阿里云工业大脑开放平台的三个发展目标：在三年时间内服务10万工业客户、连接100万台设备和机器、发展1000家合作伙伴。
2018年8月1日，阿里巴巴西溪园区“光明顶”，阿里云发布了一项在工业领域具有里程碑意义的战略举措——将“工业大脑”平台向ISV和合作客户全面开放。
一年时间过去了，阿里云工业大脑开放平台有哪些发展成果取得了哪些进展阿里云数据智能产品事业部总裁曾震宇在阿里云上海峰会上接受笔者采访时透露，阿里云将于2019年9月推出工业大脑2.0版本，目前则已经开放定向邀约测试。曾震宇还重点谈到工业大脑开放平台的三个发展目标：在三年时间内服务10万工业客户、连接100万台设备和机器、发展1000家合作伙伴。
曾震宇指出，工业大脑开放平台是阿里云面向工业领域打造的全开放的PaaS平台。它支持工业机理模型和微服务的插拔式接入，支持第三方*快速生成各类工业智能应用，具有组件化升级能力。并且，工业大脑开放平台持续降低技术门槛，支持工艺专家、产线专家进行知识创作和沉淀，激活企业内部智库，形成良性循环。
从工业大脑到开放平台
2016年起，阿里云开始在协鑫光伏、中策橡胶等制造企业开始探索数据智能的价值。从协鑫光伏电池切片1%良品率提升为起点，阿里云工业大脑案例开始遍布能源、电力、化工、电气设备等行业。
与传统工业互联网企业侧重机理不同的是，阿里云从数据智能的角度切入，帮助企业优化能耗、提升质检效率和良品率、提前预测设备故障等。
但这并不意味着阿里云不注重机理，在曾震宇看来，机理是每个行业数十年甚至上百年沉淀下来的知识，这背后承载着大量的经验和Know-How。阿里云要做的是发挥数据智能的优势——将人工智能和机器学习与运筹优化和机理相结合。
曾震宇坦言，“工业大脑极早的想法，是希望基于工业大数据帮助企业创造一些增量的价值。当时我们并没有成型的产品，只是通过项目的形式做了一些探索。我们和工厂的师傅们摸索着开发一些数据模型，再配置一些工业参数推荐给工厂师傅，通过不断迭代、优化，*终实现了1%良品率的提升，令我们备受鼓舞。”
随着诸如协鑫光伏、天合光能等越来越多制造企业收获到数据智能带来的价值，阿里云越来越理解工业项目的个性化和差异化特点，同时认识到将数据科学与工业机理结合的重要性。
事实上，在众多的工业领域项目中，都有阿里云工程师穿防尘服、下车间、爬锅炉…的身影，其实就是希望将数据科学与工业机理更好的融合。另一方面，阿里云也和很多高校、科研院所、头部企业进行合作，探索面向不同工业行业的机理模型。
随着在工业领域涉足越来越深，对于阿里云来说，一方面，只有交付出相对产品化的平台——工业大脑，才能普惠更多的工业企业；另一方面，要帮助工业企业实现从单点智能到局部智能、甚至全局智能，需要联合更多专业合作伙伴的力量。
这就有了阿里云一年前推出工业大脑开放平台的举措，这也是阿里云涉足工业领域的一次重要战略调整。
在笔者看来，如果说推出工业大脑是作为互联网公司的阿里云在工业领域占据一席之地的开始，那么推出工业大脑开放平台则是阿里云确定其在工业领域长期战略的重要里程碑。
多重能力支撑的开放平台
在产品架构中，阿里云发挥自身技术优势，搭建了包含数据工厂、算法工厂、应用工厂和AI创造间等多重能力，以支撑*上层的工业大脑开放平台。
所谓数据“工厂”，主要为用户提供工业数据架构、数据标准、数据质量、数据应用、数据生命周期管理等多项应用功能。数据工厂提供的数据接入模式包含设备数据实时上传和本地数据文件上传两种方式：设备数据实时上传：支持通过工业以太网、WiFi、移动4G网络等方式采集工业现场的生产数据，支持OPC、Modbus、DDE、ProfiBus等常用的标准工业协议；同时本地数据文件上传：支持多种格式的本地数据上传文件，并且支持上传数据的字段映射等功能。
算法“工厂”则主要面向工业的算法开发、算法交付、算法维护等工程师和工业专家，通过优化算法系统架构提高工程化，让算法开发人员能够集中精力处理算法问题，并提高算法开发效率。在标准规范性上，算法工厂提供了一套算法管理、配置、部署和封装的工程化工具，定义并实现了各平台间数据流转的标准，并规范了各个算法接口，大幅度提高了算法复用能力。算法工厂能够提供算法商店功能，生态合作伙伴工程师可以将自己开发的算法模型上传到算法工厂实现模型上架，形成算法交易与共享，形成开放的算法生态体系。
应用“工厂”简而言之提供场景化的应用模版，实现快速智能化应用的输出。提供应用模版的开发和可视化渲染的工具，打造包括钢铁、水泥、化工、能源、装备等行业的智能应用。
基于三个“工厂”的能力，阿里云依托“AI创作间”发挥其在人工智能领域的优势。AI创作间是一套所见即所得的可视化业务编排工具，用于开放给生态伙伴调用工业算法模型，并进行数据挖掘、建模和预测。通过AI创作间，*可以使用拖拉拽的方式对数据组件、算法组件进行任意组装，从而满足业务场景诉求。AI创作间中沉淀了阿里巴巴的机器学习算法体系和经验，以及算法工厂中的工业机理模型和工业微服务，提供了从数据预处理、机器学习算法、模型评估和预测功能。
曾震宇指出，由多重能力支撑的工业大脑开放平台，有4个方面的核心优势：
首先，阿里云工业大脑开放平台支持工业领域90%以上的设备与协议，无需改造工业设备与生产流程，产线数据即可实时接入工业大脑。
其次，提供数字化的行业知识图谱。目前，阿里云工业大脑集成与开放了3大行业知识图谱、19个业务模型、7个行业数据模型以及20+行业算法模型，并提供持续的升级与演进能力。平台同时提供了算法工厂和知识图谱构建工具，可持续生成与积累数字化的工业知识。
第三，工业大脑开放平台降低了大数据和AI使用门槛，让业务专家、工艺师、老师傅能够轻松使用数据与AI能力，实现人类智慧与工业大脑的完美结合。同时阿里云天池平台20多万数据科学家构建的国内大人才库，为工业大脑注入持续的外脑智慧。
第四，支持云和端一体化应用。在云上提供了海量数据处理能力，为庞大复杂的工业产线提供数据挖掘分析，并实现复杂算法模型训练；训练好的智能服务能够以轻量级模式在本地部署运行。
以数据智能撬动行业生态
阿里云工业大脑开放平台的愿景，是通过输出自身的技术能力与核心算法，为工业企业创造价值，以价值促使工业生产的上下游打破行业壁垒。在这个过程中，需要大量专业的数据采集、数据开发、算法开发、系统集成等合作伙伴一起参与，才能*终实现这一目标。
这也是曾震宇提到3年发展1000家合作伙伴的原因。在阿里云的规划中，将主要发展5种类型的合作伙伴：
数据采集合作伙伴。在工业现场搭建数据上云基础设施，并实施数据采集、数据匹配以及数据上云工作；
数据开发合作伙伴。对已上云的数据进行清洗/整合/分析，构建企业数据模型，为业务应用提供治理后的数据；
算法开发合作伙伴。提供垂直行业算法，上架到工业大脑算法工厂/AI创作间，满足项目实施团队应用需求；系统集成合作伙伴。基于AI创作间训练的算法模型形成人工智能服务，快速完成满足客户需求的SaaS应用；渠道合作伙伴。拓展垂直行业客户，挖掘工业企业的数字化需求，销售阿里云工业大脑产品。
工业大脑开放平台发布一年以来，阿里云已经在主要的工业行业拓展了合作伙伴，譬如在钢铁行业与积微物联的合作，水泥行业与中材邦业的合作，化工行业与亿可能源的合作等等。
曾震宇告诉笔者，阿里云工业大脑向工业领域的ISV和合作伙伴开放之后，合作伙伴可以轻松实现工业数据的采集、分析、挖掘、建模，并且快速构建智能分析应用，以更好地为企业提供定制化和个性化解决方案。未来，客户可以通过数据工厂实现快捷上云，再基于AI创作间训练出工厂的专属智能。
一定程度上，基于云计算、大数据的人工智能技术与传统工业领域属于两个完全不同的领域，人工智能技术要实现在工业领域的落地，需要进行跨领域的深度结合。阿里云面向工业领域推出的工业大脑开放平台，正在加速这一跨领域结合的进程，同时以数据智能撬动着工业领域的行业生态发展。
