我國的工業互聯網發展正在從概念的普及進入實踐的生根階段，在這一進程中，數據成爲重要的基礎性戰略資源。大數據的充分挖掘和利用，極大促進了全社會要素資源的網絡化共享、集約化整合、協作化開發、高效化利用，推動了中國工業發生重大而深刻的變革，一個全新的大數據時代正在向我們大踏步地走來。
工業數據量激增背景下的數據處理
目前，大數據正處於融合發展和變革創新的重要關口：工業數據量激增，互聯網、移動互聯網、物聯網三大生態順次發展，使得全球數據總量爆發性增長。到 2020 年，數據總量將達到 44ZB（萬億 GB），其中工業數據增速將是其它大數據領域的兩倍；軟件、網絡、裝備等各領域間技術頻繁發生跨界耦合交融，依託數據的整合作用，推動產品與服務、硬件與軟件、應用與平臺趨向交融；全球產業格局面臨重塑，傳統大數據 IT 企業、自動化企業、製造企業正在成爲工業大數據這一新興領域的領導力量，以融合性技術創新和新興產業生態體系爲標誌的產業新格局正在形成中。
工業大數據從來源上主要分爲信息管理系統數據、機器設備數據和外部數據。信息管理系統數據是指傳統工業自動控制與信息系統中產生的數據，如 CRM、ERP、MES 等。機器設備數據是來源於工業生產線設備、機器、產品等方面的數據，多由傳感器、設備儀器儀表進行採集產生。外部數據是指來源於工廠外部的數據，主要包括來自互聯網的市場、環境、客戶、政府、供應鏈等外部環境的信息和數據。
工業大數據的實踐落地高度依賴行業經驗與人工智能等數據科學的融合，通過將行業知識、經驗固化到軟件中，實現對工業場景中面臨的不確定性實現更加有效地管理，形成數據驅動、快速迭代、持續優化的工業智能系統。
工業智能技術實現的關鍵步驟
在 2015 年通用電氣（General Electric）推出 GE Digital 時，GE Digital 的 CTO Harel Kodesh 就提出過：工業數據不準確、工業智能對風險控制和響應能力的高要求、終端處理能力的限制、複雜模型必須被解釋等導致了在數據、算法和模型訓練上工業智能所要開闢的一些「新領域」。
天澤智雲首席架構師朱武曾在 InfoQ 刊發過的文章[《海闊憑魚躍：記一場工業場景下的 AI 技術實踐》採訪中提到，工業數據的多源性、複雜性和動態性強，比如柴油機氣缸排氣溫度，取決於燃油、燃燒、進氣溫度、封閉性等等原因，導致工業智能背後數據特徵提取、建模等層面的技術挑戰。因此，特徵提取要求在高背景噪聲下必須實現準確且快速的降維。另外，在數據建模及訓練層面，工業應用的碎片化、個性化以及結果的專業性，需要建模及訓練在整體和個體、通用性和個性化之間取得均衡。
從工程實現的角度，工業智能實現的關鍵有如下幾步：
1、定義工業場景：正如上文所提及，問題域所涉及工業場景定義的準確性和完備性決定了該問題在多大程度上被解決的可能性；
2、數據的完備性和質量：工業現場數據一般帶有很多噪聲，而數據範圍和質量決定了後續處理的難易程度和最終結果的準確性；
3、智能應用支撐環境：工業智能應用本身就具備碎片化、個性化、專業化的特點，如何提供快速有效的應用實施環境，包括數據環境、模型研發實驗環境、應用部署環境等，決定了工業智能應用的推廣和客戶接受速度。
依照富士康工業互聯網副董事長李傑教授、天澤智雲 CTO 劉宗長共同發表的《工業大數據：挖掘“不可見世界”中的價值》一文中的闡述，CPS 是一個具有清晰架構和使用流程的技術體系，針對工業大數據的特點和分析要求所構擬的技術體系，其能夠實現對數據進行收集、彙總、解析、排序、分析等全套處理流程，實現對工業數據進行流水線式的實時分析能力，並在分析過程中充分考慮機理邏輯、流程關係、活動目標、商業活動等特徵和要求。因此可作爲工業大數據分析中的智能化體系的核心。
工業大數據正是以行業模型爲前提，將面向不同行業、不同場景、不同學科中的工業機理、專家經驗、行業知識和最佳實踐固化成爲數據統計、挖掘和分析模型，將業務問題轉化爲數據可解的問題；以數據科學爲基礎，使得深度學習、遷移學習、強化學習等爲代表的人工智能算法成爲解決工業大數據領域診斷、預測與優化問題的得力工具；以軟件服務爲目的，形成可落地執行的工業大數據解決方案。
競賽是推動創新探索、實踐指導與人才發展的有效途徑。美國早在 2008 年起開始探索通過競賽方式促進大數據、人工智能與製造業融合，針對設備健康狀態評估、剩餘生命週期預測等問題進行方法研究和測試論證，涉及航空發動機、齒輪箱、風機測風儀、半導體、軌道交通等多個工業場景。GE 也曾經發起過多次數據競賽，懸賞解決飛行路徑規劃、醫療大數據等問題，並獲得解決實際問題的具體模型算法和專業人才。
他們如何看待智造時代下的大數據未來
爲深度挖掘工業大數據的實際落地場景，探尋我國製造業轉型升級的發展趨勢，1 月 13 日，我們專程前往由工業和信息化部指導，中國信息通信研究院聯合工業互聯網產業聯盟、華爲、富士康、積微物聯共同主辦“第二屆工業大數據創新競賽”的決賽答辯現場。
在共同見證優勝團隊誕生的同時，InfoQ 編輯在答辯現場也採訪到了中國信息通信研究院總工程師餘曉輝，富士康工業互聯網副董事長李傑等重磅技術專家。那麼，在新一輪的科技與產業變革中，他們是如何看待智造時代下的大數據未來呢？