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陈志成:智造企业机联网云服务方案

  【稿件说明】本文为“大数据100分”活动分享内容。大数据100分,是中关村大数据产业联盟的特色活动。稿件内容由中关村大数据产业联盟授权数据观(www.cbdio.com)整理发布,未经允许请勿转载。

  分享主题:智造企业机联网云服务方案

  主讲嘉宾:陈志成

  嘉宾介绍:

  清华大学计算机系博士后,英国访问学者。主要研究领域为:工业4.0 与智能制造、人工智能系统、物联网与云计算。先后担任北京邮电大学世纪学院计算机学科带头人、教授;华为技术有限公司高级技术专家、软件飞虎队队长;主持和参与多项课题,发表多篇论文。现任中关村大数据产业联盟工业大数据专业委员会主任,中国人工智能学会基础专业委员会常务委员,中国通信学会云计算专家委员会委员,中国信息协会大数据分会理事,北京格分维科技有限公司总经理。

  以下为分享实景全文:

  今天晚上给大家分享的题目是《智造企业机联网云服务方案》,主要从企业角度,探讨如何实现工业自动化的升级改造,涉及机器换人、工业物联网、云服务、大数据等。

  下面开始介绍,主要有四部分内容:

  第一点:介绍中国工业自动化现状,大家了解一下国内外企业的自动化程度如何,我国相对落后的原因何在。

  第二点:介绍我们现在正在做的事情,就是制造企业的机联网,主要是指机器设备的联网,及其管理控制。

  第三点:讲基于机联网之上的云计算服务,以及相关的研究课题。

  最后:跟大家分享一个能源大数据系统的案例。

  一、中国工业自动化现状

  关于中国智能化技术的发展,先让我们回到5年半以前。在2009年7月7号,人民网做了一期中国人工智能理事长的访谈节目,邀请中国人工智能学会的主要创始人:钟义信、涂序彦、何华灿三位老教授,针对人工智能如何发展、人工智能如何产业化等话题进行探讨,钟老师坚定地认为“五年后将迎来人工智能大发展,进入智能时代”,到2014年为止,刚好五年,大家公认的智能时代确实已经来了。

  智能时代已经来临,从社会发展历程来看,主要经历了三个阶段,第一个阶段是农业社会,人类劳动工具以简单的镰刀、锄头为主。第二个阶段是工业社会,也就是动力机车时代,以蒸汽机、机床为代表的时代。第三个阶段是信息社会,网络时代到来了,电话、电灯、电视,现在的互联网、通信网,这就是目前的信息社会。

  我们来看看前面三个时代,从研究者角度来分析,看看它的工具水平、研究的科学问题、及核心基础理论。材料时代主要是简单的材料加工,用树枝就可以获取到一些食物类的东西;能源时代就是动力驱动,主要是蒸汽机为主的;信息时代是信息处理,这个地方加了一个管理,原来认为信息时代是智能工具,现在我们把智能单独拿出来了。到现在为止,我们开发了好多MIS、ERP之类的,但全都是企业信息化的管理系统,其中智能化的程度有没有?有,但确实不高。在这三个时代,从研究的科学问题来看,材料时代更多的是研究物质成分、化学变化及其结构的,认为其基础学科是化学。能源时代更多的是依赖物理,研究蒸汽机、能量的转化、运动状态等,是牛顿的那个时代。信息时代的基础学科是数学与计算科学。

  第四个时代,我们认为是智能时代,智能时代干什么,我们有大量的数据,需要进行决策、判断;我们现在有很多的个性化的东西,进行针对性的个性化服务;进行大数据挖掘,从而进行自动决策,这就是智能化的工具,很多工具是软件,但是也有很多是硬件。这个时代研究的科学问题实际上是网络问题,不管是局域网、还是广域网,或者通信网、还是互联网,目前来看已经进入到所谓的物联网时代。在复杂的网络系统中进行分析挖掘和逻辑推理,从而形成智能化的决策和判断,这个时代的核心基础理论是逻辑与网络。

  但是,对于处于发展中的中国企业而言,能否把握住智能时代的发展机会,目前各领域人士的观点并不一致。关于中国工业自动化程度如何,我们先看看相关的报道。

  2月5日,国际机器人联合会发布报告称,到2017年,中国将成为世界工业机器人拥有量最高的国家。据报道,去年9月,沈阳新松机器人公司投产了中国第一条机器人生产机器人的生产线。该生产线能够达到5000台工业机器人的年产量。然而,这样的成绩却不能掩饰中国机器人工业总体落后的现实。据报道,目前中国制造业中每1万名工人平均仅配有30台机器人,这一数字韩国为437台,日本为323台,德国为282台,美国为152台。

  在中国迅猛发展的工业机器人市场中,中国的国产工业机器人仅占有10%的市场份额,其余均被日本、欧洲和美国的工业机器人企业瓜分。哪怕是如此弱势的国产工业机器人,其关键零部件的进口依赖度仍高达90%以上。对此情况,日本《日刊工业新闻》不无自豪地称:“中国国产机器人的主要零件其实大多采用日本产,整体上与日系厂商的技术水准仍差距甚远。”目前,瑞士ABB集团、德国库卡、日本安川电机、发科那等世界著名机器人制造商均已在华设立机器人工厂。而日本的川崎重工、不二越公司等生产机器人的企业,也正对登陆中国设厂跃跃欲试,试图进一步蚕食中国机器人市场。

  目前机器人时代已经来临,但是中国的机器人产业整体上还比较落后,分析其关键症结、或者说根本原因,我们可以归纳为 5个字:晚、少、小、慢、离。

  首先,晚:相比于德国、美国、以及日本,尽管我国是制造业大国,但是我国的工业行业起步较晚,尽管部分领域发展较快,比较先进,但整体工业水平落后于发达国家至少10-20年。在先进制造领域,中国整体上还处于CAD/CAM以及CMOS集成制造时代,以机器人为代表的智能制造时代的来临,目前刚刚开始。个别行业可能相对领先,但还有很多工业企业落后发达国家大约40年左右。

  第二,少:由于整体工业技术水平落后,我国目前所采用的机器人设备主要是从国外引进,致使我国对机器人研发、生产、制造、以及应用等若干方面的关键技术掌握甚少,核心零部件生产极少。尤其是在:多轴运动控制器、伺服电机系统、减速器三个方面,当绝大多数依赖国外进口。

  第三,小:我国从事机器人产业研发生产的企业都规模不大,由于机器人领域是典型的三高一低(高技术、高人才、高投入,低附加值回报)行业,尽管目前有很多的机器人企业,但是行业分散,都没有形成规模化效应,缺乏龙头企业。

  第四,慢:今天来看包括中国在内的全球各国都在讨论机器人时代来临了,但是我们应该看到,这是在德国把工业4.0作为国家战略提出后,中国才跟进的。其实早在2004年的时候,由中国人工智能学会提议,在北京大学等高校就开始开办智能科学与技术的专业,2009年7月,人民网专访中国人工智能学会理事长钟义信教授、何华灿教授、涂序彦教授时,钟老师等就明确强调我国要重视发展智能机器人,当时预测5年之后将迎来“智能时代”。

  现在来看,从2009至2014年,刚好5年,智能时代确实来了,但是我们似乎并没有准备好,很显然,包括政府、企业、民众,这方面的思维转型比较慢。在这5年期间,尽管机器人销量保持着较高的增长率,但政府并没有做全局性整体性的顶层设计,大多数企业也是小富即安,并没有意识到即将发生的生产方式的转变,只是当前人口红利消失了,所以才意识到需要提高生产效率,只有走智能制造、引进机器人这条路了。民众则认为机器人成本太高,以实际应用还比较遥远,因此也并不看好。

  第五,离:尽管企业思维转变缓慢,但是我国在科研院所和高校,也还是有不少的课题在研究,但是总体而言,在实验室的研究较多,真正走向实际应用的少。技术转化效果不明显,高校研究与企业需求相分离,这也使得我国在机器人产业方面发展滞后。

  以上是中国工业自动化程度的概括,下面介绍第二部分内容。

  二、智造企业机联网工程

  现在回过头来看,德国提出工业4.0,中国怎么办?工业4.0本身是智能制造,能自动焊接的机器人80年代就有了,哈工大的焊接是非常先进的。德国工业4.0的核心词主要是CPS (Cyber-Physical Systems),信息物理系统、或网络物理系统,认为CPS是实现工业4.0的基础。

  最近我们也还在想,把德国的东西是不是照搬引进来,如何消化吸收?目前主要体现在“机器换人”和“设备机器联网”方面,这是浙江省和广东省重点实施工程,在2013年的时候,浙江省明确下达文件,经信委、科技厅下达的文件,这里介绍其中与机联网相关的一些内容,供大家参考。

  机联网就是机器联网,指应用物联网、云计算、现代通信技术,对企业制造设备、工艺流程,空调、照明、仓储等辅助设备进行统一的改造升级管理,形成集中管理、资源共享的现代化智能制造模式,以提高生产效率,改善产品质量,促进节能减排,提高企业综合能力。机联网重要的实现途径是机器换人,江浙一带,长三角、珠三角,人力成本提高了,很多工厂倒闭了,这是现实情况,很多企业需要自动化升级改造。浙江省拿出五千个亿,五年之内每年支持五千个机器换人项目,实施企业的升级改造。

  机联网到底做哪些事情呢?从政府企业综合来分析,包含如下六个方面的要点。

  第一点,还是要加强顶层设计,听起来有点虚,实际上因为中国,包括江浙一带和广东一带,尽管政府拿了很多钱做这件事情,但在很多方面还是不清楚的,需要专家们帮助他们做整体设计,到底国内国外有哪些自动化的设备,国外有哪些自动化设备可以引进,不少企业领导并不是很了解,必须要有专家帮他们进行具体分析,这样的设备,这样一个工艺流程,哪些是可以用机器代替人工的,帮他设计方案。从省里面的角度,国家战略层面的角度,也需要一些设计,这部分工作还是少不了。

  第二点,是推动机器联网,这是核心内容,企业(工厂)车间内外的机器设备都需要连接起来,实现远程统一的自动化管理控制。

  第三点,是系统集成,这里面包含了各种企业计划系统、信息管理系统、生产执行系统、产品生命周期管理系统等的集成。

  第四点,是加强技术创新,技术创新主要是电子设备和自动化传感器、以及平台软件等关键技术方面的创新,有些需要引进国外的,同时也需要国内的企业参与研发我们自己需要的设备。

  第五点,是标准化,标准化不可忽略,很重要,机联网也会涉及到若干标准。

  第六点,加强安全保障,这是重点提了,尤其是涉及国计民生的重点领域。我们想想,车间里面都是机器人,数据都是可以传到后台服务器上的,斯诺登对美国的监控事件曝光之后,中国很担忧。

  我们从日本引进来机器人以后,是不是通信协议是私有的,如果不公开,我们想修改就不行;从欧洲买来一个机器设备之后,数据传到哪些地方都不知道,甚至我们生产过程当中的数据、参数、故障,保存在机器里面,等维修的时候给我们取走了,我们也不知道。这需要我们现在制定这方面的安全许可,网络检测手段,包括现在的底层系统安全,进网入口安全,很可能以后买机器人不是像今天这样想买就能买了,以后可能像手机一样,需要入网许可,否则,你的设备就不能联网。

  目前来看,机联网设备主要分四种类型:

  第一类:是数控机床联网,这是众多工厂的设备。

  第二类:是行业专用设备联网。义乌做服装和织布的厂,都有自动化生产线,跟他们进行交流,织布参数怎么检测,线断了之后能否自动接上,现在线断了就报警和停机,需要人工接上后再继续运行,是不是可以做一些自动化的设备来实现自动接线、取线轴等。

  第三类:是工厂大型生产机器设备联网,这里面包括了户外的工程机械,挖掘机,也做一些GPS定位,故障检测。

  第四类:是工厂辅助设备,如空调和灯怎么节能等,可以通过网络进行控制。

  这四大类型设备都需要联网。

  上面主要讲了“机器设备联网”的出台背景和政策。下面讲第三部分。

  三、机联网云服务解决方案

  针对这些需求,我们看看如何把机联网具体实施起来,我们设计了一套云计算、云服务平台的解决方案,这个方案当中,跟通用物联网的方案基本差不多,但是细节不完全一样,内容也不完全一样,因为把物联网大概念具体化到工业4.0了。

  工业企业中的机器机床都要进行联网,这其中有些标准需要统一,有些新的传感器需要研发,有些新的网络协议需要制定;还有户外的挖掘机,其他的一些工程机械设备也需要联网,可能自己也有一些专用的传感器或者网关控制器;后台是云服务系统;最上面是应用终端设备,这是整体网络结构。

  在整个方案中,分成三层,物联网的底层是数据采集,这里具体化就是机联网层,是机器设备的联网,设备的联网细化到工业流程当中,也可能细化到机床设备当中的一个点上,包括了摄像头和各种传感器;也可能还有一些协议不是通用的,也可能利用WIFI,也可能是Zigbee,目前各种协议都有,这是机器联网中最复杂的一块。

  不同企业的协议不同,标准不同,基本处于混沌状态。我们需要做网关控制器,各个分厂区域中的数据采集出来之后,通过网关往上传,网关不是一般的家里上网那样简单的网关,后面可以看到有好几个功能。机联网层上面是云计算平台层,有些数据在机联网层直接处理了,还有一些数据到后台服务器上,进行数据分析、挖掘之后再处理。最后是应用,应用这一层大家比较容易理解,不多解释。

  云服务平台层,有很多工作需要做,这里面分了几大部分。一个是云基础设施服务,在相关的服装行业或者钢铁厂,可以统一建立一个大的云平台,这个服装厂那个服装厂的数据都会传到这里来,政府和企业拿钱建一个平台,也可能这个服装厂不想要服务器,就是远程服务,数据传过来就可以。广东省2014年7月18号进行了一个能源管理系统的项目招标,就是全省的管控系统,各个能耗企业需要实时或定期上传相关数据。

  解决方案中,除了物联网的三层,还有两个循环控制:

  第一个是小循环,就是有些信息需要本地实时处理,比如说,车间设备出了故障,会立马进行反馈,反馈当场处理掉,不需要人工干预,比如说空调温度到26度以上,超出了节能控制阈值,控制器就可以自动降温,大型的生产设备当中,也是要进行设定它的一些阈值条件,基本上不需要人工。

  第二个是大的循环,实际上是大数据分析,当数据传到后台服务器,经过远程分析之后发现某一个流程有异常,比如特别耗能、或太耽误时间(耗时),这时就需要优化,要进行重新设计这个流程,提一些优化改进方案。如果数据显示,这个流程花一个小时,那个流程花三个小时,下一个工序等着上面的工序很久,这就需要优化。把数据统一传上来,采用大数据分析来实现的,这是流程的优化管控,这是大的循环。所以,该方案中分两级控制,很好地解决了实时监控和远程优化监控。

  在具体实施中,涉及到哪些研发内容呢?主要包含两个方案,一个是机联网方案,要有效连接机器设备;一个是云服务方案,可以与通用的IAAS、PAAS的云服务相结合,生产企业需要哪些内容,平台放哪些内容进去就可以提供服务。

  在总体内容中,包含两个解决方案、七项关键技术、三项行业标准,这里有三方面的硬件开发,软件系统有六个。这是一个大系统,是系统的系统,大系统包含若干子系统。

  这里的关键技术中,机器设备联网协议,这可能是一个难题,我们经常讨论这个问题,很难有一个很好的解决方案。还有就是云计算技术、大数据技术、还有空间信息技术、多维呈现技术,移动终端技术等。比如车载设备都在移动,车上的人也在移动,怎么做一个移动终端,可能是手机,也可能配单独的终端设备,比如给医院医生配单独的Pad,上面有相应的软件,有一个传感器可以检测,不同岗位配不同的终端设备,如果能及时传到手机上更好,由于安全原因,手机平时是私人的,不能完全依赖,多数工厂可能需要给相关人员单独配备终端设备。

  硬件的开发包含三大部分:

  第一类硬件是新型传感器,根据某些行业的需求研发新型传感器,并不是一个摄像头就能解决,有些传感器,比如温度、湿度、压力传感等可能还有特殊的需求,现在已经碰到了这样的需求。

  第二类硬件是新型融合通信网关,这里的网关,与一般家庭里上网的路由器不太一样,我们列出了三大功能:第一是支持多重协议的网关,WIFI也好,RFID也好,红外也好,工业总线也好,有线无线等等都要支持,我们也在想是不是分开研发,这个盒子就是支持WIFI的,另外一个盒子就是支持Zigbee的,单独做不同的小盒子,但是我们分析之后发现成本并不低,因为设备里面可能放好几个盒子,所以最终很可能是融合通信的网关,需要同时支持多种连接方式,有好几份协议。第二是具备反馈控制的智能控制终端,不仅仅是路由器,还要反馈控制,需要有一套控制策略算法和操作系统的。第三是支持必要的本地化软件服务,实际上是指的前面讲的小循环的本地反馈控制,在大的循环没有的时候,在一定条件下,小循环可以提供监控服务。

  第三类硬件是云服务安全认证设备,云服务在提供服务的时候,需要根据工业4.0并结合企业、政府的要求,采用一些指纹等生物特征的识别技术,把可穿戴的技术加进去,提供一些远程服务或者远程的控制,比如说企业的领导,你在外面出差要查看一下公司的运行状况,车间运转是否正常,可能简单的一个密码就可以了;而针对有特殊安全要求场景,查看时则需要进行生物特征识别,这是才可以查看企业的信息。

  下面讲软件这方面的研发内容。

  软件研发内容分为六大子系统:机联网管理控制子系统、云基础设施服务子系统、设备万滚落管理子系统、应用集成子系统、大数据分析子系统、终端服务子系统,主要有这六个方面的子系统。

  在标准方面,首先是机联网的协议,要求不同设备能进行统一的协作,需要有方案来实现设备的自识别、自适应。还要做一些数据传输的标准,这个数据怎么组织,怎么去访问,这块要进行考虑。省里面要求上报哪些数据,上报之后有哪些可以进行识别,数据怎么设计的,这方面有哪些标准也需要研究。还有云服务,为政府提供数据服务,政府怎么访问平台的接口,这块也需要制定标准。

  把这些问题都讨论清楚,我们可以给出技术路线和一些步骤来具体实施:先进行总体规划,然后研发关键技术和平台,最后集成应用。智造企业的机联网云服务方案,基本内容就这些,这是目前正在做的。通过这些工作,最终把机器设备连成一体,为智能制造奠定基础。

  至此,把智造企业在升级改造过程中的解决方案,需要研发的软硬件内容、标准等都梳理清楚,然后就是立项申请,进行经费预算,招标评估和实施了。

  在上面所讲的方案中,至于具体哪个环节的哪个子系统,采用那种软硬件系统,不同企业可以制定目标指标,然后招标进行。其中,也有一部分是自己研发的。

  具体实施细节,在此不深入讨论。下面举个能源方面的案例。

  四、能源大数据系统案例

  最后,给大家分享一个案例,这是能源大数据管控的一个项目,是广东盈嘉公司承担的国家物联网专项课题,就是把中国移动机房里面的用电设备,包括主机服务器和辅助空调设备等进行监控管理起来,同时进行大数据分析。

  项目在相关设备中安装传感器,通过网关把数据传送上来,可以查看设备动态运行状况,实现了设备运行状态的多角度模拟展示。也可以通过大数据分析,实时或定期查看数据分析图表,并根据结果进行系统的管理控制、优化改进。

  通过图表,可以把各个地域、各个机房、各个服务器设备的能耗情况用多种方式直观的表现出来。

  除了电信领域之外,在高能耗的工业企业中,比如钢铁厂、水泥厂等,也都面临着升级改造的问题,基于物联网的能源大数据控制与管理系统,可谓是我们在工业4.0时代的一个先行示范。

  最后,在思考工业4.0的大产业中,我们具体能做些什么呢?大家关注的工业4.0,不管德国怎么做,中国作为生产制造大国,在这4.0时代还是想做点事的,不管是机联网还是其他项目,结合工业4.0,可能最终落地点还是三个方面:

  好了,由于时间有限,今天晚上的主要内容分享到此,感谢相关合作企业、及领导专家。谢谢大家!

  嘉宾互动环节:

  [华理-王昊奋]:讲了好多干货,谢谢分享!

  [陈志成(loT-Al)]:今晚分享的内容算是我们自己写的智造企业的 “解决方案、系统设计”方面的干货,可以帮助大家用于立项申请、写方案的参考。不过需要说明的是:其中方案设计和研究内容,也不一定适合所有企业,如有不合理的地方,大家多多指导,交流!

  [阿义]:政府在4.0中的角色和作用?

  [陈志成(loT-Al)]:政府的本质作用主要是4个:一是帮助企业联系国内外专家资源,进行需求分析、技术对接;二是资金支持,对部分合理的项目给予一定比例资金支持;三是引导制定行业标准;四是进行数据监管,网络安全监管。

  [华为云服务技术中心部长]:数据上传可以利用对象存储实现上传数据的存储,这样可以支持标准的S3协议,对象存储支持分布式存储、高可用性、海量存储,也可以实现一个数据采集客户端,直接把数据放到云端存储;数据分析可以用hadoop实现数据分析,数据分析结果可以存到nosql数据库;结果分析展示系统可以首先为web服务的展示系统;这样四层系统实现完成的数据采集、存储、分析、展示和归档,也方便实现容灾系统。

  [朱铎先-兰光-数字化车间]:对于制造企业从哪做成,是投资少见效快的途径?

  [陈志成(loT-Al)]:首先还是要进行 “需求分析”,要评估一下各自企业当前的业务领域、自动化水平,结合政府和企业发展目标进行“需求分析”。由于中国很多企业之前是依靠“人口红利”发展起来的,部分领导们并不了解国内外自动化水平如何,所以还是有必要聘请一些专家顾问、或咨询企业,帮助进行需求分析、技术对接,机器设备的本地化等。

  [宣哓华华院数]:谢谢分享!你认为中国在这个领域的那几个子领域,譬如3个,应先重点发展?

  [陈志成(loT-Al)]:结合中国情况来看:

  1)在传感器方面还是做得很不错的, 我国对传感器的研究比较早,早在物联网概念提出之前,我国就在研究传感器技术,RFID技术等,只是当时没有现在这样普及,近几年发展更加迅速。所以建议在工业物联网的传感器方面可以重点发展,形成标准。

  2)在应用集成方面,虽然我们掌握的核心技术少,但是中国不缺应用集成的人才和技术,我们可以很快学习模仿,在部分行业可以快速集成并应用的。

  3)从行业角度来讲,可以从电信行业入手,这主要是因为中国电信运营商有能耗大数据管控方面的需求,同时运营商也不缺资金和政策,可以很容易实施。

  [彭永红-国际数据科学家]:汽车工业, 汽车工业切入点很好,模块化、自动化程度高。

  [陈志成(loT-Al)]: 彭老师看得很准,最近我们看到车联网产业在快速发展,汽车工业也是和很好的切入点。

  [张存勇能源]:节能减排成本控制、柔性制造零库存个性化、大数据细分产业链全链条原材料管控、大地信结合全产业链工业4.0等方面。

  [Dowson Liu (刘睿民联想中国服务总部)]:物流行业其实也是车联网的一个大市场吧。

  [陈志成(loT-Al)]:是的,物流运输是个很大的市场,我们与一汽交流时,他们就讲到,已经开发了实用的“解决长途跑空车”问题的平台,根据运输车辆来回目的地实现自动化货运调度配装,避免车跑空路。

  [彭永红-国际数据科学家]:抓住切入点,大数据与智能制造会结合很好!

  [Jacky 刘英杰中软国际]:非常好的分享!谢谢!想问个问题:对于您所多次提到的关于不同层内沟通(机联网,云计算层,应用层)以及不同层之间的协议标准化和集成标准方面是否有类似的国际主要标准组织的推动可以参考?而且,对于云服务和机联网两种方案而言,哪种更适合中国的工业4.0的未来选择呢?谢谢!

  [陈志成(loT-Al)]:在工厂之间的机器设备联网方面,有国际标准协议,但是并没有完全统一。目前工业无线领域形成了ISA100.11a、WirelessHART、WIA-PA等三个标准共存的局面,由此带来了标准之间互通性差、多标准支持设备研发周期长、成本高等问题。为此,以NAMUR为首的用户组织经过研究发布了NE133(“无线传感器网络:对现有标准的融合需求”)报告,希望三种工业无线国际标准能够融合为单一的标准,重庆邮电大学、北科大,中科院参与。

  [张存勇能源]:目前主要是以各类工业集散控制系统DCS、SCADA为主的一些工控标准,但要做演进,国内工厂基本是只监不控,成套设备独立监控很少集中联网综合管控,这些明显看得到的都是入手点,个人看法。

  [Jacky 刘英杰中软国际]:很赞同标准的融合和对控制标准的演进!如能结合云计算实时的过程数据分析和控制,在行业中的应用场景似乎才能真正带来智能制造的价值,才能不仅仅是工业自动化。个人感觉车联网似乎切入的机会大。

  [陈新河,中关村大数据产业联盟副秘书长]:互联网已全面渗透经济社会诸领域,从电商到餐饮、从汽车到代驾,无不见互联网。互联网仍将持续全面渗透、仍将持续彻底革命。消费互联网仍将继续引领,产业互联网(Industrial Internet)将亦步亦趋;数据驱动成为驱动产业互联网发展的核心动力,中国产业互联网数据驱动之路迥异于从CPS顺延至产供销各环节的欧美工业4.0和工业互联网,中国是销供产逆势生长,再次呈现互联网产用逆长现象,再次重现互联网发展路径(思科、IBM、微软、英特尔大卖IT基础设施,BAT收获果实更丰盛的应用服务);但我们在应用领域想象空间巨大,如利用车联网挖掘的配货、餐饮、影视、娱乐、保险、征信、信贷等增值服务。

 

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