各位群友，晚上好。工业互联网平台宣讲团活动第二季第二讲现在正式开始。我是本次宣讲活动主持人苏明灯，是活动主办方之一的走向智能研究院执行秘书长，也是国内首部讨论智能化革命的专著——《三体智能革命》一书的作者之一。走向智能研究院作为国内首个智能化综合创新类研究智库，在智能制造、工业互联网、人工智能等领域做了一些基础性工作，欢迎大家持续关注、支持我们的各项活动。
今天晚上有101个科技产经微信群将同步图文直播或转播宣讲团活动，其中51个微信群通过机器人“直播小助手”同步直播，参加直播转播的微信群比上次宣讲新增了9个，预计覆盖专业人群超过2万人，可见工业互联网平台话题越来越受到关注，平台发展越来越受到各方重视。
本次宣讲活动，是为了贯彻落实国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，宣贯《工业互联网平台白皮书》，在工信部信软司大力支持下，由中国信息通信研究院、工业互联网产业联盟、走向智能研究院联合主办，我们邀请国内著名专家、学者、企业家组成工业互联网平台宣讲团，通过组织线上、线下宣讲活动，就平台建设与推广、技术体系、创新应用等开展宣贯活动。
在宣讲团前面几讲中，我们分别邀请到中国信通院总工程师、工业互联网产业联盟秘书长余晓晖，中国信通院两化所副所长朱敏，中航工业集团信息技术中心首席顾问宁振波，走向智能研究院执行院长赵敏，对工业互联网平台相关发展态势、白皮书核心内容、平台技术体系、以及相关行业应用开展了网络宣贯活动。
感谢数万网友的在线聆听。本次活动为网络公益性专业类知识分享活动。宣讲活动得到我国工业、IT等领域若干重要的行业协会、管理部门、产业联盟、研究机构、知名企业大力支持。他们是：
工业互联网平台宣讲团支持单位（排名不分先后）：
中国机电一体化技术应用协会、中国工业技术软件化产业联盟、中国工业服务联盟、宁夏宁东能源化工基地管委会、沈阳市大数据管理局、苏州工业园区科技和信息化局、白银市工信委、杭州市余杭区科学技术局、东北大数据产业联盟、浙江省工业互联网产业联盟、山东省物联网协会、江苏省企业信息化协会、中国精算研究院大数据中心、成都汽车产业研究院、苏州市智能制造公共服务平台、北京中关村科技园丰台园3D打印数字维创中心、杭州市计算机学会、杭州市物联网行业协会、无锡市信息化协会、绍兴市产业互联网促进会、深圳市大数据研究与应用协会、工业互联网产业联盟上海分联盟、华东理工大学信息科学与工程学院、北京信息科技大学自动化学院、中国人工智能学会智慧能源系统专业委员会、航天云网、徐工信息、海尔工业智能研究院、树根互联、中国移动、中船信息、西门子、ABB、PTC、金蝶软件、东方国信、日海物联、索为系统、《航空动力》编辑部、e-works数字化企业网、工业4.0俱乐部、中国科技自动化联盟、工业4.0创新平台、工业4.0商业共同体、智能制造百人会、工控兄弟连、工业服务联盟、信息技术服务与外包产业联盟、寄云科技、北京兮易、兰光创新、研华科技、英诺维盛、合众联恒、北京格分维、大驰工业设计、昱辰泰克、青岛天河制造业转型升级研究院、中之杰、互联智佑、宝信信息、中安鼎辉、安星联供应链、联讯动力、造奇智能、制学网、廊庭科技、2045加速器、翔正国际、智汇工业、国脉物联网、工程师联盟、慧造智能研究院、渤海方略、先进制造业全媒体、物联网创新联盟等。
据最新统计，今晚参与直播转播工业互联网平台宣讲团活动的微信群有101个, 同步直播转播微信群是(系列微信群只列举主群)：
工业互联网产业联盟群、走向智能-工业互联精英群、走向智能-工业互联产融群、工业互联网平台宣讲团直播系列群、CPS信息物理系统专家宣讲团、国家智能制造交流群、宁东管委会系列群、中国工业技术软件化产业联盟群、中国信息自动化交流群、《三体智能革命》雅读汇、工业4.0俱乐部系列微信群、工业4.0商业联合体系列微信群、2018智能制造百人会群、中欧智能制造、中国智能制造Imchina、工业互联网安全讨论小组、中国建造3.0&建筑数字领导力论坛、人工智能创新高峰论坛、智能科技创新交流群、IC咖啡讲堂001|物联网群、工业4.0研讨会主群、中欧校友制造业群、西南精益制造联盟、走向智能论坛读书汇、中国智能制造IMchina、国脉物联网与智能制造论坛微信群、工业物联网合作交流群、工业服务联盟群、中国智慧能源+国际化高端智库群、杭州智能制造研究会、创新设计群、兮易强企交流群、【未来智+】微直播课堂系列群、国家纺织商会工业4.0中心、沈阳大数据产业交流群、山西装备制造之家、工业互联网上海分联盟群、江苏大数据联盟系列群、江苏省工业软件产业发展联盟群、弗戈学堂交流群、绍兴市产业互联网促进会系列群、潍坊工业互联网学习群、先进制造业3群、工业智能制造群、智汇工业群、江苏省企业信息化协会总群、山东物联网百人会、珠海市工业互联网协会、工业互联网+工业区块链研究组、转型升级高级研修班总群等微信社群。
作为宣讲活动主持人，对上述支持单位、社群组织表示衷心的感谢。
今晚是宣讲团第二季第二场宣讲，我们荣幸的邀请到本期宣讲专家——中国西电集团中央研究院总经理康鹏举博士，康博士曾在通用电气公司、联合技术、康明斯等国际知名公司从事新产品技术研发及研发团队管理工作，在智能电网、工业互联网、智能装备、数字化等领域有30年相关研究经验，是一位重量级嘉宾，他今晚主讲的题目是《工业互联网平台的技术内涵和创新应用》，接下来，有请康博士进入宣讲时间。
大家晚上好，很高兴在这里和大家见面，共同探讨工业互联网平台这个话题。下面我将分享一下我对工业互联网平台技术及应用的一些认识。
一．控制的故事
人类的故事总结起来说就是关于控制的故事，更具体的说，就是控制能量的故事。蒸汽机的发明使人类进入了机械化时代，而蒸汽机的核心控制装置就是常说的调速器。通过这个装置，人类实现了对蒸汽散发的能量的驾驭。当瓦特发明了蒸汽机的调速器后，人们通过调节阀门开度，有效控制蒸汽的流量和压力，从而驱动轮船、火车、汽车等交通运输工具。后来，人类学会了驾驭电能，进入电气化时代，发电、输电、用电，深入到人类生产力的各个方面，我们控制能量的手段更加多样，也更加精准。现在，人类进入到数字化时代和互联网时代。
在数字化时代，数据和信息是一种特殊形式的能量，和机械化时代以前的蒸汽一样，如果不知道如何驾驭，它们只能白白流失。数字化时代的企业要想成功，不仅需要拥有数据，还需要驾驭数据，将数据转化为商业价值。谷歌、百度、腾讯等，之所以成功，是因为她们找到了如何驾驭数据的真谛。当人工智能广泛应用于能量控制的各个方面的时候，也就标志着智能化时代的来临。目前，我们还处在方兴未艾的数字化时代，智能时代的探索阶段。
二．工业互联网
工业互联网作为数字化时代的典型特征，其核心理念就是要将机器，数据和人深度融合。工业互联网的基石是极致的机器：性能极致、性价比极致、用户体验极致。极致与智能的机器个体，能够相互连接，所组成的系统体现出指数效应级的价值。设计极致的机器需要相应的数字化设计手段和工具。
数字主线和数字孪生技术的进步可以使设计和验证在数字空间中虚拟进行，让工程师的创造潜力得到充分释放。一台智能的机器本身就是一个移动的（如旋转的发电机）或静止的（如电力变压器）数据中心。机器感知自我，也感知自己所处的环境，收集并积累大量的数据。数据有的在内部流转，有的与其它机器交流。数据是机器的表达，数据分析即是对表达的释义，发掘其内在的规律和特征。数据和分析诠释了工业互联网更深层次的价值。
如何让数据在工业互联网中有效流动起来，将数据转化为价值而不是将这种能量白白散失。赋能与人，让人在整个能量控制过程中更有灵活性、更加关注目标结果，让创新更加自如；赋能与物，让机器能够自适应、自诊断，具有“大脑”。赋能与人和物是工业互联网平台应用创新的核心问题。总之，工业互联网平台将会以新的业务生态系统的方式为利益相关者营造独特体验和价值。
三．通过工业互联网平台，实现数字化重塑
工业互联网平台所构建的业务生态系统，将实现企业乃至整个行业的数字化重塑。应用创新需要将多种数字技术进行有效融合，包括：云计算、边缘计算、认知计算、智能终端、数字孪生、数字主线、数字化知识体系、移动通讯和物联网等。通过这些技术的融合，我们可以重新构建客户及合作伙伴关系，以百万级别的APP让人、机器互动，提供极致和独特的用户体验，重塑行业价值链和业务运营方式。
工业互联网的应用并非局限于特定流程，如：库存优化或工厂车间的数字化、自动化，它涉及整合全产业价值链，包括：客户交互、产品创意、产品设计、智能制造和资产优化管理等诸多数字化流程。成功的工业互联网平台将从根本上重新定义企业的经营方式，以及企业与其利益相关者之间的互动方式。
四．工业互联网平台技术元素
根据《工业互联网平台白皮书》，工业互联网平台涵盖边缘层、IaaS层、平台层（也叫工业PaaS层）、应用层（也叫工业SaaS层）以及贯穿上述各层级的安全防护。对应工业互联网平台的层级，我们来进一步看一下工业互联网平台的具体技术元素。边缘层是指智能机器、设备层。智能机器的“大脑”是由工业控制器诸如PLC，IPC，PAC，或特殊行业用的智能终端等承担。机器的数字化和智能化是下一阶段工业发展的必然趋势。目前，以边缘机器智能为特征的下一代的智能终端技术正在开发中。
建立在以太网络基础之上的链路连接解决了大部分机器的物理连接，Profinet、实时Ethernet等多种工业协议解决了局部通讯问题，但也制造了诸多信息孤岛。异构机器间统一的通信规范和标准能够有效的打破孤岛，虽然OPC-UA及NB-IOT等技术已经有了实践性的突破，但是实现真正的安全互联互通，满足工业控制的实时性等要求，机器与机器通讯层面需要继续创新。
工业应用场景通常是一组/群机器在一起协作运行满足生产过程的需求。比如：发电厂、化工厂、水处理厂等。机器间的协同需要一个计算能力较强的计算平台就地实现系统性、实时性强的优化控制任务。物联网雾计算平台的发展为工业雾计算技术创新提供了机遇。
通过工业互联网的IaaS层和PaaS层实现机器数据上云，即实现基于云平台的工业大数据的收集，储存，提取等数据管理任务。由于有了工业雾计算层的过滤，进入到云平台的数据，具有时序和聚焦的双重特征，更加有效，针对这种数据的收集和存储不能再用传统的处理方式，需要创新出适用于更高阶数据和业务挖掘的面向对象和服务的数据积累新模式。工业互联网平台赋能与人的特征属性要求PaaS层提供给使用者简单易用的通用性数据处理方式和工具集，快速、高效、敏捷的构建业务，让工业领域的行业专家能够轻松众创，让构建应用的过程不再是一个编程的过程。
SaaS层主要进行工业数据的应用以及将数据转换为商业价值。通过建模、计算、分析，让形成的结果具象化展示出来，针对特定的商业目标，开发特定功能的APP，可以是报告、控制、优化等。这种商业价值的体现，由数以万计的APP承载。通过数据提升整个企业的运营效率，关乎协作的效率，流程的精简，从而提质增效。
五．工业互联网生态系统
工业互联网的发展为工控与自动化行业开拓了一个新的技术生态系统，生态系统中的每一项创新都在为工业互联网的发展做着积极的贡献，也为未来企业的发展带来了机遇。工业互联网时代将催生新一代的智能传感企业，智能终端企业，嵌入式控制企业，专注工控网络设施的企业，网络安全方案解决商，技术产品提供商，工业云平台及相关服务提供商，工业大数据分析、可视化工具的提供者，以及各个垂直行业解决方案的集成商和服务商。这个生态系统异常庞大，技术门径多样，可以说百花齐放。
六．工业互联网平台创新
1、智能终端技术
工业行业的异构多样性决定了市场对智能终端的需求是多样化的。随着物联网技术的发展和工业领域对其认知的不断加深，智能终端技术创新有了新的机遇，比如：轻量级操作系统或无操作系统的物联网终端平台可以用来开发低成本的工业智能终端；借助开源软件技术开发下一代低成本高性能的开源工控装置，如开源PLC，开源IPC，开源PAC等；多核工控机的出现为开发下一代高端工业控制器、工业边缘计算平台和工业雾计算平台打下了良好的基础；借助CPU虚拟化技术开发多操作系统的虚拟控制器可以有效支持工业APP在边缘和雾端的部署；智能终端设备支持机器直接上工业云平台等。因此，智能终端必须支持多种通信协议，如：MQTT, HTTP, RESTFUL, DDS，CAN bus，EtherCAT，Modbus，OPC- UA，PROFINET，ZigBee，WIFI 等以满足不同行业的数据连接的要求。
虚拟化技术的发展能够使一台工业控制器同时支持多种操作系统，如Windows，Debian，Arduino， Ubuntu，Linux Mbed，Yocto， RTOS，Fedora，Android，TI-RTOS，Raspbian等，从而以极其灵活的配置方式支持多种应用开发环境和计算语言。智能终端不仅满足于传统实 时控制的需求，还将建立信息孤岛之间的连接桥梁，将高级应用（边缘计算、人工智能）在机器端就地部署，让机器有了“大脑”。
2、工业大数据平台
工业数据的特殊性和复杂性对工业大数据平台提出了特殊的要求。工业数据包括机器数据，传感器数据，环境数据，设计数据，文档数据，记录，多媒体数据，网页数据，业务数据，生产制造过程数据，能量数据等。数据平台必须有效支撑对这些结构差异、时序差异、“脏”的大数据进行统一管理，高效使用、共享、以及价值转化。在工业互联网时代之前，工业数据的处理的主要关注点是如何实时的处理和利用机器数据，所以实时数据库技术得到了蓬勃的发展，几乎每个工控系统提供商都有自己的实时数据库技术。
工业互联网时代，实时数据库技术已无法满足工业大数据的需求。开发工业数据湖技术势在必行。如何有效地整合大数据领域已有的技术，如：Hadoop、Spark、Historian、Docker等为工业大数据管理与分析所用是关键，形成工业数据湖技术。工业数据湖技术包括工业数据的储存，提取，归类，查询，发布，共享等。工业数据湖可伸缩，弹性扩展，能够将资源最优化配置，可以有效支撑工业互联网中数据的流动、存储、预处理和业务APP的调用。
3、大数据挖掘分析
工业大数据犹如流动的能量，如果不控制（挖掘分析），就只能白白散失。有效分析工业数据需要特定的一组分析工具，根据具体的应用场景做相应的组合。常用的工业大数据分析方法有基于统计的，机器学习的，基于机理模型的，基于物理模型的（如多领域物理模型，寿命模型，失效模型等），基于信号处理的 （如傅里叶变换，小波变换，卡阿曼滤波，压缩传感等）。综合而言，将基于物理机理等的模型和基于数据的模型有机结合是最有效的分析体系。这个体系被定义为数字孪生。工业大数据是由物理系统原始提供的，物理系统中的机器是工程师按精确的物理知识设计的，物理知识的积累促进了人类工业文明。数字孪生是人类物理知识的载体。
大数据挖掘分析以数字孪生为基础进行，让强弱相关的数据都有了统一的组织。基于模型的APP，基于业务单元的APP，让复杂的分析类似搭积木式的构建起来，由此催生出APP池技术，对数以万计的APP进行组织和寿命管理。
工业数据的来源多元化，其中有制造数据，质量数据，运维数据，机器数据，业务数据，流程数据以及其它类型的数据。这就需要通过有效的数据可视化工具以直观的方式展现这些数据的内在信息。开源技术如：Tableau, Qlikview, FusionCharts, HighCharts, Datawrapper, Plotly, Sisense 等为工业大数据的可视化提供了强力支撑。
4、人工智能
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