浅谈数据在第四次工业革命中的地位

2012年美国通用电气提出工业互联网的概念，随后美国五家科技领头企业联手组建工业互联网联盟，众多科技企业纷纷加入此联盟。
2013年制造业大国德国为了不落美国下风提出了“工业4.0”战略。
2015年我国提出“工业2025”国家大战略，并且将德国当做学习合作对象。

德国版的“工业4.0”以及美国版的“工业互联网”也被称作是第四次工业革命，虽然德国和美国的提法不一样起步方向不一样但是殊途同归，都是要建立一个万物互联(人、机、物、系统)的智能系统，在这个系统中无时无刻不在产生数据、收集数据、分析数据，数据就是这个系统的血液。

我对数据的认知——数据即事物的运动变化状态

网络上对于数据的看法多如牛毛，有从专业角度去看的，还有从日常生活的角度去看的等等。。。这里笔者只谈谈自己的看法。
老子说“无名万物之始，有名万物之母”，世界上本无数据，数据是人类为了解客观世界造出来的。从宇宙诞生那一刻起万事万物就没有停止过运动和变化，人就像抓不住时间一样，也抓不住某一刻的运动和变化，而要想了解客观世界人类就必须想方设法了解运动和变化，所以就必须学会记录和描叙运动变化通过记录去研究事物本质，于是数据产生了。所以数据即运动变化。往往大多数事物的运动变化都是有规律可循的，只要我们能够掌握其运动变化的数据通过数据建模我们就能掌握其运动规律及运动状态。比如开普勒通过观察行星绕太阳旋转的轨道数据提出了开普勒三大定律。

第四次工业革命的基石是数据

德国工业4.0

德国工业4.0可以总结为1个网络4大主题3项集成8项计划

八项计划：

• 标准化与参考架构
  要打造一个万物互联的复杂系统毫无疑问首先就得精心标准化，比如接口标准、传输标准、信号解码标准等，只有这样才能简化一个复杂的系统的设计与搭建，就好比USB接口的标准就是美国制定的全世界所有企业都遵守，从这里就可以看出德国先在第四次工业革命中抢得先机，想成为智能制造的供应商。
• 管理复杂系统
  一个复杂的系统的搭建运维当然也需要一个管理的工具来帮助人工管理
• 工业带宽基础
  我们国家这点似乎有点优势因为有5G能保证信号传输稳定、迅速、实时
• 安全和保障
  互联网时代如果系统被黑客攻击恐怕CPS会乱套，需要在攻防下面下功夫
• 工作的组织和结构设计
  上层建筑要符合下层基础
• 培训与再教育
  如果企业智能化很多员工已不能胜任当下的工作需要进行专门培训
• 监督框架
  what?本人现在还不理解，监督产品？生产？员工？还是企业底层应用正常运行？
• 资源利用效率

三项集成：

• 纵向集成：企业内部数据流全部打通集成
• 横向集成：数据流跨界整合
• 端到端集成：供应商到企业、企业到消费者

四大主题：

• 智能生产：产品智能化，比如生产的某项设备嵌入传感器、存储
  器、处理器、信号发射器，能够对产品进行定位、跟踪
  、追溯，能够实时了解设备运行当下性能状态。
• 智能工厂：不是简单的自动化、无人化的工厂，工厂遍布传感器，
  工厂中的机器具有推理和分析能力，机器无时无刻不在
  分析数据自动做出合理决策，由机器管理机器
• 智能物流
• 智能服务：以前的企业的模式是B2C，商家批量生产某种产品之后
  卖给客户，未来将是C2B，消费者能够参与设计产品，
  参与产品的整个生产流程，实现真正的私人订制，充分
  满足客户需求，想象一下消费者能够通过客户端自己网上通过厂家给与的模块像搭积木一样设计自己想要的商品，然后工厂自动建模将模型数据分配给智能工厂自动化生产。

一个网络：信息物理系统(CPS)网络

最顶层的系统，集成了所有模块系统，也就是系统的系统

要完成以上波澜壮阔的复杂系统笔者认为首先必须从纵向集成开始，打通企业内部全产业链的数据，业务流程数据化、产品生产数据化、供应商数据化、消费者数据化，保证数据流有效、实时，而后才能谈智能化。企业纵向集成相当于就是建立一个工业局域网，局域网建立好才能跨界整合成广域网然后形成工业互联网。

什么是工业智能化？

智能化这三个字极度抽象涵盖面很广，大致意思就是通过科技手段使企业能够更加合理、有效的分配资源生产产品，达到降本、增效、体质、环保的效果，这就好比一台电动机除了将电能转化成动能还有一部分是转化成热能浪费掉了，现在要通过技术手段将浪费的热能减少，提升动能的转化。要达到这一步需要对整个企业的运行状态有精准的把握，这毫无疑问就需要大量的数据。

数据对AI的重要性

1956年达特茅斯会议提出了人工智能的概念，那么什么是人工智能？笔者的看法是将人的能力赋予给机器，让机器代替我们从事某项工作，也就是人类智能的物化，虽然当前的算法模型层出不穷，但是主流的算法模型大都是以数据为中心，在数据中进行学习，以至于机器学习界有这么一句话“数据决定了模型的上界，模型的选择只是为了更好的逼近这个上界”，也就是说现在的AI发展处于一个瓶颈期，没有数据AI就发挥不出威力。

总结：

第四次工业革命方法上是结合现有技术(如云计算、大数据、AI、物联网、VR等等)实现智能制造，本质上是通过数据掌控事物运动变化规律，使得工业生产更加合理高效，是一场生产力与生产关系的深刻变革。