工业互联网平台的阶段性发展

2018-06-07 17:47 mikj 次阅读 条评论

    一般将工业互联网平台,分为几个层级: 底层,物联接入层,让大部分工业企业还没有联网的设备,也就是哑机器,通过传感器把数据采集上来,再传到云上。第二层,大数据和云计算的管理公共服务平台。第三层,工业特定的PaaS层,基于机器的数据模型优化机器全生命周期的运营。第四层,基于工业互联网平台做应用。

    做到这四层还不够,还需要拔高一层,通过智能服务,制造企业实现C2M和MaaS商业模式的转变。打好这个基础,有大量工作需要开展,包括持续迭代微服务架构、实现版本的自动更新、建立时序数据库等。

    工业互联网一个最普遍的挑战,是怎样把IT和OT连接起来。OT中有大量的设备和软件,它们的生命周期远远长于IT领域。IT产品有可能以星期的节奏迭代,而OT产品的周期则是以年计算。如何把IT的最新技术引入OT,这是一个非常大的挑战。一个最新的操作系统引入OT,现有硬件是否能支持,如何保证系统的稳定性和可靠性,操作系统的版本更新之后,如何下放到设备层,这是整个工业互联网业界,都需要面对的问题。

    因此推广工业互联网的认知服务从视觉、语音、语言、知识、搜索等方面进行解析,比如从视觉角度,共有四个API:分析图像:基于所输入图像的视觉内容分析出图像的视觉特征,好比输入图像后,就可以将一些物体的标记找出,通过这些物体的标记同时来描述这些功能,可以看图说话;识别名人:可以识别来自全球各地涉及商界、政界、体育、娱乐界的名人;读取图片中的文字(OCR):在图像中检测并识别文本;生成缩略图:这个是一个简单的应用,是生成高品质和高存储效率的缩略图。

    从投资的角度来讲,大公司中人工智能的投资是很大的。目前看一下现在市值最大的五个公司:苹果、谷歌、微软、脸书和亚马逊。这些公司在产品、开放平台、开源、研发上都有巨大的投入。因此做工业互联网,需要结合技术性企业站在巨人的肩膀上,推动下一阶段的进程。


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