今年被稱為工業大數據元年，之所以這么說，一方面工業4.0、智能制造等概念的興起，工業大數據正在進行重新鏈接。另一方面，大數據技術日益成熟，并不斷向工業領域滲透。作為制造業與互聯網高度融合的重要技術的組成部分，大數據正在受到政府的高度重視。去年6月份，國務院正式出臺了關于深化制造業與互聯網融合發展的指導意見，其中就明確了在制造業領域推進工業云和工業大數據的運用。隨后，2017年1月份，工信部印發了大數據產業發展規劃，工業大數據也成為工信部工作的重要內容，也是促進經濟轉型和創新發展的主推工作。到今年2月份，工業大數據白皮書正式發布，它的目標就在于明確工業大數據的相關技術應用和發展路線，從數據架構、平臺架構和技術架構等方面勾畫出了工業大數據的整體輪廓。

在近期舉辦的“中國工業大數據大會·錢塘峰會”上，中國科學院院士、西安交通大學教授徐宗本表示：“首先我不認為大數據對近一兩年GDP的貢獻有那么大，但肯定的說對于三年、五年之后的GDP貢獻巨大。換句話說，只有沉得下心，愿意扎扎實實打好基礎的政府和企業，才能從大數據技術上獲益。其次，大數據技術并不是已經成熟的技術，而是一個正在從應用中逐漸走向成熟的技術，且目前的挑戰多于成熟。”

大數據是實現“兩化”的基本標配


眾所周知，數據就是資料的數字化，而資料是生產過程、管理過程，乃至經濟、社會、生活過程的記憶，這些記憶可能表現為一個文件，一段演講，一段文字等。資料不放在計算機上，就不叫數據。而標準的說法，數據是指以以編碼形式存在的信息載體。因而數據一定要放在機器上，要有空間，但這都是非常皮毛的認識。在徐宗本看來，真正的大數據是指大而復雜的資料集，這些復雜性包括了海量性、時變性、異構性、分布性等。

隨著信息獲取的發展，從量變到質變，量變就是數據的增加，質變就是隨著規模的增加，到某一時刻，人們可以只通過一些局部的數據就能夠知道它背后的故事。而這個量就叫數據的臨界量。凡是對一些問題積攢的數據量超過這個量，就叫大數據，反之則不叫大數據。

為此徐宗本表示：“講大數據是兩件事，第一大和小是相對概念，不要認為什么都是大數據；第二相對的特定問題而言，不同的決策問題要求的數據不一樣。大數據可以做很多事，但也不是能做所有事。現在都說大數據是基本的生產資料，大數據是基本的生產力，因此大數據是經濟社會的基本生產資源。”

隨著新技術的發展，如云計算、物聯網、互聯網、人工智能、移動互聯網等，這些技術都是信息技術的一個層面，其中任何一個都不可能包打天下。真正產生效益和作用的是所有技術的綜合運用。

綜合來看，互聯網和云計算是基礎設施。物聯網講的是交互方式，人工智能講的是應用模式，大數據則講的是信息技術，是人和人、人和機器、機器和機器交互的內容特征。從這個意義上講，大數據是最底層的信息技術，“任何工業要實現“兩化”，任何政府要實現科學決策，大數據是基本標配。“

大數據從數據采集到數據分析到管理方式變革，如何在實際應用中去指導實踐，徐宗本給出五條建議：

第一，明確目標是前提。這是在推動大數據產業中最為重要的前提。每個地區、政府、企業要解決的問題不一樣，必須要真正解決問題，大數據才有用。

第二，擁有數據是基礎。大數據產業是以現代技術設施為基礎，以數據為生產要素，以數據的價值挖掘為創新活動的產業。因而沒有數據談不上大數據產業。

第三，計算平臺是支撐。沒有一定的計算架構和計算平臺，就沒辦法實現計算。它是支撐作用，但做企業不必過分強化，也不必過分低估。

第四，分析技術是核心。在整個大數據的鏈條中，有些鏈條做得過分粗壯，有的鏈條過分纖弱，會導致產業鏈布局不均衡，產生新的產能過剩。

第五，產生效益是根本。

既然大數據可以帶來超凡價值，那它背后的原理是什么？在這個大潮中為思維帶來怎樣的改變呢？

首先是量變到質變的原理。大數據之所以有用，是因為數據積攢到了可以質變，通過數據就可以知道背后的故事。

其次是分析價值原理。如果存儲不分析，無疑是只買米不做飯，產生不了GDP，所以要靠分析，要靠挖掘。

最后跨界關聯原理。舉例來說，假設一個火鍋店老板想提高營業額，他當然會收集一年當中的采購量資料、現金流資料等等，這些是企業內部數據。但如果能采集到這個火鍋店周圍的人口分布數據，以及這個地區天氣預報的精細數據，對火鍋店的營業而言就是極為重要的。這就是所謂的跨界關聯原理。

在這個過程中有很多觀念和思維就要隨之要改變。首先數據是資產；其次用戶是資源，到了大數據時代，產業模式變了，用戶是生產資源，要提供個性化的服務；再次服務即感知，例如滴滴、快車的服務模式；最后公共服務免費加高價值服務盈利也是基本的盈利模式。

同時徐宗本說：“雖然大數據突飛猛進，能夠用來解決相當多的問題，但千萬不要以為大數據技術已經成熟。大數據面臨的挑戰很多，但最基本的挑戰是分析基礎被破壞、計算技術待革新、真偽判定需要重建、對新技術的盲目所引起的盲從。

智能制造大數據的機遇與挑戰


“制造大數據非常重要，繼互聯網之后，真正能夠對企業產生重大影響的是大數據，而且不要和其他技術隔離開。隨著人工智能潮的到來，在可見時間內，真正能夠稱得上人工智能、真正發揮作用的就是數據智能，即大數據。”

大數據能服務于企業轉型升級。對工業企業來說，

轉型就是轉變過去以產品為中心，以產品組織設計、制造、銷售管理的過程，變身到以服務為中心、以定制化為中心的模式上來。

在徐宗本看來，從過去的老三基——材料、工藝、零部件，到現在的新三基——大數據、傳感器和零部件，數據極其復雜，來源于設計、制造、運行和服務等，需要仔細分析每一步的數據。在這些過程中，離散型和連續型并存，數值型和非數值類型并存，結構化和非結構化并存。大數據必須關注完整屬性，必須關注產品的全生命周期特性，必須關注全方位連接，關注制造系統融合等。認知知識數據，全鏈條數據，如物理模型的結合，都將是這方面技術的難點。

大數據是新一代信息技術的基礎性技術，工業大數據更是潛力巨大，徐宗本認為，一定要解決好定位問題、規劃問題、切入點問題、標準問題、開發共享問題等。“互聯互通是基礎，定制化服務是中心，懂數據會分析是關鍵。”