如果把互联网的产业发展比喻为足球赛的话，那么消费互联网产业是上半场，而工业互联网产业则是下半场。显然，随着近期几件事的有序、逻辑地发生，上半场比赛已经结束，下半场比赛则被督促开始。

如何打好互联网赛的下半场呢？

工业互联网基本分为三个层级：Infrastructure as a Service (IaaS)、Platform as a Service (PaaS)、Software as a Service (SaaS)。显然，在消费互联网里也有类似的层级划分，做基础设施的、做平台的、做App的，各领风骚，风起云涌。不过，工业互联网面对的工业对象千差万别，例如各种各样的工业企业、各种各样的工厂车间、各种各样的设备工具、各种各样的工艺流程，远比消费互联网面对的对象复杂千万倍，这也就决定了工业互联网的基础设施完全不同于消费互联网的基础设施，数据难采集、难利用，数据孤岛现象严重。曾有报道指出“当前企业数据仅有不到2%被保存、保存下来的数据因技术与流动性等问题而仅有10%的数据能得到分析”。

在积极引导数字经济和实体经济深度融合的当下，窃以为主要痛点是如何做到“低成本、方便、高效地采集高质量的适中规模数据即能完成适中的工业互联和人工智能任务”。

梅特卡夫定律指出：一个网络的价值等于该网络的节点数的平方，即该网络的价值与联网的用户数的平方成正比。假如工业传感网络能十倍地增加传感节点数量（包括同一物理量在不同空间点的传感、新增不同物理量的传感和气液固体的同时同源同构传感），其价值能百倍地增加吗？这能以风卷残云之势突破工业互联网产业发展的基础设施瓶颈吗？

一直在努力地做这件事，期盼春暖花开！