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                                            工業(yè)一般分為流程工業(yè)和離散工業(yè)。兩者最大的差異在生產的自動化程度、數(shù)據(jù)的可得性和工業(yè)的復雜度，

                                            而最大的共性在于，每一個場景都需求各異，進入任何一個細分領域都需要有足夠深厚的行業(yè)knowhow和

                                           上下游資源整合能力。

                                           智能，可以理解為數(shù)據(jù)化以及建立于此之上的AI。以產線自動化為始，多源異構的工業(yè)數(shù)據(jù)被采集、流轉、

                                          分析并幫助形成決策和控制，端到端的解決方案就形成了當前行業(yè)player的典型畫像。

                               為什么是工業(yè)智能？

                                       藍海

                                       工業(yè)尤其是制造業(yè)的GDP總量遠高于零售、金融、建筑等行業(yè)。而工業(yè)領域每天產生的有效數(shù)據(jù)量其實不亞于

                                       BAT等互聯(lián)網公司，一個大規(guī)模的工廠每天產生的數(shù)據(jù)量甚至能達到幾十億到上百億條。

                                       壁壘

                                      雖然工業(yè)場景每天產生高頻、海量的數(shù)據(jù)，但是大量的原始數(shù)據(jù)本身并沒有直接意義，且有可能產生大規(guī)模時延和

                                      占據(jù)大量帶寬。我們不僅需要在某些場景做實時的監(jiān)控和分析，也需要把更多數(shù)據(jù)采集到云端做更多維和更長期的

                                      經濟 效益 及價值分析，這是云計算的價值。而云計算+邊緣計算，這是比傳統(tǒng)消費互聯(lián)網更細的顆粒度和更復雜的架構，

                                     這也意味著更高的壁壘。

                                     拐點

                                    互聯(lián)網一條邏輯叫做“Copy to China”，“Copy to 工業(yè)”是同樣的道理。大規(guī)模的數(shù)據(jù)應用和平臺架構在金融、電信等

                                    行業(yè)經歷了充分的驗證和演進，加上中國制造2025在政策一側的催化作用，構成了拐點成立的先決條件。

                                    關于發(fā)展路徑，業(yè)內主流認為自動化-（數(shù)據(jù)化）-信息化-智能化是工業(yè)用戶進階的合理順序，并且前一階段是后一階段開始

                                    的必要條件。因此國內工業(yè)智能領域的企業(yè)在很長一段時間內只關注自動化領域的機會，甚至將工業(yè)智能等同為“機器人”

                                    或者“工業(yè)自動化”。從用戶現(xiàn)場的大量實踐來看，這幾個階段存在著顯著的先后順序，但同時交叉滲透，迭代進行。