“大数据比你更懂你自己。”在连续多届参会的91科技集团董事长许泽玮看来，将过去沉淀的数据依托人工智能技术充分整合，依据模型进行匹配，往往能够得出许多有价值的结论，这正是一直以来人们对美好生活的期待。
第六届世界智能大会
在线参会的诺贝尔经济学奖获得者、纽约大学经济学教授托马斯·萨金特说，人工智能正在世界经济增长等方面发挥着巨大作用，因为机器学习正在帮助人类从海量数据中完成“模式识别”，做出更好决策。
信息技术与人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。不久前在天津举行的第六届世界智能大会上，无论是现场展示的智能制造、智慧能源，还是无人驾驶、数字教育，数据无一不扮演着重要的角色。在与会嘉宾看来，进入人工智能时代，数据作为新型生产要素的价值将充分释放，在驱动产业升级、方便生活等诸多领域展现魅力。
一些与会嘉宾认为，如今越来越多行业决策开始从业务驱动向数据驱动转变。在医疗领域，大数据可以提高诊断准确性和药物有效性；在商业领域，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；在公共事业领域，大数据开始发挥出提升治理体系与治理能力现代化的作用。
无人驾驶技术的进步尤其依赖数据积累，腾讯副总裁钟翔平在大会期间表示：“智能网联汽车和智慧交通是智慧城市的基本单元，有了海量数据积累，车路协同的发展将使出行更智慧、更安全。”
数据通过更为科学理性的方式，分析行为、判断方向、预测结果，对人类的生产生活方式具有重要的变革意义。对数据的处理分析正在成为新一代信息技术融合应用的结点，数据将是信息产业持续高速增长的新引擎，围绕其开展利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
参会企业国网天津电力工作人员向记者举例讲述了数据的价值。不久前，在国网天津静海公司的“电力大数据”分析室，工作人员通过对无线网络回传的大数据分析计算，发现辖区内200余家企业生产用能数据发生明显变化，这通常意味着产能的调整，于是立即决定开展走访服务。“今年公司接到了不少订单，机器设备加速运转，所以用电需求比较大。我们还没来得及找电力部门，电力服务队就主动上门，为公司配电变压器、用电设备等进行全面检查，主动询问是否有扩容需求。”受访企业天津安达顺起重设备有限公司总经理欧哲希说。电力部门主动运用“电力大数据”，精准预判企业用能需求，超前开展用电服务，成为大数据助力制造业的一个缩影。
地铁管片是隧道安全的屏障。走进中交一航局天津地铁11号线一期工程管片生产车间，无论是站在智慧管片管理中心大屏前，整个管片的智能化生产全过程尽收眼底；还是每个出厂的管片都配备二维码，可进行全流程生产安全回溯，无不显示出这座工厂的智能化水平。中交一航局城交公司党委书记臧书哲介绍，依托自主研发的智慧管片管理系统，用14万个数据包发挥“智脑中枢”作用坐镇指挥，不但将工人从繁重的体力劳动中解放出来，还解决了生产标准化的难题，地铁隧道安全更有保障。
工业大数据如何成为智能制造和工业互联网的核心动力
信息与数据既有联系，又有区别。数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。而信息是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释。数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息。数据是符号，是物理性的，信息是对数据进行加工处理之后所得到的并对决策产生影响的数据，是逻辑性和观念性的；数据是信息的表现形式，信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。
工业大数据的三个典型应用方向，也是我们实现工业互联网的目标，包括智能装备、服务型制造和跨界融合。第一个层次是设备级的，就是提高单台设备的可靠性、识别设备故障、优化设备运行等；第二个层次更多是针对产线、车间、工厂，提高运作效率，包括能耗优化、供应链管理、质量管理等；第三个层次是跨出了工厂边界的产业跨界，实现产业互联。
工业大数据并不是凭空而来，传统工业信息化一直在进行，我们已经有大量的数据来自于研发端、生产制造过程、服务环节，工业信息化过程一直在产生大量的数据，工业从数据到大数据，其实更多要考虑的是与自动化域数据的叠加，这是数据的两化融合。而在工业互联网时代，我们还需要纳入更多来自产业链上下游以及跨界的数据。
数据对制造业的驱动作用，特别是服务实体经济尤为令人期待。国家制造强国建设战略咨询委员会主任周济说：“从现在到2035年，我国智能制造发展总体将分为两个阶段：第一阶段是数字化转型，到2028年，要深入推进制造业数字化转型工程；第二阶段是数字化升级，从2028年至2035年，要深入推进制造业的智能化升级工程。”他指出，我国制造业创新的内涵包含四个层次：产品创新、生产技术创新、产业模式创新、前三者集成在一起形成的制造系统集成创新。在这四个层次之上，数字化、网络化、智能化都是制造业创新的主要路径。而在这些背后，数据作为生产要素居于重要位置，将激发出源源不断的生产力。
智能制造在不断获得数据的驱动，从智能制造到工业互联网平台，核心都是利用数据和模型，优化制造资源的配置效率。
工业互联网并不等同于智能制造，区别在于数据的跨界和业务的边界上是否有所突破。当下，太多人过于重视平台能力，而真正的工业互联网讲的是生态，资源优化从描述、诊断向预测、决策不断深入，从单机设备、生产线、产业链再到产业生态不断拓宽。
我们的生态如何来构建业务体系，如何跨界，才是工业互联网成功与否的关键。而决定工业互联网发展方向的，一定是业务驱动。我们从一开始就反对拎着一把锤子，满世界找钉子，现在很多大数据、人工智能公司就存在这个问题。
我们需要深入到一个工业领域，造一把可靠的锤子，刚好可以去敲有需求的钉子，业务驱动和问题驱动才是产业发展的本质，而不是技术驱动。将业务、数据理清楚，评估数据，真正实现业务落地，要点就是三个要素的协同——人、场景、算法。
来源：经济参考报
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