云计算走向工业互联网纵深

　　＂ 既要进一步节能减碳，又不能丢了质量。＂ 此前华新水泥 ＂ 万吨线 ＂ 厂长刘文兵提到大规模环保协同处置增加了稳定工况和质量的控制难度很高。
　　事实上，国内企业都面临广泛而具体的数字化问题。中国制造业急需数字化转型，国家政策也多次引导，自 2018 年起，＂ 发展工业互联网 ＂ 已经连续 5 年被写入政府工作报告。
　　2012 年至 2021 年，我国工业增加值从 20.9 万亿元增至 37.3 万亿元，年均增长 6.3%，远高于同期全球工业增加值 2% 左右的年均增速。市场主体活力和实力不断增强，充分利用现代科技，实现数字化转型的需求也愈发强烈。
　　工业如何在快速变革的数字时代，感知、响应巨量复杂的信息，从而更好的应对市场需求与不确定性，实现动态策略优化与智能全局决策。云计算加持下的工业互联网正是解决这一问题的总体策略。
　　将算力与实体经济深度融合，利用数字技术解决实际生产问题，无疑是云计算最好的机会。
　　但技术与实务的结合是一个由表及里的过程，工业互联网并非将信息技术与传统工业流程简单相加，而需要触及实际需求的精准定位，并且利用技术的逻辑改造传统生产。
　　云计算要到一线去
　　＂ 数字化 ＂ 容易被字面意义上的理解为承载信息的媒介更替，从 ＂ 记下 ＂ 到 ＂ 录入 ＂。
　　但工业互联网不仅是将工业信息连通云上服务，而是在此基础上用好信息——用计算逻辑统领信息的使用。
　　工业互联的对象是各个标准化环节，在实际运行中信息化投入巨大，各业务体系所产生的信息量级与复杂程度本身就需要投入大量运营成本，业务体系间的沟通不畅又会造成数据孤岛现象。
　　庞大且持续翻新的信息库需求着更高规格的数据处理能力与处理方案，这正是云计算所需要提供的核心技术。
　　工业互联网的一个痛点在于计算与整合，如何充分利用数据是眼下最重要的问题。
　　比如百度智能云的 ＂ 开物 ＂ 平台，提供了工业 AI 质检解决方案，把注意力放到汽车、化纤、钢铁为代表的规模化行业，并与首钢、一汽等知名企业达成深度合作。这类行业组织规模庞大，工作人员多为万人级别，业务多样、管理复杂，要求云服务提供整体性的数据处理标准，并且有成熟的抉择支撑体系。
　　这套 AI 质检体系，可以将汽车生产车间中二十多个点位，数百张图纸的校对在 1 秒内完成，且准确率高达 99%。相对于人工操作，效率提高预期在 70% 以上。
　　又如京东开发，基于云原生的 ＂ 京刚 ＂ 虚拟化平台，抓住虚拟化这一云计算的基础，通过软件定义的方式管理数据中心的计算资源，从而实现根据企业需求输出计算能力，灵活定制服务。
　　我们看见，在现有云服务数据集成与数据管理能力的支持下，各家云厂商都已经在与企业的实践合作中，积累下大量行业经验。
　　这些信息与数字模型沉淀到各自的云技术平台上，最终落脚点在于如何通过高性能的计算为生产流程提供正向反馈，形成标准化、通用的应用能力。
　　技术如果只是悬浮于实用之上，便只是一种抽象的前景，无益于真实推进实用的进度。云计算的落地实用，需要技术与实际现实结合，一线人员显然更理解什么是痛点。
　　百度在开物首页的战略优势上写道，＂ 授人以鱼不如授人以渔 ＂。华为云在官网列举了典型场景的业务与技术架构图，并详细阐述方案优势。
　　这些都是各云服务厂商为推广技术做出的宣传决策。
　　相较而言，阿里云在上述领域的探索更深一些，其 ＂ 工业大脑 ＂ 其中一个特点就是瞄准企业痛点，制造样板工厂，旗下大量有过实际操作经验的技术专家针对具体情况，帮助企业定制产品模型，让这种云技术协助下的数字化升级落到了更多具体的生产情境中。
　　以阿里云与一汽集团的合作为例。一汽集团 12 万人在钉钉上办公，超过 300 个移动应用集成到钉钉。一汽红旗 300 多家经销商通过钉钉与主机厂和经销商间实现信息协同。实际生产中，任何设备出现异常，报警消息都会即时通过钉钉发送到相关责任人，让设备维修更及时，从而保证生产效率。
　　在位于长春的一汽红旗繁荣工厂，阿里云利用数字孪生技术，实现工厂中的 2 万台设备的实时在线，完成现实生产在数字世界里的孪生实时联动，数字化支撑产线单车过程追溯、生产异常分析，并且可以完成对重点设备排查等复杂的生产任务。通过引入云计算，红旗打造出了一个面向未来的、高效稳定生产的数字工厂。
　　在 2022 年世界互联网大会乌镇峰会工业互联网论坛上，阿里云智能总裁张建锋表示，工业互联网应用将更多由生产线工人开发，将引导一线工人开发系统应用，应对场景需求。
　　这是云服务厂商的市场嗅觉，未来的云服务势必会落到一线：当每个工人成为工业创新的主体时，才能在实际生产领域解决大量时效问题。
　　如同钉钉这样的低代码平台帮助工人实现数字化与快速创新，积极引导一线工业生产方参与技术开发，是实现技术落地最现实的方案。
　　营造生态，跃向产业互联
　　前沿技术作为工具被小范围推广可以被视作进步的探索。
　　在确证云计算与实体经济的结合是普遍趋势的当下，前沿技术更应当成为生产中必不可少的齿轮。
　　对云计算结合工业互联网这一命题的长期展望，在于更广泛意义上生态的建立，实现更大范围的产业互联。
　　人民日报此前提到，目前的制造业方向，是以智能制造为主攻，推动产业技术变革和优化升级。其中又尤其提到对工业互联网的规划，是使信息技术加速拥抱千百行业，多领域多场景落地开花。
　　工业互联网运作的实际方案，不只是解决一个企业运作过程中的局部问题，而是实现全局优化，把数字孪生的思路带入整个生产流程，营造工业互联生态。
　　这是一个相当宏观的视角，考验云服务实践操作的同时，更考验各个云厂商对长远发展的战略思考。
　　如何从局部技术突破到整体生态变革，腾讯提出了一个 ＂ 连接器 ＂ 的思路。
　　腾讯曾阐释其云计算产品 EnerLink 的设计思路，即计划成为能源企业内部业务打通，外部生态协同的数字支撑。
　　结合其另一款以数字孪生为核心理念开发的产品 EnerTwin，腾讯期望这种算力的 ＂ 连接 ＂ 属性能够打造出综合的业务平台。
　　各大厂商的解题思路各有不同，但都是基于各自技术优势与行业沉淀寻找突破口。
　　比如起步较早的阿里云，在多个细分领域都有一定积累，且近年来不断升级自研产品和技术。其侧重便在于提供从底层数据到上层产品解决方案的整套云架构。
　　这种架构可以参考阿里云与 ＂ 三一重工 ＂ 合作搭建的数据中台项目。数据中台的设计包含研发、计划排产、生产、质量监控、采购、仓储管理、营销、客服、融资、财务、人事 12 个业务领域和环节。
　　依靠阿里云的技术实力，项目组最终从 12 个业务环节、200 多个业务系统中筛选出核心业务，整合了万亿级别的生产数据，形成了一个涵盖制造业全场景的操作中心。
　　所谓数字化生态，意指一种信息技术已经与产业深度融合的状态。
　　云计算走向工业互联网纵深的表征，即以云技术贯穿全局，打破企业组织边界，产业上下游组织边界，甚至引入不同行业多方参与，构建更广阔的、产业互联的全新生态。
　　根据麦肯锡发布的中国云计算最新调研洞察显示，虽然起步相对较晚，但中国在云计算的迁移速度上可谓突飞猛进，已然成为仅次于美国的全球第二大市场。
　　中国的公有云市场规模有望在未来几年再增长一倍以上，从 2021 年的 320 亿美元增长到 2025 年的 900 亿美元 ——在国内高速增长的基本盘下，任何厂商都有充分发展的可能。
　　随着消费互联网流量红利见顶，未来发展的关键驱动，势必会落在工业、制造业等实体经济领域。
　　但发展的深入，势必会面对更现实的难题，也是各大云厂商的必修课。
　　工业互联网的内动力是连接，很多行业却有着封闭性强，与外部网络互联互通性差，或者出于信息保密不愿开放内部资源、采用第三方系统的特点。
　　如何在不涉机密和信息安全的前提下，将其纳入工业互联网框架，实现有效互联互通，这便是工业互联网需要解决的深层矛盾。
　　云计算与工业互联网的结合越走向纵深，类似挑战会更加明晰。如何完善一些产业链重要环节，如何确立一个产业链各方满意的盈利模式，彰显其规模效应。解题思路一直埋在实践之中，坚持问题导向，挑战也是使发展更进一步的机遇。
　　中国工业互联网走过初始阶段的概念科普，模式摸索，走向正轨的当下，云计算将成为未来很长一段时间内全产业运行的关键和核心。
　　信息技术驱动互联网逻辑向传统工业制造业渗透，催生新产品、新技术、新模式，全新的工业经济发展模式正在到来。
　　云计算竞争的下半场，只有在产品趋于同质化的环境中确立核心优势，才有可能把握住物质世界革新的机遇，成为技术与工业社会深度融合的先锋。