新一代网络信息技术与现代工业融合应运而生的工业互联网， 是工业经济数字化、网络化、智能化的重要基础设施。国务院常务会议不久前通过了《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，部署促进实体经济振兴，加快转型升级。当前，如何顺应战略趋势，前瞻布局，构建工业互联网生态体系，已成为业界各方关注的热点。

12月5日，以“ABB Ability™构建数字化生态系统”为主题的“ABB Ability™创新日”活动在北京举行。

来自北京市经济和信息化委员会、中国自动化学会、中国电力科学研究院的领导，微软、华为、阿里云、德勤、中国电信等合作伙伴，以及业界和媒体嘉宾，同ABB技术专家与管理人员一起探讨和分享了各自在平台体系、整合IT与行业知识、能源互联网、工业互联网应用以及网络安全保障等领域的深刻思考与实践案例。物联网、边缘计算、人工智能等热点话题也引起了在场专家及媒体的热烈讨论。

交流会主持人：

ABB中国副总裁、数字化业务发展负责人兼首席信息官 李清源

01智能制造：互联网 → 物联网 → 智联网

王飞跃教授  中科院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任、中国自动化学会副理事长兼秘书长

Q：国务院常务会议出台《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。这跟之前的《中国制造2025》、“互联网+”有什么不同？

A：2015年5月8日，国务院印发《中国制造2025》；2017年7月20日是《新一代人工智能规划报告》，这相当于组合拳。再加上10月18日十九大报告中提出的“两个阶段” — 分别是两个“十五年”，到2050年，我们要建成世界强国，这都需要技术支撑。

中国制造、人工智能，将来要打造的是智能制造。智能制造要靠这张网（工业互联网 → 工业物联网 → 工业智联网）。信息领域的革新是从互联网向物联网再向智联网过渡。工业领域以后面向智能制造、智能产业、智能工业发展，必须有这张网，也就是行动纲领。将来的智能产品没有这张网都是空中阁楼，将来这是实体经济的立身之本、发展之道、强国之基。

02从IT通用技术到工业数字化，

选择好的合作伙伴很重要

黎江  微软（中国）有限公司首席技术官

Q：作为通用技术平台企业，在工业数字化的领域，微软如何看待工业物联网平台和基础平台之间的关系？

微软前些天在中国发布了Azure Stack，如何看待公有云和私有云的不同需求？

A：微软是致力于平台和生产力的公司。微软中国将在中国打造云计算、大数据、物联网、区块链这些平台层面，以及平台层面比较有共性的生产力的工具和环节。面对垂直行业、面对工业领域，我们更多的是靠合作伙伴，把我们的云计算、边缘计算、IoT，就像王教授刚才提到的“并行”的概念，不管是物理空间，还是虚拟空间、心智空间、智能空间，要把它们融合得更好。

关于Azure Stack，它不是简单的公有云和私有云的概念，它实际上是公有云计算和边缘计算。微软算是国际上第一家发布边缘计算产品的公有云公司。通过一体机的方式，Azure Stack可以部署到工厂车间，跟很多设备和环境紧密结合。它的好处，一方面是减少了网络传输的延迟；另一方面，使得数据更加安全，隐私保护更好。很多数据不是放到公有云上，而是放到自身的边缘计算的环境中。

03连接，是工业互联网的基石

姚茳  华为技术有限公司EBG中国区大企业业务部部长

Q：华为有“云、管、端”，非常全面的物联网的体系，也有“上不做应用、下不碰数据”等的定位，这个说法是什么意思？

国务院《发展工业互联网指导意见》中也专门提到了“夯实网络基础, 在2018-2020年三年起步阶段，初步建成低时延、高可靠、广覆盖的工业互联网网络基础设施”，最新的连接技术，比如NBIOT和5G，会给工业互联网和物联网领域带来哪些变化？

A：“云、管、端”是整个公司在ICT领域的理念：“端”很容易理解，就是市面上的华为手机、平板、各种盒子、互联网芯片；“管”就是华为最早发家的产业，我们最早做的电信网络，后来的无线、光传输、IT、有线无线一体的等等；“云”就是我们的云计算。

我们从2009年就开始投资“云”这个领域，我们在云这个领域提出的定位就是“上不做应用、下不碰数据，不做股权投资”：“上不做应用”是指不与应用开发商争利，保护客户已有投资，让现有应用平滑迁移到云上；“下不碰数据”，是指未经客户允许，华为不会利用客户的数据进行商业变现，让企业和政府放心使用；“不做股权投资”是指，在云这个领域上，华为不投资集成商或应用开发商，不去培养一帮“亲儿子”，不让亲儿子跟合作伙伴竞争。

网络是整个工业互联网的基石，因为网络解决的是连接的问题，任何的联网都是要把数据收集并连接起来，这是最根本的要素。在工业领域，各种数据和网络是相对偏封闭独立的个体。未来随着对时延、覆盖和容量的要求，5G和NBIOT肯定是将来最需要的技术。NBIOT的优点很多，包括低功耗，一个设备可以用5~10年。低成本，一片单片模组的芯片只需要5美金。我认为未来这是非常大的市场，可能会带动整个工业物联网的需求到1.4万亿~1.5万亿美金。

04与消费互联网相比，

工业互联网是一种全局和多态智能

王峰  阿里云事业群-飞天一部、阿里云ET工业大脑总经理

Q：过去十几年中，消费互联网领域产生了很多创新，阿里巴巴是这个领域的优秀代表。作为一家互联网公司中负责工业大数据（ET工业大脑）的负责人，请您谈一谈消费互联网大数据和工业互联网大数据的区别。

阿里作为以消费互联网领先的企业，在进入工业领域的时候有什么不同的做法吗？生态系统在工业领域和消费领域的作用会有不同吗？

A：首先，在工业领域，要帮助你的客户创造价值，而不是一次性的“买买买”行为。这其实是一种赋能和翘动的过程，这个过程中就产生了手段上的重要区分。另外，工业互联网是全局和多态智能，因为无论我的生产设计，还是现场、工厂、运维中心的不同网络，组成的是多态和全局的网络；而消费互联网是单点智能，我围绕着消费者，以客户为中心，一句话就是消费者是上帝。

在消费互联网领域锤炼出来的这些技术，通过阿里云的输出赋能于整个产业，形成产业互联网的基础算法。我们的数据能力可以帮助消费互联网把数据规整好，比如人的数据、商品体系的数据，然后将这些数据背后的关联关系和知识图谱复制到工业，形成人、机闭环的工业大数仓。

05工业数据 vs. 消费数据，

它们不是一个概念

刘前进博士  ABB中国首席技术官

Q：作为ABB中国的技术代言人，请介绍一下ABB在电力、自动化领域如何应用这些最新的ICT技术？

A：工业界使用机器学习、深度学习，能产生实际效果的案例少之又少。我们有很多的体会，工业数据和消费数据真的是两个概念，姑且不论这些数据的保密、产权，就论这些数据的质量和可用数据的多样性，这是非常挑战的事情。我们参与的任何一个机器学习项目花在数据上的时间至少占到项目时间一半以上，得到数据、清洗数据、标签化，还要排除数据采集过程中的偏差与丢失。因此机器学习不能只强调算法本身的能力，还需要强调背后人的贡献，只有行业的资深专家才能理解并运用这些数据，避免用垃圾数据制造新的垃圾。

ABB在将算法和人的能力相结合方面拥有独特的优势，能理解客户的痛点，结合行业的积累与经验，借助算法解读数据，为客户带来真正的价值回报。过去二十年，从自动化时代到数字化时代，消费端发生了很多变化，将这些技术的进步引入到工业，引导智能工业走向自主化，这个革命才刚刚开始。

06从C端到B端，

互联网发展将迎来一次飞跃

张天兵  德勤咨询管理公司管理咨询合伙人

Q：目前在工业互联网领域，大量的IT公司、工业企业都全力投入，您怎么看待这一形势？最近工信部发布的工业互联网平台白皮书也体现了这个态势，对于工业互联网生态系统的良性发展您有什么建议？

A：从管理咨询的角度来讲，我们会比较关注技术与组织之间的关系。回顾历史，企业乃至社会的组织形式与技术发展息息相关。在现在的情况下，所有的数据是同时进来的。原来的组织形式是线性的，从研发、采购，再到生产制造（和分销、服务）。现在的数据可以同时驱动组织的各个部门，组织内所有点都可以同时接收到数据。这个时候，组织形式又可以进一步产生变化。通过数据分享，从一个组织内部协同又可以发展到一个组织与其他组织的协作。

当技术形成的时候，对组织有什么样的影响，一个既定组织要应用这些技术，有哪些障碍，这些问题都需要回答。我们跟京东、阿里进行了很多探讨，当他们给组织赋能的时候，在C这一端是很容易做的，但并不意味着B这一端会成功。到底什么问题阻碍了去真正应用这些技术。很多技术大家都了解，但怎么在组织中有效应用，这涉及到具体组织的问题，也涉及到组织的人的问题。这是我们关注的问题。