|华能原CIO朱卫列：“工业互联网”概念中存在五大认知误区( 三 )
很多很多企业受互联网的影响 ， 他们都提出工业互联网就是“重平台、轻应用” ， 或者是“重平台、微应用” ， 目前这样的一个提法在我们的工业互联网领域大量的被提及 。 这种提及就涉及到还有一些提法也衍生出来 ， 就是什么把工业APP上云 ， 包括主流机构也都是这么提的 。 但是这恰恰就是没有深入到工业里头去 。
这种重平台、轻应用 ， 早期像阿里这些企业 ， 肯定是 ， 因为它的应用是很轻的 ， 都是拿手机轻轻的点几下 ， 就能开发一两个应用 ， 但是在工业领域确实不是这样轻的一个应用 。 工业领域你要做智能的分析 ， 手机点几下是不能完成这项工作的 。 所以很重的一条 ， 就是重应用 ， 而不是轻应用 。 这样相比起来 ， 如果我们在应用里头放上人工智能的技术 ， 把人工智能技术很好的和工业相结合 ， 这个技术就远比我们做一些平台的技术难度要大得多 。
另外工业应用也是非常非常多的 ， 因为每一个工业设备都可以做很多的应用 ， 这个市场非常之大 ， 相比来说我们这个平台就没有那么大的作用 。
我们发现周边很多的企业过去一直在建工业互联网平台 ， 建完平台以后 ， 没有应用 ， 反而没有实质性的工业互联网的价值 。 由于这样的一个误导 ， 产生我们在工业互联网里头雷声大、雨点小 ， 因为你没有解决企业里头实际的问题 。
第四 ， 我们做平台的时候 ， 我们也发现很多的企业 ， 一上来就选择hadoop等等的大数据平台 。 最近一张大数据架构图又被登到出来 ， 这个图实际上是好几年以前的 ， 最近朋友圈又继续发这张图 ， 也会产生一些误导 。 我们一些企业 ， 其实根本用不着hadoop的 ， 他们也采购这样的一个结构 。 当然了 ， 这一些做法也会影响到我们整个工业互联网的建设 。
第五 ， 工业互联网现在提到的 ， 包括很多企业 ， 一起去申请国家项目 ， 都是申请工业互联网平台 ， 以为互联网平台就可以解决很多的问题 。 但实际上工业互联网应该是一个分布式架构 ， 分布架构 ， 实际上是平台和平台、应用之间 ， 都会架起一个桥梁 ， 就是互联互通 ， 在我们的节点上 ， 每一个节点都有边缘计算和智能的应用 ， 智能应用产生一些数据以后 ， 给更大的系统做更多的应用 。 这样的一个应用 ， 就是一个星云架构的一个方式 。
所以在我们强调工业互联网的时候 ， 对于平台大家应该有一个很重要的认识 ， 它是一个局部的概念 。 也很可能在一个企业里头有一个平台 ， 或者是有N个平台 ， 然后再互联 。 企业和企业之间的平台 ， 又产生新的互联 。 这才是工业互联网 。 因为你要仅仅做一个企业里头的工业互联网平台 ， 那个东西 ， 它不可能称为整个工业互联网的平台 ， 它是一个企业内网的系统而已 。
第三个大问题 ，工业互联网 和工业 智能化技术突破点在哪里？未来发展方向是什么？
我们看到的工业互联网 ， 迄今很多的工业级应用主要停留在图像识别和语音识别上 ， 就是把我们2C的很多应用 ， 图像识别的一些东西用到工业里来 ， 如识别输变线铁塔上的鸟窝、螺栓松动、掉落；锅炉的管壁机器人 ， 利用图像识别去识别锅炉管壁的锈蚀 ， 甚至是漏洞；裂纹纺织车间里 ， 利用图像识别发现布匹的瑕疵等等 。 这个应用确实是用到了人工智能的技术 ， 这些应用有一定作用 ， 但针对整个工业来说 ， 这样的应用实在是贡献太小 ， 而无关痛痒 。
如果我们把人工智能都发展在表面的应用上 ， 不去 探索、研究 深层次的计算和应用 ， 我们对工业的智能化 ，将失去历史机遇 。
从工业数据的角度看 ， 我们不能把将我们眼睛仅仅盯住图像数据、语音数据方面 ， 更不应该仅仅把大家普遍掌握的图像识别、语音识别应用于工业 ， 而应着眼其他工业数据 ， 并努力开拓新的人工智能技术 。
实际上我们在许多工业企业中 ， 我们有很多的实时数据 ， 我们工业设备产生的数据 ， 称为实时数据 ， 它是按秒级 ， 或者是毫秒级产生的 。
