导语
工业互联网的本质是先进的信息技术在制造领域的应用与实践，这些技术包括云计算、大数据、人工智能、互联网，以及 5G 为代表的连接技术。技术的应用会先突破工厂的物理边界，扩展到供应链，再到整个产业，最终形成“产业大脑”——这将真正带来工业互联网的创新与突破。
“产业大脑”的基础是“未来工厂”——只有工厂全面数字化、智能化，才能向外逐渐延伸，连接更多资源、实现更多创新。
阿里云在实践中将实现“产业大脑”的过程总结为四个步骤：设备智能、生产制造过程全流程智能、经营决策智能、全产业链协同智能。
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设备智能
数字技术应用到工业中可以分为四个层次：感知、认知、决策、协同 / 控制。
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首先，工厂的设备能够被感知，是物联网非常重要的基础。一方面，可以通过 AIoT（智能物联网）的模块组件，让普通的生产设备完全实现数字化；另一方面，由于工厂实时性要求非常高，也需要完整的边缘计算解决方案来支撑。
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其次是认知。阿里云今天给大多数比较复杂的行业都建立了“知识图谱”。比如国家电网有几十万种设备，当设备出了故障，如何维修、如何快速诊断？过去是依赖于工程师的技能，如今可以把老师傅的经验建立成“知识图谱”，让故障诊断和设备维修的门槛变低。
同样，汽车生产也是一个复杂工程，不仅汽车本身有近两万个零配件，生产线的零配件数量更是惊人。产线设备要维修，就需要有备品备件管理。过去，因为产线故障的不可预测性，工厂要准备大量的备品备件，但 “知识图谱”建立后，不仅可以将经验与知识系统化，指导维修工程师快速进行故障诊断和修复，还可以进一步将设备状况、维修周期、备品备件需求量数据化，深度优化备品备件管理。
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第三是决策。一些制造业企业生产过程很复杂，过程中收集到大量数据需要做为决策参考发挥其价值。
例如，重庆三峰是做垃圾焚烧的企业，需要整合优化焚烧炉的大量参数最终实现能源优化。过去是通过自动控制系统来决策，自动控制系统更多的依赖于人的经验，现在利用工业互联网平台收集数据，再利用工业大脑的人工智能算法、视觉分析类算法，最终实现智能决策。最后的目的是实现协同 / 控制。
这样，数据的收集、感知、认知、决策 / 控制形成了一个完整的过程，AICS（工业智能控制算法平台）在其中发挥着重要作用，让数字技术与工业实现了深度融合。除了上述企业，这一套完整的工业融合流程在埃夫特机器人、中策橡胶的生产线上也都有广泛应用。
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生产制造过程全流程智能
设备智能化之后，就可以对工艺流程全要素进行分析推演，在一个新的平台上实现生产制造过程全流程的智能化。
阿里云参与了海螺集团打造“智能工厂”2.0 升级的建设，这是海螺集团迈向自控化、数据化和智能化的重要一步，也是传统行业实现数字工厂的重要案例。在这个合作中有三个创新点：全局控制、自动寻优、云边协同。
首先，通过收集海螺水泥在生产制造过程中产生的大量数据，包括生产磨、回转窑煅烧、水泥磨等非常传统的工艺环节，阿里云发现有大量可优化的空间，包括能耗、工艺参数、流程等。然后，阿里云将需要优化的对象全部数字化，将整个流程做了数字孪生，在数字孪生系统里，利用专家的知识和经验为系统输入一些优化推荐参数，模拟出优化效果。
最后，也是最关键的一点，是在这个系统基础上可以进行自动寻优，在生产流程中让参数持续学习、自动优化。这种全链路的智能化升级，是以前单纯依靠自动控制系统难以实现的。
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经营决策智能
生产全流程智能化的下一步，是与供应链数据、产业管理数据充分融合，形成汇聚全域业务的数据中台，实现经营决策智能化。
比如在三一重工，阿里云与树根互联一起，将系统、生产设备、经营数据进行采集、清洗、存档，然后再做应用，目前三一重工的 86 个核心系统全部搬上了数据中台，每年能汇集到 PB 级的数据量，这是传统制造业里系统构建实现得比较彻底的一个案例。
三一重工的 CIO 说，“从长远来看，所有公司的下一步都是软件公司。”
怎么理解这句话？
原来的生产制造都是围绕着某一台设备来构建的，设备跟设备之间由生产流程串联起来，优化的主体是围绕设备进行。
今天很多工厂优化的主体，是整体效率，需要去优化它的整体流程。从接收订单开始到客户交付结束，所有的节点都是需要被优化的对象，也是制造业向产品服务化升级的必经之路。而且，智能制造的升级，是从设备、生产流程、维护，到员工管理的多位一体的全面优化。
重庆瑞方渝美是阿里云飞象工业互联网平台的客户，这家企业生产的汽车发动机缸体从压铸机出来的第一刻起，就打上了二维码，这个码与生产过程中压铸机的所有参数（包括温度、压力等数据）关联起来。
在加工过程中，工人也只需要扫一个码，就能将所有信息录入系统：工件是谁加工的，加工了多少个，有没有次品，效率怎么样……通过系统可以看得非常清楚，而且通过数据采集结果还可以做统一的管理优化、考核优化、培训优化。
因此，无论是什么样的企业，“数据中台”都非常重要，这已经成了以后所有企业转型升级中都要去做的一个必备的基础设施。
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全产业链协同智能
从设备智能，迈向车间的整体优化，再迈向工厂级的管理提升，再迈向供应链产业链的管理协同，实现“未来工厂”的最后一步就是组织之间的管理如何完全数字化，让“人—设备 — 组织” 构建全产业链的协同智能体，这是未来非常重要的目标。
做工业互联网需要将大量的系统重新构建，这里有一个核心问题是：“谁是最适合构建这个系统的人？”
过去往往是请专业的软件服务公司来解决，但事实上，今天我们已经意识到，每一个产生需求的岗位上的人其实是最清楚这个新系统应该怎么去构建的，反而以前专业开发信息系统的人都不具备专业能力。
因此，“低代码”开发平台应运而生，并流行起来。无论是工程师还是一线工人，都可以通过非常简单的“低代码”开发工具，搭建自己岗位上信息化需求的系统。
很多客户都利用阿里云的低代码平台搭建了自己的信息化平台，比如有合肥师范学院附属实验小学的校长通过使用“低代码”工具，搭建了学校的智能化协同体系，构建了 50 多个应用。不仅如此，我们在制造、零售、政府等很多行业的客户身上，都看到了这样一个明显的趋势。
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产业大脑
产业大脑本质上是一个产业资源配置优化系统，以工业互联网为支撑，以数据资源为关键要素，运用新一代信息技术，综合集成产业链、供应链、资金链、创新链，融合企业侧和政府侧，贯通生产端与消费端，为企业生产经营提供数字化赋能，为产业生态建设提供数字化服务，为经济治理提供数字化手段，着力推动质量变革、效率变革、动力变革，构筑现代产业体系。
但工业互联网最大的特点是非常碎片化——每个工厂有每个工厂的特点，因此工厂自己的“深度参与”是这个系统能否成功的关键。当工厂俱备足够的数字化、智能化能力时，就具备了以工厂为依托、协同供应链上所有关系的能力。
浙江省的“产业大脑”在这个基础上还更进一步：它从原来的数字工厂，拓展到供应链的管理，再进一步拓展到产业链的协同，最终把社会资源、政府资源、企业资源三位一体协同起来，这也是“产业大脑”的根本价值。
来源：《云栖战略参考》
作者 :阿里云智能总裁、达摩院院长 张建锋
编辑：阿里云研究院内容运营主管 赵子千
