本文目录一览：
- 1、人工智能与工业互联网关系解析
- 2、5G+工业互联网赋能智能制造，还有待进一步深入
- 3、物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合？
- 4、为什么说人工智能和工业互联是大势所趋？
- 5、发展智能制造，推进新一代信息技术与工业融合发展，需要重点发展那些基础产业？
- 6、工业互联网平台的四层架构是什么？鲁邦通的工业互联网有应用这些架构吗？
人工智能与工业互联网关系解析
1.1 核心焦点从上云互通转向借助人工智能深挖工业大数据价值
工业互联网的建设促进工业网络与人工智能的深度融合了企业IT系统的云化迁移工业网络与人工智能的深度融合，实现了ICT系统与OT系统间要素的流转工业网络与人工智能的深度融合，打通了数据孤岛，企业得以获取灵活便捷、高效率、低成本的信息化、网络化、数字化基础，但要想实现真正的数字化和智能化则必须借助人工智能技术对工业数据价值进行充分挖掘。数据是工业互联网的核心资产，也是其价值创造的来源，对数据分析和挖掘的深度在很大程前清大度上决定了工业互联网实际应用价值的高低。目前对数据挖掘价值依赖程度高的生产管控类及设备管理服务类应用是工业网络与人工智能的深度融合我国工业互联网的高热度场景，结合深度数据分析的设备 健康 管理、生产质量管理、生产工艺优化、能耗与排放管理等应用为工业企业创造了运维成本及能耗成本降低、产品质量及服务价值提升等显著的直接优化价值。
1.2 人工智能是工业互联网实现真正数智化价值的前提
工业互联网之于工业企业而言，是企业实现数字化、网络化、智能化转型的工具，其中平台层搭建了工业数据汇聚与处理的基础，工业软件的应用本质上实现数字化和自动化，强调机器设备的自动化功能，工业互联网的互联工具应用则是强调
企业内外部的打通与协同，是工业角度的互联网+模式，人工智能的加入是在数字化、网络化的基础上实现真正的智能化。工业互联网为工业企业提供通用的算力-工业云计算和边缘计算、算据-工业大数据以及算法-工业人工智能，其中大数据作为人工智能技术发挥作用的必要燃料，其背后价值的挖掘深度决定了工业互联网价值呈现的合理逻辑是从网络化、数字化转而最终实现智能化，这也正是工业企业实现降本增效、升级优化的必经之路。
二、人工智能成为重新定义工业互联网产品逻辑的抓手
强化数据洞察力，拓宽工业互联网可解问题边界
工业互联网的核心是数据驱动的智能分析与决策优化，人工智能技术从广义上来看正是一种通过算法模型对数据的处理方式，人工智能技术因此开始进入工业互联网产品建设方的视野，成为服务商拉高产品价值的落脚点。以深度学习和知识图谱的为代表的人工智能技术从根本上提高系统建模和处理复杂性、不确定性、常识性等问题的能力，显著提升了工业大数据分析能力与效率，为解决工业各领域诊断、预测与优化问题提供得力工具，进一步扩大了工业互联网平台可解工业问题边界的深度和广度。人工智能驱动的工业数据智能分析支撑工业互联网实现数据价值深挖掘，强化了工业企业的数据洞察能力，成为打通智能制造最后一公里的关键环节。
使能工业互联网形成数据优化闭环，催生多场景系统化应用
工业领域内存在着纷繁复杂的应用场景，产品研发设计、产品瑕疵质检、生产工艺优化、流程自动化等许多场景的工业机理复杂、数据分析能力需求较高，人工智能因此被视为是使能工业互联网形成数据优化闭环的关键。目前以深度学习、知识图谱、自然语言处理为代表的人工智能技术正处于多方创新和突破的时期，通过与工业领域知识融合的不断加深，AI技术正逐渐加速向工业互联网渗透，在工业企业“研产供销管”业务链条下形成众多落地应用。从工业AI技术角度来看，主要有声音、图像、知识图谱和自然语言方向的应用，声音和图像多用于质量检测与安全监管两个领域，是目前应用较多，经济效益较为明显的场景；自然语言处理更多用在智能助手，这里有别于智能客服，智能助手更加垂直和专业，如设备维修助手；知识图谱则擅长处理大规模、复杂、多点的问题，典型应用是产品质量回溯。
以解决通用型问题为能力基础，面向特定行业差异化延伸
工业智能的本质是通用人工智能技术与正兄工业场景、机理、知识结合，实现设计模式创新、生产智能决策、资源优化配置等创新应用。工业智能在工业系统各层级各环节已形成了相对广泛的应用，其细分应用场景可达到数十种，正如前文所述工业领域不同细分行业对工业互联网类型与功能的需求各不相同，工业智能亦是如此。不同行业依托工业智能，获取解决通用型问题的能力的同时，基于行业特点、面向行业特性痛点问题延伸出差异化方向。
五、人工智能在工业互联网中的部署
应用部署将从以平台侧为主向平台+边缘共生演进
当前人工智能主要通过三种模式融入工业互联网。第一，直接将AI算法或模型嵌入工业互联网平台层，以提升平台层数据分析能力；第二，提供工业AI软慧竖件系统，并通过云端部署形成标准化的工业互联网SaaS层应用；第三，提供一套工业互联网框架下包含软件和边缘侧硬件的完整系统。部署过程中会根据行业类别、产品相似度、场景条件、问题共性等因素对不同AI模型进行组合，对同一个行业来说，针对同一个环节将模型尽量标准化以实现移植应用。现阶段工业智能应用以平台侧为主，后期会向边缘侧发展，边缘侧的实时性要求需要AI模型产出的结论与产线或者设备形成控制闭环，艾瑞认为目前我国工业企业自动化程度不一，现场数据质量不高，并且企业对于人工智能的应用较为保守，时下落地较多的应用无论是安全监管还是质量检测都主要集中于平台侧，边缘侧工业智能的下一阶段发展需要配套基础设施和能力的共建。
六、基于AI的工业互联网参与者拓展思路
技术为先，场景为王，合作共赢
随着《互联网+人工智能三年行动实施方案》、《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等多份国家政策文件的发布，开展人工智能与工业结合应用成为了重要发展趋势。工业领域每个下游行业场景都有
其原生的价值链条，同时各个行业的Know – how有着较高的壁垒，人工智能服务商在开展工业领域业务时，大多基于自身技术优势和特点去寻找适合实景落地的垂直细分行业或者某一共通性工业场景，在特定场景应用中持续打磨自身工业智能产品和服务。“聚焦”被大多数AI厂商视为优先的发展策略，通过与成熟的工业互联网平台型企业开展合作，以融入而非自主开发的方式获取平台能力，不仅极大地减少了自研开发的成本和风险，而且为迭代、优化、创新自身工业智能解决方案提供了丰富的资源储备。
数据、算法、算力的不足制约了AI在工业领域的普及应用
人工智能技术本身的发展离不开数据的支撑，工业领域由于自身复杂、多样且专业性强的行业特性，导致其缺乏优秀的工业主题AI数据模型，也没有很好的工业标注数据集用于AI算法训练。此外包括底层硬件、计算框架、开发平台等AI基础设施在工业领域的建设也较为落后，这直接限制了工业智能化的发展。数据、算法和算力的短板导致了当前AI技术在工业领域的应用场景主要呈现点状分布，普及范围有限。
人工智能在工业领域应用的市场前景广阔
2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营（公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等），互联网与金融行业也位居前列，然而作为国民经济支柱产业的工业在人工智能市场份额中仅占到5%。随着人工智能与工业互联网共同被纳入新型基础设施建设范畴，行业双双提速发展的态势基本确定，加之工业领域多样化的场景需求，预计未来五年，中国工业领域中人工智能技术的使用率将显著提高，工业智能的应用市场前景将十分广阔。
人工智能将重新切割工业互联网投入空间
2020年以机器学习与深度学习、知识图谱、NLP、计算机视觉为技术主导的我国工业智能应用核心产业规模为68亿元，年均复合增长率达到27.96%，产业整体具备高成长性。然而目前人工智能服务商多以自身独立的系统交付工业智能解决
方案，工业互联网平台服务商提供的平台AI功能也以基于开源框架的算法模型自主开发为主，平台AI功能集中于基础性的数据分析能力优化，AI技术并未在工业互联网中实现广泛化应用。总体来看，现阶段工业智能与工业互联网的结合应用呈星点状分布，未来随着工业互联网对数据价值深度挖掘的依赖性提升，人工智能技术将加速向工业互联网融入，工业互联网建设的资金投入比例将重新洗牌。
四大工业智能布局方向助力工业互联网塑造竞争优势
工业互联网的真正价值不在于为工业企业锦上添花而应是雪中送炭，人工智能技术的注入是以系统化的方法和规则助力工业互联网解决工业实际场景中的某些痛点。基于深度学习技术的计算机视觉在质检、巡检等场景中实现了机器代人，在提高生产效率的同时释放了企业人力成本；以知识图谱、自然语言处理为主的认知智能技术，促进了工业知识的积累，提升了企业决策速度与精度；AutoML平台的模型自动化塑造能力则提高了算法模型在实景中的适配性。AI技术的纵向升级使得采用多种路径解决复杂工业问题成为可能，未来融合多种AI技术的工业互联网将是相关服务商打造竞争优势的重要切口。
5G+工业互联网赋能智能制造，还有待进一步深入
来源: 科技 日报
作者: 朱丽
工业革命迈向智能化发展阶段
工业变革经历了前三次机械化、电气化和自动化的革命后，近年来，世界各国都在加紧推动工业革命升级。2012年，美国率先推出“先进制造业国家战略计划”，随后各国也纷纷提出工业制造领域的战略计划——德国的工业4.0、英国的工业2050……目前在进行的第四次工业革命的显著特征就是工业的智能团州化。“在向自动化和智能化转变过程中，信息技术起到非常重要的作用。”王健全说，这点可从国家推进工业互联网的各项政策中得到体现。
2020年，国家陆续推出各种政策，推进5G、工业互联网加快发展；2020年4月20日，国家发改委首次明确新型基础设施的范围，5G与工业互联网被列为信息基础设施的重要方向；2021年，国家把工业互联网列为数字经济重点行业；发改委、工信部等国家部委纷纷出台落地实施政策来推动工业互联网的加速落地。尤其是今年初，工业互联网专项工作组印发《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》，从基础设施建设、深化融合应用、强化技术创新和重大产业生态、提升安全水平等方面提出了系统全面的部署和落地化要求。
“推动工业互联网发展，目的是赋能智能制造。”王健全说，工业互联网作为信息推动工业变革的典型代表，其典型特征是工业和ICT能力的集成融合和创新，主要表现为数字化、网络化、智能化。其中，数字化和网络化是基础，智能化是目标。
“传统的工业生产的五层金字塔架构在工业自动化阶段起了至关重要的作用。但是在向智能化发展过程中却显示出不适应。”王健全解释说，智能化阶段需要数据的高效流转、网络泛在统一的连接，只有这样才能结合上AI和大数据技术，并借助先进的通用技术推动工业革命向智能化发展。
5G+工业互联网亟待破局
数据的高效流转与安全可控、网络的泛在统一、资源统一调配和管控、运行决策的多维智能化是工业互联网体系架构的主要特征。
“目前5G+工业互联网主要应用于集中监控，5G+AR/VR、高清摄像头，以及AI表面缺陷检测、远程监控和管理等。”王健全说，遗憾的是，目前应用场景基本停留在工业制造辅助环节，几乎没有进入工业自动化控制环节，其原因有以下两点：第一，工业生产让或仿环节本身没有开放。传统金字塔架构下，从L0到L5都是国外的设备,层与层之间的连接协议遵循IEC相关标准，但由于IEC现有标准众多，每个厂家都采用自己的标准，这导致不同坦纤系统之间的数据无法横向互通；此外金字塔架构本身限制了跨层之间的信息交互；封闭体系打不开，现有的技术就无法深入，这是限制底层设备状态、控制数据无法全面感知和有效流转的主要原因；第二，由于智能制造中，服务的对象是工厂，不同于To C场景，工厂中的人机料法环成为了新的服务对象，特别是对于核心生产控制环节，其要求必须满足低时延、确定性和可靠性的要求，这就要求现有5G等网络技术本身也必须进行性能上的提升和技术上的革新，此外，为了保护既有投资，还必须和现有工业现场网络进行融合。
“可以这样说，目前仅靠5G技术还没法解决工业现场网络的连接问题。智能工厂中，除了有线之外还有大量无线，作为有线连接的有效手段，会带来不确定性，5G和TSN结合是工业网络中比较好的解决思路。”王健全如是说。
工业互联网路在何方
“工业互联网要推进智能制造的进展，必须要打破传统的工业自动化金字塔架构，关键有两点：一就是工业控制核心PLC的软硬解耦，进而按需实现云化部署；第二点就是构建一张端到端的低时延、高可靠、确定性的工业现场网络，进而打造数据可以高效流转的云边端管控架构。”王健全解释道。
金字塔结构打破了，由封闭走向开放，必然就带来安全性问题，而控制从底层走向云端，其带来的安全要求更为重要。“前所未有的挑战是原来封闭的国外体系，要实现开放的架构，必须实现自主可控，用国产的硬件、软件、操作系统来实现控制化。”王健全强调。
“开放自主可控、融合统一，是工业互联网下一阶段的研究重点。”王健全强调，工业互联网本身并不是一个网络，也不是简简单单的工业+互联网，而是ICT网络和工业网络的集成融合创新，是一个新基建的范畴，涉及感知、通信、控制、人工智能等多学科的交叉融合。
工业互联网要真正赋能智能制造，还面临很多挑战工作。王健全建议：一是，跟行业对接要继续深化，相关标准还需要赶快补齐；二是，数据流转要更高速，这就需要我们从感知层跟网络结合。同时，网络开放以后，安全要同步进行考虑；三是，网络基础设施方面，构建统一的标准，实现互通。此外，决策智能化水平还有待提升。
此外，王健全也注意到，囿于工业互联网是新兴的多学科交叉领域，行业面临人才短缺问题。“多所高校在推动解决人才培养问题，北邮、重邮、北科大等高校纷纷成立工业互联网学院/研究院，专门做跨学科人才的培养和科研方面的推动工作。”
物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合？
物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。
概念
1、物联网
根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广氏余泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。
2、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。
3、人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的蚂轿理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。
深度融合
物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。
应用案例
目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网歼物滚可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。
为什么说人工智能和工业互联是大势所趋？
人工智能与工业互联网的结合是大势所趋，现在只是刚刚开始。如果AI不能在工业落地，那么人工智能赋能生产力就只会是梦想。
01
人工智能与工业互联网的结合是大势所趋
工业上也有IT技术，包括传感器、执行器、监控与数据获取系统SCADA、制造执行系统MES、可编程逻辑控制器PLC。工业上OT技术包括材料、机器、方法、测量、维护、管理、模型，这两者需要结合，否则工业互联网还是“两张皮”。
灵活、高效和节能的方式运作。工业人工智能中需要融合数据技术（DT）、分析技术（AT）、平台技术（PT）和运营技术（OT）等技术。工业领域主要以企业私有数据库为主，规模有限，要实现人工智能与制造业的深度融合，就必须要在制造业领域加强数据获取与整合，企业必须切实做到数字化转型，大力发展工业互联网。02人工智能技术的归类
人工智能技术怎么在工业上应用？先要明确AI的应用分类。
人工智能我们可以分成感知、理蠢搜解、行动，具体又包含视觉分析、语音处理、知识表达、机器学习，其目的是为了提升效率、降低成袭族本、改进客户体验、促进技术创新。对于传统的制造业企业来说，如果想做到人工智能的融合落地，企业首先要收集数据，这就需要比较好的传感器、物联网等，但是大部分企业都不具备。
传统制造业不擅长信息技术的研发，但有些信息技术领域的公司是愿意进入传统产业领域的，与制造企业共同为生产力赋能。人工智能在工业的应用，包括质量分析、装备诊断、能源能效管带禅历理、采购管理、制造销售等环节，都可以派上用场
发展智能制造，推进新一代信息技术与工业融合发展，需要重点发展那些基础产业？
推进新一代信息技术与工业深度融合，是实现智能制造的基础与保障。想要推进信息技术与工业深度融合，中发智造认为，应该着重发展人工智能、工业互联网及信息服务、云计算与大数据服务、传感器、工业软件五大产业。
1.人工智能。
应加强自然语言处理、机器视觉与模式识别嫌毕、智能传感器、机器人等关键技术、产品的研发和产业化。持续推进人工智能等新一代信息技术在智能制造领域的应用。
2.工业互联网及信息服务。
构建企业级工业互联网平台，行业级工业芹和芹互联网平台乃至跨行业跨领域工业互联网平台，实现企业内部及产业上下游企业间生产设备与信息系统的互联互通，促进制造资源、数据等集成共享。
3.云计算与大数据服务。
完善大数据基础设施建设，统筹推进省内云计算数据中心发展，重点建设一批公共服务、互联网应用、重点行业和大型企业云计算数据中心，引导数据中心向规模化、集约化、智能化、绿色化方向发展。加强适应行业特点和企业需求的技术、产品、服务的应用推广，加快推动企业管理、服务、设备、产品等上云。
4.传感器。
推进硅微传感器、陶瓷微结构传感器、薄膜微传感器和微组装棚胡传感器组件工艺技术平台及相关传感器产业化平台建设，打造国内领先的MEMS化学传感器产业化基地，加快建立集技术创新、产业化和市场应用为一体的传感器产业体系。
5.工业软件。
推进面向电子设备、仪器仪表、智能装备等领域设备嵌入式系统软件、中间件的定制化开发。加快面向生产过程管控和资源管理优化的组态软件、工业APP软件、MES系统、ERP软件、PLM等管控一体化软件的研发和二次开发。发展面向产品研发设计的仿真软件。打造工业软件研发与共享服务平台，形成一批工业软件研发和应用的解决方案。
这五大产业可谓新一代信息技术与工业深度融合的基础产业，于智能制造而言，更是基础中的基础。
工业互联网平台的四层架构是什么？鲁邦通的工业互联网有应用这些架构吗？
我们先来了解下工业互联网平台的四层架构，它指的是边缘层（LaaS）、平台层(PaaS）、应用层（SaaS）以及IaaS层。那鲁邦通有没有应用这些架构呢？当然有。作为工信部专精特新重点“小巨人”企业，广州鲁邦通物联网科技股份有限公司深耕行业十几年，在工业互联网解决方案方面占据着先天优势，再加上其自身源喊宽过硬的科技研发能力，将自身技术与工业互联网平台的四层架构进行了充分融合，特别是在SaaS应用方面，较为突出⌄。鲁邦通通过低代码技术与大数据渗铅、数字孪生、雹亮流体、人工智能的深度融合等，满足了各行业的数字化需求。比如电梯、路由器方面等等。所以说，鲁邦通的技术还是值得信赖的。
