原标题：AI助工业互联网抓住“机遇之窗”

　　在过去的每一次工业革命中，制造业都是积极拥抱创新技术的先行者。今天，在工业互联网浪潮中，制造业再次成为最积极探索和实践创新技术落地应用的先锋行业。两化融合服务联盟与联合发布的《解耦工业互联，赋能转型升级——工业互联网人工智能应用白皮书》认为，在诸多新兴技术中，人工智能将成为制造业发展的新动力，推进人工智能与工业制造业业务场景的融合，有利于加速工业互联网创新的落地应用。

　　人工智能将成为工业互联网“最强大脑”

　　在工业互联网推进过程中，应用深度和广度不足成为现实的难题。对于企业而言，数字化转型意味着从企业战略、企业文化、技术选型、人员技能到业务运营模式的全面革新，因此对于制造业企业，特别是中小企业来说，仍面临着很多顾虑和困难。从技术角度来看，人工智能或能成为企业打消上述疑虑的重要手段。

　　咨询机构预测，到2035年，人工智能技术的应用，将为全球制造业带来高达3.7万亿美元的增长。将人工智能与制造业融合，需要通过解耦业务场景、获取和处理数据、构建机器学习和人工智能模型、重塑业务场景四个步骤，来实现企业业务需求和技术能力的相互结合。在这个进程中，制造业企业与人工智能技术提供商及解决方案合作伙伴之间的相互理解与合作，将发挥极其重要的作用。

　　人工智能将成为工业互联网的“最强大脑”。人工智能在很大程度上可以学习和模拟人的思维模式，并利用计算设备并发能力、扩展能力和统筹能力，帮助企业在目前许多业务目标的达成过程中实现协同的同时提升各项指标。上述报告认为，基于人工智能的工业互联网技术路线有四个步骤：业务场景解耦、数据获取及处理、建模、业务场景实现及耦合。具体而言，第一步是根据需求定义人工智能的业务场景目标，从而确定适用的人工智能技术以及所需的数据。第二步是提取、处理数据，包括数据质量、标准、采集、清洗、管理等方面。第三步是在获得可用数据的基础上，构建机器学习或深度学习模型，再进行训练及调优。模型训练完成后，最后一步是在实际应用环节中部署AI应用，并开放API，与其他场景进行耦合。

　　数据是人工智能应用的基础，也是工业互联网的基础。只有在数据充分流动的前提下，工业互联网人工智能应用才可能产生业务价值。目前，数据流动的基础技术包括OPCUA等标准、TSN网络、工业现场网络连接、工业设备消息传输机制、工业设备的注册和身份管理等，技术的快速发展为OT与IT融合构筑了桥梁。

　　五大场景构筑中国工业互联网“机遇之窗”

　　针对现阶段制造业企业对于工业互联网、人工智能技术创新的共性需求，针对设备或产品管理、质量管理、能源管理、安全管理、供应链管理五大典型应用场景将成为中国工业互联网的“机遇之窗”。

　　设备或产品管理是工业互联网人工智能应用范围最广的场景。人工智能对联网设备运行信息的高级分析，对产品全生命周期的理解、管理、诊断和维护，将为企业带来更科学和更高效的决策。人工智能在这一领域的应用主要包括：状态监测与报警、故障诊断、预测性维护、产品即服务等。例如，协和新能源搭建起了Power

　　新能源设备管理平台，其预防性维护将能源设备的可利用率提高了1%~5%，并大幅降低了检修的时间和人力成本。