當前，大數據已成為業界公認的工業升級的關鍵技術要素。馬雲在雲棲大會上也表達了以前製造業靠電，未來靠數據的觀點。在“中國製造2025”的(de)技(ji)術(shu)路(lu)線(xian)圖(tu)中(zhong)，工(gong)業(ye)大(da)數(shu)據(ju)是(shi)作(zuo)為(wei)重(zhong)要(yao)突(tu)破(po)點(dian)來(lai)規(gui)劃(hua)的(de)
，而(er)在(zai)未(wei)來(lai)的(de)十(shi)年(nian)，以(yi)數(shu)據(ju)為(wei)核(he)心(xin)構(gou)建(jian)的(de)智(zhi)能(neng)化(hua)體(ti)係(xi)會(hui)成(cheng)為(wei)支(zhi)撐(cheng)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)和(he)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)的(de)核(he)心(xin)動(dong)力(li)。

工(gong)業(ye)大(da)數(shu)據(ju)的(de)重(zhong)要(yao)性(xing)眾(zhong)所(suo)周(zhou)知(zhi)，但(dan)究(jiu)其(qi)根(gen)本(ben)

，大(da)數(shu)據(ju)是(shi)手(shou)段(duan)而(er)不(bu)是(shi)目(mu)的(de)，人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)也(ye)是(shi)如(ru)此(ci)。如(ru)果(guo)僅(jin)僅(jin)因(yin)為(wei)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)的(de)概(gai)念(nian)很(hen)熱(re)，企(qi)業(ye)就(jiu)要(yao)去(qu)盲(mang)目(mu)擁(yong)抱(bao)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)和(he)工(gong)業(ye)大(da)數(shu)據(ju)
、人工智能技術，實際上是一個非常錯誤的觀點。

工業從數據到大數據

在(zai)新(xin)一(yi)代(dai)信(xin)息(xi)技(ji)術(shu)出(chu)現(xian)之(zhi)前(qian)
，工(gong)業(ye)企(qi)業(ye)已(yi)經(jing)正(zheng)常(chang)運(yun)轉(zhuan)了(le)上(shang)百(bai)年(nian)，我(wo)們(men)應(ying)該(gai)清(qing)晰(xi)地(di)認(ren)識(shi)到(dao)信(xin)息(xi)技(ji)術(shu)手(shou)段(duan)的(de)加(jia)入(ru)更(geng)像(xiang)催(cui)化(hua)劑(ji)的(de)作(zuo)用(yong)。首(shou)先(xian)要(yao)明(ming)確(que)需(xu)要(yao)達(da)到(dao)怎(zen)樣(yang)的(de)業(ye)務(wu)目(mu)標(biao)，可(ke)以(yi)使(shi)得(de)今(jin)天(tian)已(yi)經(jing)存(cun)在(zai)的(de)生(sheng)產(chan)工(gong)藝(yi)
、工業產品
、管理方法變得更好。

qishidashujuzhichengzhizaoyedeyewubiangezuigenbendemubiaojiushitizhizengxiao，zaizidonghuayuxinxihuajichuzhishang
，shixianzhinenghuadezhizaotixi。zaizhinengzhizaodejichushang，ranhoucaishidazaopingtai，goujianchanyeshengtai，yuchanyelianjinxinggengyouxiaodexietong，shixiangongyehulianwangdechengfashifazhan。

工業大數據的三個典型應用方向，也是我們實現工業互聯網的目標，包括智能裝備、服務型製造和跨界融合。第一個層次是設備級的，就是提高單台設備的可靠性、識別設備故障、優化設備運行等；第二個層次更多是針對產線
、車間
、工廠，提高運作效率，包括能耗優化

、供應鏈管理、質量管理等
；第三個層次是跨出了工廠邊界的產業跨界，實現產業互聯。

工業大數據並不是憑空而來
，傳統工業信息化一直在進行
，我們已經有大量的數據來自於研發端
、生產製造過程、服(fu)務(wu)環(huan)節(jie)，工(gong)業(ye)信(xin)息(xi)化(hua)過(guo)程(cheng)一(yi)直(zhi)在(zai)產(chan)生(sheng)大(da)量(liang)的(de)數(shu)據(ju)
，工(gong)業(ye)從(cong)數(shu)據(ju)到(dao)大(da)數(shu)據(ju)，其(qi)實(shi)更(geng)多(duo)要(yao)考(kao)慮(lv)的(de)是(shi)與(yu)自(zi)動(dong)化(hua)域(yu)數(shu)據(ju)的(de)疊(die)加(jia)，這(zhe)是(shi)數(shu)據(ju)的(de)兩(liang)化(hua)融(rong)合(he)。而(er)在(zai)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)時(shi)代(dai)
，我(wo)們(men)還(hai)需(xu)要(yao)納(na)入(ru)更(geng)多(duo)來(lai)自(zi)產(chan)業(ye)鏈(lian)上(shang)下(xia)遊(you)以(yi)及(ji)跨(kua)界(jie)的(de)數(shu)據(ju)。

工業大數據有哪些特點？我們總結為“多模態、高通量、強關聯”的特性。我們在工業領域總結了約有130多duo種zhong不bu同tong類lei型xing的de數shu據ju，數shu據ju模mo態tai多duo樣yang，結jie構gou關guan係xi複fu雜za。高gao通tong量liang是shi指zhi數shu據ju持chi續xu不bu斷duan地di產chan生sheng

，采cai集ji頻pin率lv高gao
，通tong量liang大da。強qiang關guan聯lian是shi指zhi工gong業ye場chang景jing下xia的de數shu據ju有you非fei常chang強qiang的de機ji理li支zhi撐cheng，不bu同tong學xue科ke之zhi間jian的de數shu據ju是shi在zai機ji理li層ceng麵mian的de關guan聯lian，而er不bu是shi數shu據ju字zi段duan上shang的de關guan聯lian。

而對工業大數據的分析應用，也不是將深度學習
、qianghuaxuexidefangfafangdaozhelijiukeyiyoujieguo。womenxuyaohuozhiyanjiuduixiangdejilimoxingyudinglianglingyuzhishi，erzhezaidangqianjichushangqianjinhenkunnan。womenxiwangzhaochushujuzaishuru、輸出之間的統計關係，對機理和模型不確定
、不清晰的部分加以補足，這是工業大數據應用的基礎。

業務引領
，數據推動產業發展

智能製造在不斷獲得數據的驅動，從智能製造到工業互聯網平台
，核心都是利用數據和模型，優化製造資源的配置效率。

工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)並(bing)不(bu)等(deng)同(tong)於(yu)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)，區(qu)別(bie)在(zai)於(yu)數(shu)據(ju)的(de)跨(kua)界(jie)和(he)業(ye)務(wu)的(de)邊(bian)界(jie)上(shang)是(shi)否(fou)有(you)所(suo)突(tu)破(po)。當(dang)下(xia)
，太(tai)多(duo)人(ren)過(guo)於(yu)重(zhong)視(shi)平(ping)台(tai)能(neng)力(li)，而(er)真(zhen)正(zheng)的(de)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)講(jiang)的(de)是(shi)生(sheng)態(tai)，資(zi)源(yuan)優(you)化(hua)從(cong)描(miao)述(shu)
、診斷向預測
、決策不斷深入，從單機設備
、生產線、產業鏈再到產業生態不斷拓寬。

我(wo)們(men)的(de)生(sheng)態(tai)如(ru)何(he)來(lai)構(gou)建(jian)業(ye)務(wu)體(ti)係(xi)
，如(ru)何(he)跨(kua)界(jie)，才(cai)是(shi)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)成(cheng)功(gong)與(yu)否(fou)的(de)關(guan)鍵(jian)。而(er)決(jue)定(ding)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)發(fa)展(zhan)方(fang)向(xiang)的(de)，一(yi)定(ding)是(shi)業(ye)務(wu)驅(qu)動(dong)。我(wo)們(men)從(cong)一(yi)開(kai)始(shi)就(jiu)反(fan)對(dui)拎(lin)著(zhe)一(yi)把(ba)錘(chui)子(zi)
，滿(man)世(shi)界(jie)找(zhao)釘(ding)子(zi)，現(xian)在(zai)很(hen)多(duo)大(da)數(shu)據(ju)、人工智能公司就存在這個問題。

womenxuyaoshenrudaoyigegongyelingyu
，zaoyibakekaodechuizi，ganghaokeyiquqiaoyouxuqiudedingzi，yewuqudonghewentiqudongcaishichanyefazhandebenzhi
，erbushijishuqudong。jiangyewu、數據理清楚
，評估數據，真正實現業務落地
，要點就是三個要素的協同——人、場景、算法。