特邀嘉宾|中国工程院邬贺铨院士出席大会并做专家主题报告

在经历了长达30年的经济快速发展之后，现在，中国需要一个全新的增长模式。中国迄今为止所取得的经济增长都是来源于大量廉价劳动力推动的以出口为导向的制造业快速发展。中国可以通过拥抱“工业互联网”，拥抱这一轮正在改变全球经济的数字创新来应对这个挑战。工业互联网是数字技术和物理技术、大数据与大机器的融合。而邬贺铨院士正是致力于研究工业互联网领域的大咖级人物。

对于这个问题，邬贺铨院士也提出了自己的思考和建议。邬院士表示，随着互联网宽带化的发展，全世界的数据基本按每年40%的速度在增长，以前之所以没说大数据，是因为数据量没那么大，并且分析能力也没有跟上。现在随着数据量在加大，人工智能这些能力也在提升，所以使我们有可能从这些数据里头挖掘出一定的价值。

数据现在已经发展到什么样的规模呢？假如把2015年全世界新产生的数据量装到一个32gb的ipad上，要装多少个？2600亿个，把这些ipad当砖用，可以砌起九座中国的长城，数据量很惊人。

虽然数据量很惊人，但是大数据价值力度很低，就是这些数据里头，可能更多的还是垃圾。但是我们要沙里淘金、海里捞针，把有价值的东西突出出来，就是要从相关性去找规律。比如说《本草纲目》，李时珍试了很多草药，总结出什么药治什么病。具体是什么依据呢？他可能说不出来，但是经过大量的实验知道哪个药治什么病，这实际上就是大数据，就是利用规律。

再比如，每个人开车都有各自目的，不可能事先告诉你到哪里去，这个不能靠事先掌握的。但某个城市可能有某些特别的活动，人就聚集了，但是根据定位，根据手机，我们就知道流量、流向，就可以来疏导和引导。就是说我不知道它为什么，但是我知道它可能会是什么，这就是大数据。我们日常所有的行为，包括人的行为，比如北京这么大的城市，两千多万人，大数据并不关心每一个个体是做什么的，但是可以掌握这些人的规律是什么，利用这些规律就可以优化公交线路设计，采取疏导措施等等，这个也是大数据所能起的作用。

大数据实际上是发现社会上的一些规律，物体的规律，人的规律，自然现象的规律。在这点上，它有时比我们一般的部门掌握更多，比如说我们国家统计局每个月都发布CPI，它一般抽样都是一些刚性需求的物品，比如粮食等等。当你收入变少，不是少得太多的时候，人们一般不会先把吃的东西省下来，所以它反映人们的消费状况不那么敏感。可是淘宝根据你在网上买的化妆品、电子产品这些测算，一般钱少的时候，化妆品、电子产品都不是必需品，就可以少买一点，所以一看这个就可以反映出实际消费状况。

过去我们收集信息要靠调查，要靠统计部门统计。现在互联网随时随地产生信息，可以随着网络的发展自动收集，能够掌握的信息比原来更多。大数据就是一种实事求是的精神，一切决策都必须从实际出发。政府要和群众同呼吸共命运，就要掌握群众的所思所想，更好地关心群众。

我们身边充满了大数据，关键是怎么去利用。在这点上，现在为什么强调政府开放数据呢？比如，现在中国很多企业想把东西卖给美国，但不能直接卖给消费者，因为在美国没有门店。只能卖给代理商，那哪个代销商是最重要的呢？很多企业就不知道。另外有些企业需要一些元器件，可能来自美国，美国哪个公司最好，也不知道，这些从美国公布的海关数据就可以看出，某个产品是谁供应的、谁买的，有利于我们的企业更好地了解市场。包括“一带一路”，不少人不熟悉沿线的那些国家，如果政府掌握这些数据，一公布，大家就明白了。比如巴基斯坦，大部分中国企业都不了解当地的市场，政府如果知道这个数据，公布之后就可以提高我们产业的竞争能力，有利于我们的产业走出去。

政府公开数据，是有利于创新，有利于产业发展的。而且开放政府是智慧政府的前提，只有开放，下一步才能智慧，而且这个智慧不仅靠政府领导人的智慧，还得靠公众参与的智慧，这样我们才能实现我们整个国家的智慧。

虽然消费类大数据的增速很快，但是相比之下工业大数据的增速更快，制造业大数据的规模已经超过其他行业。

对于这个问题，邬贺铨院士也提出了自己的思考和建议。邬贺铨指出，制造业的大数据具备四大特点。一是准确性，在一般的商业领域，预测准确率达到90%已经很高，但在工业领域很多应用场景中，准确率需达到99.9%甚至更高。二是碎片化，工业制造的大数据有很多传感器收集的数据，有颗粒性很小的，也有颗粒性很大的，而且是持续产生。三是实时性，工业数据的处理必须快速，过一段时间就没多大价值，消费数据则可以累积很长时间。四是行业性，工业大数据的挖掘要对生产流程机理有透彻的认识。　

对于数字化制造，邬贺铨认为，其过程不仅是环节式的，更应该是全链条的，同时也是闭环的。底层负责各种管理，中间依赖工业大数据，还需要合理地建模，针对不同应用开发，结合人工智能实现工业企业的支撑，形成企业大脑。

当前，越来越多的传统制造企业利用大数据进行数字化转型。对此，邬贺铨以具体的案例进行了说明和分析。如江苏苏州协鑫公司利用阿里开发的ET大脑分析0.2毫米厚度的硅片生产中积累的大数据，从上千个生产参数中找出60个关键参数，通过优化生产流程，良品率提升1%，每年利润增加上亿元。

在大数据应用于生产个性化上，福建厦门可睿特公司开发了人体三维大数据软件平台——随型，顾客穿上贴身的衣服，拍下正面、侧面和背面三张照片，利用人工智能技术将2D图片转化为3D模型，可以实现自动量体。

大数据可以助力众包设计聚智创新。海尔天铂空调类似“鸟巢”的外形、创新的“风洞”设计及“空气射流”技术，可以预防空调病。而这就是基于海尔的众创平台，在30多名发烧友的交互设计和1700多名用户的建议以及供应链合作伙伴的参与配合下完成的。

大数据工业云可助力企业服务升级。沈阳鼓风机厂建立了云服务平台，为全国很多用户提供实时在线监测服务、月度和季度运行报告与突发故障诊断报告。沈鼓在全国有大型机组1600台，利用云服务每年每机组可减少0.3次非计划停机，减少直接损失4.8亿元，同时每机组运行效率提高提升1%，即减少能耗6.3亿元。

大数据在产品营销管理上有广阔应用空间。波司登建立零售云平台，实时监控全国3000多家门店的库存和销售数据，库存中心的智能补货系统有效减少缺货损失21%，售罄率同比增长10%，会员复购率达到20%以上；联想集团利用其全球数据中心掌握的数据，与宝钢合作建立钢铁销量预测系统，通过机器学习和图谱分析找出关联，预测钢铁市场需求，预测精度在92.2%以上，库存周期缩短20%，用户采购资金节约了上亿元。

贵阳“货车帮”利用大数据优化车货对接，提高物流效率。“货车帮”在450万注册货车与88万认证货主间建立了平台，每年可为货车司机节省500多亿元的燃油成本，服务扩展到保险、仓储、维修和供应链金融等。货运调度平台运满满有100万的货主、400万的车主。去年11月两家公司合并成为运满集团，旨在利用大数据实现更好的车货对接。

大数据在营销上的应用越来越深入。宝洁公司利用社交平台数据，比如在微博、大众点评等采集100万级的消费者与宝洁相关的数据，通过对自然语言的处理，对用户评论进行多维度的分析，找出用户反映的问题，最后根据不同的消费者群体和购物喜好，快速实现对用户的洞察，开发出用户需要的产品。此外，宝洁还通过对渠道数据进行分析，进一步掌握销售渠道的具体环节，帮助销售渠道改进促销措施，实现渠道管理优化。

邬贺铨强调，大数据驱动制造业转型升级，提升生产效率，改进产品质量，节约资源消耗，保障生产安全，优化销售服务。大数据正在与人工智能、移动互联网、云计算及物联网等技术协同发展，并将深度融入实体经济，成为数字经济时代的新引擎。

上一篇：倒计时4天！最全议程强势来袭 下一篇：倒计时3天！2018（第六届）先进制造业大会• 议程抢先看！