盘点：工业互联网的九大核心技术

第三个关键的技术组件我称为知识工作自动化，这个概念由2013年麦肯锡公司率先提出的。麦肯锡公司预测在未来有十二种颠覆性的技术力量，他们出人意料的将"知识工作的自动化"排在了第二位。在这里知识工作自动化指的是信息处理的自动化，它涉及的范围是非常广泛的，包含常规的互联网信息交互，模式识别、人工智能、机器学习等等最前沿的技术。这种新型的基于信息和知识的工作方式，根据麦肯锡估计，未来会产生非常大的经济价值。预测2025年的时候，将产生的将近六万亿美元的新的经济增加价值，并且创造出相当于超过一个亿的全职雇员的产出能力。

　　在这一领域，特别要提的就是人工智能。因为人工智能现在被很多研究机构和企业所高度关注，认为他是未来真正可以改变人类关键性的技术之一。譬如说人工智能非常重要的参与者IBM公司。他们最有名的实验是，在1997年，他们生产的计算机击败了人类的国际象棋大师。最新的成果是智能性的计算机，他们称为人知智能计算机。这个计算机帮助法律服务公司，向律师事务所进行文本的分析；包括医院进行医疗报告的分析。已经大量替代了人力，所以人工智能发展对将来人的工作提出了一个新的考验，也是一个挑战。

　　但是人工智能的发展是跟算法密切相关，而这个算法又跟大数据技术密切关联。所以仅有大数据没有意义，关键是跟算法有关系。在算法突破方面可以这么讲，在工业方面还处于非常早期的阶段，原因是在传统的工业行业，对算法的采纳是并不先进的。那些有大量的生产的模拟，包括一些智能的处理的算法都是初级的。不管是传统意义上的模拟法，还是现在采用人脑的一些模拟的方法，人工智能的方法，都是属于非常早期的试验阶段。应该讲每一个工业企业在进行算法，就新的算法来更新原有的生产模式，包括对原有的生产和设计进行模拟方面，有大量的空间可以挖掘。

　　算法会驱动芯片技术的进一步发展，特别是模拟人脑工作的芯片。IBM在这一方面也取得关键的突破。在2014年下半年，IBM对外宣布，他们发布了新一代的，成为神经凸出内核的芯片，叫 Truenorth，这个芯片采用54亿个晶体管，来模拟人脑神经功能，而不是传统意义上逻辑计算功能。人工智能的发展和芯片技术的交互式的上升，也为人工智能的未来持续演进提供了非常强劲的技术基础。在这里特别想提示在工业互联网发展期间，每一个工业企业基于算法的革新是最为关键，甚至超过了大数据本身。

　　4、跨企业的标准制定

　　关于工业互联网方面的标准制定，应该讲现在是全球主要工业企业，乃至国家之间竞争的焦点。包括德国在内的这些企业和国家都意识到它的高度重要性。譬如在上世纪的近四十年的时间里，德国每年3.3%的GDP增长中，标准的贡献率占到了0.9%，仅次于资本投入，而且比国内创新和直接购买技术来的更加重要。因此掌握标准话语权是这些国家乃至企业，他们在未来进行战略布局非常关键的一步。在这一方面美国的企业也是走在全球的前列。

　　2014年 4月，以GE、AT&T、思科、IBM、英特尔五家企业为龙头所成立工业互联网联盟，就是在波士顿宣告成立。这个联盟迅速扩大到100多个会员公司，美国的企业在软件，互联网方面具有高度的优势，他们也希望在新的工业联盟这种开放式联盟合作架构下，建立一些新型的实施标准。刚才说GE的软件平台就想成为事实性的工业标准。当然这个领域是激烈的竞争和博弈，国家层面、企业层面都在做着积极的布局，中国的企业一定不能置身事外，一定要介入其中。要对这个标准和技术走向产生足够的影响和话语权作用才行。

　　5、工业互联网的系统安全

　　这个话题极其重要，但是在今天一波一波的热浪当中，大家似乎并没有把它做成一个重大的事件去看、去分析。实际上一系列的安全事件在不断发生。这些年最有名的事件应该是2011年轰动一时的伊朗政府指责美国和以色列编制的木马软件，这个软件通过西门子的核电控制系统SCADA，切入到伊朗核设施当中。这些软件被用来设计攻击管理软件。这种木马病毒被伊朗政府称为数字制造导弹，这些事情或许没有他们讲的这么严重，但是这些事情给我们做了非常重要的安全提示。

　　在工业互联网逐渐兴起之后，真的要在企业包括跨企业之间获得普及，安全问题必须解决。设想一下，如果这个问题不解决，不仅关系重大的这些设备，基础设施，即便像智能家居、智能汽车这样的领域，都会存在巨大的安全隐患和隐私隐患。

要改变这个系统安全的现状，有几个角度。第一是介入设备本质安全。也就是说设备的本身是以工业用途为使用目的的，而不