工业领域技术发展趋势

未来推动工业智能化的发展，主要体现到如下三个核心技术：第一，联接。各行各业存在很多种联接，面向未来，行业对连接的诉求是增多，而不是减少，联接的对象种类更多。除了机器、装备、传感、人之外，还有更多的像工艺材料都需要连上来，数量也非常庞大。联接的协议也是越来越多，各行各业的协议都是千差万别。再就是联接性能的要求越来越高，不像人的联接。人对联接感受是比较低的，但是对于机器来说，它要求时延更低，可靠性、确定性、安全性要求更高。大部分企业对于联接专业性是不具备的，面向行业联接更多的是要求网络能力、易用，更好的是简单的维护就能实现网络的自动驾驶。面对这种诉求，我们发现联接未来几乎有四种形式。一是New IP，从协议层和未来统一；二是5G，现在我们已经开始推；三是F5G，面向光的；四是自动驾驶网络。第二，智能。现在AI大部分有点贵，对于很多企业来说，成本门槛有点高。未来AI会有两个基本特征，一是多样性的计算——面向传感的，面向终端的，面向边缘的，面向中心的都是不太一样的。未来这种多样性的计算架构是满足不同场景的经济效能最高，也是性价比最高的一种计算模式。二是普惠性的，随着AI深入各行各业，首先在人才知识结构上越来越多的企业会培养跨界人才，要懂AI、懂业务。将来AI会越来越渗透到各行各业，无论是从易用性还是从成本上来讲，都会满足行业的需求。第三，分布式智能架构，叫广自治的模式。首先通过计算能力和AI能力，将来越来越多能力沉淀到边缘侧、传感侧、装备侧。装备具有这种能力，自动有自连接、自发现，逐步能产生数据，形成一些知识。知识分享之后，更多的会形成一种协作，协作之后又会对原来的终端形成进一步优化，增强自主化。这个过程决定未来的智能是分布式的，终端有终端的智能，边缘有边缘的智能，中心有中心的智能，对未来的智能分布式架构也提出新的诉求、新的要求。首先，要有四类协同。除了我们现在见到的人与物协同之外，将来是物与物的系统、物与本地系统的协同，以及边缘云的协同越来越广泛。其次，它要有新的机理模型。我们现在的工艺机理模型有新的模式，通过理论建立机理模型，获得大量的数据，通过数据结合AI会形成持续的迭代和优化，聚合一个新的算法、新的理论模型。第三，多模式的基础算力，有低功耗的各种CPU，不像现在只是一个X86的模式。特别是实时性、多合的堆栈也越来越广泛。第四，数据，实时全量数据。有了新的联接技术保证实时数据的获取，实时数据库也有新的诉求。第五，协同，工业和信息化过去发展是截然不同的特性。ICT产业发展过去基本上是标准代际模式，2G之后有3G，3G之后有4G，4G之后有5G，基本上每一代标准制订出来之后，差不多会启动试点，最后全球会启动运营商的试点。几乎每一代是10年生命周期，可预测的。面对很多垂直行业，特别是制造业，很多并没有这种模式。大多都是先做起来，解决实际问题，变成事实之后，事实标准为王，最后才会在全球推进标准。而且每个组织演进的节奏，每个产品完全不一样。工业和信息化融合过程当中，需要探索一种新的产业发展路径，通过新的路径探索，使合作的能效、合作效率更高。