中国电信集团产业互联网产品中心主任张东：工业大数据之路探索分享

2017中国工业大数据大会·钱塘峰会，由工信部、浙江省人民政府指导，中国工业经济联合会、信通院、互联网协会、浙江省经信委、萧山区人民政府共同主办，杭州市经信委、浙江省工业经济联合会、浙江省企业信息化促进会、萧山经济技术开发区、萧山科技城联合承办，于2017年5月5日在杭州国博中心顺利召开。会议围绕“数据驱动创新、融合引领发展”主题，进行探讨交流。现将中国电信集团产业互联网产品中心主任张东精彩演讲实录如下：

中国电信集团产业互联网产品中心主任张东

以往代表我们团队讲的时候，都是讲工业连接。因为基于一年半的积累，我们也欣喜的看到中国工业连接由于随着行业标准的形成，我们看到了一些成效，我们也欣喜的向大家报告，无论是美、德、日的设备厂家，目前都在找中国的市场做免费数据开放事情。这件事情来说，要通过大家的一起努力，也感谢行业一起做的工业连接的标准。

在这个基础上，从这里面来说，第一件事就是整个工业方向来看，我们认为数据驱动是整个制造业变革的创新。这里我强调的是标准，所以由于我在余总的产业链负责推广，我一直希望在数据平台上做标准，从今年作为热点开始。

这里就提到了最后的汇聚点在汇聚平台，我们希望目前从I层做起，希望从美国通用学习PTC开始。GE最开始招2000个工程师做研发，就引导了几个规则：第一，中国需要有对数据处理的标准；第二，逐步形成数据开放标准。这里第一个是数据源，从王教授的非格式化转向格式化，从中国的发展来看，我们看到声音和图像的识别目前发展很快，尤其是在汽车行业和3C精准要求颗粒度的行业里，已经产生了很多。

我们也发现在产业过程中，随着机器人在行业的应用，逐步形成了深度学习模型，这是我们看到做手环，也是全球排前几名，做了中国自己的民族产业，非常优秀，他们自己也做出了四轴的机器人，我们也鼓励这样的机器人做出更多的机器人，机器人产生的数据更容易数据化、格式化。我们有很多平台，这里就不展开。但有几个关键点，从通用可以看到公有云的模式能不能在中国扎根的问题，公有云的标准在中国没有形成，所以我们和信通联手，希望把大量产生的数据格式化。由于工业连接，两类的标准特别多，一类来自OE，第二类是用户买了以后的使用过程。所以，“互联网+”渗透到工业里，这两波群体开始有开放意识。第一部分是买了这个东西以后，愿意把使用过程开放到厂家，商业模式就会发生改变。第二部分是担心工业开放之后被别人偷学了，这部分也开始开放。和OP联合之后，很容易形成开放的数据。所以，工业的2.0标准，无论是有线的标准还是无线的标准，中国马上要实现连接到机器上，我们要先做行标再做国标。

至于这里面吸收怎样的SEL，从OT直接IP化思路，数字双胞胎做得很好，我们也希望参考一部分的东西，第三是PTC做的CPS，第四是在整个家电行业的COSMO平台有一定的基础，在青岛和山东有一定的试点。刚才贺东东已经讲了工业互联网平台的发展情况，它的模型很好，已经具备了一定的能力。我们看完富士康之后，它在3C和手机行业上做得非常优秀。所以，我们希望在不同的平台上开放出一个更开放的平台支持大家。这就是CPS探索的工业云，我们希望海量数据传来以后，按照不同的行业，参考CTP的CMOS（音），比Predix还要好。

这是工业企业里比较常用的，用得最多的反而是视觉大数据，含声音的图像传上的非常多，我们也鼓励他们逐步形成标准。这些数据采集上来之后，如何形成数据化的工具，对数据的处理要求非常大。所以，这里面举了几个例子，对零配件的识别以及装备性的检测作用非常大，我们看到逐步形成了智能化的监控摄像头，并且逐步形成能够自动学习的人工数据模型。这个人工智能的数据模型有几个企业自主研发了。我们和三菱电梯也做成功了，我们希望把NB的模式用低功耗小功率的模式放在产线上做，上个星期我们在鹰潭，他们的书记非常鼓励这样的模式，上周我们在山东两个工业企业也尝试这个思路。在整个GE，我们拿到了美国的样本，它的提升量还是很优秀的，但这里面是设备制造商，它有这样的优势，建模的时候在仿真上做得非常好，做得更精准。

我们做了尝试，这个尝试消耗了三个数学工程师在那里待了三个月，这三个月只做了一个半礼拜的工作。我说一下这个事情的背景，离散里一个拧紧机和注塑机非困难，这两个工具和数据上的刀具连接非常密切，这里的数据都是跨部门产生的，我们苦口婆心的向各个部门要数据。东营上产生的SCM的数据，为了消除噪音就耗了一个月。最后我们做拧紧，包括螺栓供应商的批号，以及拧螺丝刀的角度也要分析。我们觉得通过三个月的努力，我们只能说再经过三个月到五个月才能把模型的成熟度做得很好。回到我今天的下降重点，我们希望在数据汇聚平台上形成数据存储和处理的标准，这是我们联手信通院争取在今年出来的白皮书。

最难的就是皮层，我们连接了六个国内国外的平台，希望在批层做拼装，按照不同的细分行业，这个模型困难就更大了。所以，我们的观点是看到国内外，包括欧洲和美洲，他们用MES网站采集数据码打到MES上的方式不成功，通用也不成功，它收购了MES，看到法国人做的事情也不成功。所以，目前以数据采集，并且通过事件驱动解决问题，包括ECC上解决问题应该是可行。因为工业连接标准做得真的不错，希望工业数据的标准也能通过自主才能出来。

最后，这里强调的还是法规问题，因为做了几个大数据尝试以后，数据的所有权是谁的，数据的加工权是谁的，数据交易以后产品的利益是谁的，怎么分成的问题，在数据的保护上德国人领先于美国。我们希望中国尽快形成自己的法规，德国是1977年、1978年就在个人隐私数据上进行了保护，在2002年时候就开始考虑工业4.0带来的数据布局，整个法规保护很关键。我们希望产业链一起，通过工业互联网产业联盟，大家一起形成标准，推动各个子行业工业大数据的落地开花。

（本文根据演讲实录，未经发言嘉宾本人审核）

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