樹根互聯(lián)的技術(shù)體系，新任CTO如何解讀,？

 文 | 王金旺 

2015年3月22日,，在“2015中國IT領(lǐng)袖峰會”上,，馬化騰、李彥宏,、楊元慶,、馬云、雷軍等一眾IT界大佬就“風口”一說進行了激烈爭論,，也是在這場峰會上,，形成了后來的「風口論」。

無論是隨后的人工智能,、物聯(lián)網(wǎng),、5G，還是AR/VR,、智能音箱,、智能家居，都是風口上的新興產(chǎn)物,，這些也都是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的風起云涌,，似乎與傳統(tǒng)制造業(yè)無半點關(guān)聯(lián)。

2019年,，有所不同的是,，這陣風吹到了制造業(yè)，在國內(nèi)制造業(yè)整體效益欠佳的情況下,，數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級似乎成為國內(nèi)制造業(yè)尋求突破口的一個重要方向,。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念一時成為2019年最熱的一個“風口”。

當這樣一個風口彌散著“提質(zhì)增效”,、甚至“彎道超車”的味道時，整個市場興奮了起來,，數(shù)百家平臺型企業(yè),、數(shù)千家相關(guān)生態(tài)企業(yè)開始狂歡，尤其外加國家政策的推動,，包括互聯(lián)網(wǎng),、制造業(yè)巨頭紛紛涌入，行業(yè)內(nèi)也不斷出現(xiàn)初創(chuàng)企業(yè),。

然而,，傳統(tǒng)制造業(yè)面對當下這一風口時，雖然心底也有小興奮,，但多數(shù)還是保持了一貫的謹慎,。

畢竟，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展仍處于早期階段,，需要怎樣的投入,？能為制造業(yè)企業(yè)帶來什么？鮮有人能夠給出準確答案。

面對這樣的時局,，作為平臺型企業(yè)的典型代表之一,，脫胎于三一重工的樹根互聯(lián)已經(jīng)布局多年。而作為曾在IBM中國研究院有11年大數(shù)據(jù)方面工作經(jīng)驗的樹根互聯(lián)新任CTO黃勝博士,，在近日接受雷鋒網(wǎng)專訪時,，就樹根互聯(lián)的技術(shù)體系進行了梳理，并對制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型變革面臨的問題,，給出了自己的答案,。

管理產(chǎn)品研發(fā)體系、技術(shù)架構(gòu),，接下來的主要工作計劃是梳理一個更高效,、更適合平臺生態(tài)運營的研發(fā)體系，以此為我們賦能的客戶持續(xù)輸出技術(shù)能力,。

這是樹根互聯(lián)新任CTO黃勝博士入職一個月后,，首次對外接受雷鋒網(wǎng)采訪時，對自己這一CTO的職能及接下來工作計劃做出的總結(jié),。

樹根互聯(lián)由三一重工物聯(lián)網(wǎng)團隊組建,，是一家平臺型創(chuàng)業(yè)企業(yè)。作為一家擁有制造業(yè)基因的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺型典型企業(yè),，樹根互聯(lián)無論是在企業(yè)架構(gòu)上,，還是在技術(shù)架構(gòu)上都很有代表性。

相較而言,，在IBM中國研究院曾從事過SaaS平臺構(gòu)建工作,，擁有7年數(shù)據(jù)管理、2年區(qū)塊鏈工作經(jīng)驗的黃勝博士,，多少會給樹根互聯(lián)帶來些許不同,。

對于樹根互聯(lián)當下產(chǎn)品體系，黃勝將其梳理為「平臺+2+2」這樣一個發(fā)展戰(zhàn)略,。

「2+2」是指樹根互聯(lián)的四個應(yīng)用產(chǎn)品：能源管理,、資產(chǎn)管理、后市場服務(wù),、產(chǎn)業(yè)鏈金融,。“這些都會以服務(wù)的形式提供給用戶，而這就需要搭建一個服務(wù)中臺,，以更好,、更快地去服務(wù)我們這些客戶。”

「平臺」則是指樹根互聯(lián)的核心產(chǎn)品,，根云PaaS云平臺,，也是樹根互聯(lián)的服務(wù)中臺,。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，這一平臺目前已經(jīng)迭代到第三個大版本（根云3.0）,，采用微服務(wù)+容器技術(shù),，核心架構(gòu)主要包括三層：設(shè)備接入層、云管理平臺,、PaaS平臺,。具體這一平臺的詳細介紹參見雷鋒網(wǎng)此前專訪報道《兩輪億級融資后，樹根互聯(lián)要將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶向何處,？》,。

在制造業(yè)行業(yè)中,，一般分為兩大類：離散工業(yè)和流程工業(yè),。

相較而言，流程工業(yè)對生產(chǎn)計劃管理,、工藝流程成熟度,、自動化水平等方面要求更高。因而,，起步階段,，國內(nèi)多數(shù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的目標領(lǐng)域還是相對較為簡單的流程工業(yè)。

黃勝告訴雷鋒網(wǎng),，“樹根互聯(lián)目前專注于離散工業(yè),。”從某種角度而言，這自然也與其自身基因有一定關(guān)系,。

總體來講,，我們會在離散型制造業(yè)企業(yè)中，從企業(yè)整個產(chǎn)線的產(chǎn)能,、能耗表現(xiàn),，設(shè)備賣出后的后市場服務(wù)維度，去對企業(yè)及其設(shè)備進行賦能,，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，實現(xiàn)降本增效,。

具體到樹根互聯(lián)「2+2」中的能源管理,，黃勝表示，“在實際產(chǎn)線中,，樹根互聯(lián)為每一臺生產(chǎn)設(shè)備安裝了一個電表,，通過電表可以知道每臺設(shè)備的能耗情況，甚至可以反向知道設(shè)備的開工情況,。這樣就可以監(jiān)控設(shè)備的生產(chǎn)效率,。例如一些設(shè)備在整個生產(chǎn)過程中的某些環(huán)節(jié)沒有在生產(chǎn),，也沒有消耗，這時候就可以暫停為其供應(yīng)相應(yīng)的輔料,，相應(yīng)的成本也可以因此降下來,。”

這樣的方案同樣在樹根互聯(lián)今年3月結(jié)項的廣東蒙泰車間動力系統(tǒng)（空壓機）數(shù)字化改造中有應(yīng)用。

空壓機是氣動控制系統(tǒng)主要（氣源）動力核心,，據(jù)悉,，傳統(tǒng)空壓機由于無法根據(jù)車間需求變動準確調(diào)節(jié)設(shè)備參數(shù)，只能依據(jù)工人經(jīng)驗判斷,，造成生產(chǎn)車間存在壓縮機群配置不合理,、運行負載不匹配等問題，這也使得空壓機成為占據(jù)很多工廠每年50%—60%能耗成本的“吃錢”設(shè)備,。

廣東蒙泰就是這樣一家以空壓機為輔助設(shè)備支撐車間動力控制系統(tǒng)的化工材料生產(chǎn)廠家,。然而，24小時不停機的生產(chǎn)方式讓廣東蒙泰生成車間的壓縮機及其制冷系統(tǒng)組成的動力控制系統(tǒng)每年的能耗巨大,。據(jù)統(tǒng)計,，廣東蒙泰全廠的年能耗總額在1680萬元左右，其中控制車間的年能耗高達800余萬,，約占全廠每年能耗的50%,，這也成為廣東蒙泰在當下企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中首要考慮的問題。

2018年12月,，廣東蒙泰與樹根互聯(lián),、廣東盈迅達成合作協(xié)議，開始對廣東蒙泰空壓機進行能耗管理升級,。據(jù)樹根互聯(lián)官方表示,，從2018年12月11日項目啟動到2019年8月3日項目驗收，在合作過程中,，樹根互聯(lián)主要做了三方面工作：

• 增設(shè)PLC集控空壓機組,，聯(lián)動控制空壓機、水泵和制冷系統(tǒng),；

• 通過與樹根互聯(lián)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)進行數(shù)據(jù)交互,，實時采集設(shè)備運行數(shù)據(jù)，將控制系統(tǒng)接入樹根互聯(lián)云平臺,；

• 基于云平臺構(gòu)建空壓站和制冷站的大數(shù)據(jù)分析模型,，就地優(yōu)化控制系統(tǒng)。

正是基于這三項改造,，使得廣東蒙泰可以結(jié)合車間的實際生產(chǎn)需求,，匹配輸出壓縮空氣量，及冷凍水的溫度和流量,。據(jù)官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,，在同一工況下實現(xiàn)單位能耗由過去的0.15kwh降低到0.135kwh,，每年節(jié)約至少77萬元能耗成本，而如此直觀的節(jié)能降本投資回收期只需要0.65年,。

此外,，基于樹根互聯(lián)云平臺，廣東蒙泰可以實現(xiàn)通過PC端和移動端對設(shè)備進行實時監(jiān)管,，隨時追溯設(shè)備歷史狀態(tài),，實時處理設(shè)備故障報警并遠程控制設(shè)備啟停。

這一應(yīng)用案例中,，通過增設(shè)自動化,、數(shù)字化設(shè)備采集數(shù)據(jù)，通過云平臺進行數(shù)據(jù)分析并決策響應(yīng),，是當下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用初期大量在做的工作,，這樣的工作一方面在彌補國內(nèi)制造業(yè)信息化不足，另一方面通過加入當下較為成熟的物聯(lián)網(wǎng),、云計算技術(shù),，從而實現(xiàn)兩條腿快走。

當然,，國內(nèi)制造業(yè)與國外存在的差異使得數(shù)字化工作難以“小跑”突破,，雙線部署所需要的成本代價，以及當下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)暴露出的網(wǎng)絡(luò),、安全,，以及企業(yè)內(nèi)部IT、OT整合問題,，需要工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和制造業(yè)企業(yè)雙方消化,。

樹根互聯(lián)現(xiàn)在會做數(shù)據(jù)分析,、做AI算法,，但其實在當前階段，AI算法并不是行業(yè)最需要的,。

對于“AI算法熱”,，黃勝持有自己的觀點。

“在當下工業(yè)領(lǐng)域中,，從提高工業(yè)效率上來講,，將數(shù)據(jù)接上來，基于基本采樣數(shù)據(jù)做一些基本的分析,，通過基本的統(tǒng)計分析、查詢分析,，就已經(jīng)可以把工業(yè)效率提高很多,。”黃勝告訴雷鋒網(wǎng),，“其次，當數(shù)據(jù)量積累到足夠大之后,，才可能實現(xiàn)深度挖掘和分析,，而不是一上來就講大數(shù)據(jù)、做深度挖掘,，其實這更是一個學術(shù)和媒體講得比較多的概念,。”

基本上，查詢性分析已經(jīng)可以帶來很大的價值,，這一塊首先要做好,。

這是黃勝在采訪中多次向雷鋒網(wǎng)強調(diào)的一個觀點。

當然,，無論是前瞻性考慮,，還是產(chǎn)業(yè)更深緯度布局，用于工業(yè)品缺陷檢測的圖像,、視頻的深度學習算法,，以及尚處研究階段的、應(yīng)用更廣泛的預(yù)測性維護相關(guān)AI算法也都是目前不容忽視的,。

“樹根互聯(lián)內(nèi)部有一個工業(yè)AI組,，會根據(jù)用戶實際需求，做相應(yīng)的AI算法,。”黃勝告訴雷鋒網(wǎng),。

隨著深度學習出現(xiàn)，算法方面有了一個很大的變化,，但是這樣的算法對數(shù)據(jù)量,、算力資源有較強的依賴。目前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中主要應(yīng)用的也是深度學習算法,，但是由于數(shù)據(jù)量不夠,，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，深度學習算法的實際價值也有限,。

此外,，樹根互聯(lián)也有在基于工業(yè)設(shè)備的維修手冊構(gòu)建知識圖譜。“通過將大量工業(yè)設(shè)備維修手冊數(shù)字化,，指導(dǎo)工廠維修工單實際應(yīng)用,。”

這樣的工作,，在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域剛受到大數(shù)據(jù)沖擊時,，谷歌也曾做過相同的工作：2011年6月，谷歌與大英圖書館達成合作協(xié)議,，將大英圖書館的25萬冊書籍掃描成數(shù)字版放到互聯(lián)網(wǎng)上,，意欲以此實現(xiàn)網(wǎng)上圖書館,，有點數(shù)字孿生的意思。

從網(wǎng)上圖書館,、數(shù)字孿生,，再到現(xiàn)在工業(yè)領(lǐng)域的知識圖譜，雖然換了概念,，卻做著同樣的事情,，即實現(xiàn)物理世界到數(shù)字世界的轉(zhuǎn)化。而這樣的轉(zhuǎn)化也將為制造業(yè)帶來互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展和快速響應(yīng)的能力,。

不過,，這樣的能力目前在工業(yè)領(lǐng)域仍處于構(gòu)建初期，即使知識圖譜這類隨著深度學習有所應(yīng)用的概念,，在工業(yè)領(lǐng)域還是要從最基本的設(shè)備維修手冊數(shù)字化做起,。

至于當下制造業(yè)中更深層次的知識圖譜，與當下制造業(yè)中深度學習算法構(gòu)建同樣面臨著一個關(guān)鍵問題：（大）數(shù)據(jù)采集,。

要實現(xiàn)深度學習算法的構(gòu)建及迭代升級,，高質(zhì)量、大數(shù)據(jù)的接入是關(guān)鍵,。

相對于AI算法,，黃勝更多強調(diào)的是數(shù)據(jù)采集。

不僅僅黃勝在強調(diào)數(shù)據(jù)采集,，像是樹根互聯(lián)這樣的平臺型企業(yè),，都在強調(diào)設(shè)備接入量。就樹根互聯(lián)根云平臺而言,，據(jù)官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,，目前根云平臺已經(jīng)接入各類工業(yè)設(shè)備超56萬臺，連接超4500億資產(chǎn),。

當下國內(nèi)制造業(yè)升級轉(zhuǎn)型中正面臨著這樣一個難題：工業(yè)環(huán)境中,，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)不夠。要知道,，深度學習算法是靠大數(shù)據(jù)“喂”出來的,，尤其工業(yè)此類對穩(wěn)定性和安全性有強需求的產(chǎn)業(yè)，高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)對于深度學習算法尤為重要,。

為此,，業(yè)內(nèi)在端側(cè)和平臺側(cè)雙向需求改變。在端側(cè),，諸多企業(yè)開始通過各類高精度傳感器在工業(yè)環(huán)境中搜集高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù),；在平臺側(cè)，不少企業(yè)開始涉足「小數(shù)據(jù)算法」，希望通過技術(shù)手段,，通過小數(shù)據(jù)訓(xùn)練出高精度算法模型,。兩類方法在雙向并行，同時也都在深入研究階段,。

國內(nèi)工業(yè)環(huán)境現(xiàn)狀是，制造業(yè)由于數(shù)字化相對落后,，此前并沒有積累到大量數(shù)據(jù),，更沒有高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)。這才會出現(xiàn)前文樹根互聯(lián)在為廣東蒙泰做企業(yè)數(shù)字化改造中雙線部署的局面,。這樣的短板,，國內(nèi)制造業(yè)企業(yè)已經(jīng)逐漸認識到，并開始彌補,。

制造業(yè)和數(shù)字化、智能化技術(shù)的關(guān)系是微妙的,。

第三次工業(yè)革命中在自動化技術(shù)應(yīng)用時,，沒有人會想到此前在工業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)迭代進度會由100年縮短至五十年。如今工業(yè),、制造業(yè)對于智能化技術(shù)的需求已經(jīng)上升到用于提高生產(chǎn)效率,、提質(zhì)增效的高度。尤其在國內(nèi),，垂直整合,、水平整合，以及端到端價值鏈的數(shù)字化整合甚至已經(jīng)在工業(yè)領(lǐng)域開始并行,，尋求彎道超車,。

與此同時，此前工業(yè)領(lǐng)域由于場景相對封閉,，很多技術(shù)在提出時并沒有太多考慮安全性問題,，諸如OPC、MODBUS等工業(yè)協(xié)議并沒有考慮完整性,、機密性,、地址真實性等問題。諸如此類問題都堆積到了平臺側(cè),，成為當下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展需要考慮的問題,。

“大家現(xiàn)在習慣性將各類技術(shù)需求堆積到平臺側(cè)，首先,，在實際應(yīng)用場景中,，對于某些工業(yè)應(yīng)用，安全可能不是最亟需解決的問題，”黃勝以這些年的行業(yè)工程應(yīng)用經(jīng)驗總結(jié)稱,，“其次,，對于對安全性有強需求的應(yīng)用場景，現(xiàn)在的主流做法是對設(shè)備控制器或傳輸協(xié)議做一些補充,，例如在設(shè)備側(cè)可以加入證書體系（身份體系）,，設(shè)備端和云端通過證書體系匹配機制進行校驗，通過對稱加密或非對稱加密進行數(shù)據(jù)加密,，保證數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性,。”

這也是樹根互聯(lián)在設(shè)備側(cè)、云側(cè)及數(shù)據(jù)傳輸過程中就安全性做的主要工作,。

除此以外,，數(shù)據(jù)加密領(lǐng)域還有一項酷炫的加密技術(shù)——同態(tài)加密。

所謂同態(tài)加密,，即無需先解密出明文文件才可以編輯加密數(shù)據(jù),，也無需完工后再加密回去，在不解密數(shù)據(jù)的情況下直接操作加密數(shù)據(jù)的一種技術(shù),。這項技術(shù)由IBM克雷格·金特里(Craig Gentry)發(fā)明,，并在2015年發(fā)布了HElib C++庫第一版，其研究團隊在2018年最新發(fā)布的論文中提到,，“發(fā)布在GitHub上最新版的HElib重新實現(xiàn)了同態(tài)線性變換,，性能得到極大提升，速度加快了15-75倍,。”

“業(yè)內(nèi)認為,，如果Gentry可以將同態(tài)加密轉(zhuǎn)化為實用性算法的話，可以成為拿圖靈獎有力爭奪者,，”黃勝告訴雷鋒網(wǎng),，“但是，如果現(xiàn)在有哪家公司宣稱自己應(yīng)用了同態(tài)加密算法,，有待更多客戶去驗證,。”

即使最新版本的同態(tài)加密算法，目前仍難以在實際產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中發(fā)揮效應(yīng),，黃勝認為,，這一算法當下面臨的主要挑戰(zhàn)是：

同態(tài)加密算法復(fù)雜度很高，復(fù)雜度仍難以降下來,，這將導(dǎo)致計算成本和計算時間消耗巨大,，原本一分鐘跑完的算法，可能用同態(tài)加密要跑一個小時,。

工業(yè)本身就是一個對安全性有強需求的應(yīng)用領(lǐng)域,，因而,，這些酷炫的加密技術(shù)是很有市場的，尤其當下大數(shù)據(jù)時代對數(shù)據(jù)安全性帶來的挑戰(zhàn),，進一步引起了各行業(yè)對安全性的關(guān)注,。然后，對于亟需解決提質(zhì)增效的中國制造業(yè)而言,，如何權(quán)衡安全性和經(jīng)濟,、技術(shù)發(fā)展速度，仍是一個挑戰(zhàn),。或許,，這時中國制造業(yè)從兩線跑要再加上對安全性的考慮，并行發(fā)展,，這也將需要更多實用性的加密技術(shù)的出現(xiàn)。

互聯(lián)網(wǎng)時代,，平臺型企業(yè)發(fā)展模式很成功,，出現(xiàn)了BAT這樣的巨頭企業(yè)，這也使得隨后無論是安防領(lǐng)域,、家居領(lǐng)域,，還是當下的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，平臺型企業(yè)無疑是最受關(guān)注的企業(yè),。

據(jù)統(tǒng)計,，目前國內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺型企業(yè)已經(jīng)超過300家，而且這一數(shù)量還在上升,。

作為擁有制造業(yè)基因的典型平臺型企業(yè),，樹根互聯(lián)如何理解平臺這個概念和分類？

黃勝認為,，當下很多“平臺型企業(yè)”做的并不是真正的“平臺”,，目前來看，“平臺型企業(yè)”做的“平臺”可以分為三類：應(yīng)用,、應(yīng)用平臺,、賦能平臺。

現(xiàn)在很多平臺型企業(yè)只是做了一個應(yīng)用網(wǎng)站,，真正的應(yīng)用平臺需要有大量中臺能力做支撐,，這其中包括SaaS中臺和制造中臺，中臺能力不強的話,，就會需要對遇到的每一位客戶做定制化,。

黃勝認為，阻礙平臺迭代升級,、平臺發(fā)展的關(guān)鍵是大量數(shù)據(jù)的接入和工業(yè)協(xié)議的接入,。平臺需要大量的實時分析工具和歷史分析工具,，以此來構(gòu)建一個真正的賦能平臺。

“樹根互聯(lián)的定位是做平臺,、做生態(tài),。”不同于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)做的基礎(chǔ)平臺生態(tài)，樹根互聯(lián)更將自己定位于整合應(yīng)用生態(tài),、設(shè)備接入生態(tài)的賦能平臺,，這也使得其將自己定位于中心地帶。

平臺型企業(yè)眾多,，生態(tài)環(huán)境卻差強人意,，這是當下的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)狀。顯然,，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展還未進入生態(tài)整合階段,，無論是各家基于自己的平臺進行生態(tài)構(gòu)建，還是小規(guī)模的合縱連橫,，也都是當下這個發(fā)展階段所要經(jīng)歷的一個過程,。

與此同時，平臺企業(yè)更需要考慮的一個問題是,，如何加快平臺諸如數(shù)據(jù)接入,、工業(yè)協(xié)議接入、算法及知識圖譜的構(gòu)建這些硬實力,，加快生態(tài)構(gòu)建的進程,，讓中國制造業(yè)找到真正的彎道超車點。

然而，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),，真能讓中國制造業(yè)彎道超車嗎,？

在雷鋒網(wǎng)與諸多知名企業(yè)高管溝通過程中，也發(fā)現(xiàn)了這樣一個問題：

國外企業(yè)都在講信息化,、數(shù)字化時代的落后不會成為中國制造業(yè)發(fā)展的阻礙,，中國制造業(yè)將會在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代彎道超車；國內(nèi)企業(yè)則在談,，無論是信息化,，還是數(shù)字化，中國制造業(yè)首先要做的是“補課”,，隨后才是趕赴工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代,。

由此也可見，國內(nèi)很大一部分在做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)企業(yè),，首先在做（或并行在做）的是為制造業(yè)企業(yè)做信息化,、數(shù)字化建設(shè),。

對此，黃勝也表示,，“事實情況是,，國內(nèi)制造業(yè)的數(shù)字化的確相對比較落后，所以需要做數(shù)字化建設(shè)工作,，只是說數(shù)字化建設(shè)過程中可能存在彎道超車的機會,。”

這樣的機會主要體現(xiàn)在三個方面：

• 第一，一些新傳感器技術(shù),、標識解析方法的出現(xiàn),，使得此前需要消耗大量精力采集的數(shù)據(jù)能夠快速部署、采集,；

• 第二,，視頻數(shù)據(jù)分析技術(shù)的提升，使得此前在控制器上部署的諸多傳感器現(xiàn)在無需再部,，通過視頻分析技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析,；

• 第三，大量行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)分析能力,，可以通過優(yōu)化當下平臺技術(shù)架構(gòu)，積累機理模型,，與AI模型一起推進制造業(yè)中的數(shù)字化和智能化進程,。

2019年9月4日，工信部公開征求對《工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展指導(dǎo)意見（征求意見稿）》的意見,，并提出：到2025年,，工業(yè)大數(shù)據(jù)資源體系、融合體系,、產(chǎn)業(yè)體系和治理體系基本建成,，形成從數(shù)據(jù)集聚共享、數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品,、數(shù)據(jù)融合應(yīng)用到數(shù)據(jù)治理的閉環(huán)發(fā)展格局,，工業(yè)大數(shù)據(jù)價值潛力大幅激發(fā)，成為支持工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵要素和創(chuàng)新引擎,。

由此也可見國家對于推進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的決心,。

與此同時，我國制造業(yè)在信息化,、數(shù)字化時代的落后,，也讓此次面對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時，需要同時解決數(shù)字化的問題,。這一方面使得制造業(yè)企業(yè),、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)同時面臨雙線,，甚至多線并行的局面；另一方面也加重了制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的成本壓力,。如何權(quán)衡,，如何推進，這仍是當下需要在工程實踐中尋求答案,。

此外,，就更受關(guān)注的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展進程而言，無論是在AI算法,、知識圖譜構(gòu)建,，數(shù)據(jù)加密算法研發(fā)，還是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)采集,、數(shù)據(jù)分析,、工業(yè)協(xié)議接入的基礎(chǔ)能力的搭建，這些也都在初期進程中,，更多產(chǎn)業(yè)推進成果,，還有待五年，甚至十年后的產(chǎn)業(yè)答卷,。