高新民:数据是平台体系的核心

时间:2018-10-24  浏览量:86

“网络体系是基础,平台体系是核心,安全体系是保障,数据是核心的核心。”在2018中国(绍兴)工业互联网创新发展论坛上,国家信息化专家咨询委员会委员、中国互联网协会副理事长高新民表示,平台不仅仅是在网络基础上的连接,也不仅仅是分析功能或者是上云的功能,其核心是汇聚数据、分析数据、应用数据,如何发挥数据驱动整个制造业智能化的功能。

在演讲的开始,高新民便向与会嘉宾阐述了这样的现代工业发展观——“利用三个空间,开发三种资源”,即利用物理空间、社会空间、网络空间,开发物质资源、人力资源和数据资源。“这种发展观的核心是融合,因为三种空间、三种资源是有区别又有关联的。谁能够融合得好,谁就能上一个台阶。”高新民表示。

为了解释相互“融合”的概念,高新民继而举例说,德国工业4.0体系里不会片面地强调人工智能替代人,更多强调的是人机协同,在体系架构里人依然是中心、主体和本质。

在具体的体系架构方面,高新民演讲中提到了网络体系、平台体系和安全体系,“网络体系是基础,平台体系是核心,安全体系是保障。其中网络体系有三个,第一个是网络本身,这是互联的问题,第二个是标识体系,不仅需要标识而且要把标识解析,第三个是互联。平台体系则一个是资源配置中心,是全要素连接枢纽,是连接,能够汇聚起来。安全体系就是从设备一直到应用全体系的安全保障体系”。

对于这三大体系,高新民认为概括的更多是离散型制造业,“对流程型制造业理解有点欠缺”,对于流程型制造业高新民认为应该从四个方面来概括,第一是智能化生产,企业内部的智能车间,智能工厂互联互通,第二是网络化协同,企业之间的合作加工,第三是用户的个性化定制,第四是服务化延伸,企业卖出产品之后,还为产品附加功能或者跟踪,实现在互联网之下提供服务,实现增值。

不过,对于目前的三大体系而言,高新民认为平台的作用尤为重要,“是核心”。平台能够在数据的指挥下,连接制造资源并对其进行配置,基于大数据,能够拥有人工智能的分析功能。他继而强调:“数据是核心的核心,海量数据的汇聚以及建模分析在平台内十分重要,这里面包括工业制造软件化、模块化。如果不聚焦数据的汇聚,不解决数据的汇聚,具备分析功能和应用功能的话,平台能力会大大下降。”

“但是,平台上的数据很难汇聚,这是个大问题。”高新民在演讲中表示,“据我了解,现在做得比较好的平台,连接的设备有几十万个。但是数据汇聚遇到很大的困难。”

一般而言,工业数据都在业务流程产生。生产的输出数据一般在附加流程里面,在生产的结尾后就会剥离出来,成为数据的一种产品,而且作为内部应用,优化并改进自己的流程。

业务流程所产生的海量数据如何汇集?高新民首先讲到了如何理解数据循环增值,“数据能不能用起来是关键,是不是有用是关键。数据在业务流程产生,如果企业的信息化做得比较好,会将这些数据整合起来放在一个平台,或者第三方平台也能够整合不同企业数据,最后变成平台的数据,这样数据本身变为一种产品和服务”。

从业务流程产生的数据,通过网络传输连接起来,“通过标识,能够汇聚起来,通过建模能够达到分析的功能,最终形成数字产品,这是数据的循环增值。”高新民在演讲中表示。同时他也坦言,数据的循环增值中需要有三个前提,一是具体场景,二是安全可控,三是实时跟进。

“数据的汇集问题,挑战在哪里?现在问题是不同机构和不同标准的数据汇聚困难。”高新民表示,主要挑战在于异地、异构、异主的数据流转和汇聚存在不同的问题。

什么是三异?据高新民介绍,异构就是软硬件、数据格式、数据定义标准等差异,异地则是从空间角度看,数据多数分布在不同的地区,异主则是数据属于不同的管理机构、不同的责任主体、不同的利益主体。

对于三异数据汇聚和流转的困难,高新民表示要客观承认,数据三异的特点是“常态”,“互联网下一步发展是面向以数据为中心三异系统互联互通或者互操作”。

演讲的最后,高新民强调,工业大数据要实现价值链,关键要形成一个生态,这是一个基于规则的开放生态,“这个生态就是要不同角色,特别是政府的推进,要抓住不同的角色、不同的作用,包括数据提供者、数据的使用者以及服务商”。