2018年3月30日，智造中国2018年会在上海市松江区隆重举行。峰会以“工业互联 智造未来”为主题，为制造强国建设献计献策。昆仑数据创始人、CEO 陆薇在大会发表了主题演讲。
　　以下为演讲实录：

昆仑数据创始人、CEO 陆薇

　　尊敬的各位领导，各位业界同仁，大家下午好！首先非常感谢松江政府还有赛迪对我的邀请，让我有这么一个机会跟大家分享一下昆仑数据在工业大数据这方面的一些实践。
　　首先简单的介绍一下昆仑数据，昆仑数据我们是清华大学工业大数据中心的产业化单位，同时我们是一家专业的工业领域的大数据公司，目前在国内的工业大数据领域是领军企业。我们是立志做工业企业的大数据合伙人，我们希望用工业大数据和人工智能技术帮助工业企业从自动化3.0时代走向互联化，智能化的工业4.0时代。昆仑数据我们非常有幸参与了中国制造2025里面工业大数据的技术路线图的制定。同时我们也响应2025的号召，发起和成立了工业大数据制造业的创新中心，在一些制造业比较集聚的中心，通过和地区政府的合作来贴身的服务当地企业的发展。
　　昆仑数据我们从三年多以前就开始在进行工业互联网相关的实践，在这个过程中我们深刻的体会到工业互联网和消费互联网其实有非常本质的区别。那如果说我们打一个比喻，如果我们说消费互联网是一个开放的草地，那工业互联网其实它就是一系列的隐藏的花园。因为我们看消费互联网，消费互联网服务的是消费者衣食住行的方方面面的需求。他提供的是个人满足感。那对消费者来说这些需求是比较相似的。我们通过开发一个消费者需求的APP，可以满足中国可能千千万万同类消费者这样的需求。同时它是在一个开放的网络上，他的参与没有行业准入的门槛。只要你是一个能够发现消费者需求和痛点的这样的一个团队，那你能够开发一个好的APP那能够市场推广和运营得当，你就可以赢得市场和你的客户。就像OFO小黄车，它的始人创立这个小黄车的时候，她没有从北大毕业。
　　但是在另外一方面，我觉得工业和消费者非常不一样的，首先工业领域分门类的，工业的每一个门类都非常不一样，我们是做化工制造的，我们还是做电子制造的，然后其实它是非常非常的不一样的。每个门类和门类之间，其实专业的领域知识其实就造成了它准入有比较高的壁垒。像工业互联网它在进入的时候有比较高的行业准入的门槛，而且在工业的有一些领域里面。比有些领域，可能出于像安全等等的一些考量，他会在一个受限的网络里面，他的进入需要有准入的，比如需要有执行的牌照的。所以从这个角度上来说，它其实是有墙的一个花园。
　　然后我们看工业一个一个有墙的花园的时候，那谁有可能在这样一个花园里面提供这样的一个互联网的平台，让花园里面的其他的用户都愿意上这个平台呢？其实我们看工业互联网，你会发现本质上它是一个TOB服务，它服务的都是我企业的需求。对一个企业来说如果我上到一个互联网的平台，我愿意为一个互联网的平台所连接，一定是它对我的业务有帮助。它也或许能支撑我做到一些以前我不能做的服务，或者它能够让我以前的业务运行的效率更高成本更低。
　　那我们看很多的工业的行业里面，你会发现这个行业里面是有产业链上下游，在上下游的企业之间彼此有业务连接的逻辑，特别在比较强的产业当中，它有所谓的产业的龙头企业，这样的龙头企业天然的是所有的业务的交汇点同时也是所有数据的交汇点。那么这个龙头企业在这个花园里面最有可能他打造这样一个平台，让所有的上下游的企业，因为这种天然的业务和数据的连接，他会比较愿意上到这个平台来。我们联合打造这样一个行业的工业互联网的平台，一方面把龙头企业自己的业务集合起来，另外一方面我们和龙头企业一起来服务整个全行业。
　　我们和国家电网公司合作，在青海打造第一个工业能源互联网平台，那我们在青海打造一个新能源叫六能互联的平台，它是第一个能够把上游的从几百个发电厂，包括光伏电厂，风电厂，再到下游的用户端所有的数据会聚到这样的平台上，在这样的平台上我们开发各种各样的针对上下游所有的参与方的业务。比如针对上游的发电企业，帮助他提升发电的效率，提升设备的可用性针对电网，我们可以帮助电网更好的消化新能源。针对下游的用电企业，我们用这些数据提升他的电能质量，降低用电成本。我们除了提供这些应用之外，我们还把这个平台打造成一个行业里面开放的一个双创的平台。然后通过把这些数据，对外开放能够引入第三方的引用开发商在这个平台上发挥他的创造力和想象力然后开发各种各样的应用。
　　另外我们跟国内一家装备的制造商，就是金门科技是国内最大的风电装备制造商，其实从风电研发设计来说它上下游也有很多的企业，包括很多做零部件的，包括认证公司，包括提供天气，地理信息服务的公司等等，其实他也是一个有上下游生态链的。那在没有一个互联网化平台支撑之前，做一个风电厂的设计是非常耗时的事情，他需要各方协作，而且通过反反复复线下手工这样的一个数据的交互，然后来反复大家协作，来开发一个风电厂设计的方案。就这造成在有限的时间之内，因为我的效率达不到，所以我只能做用一个统一的设计，无论你在山上还是山下的。大家可以想象这中间可以被优化的空间是非常之大的。
　　那我们其实跟金风在做的一件事情，我们搭建起这样一个风机研发互联网平台，在这个平台上参与设计的各方可以利用共享的数据，和策略来协同的做风机的设计，通过这样的一个平台我们把整个风机研发的效率，然后提高的几百倍，然后使得它可以在有限的时间内，我做到主点位非常精细化的做每一个风机的设计。这样使得他在跟国际的像GE，西门子这些大牌的公司当中具有非常强的技术的竞争力。这个解决方案是我们和亚马逊合作的方面，这个是去年在亚马逊AWS的全球年会上唯一入选的一个中国的案例。
　　另外一个是跟大连冰山集团做的针对空调制冷行业的工业互联网的平台，冰山集团可能在座的并不熟悉，但是大家一定熟悉冰山集团的产品，大家在街上看到很多自动的贩卖机，其实街上70%的贩卖机是冰山集团造的。如果我们走进沃尔玛，他所有的冰柜是冰山集团造的。我们走进7-11，他里面的所有的冰柜，包括我们看到路上康师傅，可口可乐的饮料柜都是冰山集团做的。他有一点像富士康，是做设备的制造商。我们在跟冰山集团做的一件事情，跟他联手打造一个连接起他所有的大型的冷酷，冷柜，冷藏车，自动贩卖机上百万的冷热设备相关的带温度的服务的网络，通过这个网络我们把所有的设备连接在一起，然后基于这些数据我们提供会包括像它的各种设备远程的监控，鼓掌的预防，零配件的管理等等，包括新零售设备的运维等等。
　　我们还在做另外一件事情，针对制造业比较集聚的地区，打造区域的工业互联网平台，大家会看到有一种是这种强产业链的业态，其实我们也看到，其实在中国另外的一种制造业的业态是弱产业链的业态，因为我们中国是制造工厂，然后比如说在长三角这个地区，我们有很多的电子的生产加工厂，那在这个地方其实这些厂与厂之间彼此并没有上下游的关系，它可能都是为国外的比如苹果等等代工的。他在全球看起来有产业链的，但是在国内彼此之间没有产业链的。但是他有一个产业的集聚，在一个地方可能有同类的生产的企业在这边集聚。所以这些企业可能彼此生产的产品不尽相同，用的设计可能也不同，但是从企业经营管理的角度，它有非常多的共性。比如说企业的领导者他们会关心我的成本怎么样，我的原材料消耗怎么样，我的库存周转怎么样等等。那我们在做的另外一类工业互联网的服务，用管理的视角进入到工厂里面，帮助企业的领导者建立起他生产经营管理的一个很好的指标体系针对他每一个关心的经营的指标，我建立起他的一个端到端的数据链，通过实时的采集相关的数据，然后让企业的领导者可以准确的把握到我的生产经营现在的状况，帮助他做科学的决策。这个是我们打造的另外一类针对区域的智能制造升级的工业互联网的平台。
　　大家会看到，其实我们前面做了很多的有一些针对行业，有一些针对区域的工业化互联网平台。其实它解决的问题可能各不相同，但是我们会发现，从顶层技术支撑的角度，有一些共同的需求。无论它支撑的是什么行业或者应用，我们都需要基础设施的资源的管理，我有硬件，软件，网络连接的，基础设施服务的。我们需要一个应用的创建和运行的环境，我们会把应用常用的共性的服务，比如数据库的服务，分析工具，通用算法等等这些都是我需要的。那么我还需要一些常用的工业数据集，一个工业互联网不仅要被创造出来，还要被运营的，在运营的过程中，我们在进入一个具体的行业领域的时候，加上特定行业内容特定行业的数据，特定行业的分析模型，特定行业研发出来的应用，还有包括符合他的行业需求的这样的一个运营管理的流程，我们就可以快速打造一个该行业的，特定行业或者领域的工业互联网平台。
　　那么这么一个共性平台，就是昆仑数据叫做工业互联网的平台，叫kstone，这个平台其实它的本质是干什么？它的本质就是刚才我们讲的，把这些共性的东西给先做起来。那一个工业互联网的平台它的本质是为了支撑上面这些工业APP，因为真正为这些用户提供服务的，解决客户的问题，为客户提供价值的其实是上面这些APP，平台是为了支持APP的。这个平台的作用是我要提供对这个工业APP从需求发现到创造，然后到运营，到最后我能够收到钱的一个全程的支持。
　　所以从kstone当中我们针对端到端的需要，我们提供五大功能，第一大是工业大数据即服务的功能，我要基于跟所有的业务关联方的数据，我才有创建APP的原料。并且能够提供针对这些工业设备数据优化的包括它的存储，查询，分析的服务。同时在这样的工业里面很多的数据都是从这些物理设备，可能在一个自然环境下面，它的数据本身会有各种各样的质量的问题，传感器会坏，网络会断等等，所以我们这个平台内置了一些工业质量数据的功能，保证我有比较好的质量，并且基于这个数据我们可以创建出这种设备数据的孪生体，能够把这些数据有机的整理在一起。
　　但是我们能够把数据搜集起来，管理好上架，让它有比较好的形态在这保管，这个数据本身并不产生价值，这个数据要产生价值一定是我针对一个具体的应用场景，一个客户的问题，我选择一个合适的数据集，然后能够用这一堆数据来解决他的问题。这里面基于这个数据我要有比较好的数据的模型，一个算法，我能够通过分析这类数据来解决问题。那怎么来创建这些分析算法呢？这就是我们平台上面的叫做工业智能流水线来做的事情。其实它的输入是一个业务问题，还有一堆数据，它的输出是一个带行业语意的算法。所以它能够让这些，其实它是一个线上线下协作的工具，它能够让这些数据科学家和工业企业的行业专家一起通过协作的方法来理解你的业务问题，来采集相关数据，看数据的特征，来研制一个合适的算法，最后这个算法研制出来，就可以被消费的一个服务。那有这样的算法之后，我们再加上数据源的输入，我们加上各种用户的交互的展现的部分，我们再加上反馈控制的部分，其实它就变成一个完整的应用。
　　那么创建出来这些带行业语意的模型还有应用放在哪里呢？就放在我们工业应用商店里面。这个应用里面有App store，有很多Saas的服务，我们是可以做到模型和应用是分开的。然后另外还有一个有很多的工业数据集，比如我们要做新能源行业的话，大家都可以用到地理信息，都可以用到像天气预报这样的数据的服务，这些数据服务也是平台数据非常重要的。
　　当然，为了支撑这些应用的创建和运行，我们还需要其他的像IaaS的服务，我特别想强调一下我们这个平台上面是全模IaaS的，就是从计算机应用的软件架构来说，过去还有传统的基于存储的，不是机遇X86架构的应用，现在大部分的平台已经是互联网的架构了，但是我们看到的是在工业行业里面，还有大量传播的应用，这个这个架构不能兼容到互联网的架构上面。如果我们要做一个架构的改造地其实一个是成本非常高，第二个是当年写程序的这个人已经不在了，我们没有办法做这样的事情。那我们怎么能够把大量已有的行业的这种工业应用能够在新的互联网环境下面把它应用起来呢？所以我们就提出了这样一个全模IaaS，它的做法是能够用一个统一的管理的架构，但是我能够把传统的小机加存储的架构和新的X86的架构统一管理在一起，这样可以做到传统的工业APP不要修改就可以放在上面应用。当然安全也很重要这个平台有非常强的安全功能，我们也应用到大数据的理念，我们放了很多的探针，在这个系统里面我们能够实时的感受到有没有被黑客攻击等等，所有的非正常的操作我们能够实时的报警，以达到我们整个系统的安全。
　　这就是我们为了支撑我们要建造一个行业或者一个区域的这样一个工业互联网的平台，所以昆仑数据下面我们还会继续基于kstone这样一个平台，秉承我们和工业龙头企业包括区域合作的这样一个发展的思路，我们希望能够跟更多的工业企业的同仁还有包括我们的制造业企业一起来合作，继续用数据推动中国工业数据的未来。谢谢大家。