supET-打造共生型工业互联网平台生态白皮书
工业互联网标识解析 - 主动标识载体技术白皮书
接入安全认证等。最后第五部分对工业互联网载体技术和产 业发展提出若干建议。
白皮书编写过程中得到了中国联通、中国电信、中国移 动等基础电信运营商及其他联盟成员的大力支持。
组 织 单 位：工业互联网产业联盟
牵头编制单位：中国联合网络通信集团有限公司、中国 信息通信研究院
参与编制单位：阿里云计算有限公司、腾讯计算机系统 有限公司、中国电信集团有限公司、中国移动通信集团公司、 中国科学院计算机网络信息中心、华为技术有限公司、三一 重工股份有限公司、联通（黑龙江）产业互联网有限公司、 上海路随通信科技有限公司、北京邮电大学、恒安嘉新（北 京）科技有限公司、中兴通讯股份有限公司
1.接入安全认证需求分析 ..................... 73 2.接入安全认证应用场景 ..................... 75 3.典型案例：阿里云公司 Link ID2 解决方案 ..... 75 五、发展建议 .................................... 77 （一）加强核心技术研究，构筑标识产业生态 ...... 77 （二）完善核心标准体系，加强国际标准合作 ...... 78 （三）立足垂直行业需求，聚焦联动发展创新 ...... 78 （四）构建安全防护体系，保障标识数据安全 ...... 78
工业互联网产业联盟 联系电话：010 62305887
邮箱：aii@
编写说明 工业互联网标识解析体系是工业互联网网络架构重要 的组成部分，既是支撑工业互联网网络互联互通的基础设施， 也是实现工业互联网数据共享共用的核心关键。
2017 年 11 月 27 日，国务院印发了《关于深化“互联网 +先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，将“推进标识 解析体系建设”列为主要任务之一。2018 年，工业和信息化 部发布了《工业互联网发展行动计划（2018-2020 年）》，提 出“标识解析体系构建行动”。2019 年，中央经济工作会议 提出“要发挥投资关键作用，加大制造业技术改造和设备更 新，加快 5G 商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网 等新型基础设施建设”。目前，构建工业互联网标识解析体 系，打造高效、安全、稳定的新型基础设施，开拓网络空间 标识应用体系的各项工作正在进入发展快车道。同时，产业 界和学术界针对工业互联网标识解析技术的创新探索正在 逐步展开，降低工业互联网标识应用推广技术成本、挖掘其 核心商业价值，已经成为重点探索方向之一。
2023-工业互联网平台上云白皮书-1
工业互联网平台上云白皮书随着科技的不断发展，工业互联网逐渐成为了工业发展的新趋势，工业互联网平台作为其中的重要组成部分也受到了广泛关注。
随着工业互联网平台的推广与普及，越来越多的企业加入了进来，而云计算的应用也逐渐成为了工业互联网平台上的一种趋势。
本文就将围绕“工业互联网平台上云白皮书”展开阐述，分步骤讲解工业互联网平台上云的重要性和应用。
一、云计算的基本概念云计算是一种将计算机硬件和软件资源通过网络服务的方式，按需分配给用户的一种新型的互联网计算模式。
它是一种具有高度可扩展性、可靠性和容错性的计算模式，能够提供强大的数据处理能力和存储能力，也可以提供高速网络服务和分布式计算服务。
二、工业互联网平台上云的重要性随着工业互联网平台的不断发展壮大，如何实现更高效的数据管理与交互成为了一个非常紧迫的需求。
而云计算平台正是以高效、快速、安全等特点成为现代企业建立数据中心、共享资源和信息技术服务的最佳方式之一。
1.降低IT成本工业互联网平台上云可以大大降低企业IT成本，使企业不必购买和维护大量的服务器、存储设备和软件等设备，这些都可以通过云计算平台予以提供。
通过云计算，企业只需按需付费，避免浪费，并可以使IT成本更加透明。
2.提高数据安全工业互联网平台上云可以保障安全性，不仅可以防止数据泄露，同时也可以避免用户信息被不可信系统或黑客攻击。
通过云计算平台，企业可以通过多层数据备份和保护，防止数据丢失和文件损坏，实现数据的高效备份和恢复。
3.提高数据处理效率通过工业互联网平台上云，企业可以实现数据的高效处理和分析。
在云计算平台上，企业可以利用图形处理器和多核处理器，快速分析大量的数据，从而提高生产效率和降低成本。
三、工业互联网平台上云的应用1.生产流程控制通过工业互联网平台上云，企业可以实现对生产流程的全面控制。
通过对云平台上获取的数据进行统计和分析，企业可以更好地把握生产流程，从而实现生产优化和工厂资源的更加优化利用。
工业互联网技术的产业生态和创新体系建设
工业互联网技术的产业生态和创新体系建设随着数字化、网络化、智能化技术的快速发展和广泛应用，工业互联网已经成为我国制造业转型升级的重要方向之一。
工业互联网是指通过网络将生产资源、生产设备、生产信息等有机地连接起来，实现设备与设备、设备与系统、人与系统的智能连接和协同工作，从而实现生产流程的优化、效率的提升和成本的降低。
如何建立一个良好的工业互联网技术的产业生态和创新体系已成为当今亟待解决的问题。
本文将从三个方面入手，探讨如何打造一个优秀的工业互联网领域的创新生态体系。
一、建立开放共享的技术平台在工业互联网技术的产业生态和创新体系建设中，技术平台是非常重要的一环，因为技术平台能够为企业提供开放共享的创新平台，集成数据和资源，使得企业能够快速搭建自己的创新平台。
同时，技术平台还可以提供一些通用的工业互联网技术，例如数据采集、传输、处理、分析、计算、可视化等，从而减少企业的创新成本，提高企业的创新效率。
建立开放共享的技术平台需要达成共识，追求共同的利益和目标。
政府在此过程中可以发挥关键作用，构建政策框架和资金支持。
同时，吸引各方力量参与和支持。
技术平台需要吸引投资方、企业、高校和院所等各方力量加入，共同构建技术平台。
二、建立有利于企业的商业模式工业互联网技术的产业生态和创新体系建设中，商业模式的构建是一项关键的任务。
良好的商业模式可以吸引更多的企业参与，形成强大的合作网络，同时也能够吸引更多的投资和人才。
因此，建立有利于企业的商业模式，对于工业互联网技术的产业生态和创新体系建设至关重要。
在这一方面，政府的作用也非常重要，政府可以出台相关政策，鼓励企业加强合作和联盟，同时也可以通过资金投入、科技招商等方式提升企业的创新意识和创新能力，吸引更多的企业投入到工业互联网领域。
同时，企业也需要自身实力的发挥，发挥优势和特点，设计适合自己的商业模式，同时企业之间也需要形成合作共赢的生态体系。
三、加速人才培养和技术研发在工业互联网技术的产业生态和创新体系建设中，人才培养和技术研发是非常重要的。
工业互联网标识解析安全白皮书(2020)-69页
工业互联网标识解析安全白皮书（20 20 ）
作。在安全方面，解析客户端可以选择是否使用DNSSEC，目 前未提供其它安全保障方案。OID技术已在信息安全、医 疗 卫生、网络管理等领域有应用实践。
EPC技术于1999年由美国麻省理工学院Auto-ID中心 （现为EPCglobal，属于GS1组织）首次提出，EPC标签数据 标准（TDS）规定了其数据格式与编码方案。EPC解析系 统采 用迭代解析方式，同样依托DNS，通过NAPTR记录 完成解 析。EPC系统主要从EPC、EPC标签和读取器、服务 发现、网络信息四个方面增强其安全性。EPCglobal在中 国的分支机 构由中国物品编码中心负责成立，为国际 EPCglobal系统成员 提供服务，负责制定EPC物联网标准以 及EPC码在中国的分 配与管理。
自成立以来，保障技术所始终坚持贯彻落实总体国家安 全观，以护航制造强国和网络强国建设为重点，围绕新一代 信息技术与制造业融合带来的安全需求，以“风险可发现、可 防范、可处置”为保障目标，面向工业控制系统、工业互联网、 工业云、工业大数据、新一代信息技术等领域开展核心安全 技术攻关，2018年以来承担40余个工控安全、工业互联网安 全专项和重大课题，构建保障技术平台和专业技术力量， 有 力支撑主管部门完成工控安全、工业互联网安全等相关监 督 指导工作，帮助工业互联网企业提升安全保障能力。保障 技 术所建立了扎实的技术与服务能力，包括工业信息安 全技术 保障平台建设、工业信息安全实验室建设支撑、工 业互联网 安全技术服务与咨询、工业互联网数据安全监测 与防护、工业数据安全交换共享、工业互联网标识解析建设 与安全认 证、标准研究与对标评估、安全评估评测等。
目录
CONTENTS
一、工业互联网标识解析概述
工业互联网平台安全白皮书
工业互联网平台安全白皮书（报告来源/作者：国家工业信息安全发展研究中心和工业信息安全产业发展联盟）本白皮书旨在共商工业互联网平台安全，共筑产业生态，主要分为六个部分。
第一部分介绍了国内外工业互联网平台发展情况。
第二部分梳理了工业互联网平台安全防护现状。
第三部分分析了工业互联网平台安全需求与边界。
第四部分提出了包含防护对象、安全角色、安全威胁、安全措施、生命周期五大视角的工业互联网平台安全参考框架。
第五部分汇编总结了保障工业互联网平台安全的关键技术。
第六部分从政策标准、安全技术、产业协同三个方面对工业互联网平台安全发展进行展望。
一、工业互联网平台发展情况（一）工业互联网平台概述国际主流工业大国都在大力推进工业互联网建设，并以工业互联网平台为引擎，探索工业制造业数字化、智能化转型发展新模式。
工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。
目前，业界已基本形成智能终端（边缘）+云架构+工业APP的工业互联网平台技术架构，一方面平台承载工业知识与微服务，向上支撑工业APP和云化工业软件的开发和部署，为企业客户提供各类应用服务；另一方面工业互联网平台向下实现海量的多源设备、异构系统的数据采集、交互和传输，支持软硬件资源和开发工具的接入、控制及应用。
随着国内外对工业互联网平台变革性质和重要作用的认识不断深入，制造企业、自动化企业、通信企业、互联网企业等各类主体聚焦自身核心能力，基于公有云、私有云或混合云构建面向不同行业领域、不同技术架构、不同运行模式的工业互联网平台，旨在提升设备连接、设备管理、数据存储及处理、数据高级分析、软件应用管理、平台应用开发、整合集成等服务能力，用于满足工业领域设备产品管理、业务运营优化、社会化资源协作三个方面的需求，以实现降低成本、提高效率、提升产品和服务品质、创造新价值四大成效。
工业互联网边缘计算节点架构白皮书
工业互联网边缘计算节点架构白皮书技术创新，变革未来工业互联网边缘计算节点白皮书参与单位主要内容和定位价值本白皮书是第一本专门介绍用于工业场景的工业互联网边缘计算节点（即：工业边缘节点）的综述性文档，主要内容包括：•历史机遇：“新基建”和”工业互联网+“对边缘计算产业的影响，以及中国标准订立进展•挑战需求：边云协同背景下，工业边缘节点面临的挑战和需求（软硬件两方面）•探索尝试：工业边缘节点已有参考架构，产品现状和应用实践的尝试本白皮书可供对工业互联网感兴趣的终端工厂用户和普通读者快速了解工业边缘节点的概念和作用，把握未来智慧工业的发展趋势和方向；也可供工业互联网的系统集成商和软硬件产品提供商详细了解工业边缘节点的标准化进展、可用软硬件架构和典型产品现状，亦可根据实践案例，开发基于工业边缘节点的新产品和方案。
工业互联网介绍工业边缘节点概述工业边缘节点参考架构工业边缘节点应用实践目录市场趋势及相关政策市场趋势（2018-2020）•工业互联网经济增加值：1.42万亿元，2.13万亿元和3.1万亿元；•同比增长分别为：55.7%，47.3%，47.9%；•占GDP比重：1.5%，2.2%和2.9%；•对GDP增长贡献率：6.7%，9.9%和11%。
•全社会新增就业岗位：135万个，206万个和255万个中国信息通信研究院：2017-2020年我国工业互联网产业经济总体情况相关政策（2020）•十四五规划以及2035远景目标•政府工作报告•中央政治局会议纪要2020年工业互联网政策梳理融合发展及行业标准融合发展•“新基建”七大领域•工业互联网+概念•工业互联网+大数据/5G/人工智能行业标准•CCSA 下设工业互联网特设组ST8•工业互联网边缘计算总体架构与要求•边缘云、边缘网关、边缘控制器的层级化部署架构•“边缘计算标准件计划”中央电视台：“新基建”七大领域定义工业互联网特设组ST8在研标准一览挑战痛点行业共通•跨设备互联互通•跨软件格式互联互通•跨平台数据互联互通•数字化模型搭建迭代•整体安全性和可靠性角色差异•软硬件产品提供商：兼容成本vs.用户体验•系统集成商：标准化利用vs.定制化开发•工厂用户：已有产线利用率vs.柔性生产需求工业互联网介绍工业边缘节点概述工业边缘节点参考架构工业边缘节点应用实践目录作用及价值作用•提供互联互通机制•解决现场连接性问题•支持人工智能部署•支持实时控制部署价值•更快的响应速度•更低的网络使用率•更安全的数据保护•更高的可靠性工业互联网“端-边-网-云”简化模型工业级环境●产品外壳处做增强式设计●抗冲击、抗粉尘、防水防泼溅等。
阿里内部资料！关于supET-打造共生型工业互联网平台生态白皮书
阿里内部资料！关于 supET-打造共生型工业互联网平台生态白 皮书
今天跟大家分享的是阿里内部资料，supET-打造共生型工业互联网平台生态白皮书，下拉文末获取网盘链接 1.工业互联网平台的前世今生 1.1五大挑战
1.2五大认知误区
2.平台定位与建设的七大原则 3.supET - 打造共生型工业互联网平台生态 3.1三大核心工业PaaS
3.2三驾马车驱动平台创新
4.平台未来探索 - 生态、金融、区块链 4.1工业互联网+阿里生态 - 解决平台流量焦虑 4.2工业互联网+金融 - 让中小微企业不再为贷款发愁 4.3工业互联网+区块链
我国工业互联网平台还存在哪些问题，该如何采取有效的措施
我国工业互联网平台还存在哪些问题，该如何采取有效的措施工业互联网平台是工业全要素、全产业链、全价值链连接的枢纽，是实现制造业数字化、网络化、智能化过程中工业资源配置的核心，是互联网、大数据、人工智能和制造业深度融合的生态体系。
中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）作为工业互联网产业联盟理事长单位，高度重视工业互联网平台技术和产业研究，2017年发布《工业互联网平台白皮书》，在凝聚行业共识、加快产学研用协同发展等方面取得显著成果。
近日，中国信通院牵头支撑工业和信息化部编制印发了《工业互联网平台建设及推广指南》（以下简称《指南》），部署未来三年工业互联网平台发展的顶层设计和行动纲领，明确了系统推进工业互联网平台创新发展工作的总体思路、发展目标和主要行动，形成建平台与用平台融合发展机制。
一、为什么要发展工业互联网平台工业互联网平台是新一代信息通信技术和制造技术、工业知识集成创新发展的重要载体，为数据汇聚、建模分析、应用开发、资源调度、监测管理等提供支撑，是工业全要素链接的枢纽和工业资源配置的核心。
平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求，推动制造能力、制造工具、信息技术和人才创意等资源汇聚，促进装备自动化企业、生产制造企业、信息技术企业和互联网企业等在云端集聚，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系和数据科学、工业科学、计算机科学、信息科学等多学科融合体系。
工业互联网平台为制造业转型升级提供新的使能工具。
平台通过智能传感器、工业控制系统、智能网关等技术，采集设备、系统、产品等方面的数据。
基于工业互联网平台将云计算、大数据等技术与工业生产实际经验相结合，形成海量工业数据基础分析能力；把技术、知识、经验等资源固化为可移植、可复用的软件工具和开发工具，构建云端开放共享开发环境；进而为用户提供资产优化管理、工艺流程优化、生产制造协同等各类智能应用和解决方案服务。
工业互联网平台正成为全球新一轮产业变革的重要方向。
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阿里云研究中心 白皮书 系列supET - 打造共生型工业互联网平台生态07 12 13 25前言2009年，阿里巴巴开始自主研发飞天操作系统，云计算开始进入中国制造企业的视野；2013年，淘工厂平台成立，借助大数据与算法成功实现上万家工厂与客户间精准贸易对接，展示了C2M的制造新范式；2017年，阿里云工业大脑问世，并利用工业智能技术为协鑫光伏带来1%的生产良率提升；2018年，阿里云工业IoT平台已与近200家合作伙伴达成合作协议，可支持多达500种工业设备的互联；同年，工业大脑开放平台发布，开放3大行业知识图谱、19个业务模型、以及20多个行业算法模型，不懂代码的工程师第一次可以独立开发企业专属的工业智能应用。
这一座座里程碑看似不相关联，且都按照各自的节奏发展, 但当这些不同的故事线拼接在一起，我们依稀看到了一个带有中国特色的工业互联网平台的雏形，从中可以找到构建平台的关键要素 – 连接、数据、洞察以及服务。
然而，这还仅仅是一个雏形。
工业互联网平台绝非是一个冰冷的技术堆砌，而是一个“有机生命体”，是不稳定的、多变的、并且是模糊化的，且需要不断的新陈代谢。
平台得以持续发展与壮大，核心在于“协作、赋能与共生”。
当平台上成千上万的组织、单元聚合在一起，共享资源、相互吸引、相互补充，形成集体智慧与利益共同体，平台才得以繁荣，同时个体利益也才能得到满足。
正是在这样一个背景下，2018年4月，阿里云牵头联合浙江中控和之江实验室等，启动supET工业互联网平台建设，旨在构筑包容、共赢、开放、协作的工业互联网平台生态，推动云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术与工业的融合，为各行各业的企业提供普惠的、一站式的数字化、网络化、智能化服务，助推中国制造业转型升级。
工业互联网平台的前世今生工业互联网平台的前世今生第一章：工业互联网平台的前世今生来源： 阿里云研究中心图1: 工业互联网平台成熟度曲线来源： 阿里云研究中心图2: 工业互联网平台的飞轮效应0708探究工业互联网平台得以持续发展的核心，在于实现可盈利的规模化商业，商业化逻辑是实现供给侧与需求侧的大规模精准对接，商业增长的计算公式可总结为流量*转化率*复购率，三者间相互作用，形成飞轮效应。
而当前平台普遍遇到的问题一是缺流量，营销与推广方式缺乏有效性、线上与线下服务难以相互引流，平台访问量低，活跃度差；二是仅有的流量缺少购买服务的驱动力，平台上难有能够解决客户核心诉求的爆款工业应用；三是平台服务粘性不足，缺少模式创新，传统项目制做法难以捕捉重复的，经常性平台收入，且获取成本高。
正面的飞轮效应加速平台指数级扩张，而负面的飞轮效应则让平台沦为一滩死水。
(如图2)五大挑战2018年8月2日，苹果公司盘中市值首次破万亿美元，超过埃克森美孚、宝洁和AT&T市值总和。
时隔一月，亚马逊一越成为全球第二家市值过万亿美元的公司。
同时，微软、谷歌、脸书、阿里、腾讯五家公司近年来也常占据全球十大市值公司的五席。
这七家公司的成长经历虽然各不相同，但都被打上了相同的标签 – 互联网平台型公司。
“平台” 作为过去几年最为高频的热词风靡全球。
各行各业的企业都渴望成为平台型公司，渴望借助平台的网络效应获得巨大经济效益，其中包括一家百年的工业巨头 - GE。
2014年，GE推出了全球首个工业互联网开放平台“Predix”, 展示了 “工业+互联网”所释放的1%的威力。
越来越多的工业龙头企业、互联网企业、信息技术企业紧随其后，积极探索工业互联网平台的路径与模式。
据咨询机构IoT Analytics统计，全球上规模的工业互联网平台就多达150家。
在中国，工业互联网平台发展同样呈燎原之势，涌现出许多不同形式的平台以及创新服务。
与此同时，工业互联网被上升到国家战略高度。
从2017年11月，国务院发布的《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，到今年3月工信部的《工业互联网平台建设及推广工程实施指南》再到6月发布的 《工业互联网发展行动计划》，发展工业互联网平台被视为中国制造业转型升级的重要抓手, 为中国制造业提供了绝佳的“弯道超车”的机会。
但不可否认的是，经历过去几年的繁荣发展，工业互联网平台也正进入到瓶颈期。
纵观各大平台，绝大多数离预期的规模化存在很大落差，平台自身造血能力不足，多是靠关联企业与政府输血，真正的商业化运作与盈利遥遥无期。
（如图1），流量复购率转化率平台数字化增长0910探究导致负面飞轮效应的背后原因，可总结为五个方面：/ 重供给、弱需求单纯从供给侧角度进行平台建设，先“盖房子”，再招揽生意，并非以客户实际需求为导向；盲目追求平台的大而全，精耕细作能力不足；只看到客户表象上的的共性需求，却忽视垂直行业的差异化与个性化诉求，没有从客户真实的应用场景出发；此外，平台过度依赖企业自身的存量业务与存量客户跨平台、跨领域服务能力不足，难以吸引跨行业用户上平台、用平台。
/ 平台生态脆弱工业互联网平台不是简单的技术叠加，而是一个巨大的“有机生命体”，包括数据采集商、软件开发商、系统集成商、大数据专家以及制造企业在内的大大小小的组织。
任何一个组织都无法独立生存，组织之间只有积极的交互协作、感染与赋能，才能形成网络效应。
而当前绝大多数平台在生态建设上投入不足，组织间的“责、权、利”不平衡，在商业模式，合作机制与利益分配上存在设计缺陷，这就导致各组织难以共享相同的价值、愿景与目标，上平台的动能没有得到有效激发。
/ 数据破壁难中国制造业异构设备、异构系统问题严重。
设备陈旧难以连接，大部分进口设备通信协议不通，多类应用协议长期并存，兼容难度大。
数据采集精度差数据集成和互操作困难。
这些问题造成高昂的数字化改造成本，大大降低了企业，尤其是中小企业的投入意愿。
/ 知识数字化能力不足中国制造业数据的拥有量与知识转化能力存在巨大的落差。
工业大数据专家算法专家缺口严重，数据分析能力严重不足。
大量的工业技术、知识、经验无法得到沉淀与复制。
而少数掌握核心工业机理知识与工业大数据技术的企业，由于缺乏商业利益驱动，知识付费服务模式不清晰，缺少变现途径，难以做到知识的规模化共享。
/ 核心工业软件空白，、、、消费互联网是做人的连接，人类的本性决定更容易做到求同存异，发现共性，因此消费互联网平台的路径设计往往先横向找共性，再纵向满足差异化。
而工业互联网环境异常复杂，制造业有500多个细分行业，不同业务场景与工业机理的复杂性与巨大差异性，决定了企业在发展工业互联网平台过程中，必须要先学会自我约束，先专注深耕垂直领域的个性化与差异化，才有可能在跨领域间寻求共性需求，提供相对通用的行业解决方案与服务。
/ 不是信息化转型，而是企业的全方位数字化转型平台建设的最大挑战不是数字技术本身，而是打破传统的认知边界，探索背后真正驱动变化的原因。
GE Predix平台的滑铁卢表明，由IT部门/CIO主导的工业互联网平台往往会导致“重IT、轻业务”，信息化技术与业务“貌合神离”。
不仅如此，企业组织、文化、领导力、业务流程、商业模式、冲突管理以及人才培养都是影响平台搭建的“关键参数”，只有企业一把手领导的跨业务数字化转型团队才能成功做到关键参数的整合、优化与重构，并有能力打破长期维持的组织状态与思维惯性，发展出一套区别以往的平台战略逻辑。
/ 工业安全不是掣肘，而是上平台、用平台的动力2011年，伊朗核电站的工业控制系统遭受“震网病毒”攻击，核设施受到严重威胁；2016年，乌克兰电力公司的网络系统遭到黑客攻击，导致大规模的停电。
2017年，WannaCry蠕虫病毒全面攻陷雷诺、日产等工厂，造成巨大损失。
工厂早已不再是与世隔绝的孤岛，物理隔离也绝非世外桃源。
如果依然沿用20世纪的工业安全管理技术来应对21世纪的网络攻击手段，无异于以卵击石。
而成熟的云平台，拥有完备的安全防护体系，可做到设备层、网络层、主机层、应用层、数据层、运营层的全覆盖，且拥有充足的安全技术人员以及24小时响应的安全运营机制，在面对安全攻击时更有经验。
企业需要的只是对企业重要数据做好分级分类，熟悉云平台的安全机制，并加以充分利用，而不是以安全为由，止步不前。
1112来源： 阿里云研究中心图6: 淘工厂平台模式1920·淘工厂 - 打破供给侧与需求侧边界淘工厂开创了C2M新范式。
淘工厂依托1688平台，利用大数据、AI技术做生产企业与海量中小品牌的精准贸易撮合。
通过对淘宝天猫等服装卖家的零售大数据分析，将碎片化、随机性的生产加工需求聚合起来，通过智能供需匹配的算法引擎将同类型需求对接给淘工厂平台上擅长承接这种加工需求的优质工厂，实现最高效的供需匹配。
平台目前已经实现了25000多家服装工厂与120多万买家的精准对接。
案例： 海诺威制衣厂是桐乡一家不到50名工人的代工厂，主要生产羊绒衫、羊毛衫。
基于淘工厂的算法精准匹配引擎，工厂每日接到访问量尽管从每天的几十次减少到个位数，但形成交易的概率甚至可以达到50%以上。
同时，借助平台提供的补货预测功能，可基于淘宝卖家的库存与过去销售数据，预判未来销量，从而指导工厂提前备料，缩短交期。
自从2014年上淘工厂平台以来，公司营业额从1500万元，一跃至2017年的5000万元；回款从过去的2-3个月减少至仅为7天；交货周期从3个月缩短至4天；获客率达到50%。
未来，将会有更多垂直领域的“淘工厂”出现，比如玩具、家居、陶瓷、灯具等行业。
通过基于大数据的精准贸易撮合，有效打破生产端与消费端的信息不对称，让广大的中小微生产企业不再为寻找客源发愁，能够有尊严的生存下去。
·数字孪生工厂将服务体验推向更高水平贸易撮合仅仅是消费互联与工业互联打通迈出的第一步。
以C端客户需求为驱动的C2M生产模式在加速倒逼生产端的数字化升级， 以获得更为极致的服务体验。
supET平台正联合合作伙伴，帮助中小微企业在工厂端低成本部署IOT设备与工业应用，在企业的成本接受能力范围内，做轻量的工厂数字化改造。
当工厂可以数字化映射到supET平台，形成数字孪生工厂，企业便可在平台上调用各种工业智能应用，让生产更透明、决策更优化、服务体验更卓越，比如：智能排产引擎可以实时优化车间的产能排配；智能动态定价/ 工业大脑 – 工业互联网平台的智能引擎工业大脑是阿里云结合云计算、大数据、人工智能以及行业专家经验推出的智能制造解决方案。
工业大脑将生产过程中产生的海量数据与专家经验结合，借助机器学习、深度神经网络等大数据技术对数据进行建模，将碎片化的工业知识与专家经验进行高度抽象与提炼，并传授给机器，让机器来帮助解决日常生产环境当中的问题或是避免问题的发生。
工业大脑在光伏、橡胶、能源、通信钢铁、石化、水泥、高科技等行业所获得的最佳实践证明了其跨界复制能力、认知反演能力、以及只动数据不碰产线的微创能力。