从制造大国到制造强国，这条路中国迟早要走。而工业互联网，作为第四次工业革命的关键基建，几乎是一张绕不开的通行证。
产业的升级不能光喊口号，得找具体的抓手。工业互联网的价值不只是搭个平台帮企业省点成本——更深层的意义在于，它能推动整个制造体系的数字化转型、网络化协同和智能化生产。回看时间线：2012年“工业互联网”概念首次提出，2017年国家层面出台顶层规划，2019年写入《政府工作报告》，2020年工信部又一口气发布20项措施加速推进——工业互联网顺理成章地成了新基建七大方向之一。
发展到现在，工业互联网的建设已经不再只盯着基础架构，而是转向具体的业务场景——聚焦设备物联的数据挖掘和特定场景的深度优化。不过，别以为一切顺风顺水。德州仪器（TI）区域销售经理Vincent指出，绝大多数企业仍然面临三大困难和一个顾虑。
困难一：工业互联网平台能力不够硬。数据采集、分析、服务都得跟上，可设备类型五花八门，通信协议和数据格式千差万别，没有一个低成本的办法把这些设备都连进来。困难二：企业资金投入意愿不足。很多企业还在低价同质化竞争的泥潭里，不愿意花大钱搞信息化改造。困难三：企业缺乏动力。工业互联网还处在早期阶段，投入之后效果和回报都不明显。至于顾虑，集中在数据安全上——财务数据、生产运营数据、管理数据，谁都不敢随便往外放。
用户的迟疑和需求，反而给传统工业基础架构带来了创新机会，同时也抛出了更多设计挑战。这需要集成电路供应商出手，帮工程师在控制器、通信、感应等环节开发更智能的系统。
数据来源不再是痛
工业互联网和传统工厂最大的区别，就是能用数据和机器学习驱动更聪明的系统。数据从哪来？工业现场传感器。传感器的准确度和智能化程度，直接决定了数据的质量。近年来传感器类型层出不穷，而CMOS毫米波雷达技术尤为抢眼。
毫米波雷达工作在60GHz或77GHz频段，能精确测量物体的距离、相对速度和接近角度。相比视觉和激光雷达，它在雨、尘、烟、雾、霜等恶劣环境下表现更稳定，完全黑暗或强光直射下也能正常干活。更妙的是，它可以直接装在无透镜、无通风口的塑料外壳里，很容易达到IP 69K防护等级，还非常耐用。隐私方面也友好——毫米波传感器不收集任何个人身份信息，所以适合用于隐私敏感区域。
一套完整的毫米波雷达系统，包含发射和接收射频组件、天线、时钟等模拟器件，还有模数转换器（ADC）、微控制器（MCU）和数字信号处理器（DSP）。TI的IWRx系列工业毫米波器件，把所有这些东西全部集成在一颗芯片上，甚至还有额外的数字处理资源来做数据聚合、跟踪和分类等任务。数据直接在传感器边缘实时处理，通常不需要额外的处理器。整个产品线覆盖很全，从高性能雷达前端到超高分辨率、低功耗、小尺寸的单芯片方案，都有。
业界还在探索毫米波雷达在工业互联网里的更多用途。两个典型方向是占用检测和机器人技术。占用检测：雷达可以计算一个区域里的人数，跟踪他们的移动轨迹，识别出跌倒等异常动作，甚至在人静止时也能捕捉到心跳和呼吸这样微弱的信号。机器人技术：雷达帮助无人车和无人机躲避障碍物，在人和其他移动物体周围安全导航。毫米波雷达这类传感器，让人机交互更安全，事故更少，智能机械臂、协作机器人、无人工厂等应用才能落地。
忘记通信与处理的痛
传感器和执行器越来越多，整个工厂的通信网络无论规模大小，都需要优化。高度自动化的工厂里，大型现场网络（包括复杂系统、PLC、以及连接外部网络的网关）因数据量暴增和复杂度提升，地位愈发重要。自动化设备之间的通信选择很多：从串行接口（IO-Link、CAN、RS-485）到工业以太网，再到时效性网络（TSN）和单对以太网（SPE）这类新技术。对于基于视觉的工业系统，TI的V3link™串行器和解串器，能用一根超细线同时传高分辨率视频、控制信号和电源。这些方案让工程师的设计灵活性和扩展性更高，能满足眼下行业趋势的需求。
设计工业互联网应用时，第一个头疼的问题就是：要支持哪种工业以太网协议，才能兼容多个现场总线环境？传统做法是加接口或换可互换模块，每多一个决策就多一套硬件设计、更大的物料清单，测试和认证周期也拉长。TI的Sitara™处理器和微控制器，凭借集成的可编程实时单元和工业通信子系统（PRU-ICSS），不需要额外硬件就能支持多协议工业以太网。
最新推出的Sitara AM2x系列MCU，融合了MCU和MPU的优势：MPU级别的高性能Arm® Cortex-R系列CPU内核、大容量RAM、高速信号处理能力，外加高速实时工业通信总线接口；同时又保留了MCU的安全功能和实时外设。低延迟的实时控制和处理，加上PRU-ICSS通信加速模块，工业网络实现起来简单多了。
未来的计算，尤其是机器学习相关的计算，会越来越多地发生在边缘。嵌入式系统需要更高的性能和性价比，同时功耗还不能高。TI的Jacinto™ 7 SoC，集成了A72 CPU、R5 MCU、多核DSP，还有深度学习和视觉处理翻跟斗，以低功耗水平撑起高实时计算吞吐量。客户能用行业标准的AI引擎，在TI的高效深度学习处理器上部署训练好的网络模型。
需要选择正确的合作伙伴落地
工业互联网是个庞大系统，传感、网络传输、执行、机电一体化、功能安全、电气设计……挑战一个接一个。TI推出了一系列高性价比的模拟和嵌入式方案，一方面提供灵活可靠的数据搜集、传输、处理、执行的基础芯片，另一方面通过一站式设计和参考资料，帮中国客户缩短开发周期，尽早抢占市场。
中国是目前全球唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家——41个工业大类、207个中类、666个小类。“十四五”规划和2035年远景目标明确提出“坚定不移建设制造强国、质量强国、网络强国、数字中国”。《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023）》更意味着未来三年是中国工业互联网快速成长期的关键窗口。工信部数据：截至2021年3月底，工业互联网平台连接的工业设备总数已达7300万台，工业应用突破59万个。
TI作为全球领先的半导体公司，提供系统级方案，既能帮工程师提升设计效率，又能加速产品验证和量产。根据2020财年数据，工业市场在TI的五大细分市场中排第一，占比超过35%。恰逢TI进入中国35周年，从第一天起它就一直深耕中国工业市场。随着新基建推进，TI显然会成为中国工业数字化之旅的同行者——品类齐全的模拟和嵌入式产品、本地研发和制造能力、覆盖全国的分销网络，这些硬条件，摆在那。