工业大数据物联网领跑新工业革命

　　世界经济论坛2016年年会聚焦“掌控第四次工业革命”主题。哪些技术将引领第四次工业革命？瑞士冰雪小城达沃斯有不少答案。

　　在最新著作《第四次工业革命》中，世界经济论坛创始人兼执行主席克劳斯·施瓦布分别从物理、数字和生物领域列举了新工业革命中的核心推动技术，分别是无人交通工具（自动驾驶汽车和无人机）、3D打印、高级机器人、新材料、物联网与基因工程。

　　在新工业革命的大框架下，各种技术彼此交融、相互促进。正如没有超级计算能力的出现，就难以实现基因测序；没有人工智能的技术进步，就无法推动高级机器人的发展。

　　美国高通公司首席技术官马修·格罗布在接受新华社记者采访时表示，第四次工业革命绝不仅受一种技术驱动，人工智能与学习算法、高速度与低成本的通信技术将是新工业革命的重要组成部分。

　　以人工智能为例，苹果手机Siri语音控制系统通过预设答案及网络搜索手段实现了初步智能应用。但参加达沃斯年会的科技界人士预测，未来人工智能完全可以实现理解语言、读懂文件、自我学习甚至情感理解。

　　美国脸书公司设在达沃斯的互动体验区展示了人工智能在社交媒体中的应用，如利用人工智能技术自动识别照片主体、人物甚至城市地标，不但能为盲人语音读图，用户还可根据识别的对错给予反馈，帮助提高技术准确率。

　　世界经济论坛会场内，关于脑科学、降低碳排放技术、人类与机器的讨论会如火如荼，一部名为《碰撞》的虚拟现实纪录片吸引了大量政商界精英。

　　据介绍，制片方用16台特殊摄像机在澳大利亚大沙沙漠进行了7天全方位拍摄，随后历时数月将所有影像剪辑成片。体验者将智能手机放入虚拟现实眼罩中作为显示屏，便能获得“浸入式”的实景体验，无论低头、仰望或环顾四周，皆有身临现场之感。

　　这部由三星公司生产的“Gear VR”虚拟现实眼罩售价仅为100美元。虚拟现实纪录片带来的震撼观感，彻底超越了传统的屏幕界限，有望对电影、电视产业带来颠覆式改变。此外，虚拟现实技术还可在军事模拟训练、远程教育等领域大展拳脚。

　　当前，基因突变与某些疾病的关系仍然神秘未知，超级计算可在基因测序、寻找问题基因突变及开发精确药物等方面发挥重要作用。未来基因工程技术进一步升级，将有望通过修改基因回避疑难杂症。

　　清华大学与比尔及梅琳达·盖茨基金会22日还在瑞士达沃斯签署合作备忘录，决定在北京联合成立“全球健康药物研发中心（北京）”，打造高精尖的医药转化创新平台。业界专家认为，借助微软与清华的技术优势，该中心在全球医药研发领域驱动创新的潜能值得期待。

　　比尔·盖茨对新华社记者表示，许多科技领域的创新正在快速推进，数字领域的创新可能继续领跑。电脑认知能力、机器人从事人类工作、物联网以及大数据分析模式，可成为包括医药在内所有行业的基础工具。

　　伴随新技术和创新层出不穷，今年的达沃斯年会吸引了不少初创科技企业前来淘金，众多风险投资与跨国公司也兴趣浓厚。新技术激活新的经济增长点，新工业革命的未来值得期待。

　　大数据可预知未来

　　当前，信息化已经从提升效率的工具转变成为社会发展的基础和支撑，云计算、大数据、移动互联等新一代信息技术打破了原有技术壁垒，形成了新型的产业和商业创新模式，有效降低创新门槛，能够带来更为公平、开放、透明的市场环境，同时也推动数据成为重要的生产资料。

　　工信部信息化和软件服务业司司长陈伟在此前接受媒体采访时曾表示，利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值，推动新一代信息技术与各行业的深度耦合、交叉创新。大数据的发展将对经济社会发展乃至人们的思维观念带来革命性的影响，同时也能够为国家发展提供战略性的机遇。

　　随着我国经济发展进入新常态，大数据将在稳增长、促改革、调结构、惠民生中曾担越来越重要的角色，在经济社会发展中的基础性、战略性、先导性地位也将越来越突出。同时，大数据也将重构信息技术体系和产业格局，也为我国信息技术产业的发展提供巨大机遇。

　事实上，围绕大数据发展的竞争不仅将决定国际信息产业格局，还将深刻影响国家安全与综合竞争力。推动大数据发展，提升我国在大数据技术研发、领域应用、产业发展、安全保障、法律标准、人才培养等方面的总体实力和综合竞争力，是推进我国经济增长和转型升级、促进政府管理和公共治理变革、解决发展方式转变深层次矛盾、实现国家治理能力现代化的有效路径和战略抉择，是助力我国从“数据大国”向“数据强国”转变的必由之路。

　　“大数据是信息化发展的延伸。”中国信息通信研究院移动与大数据部副主任魏凯在接受《经济参考报》记者专访时表示。他直言“大数据”这一概念与日常生活是息息相关的，无论是政府办公、企业运转，还是车间生产、物流运输，每天都有大量的数据生成。当各行各业的数据累积到一定规模，数据存储、管理、挖掘、应用等新技术，就能帮助我们“把握现在，预知未来”。电信运营商就依靠大数据技术，在智能交通、舆情分析、电商精准营销、精准广告等传统业务方面，开辟了新路。

　　我们将更全面地了解正在发生什么，了解身处其中的这座城市，并作出预测性的维护或改善。”魏凯举例，智慧出行或智慧交通，依据的正是运营商的数据，它能够提前告知堵点，让人们有计划地出行，缓解城市道路交通拥堵。“而基于大数据之上的公交一卡通刷卡记录或手机通话等，可以知道某个地点在某个时段人口迁移情况，这个动态的海量信息是人工不可能做到的。”魏凯说。

　　其实，在预知未来方面，腾讯、阿里、百度等大型互联网企业引领着大数据应用的前沿，不仅在社交、电商、广告、搜索等业务上越来越深入地使用大数据技术，还以大数据为核心引擎发展金融、交通、医疗、教育等跨界应用。例如，百度公司利用大数据技术，可以实时展示流感等流行病的动态，预测发病趋势，为应对疫情变化，优化医疗卫生资源配置提供了有力帮助。

　　工业物联网前景广阔

　　制造业涉及从原材料采购到产品生产和销售等进销存各个环节，复杂的生产加工流程使得制造业对信息化系统依赖很深。但由于种种原因，一直以来制造企业并没有最大程度发挥信息化的价值。构建工业物联网平台的核心基础之一是设备资产管理与资产性能的管理变革。机械与设备状况、设备资产性管理及维修优化是三大关注焦点。GE在Predix平台上发布了全球第一个商用资产性能解决方案成为了数字化转型的代表之作。

　企业资产管理以及资产性能管理对于目前制造业的转型和升级关键点。对每一种资产类型，我们都需要能够自动访问、捕获所有要求等级的详细信息。当我们对所有的流程、系统、厂房，实验室，和资产以及相关子部件运行健康和能耗进行实时监测的时候，我们所捕获数据和实现的效率会远远高于通过竖井流程或系统。有了这样的能力，企业才能评估资产绩效，延长资产寿命，简化资产设备管理流程。

　　达索系统的3D建模，商业数据，虚拟星球等科技产品让人们敬畏。本次汉诺威工业博览会上，两家重量级的企业，达索系统与埃森哲咨联合公布了一款在工业数字转型中，企业的开发与实施的产品和方案。开启了IT在制造业开发与实施新探索之路。

　　解决方案以CPS理念为基础，针对非重复性制造企业设计，把工程和生产现场与数字技术相结合，三阶段的方案，从创建打造产品所需的计划中的组装顺序做为开始，然后协助创建及优化，为车间工人制定操作计划，最后创建预设系统，供车间工人生产期间参考。希望这样的方案及产品，可以让制造开发与实施再也不是你我胸口永远的痛。

　　智能制造是机械工程，机械制造生产与信息技术相融合的地方。自2015年汉诺威工业博览以来，IT企业是集成工业网络的核心部分方向越来越明确。以IT为基础的自动化全面解决方案吸引了不少全球IT重量级企业的参与。除了微软，华为，IBM等之外，在本次汉诺威另外一个可谓大出风头的IT巨头当数思科CISCO。

　　思科借助汉诺威工业博览会这一良机，宣布今年将在柏林举办第四界世界物联网论坛。除了与基于云的IoT平台服务Cumulocity的合作方案之外，对于工业以太网标准—Profinet的支持可谓画龙点睛。IT与制造业相结合已初露端，信息化IT企业与制造行企业都要感谢工业物联网的发展，在自动化，信息融合管理，工业物联网安全等多方面有着更加广阔的融合空间。

　　让智能制造成有源之水

　　工业4.0就是利用大数据、物联网，把it（信息技术）和ot（计算技术）结合起来。随时掌握生产信息、性能情况，得到产能跟质量的数据。所以工业4.0的效益非常大，它是一个跨产业、跨供应链、跨价值链的整合。整合内容从软件工具到机器设备到系统集成到产品制造等，定制变得可行，生产具有高度弹性，对生产力有极大提升，是国家强大的一个方向。

　　智能工厂的传感器可以产生庞大的数据量，用数据定义软件、软件定义网络、网络定义资料中心，如此引申就能够整合智能工厂的管理，包括探知、诊断、控管、可视化全方位得以实现。

　　利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，所以制造业企业便可节约大量的成本。

　　消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘、设备调整、原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。

　　过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，工厂的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。

　　从生产能耗角度看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体上大幅降低生产能耗。

　　在工业云平台下，智能制造通过企业本身的智能化、产品的智能化、装备的智能化，让企业转型升级至新业态。如果企业在生产过程中，把所有的研发、工艺、制造以及运维的数据加工到后台，就可以通过互联网和客户沟通产品。

　　企业可以利用数据、互联网和软件做支撑，把装备作为终端去调整或者改变传统模式，数据被软件定义后，企业可以在互联网上抓生产，装备通过互联网的作用，实现了装备自身的智能化。

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