在近日于青島召開的2019世界工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)大會(huì)和2019青島國際軟件融合創(chuàng)新博覽會(huì)上，相關(guān)專家紛紛為我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展把脈，提出了一些遠(yuǎn)見卓識。

國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心主任尹麗波說，第四次制造業(yè)轉(zhuǎn)移中呈現(xiàn)了一些特點(diǎn)，很多中低端的制造業(yè)向印度、越南等新興經(jīng)濟(jì)體進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)移。美國、德國等發(fā)達(dá)國家，則重新審視制造業(yè)，首先是重新審視數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代整個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的狀況，并進(jìn)行了相應(yīng)的政策和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整，回遷一些制造業(yè)，實(shí)施新的再工業(yè)化戰(zhàn)略。目前，各個(gè)國家?guī)缀醵加邢鄳?yīng)的促進(jìn)制造業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略，像美國提出了先進(jìn)制造業(yè)美國領(lǐng)導(dǎo)力戰(zhàn)略，德國提出工業(yè)4.0戰(zhàn)略并發(fā)布“國家工業(yè)戰(zhàn)略2030”。

中國提出了自己的制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級道路，即走信息化和工業(yè)化融合，以信息化帶動(dòng)工業(yè)化，用信息技術(shù)的引領(lǐng)促進(jìn)我國工業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展，這是我國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的中國方案。我國的兩化融合概括為三個(gè)發(fā)展階段，第一個(gè)階段是數(shù)字化階段，推動(dòng)傳統(tǒng)生產(chǎn)經(jīng)營各個(gè)方面進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)換的階段。第二個(gè)階段是進(jìn)行全過程的集成互聯(lián)化的階段，也就是現(xiàn)在進(jìn)行中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，我們正在走向第三階段，即全面的智能化階段。現(xiàn)在我國提出要促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，這是我們在新時(shí)期新時(shí)代提出的兩化融合的新內(nèi)涵。

西門子中國研究院朱驍洵院長說，世界上沒有兩個(gè)工廠是完全一樣的，所以工業(yè)APP可移植性非常小，一個(gè)所謂的工業(yè)APP直接可以套用到另外一個(gè)工廠的概率幾乎為零。因此，要把APP分解成微服務(wù)，才有復(fù)制性的可能。

在這一情況下，就需要有一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，西門子中國研究院稱之為“數(shù)據(jù)中臺(tái)”，以采集各個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)并加以分析、使用。傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)據(jù)分布在不同的系統(tǒng)內(nèi)，因此，不能建立一個(gè)一統(tǒng)天下的平臺(tái)，而應(yīng)關(guān)注一個(gè)個(gè)“數(shù)據(jù)中臺(tái)”的建設(shè)，去采集不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)?！皵?shù)據(jù)中臺(tái)”的部署要靈活，能夠讓用戶把數(shù)據(jù)存在本地服務(wù)器或地方公有云平臺(tái)里，讓用戶在一個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)上可以靈活管理所有數(shù)據(jù)。然后，把這些跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，供用戶參考、使用。一個(gè)合格的物聯(lián)網(wǎng)賦能平臺(tái)應(yīng)該滿足這些前提條件。西門子的服務(wù)團(tuán)隊(duì)目前已經(jīng)可以幫助用戶挑選甚至建立最適合自己的物聯(lián)網(wǎng)賦能平臺(tái)。

中國工程院院士李培根說，數(shù)字智能時(shí)代的自動(dòng)化將幫助人類實(shí)現(xiàn)超越：它不光能替代人類的體力，還可以替代人類的腦力。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過自身的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，可能在某一些點(diǎn)上超越人類的思維，使人類可以超越很多模型，即通過數(shù)字智能技術(shù)發(fā)現(xiàn)一些模型的近似參數(shù)，認(rèn)識一些非固定模式的問題，從而解決一些問題。如谷歌數(shù)據(jù)中心的耗電問題，就靠裝載的幾千個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)和智能技術(shù)，最終把耗電降低了15%。此外它還可以超越時(shí)空，如AR技術(shù)、MR技術(shù)的應(yīng)用等使醫(yī)生可以遠(yuǎn)程指揮手術(shù)，甚至消滅時(shí)間和空間、創(chuàng)造時(shí)間和空間。