2017年10月，華能集團(tuán)CIO朱衛(wèi)列一行人受邀到美國,、日本GE公司訪問,。他們參觀了GE的Predix項(xiàng)目，也就工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的一些話題與GE公司的專家進(jìn)行了深入的探討,。在交流中,，華能在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的思考和實(shí)踐，給GE的專家留下極深刻的印象,?；貒螅珿E主動(dòng)找到華能,，希望在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目上進(jìn)行深入的合作,。

華能集團(tuán)是我國大型能源央企，也是“五大四小”發(fā)電集團(tuán)中“五大”之中的排頭兵,。

2017年,，華能集團(tuán)6495.94億千瓦時(shí)的發(fā)電量位居五大發(fā)電集團(tuán)第二，旗下電力產(chǎn)業(yè)包括火電、水電,、風(fēng)電及太陽能等多種類型,，電廠遍布全國。其主營(yíng)業(yè)務(wù)為電力,，同時(shí)擁有強(qiáng)大的煤炭產(chǎn)業(yè)以及交通運(yùn)輸產(chǎn)業(yè),，產(chǎn)業(yè)遍布電力、煤炭,、運(yùn)輸,、科技、金融等板塊,。

從現(xiàn)實(shí)來講,，華能這類電力企業(yè)屬于流程型制造業(yè)，業(yè)務(wù)屬性十分特殊——設(shè)備運(yùn)行不能停止,，而且這類連續(xù)生產(chǎn)的流程型企業(yè)所產(chǎn)生的不間斷生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),，與離散型制造業(yè)在流水線上所生產(chǎn)出來的數(shù)據(jù)，在體量和質(zhì)量上天差地別,，使用目的也頗有不同,。

中國華能集團(tuán)有限公司信息中心處長(zhǎng)郭森對(duì)鈦媒體記者解釋道：“連續(xù)性企業(yè)在生產(chǎn)上與離散型企業(yè)的業(yè)務(wù)流程不一樣。構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng),，首要任務(wù)上是要區(qū)分制造業(yè)中的流程型企業(yè)和離散型企業(yè),。”

圖：例如火力發(fā)電機(jī)組和水輪發(fā)電機(jī)組,?；鹆Πl(fā)電機(jī)組是以煤炭、油類或可燃?xì)怏w等為燃料,，加熱鍋爐內(nèi)的水,，使之增溫，再達(dá)到一定壓力的蒸汽推動(dòng)蒸汽輪機(jī)進(jìn)而帶動(dòng)發(fā)電的機(jī)組發(fā)電,。水輪發(fā)電機(jī)組則是水電站引用的水流經(jīng)過水輪機(jī)時(shí),，將水能轉(zhuǎn)換為驅(qū)使機(jī)械旋轉(zhuǎn)的機(jī)械能；發(fā)電機(jī)又將機(jī)械能轉(zhuǎn)換為電能而輸出,。

公眾比較熟悉的汽車,、家電、裝備生產(chǎn)企業(yè)都屬于離散型制造業(yè),，流程型企業(yè)包括石化,、石油、冶金,、電力,、鋼鐵和電解鋁等等,，這類企業(yè)的特點(diǎn)是生產(chǎn)過程連續(xù)、完整,，企業(yè)體量大,、資產(chǎn)密集，數(shù)據(jù)海量,、連續(xù),，影響力相對(duì)較大。但就其中的發(fā)電行業(yè)來說,，所涉及的生產(chǎn)技術(shù)專業(yè),、復(fù)雜,，而且,，不同類型的發(fā)電設(shè)備運(yùn)行方式也不同。另外,，預(yù)知工業(yè)設(shè)備的健康狀態(tài),，在設(shè)備出現(xiàn)故障之前進(jìn)行檢修，對(duì)于電力企業(yè)的意義大,。

就拿跳機(jī)事故（即機(jī)組非計(jì)劃停運(yùn)）來說,，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到了跳機(jī)事故，再對(duì)這一數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析,，事故已經(jīng)發(fā)生,。而只有做到提前發(fā)現(xiàn)問題，避免故障的發(fā)生,，才是建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)真正的目的,，然而要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，靠的是工業(yè)大數(shù)據(jù),、人工智能——一句話靠工業(yè)智能化,。

要實(shí)現(xiàn)上述功能與目標(biāo)，正是朱衛(wèi)列所屬的團(tuán)隊(duì)的夢(mèng)想,。

2009至2012年,，朱衛(wèi)列帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開始在華能集團(tuán)進(jìn)行ERP建設(shè)，集中,、統(tǒng)一的ERP在國內(nèi)大型中央企業(yè)的成功建設(shè)為華能的信息化建設(shè)帶來了許多贊譽(yù),。

2012年他們開始思考：后ERP時(shí)代干什么？經(jīng)過一番調(diào)研,，他們把目標(biāo)放在了生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的應(yīng)用上,。

2015年，華能建立起初步的數(shù)據(jù)平臺(tái),，數(shù)據(jù)涵蓋了華能8大電廠的全部生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),，每臺(tái)火電機(jī)組就有上萬個(gè)測(cè)點(diǎn)，按秒級(jí)傳輸數(shù)據(jù)，他們請(qǐng)來不同專業(yè)的工程師對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,，嘗試建立由專業(yè)工程師分析數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)分析與診斷中心”,。

但同時(shí)，他們也遇到了一些問題：“第一,，當(dāng)分析報(bào)告遞交給電廠技術(shù)人員時(shí),，得到的反饋并不好，分析的太透徹了,，而且是事后挑毛病,。第二，數(shù)據(jù)量太大,，幾個(gè)電廠的數(shù)據(jù)都分析不過來,，那要是全集團(tuán)那么多機(jī)組，靠專業(yè)工程師拼人頭看來不行,?！?/span>

由此也引發(fā)了大家進(jìn)一步的一些思考：能否像360分析電腦病毒那樣，靠算法直接診斷出工業(yè)設(shè)備的問題,？能否用軟件,、算法直接挖掘、分析生產(chǎn)數(shù)據(jù),，并直接為生產(chǎn)一線的工程師提供設(shè)備診斷信息,，而不是事后提供分析報(bào)告？

為解決上述問題,，2016年,，朱衛(wèi)列團(tuán)隊(duì)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上進(jìn)一步推出了基于發(fā)電廠設(shè)備機(jī)理模型和大數(shù)據(jù)、人工智能的算法平臺(tái)和相關(guān)應(yīng)用,，并于2017年初將相關(guān)應(yīng)用部署到一些水電廠,、風(fēng)電廠，后期又在此基礎(chǔ)上開發(fā)出火電廠的應(yīng)用,。

“我們沒有想到的是：這幾年我們?cè)谛畔⒒I(lǐng)域的嘗試,，把我們推送到了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0的高度，因?yàn)槭潞笪覀儼l(fā)現(xiàn)美國的GE公司也在開發(fā)我們類似的平臺(tái)與應(yīng)用,，而GE公司將這一項(xiàng)工作稱為‘工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)’,，于是我們將此項(xiàng)工作更名為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)?！?/span>

朱衛(wèi)列解釋道：“我們還發(fā)現(xiàn)我們這次的開發(fā)內(nèi)容與建設(shè)工作不止在華能可以應(yīng)用,，而且可以輕易的推廣應(yīng)用到其他流程型企業(yè)中，這就有了攜手共建新時(shí)代國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的提法”,。他們的團(tuán)隊(duì)渴望建立一個(gè)更大的生態(tài),，共同建設(shè)國家級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),，這是他們的理想與夢(mèng)想。

至此,，歷時(shí)5年時(shí)間,，華能的團(tuán)隊(duì)在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了一次由傳統(tǒng)的管理信息化到生產(chǎn)數(shù)字化的騰挪，使信息化與工業(yè)化真正實(shí)現(xiàn)了深度融合,，然而更重要的是他們?cè)谟幸鉄o意之間一腳跨入了工業(yè)智能化的門檻,，成為第四次工業(yè)革命的探索者。

這就是華能團(tuán)隊(duì)讓GE工程師感到刮目相看的由來,。

“2017年,，華能的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊(duì)開始將一些水電廠、風(fēng)電廠實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入集團(tuán)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),，結(jié)合發(fā)電企業(yè)設(shè)備機(jī)理模型與大數(shù)據(jù),、人工智能等技術(shù)在發(fā)電廠節(jié)能降耗、設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估等等方面都取得了初步的效果,，同時(shí)也在實(shí)踐中摸索出了一套對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理論思考：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該具有兩大核心屬性,。

• 第一大屬性是互聯(lián),，即連接設(shè)備、人與企業(yè)之間的互聯(lián),?；ヂ?lián)說起來容易，做起來難,，因?yàn)檎l都希望獲得別人的數(shù)據(jù)，而自己的數(shù)據(jù)就不那么愛共享了,。所以互聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)調(diào)互聯(lián)，有互聯(lián)才能共享,。未來工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè),，我們需要更多的實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備之間的互聯(lián)，更多的進(jìn)行企業(yè)之間的互聯(lián),，跨平臺(tái)的互聯(lián)。

  
  

• 第二大屬性是智能,?！爱?dāng)全世界上千億個(gè)設(shè)備連在一起時(shí),，沒有人工智能，很難玩的轉(zhuǎn),?！敝煨l(wèi)列感慨道，未來的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該將智能屬性作為核心內(nèi)容,，通過工業(yè)大數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)理模型和機(jī)器學(xué)習(xí),、算法模型來實(shí)現(xiàn)智能化,，幫助人類做出決策。

因此，新一代工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心引擎應(yīng)該是人工智能,?！叭绻覀儼丫Ψ旁谶h(yuǎn)程控制、ERP上,，去對(duì)第三次工業(yè)革命進(jìn)行大量補(bǔ)課,，那將很容易喪失引領(lǐng)第四次工業(yè)革命的機(jī)遇”。

華能的團(tuán)隊(duì)清晰的認(rèn)識(shí)到這一歷史機(jī)遇,，認(rèn)識(shí)到未來工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基本屬性是智能,，所有的應(yīng)用開發(fā)就圍繞著這一核心技術(shù)展開。

華能的團(tuán)隊(duì)在人工智能“感知,、認(rèn)知,、決策”的三段式范式理論，開發(fā)出了對(duì)應(yīng)這三個(gè)功能的KDM,、KKM和KAM（統(tǒng)稱KXM）技術(shù)產(chǎn)品,，并在技術(shù)路線上創(chuàng)建了標(biāo)準(zhǔn)范式的產(chǎn)品。

下面我們來具體看一下KXM整套技術(shù)產(chǎn)品是怎樣的,。

具體而言,，KXM整套產(chǎn)品分別對(duì)應(yīng)了人工智能的感知,、認(rèn)知和決策三個(gè)功能的集成。

1,、感知部分,，即信息獲取和信息處理。

感知單元的關(guān)鍵技術(shù)用到了大數(shù)據(jù),、物聯(lián)網(wǎng),、邊緣計(jì)算及數(shù)據(jù)鏡像。在源數(shù)據(jù)上,，通過接入各種通信終端和源數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取,，并進(jìn)行轉(zhuǎn)換、清洗和整理,，最終通過數(shù)據(jù)編碼存儲(chǔ),，利用各種通訊協(xié)議進(jìn)行統(tǒng)一采集。

“為什么要進(jìn)行這一步,？我們的電廠遍布全國各地,，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫來至不同國家，不同廠商,，產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)不同,。我們需要解決對(duì)不同數(shù)據(jù)的獲取的問題?！倍鳮DM就承擔(dān)起獲取數(shù)據(jù)的作用,，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)設(shè)備的數(shù)據(jù)“感知”：

• 具有豐富的工業(yè)通信規(guī)約和數(shù)據(jù)庫接口,，使數(shù)據(jù)采集的工作標(biāo)準(zhǔn)化,，降低了數(shù)據(jù)采集成本；

  
  

• 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通,。未來無論再開發(fā)任何應(yīng)用,，均不必再采集數(shù)據(jù)，減少實(shí)施成本,；

  
  

• 實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的采集,、清洗、預(yù)處理和邊緣計(jì)算,；

• 實(shí)現(xiàn)設(shè)備,、傳感器的統(tǒng)一編碼，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的識(shí)別,，為后續(xù)引入算法平臺(tái)和人工智能技術(shù)奠定數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ),。 

 有了KDM并將數(shù)據(jù)采集鏈接到網(wǎng)上，實(shí)際上就建立“數(shù)據(jù)流”,，也可以稱之為建立了“數(shù)據(jù)平臺(tái)”,。

2,、認(rèn)知部分，通過數(shù)據(jù)計(jì)算構(gòu)建模型,。

“認(rèn)知是人工智能的核心,，也是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能屬性的技術(shù)關(guān)鍵?！敝煨l(wèi)列認(rèn)為,。

“流程型企業(yè)有著天然的工業(yè)大數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)以前受到技術(shù)的限制,，應(yīng)用開發(fā)的功能很有限,，現(xiàn)在我們用人工智能等技術(shù)手段，將工業(yè)大數(shù)據(jù)中相關(guān)量引入,，就可以解決工業(yè)中的許多問題,。”能否建立良好的模型,，并使之實(shí)用化,、產(chǎn)品化，在這方面華能已經(jīng)先行一步,。

華能靠KDM采集到數(shù)據(jù),，靠KKM獲得應(yīng)用模型，據(jù)了解所謂“數(shù)據(jù)雙胞胎”就是靠KKM計(jì)算得到的,。

建模的過程需要?jiǎng)?chuàng)新,，以前我們也建模，但那時(shí)僅僅是按照機(jī)理模型來建,，工業(yè)領(lǐng)域各種物理參數(shù)太多,，而且是非線性的，光靠機(jī)理模型不夠,，有了工業(yè)大數(shù)據(jù),，新的算法，就可以在原來的基礎(chǔ)上開創(chuàng)出一條新路,。

“華能沒有放棄機(jī)理模型,，而是要更好地將機(jī)理模型與相關(guān)性大數(shù)據(jù)有機(jī)的結(jié)合起來”。

3,、決策部分,，通過輸出單元，以決策支持系統(tǒng)的形式輸出給決策者,。HTML5頁面的開發(fā)和運(yùn)行,、交互和展示KDM、KKM數(shù)據(jù)等功能,；

在將數(shù)據(jù)匯聚到KDM平臺(tái)軟件后,，集中通過數(shù)據(jù)加工KKM算法平臺(tái)進(jìn)行計(jì)算,，最后通過KAM展示平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)展示。華能把這套系統(tǒng)做成了產(chǎn)品化,。只需在每個(gè)電廠（即節(jié)點(diǎn)）安插一個(gè)小盒子,，花上半天或一天的時(shí)間調(diào)試，就可以隨時(shí)讀取數(shù)據(jù),。華能的團(tuán)隊(duì)希望未來通過產(chǎn)品化開發(fā),，減低在企業(yè)的實(shí)施量，達(dá)到高效智聯(lián)的目的,。

按照朱衛(wèi)列團(tuán)隊(duì)的分析,，未來的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的智能應(yīng)用可以細(xì)分到設(shè)備，可以跨企業(yè),、跨行業(yè),，甚至?xí)貥?gòu)制造業(yè)生態(tài)。倘若把產(chǎn)業(yè)全部聯(lián)結(jié)起來,，對(duì)整個(gè)工業(yè)制造產(chǎn)生的價(jià)值不可估量,。

利用工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，可以為流程型企業(yè)實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)功能：

• 對(duì)工業(yè)設(shè)備的健康狀態(tài)進(jìn)行診斷,，從而做到故障預(yù)警,，為狀態(tài)檢修提供決策依據(jù)；

  
  

• 節(jié)能降耗,。流程型工業(yè)均是大系統(tǒng),，每節(jié)約一度電、一克煤,，匯聚到一起均會(huì)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益,；

  
  

• 解決生產(chǎn)過程中的難題與痛點(diǎn)?！爱吘故谴蠊I(yè),，系統(tǒng)非常復(fù)雜，各種難點(diǎn),、痛點(diǎn)很多”朱衛(wèi)列介紹道。

例如在發(fā)電成本中,，燃料成本占了60-70%左右的份額,。為了降低成本，火電廠往往采用將不同質(zhì)量,、不同價(jià)格的煤進(jìn)行配比后摻燒,，但選用哪幾種煤搭配燃燒燃料成本最低？以往這項(xiàng)工作靠的是實(shí)驗(yàn),，實(shí)驗(yàn)成本動(dòng)輒幾百萬,，而且靠實(shí)驗(yàn)得出的摻燒比例僅僅是離散的幾個(gè)點(diǎn),。幾百萬的成本就可以節(jié)省下來。

如今利用電廠已有的機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù),，結(jié)合模式識(shí)別,、人工智能算法，計(jì)算出影響發(fā)電機(jī)組運(yùn)行效率的十幾個(gè)關(guān)鍵特征指標(biāo),，便可以指導(dǎo)電廠調(diào)整相關(guān)量,，從而提高摻燒煤種的運(yùn)行效率。而且通過對(duì)于數(shù)據(jù)的分析,，系統(tǒng)還一舉解決了鍋爐爐膛中控制火焰中心的問題,，可以避免一邊水冷壁溫度不夠，而另一邊過熱的問題,。

類似的應(yīng)用還有許多,、許多。比如發(fā)電過程需要將煤塊磨成煤粉,，然而何時(shí)向磨煤機(jī)中加入鋼球,，加入多少鋼球才能使磨煤機(jī)工作最省電。對(duì)于這樣的應(yīng)用以前根本沒有手段,，現(xiàn)在靠工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合,，我們找到了解決方案。

 “沒有想到離散型企業(yè)也需要這個(gè)應(yīng)用,，他們是希望將這個(gè)功能應(yīng)用到鋁礦石等等粉碎機(jī)中,。看來人工智能在工業(yè)中的應(yīng)用會(huì)層出不窮的,?！敝煨l(wèi)列高興的說，未來工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的智能應(yīng)用是一片藍(lán)海,。

什么是特征值？

通俗來說,，就是當(dāng)某個(gè)數(shù)據(jù)在發(fā)生變化時(shí),，總有一個(gè)關(guān)系值是不會(huì)變化的。郭森用通俗的案例解釋：譬如人類身體狀況的身體質(zhì)量指數(shù)“BMI”,。這一指數(shù)為身高處以體重的平方（W／H2）,，一些機(jī)構(gòu)用這一指數(shù)來衡量人類的健康狀況。比如,，他們認(rèn)為BMI在18.4-24.8之間,，人類處于最佳健康狀態(tài)，而低于18.4則會(huì)被認(rèn)定是營(yíng)養(yǎng)不良、高于24.8是過于肥胖,。

也就是說,，當(dāng)特征值超出正常范圍時(shí)，我們可以認(rèn)定是發(fā)生了異常,。同理,，在生產(chǎn)過程中，也會(huì)有若干個(gè)這樣影響結(jié)果的數(shù)據(jù),。郭森介紹道,。

“特征值一般都應(yīng)用在語音識(shí)別、圖像識(shí)別,，比如車牌識(shí)別,、人臉識(shí)別等等，但我們將這一概念應(yīng)用到工業(yè)領(lǐng)域”朱衛(wèi)列回憶道,?！皞鹘y(tǒng)的控制理論與實(shí)踐中，用的是溫度,、壓力等等測(cè)量量直接報(bào)警,。但我們是將這些測(cè)量量經(jīng)過計(jì)算后，給出設(shè)備的特征值,，利用特征值緩變率進(jìn)行報(bào)警”,。

而特征值的實(shí)踐結(jié)果如何？郭森為鈦媒體講述了一個(gè)有意思的案例：“比如在水電上,，我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了提前預(yù)測(cè)故障的發(fā)生,。在2017年一天，某個(gè)水輪機(jī)頂蓋水平振動(dòng)緩變率等幾個(gè)指標(biāo)發(fā)現(xiàn)異常,，我們通過算法平臺(tái)得出結(jié)論‘10日內(nèi)可能出現(xiàn)故障’,，當(dāng)時(shí)一線老員工都不信，結(jié)果之后對(duì)水輪機(jī)組水下部分進(jìn)行檢查,，果然發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)輪一個(gè)葉片出現(xiàn)了小塊脫落,。”

目前通過實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)算法平臺(tái),，水電的發(fā)電機(jī)已涵蓋128個(gè)特征值，故障診斷達(dá)28個(gè)；燃煤火電已發(fā)現(xiàn)包括風(fēng)機(jī),、磨煤機(jī),、鍋爐等設(shè)備的100多個(gè)特征值。通過涵蓋上述百余個(gè)特征值,，華能生產(chǎn)實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)算法平臺(tái)已經(jīng)在水電,、風(fēng)電、燃煤火電中實(shí)現(xiàn)異動(dòng)監(jiān)測(cè),、故障診斷等功能,。

“他們都說人工智能有時(shí)候看起來就跟算命的一樣?！惫d致盎然地回憶道,。

如果你讀懂了上述KXM的架構(gòu)可以知道，這是一個(gè)分布式,、去中心化的架構(gòu),，這就是華能所提出的星云架構(gòu)：

• 任何端節(jié)點(diǎn)是數(shù)據(jù)原點(diǎn)，可以是設(shè)備,，也可以是工業(yè)企業(yè),；

  
  

• 節(jié)點(diǎn)既是數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，也是計(jì)算后的新數(shù)據(jù)原點(diǎn),；

  
  

• 每個(gè)應(yīng)用均是采集端節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的,，應(yīng)用部署只能是分布式；

  
  

• 任何平臺(tái)只能對(duì)部分企業(yè)和應(yīng)用,，所以不存在統(tǒng)一平臺(tái),，分布式是基本形態(tài)；

  
  

• 端節(jié)點(diǎn),、節(jié)點(diǎn)很像恒星與行星,，應(yīng)用把節(jié)點(diǎn)與端節(jié)點(diǎn)聯(lián)系在一起；

  
  

• 高層次應(yīng)用相當(dāng)于恒星之間的架構(gòu),，從而共同組成星云架構(gòu)

星云架構(gòu)指出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有無限延展的連接屬性,，讓數(shù)據(jù)可以在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)中有效、受控的流動(dòng),，并在每個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算,。“關(guān)鍵是在節(jié)點(diǎn)計(jì)算后的數(shù)據(jù)又可以在受控中再次被其他節(jié)點(diǎn)利用,?！敝煨l(wèi)列強(qiáng)調(diào)道。

在訪談中,，朱衛(wèi)列一再強(qiáng)調(diào),，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更強(qiáng)調(diào)人,、機(jī)、物的全面連接,。星云架構(gòu)也可以看作多平臺(tái)之間的互聯(lián)形式,，要通過企業(yè)、行業(yè),、設(shè)備間的數(shù)據(jù)流通,，實(shí)現(xiàn)價(jià)值資源的交換。

目前,，他們將人工智能未來在流程型企業(yè)的應(yīng)用分成了幾個(gè)等級(jí)：從設(shè)備級(jí)的應(yīng)用,，到子系統(tǒng)級(jí)的應(yīng)用，再到系統(tǒng)級(jí),、由企業(yè)到行業(yè)級(jí),，由區(qū)域到跨區(qū)域。如此眾多的智能應(yīng)用必然需要分布式,、呈網(wǎng)狀分布的星云架構(gòu)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),。

在朱衛(wèi)列眼中,，一些企業(yè)強(qiáng)調(diào)做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，實(shí)際上是期望通過拓展平臺(tái)來延伸自己企業(yè)的勢(shì)力范圍,，通過數(shù)據(jù)壟斷達(dá)到壟斷服務(wù)的目的,，這種思想與互聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)的“共享”理念根本就是相悖的。一些國外企業(yè)了建立自己的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),，建立集中的數(shù)據(jù)湖,，讓其他企業(yè)將生產(chǎn)數(shù)據(jù)傳到他們的數(shù)據(jù)湖和平臺(tái)上，實(shí)際證明這條路行不通,。

“我們是站在整個(gè)工業(yè)的角度看待這個(gè)問題的,。”朱衛(wèi)列說“如果能建立一個(gè)良好的機(jī)制（商業(yè)模式）,，整個(gè)生態(tài)便可自發(fā)的,、積極主動(dòng)的成長(zhǎng),，所有在內(nèi)的實(shí)體都可通過自己在生態(tài)中的相應(yīng)位置獲取相應(yīng)的價(jià)值”。

實(shí)際上,，華能的這一套星云化工業(yè)智能生態(tài)體系還在創(chuàng)建初期,，但已經(jīng)可以看到一些具體的成果了,。

無論是開發(fā)成本,、還是實(shí)施成本，較之國外的產(chǎn)品成本差異簡(jiǎn)直是太大了,?！爱a(chǎn)品自主可控是我們的又一大優(yōu)勢(shì)”華能團(tuán)隊(duì)的同事自豪的說。

人類歷史上有三次工業(yè)革命,，分別是機(jī)械化,、電氣化、計(jì)算機(jī)誕生帶來的自動(dòng)化,。前三次工業(yè)革命中國沒有趕上,。靠改革開放,，我們開始追趕,，今日的中國在工業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)是世界第一制造大國，在智能領(lǐng)域,、互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的技術(shù)儲(chǔ)備雖然與美國有一定差距,，但差距在逐漸縮小。

進(jìn)入21世紀(jì)的今天,，我們迎來了第四次工業(yè)革命,，中國也第一次與美國、歐盟,、日本等發(fā)達(dá)國家站在同一起跑線上,，我們應(yīng)該珍惜并把握這次歷史機(jī)遇，努力創(chuàng)新,、引領(lǐng)第四次工業(yè)革命,。

未來的華能團(tuán)隊(duì)，依靠著他們天然擁有的大數(shù)據(jù)資源,、幾十年來在工業(yè)領(lǐng)域積累的設(shè)備管理知識(shí),，加上對(duì)人工智能的技術(shù)應(yīng)用，相信他們將如虎添翼,。創(chuàng)新引領(lǐng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和第四次工業(yè)革命,，這是時(shí)代賦予我們的責(zé)任與使命。