工业互联网必须回归工业本质

　　工业互联网，必须回归工业本质
　　网上有一个很流行的笑话，大意是，韩国爆发了传染病，有一个被感染的女孩，从医院走丢了。还好，有女孩的照片。于是，全城大搜捕。结果....警察蜀黍竟然抓了400个长相一模一样的美女回来。
　　今天，你被邀请参加某个工业互联网的路演，如果把首页的公司名称换掉，你一定认为工业互联网界，有一个通用的模板 ，比韩国的整形还标准。
　　我们是一个热衷于＂炒＂的民族。＂炒菜＂，
　　＂炒股票＂，＂炒房子＂，＂炒指标＂......当然也少不了＂炒概念＂。
　　那么，工业互联网与消费互联网的＂根本区别＂又在哪里呢？
　　事实上，从IT技术，或者工具的角度来讲，两者差别并不大。比如，利用基于朴素贝叶斯算法的机械学习算法，既可以被用来估计，某种书籍在南加州未来3个月的销量 某个阈值的概率，也可以被用在预测往复式压缩机未来数周内，发生某种失效德可能性。
　　不过，仅此而已。
　　工业互联网的真正难点，在于对＂工业本身的理解＂。如果说，消费数据是完全随机的，是＂平的＂，那么，工业数据，具体说工业过程数据，并非完全如此。
　　首先，工业过程数据具有极强的时序性，对他们的分析，就是所谓的＂时序数据分析＂。这意味着需要建立＂模式＂。用人类的语音讲，就是，如果要分析某套设备的状态，或者操作的效果，必须已知其＂工况＂（Operation Envilop），才有意义。很明显，建立这些模型（规则）,需要过硬的工艺及设备知识，以及长期收集的样本，不是你想买就能买的。
　　今年8月，美的集团，就要走过第50个年头。半个世纪的岁月，不仅给了我们＂成功＂，也让美的比所有人，更懂家电工业，更懂我们的客户需要什么。
　　如果，您问沃，美的工业互联网与其它＂李鬼牌＂工业互联网，有何不同。
　　我会给她看，美的系统中 50 万条经销商数据，2.7亿条设备状态数据...还有12万产业员工。
　　没错，美的也许没有比SAP更懂流程，没有比微软更懂OS，没有比华为更懂交换机，没有雷军那样爱吃＂小米＂，但是，我们一定更懂家电工业，更懂工业互联网的最后一公里。
　　在汉诺威的工业博览会上，KUKA机器人把一杯水，稳稳地递到了德国总理的面前，滴水未贱，举重若轻。
　　那时一杯水吗？
　　不！谁都明白，那是德国战后40年的工业奇迹。没错，工业互联网，必须回归工业本质！