潘靈聰
在雲計算、大數據和物聯網等技術的影響下，全球掀起了以製造業轉型升級為首要任務的新一輪產業革命，其中以德國工業4.0和美國工業互聯網為典型代表。新一輪的產業革命主要以數字化為基礎、互聯網為核心、智能化為主要目標，將信息化技術與工業生產進行深度融合，來推動產業轉型升級。就目前而言，美國的工業大數據規模處於各領域前列，大數據正發揮著越來越大的作用。
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多種不同類型的數據，數據模態多樣，結構關係複雜。高通量是指數據持續不斷地產生，採集頻率高，通量大。強關聯是指工業場景下的數據有非常強的機理支撐，不同學科之間的數據是在機理層面的關聯，而不是數據字段上的關聯。
而對工業大數據的分析應用，也不是將深度學習、強化學習的方法放到這裡就可以有結果。我們需要獲知研究對象的機理模型與定量領域知識，而這在當前基礎上前進很困難。我們希望找出數據在輸入、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。
近年來，國際知名的軟件巨頭紛紛開始加大自身在製造業轉型升級方面的投入，隨著大數據技術的不斷成熟，為數據技術向工業方面滲透提供了諸多條件，同時也為高端製造業提供了巨大的市場機會，各種商業版數據管理產品紛紛上線。
國內工業大數據發展也有一定的進展，主要依託於國內互聯網應用的基礎，搭建連接人與設備的通用平臺，例如陝鼓動力的鼓風機遠程監測平臺、三一集團工程機械物聯網平臺、遠景格林威治風電雲平臺、紅領製衣板型數據平臺、南方航空公司航空大數據平臺等，這些工業領域的大數據平臺儘管已經有了一定的規模，但是其內部技術架構差異較大，應用效果並不明顯。
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臺，核心都是利用數據和模型，優化製造資源的配置效率。
隨著我國人口紅利的逐漸消失，工業大數據作為一種核心戰略資源將成為我國工業化智能升級改造的關鍵要素，其也必將成為我國高科技領域發展的重點。
