工業(yè)一般分為流程工業(yè)和離散工業(yè)。兩者最大的差異在生產(chǎn)的自動(dòng)化程度、數(shù)據(jù)的可得性和工業(yè)的復(fù)雜度，而最大的共性在于，每一個(gè)場(chǎng)景都需求各異，進(jìn)入任何一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域都需要有足夠深厚的行業(yè)knowhow和上下游資源整合能力。

智能，可以理解為數(shù)據(jù)化以及建立于此之上的AI。以產(chǎn)線自動(dòng)化為始，多源異構(gòu)的工業(yè)數(shù)據(jù)被采集、流轉(zhuǎn)、分析并幫助形成決策和控制，端到端的解決方案就形成了當(dāng)前行業(yè)player的典型畫像。

為什么是工業(yè)智能?

1. 藍(lán)海

工業(yè)尤其是制造業(yè)的GDP總量遠(yuǎn)高于零售、金融、建筑等行業(yè)。而工業(yè)領(lǐng)域每天產(chǎn)生的有效數(shù)據(jù)量其實(shí)不亞于BAT等互聯(lián)網(wǎng)公司，一個(gè)大規(guī)模的工廠每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量甚至能達(dá)到幾十億到上百億條。

2. 壁壘

雖然工業(yè)場(chǎng)景每天產(chǎn)生高頻、海量的數(shù)據(jù)，但是大量的原始數(shù)據(jù)本身并沒有直接意義，且有可能產(chǎn)生大規(guī)模時(shí)延和占據(jù)大量帶寬。我們不僅需要在某些場(chǎng)景做實(shí)時(shí)的監(jiān)控和分析，也需要把更多數(shù)據(jù)采集到云端做更多維和更長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)效益及價(jià)值分析，這是云計(jì)算的價(jià)值。而云計(jì)算+邊緣計(jì)算，這是比傳統(tǒng)消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)更細(xì)的顆粒度和更復(fù)雜的架構(gòu)，這也意味著更高的壁壘。

3. 拐點(diǎn)

互聯(lián)網(wǎng)一條邏輯叫做“Copy to China”，“Copy to 工業(yè)”是同樣的道理。大規(guī)模的數(shù)據(jù)應(yīng)用和平臺(tái)架構(gòu)在金融、電信等行業(yè)經(jīng)歷了充分的驗(yàn)證和演進(jìn)，加上中國(guó)制造2025在政策一側(cè)的催化作用，構(gòu)成了拐點(diǎn)成立的先決條件。

工業(yè)智能的玩家畫像

現(xiàn)階段的用戶需要的不是單個(gè)產(chǎn)品，而是端到端的整體解決方案。一個(gè)合格的工業(yè)智能公司，香港免備案主機(jī) 美國(guó)服務(wù)器，應(yīng)該具備整體解決方案的構(gòu)造能力。

首先，用戶需求永遠(yuǎn)是第一位，不滿足需求的技術(shù)都是偽命題。此外，一套好的解決方案從一個(gè)完美的架構(gòu)開始。對(duì)于工業(yè)場(chǎng)景而言，從內(nèi)、外部多源數(shù)據(jù)的整合開始，到云+端的平臺(tái)架構(gòu)，知識(shí)庫的建立，合適模型的選擇，再到反向決策和控制，歐洲服務(wù)器租用 云服務(wù)器，只有完整打通，才能形成閉環(huán)。

整體來說，工業(yè)智能呈現(xiàn)一橫(整體架構(gòu))+N縱(多個(gè)細(xì)分行業(yè))的格局。

工業(yè)智能的路徑選擇

對(duì)于工業(yè)領(lǐng)域的大B客戶來講，現(xiàn)階段需要的不是單個(gè)產(chǎn)品，而是端到端的整體解決方案。這雖說是現(xiàn)狀，其實(shí)也是工業(yè)創(chuàng)業(yè)者的終極目標(biāo)。然而路徑選擇很重要。

關(guān)于發(fā)展路徑，業(yè)內(nèi)主流認(rèn)為自動(dòng)化-(數(shù)據(jù)化)-信息化-智能化是工業(yè)用戶進(jìn)階的合理順序，并且前一階段是后一階段開始的必要條件。因此國(guó)內(nèi)工業(yè)智能領(lǐng)域的企業(yè)在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)只關(guān)注自動(dòng)化領(lǐng)域的機(jī)會(huì)，甚至將工業(yè)智能等同為“機(jī)器人”或者“工業(yè)自動(dòng)化”。從用戶現(xiàn)場(chǎng)的大量實(shí)踐來看，這幾個(gè)階段存在著顯著的先后順序，但同時(shí)交叉滲透，迭代進(jìn)行。

具體來看，離散制造行業(yè)大部分客戶自動(dòng)化程度不夠，所以優(yōu)先完成產(chǎn)線自動(dòng)化。一些廠商以工業(yè)以太網(wǎng)和板卡實(shí)現(xiàn)設(shè)備互聯(lián)，打通設(shè)備級(jí)數(shù)據(jù)，經(jīng)過MES反饋到平臺(tái)層，在不更換原有工控設(shè)備的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)初步物聯(lián)，用戶接受度很高，業(yè)績(jī)每年翻幾番增長(zhǎng)，趨勢(shì)非常明顯。這一類模式，我們可以稱之為「以M2M設(shè)備物聯(lián)為核心的系統(tǒng)集成」。

更進(jìn)一步的需求，來自于離散制造業(yè)的超大型頭部客戶和流程制造行業(yè)的絕大多數(shù)客戶，由于產(chǎn)線自動(dòng)化程度本身較高，我們觀察到這類客戶對(duì)于信息化的接受程度本身也較高。

另外有一類廠商可以直接從頂層設(shè)計(jì)切入，在平臺(tái)層以工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)或者場(chǎng)景化的AI模型服務(wù)用戶，實(shí)時(shí)的解決業(yè)務(wù)問題。反過來在數(shù)據(jù)采集層，在一些數(shù)據(jù)不完善的局部加裝傳感器，加裝智能化的檢測(cè)設(shè)備，甚至于做小段的產(chǎn)線集成等等。這一類模式，用戶接受度往往更高，這意味著項(xiàng)目的溢價(jià)往往也更高，我們可以稱之為「以數(shù)據(jù)應(yīng)用為核心的系統(tǒng)集成」。

所以，我們可以看到三條發(fā)展路徑，面對(duì)不同的客戶，不同的場(chǎng)景，不同的發(fā)展階段，有不同的路徑選擇：

以產(chǎn)線自動(dòng)化為核心的系統(tǒng)集成; 以M2M設(shè)備物聯(lián)為核心的系統(tǒng)集成; 以數(shù)據(jù)應(yīng)用為核心的系統(tǒng)集成。

當(dāng)然，殊途同歸，最終都是給用戶提供整體解決方案，以滿足用戶需求為核心。

工業(yè)智能之工業(yè)大數(shù)據(jù)

1. 首先，數(shù)據(jù)在哪里?