工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺創(chuàng)新效應將更加凸顯

  當前，受國際新格局、產(chǎn)業(yè)鏈變遷，以及疫情等眾多因素影響，企業(yè)發(fā)展面臨新的環(huán)境，經(jīng)濟發(fā)展面臨新的模式，需要通過不斷創(chuàng)新形成發(fā)展驅(qū)動力。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代信息通信技術(shù)與工業(yè)經(jīng)濟深度融合的新型基礎(chǔ)設(shè)施、應用模式和工業(yè)生態(tài)，是工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級的重要承載，其中技術(shù)創(chuàng)新是平臺發(fā)展的原動力，模式創(chuàng)新是平臺價值的放大器。伴隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、網(wǎng)絡(luò)、安全等配套政策及行業(yè)政策體系趨于完善，充滿活力的平臺產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系孕育形成，平臺發(fā)展將步入環(huán)境更加完善、創(chuàng)新更加活躍、應用更加廣泛、產(chǎn)業(yè)賦能效應更加凸顯的新階段。

  工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)走向深入平臺創(chuàng)新決定未來

  實施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略以來，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展成效顯著，政策體系基本建成，網(wǎng)絡(luò)、平臺、安全三大功能體系建設(shè)深入推進，行業(yè)融合應用加速縱深拓展，產(chǎn)業(yè)生態(tài)規(guī)模持續(xù)發(fā)展壯大。目前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已全面融入45個國民經(jīng)濟大類，進產(chǎn)業(yè)基地、進產(chǎn)業(yè)園區(qū)、進重點企業(yè)持續(xù)提速，行業(yè)賦能、賦值、賦智作用日益凸顯。

  工業(yè)集IT、CT、OT、DT等多領(lǐng)域技術(shù)于一體，融合創(chuàng)新直接影響著數(shù)字化、智能化的進程。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是匯聚技術(shù)、產(chǎn)品和解決方案的載體?；仡櫚俣葘I技術(shù)與工業(yè)領(lǐng)域結(jié)合的實踐經(jīng)驗，我們將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺創(chuàng)新發(fā)展的路徑總結(jié)為技術(shù)創(chuàng)新和模式創(chuàng)新兩大方向。

  技術(shù)創(chuàng)新是平臺發(fā)展的原動力

  隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進入深耕階段，以人工智能為代表的創(chuàng)新技術(shù)滲透率不斷提高，在成本控制、質(zhì)量優(yōu)化、安全生產(chǎn)、綠色低碳、智慧營銷等場景落地應用，幫助企業(yè)實現(xiàn)由數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務升級帶來的商業(yè)價值。

  平臺技術(shù)創(chuàng)新的核心思路是打造數(shù)據(jù)感知-認知決策-反饋控制的完整閉環(huán)。數(shù)據(jù)感知依賴于工業(yè)現(xiàn)場的全面物理感知網(wǎng)絡(luò)和工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫；認知決策通過基于融合了機理模型和數(shù)理模型的智能算法對數(shù)據(jù)進行計算產(chǎn)生結(jié)果，這一過程需要利用到包含企業(yè)業(yè)務知識、流程工藝知識和行業(yè)知識構(gòu)成的知識庫，以及由行業(yè)機理模型和數(shù)理模型組成的模型庫，同時還需要中心算力和邊緣算力等在不同場景下為智能算法提供支撐；反饋控制是將認知計算的結(jié)果輸出到工業(yè)終端控制設(shè)備，實現(xiàn)部分或全部取代人工操作。在上述閉環(huán)中，“數(shù)據(jù)感知-認知決策”這一環(huán)節(jié)的核心是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識和模型，進而調(diào)用數(shù)據(jù)、知識、模型為解決具體的工業(yè)問題提供策略的能力；“認知決策-反饋控制”這一環(huán)節(jié)是基于生產(chǎn)目標的認知計算，在輔助生產(chǎn)做出最優(yōu)化判斷的同時，自動改進工藝實現(xiàn)累進收益，并將結(jié)果進行反饋優(yōu)化的能力?；谶@些能力的平臺方案具有很好的可復制性，如果在更廣泛的范圍內(nèi)應用，就能夠解決以前解決不了的“復雜問題”，從而實現(xiàn)“系統(tǒng)級”“全局性”的發(fā)展提升。

  以百度為某水務集團提供的精準調(diào)壓方案為例，通過實時監(jiān)測10萬個智能水表、4萬個泵房監(jiān)測點的用水數(shù)據(jù)，結(jié)合天氣數(shù)據(jù)預測用水量，形成最優(yōu)化的“系統(tǒng)決策”，提升城市供水效率、減少管網(wǎng)漏損率。又如百度在發(fā)電廠冷端節(jié)能實踐探索過程中，基于電廠大數(shù)據(jù)，結(jié)合系統(tǒng)物理建模與機器學習算法，建立面向?qū)嶋H運行空冷島換熱過程準確描述的模型；基于電廠周圍環(huán)境的歷史溫度、風速等參數(shù)，建立基于機器學習算法的電廠環(huán)境條件預報模型；通過耦合了電廠運行人員的寶貴運行經(jīng)驗與人工智能算法的推薦系統(tǒng)，提升參數(shù)推薦的智能性與可靠性。經(jīng)過AI優(yōu)化的空冷島能耗能夠節(jié)省1.55克標準煤/度，以全國大概1000座空冷島估算，預計1年可減少600萬噸碳排放。

  模式創(chuàng)新是平臺價值的放大器

  模式創(chuàng)新是平臺區(qū)別于傳統(tǒng)信息化廠商的主要特征，其中一個方向是從“授人以魚”向“授人以漁”轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的信息化方案關(guān)注端到端的交付，然而讓IT工程師了解工業(yè)場景的業(yè)務邏輯并非易事，如果僅僅通過拖拉拽的方式就能構(gòu)建一個模型或者設(shè)計一款應用，那大量的工業(yè)專家就能夠結(jié)合自身積累的行業(yè)know-how快速創(chuàng)建符合業(yè)務需求的智能應用?；诎俣鹊娘w槳深度學習平臺，用戶和開發(fā)者可以自主訓練模型，AI技術(shù)不再只是少數(shù)算法工程師的專利。同時，開物平臺沉淀了大量行業(yè)知識和智能算法，通過低代碼開發(fā)工具賦能企業(yè)的業(yè)務專家和工程師高效開發(fā)工業(yè)APP。

  模式創(chuàng)新的另一個方向是為產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同提供智能支撐，通過企業(yè)的生產(chǎn)運營數(shù)據(jù)智能匹配產(chǎn)業(yè)鏈供需環(huán)節(jié)，使產(chǎn)能、庫存與原材料供應、下游供貨之間形成更加深度的匹配協(xié)同。通過科學合理地解決產(chǎn)業(yè)鏈上淡旺季明顯、招工困難、供需平衡等問題，實現(xiàn)生產(chǎn)資源的融合型匯聚，推動產(chǎn)業(yè)鏈形成全新的工業(yè)生產(chǎn)制造和服務延伸體系，幫助產(chǎn)業(yè)集群精準實施強鏈補鏈，這正是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)未來可期的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模效應。

  模式創(chuàng)新還包括利用數(shù)字信用幫助企業(yè)破解融資難題。平臺通過獲取企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)對企業(yè)進行深入了解，從而為金融機構(gòu)更加全面的風險評估提供參考。通過大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈技術(shù)與債權(quán)融資計劃產(chǎn)品的結(jié)合，平臺與銀行保險機構(gòu)進行聯(lián)動銜接，建立基于生產(chǎn)數(shù)據(jù)的增信系統(tǒng)，提供個性化、精準化的金融產(chǎn)品和服務；在充分平衡兼顧投資者利益和融資人利益的前提下，實現(xiàn)資金與資產(chǎn)的高效對接，為中小企業(yè)提供全新的科技化直融路徑。

  平臺仍需強化自主創(chuàng)新、融通創(chuàng)新、生態(tài)創(chuàng)新

  在自主研發(fā)創(chuàng)新方面，平臺廠商需要持續(xù)完善平臺技術(shù)架構(gòu)，提升產(chǎn)品成熟度、安全性和復制推廣能力。百度結(jié)合人工智能特點和工業(yè)領(lǐng)域核心難題，將開展三方面探索：

  一是運用大模型解決跨行業(yè)跨領(lǐng)域問題，突破人工智能模型在特定場景應用的局限性，提升模型部署效率和解決疑難問題的能力。

  二是人工智能+機理混合建模技術(shù)，結(jié)合大算力新模型求解技術(shù)，聚焦工業(yè)領(lǐng)域雙碳減排等核心攻關(guān)領(lǐng)域，落地突破性成果。

  三是知識圖譜技術(shù)萃取工業(yè)中沉淀的知識和經(jīng)驗，以軟件的形式將知識封裝并復制，助力中國工業(yè)整體高質(zhì)量發(fā)展。

  在融通創(chuàng)新方面，平臺廠商需要與行業(yè)雙向奔赴，共同探索特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)、機理、知識的沉淀與轉(zhuǎn)化路徑。一方面，像百度這樣的以人工智能為主要優(yōu)勢的平臺企業(yè)要真正深入到生產(chǎn)一線，去理解用戶的業(yè)務場景和核心需求；另一方面，工業(yè)企業(yè)在推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程當中，也需要更好地理解以人工智能為代表的新技術(shù)當下和未來能解決什么問題。

  在生態(tài)創(chuàng)新方面，平臺廠商需要聯(lián)合軟硬件廠商、信息化服務商、第三方開發(fā)者等，創(chuàng)新工業(yè)APP的快速組裝與交付方式，打造平臺應用孵化、升級、復用的循環(huán)體系。通過構(gòu)建平臺架構(gòu)與接口規(guī)范、平臺服務與應用指南、平臺能力評估與治理規(guī)范等標準，打造從平臺建設(shè)、使用到管理的端到端標準體系。持續(xù)建設(shè)新職業(yè)人才體系，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供全方位人才服務。