新一代網絡信息技術與現代工業融合應運而生的工業互聯網， 是工業經濟數字化、網絡化、智能化的重要基礎設施。國務院常務會議不久前通過了《深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》，部署促進實體經濟振興，加快轉型升級。當前，如何順應戰略趨勢，前瞻布局，構建工業互聯網生態體系，已成為業界各方關注的熱點。

12月5日，以“ABB Ability?構建數字化生態系統”為主題的“ABB Ability?創新日”活動在北京舉行。

來自北京市經濟和信息化委員會、中國自動化學會、中國電力科學研究院的領導，微軟、華為、阿里云、德勤、中國電信等合作伙伴，以及業界和媒體嘉賓，同ABB技術專家與管理人員一起探討和分享了各自在平臺體系、整合IT與行業知識、能源互聯網、工業互聯網應用以及網絡安全保障等領域的深刻思考與實踐案例。物聯網、邊緣計算、人工智能等熱點話題也引起了在場專家及媒體的熱烈討論。

交流會主持人：

ABB中國副總裁、數字化業務發展負責人兼首席信息官 李清源

01智能制造：互聯網 → 物聯網 → 智聯網

王飛躍教授  中科院自動化研究所復雜系統管理與控制國家重點實驗室主任、中國自動化學會副理事長兼秘書長

Q：國務院常務會議出臺《深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》，加快發展先進制造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。這跟之前的《中國制造2025》、“互聯網+”有什么不同？

A：2015年5月8日，國務院印發《中國制造2025》；2017年7月20日是《新一代人工智能規劃報告》，這相當于組合拳。再加上10月18日十九大報告中提出的“兩個階段” — 分別是兩個“十五年”，到2050年，我們要建成世界強國，這都需要技術支撐。

中國制造、人工智能，將來要打造的是智能制造。智能制造要靠這張網（工業互聯網 → 工業物聯網 → 工業智聯網）。信息領域的革新是從互聯網向物聯網再向智聯網過渡。工業領域以后面向智能制造、智能產業、智能工業發展，必須有這張網，也就是行動綱領。將來的智能產品沒有這張網都是空中閣樓，將來這是實體經濟的立身之本、發展之道、強國之基。

02從IT通用技術到工業數字化，

選擇好的合作伙伴很重要

黎江  微軟（中國）有限公司首席技術官

Q：作為通用技術平臺企業，在工業數字化的領域，微軟如何看待工業物聯網平臺和基礎平臺之間的關系？

微軟前些天在中國發布了Azure Stack，如何看待公有云和私有云的不同需求？

A：微軟是致力于平臺和生產力的公司。微軟中國將在中國打造云計算、大數據、物聯網、區塊鏈這些平臺層面，以及平臺層面比較有共性的生產力的工具和環節。面對垂直行業、面對工業領域，我們更多的是靠合作伙伴，把我們的云計算、邊緣計算、IoT，就像王教授剛才提到的“并行”的概念，不管是物理空間，還是虛擬空間、心智空間、智能空間，要把它們融合得更好。

關于Azure Stack，它不是簡單的公有云和私有云的概念，它實際上是公有云計算和邊緣計算。微軟算是國際上第一家發布邊緣計算產品的公有云公司。通過一體機的方式，Azure Stack可以部署到工廠車間，跟很多設備和環境緊密結合。它的好處，一方面是減少了網絡傳輸的延遲；另一方面，使得數據更加安全，隱私保護更好。很多數據不是放到公有云上，而是放到自身的邊緣計算的環境中。

03連接，是工業互聯網的基石

姚茳  華為技術有限公司EBG中國區大企業業務部部長

Q：華為有“云、管、端”，非常全面的物聯網的體系，也有“上不做應用、下不碰數據”等的定位，這個說法是什么意思？

國務院《發展工業互聯網指導意見》中也專門提到了“夯實網絡基礎, 在2018-2020年三年起步階段，初步建成低時延、高可靠、廣覆蓋的工業互聯網網絡基礎設施”，最新的連接技術，比如NBIOT和5G，會給工業互聯網和物聯網領域帶來哪些變化？

A：“云、管、端”是整個公司在ICT領域的理念：“端”很容易理解，就是市面上的華為手機、平板、各種盒子、互聯網芯片；“管”就是華為最早發家的產業，我們最早做的電信網絡，后來的無線、光傳輸、IT、有線無線一體的等等；“云”就是我們的云計算。

我們從2009年就開始投資“云”這個領域，我們在云這個領域提出的定位就是“上不做應用、下不碰數據，不做股權投資”：“上不做應用”是指不與應用開發商爭利，保護客戶已有投資，讓現有應用平滑遷移到云上；“下不碰數據”，是指未經客戶允許，華為不會利用客戶的數據進行商業變現，讓企業和政府放心使用；“不做股權投資”是指，在云這個領域上，華為不投資集成商或應用開發商，不去培養一幫“親兒子”，不讓親兒子跟合作伙伴競爭。

網絡是整個工業互聯網的基石，因為網絡解決的是連接的問題，任何的聯網都是要把數據收集并連接起來，這是最根本的要素。在工業領域，各種數據和網絡是相對偏封閉獨立的個體。未來隨著對時延、覆蓋和容量的要求，5G和NBIOT肯定是將來最需要的技術。NBIOT的優點很多，包括低功耗，一個設備可以用5~10年。低成本，一片單片模組的芯片只需要5美金。我認為未來這是非常大的市場，可能會帶動整個工業物聯網的需求到1.4萬億~1.5萬億美金。

04與消費互聯網相比，

工業互聯網是一種全局和多態智能

王峰  阿里云事業群-飛天一部、阿里云ET工業大腦總經理

Q：過去十幾年中，消費互聯網領域產生了很多創新，阿里巴巴是這個領域的優秀代表。作為一家互聯網公司中負責工業大數據（ET工業大腦）的負責人，請您談一談消費互聯網大數據和工業互聯網大數據的區別。

阿里作為以消費互聯網領先的企業，在進入工業領域的時候有什么不同的做法嗎？生態系統在工業領域和消費領域的作用會有不同嗎？

A：首先，在工業領域，要幫助你的客戶創造價值，而不是一次性的“買買買”行為。這其實是一種賦能和翹動的過程，這個過程中就產生了手段上的重要區分。另外，工業互聯網是全局和多態智能，因為無論我的生產設計，還是現場、工廠、運維中心的不同網絡，組成的是多態和全局的網絡；而消費互聯網是單點智能，我圍繞著消費者，以客戶為中心，一句話就是消費者是上帝。

在消費互聯網領域錘煉出來的這些技術，通過阿里云的輸出賦能于整個產業，形成產業互聯網的基礎算法。我們的數據能力可以幫助消費互聯網把數據規整好，比如人的數據、商品體系的數據，然后將這些數據背后的關聯關系和知識圖譜復制到工業，形成人、機閉環的工業大數倉。

05工業數據 vs. 消費數據，

它們不是一個概念

劉前進博士  ABB中國首席技術官

Q：作為ABB中國的技術代言人，請介紹一下ABB在電力、自動化領域如何應用這些最新的ICT技術？

A：工業界使用機器學習、深度學習，能產生實際效果的案例少之又少。我們有很多的體會，工業數據和消費數據真的是兩個概念，姑且不論這些數據的保密、產權，就論這些數據的質量和可用數據的多樣性，這是非常挑戰的事情。我們參與的任何一個機器學習項目花在數據上的時間至少占到項目時間一半以上，得到數據、清洗數據、標簽化，還要排除數據采集過程中的偏差與丟失。因此機器學習不能只強調算法本身的能力，還需要強調背后人的貢獻，只有行業的資深專家才能理解并運用這些數據，避免用垃圾數據制造新的垃圾。

ABB在將算法和人的能力相結合方面擁有獨特的優勢，能理解客戶的痛點，結合行業的積累與經驗，借助算法解讀數據，為客戶帶來真正的價值回報。過去二十年，從自動化時代到數字化時代，消費端發生了很多變化，將這些技術的進步引入到工業，引導智能工業走向自主化，這個革命才剛剛開始。

06從C端到B端，

互聯網發展將迎來一次飛躍

張天兵  德勤咨詢管理公司管理咨詢合伙人

Q：目前在工業互聯網領域，大量的IT公司、工業企業都全力投入，您怎么看待這一形勢？最近工信部發布的工業互聯網平臺白皮書也體現了這個態勢，對于工業互聯網生態系統的良性發展您有什么建議？

A：從管理咨詢的角度來講，我們會比較關注技術與組織之間的關系。回顧歷史，企業乃至社會的組織形式與技術發展息息相關。在現在的情況下，所有的數據是同時進來的。原來的組織形式是線性的，從研發、采購，再到生產制造（和分銷、服務）。現在的數據可以同時驅動組織的各個部門，組織內所有點都可以同時接收到數據。這個時候，組織形式又可以進一步產生變化。通過數據分享，從一個組織內部協同又可以發展到一個組織與其他組織的協作。

當技術形成的時候，對組織有什么樣的影響，一個既定組織要應用這些技術，有哪些障礙，這些問題都需要回答。我們跟京東、阿里進行了很多探討，當他們給組織賦能的時候，在C這一端是很容易做的，但并不意味著B這一端會成功。到底什么問題阻礙了去真正應用這些技術。很多技術大家都了解，但怎么在組織中有效應用，這涉及到具體組織的問題，也涉及到組織的人的問題。這是我們關注的問題。