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嘉賓觀點(diǎn)：
1、我們現(xiàn)在需要一個(gè)數(shù)字化能力，叫"全局協(xié)同，敏捷響應(yīng)，動(dòng)態(tài)優(yōu)化，泛在感知和智能決策"，我們需要數(shù)字化時(shí)代更為快速敏捷響應(yīng)市場能力，用戶需求能力可以實(shí)現(xiàn)全局智能化決策能力。
2、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系有三個(gè)要素，網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、安全，網(wǎng)絡(luò)連接是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)是核心，是數(shù)字孿生的閉環(huán)，是IT和OT融合智能化閉環(huán)。
3、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供一個(gè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型的方法論和路徑，工業(yè)智能是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)在的必然的基因或者一個(gè)要素，要實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)所追求的這些價(jià)值和目標(biāo)，必然必須有工業(yè)智能在里面去實(shí)現(xiàn)。無論是哪個(gè)行業(yè)，無論是每個(gè)行業(yè)哪一個(gè)環(huán)節(jié)都是要的。
4、誰可以在這樣一個(gè)數(shù)字浪潮中能夠獲勝？與以前不同的是，那些具有創(chuàng)新能力的傳統(tǒng)企業(yè)，可能會(huì)在這個(gè)數(shù)字浪潮起主導(dǎo)地位。
余曉暉先生
各位下午好，很榮幸跟大家分享工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展態(tài)勢，以及我們的一些判斷。今年是很有意義的一年，現(xiàn)在講第四次工業(yè)革命，但同時(shí)也是互聯(lián)網(wǎng)誕生的50周年。我們再看新的產(chǎn)業(yè)革命，這里面有很多技術(shù)，當(dāng)然毫無疑問是數(shù)字浪潮中的數(shù)字技術(shù)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍然是主要方向。
我們把中國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)分成兩部分，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化占GDP7.1%，這個(gè)比重基本上是，如果說20年前，其實(shí)這個(gè)相對中國新興產(chǎn)業(yè)是7%，并沒有很大變化。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化比重是27.6%，大概是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化比重3倍多。
其實(shí)往前追溯十多年，我們產(chǎn)業(yè)數(shù)字化比重和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化比重一樣，在過去十幾年中，我們可以看到數(shù)字技術(shù)，信息技術(shù)不斷發(fā)展創(chuàng)新和突破，它是我們產(chǎn)業(yè)革命一個(gè)先導(dǎo)性和戰(zhàn)略性技術(shù)，作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場，信息技術(shù)要使所有傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。
什么是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化？是指在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)部門，無論是制造、交通，當(dāng)我們投資于信息通信技術(shù)所獲得那部分經(jīng)濟(jì)匯報(bào)占GDP比重，這就是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。毫無疑問，數(shù)字經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主戰(zhàn)場應(yīng)該是國家的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，尤其是工業(yè)。
這是中國信息通信研究院發(fā)布《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)2.0》的業(yè)務(wù)視圖（詳情查看：《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)2.0》解讀PPT版），我們分幾個(gè)方面，這里面有產(chǎn)業(yè)和國家層面觀察的，有從CEO維度去看的，也有從CIO視角去看的。其實(shí)我們中國講信息化，好像日本也講信息化，歐洲和美國都沒有這個(gè)詞。還有很大的不同在于，我們現(xiàn)在處于一個(gè)快速變化的非常不確定性的新世界，新產(chǎn)品，新商業(yè)模式，新的市場顛覆者不斷出現(xiàn)，我們很難想到，這是很大的變化。
無論是國家還是一個(gè)企業(yè)，或者說一個(gè)行業(yè)，面臨的問題是我們可能在一個(gè)高度不確定性的，快速變化的這樣一個(gè)世界里，我們重新思考需要什么樣的能力應(yīng)對這樣的挑戰(zhàn)，我們需要更快速響應(yīng)市場，我們需要對整個(gè)全局進(jìn)行智能化決策，所以從一層一層往下去說，對于國家來說，回答的都是最基本的發(fā)展問題。
我們現(xiàn)在需要一個(gè)數(shù)字化能力，叫全局的協(xié)同，敏捷響應(yīng)，動(dòng)態(tài)優(yōu)化，泛在感知和智能決策，我們需要數(shù)字化時(shí)代更為快速敏捷響應(yīng)市場能力，用戶需求能力可以實(shí)現(xiàn)全局智能化決策能力。
當(dāng)我們把工廠體系全部連接起來的時(shí)候，看看我們能帶來什么？右邊是參考架構(gòu)的圖，我們把左邊連接起來以后就會(huì)發(fā)現(xiàn)，我們通過連接能獲得所有數(shù)據(jù)，就有可能感知物理世界，物理資產(chǎn)。這里面如果能夠感知物理資產(chǎn)，建立數(shù)字模型，在數(shù)字模型里可以把工業(yè)機(jī)理和數(shù)據(jù)科學(xué)結(jié)合在一起，在上面分析優(yōu)化，然后回過頭來可以優(yōu)化物理世界，物理資產(chǎn)。
這基本上是信息物理系統(tǒng)CPS基本原理，我覺得也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)基本原理，也是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基本原理。我們可以優(yōu)化設(shè)備，是一個(gè)車間，是一個(gè)企業(yè)，是一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈，也可以是制造業(yè)。這是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)很重要的一個(gè)基礎(chǔ)和判斷，我自己覺得這也是當(dāng)前數(shù)字浪潮、數(shù)字革命里面基本的原理。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系有三個(gè)要素，網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、安全，網(wǎng)絡(luò)連接是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)是核心，是數(shù)字孿生的閉環(huán)，是IT和OT融合智能化閉環(huán)。
今天想討論工業(yè)智能，工業(yè)智能如何實(shí)施？在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)里面最重要的一個(gè)考驗(yàn)，智能來源于我們對數(shù)據(jù)，對工業(yè)對象的建模所形成，所以左邊講數(shù)據(jù)是核心，右邊講模型，這基本上是一個(gè)對數(shù)據(jù)智能的基本認(rèn)識(shí)。
下面這個(gè)圖提到的平臺(tái)，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能可以在公有云上部署的平臺(tái)，也可以是在企業(yè)層面部署的平臺(tái)，同樣可以在車間層面，通過系統(tǒng)部署這樣一個(gè)智能。
數(shù)據(jù)智能部署可以分成3個(gè)層面，我可以在邊緣實(shí)現(xiàn)，也可以在企業(yè)側(cè)，也可以在云端，這樣就構(gòu)成平臺(tái)體系，從邊緣到企業(yè)到產(chǎn)業(yè)，通過這樣的方式作為一個(gè)載體實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)智能，回到應(yīng)用我們可以看到，這個(gè)圖還是蠻有意思的，我們看看國內(nèi)外實(shí)踐差別。
我們分析大概國際上跨國企業(yè)，這個(gè)包括美國、歐洲、日本、德國，這些企業(yè)和中國企業(yè)實(shí)踐，不僅僅只是跨國企業(yè)，也包括中小企業(yè)。大體上這個(gè)分布，中國和國際上并沒有本質(zhì)差別，國際上做的我們也做，比例上稍微有點(diǎn)差異。我們看國際上其實(shí)做的比例最高的是資產(chǎn)優(yōu)化，是設(shè)備產(chǎn)品或者說是以設(shè)備為中心的優(yōu)化，包括設(shè)備和產(chǎn)品的優(yōu)化，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景里面比較多的。
第二個(gè)是生產(chǎn)優(yōu)化，生產(chǎn)優(yōu)化更多是在生產(chǎn)層面把過去自動(dòng)化怎么賦能，變的更智能化所形成的方式。資產(chǎn)優(yōu)化除了產(chǎn)品本身，意味著很多模式，另外就是應(yīng)用管理，比如生產(chǎn)、產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈資源配置等等。
中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景應(yīng)用中，資產(chǎn)優(yōu)化也是挺高的，但并不是最高的，因?yàn)橹袊鴽]有完成工業(yè)3.0或者甚至2.0的很多方面。另外，企業(yè)運(yùn)營管理、產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值優(yōu)化中國很高，意味著有可能：中國的工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值鏈資源配置不夠優(yōu)化，包括金融體系對工業(yè)支持，所以，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供新的可能，我們可以開展持續(xù)優(yōu)化。
還有一種是中國消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)模式，對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展有很大啟發(fā)意義，這部分是中國特別高的部分。如果從平臺(tái)角度我們再把它展開，我們把它分為三個(gè)層面，中間一層是通過數(shù)據(jù)智能，也就是現(xiàn)在講的工業(yè)智能，我們通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能用起來，優(yōu)化我們生產(chǎn)和經(jīng)營管理各方面，在往上可以把時(shí)間資源配置，優(yōu)化調(diào)配，實(shí)現(xiàn)新的商業(yè)模式創(chuàng)新，這個(gè)方面國際上也好，中國也好，大企業(yè)做了很多，中小企業(yè)也做了很多。
底下這部分是解決補(bǔ)課問題，對中國企業(yè)來說我們很多信息化基本的東西都沒有完成，特別是中小企業(yè)，比如說可能沒有ERP，也沒有信息管理系統(tǒng)。很多企業(yè)沒有能力，沒有技術(shù)沒有資金做這個(gè)工作，這是中國面臨很大問題，我們?nèi)绾巫龅?？所以很大程度上可以通過新模式，比如說云化模式去實(shí)現(xiàn)，這是可以推動(dòng)中小企業(yè)做的工作。
還有一個(gè)是中小企業(yè)做的比較多的，就是我?guī)退ㄟ^工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和平臺(tái)獲得發(fā)展關(guān)鍵資源，如何幫他拿到訂單，怎么幫他獲得金融資源，這是目前做的很多案例，創(chuàng)新蠻多的。
其實(shí)中國需求是非常多元化，各個(gè)區(qū)域之間發(fā)展也是非常不平衡的，所以我們既有和國際上跨國企業(yè)做的一樣的事情，我們也有自己一些獨(dú)特的部分。
回到今天的主題，工業(yè)人工智能，其實(shí)今天來了很多大咖，我們把工業(yè)智能分成三階段，從機(jī)械規(guī)則，到專家系統(tǒng)，機(jī)器統(tǒng)計(jì)分析，現(xiàn)在是把深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜，結(jié)合在一起生成一個(gè)新模式。
我們把計(jì)算復(fù)雜度和不確定性如果做兩個(gè)維度，我們發(fā)現(xiàn)專家系統(tǒng)適合于規(guī)則很確定情況下，也不需要很強(qiáng)的計(jì)算能力，我們用專家系統(tǒng)，如果機(jī)理不是很確定的話，可能不需要強(qiáng)計(jì)算能力，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)就可以實(shí)現(xiàn)。
有兩個(gè)比較新的方法，一個(gè)是知識(shí)圖譜，可能是機(jī)理上比較簡單，但是復(fù)雜度很高的場景；還有一個(gè)是深度學(xué)習(xí)，適用于那些機(jī)理上不清楚，需要非常算力的場景。如果展開來說，我們每個(gè)里面涉及到的技術(shù)，這些技術(shù)我們會(huì)發(fā)現(xiàn)有很多其實(shí)已經(jīng)應(yīng)用很多年的這種分析技術(shù)，現(xiàn)在仍然在工業(yè)場景依然非常有用。
還有一部分我們以前沒有做的，深度學(xué)習(xí)技術(shù)，我們拿過來試圖解決我們一些新的問題，是不是這樣還需要業(yè)界的探索。專家系統(tǒng)是解決低復(fù)雜度的問題，這個(gè)比較成熟，比如說很多規(guī)則，這些模型，如果了解的話，實(shí)際上去做是非常管用的方法，不需要那么強(qiáng)的算力，也不需要很復(fù)雜的分析。
比如說傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，在目前工業(yè)智能部門超過一半傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，通過數(shù)據(jù)分析，但是不需要像深度學(xué)習(xí)這么多的訓(xùn)練，這么多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去構(gòu)建，可以解決不確定性的問題，這個(gè)是目前做的比較多的。很多時(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn)，我們?nèi)フ{(diào)研工業(yè)智能的時(shí)候發(fā)現(xiàn)很大一部分并不是現(xiàn)在看到的深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，很多是過去已經(jīng)在用的東西。
深度學(xué)習(xí)應(yīng)用方面，比如說產(chǎn)品檢測、生產(chǎn)安全里面，我們已經(jīng)可以考慮用深度學(xué)習(xí)解決這個(gè)問題。還有知識(shí)圖譜，尤其像商業(yè)智能和供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理里面做的比較多，中國這方面有蠻多實(shí)踐。
其實(shí)，現(xiàn)在這4種方法并不能解決所有問題，很多場景很難使用低成本可解釋的方式去實(shí)現(xiàn)，這里面會(huì)做一些新發(fā)展，比如說要縱向組合，基于機(jī)器學(xué)習(xí)里面，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，各種組合，提供知識(shí)化能力。還有橫向的，比如說機(jī)器學(xué)習(xí)和供應(yīng)鏈知識(shí)結(jié)合在一起的時(shí)候，其實(shí)是比較有效的，我們已經(jīng)知道工業(yè)機(jī)理再去做數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，效率會(huì)更高一點(diǎn)。
這是面板缺陷的檢測，這個(gè)也是用的機(jī)器視覺，加上邊緣計(jì)算的方式，是用的這種機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，也是目前做的挺好的。還有很多新模式不斷推出來，這是我們做的工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新大賽，第一階段做的是設(shè)備健康管理，利用現(xiàn)在數(shù)據(jù)去訓(xùn)練的時(shí)候，已經(jīng)可以找到很好的辦法去解決這個(gè)問題。同時(shí)，我們還面臨很多問題，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性不能滿足；可靠性方，我們還有很多挑戰(zhàn)沒有解決，我覺得工業(yè)智能雖然有比較長的歷史，但現(xiàn)在仍然是比較初期的階段。
我認(rèn)為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供一個(gè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型的方法論和路徑，工業(yè)智能是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)在的必然的基因或者一個(gè)要素，要實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)所追求的這些價(jià)值和目標(biāo)，必然必須有工業(yè)智能在里面去實(shí)現(xiàn)。無論是哪個(gè)行業(yè)，無論是每個(gè)行業(yè)哪一個(gè)環(huán)節(jié)都是要的，最后來說，誰可以在這樣一個(gè)數(shù)字浪潮中能夠獲勝，可能與以前不同的是，那些具有創(chuàng)新能力的傳統(tǒng)企業(yè)，可能會(huì)在這個(gè)數(shù)字浪潮起主導(dǎo)地位。
以上就是我簡要分享，謝謝大家。
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