PDF《传统消费“降温”》

11 年的时间, 但远远没有成熟.首先, 大数据系统的性能、 软硬件 的性能均满足不了现在应用的 要求.其次, 现在的大数据的应 用主要还是靠专业的软件或者 是信息人员, 其实大数据的应用 应该让更多人参与到大数据的 开发编程和应用中来, 所以要提 高应用问题.第三是数据的系统可信性的问题.如何提升数据的质量, 就需要通过时序匹配发现数据关联, 数据画像挖掘数据规律, 异常检测探测数据缺陷, 最终进行数据修复. 秦磊:在工业领域,价值变现之路特别漫长. 云 , 尤其是公有云将是大势所趋, 通过 云 来降低 大数据应用的使用门槛, 从而实现更多专业领域的创 新.同时, 数据思维和工业思维必须要结合在一起, 才能够做假设、 做命题, 才能够做测量、 做实验.对于 重庆的制造业而言, 通过数据、 通过人工智能, 建立起 精细化运营的能力, 把原来的粗放式管理变成精细化 的管理, 帮助他们实实在在地解决被国外的工艺卡脖 子, 就能够赚钱.龙头企业拥有众多资源来 单干 , 但更多的工业企业则需要政府提供公共资源. 王轶捷: 不同于一开始就有数据化战略的互联网 公司, 工业恰恰相反, 有很多的业务系统, 想完成一个 产线的工作, 有可能成百上千的系统一起跑, 关键是 让数据协同的能力, 采数 是其中的难点.首先, 部 署工业互联网要减小影响企业产线正常运行的影响, 同时也必须考虑员工培训导致的成本问题.其次, 采 集的数据产生的价值能否量化.此外, 工厂的数据都 是非常私密的, 必须保证其放在公有云上是安全的. 例如, 最近有公司老总希望进行语音控制, 但不能使 用语音云服务, 因为他不希望自己的 声纹 被其理 解.但无论前路多艰难, 都需要不断地创新. 沈阳: 传统模式要做加工工艺的优化, 需要请专 家到工厂一轮一轮地做优化.而有了工业数据上云 后, 则可实现数据共享、 流程优化, 节省中间的沟通成 本和商务成本, 甚至改变生产模式, 比如定制化.工 业互联网数据量特别大, 但数据价值则不太高, 需要 找到成本可预测、 并且非常成功的商业模式让数据的 价值用起来.第一是找到工业方面的大企业, 端对 端, 所有的工业物联网的事情全做完, 积累很多的经 验.第二是找到专有云的公司, 占到 60%-70%以上 细分行业的龙头, 由他们做全球领域细分领域的工业 互联网相对更容易. 赵银花: 工业互联网除了能造出好的产品外, 还应 考虑如何让我们的合作伙伴、 资源方从中获得更高的利 益, 让这种模式、 流程技术和系统实现嫁接.例如, 海尔 前两年尝试的衣联网, 我们联合服装企业, 在衣服上加 上编码, 同时在我们的洗衣机上加装了识别器, 能识别 衣服上的材质、 颜色、 尺寸, 各种各样不同的信息, 推送 漂洗模式时也获取了穿衣偏好等数据, 从而实现对用户 的个性化服务.针对工业互联网发展, 要有公共综合性 的平台, 提供经验或者是技术的解决方案, 在公有云服 务平台上, 针对行业要有子平台.和当地不同行业的龙 头企业一起共建完善推动工业互联网的发展. 怎么做?大数据要协调起来形成合力 何处用? 人工智能应用已进入新的阶段 相关

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