2016年12月5日，清華大數(shù)據(jù)技術(shù)·前沿系列講座——“工業(yè)大數(shù)據(jù)的技術(shù)趨勢與應(yīng)用場景”在清華大學(xué)FIT樓多功能廳成功舉辦，本期講座邀請到了阿里巴巴集團(tuán)副總裁、阿里云業(yè)務(wù)總經(jīng)理劉松、航天科工集團(tuán)航天云網(wǎng)科技發(fā)展有限公司副總經(jīng)理祝守宇和阿里云事業(yè)群數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)總架構(gòu)師周衛(wèi)天來為大家介紹工業(yè)大數(shù)據(jù)的建設(shè)背景、發(fā)展現(xiàn)狀、國家戰(zhàn)略、發(fā)展趨勢、競爭對手、發(fā)展啟示及建設(shè)意義。
一、數(shù)據(jù)技術(shù)（Data Technology）的發(fā)展趨勢作。目前數(shù)據(jù)成為互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)，包括蘋果、谷歌、亞馬遜等全球十大科技公司都逐漸演變成數(shù)據(jù)化、智能化的平臺公司。數(shù)據(jù)技術(shù)的（DT）發(fā)展將對各行各業(yè)產(chǎn)生影響，新一代信息技術(shù)的優(yōu)化使得全球的軟件定義、數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)模式逐步明顯，數(shù)據(jù)智能也會在各個傳統(tǒng)行業(yè)得以應(yīng)用。
二、中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的路徑選擇。德國公司發(fā)展工業(yè)4.0的原因是害怕谷歌、facebook等互聯(lián)網(wǎng)平臺公司對消費互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的控制，提出工業(yè)4.0與其抗衡；而美國以GE為代表推出了predix平臺，但仍然采用著將軟件工程作為工業(yè)附屬的操作模式，這種模式目前看來可行，但是橫向擴(kuò)展有限，而美國東西海岸的科技界對此仍處于不合作狀態(tài)。目前在中國，基于良好的移動互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)，如果將互聯(lián)網(wǎng)的平臺模式和傳統(tǒng)工業(yè)（包括汽車、飛機(jī)、機(jī)床、能源互聯(lián)網(wǎng)）等產(chǎn)業(yè)結(jié)合起來，探索出新的跨界重混模式，會因為巨大互補(bǔ)效應(yīng)而產(chǎn)生化學(xué)反應(yīng)，中國制造業(yè)可能會走上一條換道升級的路徑。
三、中國工業(yè)大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。目前中國的工業(yè)生產(chǎn)模式很重，通過數(shù)據(jù)智能改進(jìn)的產(chǎn)業(yè)機(jī)會非常大。除了技術(shù)和產(chǎn)品層，中國工業(yè)大數(shù)據(jù)要解決的非技術(shù)挑戰(zhàn)主要有兩點：一是文化的問題。工業(yè)企業(yè)文化和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)文化差異很大，要解決work together的問題；二是人才的問題。這個領(lǐng)域需要的人才非常廣泛，要有對工業(yè)本身理解的人才，需要了解具體的生產(chǎn)工藝，要有工業(yè)軟件人才、要有數(shù)據(jù)處理的人才，這個領(lǐng)域是一個絕對跨界融合的產(chǎn)業(yè)，難點在于跨界合作的人才集成。工業(yè)大數(shù)據(jù)的推進(jìn)問題，我們首先考慮的是能不能把人才高效地積聚起來。人的要素、文化的要素是推進(jìn)工業(yè)大數(shù)據(jù)兩個最重要的因素。
那么如何看待工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)呢？通過與消費互聯(lián)網(wǎng)對比，我們可以得到更好的理解。消費互聯(lián)網(wǎng)時代是以人的連接為主，主要形式實際上是手機(jī)和PC，手機(jī)數(shù)據(jù)量又遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過PC。它的數(shù)據(jù)產(chǎn)生于三個方面，PC、手機(jī)、消費型智能硬件（手環(huán)、手表）。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以機(jī)器生產(chǎn)系統(tǒng)為主，數(shù)據(jù)來源主要有三項。第一個是復(fù)雜裝備，第二是生產(chǎn)體系，第三個是工業(yè)級的智能硬件，比如說空調(diào)、充電裝置、路燈等等小型的裝備，大的復(fù)雜裝備包括航空發(fā)動機(jī)等等。全球的物聯(lián)網(wǎng)，連接進(jìn)網(wǎng)的設(shè)備，預(yù)計到2019年大概是250億個，PC和手機(jī)大概八九十億。從設(shè)備鏈接的數(shù)量來看，工業(yè)設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)要遠(yuǎn)超消費聯(lián)網(wǎng)。
我們來分析一下消費互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈條。消費互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈條是通過手機(jī)和PC產(chǎn)生數(shù)據(jù)，通過基礎(chǔ)平臺運營商為鏈接（移動、聯(lián)通等），在運營商之上產(chǎn)生BAT類似的應(yīng)用，這一類應(yīng)用從運營商的角度來講叫OTT。整個產(chǎn)業(yè)的推動實際上是通過運營商來完成的，向下來推動手機(jī)和智能硬件的發(fā)展，向上推動應(yīng)用的發(fā)展，當(dāng)然最有價值的就是這個行業(yè)的推動者。
同樣的，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中采用的數(shù)據(jù)不一樣但數(shù)據(jù)設(shè)備仍然是最頂層的基礎(chǔ)，往上一層是現(xiàn)代的云計算大數(shù)據(jù)平臺，是像航天云網(wǎng)和阿里這樣的企業(yè)等等，再上面的是一些工業(yè)級的應(yīng)用，所以從產(chǎn)業(yè)推動來講，跟消費互聯(lián)網(wǎng)很類似。最終價值和重要性，需要靠中間的平臺層去推動整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。借助業(yè)界的大拿講的話，“遠(yuǎn)景清晰可見，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”是變革的真正機(jī)遇，這將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越“消費互聯(lián)網(wǎng)”。
相比于大數(shù)據(jù)技術(shù)在消費級互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用，我們的工業(yè)大數(shù)據(jù)是大家更應(yīng)該投入的產(chǎn)業(yè)，這是一件舉足輕重的大事，我們也能夠在更大的舞臺上，做出更多對人類發(fā)展有巨大貢獻(xiàn)的事?！百Y源共享、能力協(xié)同、開放合作、互利共贏”是航天云網(wǎng)人的企業(yè)內(nèi)涵和精神理念，作為國家的戰(zhàn)略性平臺，歡迎大家加入我們的隊伍，也歡迎大家跟我們合作。
周衛(wèi)天老師通過融合一些案例對整個大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展趨勢與工業(yè)大數(shù)據(jù)的技術(shù)驅(qū)使向在場的觀眾進(jìn)行分享。
DT時代已經(jīng)來臨。數(shù)據(jù)取代石油，成為全球經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)要素。IT技術(shù)成為重要生產(chǎn)力，云計算成為基礎(chǔ)設(shè)施，互聯(lián)網(wǎng)＋物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)成萬物互聯(lián)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，微軟，Amazon，F(xiàn)acebook全部是云化、數(shù)據(jù)化、智能化的公司。
2009年，馬云先生講了阿里巴巴是一家數(shù)據(jù)公司，在2010年的時候，馬云先生反復(fù)強(qiáng)調(diào)要做云計算，堅持發(fā)展云計算。數(shù)據(jù)平臺的核心是軟件能力，未來五年，大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢就包括延伸軟件平臺，把傳感的技術(shù)、芯片的技術(shù)集成起來。
阿里在實戰(zhàn)中的阿里大數(shù)據(jù)是怎么來的？首先體現(xiàn)在支付能力上。剛剛過去的“雙十一”，阿里有兩個驚人的數(shù)據(jù)，12萬筆/秒支付的頂峰； 峰值支持能力10分鐘，30分鐘壓測能力,10.5億筆總支付的記錄,電商平臺、螞蟻支付拉高了整個阿里體系的技術(shù)能力。這類金融系統(tǒng)每秒十幾萬筆是非常了不起的數(shù)據(jù)。
阿里在數(shù)據(jù)處理上的經(jīng)驗總結(jié)為兩點。第一，是數(shù)據(jù)處理，第二，是人工智能。阿里有一個天池平臺，由于支持大量多業(yè)務(wù)，今天阿里已經(jīng)有了幾百萬張表。在我們國家，比如一些大的部委，十幾萬張或者是幾十萬張表已經(jīng)很大了，當(dāng)我們處理百萬張表的時候，建模就不能用傳統(tǒng)的方式來做。按照我的主要業(yè)務(wù)營銷、財務(wù)、實踐模塊，把表與表之間的關(guān)系，設(shè)計地非常圓滿，然后基于這個之上再來開發(fā)應(yīng)用。在阿里，因為互聯(lián)網(wǎng)的快速增長、野蠻增長，來一個業(yè)務(wù)就建一個表，一個表拉幾個字段，每晚會對增量數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，這是阿里本身的一套技術(shù)體系。所有元數(shù)據(jù)表，每一個字段都有一個開發(fā)的同學(xué)認(rèn)領(lǐng)，對主要的所有字段都會按照數(shù)據(jù)的級別、按照業(yè)務(wù)的重要程度、調(diào)用的頻率排重要度進(jìn)行排列。數(shù)據(jù)之后會經(jīng)平臺的甄別來判定數(shù)據(jù)的可信程度。確保了數(shù)據(jù)質(zhì)量的準(zhǔn)確性、唯一性，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性對數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要。
第二，今天，阿里云后面有一支比較大的團(tuán)隊做視覺智能、語音智能。將數(shù)據(jù)打通，包括線上線下的數(shù)據(jù)，網(wǎng)上的虛擬身份的ID，怎么跟電話號碼、身分證號碼怎么打通，把數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的利用。阿里擁有一個天池眾智平臺，所有涉及到高級算法、智能算法的問題，通過眾智平臺，由阿里自己的科學(xué)家把問題的目標(biāo)、問題進(jìn)行分解，平臺上五萬名科學(xué)家和算法愛好者提供一個最好的方案。正是因為這樣一個大數(shù)據(jù)智能平臺才支撐了阿里形形色色的業(yè)務(wù)。
阿里在2013年開啟登月工程，把原來很多的業(yè)務(wù)、支付寶、小貸、集團(tuán)的B2B，以及后來已經(jīng)開始有收購的業(yè)務(wù)，做到統(tǒng)一的平臺上來。
階段一：阿里啟動前約2到3個月進(jìn)行了全面的工作準(zhǔn)備，進(jìn)行了公共平臺和服務(wù)層的建設(shè)搭建；數(shù)據(jù)規(guī)范、指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)安全、質(zhì)量控制的流程制度及工具的開發(fā)；成立了登月數(shù)據(jù)委員會（全職同學(xué)不同時期約七到十人左右；虛擬團(tuán)隊的同學(xué)每個主要業(yè)務(wù)團(tuán)隊都規(guī)定了對接接口的同學(xué)）
階段二：2014年正式啟動從云梯1遷移到云梯2的過程，最終分解為幾十個登月項目。云梯2中開發(fā)、調(diào)度、質(zhì)量控制和元數(shù)據(jù)管理Meta是全新的、不一樣的一套體系。比如：DQC和ODPS底層的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析功能、計量功能的演化。光是元數(shù)據(jù)Meta管理和統(tǒng)計分析的模式和云梯1里面的Oracle庫、GP庫、開源Hadoop庫很不一樣。2015年6月所有老系統(tǒng)全部接管，完成了新舊系統(tǒng)的并除。
對于大數(shù)據(jù)的技術(shù)走向和趨勢，周總提到了三點:
一、智能化
所謂智能化本質(zhì)上是計算機(jī)化，不是固定僵硬的系統(tǒng)，而是能自動執(zhí)行程序、可編程可演化的系統(tǒng)，更高的要求是具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能。無人自動駕駛汽車是智能化的標(biāo)志性產(chǎn)品，它融合實時感知、 導(dǎo)航、 自動駕駛、 聯(lián)網(wǎng)通信等技術(shù)，比有人駕駛更安全、更節(jié)能。
二、個性化
個性化的背后是大數(shù)據(jù)和視覺識別技術(shù)的發(fā)展。人臉識別、語音智能、OCR證件的認(rèn)證，這是個性化很早的一面。最新的語音識別的數(shù)據(jù)是利用深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，正是由于現(xiàn)在數(shù)據(jù)的爆發(fā)，以及計算處理能力的提升，也就是GPU很多的能力，今天生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)能夠計算到12層、13層了。
個性化的數(shù)據(jù)庫。以某衣服制造廠商的數(shù)據(jù)庫為例，其版型數(shù)據(jù)庫能做到3000+版型/天，而如果使用手工打版，每天生產(chǎn)1200多套西服的紅領(lǐng)，至少需要500多個打版師傅?？钍綌?shù)據(jù)庫，這是實現(xiàn)客戶訂單提交、產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)制造、采購營銷、物流配送、售后服務(wù)一體化的開放性互聯(lián)網(wǎng)平臺，做到了個性化和融合化的完美契合。
個性化的搜索引擎-千人千面。實時預(yù)測用戶對物品偏好，個性化推薦，千人千面，支持定制推薦算法。
三、融合化
大數(shù)據(jù)跟工業(yè)制造當(dāng)中的特征工程是可以結(jié)合的，讓大數(shù)據(jù)去完善、加強(qiáng)原來特征工程中對于工業(yè)制造的質(zhì)量控制、質(zhì)量改善、良品率的提升，同時大數(shù)據(jù)的分析能做傳統(tǒng)特征工程不能做的事情。
智能工廠、貨運列車故障檢測需求分析、重型的設(shè)備公司等等，這些重型機(jī)械企業(yè)都在轉(zhuǎn)型，通過大數(shù)據(jù)可以預(yù)測出最有價值的客戶，甚至在融資、將來設(shè)備的租賃方面等都有貢獻(xiàn)。
我們的大數(shù)據(jù)跟工業(yè)的特征工程、傳統(tǒng)經(jīng)驗融合起來，產(chǎn)生更多的智能，從而讓大數(shù)據(jù)能夠真正地為智能制造、互聯(lián)網(wǎng)+的華麗轉(zhuǎn)身做一點貢獻(xiàn)、做一點力量。
