定位、數據、技術及生態，浪潮袁誼生談工業互聯網如何落地

5月27日消息，2019數博會，在由中國國際大數據產業博覽會組委會主辦、中國信息通信研究院承辦的工業互聯網應用發展論壇（IAF）上，浪潮集團執行總裁、浪潮雲董事長兼CEO袁誼生針對工業互聯網落地過程發表演講。

袁誼生認為，工業互聯網落地要經過三步走。

一是明確工業互聯網的功能定位。工業互聯網落地的第一步，是我們要明確到底要做什麼。袁誼生認為，工業互聯網有很多的功能定位，大企業與中小企業的需求各不相同。

二是在實施過程中，重視數據上雲的種類和全面性。工業互聯網實施的一個重要因素是讓計算機識別、理解數據，而未來上雲的數據種類越多、數據量越大，對未來智能的發展，對計算機智能優勢發展的基礎就會越牢。要用大數據湖的技術去推動工業互聯網，而不是用傳統的數據孤島去做。

三是充分利用AI等智能工具。利用AI智能工具，積極學習，通過數據湖積累的數據進行深度挖掘、分析，找到能給我們帶來增值和賦能的功能點，不斷提升智能雲，最終實現企業的增值，而不是只為數字化而數字化。數字化不管是帶來降本還是增效，可以挖掘更大的價值，這是我們推動產業核心的目的。

最後，他認為，單獨一個企業沒辦法發展好工業互聯網，必須構建生態體系，這是工業技術平台的核心支撐。（本文首發鈦媒體，作者/趙宇航）

以下為袁誼生演講全文，略經鈦媒體編輯：

各位領導、各位嘉賓大家下午好！我們上午講了工業互聯網落地應用談了三點認識，主要講了工業互聯網。今天下午是叫做應用論壇，主要講一下在工業互聯網落地過程當中結合實踐應該注意一些什麼問題。

充分明確工業互聯網落地的定位?

第一，（企業）在推動工業互聯網落地時，會面臨很多數字化轉型內容，可以說，工業互聯網是數字化轉型的代名詞。我們在實施工業互聯網時，首先要把工業互聯網定位搞清楚。

工業互聯網有很多的功能定位，如果我們想為一個大型企業做工業互聯網，首先要把自己的業務創新作為一個工業互聯網平台，把自己的能力進行提升。在這個定位下可以把工業互聯網做成開發創新平台，這一平台是面向企業做的。

如果我們想為中小企業、行業打通工業互聯網平台，為行業更多企業提供服務，那麼就變成了業務承載平台和公共服務平台，這個工業互聯網落地的時候不單單是自己企業進行服務的，我們需要來給行業或者跨行業、跨區域、跨領域進行。

總而言之，工業互聯網落地的第一步，是我們要明確到底要做什麼。

選擇過程當中我們應該從兩個緯度進行思考。一個是應用範圍：工業互聯網涵蓋很多範圍，從設備、工業產品、管理流程、產業鏈、資源生態管理，這是應用範圍。二是是應用深度：整個接入層面，首先把物理世界進行還原，進行一個設備的接入。這其中就涉及到如何讓計算機設備、系統來認知這個世界。這時必須引入智能去學習，不斷學習通過機器進行實時控制和自動化處理的虛擬世界的轉化。最後要進行決策，明確我們做工業互聯網的範圍——我們到底要做什麼？這是我們清楚工業互聯網這個平台應該有什麼功能。

重視數據上雲的種類和全面性，構建工業大數據湖

第二個，構建雲上服務即「數據 模型=服務」。要推動設備上雲，推動產品上雲，通過系統上雲以後把物理世界變成在集團裡面的虛擬世界。這是我們做的數字化轉型的基礎。

我們不能讓計算機來識別所謂物理環境，計算機無法像人一樣去識別。但我們的目的是讓計算機推動（生產力）。這個時候，我們就要重視數據上雲，特別是數據種類和全面性。上雲的數據種類越多、數據量越大，對未來智能的發展，對計算機智能優勢發展的基礎就會越牢。

來源@浪潮雲

因此要構建工業大數據湖。就是把原始的數據未經過任何加工的數據都可以放在工業互聯網平台上，由智能化工具對數據進行提煉和加工，而不是實現提煉過的數據進行分類、再放到大數據平台上。我覺得要用大數據湖的技術去推動工業互聯網，而不是用傳統的數據孤島去做。我們要清楚我們涉及的數據的種類和範圍要做到什麼程度，這是我們要關注的問題。

充分利用AI等智能工具

再有了上述這樣大的數據後，就要充分重視AI智能的工具，利用積極學習、深度學習，接受多種的框架，通過數據湖積累的數據進行深度挖掘、分析，找到能給我們帶來增值和賦能的功能點。通過這個方式、通過這個模型，一個是數據資源，一個有AI的認知能力和大數據的處理能力、學習的決策能力，不斷提升我們的智能雲，這樣最終實現企業的增值。

我們目的是要給企業帶來增值，而不是只為數字化而數字化，數字化不管是帶來降本還是增效，可以挖掘更大的價值，這是我們推動產業核心的目的。

構建生態體系，是工業技術平台的核心支撐?

另外，構建工業互聯網不是某一個企業可以做的，大家要有一個生態體系的建設。構建生態體系我覺得工業技術平台是一個核心支撐。

現在我們要有一個工業的開源PaaS平台，我們在很多APP開發很多組件方面可以給大家提供通用的微服務架構。大家可以通過這個架構和組件可以迅速開發app，並能夠部署在雲上給大家提供服務、部署在工業互聯網平台上供更多的合作夥伴調閱。這也就意味著，整個實踐過程當中，數字化轉型使整個IT開發模式發生變化了。

再談到工業互聯網平台應用，目前我們就在做這樣一個案例——機床檢測，我們在現場，對機床轉速的監控進行邊緣計算，實現了用演算法取代人、以達到監控的作用。但是對轉頭實時運算的數據在現場，只能在很短的時間裡保存，我們要把大量的數據傳到雲上做，通過雲上分析轉頭什麼時間段會出現轉速的超標，或者影響產品的成品率相關。這是我們通過轉速發生的時點和出現次品率的時點建立數據關聯，這種數據關係的分析用公有雲強大能力去做。

來源@浪潮雲

通過這一案例我要表達的是，這些應用要求我們做雲邊協同進行合作。因此，大家在線上做什麼、雲上做什麼、如何做，需要做整合規劃。同時，一些關鍵數據不能直接上雲上，還要存在私有雲的應用，雲的建設要面臨混合雲的管理。這裡面要清晰哪些現場做的和雲上做的有不同。不是所有的事都雲上，不是所有的事都在線下。

工業互聯網平台有什麼？那麼上述這樣一個機床監測的App，實際上就可以推動整個工業互聯網的普及，使更多企業通過服務的形式能改進自己的產業升級，不用說自己去重頭開發一個App出來。這一塊浪潮我們願意通過智能工廠的經驗，也有對企業服務的經驗，最終推動公有雲跟大家合作。

最後希望浪潮雲跟大家共同合作，推動中國工業、中國實體經濟高質量發展。

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