?工業(yè)數(shù)字化：數(shù)據(jù)為王，行業(yè)需要領(lǐng)軍者

本文是《中智觀察》“企業(yè)數(shù)字服務(wù)供需市場(chǎng)”行業(yè)洞察之DPS（工業(yè)）篇，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)如何構(gòu)建數(shù)據(jù)資源，為此專門開設(shè)DPS專題，進(jìn)行研究與探索，工業(yè)數(shù)字化，數(shù)據(jù)是構(gòu)建人工智能的關(guān)鍵，是AI發(fā)展的基石。我們將一直關(guān)注DPS的動(dòng)態(tài)與需求。

——海比研究院

2022年4月20日

工業(yè)數(shù)字化，是全球工業(yè)發(fā)展的一大現(xiàn)象。中國工業(yè)群體實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不是隨波逐流，而是要從根基做起，培植自己的數(shù)字經(jīng)濟(jì)大樹。

數(shù)據(jù)，相當(dāng)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)大樹的根系，為大樹的成長源源不斷地提供水分與營養(yǎng)。當(dāng)數(shù)字工業(yè)逐漸走向智能化，數(shù)據(jù)體系也逐漸形成一個(gè)產(chǎn)業(yè)，有了扎實(shí)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和組織模式，吸引各類廠商與資源的聚結(jié)。

DPS（Data Process Service）是一個(gè)數(shù)據(jù)處理的流程，對(duì)數(shù)據(jù)的加工，沒有一張滿分100分的答卷，只有無限的深入、無限的精通。數(shù)據(jù)為王，誰在數(shù)據(jù)上下足了功夫，誰有機(jī)會(huì)成為市場(chǎng)的王者。

工業(yè)數(shù)字化，是工業(yè)制造從傳統(tǒng)方式走向智能方式的一個(gè)過程。從產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的縱向結(jié)構(gòu)到外部的橫向聯(lián)合，必然都要經(jīng)歷數(shù)字化的全面換身。

2015年，國務(wù)院出臺(tái)了《中國制造2025行動(dòng)綱領(lǐng)》和《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，指出工業(yè)制造是國民經(jīng)濟(jì)的主體，大數(shù)據(jù)是工業(yè)發(fā)展的必然選擇，企業(yè)是推進(jìn)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的主體。2016年，國務(wù)院在《“十三五”國家信息化規(guī)劃》中提出，大數(shù)據(jù)建設(shè)的重點(diǎn)在于對(duì)關(guān)鍵技術(shù)的開發(fā)，具體包括對(duì)數(shù)據(jù)的采集、清洗、存儲(chǔ)、分析、挖掘、可視化、隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全等技術(shù)要點(diǎn)。

2016年，發(fā)改委通過了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展三年工作方案（2016—2018）》和《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展2016年工作要點(diǎn)》，強(qiáng)調(diào)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵在于深入發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛力，激活數(shù)據(jù)要素。2016年，工信部也發(fā)布了《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》，要求培養(yǎng)一批專業(yè)化的數(shù)據(jù)服務(wù)骨干企業(yè)，創(chuàng)建一批大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)，建立大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，成立一批大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，將數(shù)據(jù)體系推向國際先進(jìn)水平。

2022年3月，工信部部長肖亞慶強(qiáng)調(diào)，要扎實(shí)推進(jìn)數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快豎立技術(shù)產(chǎn)業(yè)化規(guī)模化應(yīng)用，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)壯大。目前，我國正在打造10個(gè)國家數(shù)據(jù)中心集群。在2022年全球TOP500超級(jí)計(jì)算機(jī)榜單上，中國占173臺(tái)，總量居世界第一。中國的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)逐漸顯現(xiàn)。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)大數(shù)據(jù)的強(qiáng)勁需求，必然促使數(shù)據(jù)處理過程成長為一個(gè)產(chǎn)業(yè)。在DPS（Data Process Service）數(shù)據(jù)流程服務(wù)理論中，數(shù)據(jù)是構(gòu)建人工智能的關(guān)鍵，是AI發(fā)展的基石。DPS成為一個(gè)產(chǎn)業(yè)，也是解決中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)地區(qū)差異的需求。

在計(jì)算機(jī)的應(yīng)用過程中，數(shù)據(jù)，就是為計(jì)算機(jī)程序所加工的素材。它的來源十分廣泛和復(fù)雜，進(jìn)入計(jì)算機(jī)后，它們被記寫為數(shù)字、字母、符號(hào)等可操作的單元。在通往人工智能的過程中，數(shù)據(jù)與算力、算法共同完成深度學(xué)習(xí)的任務(wù)。

而算力、算法方面，沒有太大的變化空間。實(shí)際應(yīng)用中，算力、算法在全球都可以形成一致的標(biāo)準(zhǔn)，而數(shù)據(jù)則有無限的發(fā)揮空間。計(jì)算機(jī)產(chǎn)品千變?nèi)f化，主要是靠對(duì)數(shù)據(jù)的無限投入。在工廠的生產(chǎn)過程中，即使算力、算法并不高明，但是只要在數(shù)據(jù)上達(dá)到高質(zhì)量，就可以產(chǎn)出極好的產(chǎn)品。反之，即使擁有很高的算力、算法，數(shù)據(jù)上卻很低劣，產(chǎn)出的將是一堆庸俗作品。

因?yàn)閿?shù)據(jù)無限，且充滿變數(shù)，所以通過對(duì)數(shù)據(jù)的采集和加工，可以產(chǎn)生粗糙或精細(xì)的、品質(zhì)優(yōu)劣不等的、大小不一的單元。無限復(fù)雜的數(shù)據(jù)材料，可以提煉為一個(gè)單元素材，投送到一個(gè)應(yīng)用途徑；一個(gè)數(shù)據(jù)材料，可以分解為無數(shù)的單元素材，投送到無數(shù)的應(yīng)用途徑。所以，業(yè)界逐漸形成一種認(rèn)識(shí)，認(rèn)為在生產(chǎn)過程中，80%的努力用在了數(shù)據(jù)上，20%的努力才是用在算力和算法上。

久而久之，數(shù)據(jù)流程工作走向成熟，必然會(huì)從企業(yè)生產(chǎn)的大流程中獨(dú)立出來，成為一個(gè)高度專業(yè)化的數(shù)據(jù)流程產(chǎn)業(yè)。當(dāng)一個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)流程分立出來之后，它又可以變身為向無數(shù)企業(yè)提供流程服務(wù)的新企業(yè)。

（案例一）數(shù)據(jù)處理服務(wù)，需要扎根在產(chǎn)業(yè)體內(nèi)

與農(nóng)業(yè)不同，工業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜。在生產(chǎn)線上，物料數(shù)量龐大，物性指標(biāo)嚴(yán)苛，零部件型號(hào)繁多，工藝過程復(fù)雜且升級(jí)換代頻繁，高端裝備產(chǎn)品對(duì)質(zhì)量的要求極高，后續(xù)運(yùn)行環(huán)節(jié)也復(fù)雜，存在太多的風(fēng)險(xiǎn)因素。

拿煤炭行業(yè)來說，煤礦生產(chǎn)工藝有特殊性，技術(shù)有專業(yè)要求，井下作業(yè)面臨安全風(fēng)險(xiǎn)，煤炭的采挖和洗選過程有很大的不確定性。目前，國內(nèi)煤炭業(yè)正面臨采掘失衡、地質(zhì)透明技術(shù)障礙、智能化系統(tǒng)協(xié)同困難、生產(chǎn)線各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)難以貫穿、信息化嚴(yán)重滯后等困難，對(duì)“工業(yè)數(shù)字化”有很大的挑戰(zhàn)性。

數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)面對(duì)煤炭行業(yè)數(shù)字化，該如何下手？2018年，在江蘇無錫市成立了一家“雪狼云”數(shù)制科技公司，在推出工業(yè)數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)時(shí)，就有一項(xiàng)專門對(duì)付煤炭業(yè)數(shù)據(jù)管理的業(yè)務(wù)。

這家公司利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)煤礦產(chǎn)業(yè)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行了集成分析與數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘，進(jìn)行動(dòng)態(tài)診斷與輔助決策，克服了煤炭行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的痛點(diǎn)。公司開發(fā)的“雪狼云”OS工業(yè)數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)，為煤炭產(chǎn)業(yè)自下而上的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)中設(shè)置了數(shù)據(jù)資源層、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用層的處理結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)資源層，是通過在線監(jiān)測(cè)形成數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)匯入“一張圖”空間數(shù)據(jù)庫。大數(shù)據(jù)分析層屬于最頂層，通過對(duì)“一張圖”數(shù)據(jù)的調(diào)度，定向投放每一個(gè)生產(chǎn)的環(huán)節(jié)。

公司將OS系統(tǒng)應(yīng)用到山西、陜西、山東的多家煤炭企業(yè)，分別在調(diào)度指揮、智能化選煤、皮帶運(yùn)輸、經(jīng)營管理等環(huán)節(jié)得到了驗(yàn)證。例如，在陜西省某煤礦5G智能礦山調(diào)度指揮中心，OS系統(tǒng)建設(shè)完成了智慧礦山“115”規(guī)劃建設(shè)，即1個(gè)智能管控平臺(tái)、1片大數(shù)據(jù)企業(yè)云、5個(gè)應(yīng)用子中心。實(shí)踐中，系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、5G智能網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，為管理者提供決策依據(jù)，形成了整個(gè)礦山的“智慧大腦”，開發(fā)出了安全管控、綜合集控、預(yù)警管控、經(jīng)營管理、VR培訓(xùn)5個(gè)分支系統(tǒng)。

在這個(gè)案例中，數(shù)據(jù)流程服務(wù)具體表現(xiàn)為：扎根煤炭產(chǎn)業(yè)體內(nèi)，構(gòu)建企業(yè)全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)，進(jìn)行大數(shù)據(jù)細(xì)化加工。雪浪云公司梳理了其在煤炭產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)處理工作：OS系統(tǒng)基于煤炭行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，完成了對(duì)BIM、GIS、集控?cái)?shù)據(jù)、傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、MES、ERP、音視頻、文件等多種類型的數(shù)據(jù)處理工作；OS系統(tǒng)支持煤礦元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分發(fā)等能力，同時(shí)構(gòu)建了企業(yè)全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)（如地理信息管理、經(jīng)營管理、煤礦生產(chǎn)、機(jī)電管理、安健環(huán)、輔助運(yùn)輸、分選加工以及智慧工業(yè)廠區(qū)），提供了煤炭企業(yè)運(yùn)營指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)分析模型體系等服務(wù)。

（案例二）來自企業(yè)的訴求：工業(yè)數(shù)據(jù)處理有特別的要求

工業(yè)活動(dòng)涉及眾多的體系，內(nèi)部的縱向結(jié)構(gòu)與外部的橫向聯(lián)合復(fù)雜多變。在工廠內(nèi)部，大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過程包含設(shè)計(jì)、原料、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)等階段。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)要參與加工工藝、元件調(diào)度、產(chǎn)品合成、質(zhì)量檢驗(yàn)、物流分化等細(xì)節(jié)。對(duì)于外部環(huán)境，數(shù)據(jù)技術(shù)要參與產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)之間競(jìng)爭(zhēng)與合作的辨析，對(duì)市場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行計(jì)算，對(duì)客戶進(jìn)行畫像。

在這些過程中，身處其間的企業(yè)都有深刻的感受。南京一家“金寧匯”科技公司，利用數(shù)據(jù)技術(shù)幫助某軍工企業(yè)建立了工業(yè)數(shù)據(jù)交換平臺(tái)，幫助某鋼板制造廠與造船廠實(shí)現(xiàn)了信息共享，幫助南京市江北新區(qū)大數(shù)據(jù)管理中心構(gòu)建了“江北鏈”，在工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐中形成了深刻的認(rèn)識(shí)。

2019年，南京的金寧匯科技公司參與了一項(xiàng)南京玻璃纖維研究院中標(biāo)的復(fù)合材料行業(yè)中心建設(shè)項(xiàng)目，以自主創(chuàng)新的New Spiral平臺(tái)為基礎(chǔ)，通過非對(duì)稱加密、智能合約以及隱私計(jì)算等核心技術(shù)，圍繞著項(xiàng)目的檢測(cè)、評(píng)價(jià)、認(rèn)證、標(biāo)準(zhǔn)、咨詢等方向提供服務(wù)。項(xiàng)目建成之后，得到了中國建材集團(tuán)的認(rèn)可。

2021年10月，國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心發(fā)起了“信創(chuàng)區(qū)塊鏈測(cè)評(píng)”項(xiàng)目，至2022年3月9日，有10款產(chǎn)品首次通過測(cè)評(píng)。其中，南京金寧匯科技公司的聯(lián)盟鏈底層平臺(tái)NewSpiral系統(tǒng)軟件V2.0是產(chǎn)品之一。近三年來，這家公司年收入連續(xù)保持在300%以上的高增長，其中近三分之一的業(yè)務(wù)來自工業(yè)領(lǐng)域。

公司創(chuàng)始人石寧接受媒體采訪，道出了數(shù)據(jù)企業(yè)參與工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)建設(shè)的難點(diǎn)：“工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)字化不能簡單模仿消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)，二者的底層邏輯不同。”工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)字化先是從消費(fèi)領(lǐng)域的數(shù)字化引申而來的，但是工業(yè)有自身的底層邏輯，多方主體之間存在不互信、不互通的僵局，如果照搬消費(fèi)領(lǐng)域的數(shù)字化，那么結(jié)果只是一場(chǎng)空。

“消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)是內(nèi)容的數(shù)字化，流量是關(guān)鍵，工業(yè)數(shù)字化的本質(zhì)，是要建立有能力的數(shù)字化。”石寧表示，金寧匯從區(qū)塊鏈模式中找到了出路，因?yàn)閰^(qū)塊鏈的去中心化的數(shù)據(jù)構(gòu)建方式，能夠?yàn)楦鱾€(gè)產(chǎn)業(yè)實(shí)體之間提供數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)分類分級(jí)、數(shù)據(jù)多方管控的解決方案，從而使建立共同數(shù)據(jù)庫成為可能，促進(jìn)了跨組織的交換。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)不是從中國發(fā)起，而是從一些發(fā)達(dá)國家興起之后，帶動(dòng)中國走向數(shù)字化。中國的數(shù)字化進(jìn)程，是從追隨者的身份逐漸發(fā)展為領(lǐng)先者。國內(nèi)各產(chǎn)業(yè)層次的數(shù)字化，首先是從服務(wù)業(yè)上形成氣候，再進(jìn)一步向工業(yè)領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)過渡。

當(dāng)前，國內(nèi)服務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)企業(yè)已經(jīng)有了相當(dāng)?shù)幕鸷颍袷兰o(jì)互聯(lián)、萬國數(shù)據(jù)、秦淮數(shù)據(jù)這樣的優(yōu)勢(shì)企業(yè)，主要服務(wù)于騰訊、百度、阿里、華為、京東、字節(jié)跳動(dòng)、微軟這類的大型互聯(lián)網(wǎng)用戶，已經(jīng)在市場(chǎng)上形成了很大的影響力。三家企業(yè)先后在境外實(shí)現(xiàn)了上市，業(yè)績連續(xù)多年保持高增長。

但是在工業(yè)領(lǐng)域，這樣的頂級(jí)數(shù)據(jù)企業(yè)還比較少。即使有一些企業(yè)取得了可觀的成就，也只是針對(duì)目標(biāo)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)了專業(yè)性的數(shù)據(jù)投入，還沒有對(duì)行業(yè)形成足夠強(qiáng)的輻射作用。在工業(yè)數(shù)據(jù)群落中，正需要形成一批骨干力量，不僅在技術(shù)上形成突破，也要在規(guī)模上構(gòu)造影響力。

2021年9月，原工信部部長李毅中在一次企業(yè)數(shù)字化論壇上表示，工業(yè)是數(shù)字化的主戰(zhàn)場(chǎng)，工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型要從企業(yè)做起，但企業(yè)對(duì)數(shù)字化的認(rèn)識(shí)還不夠充分。他指出，工業(yè)門類多、體量大，數(shù)字化過程中存在不少的阻力，轉(zhuǎn)型周期會(huì)比較長，一些中小企業(yè)因經(jīng)營困難還沒有投入轉(zhuǎn)型，一些大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對(duì)工業(yè)的關(guān)注度不夠。

據(jù)業(yè)內(nèi)統(tǒng)計(jì)，2021年，我國在視覺計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等方面的工業(yè)智能應(yīng)用核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模為93億元。這與中國工業(yè)體量30萬億元來說，簡直是九牛一毛。從技術(shù)上分析，視覺數(shù)據(jù)處理在各項(xiàng)數(shù)據(jù)應(yīng)用中進(jìn)展程度最高，較好的視覺能力為工業(yè)機(jī)器人的開發(fā)提供了前提條件。可是到了經(jīng)營、管理、服務(wù)的環(huán)節(jié)，人工智能還有很大的欠缺。

企業(yè)從體驗(yàn)中得出結(jié)論，在運(yùn)維環(huán)節(jié)，落實(shí)人工智能還有很大的困難。主要在于數(shù)據(jù)的采集和處理還不夠成熟。數(shù)據(jù)流程服務(wù)要解決的痛點(diǎn)，就是對(duì)數(shù)據(jù)的真實(shí)性、深入性、全面性、客觀性方面還要加大投入的力量。而一些初見成效的企業(yè)，滿足于相對(duì)其他企業(yè)的領(lǐng)先地位，沒有從根本上下功夫。

規(guī)劃中，數(shù)據(jù)質(zhì)量提升、重點(diǎn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新突破等內(nèi)容被列入目標(biāo)工程，要求通過建立強(qiáng)大的“新基建”基礎(chǔ)設(shè)施為工業(yè)數(shù)字化創(chuàng)造條件，為工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)智能制造示范工廠，同時(shí)推動(dòng)數(shù)據(jù)資源標(biāo)準(zhǔn)化工作，鼓勵(lì)工業(yè)企業(yè)利用5G、時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN）等技術(shù)改造升級(jí)企業(yè)內(nèi)外網(wǎng)，完善標(biāo)識(shí)解析體系。

工業(yè)數(shù)字化帶來市場(chǎng)的大淘沙，成了一個(gè)與時(shí)間競(jìng)賽的考場(chǎng)。實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型的企業(yè)將會(huì)脫穎而出，沒有轉(zhuǎn)型的企業(yè)會(huì)面臨市場(chǎng)的淘汰。企業(yè)要培植自己的數(shù)字經(jīng)濟(jì)大樹，扎根數(shù)據(jù)就是一個(gè)必須投入的任務(wù)。

本文作者系海比研究院·酸泥

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