工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是中國工業(yè)從「中國制造」到「中國智造」的一個轉(zhuǎn)折點，也被認(rèn)為是中國可能存在的工業(yè)彎道超車的契機之一。
中國企業(yè)面對這個契機，尚有一個問題需要考慮——過去一百年歐美走過的工業(yè)化道路是否仍需國內(nèi)工業(yè)產(chǎn)業(yè)繼續(xù)跟進研發(fā)、“跑數(shù)據(jù)”？
行業(yè)內(nèi)的一個普遍認(rèn)知是，中國工業(yè)化道路仍需從數(shù)字化、甚至自動化繼續(xù)長跑補課。
然而，就當(dāng)下這波工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)熱潮而言，中國企業(yè)的熱情已經(jīng)遠(yuǎn)超歐美及其他國家，正如麥肯錫全球資深董事合伙人、亞洲運營咨詢業(yè)務(wù)及物聯(lián)網(wǎng)負(fù)責(zé)人Karel Eloot向雷鋒網(wǎng)提及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)趨勢時所談，“在中國，人們非常熱衷于思考工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，原因是他們認(rèn)為這是一種更快縮小與發(fā)達國家差距的方法，是一種跨越式的進步，而不僅僅是從法國或德國學(xué)習(xí)成功經(jīng)驗?！?/p>
在這樣的背景下，中國企業(yè)出現(xiàn)了諸如三一重工孵化的樹根互聯(lián)、TCL孵化的格創(chuàng)東智這樣的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺廠商，也有阿里、華為等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的入局，以及在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、AI算法、大數(shù)據(jù)等方面的諸多創(chuàng)業(yè)企業(yè)。
其中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、AI算法及大數(shù)據(jù)成為當(dāng)下國內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)中兩大熱門創(chuàng)業(yè)方向，明略科技屬于后者，主要構(gòu)建了自家的AI和大數(shù)據(jù)平臺。
明略科技成立于2014年，隨著2019年3月明略完成20億元D輪融資，明略數(shù)據(jù)升級為明略科技集團，隨后又公布了新的人事任命，任命丁偉慶為明略科技集團高級副總裁，主要負(fù)責(zé)明略科技集團公共服務(wù)事業(yè)群旗下工業(yè)及物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)并協(xié)同公共服務(wù)事業(yè)群整體管理工作。至此，明略科技在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的布局也逐漸呈現(xiàn)。
據(jù)悉，丁偉慶此前歷任施耐德電氣(中國)有限公司高級副總裁、諾基亞西門子網(wǎng)絡(luò)通信公司副總裁、中國移動客戶業(yè)務(wù)總經(jīng)理、湖南華諾技術(shù)有限公司總裁。雷鋒網(wǎng)特別采訪了丁偉慶，就明略科技在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域技術(shù)布局及相關(guān)發(fā)展思路進行了梳理和分析。
基于「224戰(zhàn)略」的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系
2019年3月27日對于明略科技來說是企業(yè)發(fā)展的一個關(guān)鍵時間節(jié)點，明略科技在這一天正式對外公布，「明略數(shù)據(jù)」升級為「明略科技集團」，并成立了ESG（Enterprise Service Group，企業(yè)服務(wù)事業(yè)群）、PSG（Public Service Group，公共服務(wù)事業(yè)群）、NSG（New Service Group，新服務(wù)事業(yè)群）三大事業(yè)群。
據(jù)官方信息顯示，PSG主要為公共安全、應(yīng)急管理、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字城市、金融等領(lǐng)域的政府機構(gòu)和企業(yè)，提供從識別、理解、分析、決策到行動的閉環(huán)智能建設(shè)，構(gòu)建知識圖譜，通過感知和認(rèn)知的連接，實現(xiàn)傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。
“大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用、知識圖譜、基于多模態(tài)人工智能人機協(xié)作平臺、數(shù)據(jù)中臺，以及數(shù)據(jù)知識雙驅(qū)動的推理和推薦引擎，是明略的五大核心技術(shù)。”丁偉慶告訴雷鋒網(wǎng)。
這樣的的技術(shù)架構(gòu)也貫穿了整個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)BU，這主要體現(xiàn)在PSG的「224戰(zhàn)略」（2大應(yīng)用、2大戰(zhàn)略市場、4大產(chǎn)品線）上。
針對「224戰(zhàn)略」，丁偉慶向雷鋒網(wǎng)解釋如下：
“2”大戰(zhàn)略市場：
第一類，國家安全、智慧治理以及城市管理；
第二類，大型組織的高效運轉(zhuǎn)和企業(yè)加速創(chuàng)新。
“2”大應(yīng)用：
第一，基于人和組織社會行為動態(tài)數(shù)據(jù)的分析挖掘與智能應(yīng)用；
第二，基于設(shè)備和裝備物聯(lián)感知（AIoT）動態(tài)數(shù)據(jù)的分析挖掘與智能應(yīng)用。
“4”大產(chǎn)品線：
第一，數(shù)據(jù)中臺。通過構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺，匯聚治理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成客戶全面感知平臺；
第二，明智系統(tǒng)?；跀?shù)據(jù)中臺，構(gòu)建行業(yè)知識圖譜和認(rèn)知分析模型，形成客戶全面認(rèn)知平臺；
第三，業(yè)務(wù)中臺?；跀?shù)據(jù)中臺和明智系統(tǒng)，構(gòu)建客戶業(yè)務(wù)中臺，支持客戶多種行動智能應(yīng)用；
第四，智能設(shè)備。打造服務(wù)大AI閉環(huán)應(yīng)用的一體化智能設(shè)備，包括邊緣計算智能終端、霧計算智能服務(wù)器、專用服務(wù)器、定制服務(wù)器、安全服務(wù)器等。
明略科技的“224戰(zhàn)略”
聚焦到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，丁偉慶也解釋了這一戰(zhàn)略的具體打法：
針對工業(yè)設(shè)備的動態(tài)數(shù)據(jù)，充分采集、匯聚、挖掘、提煉；然后利用知識圖譜、人工智能的能力，解決行業(yè)運營、建設(shè)、生產(chǎn)、管理所遇到的問題，從而通過數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化促進整個工業(yè)智能化發(fā)展。
感知：從數(shù)據(jù)收集到數(shù)據(jù)治理
類似于自動駕駛技術(shù)發(fā)展的階段劃分，明略科技基于數(shù)據(jù)應(yīng)用能力，具體將企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型劃分為識別、理解、分析、決策、創(chuàng)新5個階段。在這5個階段中，主要強調(diào)的則是對數(shù)據(jù)的感知和認(rèn)知能力。
針對數(shù)據(jù)感知能力，明略科技構(gòu)建了多維感知數(shù)據(jù)匯聚平臺、數(shù)據(jù)治理管理平臺、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)共享服務(wù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)中臺，這一平臺通過采集、爬取、探查、匯聚和解析各種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的融合打通、關(guān)聯(lián)建模。
多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)包括設(shè)備本身運行的數(shù)據(jù)、傳感器收集的數(shù)據(jù)，以及環(huán)境中攝像頭上傳的視頻數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，明略科技主要對這些數(shù)據(jù)實現(xiàn)感知。
數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域數(shù)據(jù)有所不同，首先是數(shù)據(jù)量相對不夠大，其次是對數(shù)據(jù)質(zhì)量有高要求。
“在消費領(lǐng)域，通用大數(shù)據(jù)構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型是不可解釋的，這對要求高可靠的工業(yè)來說是不可接受的?！盇BB首席技術(shù)官劉前進此前就工業(yè)大數(shù)據(jù)曾這樣表示。
此前在消費領(lǐng)域盛行的相關(guān)關(guān)系也可能不再通行，因果關(guān)系仍將是很長一段時間工業(yè)領(lǐng)域追求的目標(biāo)。
對此，丁偉慶告訴雷鋒網(wǎng)，“面對數(shù)據(jù)量不夠，不足以支撐相關(guān)關(guān)系的時候，要利用大量先驗知識，即此前積累下的知識降低計算模型對數(shù)據(jù)數(shù)量的依賴。把行業(yè)知識圖譜充分利用起來，可以緩解或一定程度上解決當(dāng)下工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)?！?/p>
明略科技的數(shù)據(jù)感知更多是在講數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理，無論是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，當(dāng)下工業(yè)環(huán)境中高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)仍是需解決的第一道難題。針對數(shù)據(jù)感知，明略也構(gòu)建了一套數(shù)據(jù)治理平臺和工具。這套數(shù)據(jù)治理平臺主要包括以下三個方面：
CONA，結(jié)構(gòu)化通用治理平臺?？蓪崿F(xiàn)數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)監(jiān)控和數(shù)據(jù)管理。能夠大規(guī)模自動采集、清洗、歸類、關(guān)聯(lián)所有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖，提高行業(yè)知識圖譜構(gòu)建效率。
Raptor，非結(jié)構(gòu)化文本治理產(chǎn)品。一種基于深度學(xué)習(xí)模型的非結(jié)構(gòu)化文本治理產(chǎn)品，采用深度學(xué)習(xí)模型和主動學(xué)習(xí)技術(shù)，支持外部NLP模型，可快速、高效地完成數(shù)據(jù)標(biāo)注。
通過這兩大工具，能夠幫助收集、整理、匯聚數(shù)據(jù)。
HARTS，關(guān)聯(lián)知識挖掘產(chǎn)品?；诟餍袠I(yè)的基礎(chǔ)信息、標(biāo)簽特征、軌跡行 為、交易記錄、通聯(lián)事件、圍欄卡口等數(shù)據(jù)，通過規(guī)則引擎、機器學(xué)習(xí)、圖挖掘等多種計算方法，分析、挖掘和推理出多元化對象之間多維度的關(guān)聯(lián)關(guān)系，用于行業(yè)大腦的知識積累、符號計算和智能推理。
認(rèn)知：知識圖譜構(gòu)建思路
除去數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理之外，明略科技也在基于大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)構(gòu)建行業(yè)知識圖譜，即知識圖譜數(shù)據(jù)庫蜂巢（NEST）。
明略科技的知識圖譜數(shù)據(jù)庫蜂巢，是將機器大腦中的知識庫、人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施，基于創(chuàng)新性的混合存儲技術(shù)，向下對接多種形式的結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合為統(tǒng)一的多維度關(guān)聯(lián)知識圖譜，向上為業(yè)務(wù)應(yīng)用提供基礎(chǔ)的圖譜查詢能力和復(fù)雜的圖譜分析計算能力。
據(jù)悉，蜂巢將所有數(shù)據(jù)以實體、關(guān)系、事件、文檔 的形式存儲，形成包含二維關(guān)聯(lián)信息、時空信息、歷史狀態(tài)信息、隱性關(guān)聯(lián)信息、非結(jié)構(gòu)化模糊關(guān)聯(lián)多個層次的大知識基礎(chǔ)， 結(jié)合多元化檢索、復(fù)雜圖譜分析、在線關(guān)系挖掘等技術(shù)，為業(yè)務(wù)應(yīng)用提供了兼具深度和廣度的高性能知識服務(wù)。
蜂巢核心功能
基于蜂巢，明略科技還構(gòu)建了可視化知識分析平臺SCOPA。該平臺支持海量數(shù)據(jù)圖譜的高效存儲、分析與挖掘，可以根據(jù)業(yè)務(wù)場景和數(shù)據(jù)圖譜特點，提供關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析、時空軌跡碰撞、實時多維檢索、信息比對碰撞、智能協(xié)作系統(tǒng)、實時數(shù)據(jù)接入、智能交互等功能。
知識圖譜構(gòu)建雖然能夠降低工業(yè)數(shù)據(jù)模型對大數(shù)據(jù)的依賴，然而就工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)量不足與知識圖譜構(gòu)建其實在一定程度上存在相互制約關(guān)系。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)整體起步較晚，行業(yè)領(lǐng)域碎片化嚴(yán)重，使得工業(yè)領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建缺乏數(shù)據(jù)、缺乏先驗知識。
丁偉慶告訴雷鋒網(wǎng)，明略科技知識圖譜的數(shù)據(jù)來源主要有兩方面：
第一，重要的技術(shù)、管理人員，在行業(yè)所獲取的知識、經(jīng)驗和能力后，把這些內(nèi)容數(shù)字化，作為行業(yè)知識圖譜重要的數(shù)據(jù)來源之一；
第二，管理數(shù)據(jù)，例如設(shè)備運行故障處理的日志等材料，由此積累形成的行業(yè)強相關(guān)的規(guī)則、經(jīng)驗。
明略科技最早入局的是安防領(lǐng)域，因而知識圖譜的構(gòu)建也是從安防領(lǐng)域開始。據(jù)丁偉慶介紹，明略科技在公安領(lǐng)域構(gòu)建的知識圖譜已經(jīng)應(yīng)用多年。
公安系統(tǒng)主要是利用知識圖譜提高整體破案效率。我們在公安系統(tǒng)中的整個知識圖譜，把多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)，例如，人、事、地、物的數(shù)據(jù)、姓名、身份、出行記錄、住宿記錄、通信記錄等數(shù)據(jù)結(jié)合起來，再根據(jù)破案的需求，通過邏輯判斷，快速縮小嫌疑犯的范圍，在有限的時間內(nèi)鎖定嫌疑犯，從而縮短破案時間。
具體到工業(yè)領(lǐng)域的知識圖譜的構(gòu)建，丁偉慶告訴雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))，知識圖譜在工業(yè)領(lǐng)域使用的邏輯是一樣的，將諸如維修手冊、工人維修經(jīng)驗、網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于設(shè)備維修的方法的數(shù)據(jù)進行提煉，形成知識圖譜。通過知識圖譜對多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)進行分析提煉，形成針對某一類設(shè)備的智能維修知識圖譜。“我們針對工業(yè)領(lǐng)域部分設(shè)備已經(jīng)有實際客戶案例。”
在知識圖譜使用過程中，對數(shù)據(jù)和經(jīng)驗的收集是不斷迭代形成的。具體是根據(jù)使用過程用戶反饋，進行不斷調(diào)整。
與此同時，丁偉慶特別強調(diào)，明略有很多在行業(yè)里面浸染多年，對行業(yè)的業(yè)務(wù)、行業(yè)的規(guī)則都很熟悉的行業(yè)專家，這些行業(yè)專家不是簡單地只知道行業(yè)知識，而是本身必須跨界的能力，很強的學(xué)習(xí)能力，是相對混合型的人才。
明智系統(tǒng)2.0：數(shù)據(jù)中臺、AI中臺的技術(shù)融合
圍繞大數(shù)據(jù)、AI技術(shù)，明略科技分別構(gòu)建起數(shù)據(jù)中臺和AI中臺，基于此，在不同行業(yè)可以構(gòu)建各自的業(yè)務(wù)中臺。與此同時，明略科技構(gòu)建的明智系統(tǒng)也已經(jīng)迭代到2.0版本，擁有語音識別、機器視覺、自然語言文本處理、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)治理、規(guī)則引擎等技術(shù)能力。
明智系統(tǒng)2.0產(chǎn)品體系
2018年9月，明略科技推出明智系統(tǒng)2.0版本。“相較2017年發(fā)布的明智系統(tǒng)1.0版本，2.0版本在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)治理能力、AI分析能力、精確度，以及兩個系統(tǒng)之間的協(xié)同能力都有所提高。另外，這一版本打通了從感知到認(rèn)知，再到行動的系統(tǒng)，形成了AI閉環(huán)?！?/p>
明智系統(tǒng)2.0的產(chǎn)品邏輯是用符號打通感知和認(rèn)知，構(gòu)建AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)治理平臺，并以感知智能技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建完整的行業(yè)人工智能大腦——蜂巢NEST。
具體而言，
明智系統(tǒng)2.0通過“符號的力量”完成對于行業(yè)數(shù)據(jù)中所蘊含知識的抽取、融合、推理、和沉淀等一系列過程，打通感知智能；
此外，明智系統(tǒng)2.0還強化了認(rèn)知智能，將多元異構(gòu)數(shù)據(jù)通過動態(tài)索引及知識分析技術(shù)進行充分融合，在此基礎(chǔ)上開展邏輯推理及復(fù)雜運算?；谡Z義的分析檢索等各類場景應(yīng)用也可以通過“明察”引擎進行加速完成。
明略科技正是以此支撐起明略科技業(yè)務(wù)平臺，支撐起其行動系統(tǒng)。具體明略科技業(yè)務(wù)平臺架構(gòu)如下圖所示：
明略科技業(yè)務(wù)平臺架構(gòu)
據(jù)明略科技官方信息顯示，明略科技深度參與國家發(fā)展改革委于2019年批復(fù)的增強制造業(yè)核心競爭力關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)業(yè)化項目（即：軌道交通行業(yè)的國家級示范工程項目）車輛智能運維系統(tǒng)R.I.S.E平臺。
明略科技參與了RISE平臺車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺和核心車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)系統(tǒng)構(gòu)建。前者，主要是將車輛實時的傳感器數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的視頻、圖片數(shù)據(jù)，融入平臺，作為數(shù)據(jù)管理的核心支撐整個車輛智能運維系統(tǒng)；后者主要是通過物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的結(jié)合，使用數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)、行為解析以及實時處理的技術(shù)，實現(xiàn)車輛智能運維分析。
據(jù)悉，通過已經(jīng)落地實施的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，上海申通地鐵原來每天要做的日檢工作，通過信息化手段，實現(xiàn)每8天一檢，大大減輕運維工作量。截至8月底，RISE平臺中的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)已在上海申通地鐵11條線路的部分車型部署上線。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，明略的發(fā)展思路
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，為中國工業(yè)企業(yè)帶來了什么？
目前可見的是，包括國家政策、經(jīng)濟環(huán)境、市場需求、企業(yè)痛點都在朝著利好工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的方向進行。企業(yè)升級轉(zhuǎn)型，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為必然選擇。
“國際上，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化到智能化，相對而言是一個串聯(lián)的進程。在中國，我們不能完全照搬國外的情況，因為中國有很多中小企業(yè)數(shù)字化做得還不夠好。中國企業(yè)應(yīng)該利用中國的后發(fā)優(yōu)勢，按照并聯(lián)的方式，加速智能化進程?！?/p>
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)初期，一百個企業(yè)有一百個不同的發(fā)展思路。明略科技希望通過構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺、AI中臺，通過打通感知、認(rèn)知、行動系統(tǒng)，實現(xiàn)AI閉環(huán)落地，這也是明略科技的HAO智能理論。而在這樣的道路上，既需要不斷有行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)為其數(shù)據(jù)中臺輸血，也需要有AI技術(shù)能力為其AI中臺提供底層技術(shù)能力。
從丁偉慶的介紹中可見，前者，明略科技通過與行業(yè)合作伙伴合作、培養(yǎng)行業(yè)專家，以及跨功能、組織的多元異構(gòu)數(shù)據(jù)共享進行數(shù)據(jù)匯集、治理和共享；后者，明略科技在2018年7月成立了明略科學(xué)院，從事AI基礎(chǔ)技術(shù)能力的研發(fā)工作，為AI中臺持續(xù)供血。
在這樣的技術(shù)體系和產(chǎn)品體系下，明略科技已經(jīng)開始落地工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項目?！懊髀钥萍紝⑦@套產(chǎn)品應(yīng)用到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已有兩年，目前明略科技在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域布局主要聚焦在交通、電力、制造業(yè)三大垂直領(lǐng)域。”
此外，值得注意的是，在8月29日開幕的2019世界人工智能大會上，繼BAT，科大訊飛，商湯后，科技部再次公布國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，明略科技也名列其中。
盡管如此，就當(dāng)下國內(nèi)工業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀而言，要構(gòu)建起工業(yè)領(lǐng)域完整的知識圖譜，要實現(xiàn)丁偉慶口中的以并聯(lián)方式跨過工業(yè)數(shù)字化進程，進入智能化時代，顯然還有很多問題要解決，還有很長的路要走。
