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工業互聯網研習社風向觀察
近期，京東和電子工業出版社聯合組織了《製造業轉型升級公益直播》活動，4月8日，中國信通院信息化與工業化融合研究所副所長劉默在線分享了《工業互聯網驅動的製造業數字化轉型》，以下是觀點精要：
我們正處於製造業深刻變革與數字經濟浪潮歷史性交匯節點，從單點的信息技術應用，走向全面的數字化、網絡化和智能化；
工業互聯網正在從四個方面驅動製造業數字化轉型
- 新興業態培育：基於平臺匯聚各類產業鏈資源，形成新的服務業態
- 商業模式重構：打通產業鏈和價值鏈，實現產品、生產和服務創新；
- 生產運營優化：打通設備、產線、生產和運營系統，優化現有生產、管理和業務；
- 創新能力提升：通過數據發掘隱性知識和規律，帶動技術、產品和服務創新；
當前“5G+工業互聯網”重點聚焦5大類應用模式
- 場景一：基於高清視頻回傳的質量檢測與監督；
- 場景二：設備數據採集和實時監控；
- 場景三：基於5G+VR/AR的輔助裝配與設備維護；
- 場景四：移動無人巡檢；
- 場景五：基於5G+AI的特種車輛遠程操控與無人駕駛；
工業AI的四大應用場景：
- 設備級：基於機器學習，通過工業物品特徵值的識別，實現自動化的生產動作；
- 產線級：基於機器學習，通過工業系統特徵值的識別，提供工業流程和生產參數優化建議；
- 企業級：基於知識圖譜，通過對工業問題的有效推理和仿真，實現智能業務決策和風險管理；
- 行業級：基於知識圖譜，通過對工業知識的有效索引和搜索，實現工業知識的沉澱和流轉。
工業AI規模化推廣面臨的4大挑戰：
- 實時性：現有通用計算架構與芯片無法滿足工業實時性所帶來的計算要求；
- 可靠性：可靠性不是現有消費領域人工智能算法的設計和關注重點；
- 可解釋性：聯結主義，神經網絡結構不能提供明確的語義解釋；
- 適應性：包括模型交互、軟硬件適配與模型的多任務適配問題；
本次疫情防控和復工復產中，工業互聯網展現了巨大價值：
- 數字化工具提升企業的靈活敏捷性，迅速應對突發狀況；
- 依託網絡化組織快速獲取物資生產和復工復產所需關鍵資源；
- 通過線上數字化工具實現遠程管控，降低現場人員需求；
展望工業互聯網2020-2025：
- 1、行業數字化轉型正進入規模化推廣期：應用側由應用試點向行業系統性應用推廣，產業側（供給側）由技術驗證向新的技術產業支撐體系演變；
- 2、行業應用需求成為數字化技術創新突破的重要驅動力：在現有數字化技術基礎上進行深化、適配和組合，大幅提升解決行業問題的能力；
- 3、IoT、平臺和智能分析步入規模化應用，大幅提升企業運營決策的智能化和敏捷化水平；
- 4、基於要素集聚的平臺經濟逐步形成，成為重要商業增長點
- 5、新的產業體系逐步形成：信息技術劇透的滲透，傳統領域巨頭的重構、新興服務商的興起
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