到車間里研究AI技術的阿里雲，如何撬動工業互聯網

工業互聯網到底有多厲害？

一組數據可以管窺一二：在一家光伏企業，每年因為生產的廢品而白白花掉數億的生產成本。而部署了工業雲之後，利用雲計算、人工智慧，提升了1%的良品率，每年節省上億生產成本。這只是工業互聯網賦能製造業的一個例子。我們再看看當將工業製造與消費市場打通之後的景象：打算裝房子的消費者，在家裡通過網站傻瓜式定製設計自己的新家，然後下單採買。而從訂單生產到收貨、到裝修，整個過程都可以在手機上一覽無餘，甚至可以將自己家裝修的過程直播給好友或網友，這種幾乎無縫的需求-生產-需求滿足的過程，就發生了佛山一家名叫歐神諾瓷磚的企業身上。在部署工業互聯網之前，這家企業為產能過剩而煩惱不已，工業互聯網的部署，讓其迎來了新的春天，也通過雲服務的對生產與消費的打通，讓其更能洞察和理解用戶需求，按需定製生產。

工業互聯網就是這麼「神奇」，雖然說其化腐朽為神奇有些誇張，但打破傳統製造與市場需求之間的藩籬，提升良率和效率，卻是實實在在的對傳統工業的賦能。

就在11月21日，2017中國工業互聯網大會在廣州召開，工業和信息化部副部長陳肇雄在致辭中指出，當前，工業互聯網已經成為世界主要國家爭奪未來產業發展制高點的重要領域，機遇與挑戰並存，機遇大於挑戰；要搶抓發展機遇，加快我國工業互聯網發展。一天後的11月22日，阿里雲宣布將在廣東建設阿里雲工業互聯網雲平台，將全國工業雲總部定於廣州，未來要以ET工業大腦持續與廣東製造業融合，依據企業需求場景深度再造，推動廣東製造業向智能化轉型升級。這裡的一個背景是，在一個月前，阿里雲承接打造國家級工業雲平台。

而梳理世界範圍內工業互聯網的進程，可以看到兩條分支在其中盤繞，一是，亞馬遜、阿里雲等互聯網巨頭打造工業互聯網雲平台，二是，西門子、海爾等製造業翹楚著手自建工業互聯網雲。為行文的方便，這裡將互聯網巨頭方陣稱為「雲派」，將製造業自給自足的實施路徑稱之為「廠派」。接下來就讓我們看看，雲派、廠派孰優孰劣。

「雲派」，以亞馬遜、阿里云為代表的賦能模式

工業互聯網的本質也是互聯網、是雲。因此，在雲服務上有積累的互聯網巨頭，理所當然地成為拓荒工業互聯網的主力軍。

以亞馬遜為例，早在兩年前，作為全球市場最大的一朵公有雲，亞馬遜的AWS就發布了面向工業互聯網的全新平台——AWS IoT，旨在讓製造業客戶硬體設備能夠方便地連接AWS服務，幫助客戶在全球範圍內存儲、處理、分析聯網設備生成的數據。在之後的兩年里，亞馬遜一直在深耕細作工業互聯網。

再以阿里為例，在2014年，阿里雲就與中國石化展開雲平台建設合作，隨後為中石化部署了石化專有雲。2016年，其則與徐工集團聯合共同搭建「徐工工業雲」（XCMG-Cloud）。此外，其還與協鑫光伏、比亞迪、國家電網等在工業互聯網雲平台的部署上有不同程度的戰略合作。

作為「雲派」，互聯網巨頭對工業互聯網的部署，其背後的主線是，發揮在互聯網、雲計算上的沉澱和積累優勢，以技術為長，將在消費雲領域積攢下來的計算能力和經驗，結合工業製造業的具體特點，去賦能和共建。

這種共建，實際上也是與互聯網巨頭的實際情況相關的。無論是亞馬遜還是阿里，本身都是在互聯網技術上擅長，但是一直以來無論是主業還是雲服務業務，都距離工業製造有一段難以抹平的距離。因此，儘管這些互聯網巨頭們意欲賦能工業互聯網的願望是好的，但是，要真正去做到賦能，就必須要深刻理解工業製造業的邏輯、痛點、關鍵點，方才能把准工業互聯網的脈。

於是，通過與工業製造企業共建，如亞馬遜AWS與通用電氣、阿里雲與中石化等，成了「雲派」推動工業互聯網的部署進程和部署深度的「捷徑」。除了合作之外，阿里雲不同於他人的是，第一個把AI技術的研究放在了車間里。阿里雲機器智能首席科學家說，如果你經常跑工廠，那很大概率能遇到阿里雲的工程師。他們的演算法都是在車間和工人師傅、機器一起磨出來的。

但對於工業互聯網來說，還不僅僅是提升良率這麼簡單，效率、連接能力、互聯互通能力等都是工業互聯網雲平台所肩負的重任所在。不僅要實現設備與設備的連接，而且要能在人與設備的連接、泛設備的連接等過程中，做到精益求精。而通過與工業製造一線的企業共建，則能及時發現問題解決問題，並通過對問題存在的原因進行剖析，經過不斷地持續調試，讓雲對工業製造業的賦能日趨精確和全面。

如阿里雲AI首席科學家閔萬里所言，工業製造和物聯網連接給我們提供了強健的神經網路和健康的骨骼，讓我們能實時感知這些數據。但是「感」了之後還要「動」，怎麼「動」？就需要一個大腦來思考。阿里雲首先就要把缺的「大腦」補上，兼容開放現有的做工業互聯網的感測器、控制協議等，他們的廠商都會是我們的合作夥伴。他們採集數據，我們實現數據的對接，跟「大腦」對接形成一個完整的閉環，鏈接之後形成數據流，能夠形成智慧管控流。

「廠派」，以西門子、海爾為代表的「自給自足」

與「雲派」有技術基因和計算能力優勢相比，以西門子、海爾們為代表的「廠派」工業互聯網，則是有製造基因，但是在互聯網雲計算技術上沒有底子，這是其薄弱環節所在。不過，從更懂製造的角度看，「廠派」也有其自身的優勢所在。

作為在德國工業4.0環境下發展起來的工業雲平台，西門子在去年推出了「MindSphere—西門子工業雲平台」。MindSphere被設計為一個開放的生態系統，工業企業可將其作為數字化服務的基礎，譬如預防性維護、能源數據管理以及工廠資源優化。由此，機械設備製造商及工廠可以通過該平台監測其設備機群，以實現對數控機床以及驅動鏈的預防性維護（Machine Tool Analytics & Drive Train Analytics）。

無獨有偶。美國通用電氣也在工業互聯網雲平台上發力。2014年底，GE推出工業互聯網軟體系統Predix。在隨後的幾年，GE又不斷對其進行打磨和優化。

而儘管收購了GE的家電業務，也由此成為了GE Predix的最大「客戶」。但這並沒有阻止海爾去獨立探路工業互聯網的決心。作為國內的「廠派」，海爾的工業互聯網布局也日漸清晰。一個月前的10月30日，海爾集團發布智匯雲戰略並與多家戰略合作夥伴舉行簽約儀式，正式宣布加入中國雲計算市場競爭，目標是成為中國工業互聯網第一雲平台。

以西門子、海爾為代表的「廠派」，其優勢是本身自己就是製造企業，對生產製造流程「門兒清」，其打造的工業雲更多是從製造業的思維出發，在更具體的生產製造上有一定優勢。但是，由於「廠派」缺乏互聯網基因，更多的是從自身的製造需求出發，因此，更多的是自給自足。要將在自家製造業務上的工業雲布局經驗複製給同行，無論從能力還是「倫理」上都可能存在問題。

儘管海爾們希望在企業與用戶交互、需求定製、產品研發、原材料採購、產品製造、物流、服務等製造業全流程上去部署其工業互聯網，但是這些流程用在自家企業上可能可以實現，但是要想將其推而廣之，對於欠缺互聯網技術基因和推廣能力的製造企業而言，其實是在外行做內行的事情，事倍功半反而造成資源的浪費。

工業互聯網的想像空間和難點在哪？

工業互聯網的兩個命題是：1，實現；2，普及。前者是說要具有落地的能力，這一點海爾們看可以直接將其工業互聯網雲平台部署到自家企業中去，實施起來沒有阻礙。阿里雲們也通過諸如與徐工這樣的企業的合作，也不斷推進能力的部署和輸出。而難就難在普及。要賦能一家兩家企業容易，但是要將這個目標擴大到上萬家、十萬家甚至更多的企業的話，普及的難度其實還是很大的。

如在閔萬里看來，珠三角地區的工業生產線起步較早，比長三角地區更早，因此也帶來一個問題——感測器方面不夠多。我們走車間的時候先去了長三角地區比較新的德國生產線廠商，看看當阿里的數據採集完備後的最佳狀態是什麼。答案是可以，只要數據接上「工業大腦」之後，業務會有提升。現在對80、90年代的生產線來說，怎麼讓數據被採到，是最大的問題。

然而，這就需要有戰略的迎合，需要從戰略的高度去考量和布局工業互聯網雲平台的落地與普及。對此，目前的做法有二，其一是與儘可能多的製造企業聯手部署；其二，在製造業發達的重點地區進行重點推進。

第一點上，西門子選擇了和亞馬遜合作，通用電氣也選擇了亞馬遜。早在2013年，通用電氣全球軟體業務負責人比爾·魯（Bill Ruh）就曾公開表示，「工業互聯網應該就像現今互聯網一樣」，因為「這是一個生態鏈的產業。」這句話其實是道出了通用電氣在部署工業互聯網雲平台上的主張，即，建生態鏈，合縱連橫，將事情做大、做透。

第二點上，一如西門子、通用電氣、亞馬遜們都將目光投向了中國市場，中國的互聯網巨頭則將區域進行分解，選擇重點區域各個擊破。

譬如，前文提到的阿里雲，就將最新的戰場選在了廣東。這裡的背景是，廣東本就是製造業大省，在全國乃至全球製造業中具有領頭羊的地位。廣東在發展中國製造當中，能夠起到攻堅的作用，就好比在打仗的時候，能夠去炸碉堡。此外，廣東有適宜於創新創業的環境，信息技術和信息產業比較發達，在推進智能製造方面，比起其他地區有更好的條件和能力發揮作用。

與海爾在其「根據地」青島紮根做實驗不同，阿里雲的廣東布局，其實有背後的戰略考量。一方面，通過在廣東建設阿里雲工業互聯網雲平台，有廣東這一製造業大省的肥沃「試驗田」可用，可以藉此不斷優化和升級其工業互聯網雲平台的輸出能力。另一方面，藉此將全國工業雲總部定於廣州，也有利於在不斷積累經驗的過程，將廣東模式推向全國。

據閔萬里透露，在去年6月份之前，傳統企業對互聯網的接受程度非常低。阿里雲在蘇州地區接觸了幾十家工廠，都被拒絕，工廠覺得互聯網公司跑到我這兒能幹啥。而今天的情況比一年前好太多，因為有現實案例說話。「我們在江蘇協助協鑫光伏、在浙江協助中策橡膠，做出了成果。協鑫光伏是個典型案例，它沒有任何的硬體投資，就是把現有的數據，比如車間濕度、溫度、砂漿上下部溫度，嫁接上雲計算的「大腦」，「大腦」對生產參數進行深度學習計算，分析出與良品率最相關的60個關鍵參數，並搭建參數曲線，在生產過程中實時監測和控制變數，立刻就降本增效。」

用數據更能看出降本增效的效果：保利協鑫切片事業部副總裁劉建平在4月的江蘇省製造業創新發展論壇上說，隨著與阿里雲推進智能製造，保利協鑫切片事業部人均月產出已提升506%，生產周期縮短50%，直接人力成本下降45%。

由此來看，工業互聯網雲平台的架構並不難，難的是如何圍繞網路化協同、個性化定製、服務化轉型等新模式新業態，去真正為實際的研發設計和生產製造賦能，能否切實的實現提良率、降能耗、降庫存、提效率。這一點，是對所有「雲派」和「廠派」工業互聯網雲平台的關鍵考驗。

展望工業互聯網的未來，其想像空間在於不斷地將雲能力滲透到整個製造業的細枝末節，而無論是20%的頭部企業，還是80%的長尾企業，在工業互聯網賦能下，製造業的又一春進入煥發進行時已然成為現實。不過，在這場工業互聯網浪潮中，「雲派」or「廠派」誰能率先交出一份優秀的成績單，且拭目以待。