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顶层的行动纲领
说到工业革命，舆论给出的解释通常是“由某项技术的发明而引起的工业变革”。与此相比，德国的版本更倾向于“因某些生产工具的普及，所形成的生产方式/分工体系变革”这一解释。
从实践角度讲，“生产工具普及”的说法更具说服力。以控制系统为例，该项技术早在工业3.0阶段之前（上世纪70年代以前），便已经被发明与使用；然而，由于受限于控制电路的开发效率，所以直到PLC的普及之后，控制系统才真正在工业中得到大规模推广。
与上述逻辑相同，只有智能制造中的技术被大范围使用时，工业4.0时代才算真正的来临。然而，由于涉及到各类工业软件的集成应用，以及由此带来的高昂成本，智能制造的普及也绝非易事。
图1 工业4.0参考架构(来源：工业4.0官网)
集成难、集成贵的问题绝非一两家企业能够解决的问题，因此需要行业内的主要参与者坐在一起，并就标准与路线达成共识，而这也是工业4.0参考架构(RAMI 4.0)这一顶层行动纲领产生的大背景。
工业4.0参考架构由德国电工电子于信息技术标准委员会(DKE)主持与拟定，其内容可以由一个三维立方体进行概括；生命周期价值链和系统层级两个维度是对智能制造（或物理信息系统）应用场景的总结，其中生命周期价值链维度阐述了从产品研发、生产工艺研发、再到实际生产与产品的一整套流程；而系统层级则覆盖了从产品、感知、装备www.cechina.cn，到车间、工厂、企业各层级的数字化功能。
RAMI 4.0的前两个维度涵盖到了众多的环节，如果这些工业要素都处于彼此孤立的状态，智能制造的潜力将难以发挥；为此，RAMI 4.0将（标准）共性技术引入到“立方体”的第三个维度，并希望借此提高各工业要素的集成效率。同时，当把（第三维度中的）各项标准/技术组合为一个整体时，便又出现了一个新的概念-数字孪生。
图2 资产管理壳（来源：Detail of Asset Administration Shell）
如果从之前提到的语言角度出发，系统构成碎片化，实质上是数字模型“语言不统一”所带来的问题（可以理解为“方言”），而“通用语言”的推广，则有利于将各类模型统一到一个彼此相容的“数字虚拟空间”内。
实现数字化“语言”的一统，无论是从顶层设计层面，还是在想法落地阶段，都是一项庞大的系统工程。
首先，设计者需要将数字模型的通用特性进行系统梳理控制工程网版权所有，其中涉及到数字模型的编排方式、信息组织结构、运行与通讯的机制、技术支撑体系等一系列问题；
其次，参与统一数字空间构建的各方，需要将本行业既有的知识、行业Know-How，“翻译”为标准的数字模型规范；
最后，技术开发者需要根据模型规范，开发相应的模型功能，并集成模型背后既有的技术（如算法、数据结构、通讯协议等）。
为了实现上述目标，工业4.0工作组于2015年开始着手准备，并于2018年推出了俗称德国版数字孪生的资产管理壳(Asset Administration Shell - AAS)标准体系；由于被视为支撑、构建工业4.0“数字空间”的统一标准，因此资产管理壳也被称为工业4.0语言(I4.0 Language)。
自动化开放性语言应对三不统一
图3 自动化系统的碎片化问题(来源：部分图片来源自西门子)
无论是工业数字化早期的可编程控制器，还是工业物联网、两化融合，自动化一直在伴随着技术的发展而进步。未来，随着柔性加工、柔性运输、自适应产线、增材制造、智能机器人等智能制造场景的普及，自动化也将在工业体系中继续发挥至关重要的的作用。
标准/技术的碎片化、工程/开发的高成本，是自动化发展中不得不突破的瓶颈。而造成这一现象的背后原因同样也在于统一模型“语言”的缺失。
通讯协议不统一（发音不统一）：自动化系统在运行过程中，会不断的与其它系统（如MES/CAX/自动化系统）分享设备、产线、工艺相关的数据，同时自动化系统也会不断的接收其它系统发来的操作指令；当通信协议不统一时，会给集成商、软件开发人员带来一系列的附加成本。
信息结构不统一（语法不统一）：自动化系统会通过数据字典对自身的信息构成进行描述控制工程网版权所有，同时数据字典还可以作为工程模板，用于工程知识的沉淀与复用；各厂商数据字典格式的不同，会造成相同设备（如机器人、机床、阀门等设备）的数据格式千差万别，并导致工程效率的下降。
工程&技术语言的不统一：在现代自动化系统中，很多技术都是跨专业的。涉及到大量跨专业、跨领域的应用。例如CAM和控制工艺的组合，可以实现数控机床、3D打印等应用场景；CAD、成像技术和机器人控制功能的融合，则可实现形状质检功能；而标识技术与控制功能的组合，则可实现柔性加工、柔性运输的场景；由于各专业模型背后隐含了一系列彼此不兼容的技术与标准，因此也使跨专业的融合应用，成为发展未来自动化的主要难点。
为了使自己的产品更开放、兼容与可持续，自动化行业需要探索出一套融合且统一的“通用语言”体系；在这一共同目标的驱动下，原本属于不同阵营的自动化厂商开始坐在一起，并形成了一系列意在解决“语言”问题（又称互操作性）的标准（如OPC UA、IEC61131-补充内容、IEC 61499、AutomationML等）。
图4 OPC基金会合作伙伴(来源：OPC基金会)
OPC UA（OPC统一架构）是过去十多年间，非常值得关注的语义互操作标准之一。
首先，OPC UA提供了一套基础的信息模型规则（基础语法），供各细分行业（在基础模型之上）设计面向自己行业（如装备、通讯、控制、CAD等）的行规模型（行业语言及Know-How）。
其次，OPC UA提供的通讯能力，可以将工业通讯协议(Modbus等)、通讯网络(TSN,5G)，转换为标准的OPC UA通讯接口（语言发音）。
最后，当不同的模型被“翻译”为OPC UA这一“公共语言”时，原本彼此割裂的网络、数据、知识，便融入到了OPC UA的（分布式）数字空间中，而由此构成的系统，也随之具备了跨系统、跨网络、跨专业的能力。
由于上述原因，OPC UA在过去十年间，逐渐发展为涵盖装备行业Know-How(行业设备模型)、数字孪生(对CAX软件的集成能力)、工业物联网（标识技术、M2M）以及新兴ICT技术(边缘计算/5G/TSN)的标准化家族体系。同时，工业4.0在制定资产管理壳（AAS）标准时控制工程网版权所有，OPC UA也被顺理成章的吸纳到工业4.0的体系之中。
工业数字化的未来
图5 工业4.0 2030愿景(来源：工业4.0官网)
随着工业4.0的逐渐落地，德国也于近期推出了下一个十年规划-“2030愿景”，并将“互操作性、自主性、可持续性”作为下一阶段所要达成的目标。虽然看似笼统，但如果对工业4.0参与者的动向有所了解，便会发现上述愿景实际上是一套正在实施的行动计划。
自主性：在工业软件方面，以西门子、达索为代表的巨头则在不遗余力的自研或收购相关的公司和技术；同时，德语圈的几个国家，也在就芯片（尤其是用于嵌入式系统的芯片）供应链安全方面寻求自主化；在关键软硬件供应得到保障后，数字化基础设施的建设也开始被提上日程，这便是欧洲的Gaia-X数字化基础设施计划。
互操作性：德国与欧洲正在通过资产管理壳（数字孪生）这一“公共语言”构建协同、兼容、一统的“数字模型虚拟空间”；而人工智能技术的使用，则可以对“数字空间”中的“语言”进行进一步“洞察”，并使隐性的规律显性化（如设备故障，开发者建模习惯等）。
可持续性涉及到如何通过教育培训，使社会各方参与到“数字空间”的构建中，并借此实现可续的经济发展模式（生产灵活性、循环经济、环保）。
图6 系统复杂度与交付成本（仅为示意图）
通过一系列的努力，“数字模型空间”也将随之建成，而一个国家也将进入到以数字模型为驱动的知识型社会；届时CONTROL ENGINEERING China版权所有，人不但可以通过易用的工具，将知识、设想注入给机器，并使机器更好的服务于人，而且得益于标准化以及配套的教育体系，整个社会对“数字模型空间”的使用成本，也将得到极大的降低。
与上面形成鲜明对比的是，一些热衷炒作的市场参与者（如部分美国工业互联网联盟成员），由于缺乏对工业数字化发展规律的必要认知与敬畏，承接了大量超出自身能力的工程任务，并陷入到项目交付的泥潭中，难以自拔。然而，当从泥潭中抽身之后，再回过头看看自己的原有产品，则由于缺少必要的关注与维护，仍处于原地踏步的状态。
小记
与其他从事工业软件的同行一样，自动化也是通过几十年的打磨，并通过用户不断的使用与反馈，发展出的产业。
自动化要得到广泛的应用，需要针对各细分行业提供不同的工艺方案；而在交付阶段，则需要投入大量的人力物力，对工业现场的系统进行安装、配置与调试。
为了使一线的工程师（电气、机械、工艺）能够开发自动化系统；需要根据他们的知识结构，量身定制系统开发的语言，并提供简单、易用的开发工具。
而为了顺应未来的趋势，需要主动的参与到行业的顶层设计工作中，甚至于主导标准的制定与推广工作。自动化是一项涉及到多方面内容的系统工程，而要形成这样一套产业，并且为中国智能制造更好地服务，这将是一个深入且漫长艰苦的过程。
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