2019年政府工作報告提到，要推動傳統產業改造提升，特別是要打造工業互聯網平臺，拓展"智能+"，為制造業轉型升級賦能。這也是"智能+"作為一個概念，第一次出現在政府工作報告中。

事實上，2017年11月份以來，加快"互聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術與實體經濟的深度融合"已成為數字產業化與產業數字化共同的主題。"智能+"的提出，意味著智能化與制造業轉型升級的契合度更為凸顯，再次確立新一代信息技術賦能實體經濟的重要作用。

3月13日，2019未來工業智能峰會在北京舉行，大會發布了天澤智云工業智能產品矩陣，10余位來自制造業、科技行業的大咖分享了未來工業智能化的趨勢。天澤智云CEO孫昕表示："天澤智云的'3+4'體系架構--融合工業領域知識、智能建模技術與計算機科學，衍生AT、DT、PT、OT四大工業智能支撐技術，打造出工業智能產品矩陣，為工業企業提供'法'和'器'，已經開始在第18個工業場景中落地。"

工業智能的3+4體系架構

關于工業智能，目前業界還沒有完整的定義，一般的理解，就是工業+人工智能，但這一界定包含的東西太多--不僅在對象上有智能工廠、數字化車間、自動化生產線等，領域更是包羅萬象，有機器視聽覺、復雜環境識別、智能決策控制以及新型人機交互等等。在發展工業互聯網的大背景下，企業如何找準合適的工業智能，并與工業互聯網結合起來，解決場景痛點，成為數字化、網絡化、智能化落地的重要挑戰。

中國工程院院士鄔賀銓在演講中指出，工業智能需要"人工+機器智能"。人工智能推動企業向智能制造與智能運營發展，但人工智能需要與大數據、移動互聯網、物聯網及云計算等的協同融合，而且需要與企業運營技術緊密結合。機器學習著重于通過有限的輸入數據流來了解環境，而人類則能同時洞悉各種不同的環境特征。基于大數據導出的數學模型未必能優于制造業基于長期積累對建模對象客觀規律的理解所得到的機理模型。

北京大學教授侍樂媛則把關注的重點投向了生產現場，她表示，工業智能需要關注生產系統。工業生產存在著諸多數據孤島、信息孤島與系統孤島，由于現有的系統有很大的局限性，生產過程中常見突發意外時無法實時動態優化資源等問題，并且很多企業實現自動化卻損失了產能。企業要使用工業智能的手段賦能現有生產過程，補足對時間敏感性要求高，以及流程鏈、供應鏈復雜難以評估的能力。

天澤智云CEO孫昕深入闡述了工業智能的"3+4"體系架構，他認為，工業知識、智能建模技術及計算機科學三者融合才能誕生真正的工業智能，其衍生的四大支撐技術，第一是AT，與傳統人工智能不同，工業人工智能有相當多的工業屬性和背景；第二是DT，包括邊緣計算、特征工程，強調工業背景、工業場景及對數據質量的要求；第三是PT，云、邊緣計算以及模型的開發、建立到DevOps都需要一系列的平臺技術；第四，最終所有的技術跟生產過程、運維技術和工業應用相結合，這就是OT。

孫昕認為，在AT中，模型應該被合理迭代開發、逐步成長，這個模型生命周期的管控，需要跑在PT也就是平臺技術上，當然，所有的算法需要數據，數據如何有效處理并傳到平臺端，這就需要基于DT技術，而這一系列的循環，最終和OT結合，產生一個又一個工業APP。

模型將更注重行業場景

此次發布的天澤智云工業智能產品矩陣，包括了數據采集軟硬件、分析與建模工具、模型生命周期管理、企業級算法模型執行引擎等。其突出的特點，就是圍繞算法模型的數據采集、建模、管理、運行及維護的全生命周期管理。

數年來，人工智能與數據的相互依存關系深入人心。人工智能落地的基礎是數據，核心是模型的積累，這使初期的人工智能解決方案非常強調模型的核心作用。然而現實中，用戶往往對模型持懷疑態度并不買賬，原因在于，一方面用戶已經形成解決問題的傳統機制，另一方面，由于信息孤島、數據質量、數據標簽等問題的存在，使初期階段的模型很難解決客戶問題。

工業智能，需要以模型為核心但不唯模型。"數據不應該是工業智能的起點，而應該是用戶的痛點或者工業場景。"天澤智云技術研發副總裁金超如是表示。也就是說，不是所有的場景都可以用工業智能解決，也不是所有的數據都對工業建模有用。建模需要利用領域知識，同時一定對模型不斷迭代，讓它接近完美，這就要求對模型做全生命周期管理。

從互聯網+到智能+

依托工業智能研發平臺，天澤智云可以實現快速流程化、標準化、系統性地為客戶交付可持續傳承的工業企業智能解決方案。目前，天澤智云的工業智能技術體系已經在風電、鋼鐵、電子制造、軌道交通、焊接等行業落地應用。

富士康項目總監徐文武介紹，富士康希望可以做到無憂生產，設備不僅可以高效的運作，亦不需要擔心其穩定性及發生故障。通過應用刀具剩余壽命預測系統，不僅降低了60%的意外停機，節省了16%的刀具成本，更令良品率由99.4%提升至99.7%，真正幫助富士康實現無憂生產。

"第一要懂哪些數據要采集？哪些是關鍵有效的數據？第二要懂加工的機理和工藝過程。第三這些數據采集之后，要懂得怎么去做數據的分析和建模。團隊要有這些能力。通過四個月的努力，富士康刀具生命預測系統在兩個廠區同步上線。"徐文武說。

協合新能源的愿景是希望所有的風車轉起來，所有人可以用到最便宜的清潔能源。但由于風場和光伏電站多建在偏遠地區，要實現這個愿景就必須對資產進行智能化管理和運營。我們基于大數據平臺，進行智能的數據分析服務，最終實現風場的智慧運營。"協合新能源執行董事尚笠在演講中表示。

2018年以來，工業互聯網蓬勃興起，并以網絡、平臺、安全三大要素囊括了工業數字化、網絡化、智能化的所有解決之道，成為當前網絡強國和制造強國的主要抓手之一。"從互聯網+到智能+，我們相信將+出一個新興的改革之路，尤其針對制造業。"天澤智云CEO孫昕說。