下载文档原格式
工业互联网的未来发展趋势工业互联网（Industrial Internet）是指将物联网、云计算、大数据等信息技术与工业生产深度融合的一种新型智能制造模式。
随着物联网、人工智能、区块链等技术的不断发展，工业互联网正在成为全球工业发展的重要方向之一。
未来，工业互联网将会面临许多发展趋势。
一、硬件设备智能化趋势工业硬件设备将支持更多的传感器、快速通迅技术以及计算能力的提升。
未来的工业硬件将会更加智能化，更加自动化。
随着模块化设计的推广和智能化水平的提高，工业设备的定制化生产将会越来越普遍，从而满足客户需求和市场需求的多样化。
二、工业数据的智能化利用工业互联网将大量收集、整合以及分析工业设备的实时数据。
未来，有许多新技术将支持工业数据的智能化利用，如机器学习、深度学习、边缘计算等等。
利用大数据技术，可以实现工业设备的数据智能化管理以及远程监控，并从中提取出有效信息，为企业的决策提供参考依据。
三、协同制造和服务网络化随着工业设备智能化和数据集成化的加强，企业将更加注重与供应链上下游的协同制造，共享资源和技术，实现互助互利。
同时，服务将在互联网上得到更好的传播和覆盖，将会形成全球范围的服务网络。
借助在线咨询、数据分析、设备监控等功能，企业可以更加智能地运营和管理生产环节、销售环节、物流环节、售后服务等方面。
四、安全性和隐私保护越发重要随着网络攻击和数据泄露事件的不断发生，工业互联网的安全性和隐私保护越发重要。
工业互联网平台必须加强设备数据的加密和合规，确保不会泄漏企业的重要信息。
在互联网上开展商务、交流和服务，也需要更加注重保障消费者的隐私权。
同时，互联网追踪、互联网犯罪、互联网规模化攻击、恶意软件等风险也日渐突出。
工业互联网平台必须注重安全性，并不断更新安全技术，保护企业和用户不受伤害。
五、环境保护和可持续发展未来的工业互联网将不仅仅是技术的创新和工业的进步，还将应对环境保护和可持续发展的挑战。
工业设备的效率提升，废弃物的减少和资源节约将成为工业制造的新方向。
未来工业的技术发展趋势未来工业, 是一场高科技变革变革的浪潮, 它会改变我们的生活, 我们的世界。
未来工业将是AI、5G和物联网相互融合的科技集成体, 发展趋势将在以下几个方面体现。
一. 自动化自动化是工业发展的必经之路。
未来，工业将更加注重自动化，采用更多智能化的设备。
人工智能也将扮演更重要的角色，其可用于预测设备故障、优化生产流程、提高生产效率和产品质量等领域。
肢体协作机器人、自动化物流系统等新型设备的设计和制造也将成为未来工业发展的重要领域。
二. 智能制造未来工业智能制造的核心在于工厂自动化模型的构建和实现，通过实现产能、资源和质量高效的组织、分配、优化和控制，实现工业全生命周期的智能化管理。
智能化制造的核心是尽可能利用信息技术来优化运营和生产过程，不仅可以提高生产效益，也能提高工业品质、可靠性和安全性。
三. 3D打印3D打印已经是越来越多工业制造生产中的必要技术，因其可以快速制造出复杂的零部件和产品，并具备极强的可视化效果和制造精度等优势。
因此，未来的工业将进一步推广这一技术，同时也会推动3D打印技术与其他制造技术相互协同，向高品质制造高端技术方向转变。
3D打印还将与CAD、CAM、CAE等软件成为不可分割的一体的技术集合体。
四. 5G5G无疑是未来工业通信技术发展的重要推手。
目前在监测、生产调度、质量控制等领域，5G已经得到了应用。
未来，5G将进一步发展和推广，实现人机交互、视频监控、品质管理等应用，同时在提升网络的带宽、速度和稳定性的基础上实现SNR、OAM等技术的全方位普及，为未来的智能制造和数字化工厂的实现打下良好的基础。
五. 物联网物联网的核心是大数据处理和数据分析，通过互联网对品质管理、生产调度、供应链管理等环节进行实时监测和智能化控制。
工业物联网作为未来工业技术的推动力，将会进一步深化与5G技术的整合，实现工业制造中所有设备的互联互通，从物理设备到虚拟网络、数据处理和分析再到人终端。
中国大数据产业的发展现状及未来趋势一、前言随着数字化时代的到来，数据已经成为时代的核心资源。
如何有效地利用和处理大量数据成为了当下许多公司和政府机构的重要问题。
在这样的背景下，大数据产业应运而生。
在国内，政府对大数据产业的发展十分重视，通过一系列政策的支持，中国大数据产业得到了迅速的发展。
本文将对中国大数据产业的发展现状及未来趋势进行探讨。
二、中国大数据产业发展现状1. 产业规模和分布根据国家统计局的数据显示，截至2020年，中国大数据产业规模已达到8.3万亿元，其中数据处理和存储业务占比最大，达到46.9%；其次是数据应用及解决方案，占比为38.1%；数据开发与服务业务占比为14.4%。
此外，大数据业务主要分布在广东、北京、上海、江苏等地，其中广东占比最大，达到35.2%。
2. 应用领域中国大数据产业的应用领域非常广泛，在经济、政治、社会、工业等众多领域都有应用。
其中，经济领域是大数据产业的核心应用领域，主要包括金融、交通、医药等产业。
在金融领域，大数据的应用可帮助金融机构实现精准的风险控制和智能投资决策；在交通领域，大数据可用于交通拥堵预测、公路建设规划等方面；在医药领域，大数据可用于开展临床研究、分析疾病发病规律等方面。
3. 企业发展情况在大数据产业中，中国企业发展十分迅速。
国内企业如百度、阿里巴巴、华为等都在大数据领域占据着重要地位，同时也有不少外资公司如IBM、谷歌等将目光投向中国市场。
国内企业的发展主要集中在大数据应用领域，阿里巴巴旗下的"云"生态圈深入到了零售、智能制造、医疗健康等多个领域。
三、中国大数据产业未来趋势虽然目前中国大数据产业已经取得了很大的成功，但未来的道路仍充满挑战。
下面将分别探讨未来大数据产业的发展趋势和需要解决的问题。
1. 发展趋势（1）人工智能技术的应用将进一步深化人工智能技术作为大数据产业的重要支撑，将在未来得到进一步的应用。
尤其是在语音识别、图像处理、自然语言处理等方面，人工智能技术将有着更广泛的应用场景，并且将带来更多全新的商业模式。
工业互联网的发展现状与未来发展趋势一、引言随着信息技术的进步和工业化的不断发展，工业互联网逐渐成为了当前热门话题之一。
工业互联网，简称IIoT（Industrial Internet of Things），是指通过物联网技术将传感器、设备、系统、网络等工业设施连接在一起，实现数据的采集、交换和应用，以提高工业生产的效率、降低成本。
本文将探讨工业互联网的发展现状与未来发展趋势。
二、工业互联网的发展现状1. 应用领域的扩展工业互联网的应用领域正在不断扩展。
除了传统的制造业和工业自动化领域外，现在还涉及到能源、交通、医疗、农业等多个行业。
在能源领域，工业互联网可以帮助实现能源的效能化管理和优化调度，提高能源利用效率。
在交通领域，工业互联网可以实现车辆之间的互联互通，提升交通流畅度和安全性。
在医疗领域，工业互联网可以实现医院设备的监测和管理，提高医疗服务的质量和效率。
在农业领域，工业互联网可以实现农田的远程监测和智能化管理，提高农作物产量和质量。
2. 技术创新的推动工业互联网的发展得益于信息技术的不断创新。
云计算、大数据、人工智能、区块链等新兴技术的发展，为工业互联网提供了强有力的支撑。
云计算可以提供高性能的计算和存储资源，满足工业互联网对大数据处理和分析的需求。
大数据技术可以对海量数据进行挖掘和分析，为工业生产的优化提供支持。
人工智能技术可以实现对工业设备的自动化控制和故障预测，提高生产效率和设备可靠性。
区块链技术可以实现工业数据的安全交换和存储，保护工业互联网系统的安全性和隐私性。
三、工业互联网的未来发展趋势1. 数字化转型的加速工业互联网在未来将推动企业数字化转型的加速。
传统企业通过引入工业互联网技术，实现生产环节的信息化、自动化和智能化，将会提高企业的生产效率和竞争力。
企业可以通过工业互联网将生产设备、销售渠道、供应链等各个环节进行整合，实现全方位的信息共享和协同作业。
此外，企业还可以通过工业互联网搭建平台，与供应商、客户等多方进行在线交流和合作，实现信息的共享和价值的共创。
工业智能化的现状与未来趋势随着科技的不断发展，工业智能化已成为当前发展的重点之一，成为推动未来经济发展的重要驱动力。
本文将从现状和未来趋势两个方面进行探讨。
一. 工业智能化的现状智能化生产是将传统生产线纳入互联网和大数据的生产模式。
目前，我国的智能制造水平在不断提高，但距离世界先进水平仍有一定的差距。
首先，我国的技术标准不够统一，缺乏技术标准的一体化和标准化，导致企业之间缺乏互通性。
其次，我国制造业企业的节能环保意识相对较差，且很多企业缺乏专业技术人员支持，这给制造业转型升级带来不小的压力。
此外，智能制造技术的成本相对较高，使得中小企业普及度不高，从而影响我国的智能制造水平。
尽管存在以上问题，但是我国的智能制造技术正在迅速发展引领着我国制造业的新一轮转型。
具体表现在以下几个方面：1. 工业自动化水平不断提高工业自动化是智能制造模式的基础，我国的自动化装备制造产业已经逐渐形成了完整的体系，并在无人工厂、智能决策、机器人和智能监测等方面取得了一定的成果。
例如，中国火车厂正在逐步实现无人化生产，用机器代替人，生产效率被大大提高，生产成本相对减少。
2. 大数据支持下的智能制造随着大数据技术不断发展，数据采集、分析、挖掘成为智能制造的重要手段。
目前，一些大型企业（如华为、亚马逊等）已经在大数据方面取得了成功，而在制造业应用方面，更多采用成熟的工业互联网平台，将设备、工具与互联网相连。
这将成为智能制造的重要手段，构建起不同产业的物联网。
3. 智能工厂的应用智能工厂是指通过IT技术、互联网技术以及智能制造技术构筑灵活、高效的智能生产体系，其生产过程可以自行实现优化和调度，生产效益与生产成本的平衡也得到有效的保障。
目前我国的一些制造业龙头企业已经在智能工厂建设方面进行了实践，如海尔智家将生产过程进行全面数字化打破了传统生产的阻碍，提高了生产效率和质量。
二. 工业智能化的未来趋势1. 智能工厂将普及在未来，智能工厂将逐渐成为制造业的主流生产方式。
工业互联网的发展趋势与应用前景随着人类社会的不断发展，工业经济也逐渐迈向了人工智能和互联网时代。
而工业互联网正是这一时代的重要代表之一。
领衔未来工业发展的工业互联网在业内正受到越来越多的关注。
那么，工业互联网的发展趋势和应用前景又是如何呢？一、发展趋势1、智能自动化: 随着工业互联网的普及应用，传统的生产方式已经不能满足现代生产的需求，智能化、自动化的生产方式成为未来发展的重要方向。
通过工业互联网，生产机器人可以进行智能交互，自主完成车间内的分析、监测、调整等工作。
2、数据共享和分析: 工业互联网的另一个重要趋势就是数据共享和分析。
利用云计算和大数据技术，可以将车间到企业整个产业链上产生的数据集成到一起，实现数据的统一管理和多维度分析，提升生产效率和产品质量。
3、智能产品和服务: 工业互联网的另一个未来发展方向是智能化产品和服务。
这些智能化产品和服务将会以互联网技术为核心，通过感知、推理、学习、交互等一系列技术手段，实现更高效、更智能的产品和服务。
二、应用前景1、传统工业的升级: 工业互联网可以将传统的工业生产与互联网技术相结合，成为推动传统工业升级的关键。
通过工业互联网，可以实现车间、整个产业链，从而提高生产效率和产品质量。
2、智能制造的发展: 工业互联网的应用在智能制造方面有很大的潜力。
通过工业互联网，可以实现全过程数字化与信息化，实时监控生产、质量控制、资源调配等各个方面的数据，从而优化生产流程，提升效率。
3、亮点行业的引领: 工业互联网在某些亮点行业，如人工智能、大数据等领域已经得到广泛的应用，而未来将会在更多领域展现强大的应用能力。
例如，医疗行业、商业服务、金融行业等将成为工业互联网的新兴领域。
总之，工业互联网是未来工业发展的重要方向，通过智能化、自动化和数据共享分析，将实现全过程数字化与信息化。
未来，工业互联网在推动传统工业升级、智能制造的发展以及引领亮点行业等方面具有广泛的应用前景。
工业互联网的现状与未来发展趋势工业互联网是指利用互联网技术以及物联网等新兴技术和工业生产过程相融合的一种全新的生产模式。
随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展与应用，工业互联网正在成为国家经济发展的重要支撑和推动力之一。
那么，工业互联网的现状是怎样的，未来发展的趋势又是什么呢？一、工业互联网的现状目前，国内外在工业互联网领域的投入都非常重要，且处于高速发展时期。
国家方面也在加强对工业互联网的战略部署，加强政策和法规的制定与完善。
尤其是2018年5月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确提出，“加快工业互联网平台建设，推进数字工厂、车间和智能物流体系建设，加速推进制造业数字化、网络化、智能化转型升级”。
1、国内工业互联网市场规模逐渐扩大工业互联网在国内市场也有逐渐发展的迹象。
以2017年为例，全年工业互联网市场规模达到1087亿元；而2018年上半年，工业互联网市场总规模已经达到536亿元，相比去年同期增长巨大。
2、国内外企业纷纷涉足工业互联网国内外企业已经纷纷意识到工业互联网领域的增长潜力，那么哪些公司正涉足工业互联网这一领域呢？在国内，BAT三巨头都已经投入了巨大力量建立自己的工业互联网平台。
比如，阿里云推出了城市大脑和工业大脑两个大型工业互联网平台；腾讯工业互联网有标准通、可视化制造等多项业务；而百度不仅放弃搜索引擎竞争打造人工智能，也在工业互联网领域不断尝试。
在国外，目前美国企业在工业互联网领域发展较为成熟。
比如，通用电气数字化驱动获得长足发展；福特汽车提前可视化先进全新产品的设计；苹果公司旗下的工业互联网平台通过智能化管理实现了人机混合制造生产。
3、工业互联网面临的挑战但与此同时，国内工业互联网面临的挑战也必须引起足够的重视。
一方面，当前国内的工业互联网技术还存在不少问题需要解决，例如系统通信安全、数据质量可靠性、实时性等问题，亟需相关产业链、技术升级与标准化，才能实现真正的智慧升级。
工业互联网的发展趋势与未来前景近年来，随着信息化与工业化深度融合，工业互联网迅速发展起来并引起了广泛关注。
工业互联网是以物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术为基础，以数据为核心，将物理与数字世界紧密结合起来，为工业生产、管理和服务提供全新的技术手段。
本篇文章将探讨工业互联网发展趋势及其未来前景。
一、工业互联网的发展趋势（一）网络化趋势随着互联网技术和智能制造技术的不断融合，工业互联网向网络化方向发展。
未来的工业生产将不再是由一些相对独立的产品线和生产线组成的孤岛，而是由连接在一起的网络化系统组成的。
这样，工业产品的设计、生产、销售、服务等各个环节将被统一链接，以实现智能制造和数字化生产。
（二）智能化趋势工业互联网通过连接和收集设备传感器、机器人、智能仓库等大量设备与系统的数据，实现了产品、设备、工厂等大规模数字化，推动工业由传统的人力生产向智能化生产转变。
未来的工业产品将通过机器人自主完成精细、高效的制造，大幅提高生产效率和品质水平，实现智能制造。
同时，智能化的数据分析和挖掘将进一步优化生产流程和产品质量，为生产提供更为严密的控制。
（三）可追溯性趋势随着工业互联网的发展，各相关行业的安全问题受到了越来越多的关注。
可追溯性是工业互联网的重要特点之一，即在生产过程和各个环节都能够清晰、准确地追溯相关生产的信息。
这有助于企业管理人员通过数据获取清晰的产品情况和生产过程的信息，能够快速处理问题，有利于做好质量管理和追溯问题。
二、工业互联网的未来前景（一）创新方式的变革工业互联网的发展将带来创新方式的变革。
未来的工业制造将越来越趋于自动化，由机器自主完成制造流程，从而快速提高产品的生产效率和品质水平。
同时，工业互联网的数字化和智能化特点，将进一步优化制造过程和产品的设计，提高企业的创新能力和竞争力。
（二）新兴业态的出现随着工业互联网的深度融合和技术的不断创新，将会诞生出新的智能制造业和智慧城市等新兴产业，这将给传统制造和服务业带来新的生机和发展机遇，成为拉动国民经济发展的重要引擎。
工业智能化的发展现状与未来趋势随着科技的不断进步，工业智能化正日益成为现实。
工业智能化指的是运用先进的技术，如人工智能、物联网、大数据分析等，来提高生产效率和质量，降低成本和资源消耗。
本文将探讨工业智能化的发展现状以及未来的趋势。
一、工业智能化的发展现状工业智能化已经在许多领域得到了广泛应用。
首先，智能制造技术已经在许多工厂中取得了显著的成果。
通过自动化设备、机器人和传感器的应用，生产线的效率得到了大幅提升。
这不仅减少了人力成本，还提高了生产质量和一致性。
其次，物联网的发展也进一步推动了工业智能化的进程。
生产设备可以实时监测和传输数据，工厂管理者能够随时了解设备运行状况，并采取及时的措施。
此外，大数据分析技术也为企业提供了更多洞察力。
通过分析大量数据，企业可以发现生产过程中的潜在问题，以及改进的机会。
然而，工业智能化的发展仍面临一些挑战。
首先，技术的成本仍然较高，对中小企业来说可能不太可行。
其次，部分企业担心工业智能化将导致员工失业。
事实上，虽然部分工作可能被机器取代，但智能化技术也会创造新的就业机会。
最后，工业智能化需要企业进行全面的转型，包括技术更新、流程优化和员工培训等。
这需要企业具备强大的执行力和管理能力。
二、工业智能化的未来趋势工业智能化的未来发展将呈现以下几个趋势。
首先，人工智能技术将得到更广泛的应用。
目前，人工智能已经在一些行业中取得了重要突破，如医疗诊断和自动驾驶。
随着技术进步和数据的积累，人工智能在工业领域的应用将更加广泛，从生产计划到质量管理，都可以得到智能化处理。
其次，工业互联网将成为智能化的核心。
通过互联网将设备、系统和人员连接起来，实现大规模的数据共享和协同工作。
这将加快信息传递和企业之间的合作，提高整体效率和创新能力。
此外，可持续发展和环境保护也将成为工业智能化的重要方向。
通过智能化技术，企业可以更好地管理能源和资源，并减少对环境的影响。
三、工业智能化的挑战和应对策略工业智能化虽然带来了巨大的机遇，但也存在一些挑战。
工业大数据的概念特征及未来发展随着美国工业互联网和德国工业4.0等制造智能化转型战略的相继实施，工业大数据日益成为全球制造业挖掘价值、推动变革的主要抓手。
1、工业大数据概念与特征工业数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据。
工业大数据是基于工业数据，运用先进大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。
工业数据从来源上主要分为信息管理系统数据、机器设备数据和外部数据。
信息管理系统数据是指传统工业自动化控制与信息化系统中产生的数据，如ERP、MES等。
机器设备数据是来源于工业生产线设备、机器、产品等方面的数据，多由传感器、设备仪器仪表进行采集产生。
外部数据是指来源于工厂外部的数据，主要包括来自互联网的市场、环境、客户、政府、供应链等外部环境的信息和数据。
工业大数据具有五大特征。
一是数据体量大，主要表现在随着设备数据和互联网数据的涌入，工业数据的存储量将达到EB级别。
二是数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等。
三是结构复杂，有结构化、半结构化和非结构化等不同类型。
四是数据速度需求多样化，有要求实时、半实时和离线三种，生产层级要求实时性，需要达到毫秒级别；管理层级实时性要求不高。
五是数据价值不均匀，20%的数据具有80%的价值密度（如产品图纸、试验分析、加工工艺）；80%的数据密度只有20%，需要分析挖掘（如工况情况、图片数据）。
与互联网大数据相比，工业大数据具有自身特点：一是多源性获取，数据分散，非结构化数据比例大；二是数据蕴含信息复杂，关联性强；三是持续采集，具有鲜明的动态时空特性；四是采集、存贮、处理实时性要求高；五是与具体工业领域密切相关。
先进制造企业基于工业大数据的应用，把产品、机器、资源和人有机结合在一起，推动制造业向基于大数据分析与应用基础上的智能化转型。
工业大数据能够促进形成企业和消费者之间的信息主动反馈机制，为完善以客户需求为导向的产品全生命周期信息集成和跟踪服务、建立以服务为核心的整体解决方案提供可行路径，将大大提升产品服务价值，为制造业转型升级开辟了新途径。
工业大数据的未来发展方向（从阿里和航天说起）2016年12月5日，清华大数据技术·前沿系列讲座——“工业大数据的技术趋势与应用场景”在清华大学FIT楼多功能厅成功举办，本期讲座邀请到了阿里巴巴集团副总裁、阿里云业务总经理刘松、航天科工集团航天云网科技发展有限公司副总经理祝守宇和阿里云事业群数据业务总架构师周卫天来为大家介绍工业大数据的建设背景、发展现状、国家战略、发展趋势、竞争对手、发展启示及建设意义。
作者：佚名来源：THU数据派|2016-12-12 13:32收藏分享2016年12月5日，清华大数据技术·前沿系列讲座——“工业大数据的技术趋势与应用场景”在清华大学FIT 楼多功能厅成功举办，本期讲座邀请到了阿里巴巴集团副总裁、阿里云业务总经理刘松、航天科工集团航天云网科技发展有限公司副总经理祝守宇和阿里云事业群数据业务总架构师周卫天来为大家介绍工业大数据的建设背景、发展现状、国家战略、发展趋势、竞争对手、发展启示及建设意义。
阿里巴巴集团副总裁、阿里云业务总经理刘松首先致辞刘松，现任阿里巴巴集团副总裁，兼阿里云业务总经理，负责阿里巴巴云计算生态构建工作，包括：大中型合作伙伴的战略合作，云市场与ISV的发展，大学合作与开发者计划，阿里巴巴双创示范基地，阿里云创客+，云栖100合作计划，阿里云研究中心等方面，并担任云生态战略与技术发展趋势的主要发言人。
刘总主要从三个层面的角度分享了他的想法。
一、数据技术(Data Technology)的发展趋势作。
目前数据成为互联网平台企业的关键技术，包括苹果、谷歌、亚马逊等全球十大科技公司都逐渐演变成数据化、智能化的平台公司。
数据技术的(DT)发展将对各行各业产生影响，新一代信息技术的优化使得全球的软件定义、数据驱动的商业模式逐步明显，数据智能也会在各个传统行业得以应用。
二、中国工业互联网的路径选择。
德国公司发展工业4.0的原因是害怕谷歌、facebook等互联网平台公司对消费互联网数据的控制，提出工业4.0与其抗衡;而美国以GE为代表推出了predix平台，但仍然采用着将软件工程作为工业附属的操作模式，这种模式目前看来可行，但是横向扩展有限，而美国东西海岸的科技界对此仍处于不合作状态。
目前在中国，基于良好的移动互联网经济，如果将互联网的平台模式和传统工业(包括汽车、飞机、机床、能源互联网)等产业结合起来，探索出新的跨界重混模式，会因为巨大互补效应而产生化学反应，中国制造业可能会走上一条换道升级的路径。
三、中国工业大数据的挑战与机遇。
目前中国的工业生产模式很重，通过数据智能改进的产业机会非常大。
除了技术和产品层，中国工业大数据要解决的非技术挑战主要有两点：一是文化的问题。
工业企业文化和互联网企业文化差异很大，要解决work together的问题;二是人才的问题。
这个领域需要的人才非常广泛，要有对工业本身理解的人才，需要了解具体的生产工艺，要有工业软件人才、要有数据处理的人才，这个领域是一个绝对跨界融合的产业，难点在于跨界合作的人才集成。
工业大数据的推进问题，我们首先考虑的是能不能把人才高效地积聚起来。
人的要素、文化的要素是推进工业大数据两个最重要的因素。
航天科工集团航天云网副总经理的祝守宇为大家分享工业互联网和工业大数据的应用祝守宇，国家千人计划专家，教授级高级工程师，清华大学自动化专业学士、硕士。
祝守宇先生的主要研究领域包括移动互联网大数据分析、工业互联网数据分析等，拥有国内外发明专利数十项，省部级科技奖励多次。
航天科工集团的前身是国防部第五研究院，由著名导弹学家、火箭专家钱学森组建。
目前其主要以一主两翼三创新为整体发展目标，包括一主：航天防务、两翼：信息技术和装备制造、三创新：技术创新、商业模式创新、管理创新。
在产业政策层面，工信部力推“制造强国+网络强国”的行动计划，将“中国制造2025”和“互联网+”行动计划列为未来产业发展的主攻方向。
航天科工集团航天云网公司的发展愿景是建设国家级工业互联网平台。
航天企业采取互联网思维，将航天云网打造成为全国第一批、国内第一个工业互联网平台，实现“人人皆可制造”的目标。
航天云网的主要业务方向为：一、工业4.0，涉及互联网+智能制造，重点在于企业智能化改造无人工厂、黑灯工厂。
二、工业互联网，突出的是设备资产的管理。
三、中国特色的互联网+制造资源共享，暨产业互联网。
相比于移动互联网，工业互联网是“硬科技”，伸手要数据进行分析的模式是低端模式，而真正有效的模式是从最基础的工业解决方案开始，帮你产生数据，进而再去分析处理数据。
航天科工集团不仅是国内智能装备领域的领航者，还是同时涵盖“高端装备制造”和“信息技术”的为主营业务的集团。
这也反映了中国工业互联网发展上，企业对基础技术上的积累和能力的重视。
那么如何看待工业互联网产业呢?通过与消费互联网对比，我们可以得到更好的理解。
消费互联网时代是以人的连接为主，主要形式实际上是手机和PC，手机数据量又远远超过PC。
它的数据产生于三个方面，PC、手机、消费型智能硬件(手环、手表)。
工业互联网以机器生产系统为主，数据来源主要有三项。
第一个是复杂装备，第二是生产体系，第三个是工业级的智能硬件，比如说空调、充电装置、路灯等等小型的装备，大的复杂装备包括航空发动机等等。
全球的物联网，连接进网的设备，预计到2019年大概是250亿个，PC和手机大概八九十亿。
从设备链接的数量来看，工业设备的联网要远超消费联网。
我们来分析一下消费互联网的产业链条。
消费互联网的产业链条是通过手机和PC产生数据，通过基础平台运营商为链接(移动、联通等)，在运营商之上产生BAT类似的应用，这一类应用从运营商的角度来讲叫OTT。
整个产业的推动实际上是通过运营商来完成的，向下来推动手机和智能硬件的发展，向上推动应用的发展，当然最有价值的就是这个行业的推动者。
同样的，工业互联网中采用的数据不一样但数据设备仍然是最顶层的基础，往上一层是现代的云计算大数据平台，是像航天云网和阿里这样的企业等等，再上面的是一些工业级的应用，所以从产业推动来讲，跟消费互联网很类似。
最终价值和重要性，需要靠中间的平台层去推动整个产业的发展。
借助业界的大拿讲的话，“远景清晰可见，工业互联网”是变革的真正机遇，这将远远超越“消费互联网”。
相比于大数据技术在消费级互联网中的应用，我们的工业大数据是大家更应该投入的产业，这是一件举足轻重的大事，我们也能够在更大的舞台上，做出更多对人类发展有巨大贡献的事。
“资源共享、能力协同、开放合作、互利共赢”是航天云网人的企业内涵和精神理念，作为国家的战略性平台，欢迎大家加入我们的队伍，也欢迎大家跟我们合作。
阿里云事业群数据业务总架构师周卫天老师为大家带来精彩的演讲周卫天老师通过融合一些案例对整个大数据领域的技术发展趋势与工业大数据的技术驱使向在场的观众进行分享。
信息革命2.0：DT时代正式开启DT时代已经来临。
数据取代石油，成为全球经济基础要素。
IT技术成为重要生产力，云计算成为基础设施，互联网+物联网构成万物互联的信息交互渠道，全球市值TOP5第一次全部都是科技公司：Apple，Google，微软，Amazon，Facebook全部是云化、数据化、智能化的公司。
2009年，马云先生讲了阿里巴巴是一家数据公司，在2010年的时候，马云先生反复强调要做云计算，坚持发展云计算。
数据平台的核心是软件能力，未来五年，大数据的发展趋势就包括延伸软件平台，把传感的技术、芯片的技术集成起来。
数据分析处理能力实战锤炼阿里在实战中的阿里大数据是怎么来的?首先体现在支付能力上。
刚刚过去的“双十一”，阿里有两个惊人的数据，12万笔/秒支付的顶峰;峰值支持能力10分钟，30分钟压测能力,10.5亿笔总支付的记录,电商平台、蚂蚁支付拉高了整个阿里体系的技术能力。
这类金融系统每秒十几万笔是非常了不起的数据。
阿里在数据处理上的经验总结为两点。
第一，是数据处理，第二，是人工智能。
阿里有一个天池平台，由于支持大量多业务，今天阿里已经有了几百万张表。
在我们国家，比如一些大的部委，十几万张或者是几十万张表已经很大了，当我们处理百万张表的时候，建模就不能用传统的方式来做。
按照我的主要业务营销、财务、实践模块，把表与表之间的关系，设计地非常圆满，然后基于这个之上再来开发应用。
在阿里，因为互联网的快速增长、野蛮增长，来一个业务就建一个表，一个表拉几个字段，每晚会对增量数据进行对比，这是阿里本身的一套技术体系。
所有元数据表，每一个字段都有一个开发的同学认领，对主要的所有字段都会按照数据的级别、按照业务的重要程度、调用的频率排重要度进行排列。
数据之后会经平台的甄别来判定数据的可信程度。
确保了数据质量的准确性、唯一性，数据的准确性对数据分析至关重要。
第二，今天，阿里云后面有一支比较大的团队做视觉智能、语音智能。
将数据打通，包括线上线下的数据，网上的虚拟身份的ID，怎么跟xx号码、身分证号码怎么打通，把数据进行有效的利用。
阿里拥有一个天池众智平台，所有涉及到高级算法、智能算法的问题，通过众智平台，由阿里自己的科学家把问题的目标、问题进行分解，平台上五万名科学家和算法爱好者提供一个最好的方案。
正是因为这样一个大数据智能平台才支撑了阿里形形色色的业务。
阿里的登月历程与选择阿里在2013年开启登月工程，把原来很多的业务、支付宝、小贷、集团的B2B，以及后来已经开始有收购的业务，做到统一的平台上来。
阶段一：阿里启动前约2到3个月进行了全面的工作准备，进行了公共平台和服务层的建设搭建;数据规范、指标体系、数据安全、质量控制的流程制度及工具的开发;成立了登月数据委员会(全职同学不同时期约七到十人左右;虚拟团队的同学每个主要业务团队都规定了对接接口的同学)阶段二：2014年正式启动从云梯1迁移到云梯2的过程，最终分解为几十个登月项目。
云梯2中开发、调度、质量控制和元数据管理Meta是全新的、不一样的一套体系。
比如：DQC和ODPS底层的大数据统计分析功能、计量功能的演化。
光是元数据Meta管理和统计分析的模式和云梯1里面的Oracle库、GP库、开源Hadoop库很不一样。
2015年6月所有老系统全部接管，完成了新旧系统的并除。
对于大数据的技术走向和趋势，周总提到了三点:一、智能化所谓智能化本质上是计算机化，不是固定僵硬的系统，而是能自动执行程序、可编程可演化的系统，更高的要求是具有自学习和自适应功能。
无人自动驾驶汽车是智能化的标志性产品，它融合实时感知、导航、自动驾驶、联网通信等技术，比有人驾驶更安全、更节能。
二、个性化个性化的背后是大数据和视觉识别技术的发展。
人脸识别、语音智能、OCR证件的认证，这是个性化很早的一面。
