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美国GE公司是工业互联网的积极倡导者。该公司为此所付出的努力主要包括两个方面：一是领导了工业互联网的产业联盟(IIC)，二是与网络技术巨头思科公司合作研究开发了Predix工业互联网软件平台。GE和思科的目的是要把这种平台作为事实上的工业标准，将众多的工业企业的生产过程尤其是智能制造的生产体系都融入到工业互联网中来，从中可获得巨大的收益。为此，GE的CEO在Minds+Machines大会上的开场白中直言：昨晚入睡前你还是一个工业企业，今天一觉醒来却成了软件和数据分析的公司，这就是现实中发生的巨变。在GE看来，Predix有机会成为工业互联网的操作系统标准，而且能大幅度地降低企业采用工业互联网应用的门槛。但是，我们也注意到，也有不少专家认为，Predix目前还仅仅是一套工业互联网应用的开发工具，它能够帮助企业把设备上的数据上传到云端，而真正有可能为这些数据提供分析能力的是GE的APM(企业资产性能管理系统)。那么，APM是否已经具有了适合所有企业生产体系的数据分析的能力，这一点显然是有存疑的。另一方面，Predix作为工业互联网的应用开发平台，并没有赋予相应的智能制造控制层的应用软件的开发功能，工业互联网有可能不得不分处于两个独立的世界：一个是云上的数据分析层，一个是云下的智能控制层，其间存在着巨大的技术鸿沟。

能否填补这样的鸿沟，已成为这场由工业互联网带来的第三次工业革命能否取得成功的重要标志。我们认为，工业互联网很重要，它是智能制造的重要条件之一，因此它必须能够通达云上和云下的所有地方，也必须能渗透到智能制造系统的每一个控制环节。福建中海创集团研究开发的“工业自动化通用技术平台IAP” 这方面已经取得了重要突破。研究者试图从Predix最薄弱的控制端应用开发切入，希望IAP的技术能朝着既是一种面向异构环境的智能控制软件开发平台，又是向着工业互联网应用软件的操作系统方向发展，成为又一种工业互联网的软件开发平台。目前，IAP提供了一套标准的智能控制算法的模块化组态工具和一种能适应于不同计算机操作系统的控制算法执行中间件——数据引擎，它一方面解决了异构控制系统的技术统一问题，为智能制造的应用软件开发提供了有利的条件，另一方面也解决了基于互联网环境的应用开发问题，为企业工业互联网的构建提供了重要的技术基础。具体来说，采用IAP控制平台，生产企业可以利用组态模块进行智能制造系统的应用设计，并通过互联网在不受时间和空间限制的前提下将应用组态下载到相应的控制器中。所有智能制造系统中的控制器组态模块的实时信息也可以通过互联网被实时地传送到其它控制器或系统中，包括资产的性能管理系统。

工业互联网技术创新

在探索工业互联网及其在智能制造生产体系中的应用方面，工业社会目前仍然要直面巨大的技术挑战。例如，我们应该如何进一步提升大量数据的处理和管理能力，如何将基于这些海量数据的分析转化为有效的服务提供给客户，又如何将物理世界和软件世界更好地融合在一起。总之，要在工业界全面采用工业互联网技术，形成有利于智能制造生产体系发展的生态环境，我们还必须付出更多的努力，尤其是要做好以下几个方面的研究工作：

深度学习技术的探索。智能制造在很大程度上需要借助人工智能的技术，而深度学习是受到科学界高度关注的一种人工智能方法，因此对深度学习的研究应该被列为智能制造的重要子课题。深度学习与工业互联网的关系主要体现在提供给学习机制的数据未来可能都得来自智能制造生产体系的各个方面，而且需要学习的样本数据随着学习能力要求的提高而不断扩大。为此，工业互联网的技术发展，必须适应未来人工智能、深度学习、先进控制等复杂系统管理和计算的要求，为智能制造提供更好的服务。

原标题：面向智能制造的工业互联网技术创新

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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