AI卡3721

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从供给侧看，工业大数据供给侧能力持续提升，涌现出一批专精特新企业，成为推动我国工业大数据发展的中坚力量。一是由传统工业制造企业数字化、软件化、平台化发展，出现了一批具有较强数据汇聚能力的衍生型企业，如航天云网、树根互联等；二是软件企业向工业领域渗透，出现的技术型企业，如***智汇、东方国信等企业在工业数据建模、分析处理等领域不断突破核心技术；三是互联网企业积极进入工业领域，如阿里推出“ET工业大脑”等产品和服务，腾讯推出工业互联网“木屋云”平台。

从需求侧看，随着智能制造、工业互联网等***战略的逐一推进，个性化定制、网络化延伸以及智能化设计、生产、服务等新模式不断出现，对于工业大数据技术、产品、平台的需求不断增大，为工业大数据提供了充足的应用场景。

然而，在我国工业大数据产业发展不断优化提升的同事，仍需要清楚认识到我国工业大数据的仍存在物联数据无法获取、格式不同意，数据产权不清晰、数据壁垒难以打破，全产业链数据应用不足等问题。主要原因在于，***，在我国国产工业软件、***物联设备核心技术供给不足，而国外设备读写不开放，数据无法读取或者格式多样，无法直接利用；第二，面对体量大、分布广、结构复杂、类型多样化的工业数据，目前工业行业整体数据资源管理水平不足，难以管理企业内部和外部各类数据，更无法充分分析和利用。第三，缺乏可用、好用、可信的工业大数据平台，难以充分利用工业全产业链上下游的数据，以实现人、机、物等各类工业要素、工业业务流程以及产业链上下游企业间更大范围的实施链接与智能交互，推动工业生产的资源优化、协同制造和服务延伸。智能制造是工业大数据的载体和产生来源，其各环节信息化、自动化系统所产生的数据构成了工业大数据的主题。另一方面，智能制造又是工业大数据形成的数据产品***终的应用场景和目标。工业大数据描述了智能制造各生产阶段的真实情况，为人类读懂、分析和优化制造提供了宝贵的数据资源，是实现智能制造的智能来源。工业大数据、人工智能模型和机理模型的结合，可有效提升数据的利用价值，是实现更高阶的智能制造的关键技术之一。

与智能制造的场景有所区别，工业互联网更为关注制造业企业如何以工业为本，通过“智能+”打通、整合、协同产业链，催生个性化定制、网络化协同、服务化延伸等新模式，从而提升企业、整体行业价值链或是区域产业集群的效率。与智能制造相似的，工业互联网既是工业大数据的重要来源，也是工业大数据重要的应用场景。尤其在工业互联网平台的建设中，工业大数据扮演着重要的角色。

在工业互联网平台功能架构中，工业大数据技术、工业大数据系统是工业互联网平台层的重要核心。一方面，借助工业大数据处理、预处理、分析等技术，基于工业大数据系统，平台层得以实现对边缘层，IaaS层产生的海量数据进行高质量存储与管理；另一方面通过工业大数据建模、分析、可视化等技术，将数据与工业生产实践经验相结合，构建机理模型，支撑应用层各种分析应用的实现。