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　　编者按：随着互联网产业的蓬勃发展，越来越多的传统行业正在被互联网技术改变。当前，“软件定义世界、数据驱动世界、自动化接管世界”已成为产业共识，特别是伴随大数据、云计算、物联网技术的应用，“互联网+”时代已经扑面而来，拥抱互联网就是拥抱希望、拥抱未来。

       而从早期的“鼠标加水泥”，再到当下的“互联网+”，工业领域从来未曾远离信息技术革命的每个阶段。尽管如此，工业领域对于信息浪潮下的数字化改造仍然焦虑不安，对于大数据、工业4.0、工业互联网以及智能制造等众多新概念仍然不知所措。不久前，中国工业大数据创新发展联盟专家委员会主任、工信部原副部长杨学山指出，工业大数据的主体是工业，不是大数据，大数据要为工业服务。

       近日，在工业和信息化部软件服务业司、青岛市政府指导下，2015“互联网+”助推产业转型升级发展高峰论坛在青岛召开。此次论坛围绕着“互联网+”，就现代企业如何适应产业发展和变革，如何利用新一代信息技术拓展发展空间等进行了探讨。这些经验的相互启发和交流，对于企业明确未来发展目标，找准方法，推进实施产业转型升级，实现制造强国战略都具有重要而深远的意义。

       从早期的“鼠标加水泥”，再到当下的“互联网+”，工业领域从来未曾远离信息技术革命的每个阶段。尽管如此，工业领域对于信息浪潮下的数字化改造仍然焦虑不安。

       对此，中国工业大数据创新发展联盟专家委员会主任、工信部原副部长杨学山解释为“乱花渐入迷人眼”，是在面对“工业大数据”、“工业4.0”、“工业互联网”，以及“智能制造”、“网络制造”等众多新概念时的不知所措。

       “工业大数据的主体是工业，不是大数据。大数据要为工业服务”。站在一个更加宏观的视角，杨学山指出，技术发展到今天，先进的技术力量已经足以推动工业发展的转型。持续了300多年的工业革命即将变轨，向新轨道行进已是不可变的过程。

       此刻工业要做的不是破釜沉舟、惊险一跳，而是一定要“从昨天的基础上走向明天，这个道叉搬得越稳定越好”。

       A 大数据的基因
       什么是工业大数据，维基百科给出的答案是，“庞大、结构复杂，难以通过现有IT技术与工具处理的数据集”。这种模糊的概念，也导致一百个人似乎有一百个答案。

       在曙光信息产业股份有限公司总裁历军看来，大数据可能就是一本企业陈年老账。历军分享了一个令他感受颇深的案例。

       一家美国高端摩托车制造商，因为其产品是奢侈品所以销售数量有限。不过，在分析了企业沉积的销售数据和几十年的客户信息之后，他们有了一个重要的发现，即“高档摩托车的客户，购买摩托车的冲动大概在24小时就结束了。”

       于是这家企业围绕着这个发现，对生产模式进行了一番改造。他们要在24小时之内使消费者把冲动变为购买现实，不再流失任何一个潜在的客户。

       企业首先是允许顾客在网上定制一个摩托车，用鼠标点击设定自己的喜好，包括颜色、发动机型号，等等。然后在完成付款6个小时之内，通过一个柔性化制造厂完成摩托车的生产，此后再经过12小时智能物流系统进行配送，最后会在24小时之内把这辆车送到用户的家门口，而且是全球范围。

       “这似乎就是未来在新的工业4.0下新的高端制造、先进制造”，历军说到。工业大数据的价值正在显现，也有越来越多的企业嗅到了其中的巨大商机。据了解，目前曙光正在研究向客户赠送EB级存储的可行性，但前提是可以使用上面的数据。

       作为国内为数不多拥有海量互联网数据的企业之一，百度也一直在尝试通过运用大数据的分析服务，与工业以及能源企业进行合作。

       百度研究院大数据实验室科学家沈志勇以风机举例说到，通常风机都是安装在较远的地方，如果风机坏了，维修人员要用一天时间赶过去。设备坏了再修，一些物理系数可能难以挽回，所以这些情况下故障预警是非常重要的。

       那么维修人员能不能预测故障的发生，提前一天就赶过去？沈志勇指出，实际上可以根据以前历史情况做出一个模型，以此判断风机发生故障的时间。如果这个故障在历史上发生次数越多，模型预测就会越准确。

       这只是大数据在工业领域运用的一种尝试，此外类似的设备异常检测的例子，也可以通过大数据的变化捕捉出来，并且在预警故障上表现得会更加容易和积极。他表示，如果运用得当，以后类似“今年年初上海外滩发生的踩踏事件”在技术上完全可以预警并且避免。

       B 大数据的融合
       “工业大数据是工业革命发展以来，在历史长河中一直存在和发展的。”杨学山说，“只是说我们今天有互联网、传感器，使得它对整个行业、企业发展的影响增加了。”杨学山认为，把工业大数据作为能够使企业和行业脱胎换骨的神丹妙药是错误的，这如同画饼充饥，“我可以坦率地说，画一百个这样的饼，有一个饼能落下来就不错了”。 

       在杨学山看来，不同的行业和领域，在整体技术成本进一步上升和社会各种原因的制约下，围绕着核心竞争力、前沿劳动生产力、质量、品牌等这样一些最关键问题，推动制造业一步步走向智能化的就是大数据。 

       杨学山说：“如何把工业大数据变成企业的创新能力才是最主要的环节，也是今天所有企业对数据利用最困难的环节，但当你一旦把这个数据变成创新能力的时候，我相信无论是在工业大数据、工业4.0，还是在智能制造方面，企业都已经站上了一个很高的台阶”。 

       中国是制造大国，但总体而言经过多年的发展，信息化和现代化的水平依旧不高，区域发展参差不齐，仍处于创新能力比较弱、全球产业链的中低端。中国的制造业急需摆脱低端化的羁绊，向拥有核心技术的以创新和质量双轮驱动的高端智能方向发展。那么，利用工业大数据促进传统工业与信息技术的深度融合是中国工业最为紧迫的任务。 

       中国电子学会秘书长、中国首席信息官联盟理事长兼秘书长徐晓兰指出，对于互联网与传统工业，每个国家都试图实现深度融合。如今制造业已成为全球竞争的制高点，美国提出了工业互联网概念，德国提出了工业4.0，相应的企业也在布局制造业的制高点。 
 
     中国制造要向中国智造发展，成为适应和引领经济新常态的根本要求，其中“制造”和“智造”难度是一样的。好在“中国制造2025”与“互联网+”的战略设计为制造业发展指明了方向。
 
     徐晓兰表示，从制造大国向制造强国迈进，要依靠创新、绿色制造、强基工程、智能转型来驱动。大数据驱动中国特色的工业4.0，智能工业时代的来临也助推了工业大数据的应用，成为提升制造业的关键。

       未来智能制造主要的特征是智能互联、人机互联、机器互联。当前人类社会是从IT时代进入到BT时代，未来要进入RT时代，就是机器人的时代，人与机器、机器与机器的互联互通，其中要有一个语境，这就是要建立大数据或者互联互通的标准和规范。 

       她指出，智能制造时代的到来，也意味着工业大数据时代的到来，工业大数据的应用，将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，也是目前全球工业转型必须面临的重大课题。 

       徐晓兰说：“建设中国特色的工业4.0，要解决企业对密集劳动力的过分依赖，降低从生产到销售终端全成本，需借助大数据等新技术推动企业转型，提升生产，制造全流程的数据可视化和透明度，实现生产、制造全流程质量管理，帮助企业更好地满足消费者的需求，就是说以后个性化和定制化的产品，会成为将来制造的主流，是在新一轮全球产业竞争中抢占先机的重要因素”。

       C 大数据的标准 
       从原来的普通机床，到现在的数控机床，都是产品升级换代的智能化。生产过程中，设计、服务、管理等都有各自的智能化。生产过程里面有加工数据、零部件配置关系、变更记录、测试数据、生产设备以及质量控制的数据。所以在每一个生产环里都涉及到大数据，大数据提供了背后的支持使其实现智能化。

       中国电子技术标准化研究院副院长高林认为，大数据的出现应该说标志着信息化进入了一个新的阶段。产品智能化里面有产品的设计、建模、产品结构的数据，这些则是运行过程中的数据。一些新模式里面有个性定制的、需求的及市场营销的数据。管理智能化里面有业务管理、电子商务、市场数据。还有服务、标识、产品的运行等相关数据。这些过程中都要用到大数据。

       工业大数据是新一轮产业革命的重要动力，无论是德国工业4.0，美国工业互联网，以及我国工信部现在牵头做的智能制造整体方案。基本上都是围绕着智能制造展开。

       高林指出，从有限的数字到有限的数据，又从有限的数据向有效的数据进化，从有效数据向大数据进化，最后实现大数据的发展。工业大数据就是服务于制造，我们不能脱离这个背景谈工业大数据，否则会迷失方向。

       大数据是大量繁琐庞杂数据的集成，如何促进其对工业的服务，是不可逾越的一道门槛。

       工业品之间有标准的连接，那么工业大数据也有对标准制定的需求。高林指出，从产业方面而言，智能制造领域大数据的产业发展需要通过标准促进合作。通过制定面向智能制造领域的大数据标准建设，推动国内企业合作，行成合力，尤其是在产业链的上下游和标准化等方面的合作。
 
     在资源方面，数据资源的建设需要从技术方面有规范数据格式、语义、互操作等相关的技术；从管理方面要规范数据共享、获取、管理相关流程，这些都需要标准化的支持。

       而在技术方面，技术创新也需要有数据采集的过程、加工的过程、维护的过程、生存周期等，都需要有相关的标准来支撑。同时，众多数据汇集在一起也有安全的要求，所以要解决工业大数据时代数据开放和数据安全保护之间的矛盾，也需要标准来规范。 

       现阶段，我国工业大数据术语和参考架构，主要是要解决各个制造领域对工业大数据的理解和认识水平的参差不齐，要形成一个公共的语言和参考结构。元数据和标识，主要是要解决各个环节中数据不贯通的问题。 

       下一步，国家相关部门则需要关注工业大数据的标准制定，立足于工业大数据的本质，关注于技术、数据、安全、过程。从术语、参考架构到数据质量，再到检索、分析的过程。安全方面隐私保护、信息安全，面向过程的采集、存储、加工、维护、生存周期等，这样的标准需要得到重点考虑。

       D 大数据的转型 
       “眼下‘互联网+’炙手可热，互联网+制造业，互联网+智慧医疗，互联网+农业等，而这些都和一个资源分不开，那就是数据。”工业和信息化部信息化推进司产业信息化处处长王建伟表示，对于工业大数据的理解也锁定为“两化”的深度融合。 

       据了解，今年9月相关部门将会派出一个政府考察团，此行的考察目标就是对中德工业4.0进行交流，以此推进国内的工业转型升级。 

       目前，工信部已经确定要把“中国制造2025”作为“两化”融合的主线，同时把智能制造作为主攻方向，把实现重大智能装备和产品的自主可控为突破点，以推广普及智能工厂作为切入点，以提升制造业研发、生产、管理和服务的职能化水平作为重点。 

       此外，国家相关部门还计划组织实施智能制造行动计划。首先是制定重大智能装备自主发展路线，其次加快发展大宗消费型智能产品，开展行业智能工厂应用示范，开展智能示范城市的建设。由此也不难看出大数据与智能制造，将会在未来的工业领域占有举足轻重的地位。 

       对于标准化问题，王建伟指出，要实现智能制造，必须标准必须先行，要围绕完善制造业创新和标准化体系开展工作。同时还要不断完善我国制造业创新体系和综合标准化体系，建设智能制造人才培养体系，打造制造业竞争新优势，从而实现中国制造业由大到强的转变。 

       “‘两化’融合管理指标体系，这个标准和ISO9000一样，是一个通用的管理标准，但是它的层次要高。ISO9000是质量体系标准，而‘两化’融合管理指标体系是战略性的定位，四大核心、九大原则，最终目的是要打造新型工业。”王建伟说。 

       早在互联网刚刚兴起的初期，中国的最早电子商务网站8848某位高管，在一次讲演中曾经颇为兴奋地宣布，新的技术正在渐渐成熟，捕捉人们网购的习惯和特性即将变为可能。十几年过去了，8848早已淡出了人们的视线，而这项技术正如火如荼广泛地应用到了几乎所有的电子商务交易之中。O2O（线上线下交易）就是其典型的代表。 

       王建伟说：“过去，实体店卖东西不可能登记每天客户是男的、女的，年纪大的还是年纪轻的，卖多少也不会这样记录。但在互联网上，从你点击浏览这个产品开始就可以记录，包括购买的数量、时间，购买行为、购买习惯都会留下来，这就是大数据积累，使互联网精准化，互联网的交互、精准、普适，是其最基本的特色。” 

       他指出，“互联网+”发展到最后沉淀下来的就是大数据，不断地实现精确计算及推送。制造业智能转型催生了工业大数据、工业云时代，事实上无论工业4.0还是智能制造，还仅仅是物质和数字融合的开始，随着科技的迅猛发展，数字将进化为大数据的知识，知识进一步结合云，形成思想，思想即意识，所以，工业云和工业大数据也是智能制造的核心竞争力。 
 
      据介绍，工信部准备在今年编制《互联网与工业融合创新指导意见》，以及《工业大数据指导意见》、《工业云发展指导意见》等。 

       王建伟指出，围绕“两化”深度融合，相关部门出台了《加快推进“两化”深度融合五年行动计划2013~2018》，成立了中国工业大数据创新发展联盟，研究制定促进工业大数据创新发展指导意见，开展大数据行业创新应用试点建设，研制新一代信息技术行业创新应用模型，开展制造服务新业态培育工程，制定智能制造关键人才培养计划。 

       下一步，相关部门还准备研制新一代信息技术行业创新应用模型，届时平台上将聚集3万多家企业，为集团企业、大型企业、中型企业，以及小微企业，提供可落地的“两化”融合的新思路。此外，还将开展制造服务新业态培育工程，结合互联网与制造业融合以及智能制造转型发展趋势，把服务型制造发展作为制造业转型升级的核心任务，作为转型及政策支持的重点方向。