我國(guó)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展正在從概念的普及進(jìn)入實(shí)踐的生根階段，在這一進(jìn)程中，數(shù)據(jù)成為重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源。大數(shù)據(jù)的充分挖掘和利用，極大促進(jìn)了全社會(huì)要素資源的網(wǎng)絡(luò)化共享、集約化整合、協(xié)作化開(kāi)發(fā)、高效化利用，推動(dòng)了中國(guó)工業(yè)發(fā)生重大而深刻的變革，一個(gè)全新的大數(shù)據(jù)時(shí)代正在向我們大踏步地走來(lái)。

　　工業(yè)數(shù)據(jù)量激增背景下的數(shù)據(jù)處理

　　目前，大數(shù)據(jù)正處于融合發(fā)展和變革創(chuàng)新的重要關(guān)口：工業(yè)數(shù)據(jù)量激增，互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)三大生態(tài)順次發(fā)展，使得全球數(shù)據(jù)總量爆發(fā)性增長(zhǎng)。到2020年，數(shù)據(jù)總量將達(dá)到44ZB(萬(wàn)億GB)，其中工業(yè)數(shù)據(jù)增速將是其它大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的兩倍;軟件、網(wǎng)絡(luò)、裝備等各領(lǐng)域間技術(shù)頻繁發(fā)生跨界耦合交融，依托數(shù)據(jù)的整合作用，推動(dòng)產(chǎn)品與服務(wù)、硬件與軟件、應(yīng)用與平臺(tái)趨向交融;全球產(chǎn)業(yè)格局面臨重塑，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)IT企業(yè)、自動(dòng)化企業(yè)、制造企業(yè)正在成為工業(yè)大數(shù)據(jù)這一新興領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)力量，以融合性技術(shù)創(chuàng)新和新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系為標(biāo)志的產(chǎn)業(yè)新格局正在形成中。

　　工業(yè)大數(shù)據(jù)從來(lái)源上主要分為信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、機(jī)器設(shè)備數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)是指?jìng)鹘y(tǒng)工業(yè)自動(dòng)控制與信息系統(tǒng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如CRM、ERP、MES等。機(jī)器設(shè)備數(shù)據(jù)是來(lái)源于工業(yè)生產(chǎn)線設(shè)備、機(jī)器、產(chǎn)品等方面的數(shù)據(jù)，多由傳感器、設(shè)備儀器儀表進(jìn)行采集產(chǎn)生。外部數(shù)據(jù)是指來(lái)源于工廠外部的數(shù)據(jù)，主要包括來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的市場(chǎng)、環(huán)境、客戶、政府、供應(yīng)鏈等外部環(huán)境的信息和數(shù)據(jù)。

　　工業(yè)大數(shù)據(jù)的實(shí)踐落地高度依賴行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與人工智能等數(shù)據(jù)科學(xué)的融合，通過(guò)將行業(yè)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)固化到軟件中，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)場(chǎng)景中面臨的不確定性實(shí)現(xiàn)更加有效地管理，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、快速迭代、持續(xù)優(yōu)化的工業(yè)智能系統(tǒng)。

　　工業(yè)智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵步驟

　　在2015 年通用電氣(General Electric)推出GE Digital 時(shí)，GE Digital 的CTO Harel Kodesh 就提出過(guò)：工業(yè)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、工業(yè)智能對(duì)風(fēng)險(xiǎn)控制和響應(yīng)能力的高要求、終端處理能力的限制、復(fù)雜模型必須被解釋等導(dǎo)致了在數(shù)據(jù)、算法和模型訓(xùn)練上工業(yè)智能所要開(kāi)辟的一些「新領(lǐng)域」。

　　天澤智云首席架構(gòu)師朱武曾在InfoQ刊發(fā)過(guò)的《海闊憑魚(yú)躍：記一場(chǎng)工業(yè)場(chǎng)景下的AI技術(shù)實(shí)踐》一文采訪中提到，工業(yè)數(shù)據(jù)的多源性、復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性強(qiáng)，比如柴油機(jī)氣缸排氣溫度，取決于燃油、燃燒、進(jìn)氣溫度、封閉性等等原因，導(dǎo)致工業(yè)智能背后數(shù)據(jù)特征提取、建模等層面的技術(shù)挑戰(zhàn)。因此，特征提取要求在高背景噪聲下必須實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確且快速的降維。另外，在數(shù)據(jù)建模及訓(xùn)練層面，工業(yè)應(yīng)用的碎片化、個(gè)性化以及結(jié)果的專業(yè)性，需要建模及訓(xùn)練在整體和個(gè)體、通用性和個(gè)性化之間取得均衡。

　　從工程實(shí)現(xiàn)的角度，工業(yè)智能實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵有如下幾步：

　　1.     定義工業(yè)場(chǎng)景：正如上文所提及，問(wèn)題域所涉及工業(yè)場(chǎng)景定義的準(zhǔn)確性和完備性決定了該問(wèn)題在多大程度上被解決的可能性;

　　2.     數(shù)據(jù)的完備性和質(zhì)量：工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)一般帶有很多噪聲，而數(shù)據(jù)范圍和質(zhì)量決定了后續(xù)處理的難易程度和最終結(jié)果的準(zhǔn)確性;

　　3.     智能應(yīng)用支撐環(huán)境：工業(yè)智能應(yīng)用本身就具備碎片化、個(gè)性化、專業(yè)化的特點(diǎn)，如何提供快速有效的應(yīng)用實(shí)施環(huán)境，包括數(shù)據(jù)環(huán)境、模型研發(fā)實(shí)驗(yàn)環(huán)境、應(yīng)用部署環(huán)境等，決定了工業(yè)智能應(yīng)用的推廣和客戶接受速度。

　　依照美國(guó)NSF 智能維護(hù)系統(tǒng)中心創(chuàng)始主任李杰教授、天澤智云CTO 劉宗長(zhǎng)共同發(fā)表的《工業(yè)大數(shù)據(jù)：挖掘“不可見(jiàn)世界”中的價(jià)值》一文中的闡述，CPS 是一個(gè)具有清晰架構(gòu)和使用流程的技術(shù)體系，針對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析要求所構(gòu)擬的技術(shù)體系，其能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、匯總、解析、排序、分析等全套處理流程，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行流水線式的實(shí)時(shí)分析能力，并在分析過(guò)程中充分考慮機(jī)理邏輯、流程關(guān)系、活動(dòng)目標(biāo)、商業(yè)活動(dòng)等特征和要求。因此可作為工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中的智能化體系的核心。

　　CPS 的5C 架構(gòu)

　　工業(yè)大數(shù)據(jù)正是以行業(yè)模型為前提，將面向不同行業(yè)、不同場(chǎng)景、不同學(xué)科中的工業(yè)機(jī)理、專家經(jīng)驗(yàn)、行業(yè)知識(shí)和最佳實(shí)踐固化成為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、挖掘和分析模型，將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)可解的問(wèn)題;以數(shù)據(jù)科學(xué)為基礎(chǔ)，使得深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等為代表的人工智能算法成為解決工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域診斷、預(yù)測(cè)與優(yōu)化問(wèn)題的得力工具;以軟件服務(wù)為目的，形成可落地執(zhí)行的工業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案。

　　競(jìng)賽是推動(dòng)創(chuàng)新探索、實(shí)踐指導(dǎo)與人才發(fā)展的有效途徑。美國(guó)早在2008年起開(kāi)始探索通過(guò)競(jìng)賽方式促進(jìn)大數(shù)據(jù)、人工智能與制造業(yè)融合，針對(duì)設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估、剩余生命周期預(yù)測(cè)等問(wèn)題進(jìn)行方法研究和測(cè)試論證，涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)、齒輪箱、風(fēng)機(jī)測(cè)風(fēng)儀、半導(dǎo)體、軌道交通等多個(gè)工業(yè)場(chǎng)景。GE也曾經(jīng)發(fā)起過(guò)多次數(shù)據(jù)競(jìng)賽，懸賞解決飛行路徑規(guī)劃、醫(yī)療大數(shù)據(jù)等問(wèn)題，并獲得解決實(shí)際問(wèn)題的具體模型算法和專業(yè)人才。

　　他們?nèi)绾慰创�智造時(shí)代下的大數(shù)據(jù)未來(lái)

　　為深度挖掘工業(yè)大數(shù)據(jù)的實(shí)際落地場(chǎng)景，探尋我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的發(fā)展趨勢(shì)，1月13日，我們專程前往由工業(yè)和信息化部指導(dǎo)，中國(guó)信息通信研究院聯(lián)合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、華為、富士康、積微物聯(lián)共同主辦“第二屆工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競(jìng)賽”的決賽答辯現(xiàn)場(chǎng)。

　　在共同見(jiàn)證優(yōu)勝團(tuán)隊(duì)誕生的同時(shí)，InfoQ編輯在答辯現(xiàn)場(chǎng)也采訪到了中國(guó)工程院院士 孫家廣、中國(guó)信息通信研究院總工程師 余曉輝等重磅技術(shù)專家。那么，在新一輪的科技與產(chǎn)業(yè)變革中，他們是如何看待智造時(shí)代下的大數(shù)據(jù)未來(lái)呢?