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                          我國泛工業領域數字化轉型發展潛力巨大  發布日期：2021/5/31 9:54:00
                        
                  
                        
                   
                          
                  		
                        
                  
                      
                  
                    
                  		
                
                  
                
                   
                   
                  
                  
                      
                   
                        
                  
                            

  
                   
                               
                               數據顯示，2020年我國數字經濟規模達到39.2萬億元，占GDP比重為38.6%；數字經濟增速達到GDP增速3倍以上，成為穩定經濟增長的關鍵動力。有數據顯示，2020年，數字經濟進一步發展，我國數字經濟規模占GDP比重已近四成，對GDP貢獻率近七成，預計2021年將進一步增至47.56億元。在此背景下，數字化轉型成為各大產業的發展之重。在這個過程中，數據智能、工業互聯網在其中充當著什么樣的角色？會遇到哪些具體的挑戰與機遇？數字經濟未來的發展潛力有多大？
                  　　2021年將是“數智化時代”元年
                  　　中國數字經濟的發展潛力巨大。首先，中國現在的數字經濟占GDP的比例與歐美先進國家相比還有很大距離。目前我們是36%~40%，而英、德、美等歐美國家已經達到60%。其次，我國的GDP組成中，金融、IT以及零售行業數字化程度比較高。零售行業占GDP大概2%左右，但其中就涌現出了像阿里、京東這些巨頭。但泛工業占GDP的比例是52%，這52%尚處在實現數字化轉型早期，可見數字經濟發展空間非常巨大。
                  　　埃森哲《2020中國企業數字轉型指數研究》顯示，85%的受訪企業高管表示，希望能夠在一年內看到數字化轉型的效果，43%的企業希望在6個月就能夠看到數字化轉型的效果。而兩年前IDC針對中國1000強企業做的一個調研顯示，有50%以上的企業表示數字化轉型是他們的重要戰略�？梢娬麄�市場對數字化轉型已經有一個很好的認知。
                  　　國資委在2020年下發《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》，專門鼓勵央企、國企帶頭做數字化轉型。工業和信息化部也在今年1月印發了《工業互聯網創新發展行動計劃（2021—2023年）》，要求所有的企業加強工業互聯網的建設，特別是加強其中的數字化管理。
                  　　因此，從市場和政策兩個層面來看，2021年將是“數智化時代”的元年。
                  　　工業互聯網建設從數字化到“數智化”
                  　　數字化轉型主要包括兩大部分。第一是業務數字化。也就是說在業務中把數據抽取出來，然后通過數據的整合來做分析，對整個業務有所洞察，業務的數字化要通過工業互聯網來做。第二是數字業務化。這需要借助數據智能的技術。數據智能指的是人工智能和大數據的融合，也就是用大數據把人工智能的算法模型與應用范圍做得更好。首先要把抽取出來的數據建成模型，建模后進行模擬仿真，做預測、優化，使得決策者能夠通過數據作更準確的、更好的、更靠前的決策。
                  　　工業互聯網作為工具，對數字化轉型起到至關重要的作用。我們在實踐中發現并主攻工業互聯網的五大挑戰。
                  　　第一是數據維度擴大。數字化轉型需要把不同數據源的數據都整合在一起，打通數據孤島。這需要把數據進行統一分析、統一建模。
                  　　第二是應用范圍越來越廣。原來的人工智能基本上就是人臉識別、語音處理、語言的人機對話等，這些幾乎是To C的業務�，F在我們看到更多的是人工智能在To B領域的應用，這個應用范圍就大得多，場景也多得多，涉及各行各業。
                  　　第三是人工智能應用深度加大。除了人臉識別、語音識別等認知服務，人工智能還需要進行預測、預警，這就要求數據能夠做更深入的分析，要把所有的歷史數據進行考量與分析規律。
                  　　第四是全局化的優化。原來大家看到更多的是局部優化。針對某一個工藝點、某一個工序、某一個小場景來做應用。對企業來說，現在更重要的是全局化的優化。要把“供產銷”的經營鐵三角進行協同，更好地提升企業的經營效益。
                  　　第五是智能化的系統化。這個數智化系統主要是給決策者做輔助決策用。相當于是給決策者配備了一個大腦，真正做一個企業級的大腦，而且這個企業級大腦要不僅能夠管好企業所有的部門、業務與流程，同時要做好上下游協同，能靈活應對外圍市場。
                  　　工業互聯網企業應根據自己的特色找準定位
                  　　工業互聯網的藍海中，很多初創企業不斷涌現。短短三四年之內就出現了數以百計的初創企業，光是平臺級的、具有較強行業和區域影響力的工業互聯網企業就有100多家，而且這100多家企業已經連接了7000萬臺設備，另外還有59萬個工業APP出現。這么短的時間內，工業互聯網有這么廣泛的普及是一個很好的現象。
                  　　但正因為是在一個大海里，大家要特別注意，不能迷失方向，每個初創企業都要根據自己的特色找準定位。
                  　　這個領域有點像人工智能，就是所有的技術實際上都會有一定的波谷。人工智能在過去的60年里已經出現了兩個冬天，工業互聯網領域也需要投資者有耐心。工業互聯網是一個很好的賽道，但是任重而道遠。
                  　　在工業企業里，所有的變革都需要耐心，要細細地將產品打磨出來。To C可以通過市場效應瞬間鋪開，但是To B需要在行業里細致地做好自己的工作。
                  　　同時，也要認識到，工業互聯網建設會產生海量數據。一方面，這些數據需要高質量的數據治理；另一方面，數據的安全隱私是一個很重要的問題，從法律角度而言，一些歐美國家有專門的法律法規，中國也有《數據安全法（草案）》，這些法律法規會在數據的安全和保隱私保護上起到很好的作用�！倦姎怆娮庸こ處煂W會（IEEE）院士 傲林科技董事長 劉震】

                  　　轉自：中國電子報                    		
                            
                  
							

                            
                   
                              
                            
                  
                          
                  		
                      
                  
                    
                  		
                   
                
                  
              
                  		
          
                  
          
                  
             
          
                  
        
                  
                        		
    
                  
    
                  

                  
  
                   
    
                  

                  
          
            
                   
              
            
                  
                            
        
                  
      
                  		
  
                  
  
                  
    
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