目（mù）前，大数（shù）据已成为业（yè）界（jiè）公认（rèn）的产业升级的关键（jiàn）技术（shù）要素。在"中国制造2025"的（de）技术路线图中，工业大（dà）数据被规划（huá）为（wéi）一个重要（yào）的突破口，未来十年，以数据为核心的（de）智能系统将成为支持智能制造和工（gōng）业（yè）互联网的核（hé）心动力。

工（gōng）业大（dà）数（shù）据的重（chóng）要性众所周知，但究（jiū）其根本，大数（shù）据是手段而不是目的（de），人工智能也是如此（cǐ）。如果（guǒ）仅（jǐn）仅因为工业互联（lián）网的概念很热，企业就要去盲目（mù）拥抱（bào）工业互联网和（hé）工业大数据、人工智能（néng）技术，实际（jì）上是一个非常（cháng）错误的观点。

工（gōng）业从数（shù）据到大（dà）数据

在新一代信息技术出现之前，工业企业已经正常运转了上百年，我们应该清（qīng）晰地认识（shí）到（dào）信（xìn）息技术手段（duàn）的加入（rù）更像催（cuī）化剂（jì）的作用。首先需要明确需要达到怎样（yàng）的业务目标（biāo），可（kě）以使得（dé）今天（tiān）已经（jīng）存在的生产工艺、工（gōng）业（yè）产品、管（guǎn）理方法变得（dé）更好。

其实大数（shù）据支撑制造业的（de）业（yè）务变革最根（gēn）本的目（mù）标就（jiù）是提质增效，在自（zì）动化（huà）与信息（xī）化基础之上（shàng），实现智能化的（de）制造体（tǐ）系。在（zài）智能（néng）制造的基（jī）础上（shàng），然（rán）后才是打造平台，构建产业（yè）生态，与产业链进行更有（yǒu）效的协同，实现工业互联网的（de）乘法式发展。

工业大数据的三个典型应（yīng）用方向，也是我们实现工业互（hù）联（lián）网的目标（biāo），包括智能装备（bèi）、服务型制造（zào）和跨界融合。第一个层（céng）次（cì）是设备级的，就是提高单台设备的可靠性（xìng）、识（shí）别设备故障、优化（huà）设备运行等（děng）；第（dì）二个层次更多是针对（duì）产线、车间（jiān）、工厂（chǎng），提高运（yùn）作效（xiào）率，包括（kuò）能耗（hào）优化、供应链（liàn）管理、质量管（guǎn）理等；第三个（gè）层次是跨出了工厂边界的（de）产业跨界，实现产业互联。

工业大数（shù）据并不是凭空而来，传统工（gōng）业信息化一直在进行，我们（men）已经有大量的数据来自（zì）于研发端、生产制（zhì）造（zào）过（guò）程、服（fú）务环节，工业信息化过（guò）程一直（zhí）在产生大量的（de）数据，工业从数（shù）据到大数据，其实（shí）更（gèng）多要考虑的是与自动化域数（shù）据的叠加，这是数据的两化融（róng）合。而在工业互联网时代，我（wǒ）们还需（xū）要纳入更多来（lái）自产业链上下游以及跨界（jiè）的数据。

工业（yè）大数据如何成为（wéi）智能制造和（hé）工业互联网的核心动力（lì）

工业大数据（jù）有哪（nǎ）些（xiē）特（tè）点？我们总结为＂多模态、高通量、强关联（lián）＂的特性。我（wǒ）们在工业领域总结了约有130多种不同类型的数据，数据（jù）模（mó）态多（duō）样，结（jié）构关系复杂。高通量（liàng）是指数据持续不（bú）断地产生（shēng），采集频率（lǜ）高，通量大。强关联是指工业场景下的数据有非常强的机理支撑，不同学科之间的数据（jù）是在机（jī）理层面的关联，而不是数据（jù）字段上（shàng）的关联。

而对工业大数（shù）据的分析应用，也不是（shì）将深（shēn）度学（xué）习、强化学习的方法放到这里就可以有结果。我们需要获知（zhī）研究对象（xiàng）的（de）机理模型与（yǔ）定量领（lǐng）域知识，而这在当前基础（chǔ）上（shàng）前进（jìn）很困难。我们希望找出（chū）数据在（zài）输（shū）入、输出之间的统计（jì）关系，对机理和模型（xíng）不确（què）定、不（bú）清晰的（de）部分加以补足（zú），这（zhè）是工业大数据（jù）应用的基础。

业务（wù）引领，数据推动产（chǎn）业发（fā）展（zhǎn）

智能（néng）制造在不断获得数据（jù）的驱动，从智能制（zhì）造到工业互联网（wǎng）平台，核心都是利用数据和模（mó）型，优化制造资源的配（pèi）置效（xiào）率。

工业互（hù）联网并不（bú）等同（tóng）于智能制造（zào），区别在于（yú）数（shù）据的跨界（jiè）和业（yè）务的边界上是（shì）否有所突破。当（dāng）下，太多人（rén）过于重视平（píng）台能力，而真（zhēn）正的工业互联网讲的是生态，资源优化从描（miáo）述、诊断向预测、决策不（bú）断深入（rù），从（cóng）单机设备、生（shēng）产线、产业链再到产业生态（tài）不断拓宽。

我们的生态如何（hé）来（lái）构建业务体系（xì），如何跨（kuà）界（jiè），才是（shì）工业互联网成功与（yǔ）否的（de）关（guān）键。而决定工业（yè）互联网发展（zhǎn）方向的，一定是业务驱动。我（wǒ）们从一开始（shǐ）就反对拎着一把锤子（zǐ），满世界找钉（dìng）子，现在很多大数（shù）据、人工智能公司就存在这个问题。