2016年，中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)在經(jīng)歷了消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)式增長后，正將目光投向更具深度和廣度的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。其中，一批以數(shù)據(jù)為核心驅(qū)動(dòng)力的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，敏銳地捕捉到工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)中的巨大需求，開始將大數(shù)據(jù)技術(shù)與工業(yè)場景深度融合，推出一系列面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品。這不僅標(biāo)志著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)從消費(fèi)端向生產(chǎn)端的延伸，也預(yù)示著中國工業(yè)智能化進(jìn)程進(jìn)入了一個(gè)新階段。
一、時(shí)代背景與市場驅(qū)動(dòng)
2015年，國務(wù)院正式印發(fā)《中國制造2025》，將智能制造作為主攻方向，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展提供了明確的政策指引。與此云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和人工智能技術(shù)的日趨成熟，使得海量工業(yè)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、分析與應(yīng)用成為可能。傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)面臨產(chǎn)能過剩、效率提升瓶頸等壓力，對(duì)通過數(shù)據(jù)優(yōu)化生產(chǎn)流程、預(yù)測設(shè)備故障、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷等需求日益迫切。在此背景下，擁有強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理能力和平臺(tái)優(yōu)勢的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)市場的重要參與者。
二、主要參與者及其產(chǎn)品圖譜
2016年，涉足該領(lǐng)域的企業(yè)主要分為兩類：一是如百度、阿里、騰訊（BAT）這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，二是如華為、用友、東方國信等深耕企業(yè)服務(wù)或特定工業(yè)領(lǐng)域的科技公司。它們提供的產(chǎn)品與服務(wù)呈現(xiàn)出平臺(tái)化、場景化、解決方案化的特點(diǎn)。
- 平臺(tái)型數(shù)據(jù)服務(wù)：以阿里云的“ET工業(yè)大腦”和百度云的“天工”智能物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為代表。這類產(chǎn)品提供從物聯(lián)網(wǎng)接入、數(shù)據(jù)計(jì)算到智能分析的一站式PaaS（平臺(tái)即服務(wù)）能力。例如，“ET工業(yè)大腦”利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，幫助協(xié)鑫光伏提升了良品率，降低了生產(chǎn)成本。其核心是提供一個(gè)開放的、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)處理與分析平臺(tái)，讓工業(yè)企業(yè)能夠在此基礎(chǔ)上開發(fā)自身的應(yīng)用。
- 場景化數(shù)據(jù)應(yīng)用：針對(duì)工業(yè)領(lǐng)域的具體痛點(diǎn)，提供垂直解決方案。例如，三一重工旗下的樹根互聯(lián)，通過其“根云”平臺(tái)，對(duì)接入的工程機(jī)械進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警、遠(yuǎn)程運(yùn)維和供應(yīng)鏈優(yōu)化。在能源、冶金、交通等領(lǐng)域，也涌現(xiàn)出大量專注于設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、能耗優(yōu)化、物流調(diào)度等場景的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。
- 數(shù)據(jù)中臺(tái)與治理服務(wù)：隨著工業(yè)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島問題凸顯，一些服務(wù)商開始提供數(shù)據(jù)整合與治理服務(wù)。幫助企業(yè)將來自ERP、MES、SCM及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，形成統(tǒng)一、清潔、可用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為上層智能應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。
三、產(chǎn)品核心技術(shù)與服務(wù)模式
2016年，這些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的技術(shù)棧通常包含：
- 數(shù)據(jù)采集層：廣泛運(yùn)用工業(yè)網(wǎng)關(guān)、傳感器、RFID等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人、機(jī)、料、法、環(huán)全要素?cái)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集。
- 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算層：基于Hadoop、Spark等開源框架或云服務(wù)商自研的分布式系統(tǒng)，處理海量的時(shí)序數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
- 數(shù)據(jù)分析與智能層：應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行建模，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量分析、工藝優(yōu)化、預(yù)測性維護(hù)等。可視化技術(shù)（如大屏、移動(dòng)端報(bào)表）使得分析結(jié)果更直觀。
服務(wù)模式上，主要采用“云服務(wù)訂閱+SaaS應(yīng)用”或“項(xiàng)目定制化開發(fā)”相結(jié)合的方式。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用其云基礎(chǔ)設(shè)施的成本和彈性優(yōu)勢，降低了工業(yè)企業(yè)使用先進(jìn)數(shù)據(jù)技術(shù)的門檻。
四、面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢
盡管前景廣闊，但2016年的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)仍面臨諸多挑戰(zhàn)：
- 數(shù)據(jù)安全與主權(quán)顧慮：工業(yè)企業(yè)對(duì)將核心生產(chǎn)數(shù)據(jù)上傳至第三方平臺(tái)心存疑慮，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是首要障礙。
- 行業(yè)知識(shí)壁壘：互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)缺乏對(duì)特定工業(yè)流程、工藝的深度理解（即OT技術(shù)），導(dǎo)致產(chǎn)品與實(shí)際需求存在“最后一公里”的 gap。
- 標(biāo)準(zhǔn)與生態(tài)缺失：設(shè)備接口、數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同困難，完整的產(chǎn)業(yè)生態(tài)尚未形成。
基于這些挑戰(zhàn)，未來的發(fā)展趨勢已初現(xiàn)端倪：
- “云邊協(xié)同”成為架構(gòu)主流：在設(shè)備邊緣進(jìn)行實(shí)時(shí)、簡單的數(shù)據(jù)處理，同時(shí)將復(fù)雜分析任務(wù)放在云端，以平衡實(shí)時(shí)性、安全性與計(jì)算能力。
- 跨界融合深化：互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（IT）與工業(yè)自動(dòng)化企業(yè)（OT）、行業(yè)龍頭（工藝知識(shí)）的合作將更加緊密，共同開發(fā)行業(yè)解決方案。
- 價(jià)值導(dǎo)向更加明確：服務(wù)將從技術(shù)展示轉(zhuǎn)向切實(shí)為企業(yè)降本、增效、提質(zhì)、創(chuàng)收，按效果付費(fèi)等模式可能被更多探索。
五、結(jié)論
2016年是中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)市場的關(guān)鍵啟蒙年。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)憑借其技術(shù)、平臺(tái)與資本優(yōu)勢，積極布局，推出了一系列從基礎(chǔ)平臺(tái)到垂直應(yīng)用的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。這些產(chǎn)品雖然處于早期階段，但成功點(diǎn)燃了工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)價(jià)值意識(shí)，為后續(xù)的快速發(fā)展奠定了技術(shù)、市場和認(rèn)知基礎(chǔ)。其發(fā)展歷程清晰地表明，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的深入發(fā)展，必然是數(shù)據(jù)技術(shù)、工業(yè)知識(shí)與商業(yè)模式三者深度融合、持續(xù)迭代的過程。
