专家视野 | 魏凯：工业互联网与大数据标准化思路

3月28日，在工业和信息化部的指导下，为期两天的“2017大数据产业峰会”在北京国际会议中心召开。

中国信息通信研究院技术与标准所移动互联网与大数据研究部副主任，工业互联网产业联盟大数据特设组副组长魏凯在29日下午的工业大数据论坛上发表了题为“工业互联网与大数据标准化思路”的演讲。以下是演讲全文：

感谢各位耐心的聆听。今天下午大家一定是非常烧脑，来自清华、国家电网、铁道公司、中石油的各位专家，从一个行业跳到另外一个行业，分享了很多创新的做法和思考。到此为止大家想听的其实都已经结束了，我来给大家做一个最后的演讲标准化的考虑。

我们所从事的工作，我一直在思考标准化是什么事情？标准化是从多到少的事情，大家的创新是为不同的问题找到很多的解决方案。其实标准化是把这些方案收敛起来变得归一化变少，所以把可能性降低是标准化重要的方向。它也是下一轮创新的一个平台，只有底层统一了，上层才能继续创新，踩着前人的肩膀往前走。

今天我给大家分享的是有三个方面内容：

一、工业互联网研究进展；

二、工业互联网与工业大数据；

三、工业互联网标准化体系和进展思路。

工业化概括为两个IT融合，一个是Information Technologies，另外一个是Industrial Technologies。左边这个前几年跑的非常快，我们有物联网有人工智能。右边大数据这几年跑的不是很快，现在我们讨论不管是工业互联网还是工业制造还是CPS的理解，主要在这里，要让速度加快，要让整个的工业系统运转效率变高。

工业互联网是什么？我这里会有一张图，大家也一直在思考，包括美国的IAC，德国的工业4.0包括中国的工业产业联盟做的工业互联网，我觉得工业互联网有三层方面的考虑。

首先，它是网络，不管是船舶还是工厂里，还是分布在石油管线这些方面的系统、设备、传感器、人、物品连起来，首先它是网络的。

第二，它还是平台，它既有网络连接也有数据存储和分析的平台，它是一个集成的系统，所以它是一个平台。

同时，在产业经济方面也是一个新模式，我们对工业互联网的理解，它是综合的要素。

从网络方面来看，刚才说了，标准化实际上要收敛，把无数的可能性变成少数几个可能性，或者一个可能性。大家能够看到，这是我从美国的工业互联网联盟一些材料上看到的PPT，他们现在的认识工业互联网主要解决的问题，要仿照我们互联网的架构给工业互联网做一些事情。

互联网架构是一个所有底层网络利用IP业务连接起来，上层所有业务利用IP进行存储。工业互联网的腰非常粗，工业的接口、数据协议、系统非常多，现在来说两个IP融合时产生两个问题，怎么把可能性变少一些，如果变少的话，大家认为应该让数据和连接标准化，让工业互联网也有一个细腰，这是工业互联网现在的情况。

底层的物理网络非常多，现在的状态是很多工厂网络或者是一些工业系统的网络，实际上还没有IP化，很多数据还是跑在二层协议上。所以，底层的这个是非常复杂的。

潜在的一个方向就是让IP跑在不同工厂系统中来。有了网络不是非常重要的，把连接打通了为了是把智能化能力构建起来。

我们对于工业互联网整个要从多样性基础方案里头做收敛做归一化，有几个层次的需求。

一个是底层协议的收敛，再往上实际上在数据传输方面，包括分布式的消息中间线、数据交换方式和机制也需要融合，再往上需要语意的融合，工业互联网从连接方面有这么多层次，有物理层、传输层、网络层、链路层，和上层数据语意的连接和管理。

工业互联网产业联盟经过很长时间讨论形成了工业互联网总体架构，总体架构有几个要素。我们认为工业互联网有三大要素，这个架构已经发布了。一个是刚才说的网络，第二个是数据，第三个是安全。上层有一些应用，一个是智能化生产；网络化协同；个性化定制和服务化延伸，这是支撑。有了工业互联网的连接，有了数据和智能以后，我们有新的应用模式，这是工业互联网整个的架构。

刚才也说过了实际上是三个闭环，一个闭环是小闭环，生产现场智能自动的控制。第二个闭环是终端的控制，在企业信息化、ERP、CR、物流系统管理也应该出现一个闭环。大的闭环是开放的，在企业外部的闭环要跟客户端、消费市场直接打通，实现端到端大的闭环，这是工业互联网整体架构的情况。

现在也跟工业互联网联盟和美国的IC和德国工业4.0也建立了紧密的联系，试图把全球标准化的活动参考架构能够对标，尽量一致化。

刚才大家可以看到，工业互联网首先不只是网络还有数据，数据是最重要的。这个里面有个认识，它是要贯通整个生命周期的数据采集，融合的分析和上层个性化，智能各种环节的应用，最重要它是建立持续改进的循环，可以评估，可以去优化，这是数据在工业互联网非常核心地位的理解。

我们在工业互联网体系架构里也有一个工业数据的架构，它分为采集与交换、集成与处理、建模与分析和决策与应用控制，这四个层次。正是我们抽象了大家各种各样不同希望把它归一化的架构，希望具有一定普世性，里面也有很多不同的模块和流程。

刚才只是功能架构，实际上定义的是功能架构。比如说一个车间，一个管网的管理系统具体怎么实现？我们也有在架构白皮书里有指南性的文档，不用详细再说。

回到这个主题标准化的思路，怎么把多样性减少？能让创新走到更高层次上去。

在工业互联网联盟下面有一个技术标准工作组，工作组下面经过一段时间的分析，提炼出工业互联网标准总体架构。

工业互联网标准总体架构包括几个部分，跟大家简单说一下。一个是总体性标准，主要目的是建立大家对于工业互联网的共同话语体系，包括术语定义、通用的需求、体系架构、测试评估、管理、实施的导则和演进增强的标准，这是需要有一个总体标准。整体标准下面分了互联网的网络标准，怎么把连接打通。还有标识标准，给万物来个身份证的标准，并且把身份证能够找到物品所在的位置。还有平台与支撑的标准，工业互联网数据的标准，这是今天说的主题工业大数据的标准，还有安全标准。在规划里面也有应用的标准，这主要围绕刚才说的四个方面。包括智能制造、网络协同、服务化延伸和全生命周期领域标准，包括未来电力、石油的延伸，这是工业互联网大体体系架构样子。

刚才我说了总体标准、共性标准和应用标准，实际上是三个不同的分类。

聚焦到数据怎么做标准？工业互联网里头数据需要什么样的标准？我们在体系规划里头也做了很多部署，有六个方面。

第一，工业互联网的数据交换标准。里头主要规范设备、产品等等对象，物之间怎么交换数据？以及怎么能实现互操作？这是解决数据互通的标准。

第二，工业互联网的数据分析标准，包括分析的流程、参考的模型指南性的标准。

第三，工业互联网管理标准，没有质量的数据就是垃圾，只有数据资源的管理，才能让数据有价值。工业互联网数据管理非常重要的一个方面，这个里面包括存储的结构、数据字典、元数据、数据质量、生命周期的管理，还有基于云平台的管理标准及传统架构下的工业互联网数据管理标准。核心目的，把数据作为资产很好管理起来。

第四，工业互联网建模的标准。主要是建数字双胞胎，包括怎么规范实体与实体之间关系描述的规范，还有怎么来把运行状态做一些描述这样的连接。总的来说，是要把数字空间和物理空间打通时需要做的。

第五，工业互联网大数据服务平台。这主要包括存储服务、分析服务、可视化服务、建模和开放的服务，这个针对平台实现时。一般一个企业里面的数据平台，是分不同部门维护的。比如说信息中心或者信息化管理部，它跟业务部门是分开的。往往需要一个内部的服务平台给业务部门去服务，如何去定义这样一个让业务部门使用的接口？这是工业大数据的服务标准。

第六，辅助的评估评测标准，包括评价的性能、安全、互操作等等方面的评测和验证标准。

刚才是非常庞大的设想，从工业互联网整体的标准体系建设以及到数据放大的思考，具体到平台有什么样的特性？下面也有同事交流过，工业系统能不能抽象出几种典型的场景，让平台开发商有导向性。

我这里头找了个工业物联网的实现图，左边是各种各样内部和外部的数据源，包括IOT和其他实时的内部和外部数据源。右边实际上是我们的平台，怎么样在左边数据源和右边平台之间建立关系，这里需要很多的技术。比如说这里头用虚线框出来这是大数据平台的范围，左边是系统，包括OT和传感器、物理层面的系统，右边是信息系统的范畴。从不同数据来了以后，可能会经过边缘计算的点，有网端和现在提的Fog工业节点上来，工业数据最典型区别于互联网或者企业信息化的需求，有一类最典型是信息流的处理，实时的数据怎么处理？我这里以实时数据为例，可能有一个复杂信息处理的引擎，CEP的引擎。后台有流的平台比如说Streaming还有其他的技术，这些流走了以后没了，工业互联网不希望这样，还是希望把数据存出来对后台的分析和预测，后台还有实时分析和查询系统。这是整个的工业数据平台以实时数据处理为例的一个平台实现例子。

我用虚线把工业互联网大数据平台大概圈起来了，我们未来要分析平台要长什么样？有什么样的技术特性？有什么样的模型？可能是这样的思路去做？有什么样的产品，什么样的技术，什么样的解决方案，能够适应工业互联网的要求呢？我们参照之前做的一些工作经验，在一个生产系统里头要让平台能够运转起来，就要从很多方面对他提要求，才能保证未来在生产系统里能够可用。

我们在另外一个联盟——会议主办方数据中心联盟跟一帮IT企业做了这样的标准，我们企业级的用户选择平台时，应该遵循什么样的能力和要求。为未来对照工业平台典型的负载、应用场景和模式不断的完善应用平台和技术发展的导向，来进行做分析，后续还有很多的事情要做。

两个IT的融合，我们院里牵头的两个联盟，很好代表了两个IT，一个是数据中心的联盟，有190多家的IT厂商来做大数据分析。另外一个是工业互联网产业联盟，有300家联盟单位，主要是工业企业。这两个联盟有很好的合作基础，在前期也做了很多工作，我觉得后期有可能会继续在这方面做工作。从我们联盟的成员单位参与情况来看，很多时候也交叉在一块。

再有议题我觉得有几个方面，第一个方面把工业系统数据管理和治理能够形成行业的共识，这个我跟李主任前期交流过。就是我们把下水道工程先修好，让它根据什么样的机制让数据在企业里头像一个资产一样正确对待，能够盘活使用起来，这是数据管理方面的议题。

第二，怎么给广大各种各样的工业企业，提供好用的工具和管理平台。分析、挖掘、存储数据的平台，让这些企业放心、很简便、省事的来用，不管是云的形式还是本地的形式，这只是我个人的想法。议题会很多，我们会朝着形成大的标准体系目标去努力。

今天在座很多行业的专家能参与到我们这个会，也表示大家有共同的愿望坐在一起讨论，未来也依赖于各个行业专家。

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