我们常用“工业4.0”来形容现阶段工业的技术变革——以数字化、自动化、信息化、智能化为特征的生产模式，其中数字化是“工业4.0”的核心。因此，我们也将工业企业从信息化、自动化的工业3.0模式向数字化、智能化转变的过程称为企业的数字化转型。工业互联网作为传统工业数字化转型的关键路径之一，已成为各国改造提升传统工业、塑造未来产业竞争力的战略选择。工业互联网通过新一代信息技术构建“人−机−物”的全面互联，实现海量工业数据的实时采集、自由传输、精准分析和智能反馈，推动传统产业加快转型升级、新兴产业加速发展壮大，支撑传统工业体系变革。

本文选自物联网学报的《工业互联网的概念、体系架构及关键技术》，从工业互联网概念剖析出发，结合“混沌理论”视角，探寻工业企业数字化转型过程中，智能制造“无序”现状的破解之道。

1.从工业互联网到智能制造

目前，各国政府、企业、科研机构纷纷提出了各种战略理念和发展目标，并从不同的角度对工业互联网进行了阐述。GE 认为工业互联网是互联网在全球工业系统中与高级计算、分析、传感等技术深度融合的产物，强调机器与人的连接。清华大学刘云浩教授认为工业互联网是通过互联网与新兴技术在工业中的深度融合与创新应用，强调了网络的重要性。《工业互联网体系架构 1.0》指出工业互联网不仅是深度融合基础下的产业和应用生态，也是工业智能化发展的关键综合信息基础设施，强调网络、数据和安全。

工业互联网与工业4.0

德国政府于 2013 年正式提出工业 4.0：利用网络物理生产系统（CPPS, cyber-physical production system）将制造、物流及销售等信息数字化，并集中使用全球可用的信息网络进行自动化信息交流以实现生产和业务流程的匹配，最终完成高效、个性化的服务。在工业 4.0 的概念的基础上，欧盟委员会于 2021 年正式提出了工业 5.0 的概念，除了数字化与智能化，更加关注以人为本的需要。工业 5.0 不仅补充了工业互联网的标志性功能，还强调将工业置于环境或社会等非经济或技术层面。

数字化转型=极简、精准系统的自洽

智能制造是制造业一次大的变革，作为一种新兴的生产形式，以 IoT、云计算、新型通信、大数据分析等信息技术为一体构建面向智能计算、AI和数据科学为先导的网络物理系统。二者都具有相同的内核，即网络物理系统CPS，工业互联网是实现智能制造的关键使能技术。

实现工业智能制造不是一蹴而就，而是一个长期的、复杂的过程。我们必须深刻认识这个过程的复杂性，并找到正确的、合理的、有效的方法和体系去赋能企业更好地开展数字化转型，这就要求我们在探寻解决之道前，先了解智能制造过程中的“无序”现状。

2.“混沌理论”下工业互联网和数字化转型

一个企业的数字化的过程实际上是一个无序和有序不断交织出现的过程，每一次的转变都会使企业数字化能力得到极大的提升，是一种不断地“打怪升级”的逻辑，这非常符合“混沌理论”的定义：有序变为无序状态的一种演化理论。

企业的数字化会从单一系统走向复杂系统以满足市场变化的需要，从原来的单一车间的数字化到企业内部的数字化，再到企业间的合作、产业链的协同，在这个过程中，企业的数字化需要不断地和企业内外部各类系统融合，需要随着企业经营、生产、管理行为的多变，不断的调整数字化构建的逻辑和架构，这个过程不断地存在着有序到无序、无序到有序的循环往复。

“混沌理论”是系统从有序突然变为无序状态的一种演化理论，是对确定性系统中出现的内在“随机过程”形成的途径、机制的研讨。工业企业的数字化转型是有序和无序循环往复的交叉过程，广大的工业企业需要新的技术手段和业务体系去改变这种无序，我们需要通过构建一个普遍意义的工业平台底座，即所谓的工业互联网平台去终结无序，走向有序，真正走向数字化、智能化时代。

3.极简精准的AI视觉解决方案转变工业数字化转型的无序状态

工业企业的数字化转型既是一个长期的、复杂的过程，又是有序到无序、再到有序的循环往复，是单一系统到复杂系统的市场需求应对过程，是不确定性到确定系统的建设使用过程。我们既需要用复杂、多变的眼光去看待和应对，也需要化繁为简、迭代创新地去支撑工业企业走向自适应、自洽、自我智能的智能化时代。

作为数字化转型的重要技术窗口，机器视觉领域不仅对“基于工业互联网平台的确定性系统”的需求更加迫切，而且对系统的需求更多样。深眸科技作为机器视觉赛道的领跑者，深耕机器视觉领域多年，凭借过硬的技术实力和创新的产品研发，打造一站式AI视觉解决方案，化繁杂操作为简易、化重复系统为一站式系统，满足数字化转型浪潮中工业企业在机器视觉领域的多样化需求。

目前，深眸科技的一站式AI视觉解决方案已在100+行业实现落地应用，涵盖上千种细化场景，可为工业企业提供视觉分拣、物流供包、拆码垛、工业上料、缺陷质检、智能运维等全套机器视觉应用服务。

深眸科技 · 工业上料应用

项目简介：

· 结合深度学习与视觉系统，借力多种深度算法

· 可用于各种金属零件的上料、汽车喷涂等场景

项目优势：

操作简单。化繁为简，全程可视化操作。

智能轨迹规划。内置多种深度算法，实现最优路径抓取。

智能程度高。轻松应对各种复杂场景，如多形状、多角度、多材质等。