工业互联网：“验证”已通过 拐点已来临——国务院国资委国资监管信息化专家组副组长朱卫列谈深化工业互联网认识

本刊记者 徐天宝

8月28 日，以“激发资本新动能 助推改革提成效”为主题的2020 国有企业投融资创新峰会在青岛召开。会上，国务院国资委国资监管信息化专家组副组长朱卫列发表题为《开拓智能工业新领域》的主题演讲，妙论工业互联网。他指出了当前对工业互联网的几个认识“误区”，强调工业互联网的核心是智能和互联，将数据互联并做到智能化对工业提升作用重大，只有进入工业智能化的主航道，才能抢占第四次工业革命的先机，这也是今后资本市场应该优先投资的领域。

毕业于清华大学热能工程系的朱卫列头衔很多，原来担任中国华能集团的首席信息师（CIO），现任国务院国资委国资监管信息化专家组副组长，中国计算机协会常务理事、工业互联网与大数据应用分会理事长，电机工程学会能源互联网委员会副主任、人工智能委员会副主任等。

工业互联网的核心是智能与互联

“工业1.0 始自1760 年，随着蒸汽动力的应用，人类进入机械制造时代，机械代替了手工；工业2.0 开始于19 世纪后半叶，人类进入电气化与自动化时代，电力开始驱动大规模生产；工业3.0 始自1970 年代，人类进入电子信息化时代，自动化生产开始普及；工业4.0于2013 年由德国政府正式提出，伴随网络时代，智能制造概念出现。”长期研究工业自动化与信息化的朱卫列，对工业互联网的发展演进如数家珍，“工业互联网的核心是智能和互联。工业互联网采用以智能化为核心的相关信息化技术，建立起以多节点、多平台网络形态的工业级综合应用生态系统。”

朱卫列指出，现在许多工业互联网公司的应用其实是走老路，工业智能化不能仅仅是自动化与图像识别的应用。智能化特别是神经网络、机器学习等过去几年的发展非常快，在工业领域的应用却发展缓慢。比较多的智能化产品就是图象识别、语音识别、语义识别等。图象识别、语义识别肯定算是智能化的成分，但是对工业提升作用非常肤浅。应该把重点放在工业领域，特别是实时数据的研究上来。

关于实时数据，朱卫列认为，很多企业特别是流程性企业，他们的生产过程都在产生实时数据，这个数据量特别大。在生产过程中，所有的传感器，温度、压力、流量，工业设备产生的东西，他们是按秒级产生。能不能用这些数据做机器学习，继而拓展到工业智能，这是我们今天面临的一个技术挑战，所以要找到这样一个核心的技术，去把一些工业智能的应用搞起来。

朱卫列在现场演示说，连接器有很多参数，过去参数被我们简单地用图表方式来画，如果工业参数成百上千就没有办法画。参数画出曲线来以后是固定的，但工业设备在运行过程中是变化的，所以这一种曲线一旦画出来，变化以后就没有办法。而用神经网络、机器学习的方法，建模的方法，等于把工业领域里这些复杂数据之间的逻辑关系解开了。用这一种方法，等于我们解开了工业领域智能化的问题。其实，工业智能化的过程，云、大、物、智、移都用到了，工业智能涵盖了这些技术。

工业互联网不是简单的远程控制

“工业互联网发展到今天，在业内没有一个明确的定义。很多人说工业互联网是不是要再建一个网？不是，它就是原来的互联网加企业内网。企业很多网络也是互联网里面的，只是在移动、联通的网络里面，我们把它变成专网而已，而不是我们再修一个网。”朱卫列指出，对工业互联网的形而上的错误理解，限制了企业的应用与研发。

朱卫列在论坛演讲

朱卫列分析说，比如淘宝这个购物平台，它的数据基本上是在淘宝的平台上。但是工业不一样，工业的数据是在节点上，每一个节点上。比如电厂的运行，是产生实时数据的源头，而不是躲在远处的计算。所以，真正的工业互联网里面，它的节点是很多的，这些产生数据的地方和应用数据的地方像行星，我们可以称其为行星。企业工业系统，往往有大央企大企业，又像恒星似的跟行星之间有关系，就像星云架构这样一个东西。

管理数据之间关系需要什么？第一个，数据之间互联，通过互联方式在上面进行计算。第二个要做智能化，不做智能化就会依然停留在第三次工业革命里补课。朱卫列认为，做工业互联网最重要的，第一是把数据怎么互联，第二是互联后怎么做到智能化，这对工业提升有重大作用。“现在很多企业理解的工业互联网，做的还只是远程控制水平。简单的远程控制，比如说推土机挖掘机在远程工作，我们用电脑来控制，对电力行业、钢铁行业或者石化行业来说不算事儿，这只是工业互联网的初级应用水平。”朱卫列说。

布局工业互联网要厘清两个误区

“如果仅仅给你提供一个word软件，写不出真正的好文章。”对于当前发展工业互联网“重算法、轻知识”的认识误区，朱卫列形象地这样分析。

工业互联网的核心要做智能体、智能化。在今天有很多数据中心的情况下，算力根本不应该成为一个要素。在工业互联网里，恰恰要应用的是工业的知识。要用工业知识建立模型，这是我们互联网或者搞信息化的企业所不具备的。但是必须补这个课，所以我们在做信息化乃至于智能化的时候，要求搞信息化、智能化的企业和人员，一定要向工业倾斜，结合工业一起做。之所以提出比如说算力算法和数据，是因为假如搞图象识别，你是不需要有什么知识的，告诉他这是猫这是狗就可以，但如果想做工业智能、做智能大脑，必须懂工业。

另一个更大的误区就是“重平台、轻应用”。朱卫列指出，现在炒得最热的是平台经济，其实在一个企业里面，就有很多很多的平台。我们的技术难点是工业的智能化，而不是平台本身。因为智能化用到神经网络技术，用到工业基础的知识，这远比做平台、做信息化技术难得多。现在好多平台企业，买好多平台，一点用没有，泡沫会有吹爆的时候。还有的企业搞人工智能算法，把这个集合到平台里面开始卖，鼓吹说这就是人工智能。其实，这种人工智能平台一点价值都没有，因为根本没有结合工业实际。所以，我们真正要做的是工业智能的应用，来提高整个工业的管理水平和应用水平。

“基于工业大数据的智能化应用，应成为未来投资与研发的重点方向。我们在工业大数据、人工智能技术方面已经有重大突破。我们会和大家一起共同努力，打造新的智能工业。智能工业‘验证’已经通过，拐点已经来临。”演讲中，朱卫列不无幽默地说。