工业大数据

作为新一轮工业革命的重要内容,正在快速发展的工业大数据成为世界各国争相抢夺的制高点。

10月10日,在由工信部指导、由中国电子学会主办的“2017中国工业大数据创新发展高峰论坛”上,记者获悉,今年中国工业大数据市场规模预计将达到212亿元,而2020年,这一数字有望突破800亿元。

工信部相关官员在论坛上表示,为促进工业大数据发展,该部正加快编制《工业技术软件化三年行动计划(2018-2020年)》,由该部牵头编制的关于数字工业发展的指导意见目前也完成了初稿,预计在今年底明年初发布。同时,该部与发改委共同编制的促进数字经济发展的战略纲要也已完成征求意见。

培育数据驱动的新型工业体系

论坛上,中国工业大数据创新发展联盟发布的《2017中国工业大数据产业发展概要》(下称概要)显示,2016年中国工业大数据市场规模已达150亿元,今年这一规模有望达到212亿元,2020年这一数字预计将达到822亿元,在行业应用中,预计到2020年工业大数据的占比将达到6.64%。

工信部信软司软件产业处处长商超表示,IT技术的持续创新催生了大数据时代的加速到来,在此大背景下,数据成为关键的生产要素,预计到2020年,全球的数据总量将达到40ZB,中国的数据量将占全球数据总量比例的20%,成为世界第一大数据资源大国。

清华大学软件学院院长王建民表示,工业大数据主要包括企业内部数据、产业链数据以及跨界数据(市场、地理、环境、法律和政府等外部跨界信息和数据)三部分。

他认为,当前人和机器是产生数据的主体,未来由人产生的数据占比将越来越少,而机器产生的数据所占的比例将越来越高。显然,巨大的人口规模以及庞大的工业体量为中国提供了难得的工业数据“富矿”。

工信部信软司副司长李冠宇在上述论坛上也表示,中国既是制造大国也是网络大国,并由此正在成为数据大国,拥有丰富的工业数据资源的中国,急需深挖工业大数据的潜力,培育数据驱动的新型工业体系。

李冠宇认为,推动工业大数据的应用发展,核心任务是构建覆盖工业全环节、全流程和产业全生命周期的数据链,并在此基础上形成基于数据分析的系统级的工业智能。

在他看来,智能制造的核心就是打通数据链,从需求分析,设计、生产、制造到销售,打通全生命周期、全产业链的数据链,并催生出网络协同制造、个性化定制,服务型制造等一系列新的商业模式。

当前,中国发展工业大数据面临重重挑战。在制造业方面存在着明显的“大而不强”的现象,工业各领域信息化程度参差不齐,生产的各环节信息采集仍不充分,信息孤岛现象比较严重,缺乏统一的数据标准,工业数据难以集成应用,数据管理和建模技术水平也不够高,对海量实时异构数据的挖掘能力不足,大数据在产品全生命周期各环节的应用也尚未普及。

不过,随着处理能力步入超摩尔、后摩尔时代以及AI技术的爆发,算法效果提升非常显著,这为工业大数据的应用提供了难得的机遇。

商超表示,工业大数据与AI正呈现出相辅相成的关系:一方面海量的数据为AI技术提供了充足的学习资源,另一方面深度学习技术能够有效利用海量数据资源。

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