數字產業化和產業數字化之間的深度融合，正推動數字革命向著更深層次、更全方位發展，而工業作為國民經濟的主導使得工業大數據的創新發展成為中國工業轉型面臨的重大課題。

工業大數據是落地重要方向

新冠肺炎疫情引發了產業供應鏈的亂流， 同時也給各行各業帶來一場數字化轉型潮流。一段時間以來， 大數據領域的相關應用成為熱度居高不下的話題。致力于提供大數據技術和解決方案的企業隨之迎來強勁風口。

成都數之聯科技有限公司是國內創新的數據價值發現專家，以賦能行業數智化轉型升級為使命，向客戶輸出以數據治理、數據分析、數據挖掘為一體的強大核心技術能力，服務政府、工業、軍事三大行業，形成咨詢規劃、行業解決方案、產品及服務三大能力，助力客戶實現生產運營優化、產品服務創新、業態模式重構，快速完成數智化轉型發展，贏得市場先機。作為一家同時貼近技術與實踐的企業，創辦于2012年的數之聯經過9年摸索和沉淀，對行業發展態勢有著深入的思考和判斷。

談到大數據行業未來的發展方向， 數之聯科技有限公司董事長傅彥認為，“當前大數據技術體系已經趨于成熟， 所以未來大數據相關技術將更多地注重落地， 在諸多傳統行業實現落地應用，與業務深度結合，發掘數據價值。”

傅彥指出， 在工業大數據領域中國具有很大優勢，“ 從 80 年代到 2010 年， 很多產業制造從歐美日韓轉移到大陸， 國內涌現了一批廠商，比如面板行業的京東方、天馬等，在大環境上就有了不錯的制造基礎。” 她強調，“ 作為制造大國，國家在‘十四五’規劃中不斷提及發展工業互聯網、構建工業大數據體系等， 這些將成為大數據推廣落地的重要方向。”

通過發展工業大數據技術， 企業可以從客戶需求到研發、設計、制造、采購、銷售、倉儲、發貨和售后服務等各個環節挖掘有價值信息， 幫助提高生產水平、供應鏈效率和客戶滿意度。對國家而言將推動工業制造水平登上新的臺階， 搶占新一輪產業競爭制高點。

5G與AI帶來大不同

在工業大數據的下一步發展中， 傅彥格外強調了 5G 和人工智能技術帶來的新機遇。“5G真的不一樣。”傅彥感慨，“對于工業來說，5G 反應速度更快了， 可以做到更快速的數據采集，進而實現海量數據邊采集、邊計算、邊控制。以前分析在秒級，現在可以達到毫秒級， 能有效支持工業控制等應用場景的快速反應需求。從場景而言，以前數據大都只在工廠產線做分析， 現在數據可以關聯到各個生產設備的全生命周期，讓設備產能發揮到極致。”

2月 23 日，工信部副部長劉烈宏在上海召開的 2021 年世界移動大會（MWC） 上表示， 截至當天，中國對 5G 網絡建設的累計投資規模已經超過 2600 億元，國內建成開通近 72 萬個 5G 基站，約占全球 7 成。

2月 1 日， 在國新辦舉行的工業和信息化發展情況發布會上， 工信部部長肖亞慶表示， 5G 單價降 到 4.4 元 /GB， 近兩年內已下降46%， 未來還會進一步下降。覆蓋范圍的普及和技術使用成本的降低無疑將為工業大數據發展帶來重大利好。

“另外，工業大數據和人工智能分不開。” 傅彥介紹，“這主要涉及面向制造全過程的大數據感知、采集與建模，以云存儲為核心的大數據高效低成本存儲， 基于人工智能的大數據融合與挖掘分析，以及面向協同制造應用的大數據可視化與優化評估等關鍵技術。”

傅彥判斷，隨著數據收集的增加，將會有越來越多基于大數據和人工智能的產品創新設計、智能工廠的產能調度與產線優化、供應鏈分析及優化、故障診斷與預測等方案現

警惕將工業大數據“妖魔化”

雖然從政策和應用來看， 工業大數據擁有無限前景， 但一個樸素的真相卻是 ：工業大數據并不能解決工業部門面臨的所有難題。“ 一個技術還沒流行時， 大家對此都持觀望態度。一旦開始流行， 就陷入不合理預期， 希望技術能百分百提高效益。當實際結果與預期差別有點大時，企業熱情就降低了。傅彥總結了將技術“妖魔化”的負面影響。

對于技術本身而言，遇到瓶頸總是難免的。同時， 對于一些工廠來說， 其生產模式和管理方式也時常會因為與技術“相性不合”而引發問題。被過度宣傳的工業大數據遭遇到這些情況， 無疑會給人們的信心和技術的發展環境帶來嚴重挫傷。

在傅彥看來，大數據并不是目的，而是看待問題的一種途徑和解決問題的一種手段。“ 通過分析數據可以預測需求， 預測制造不可見問題的風險以及解決和避免問題的方案。利用數據去整合產業鏈和價值鏈，這才是大數據核心目的。”

同時，對于工業技術發展將完全替代人的觀點，傅彥也有自己的看法，“我個人認為實現完全的智能化太過理想， 這里面要求每一項因素都被識別，越是復雜的領域‘如半導體’就越難實現，完全替代人不太可能。”

國產工業軟件破局“卡脖

談到“卡脖子”，不少人首先會想到美國針對華為的芯片禁令。但事實上，核心工業軟件和核心算法也在“卡脖子”清單之上。

大型工業軟件是實現制造業運行優化和全流程整合的核心， 是高端裝備制造中產品設計、數據集成、生產加工和質量管控不可或缺的工具和基礎。傅彥介紹，在國際上，“發達國家將掌握先進大型工業軟件的核心技術視為持續掌控全球工業產業布局主導權的必要條件， 可以說沒有大型工業軟件，就沒有先進制造業。”

然而當前的狀況不容樂觀。以圖像缺陷檢測軟件為例，國外廠商市場占有率達到 60% 以上 ；在大數據分析軟件方面， 國際上 4 家龍頭企業更是壟斷了近 80% 的市場。

針對這一形勢， 國家先后發布多項政策進行引導。2017 年， 國務院發布《關于深化“ 互聯網 + 先進制造業” 發展工業互聯網的指導意見》， 提出開發工業大數據分析應用軟件。2018 年，工信部印發《工業互聯網 APP 培育工程實施方案（2018-2020 年）》， 明確指出在未來三年將通過政策保障、資金支持培育出 30 萬款工業 App，構建工業 App 標準體系。

數之聯也在工業軟件的國產替代方面邁出了探索步伐。據傅彥介紹， 目前數之聯正在圖像缺陷檢測、良率管理、虛擬量測上發力，未來還會在圖像缺陷檢測的硬件制造上突破和補齊， 形成軟硬一體和國際大廠正向對標， 全力做好國產替代。

傅彥 數之聯董事長

研究方向

長期從事模式識別、大數據與數據挖掘應用、復雜網絡、云計算及信息安全等交叉領域的研究，并將數據挖掘理論應用到其他行業領域和計算機領域中，特別是將數據挖掘技術應用到大數據挖掘與分析、信息推薦、復雜網絡分析、信息智能過濾及信息安全領域中。

成果業績

曾入選四川省學術技術帶頭人，獲四川省科技進步一 等獎兩項，中國計算機學會自然科學二等獎，取得專利和軟著25項，當選2018四川十大經濟影響力人物。

在PLoS ONE和ICDM等國際著名期刊和會議發表70多篇論文，其中被SCI和EI收錄論文50多篇。

經歷簡介

1982年 畢業于四川大學數學系獲學士學位 電子科技大學助教

1988年 獲電子科技大學計算機軟件專業碩士學位 電子科技大學講師

1998年 電子科技大學副教授

2004年 電子科技大學教授

2006年 電子科技大學博士生導師

2012年 創立成都數之聯科技有限公司，任董事長