在工業智能化浪潮席卷全球的今天,工業大數據已成為制造業轉型的核心驅動力。作為該領域的權威專家,李杰教授以其前瞻性的視野,將工業大數據的演進生動地劃分為“前半生”和“后半生”,并深刻闡述了人工智能基礎軟件在這一進程中的關鍵作用。
工業大數據的前半生:數據采集與互聯
工業大數據的前半生,聚焦于數據的“誕生”與“連接”。這一階段的核心任務是解決數據的“有無”和“互通”問題。
- 數據化與物聯化:傳統工業設備普遍存在“啞巴”狀態,即運行狀態不透明。前半生的首要工作是通過加裝傳感器、升級控制系統,將物理世界的設備、產品、工藝參數轉化為可被記錄和分析的數字信號。物聯網(IoT)技術的普及,使得海量設備得以聯網,實現了生產全流程數據的實時采集。
- 平臺化與集成化:分散的數據如同信息孤島,價值有限。因此,構建統一的工業互聯網平臺或數據中臺,匯聚來自研發、生產、供應鏈、營銷、服務等各環節的數據,打破系統間的壁壘,成為前半生的另一大特征。這個階段,數據的完整性、準確性和一致性是主要挑戰。
- 可視化與描述性分析:在數據匯聚的基礎上,通過數據看板、可視化工具,實現對生產狀態、設備績效、質量波動的實時監控與歷史回溯。分析多以描述性為主,回答“發生了什么”和“正在發生什么”,為管理者提供決策參考。
李杰指出,前半生奠定了工業智能的“數據基石”,但其價值挖掘尚處于淺層。數據的主要作用是記錄和呈現,預測和優化能力薄弱。
工業大數據的后半生:智能分析與價值創造
當數據基礎穩固后,工業大數據便進入了以“挖掘”和“創造”為核心的后半生。這一階段的標志是從“感知”走向“認知”,從“描述”走向“決策”。
- 洞察化與預測化:利用機器學習、深度學習等算法,對歷史數據和實時數據進行深度分析,識別肉眼難以發現的復雜模式、關聯關系和因果邏輯。核心目標是實現預測性維護(預測設備何時故障)、質量預測(提前預判產品缺陷)、需求預測等,從“治已病”轉向“治未病”。
- 自動化與優化化:將數據分析形成的洞察,轉化為自動化的決策與行動。例如,通過算法實時優化工藝參數,提升生產效率和產品良率;或指揮AGV、機械臂進行自適應調度與操作。數據驅動系統實現自反饋、自調整的閉環優化。
- 價值化與創新化:數據價值不再局限于內部運營提效,更延伸到商業模式創新。例如,通過對產品使用數據的分析,開發預測性維護服務,從賣產品轉向賣服務(服務化延伸);利用數據洞察客戶需求,驅動個性化定制和產品快速迭代。
人工智能基礎軟件:貫穿始終的“使能器”
李杰特別強調,無論是前半生的數據治理,還是后半生的智能應用,都離不開強大、易用、可靠的人工智能基礎軟件的支撐。這構成了工業智能化的“操作系統”。
- 在前半生的作用:AI基礎軟件提供了高效的數據處理、管理工具和基礎算法庫,幫助企業在海量、多源、異構的工業數據中,快速完成清洗、標注、特征工程等預處理工作,為高級分析準備好“高質量的食材”。
- 在后半生的核心角色:這是AI基礎軟件大放異彩的舞臺。它包括:
- 開發框架與平臺:如TensorFlow、PyTorch的工業適配版本,降低工業AI模型開發的門檻。
- 專用算法與模型庫:針對工業場景(如故障診斷、視覺檢測、時序預測)預訓練或優化的模型,加速落地。
- 模型部署與管理(MLOps)工具:確保AI模型能夠穩定、高效、安全地部署到邊緣設備或云平臺,并實現持續監控與迭代更新。
- 低代碼/無代碼AI工具:讓領域專家(如工藝工程師)無需深厚編程背景,也能利用拖拉拽等方式構建分析模型,實現“AI民主化”。
走向“工業智能體”的未來
李杰道,工業大數據的前半生解決了“數據燃料”的制備問題,后半生則致力于建造高效、智能的“數據引擎”。而人工智能基礎軟件,正是設計、制造和調校這臺引擎的核心工具集。隨著兩者深度融合,工業系統將演進為能夠自主感知、學習、決策和進化的“工業智能體”,最終實現生產效率、韌性與創新能力的根本性飛躍。這一進程,不僅關乎技術升級,更是整個工業體系思維模式和價值創造方式的一場深刻革命。
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更新時間:2026-01-11 18:42:07