業場景下的產品檢測，不同生產線、不同產品的缺陷種類情況可能完全不同，在某一企業可能獲得高效率的算法或解決方案，移植到另一企業或許并不能達到同樣的效果。

工業App取之于工業，用之于工業。

超出工業App實際需要的單純數字技術導入和堆砌，無法確保工業互聯網的成功落地，反而造成了大量資源的閑置浪費。數字技術只是起點，只是賦能工具，對數字技術的投資和應用要以能否解決工業的切實痛點為根本出發點，數字技術的投入能否帶來工業數字化轉型成功需要各方面的系統調整與改革，是一個復雜的長期推進過程。

能不能做好工業互聯網絕不僅僅依賴于技術的發展、市場的驗證、人才的供給以及國家政策引領等條件，更重要的是需要有正確的認知路徑，避免墜入對工業App的認知陷阱，推動工業互聯網走深向實。