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以大數據推動中國制造業升級
文
面對全球工業4.0熱潮，政府和企業都在積極摸索智能制造戰略的發展之路。 而近幾年， 國家對智能制造、大數據的重視， 也讓美林數據技術股份有限公司董事長程宏亮更加振奮， 筑夢路上， 不再孤獨。在工業信息化領域根植十余年的程宏亮，深諳制造業發展的困惑， 中國作為世界制造大國的地位， 伴隨著勞動力成本的提升以及人才、 創新、法律環境等方面的短板， 正面臨美國等西方強國的挑戰。
單一依靠成本優勢來取勝的時代正在遠去， 中國制造業的競爭力正從此前的“成本創新” 向更廣泛的技術、產品創新轉移， 智能制造、 服務型制造和“互聯網+制造” 是中國面臨的難得機遇， 中國有望在這些領域打造新的競爭優勢。 而這一場盛大的轉型升級革命， 不僅僅是國家的責任， 更是每一個投身智能制造的企業和個人的使命。 程宏亮和他的團隊看到了這場革命的希望， 但也更多地意識到肩負的責任重大， 每每談及中西制造業差距， 程宏亮心里都會有越來越強烈的危機感。
要敢于做夢
眾所周知， 與德國這樣先進的制造業強國相比， 中國制造業的差距至少在20年以上。 而且， 如果不能在短期內有所變革， 這種差距將會越拉越大。但如何才能縮短這一差距呢？程宏亮坦言， 之前雖然做了十幾年的工業信息化建設， 但卻一直沒能找到解決這一問題的方法。 直到2010年， 大數據時代的來臨， 點燃了程宏亮的興奮點。 “之前國內的重點行業所用的軟件都是國外的，感覺就像被鎖住了手腳。 隨著 ‘安全自主可控’ 的國產化趨勢， 國產廠商的春天終于到來。?
在這樣的大數據時代， 我們既可以做自己的系統和應用， 又可以幫助中國制造業轉型升級，同時還能夠讓企業盈利，所以現在我們每天都充滿了動力和熱情。 ”在程宏亮看來， 大數據將成為中國制造業能否追趕德國制造業的重要驅動力之一。“最近大家都在談智能制造， 可以看到， 信息技術和制造技術的深度融合， 已成為必然的發展趨勢。?
而在這一過程中，云計算、大數據、物聯網等都將起到十分重要的作用，特別是大數據， 將會對中國制造業的轉型升級帶來關鍵性的支撐。”而且， 在他看來，在工業大數據領域， 中國制造業和德國等制造強國差距并不是很大，在很多領域，甚至是處于同一起跑線上， 這也讓程宏亮對于中國制造業的前景充滿信心。“我所說的同一起跑線， 指的是研究大數據應用的方法、模型， 在這些方面，中國和全球大數據產業的發展基本是處于相同節奏和步伐的。”
正是因為看到了大數據給中國制造業所帶來的發展機會， 從2010年開始， 程宏亮便帶領美林數據， 開始向工業大數據領域轉型。 任何轉型都不會輕松， 在轉型過程， 程宏亮和美林數據也遇到了很多的問題和困難， 但他的決心卻從未改變， 用他自己的話來說就是帶領團隊鳳凰涅磐： “轉型的過程是十分痛苦的， 從2010年到2013年， 僅在大數據平臺的研發上，我們就投入了5000萬元。?
當時國內大數據氛圍還沒有完全建立， 公司的大數據業務還沒有盈利， 因此都是用傳統的管理軟件收入來進行補貼， 這也導致了公司內部的一些爭論和矛盾。 也曾有人勸我說， 幾十年的差距， 怎么可能追得上？我們放棄現金牛業務， 去轉型還未看到前景的創新業務， 是不是太冒險？ ” 對此， 程宏亮并不氣餒， 而且， 經常用北大方正王選的經歷來激勵自己。
20世紀80年代， 在激光照排領域， 中國與美國等國家相比， 差距巨大。 當時， 國外已經在研制激光照排四代機， 而我國仍停留在鉛印時代。我國政府打算研制自己的二代機、 三代機。但王選大膽地選擇技術上的跨越， 直接研制西方還沒有產品的第四代激光照排系統。 針對漢字的特點和難點， 他發明了高分辨率字形的高倍率信息壓縮技術和高速復原方法， 率先設計出相應的專用芯片， 在世界上首次使用“參數描述方法”描述筆畫特性，并取得歐洲和中國的發明專利。最終， 這些成果開創了漢字印刷的一個嶄新時代， 引發了我國報業和印刷出版業 “告別鉛與火， 邁入光與電” 的技術革命， 徹底改造了我國沿用了上百年的鉛字印刷技術。
國產激光照排系統， 使我國傳統出版印刷行業僅用了短短數年時間，從鉛字排版直接跨越到激光照排， 走完了西方幾十年才完成的技術改造之路， 被公認為畢升發明活字印刷術后中國印刷技術的第二次革命。 自此之后， 中國的激光照排系統一直處于全球領先地位， 直至今日， 仍是如此。“王選為什么能夠研發出全球領先的激光照排系統， 是因為他敢想， 敢于追趕甚至超越。
同樣， 如今中國制造業也面臨同樣的情況，所以我們也必須敢于做夢， 敢于縮短與德國等制造強國的差距。 ”程宏亮說道。正是這樣的初心支撐了他和他的團隊，堅持了轉型這條路， 并逐步獲得成功。 時至今日， 大數據產業的蓬勃發展， 已證明了美林數據當初轉型戰略的正確。 而如今， 美林數據幾乎95%以上的業務均來自于大數據相關領域， 可以說， 在經歷了數年的轉型陣痛期之后， 美林數據已經成為一家真正的大數據企業。
大數據的出現給中國制造業提供了一個難得的發展良機， 大數據已經成為政府和企業最核心的資產， 未來大數據的價值挖掘及變現將會得到充分利用， 這將造就千億級以上的市場。 而美林數據也會抓住這一良機， 利用大數據來推動中國制造業的轉型升級。 “這其中既有時代使命和責任， 也有企業商業利益， 何樂而不為呢？ ” 程宏亮坦言道。
行業積累是關鍵
對于工業大數據的市場前景， 程宏亮深信不疑。 特別是在生產制造方面， 大數據將會帶來顛覆性的改變。不過，與目前火熱的互聯網大數據不同的是，工業大數據的應用對于企業而言，門檻相對較高。“工業大數據與互聯網不同的是，它和行業的業務結合得十分緊密，因此，對于企業的行業積累以及對行業業務的深入理解，都有很高的要求。 ”而這恰恰是美林數據的優勢所在。
確實，互聯網大數據和工業大數據有著很大的差別。從數據結構上看，互聯網大數據中， 非結構化數據占較大的比重，而在工業大數據中，則以結構化數據為主。數據結構的不同，導致數據分析的入手點也會不同。“互聯網數據更多的是趨勢分析，比如說精準營銷， 是通過歷史數據的分析，來預測消費者接下來會買什么東西，這叫趨勢，不一定完全準確。而工業的分析則相對要求要準，要有十分清楚的邏輯關系。” 程宏亮分析說。
事實上，從需求來看，目前國內制造業企業對于大數據的需求十分明顯，但究竟該如何入手，很多用戶仍然處于觀望和嘗試階段。因此，對于大數據服務商而言，需要結合行業業務，找到合適的應用場景。“這取決于IT企業對于用戶行業數據的理解能力，這也是美林數據多年經營和專注的領域。” 程宏亮說。
為了幫助行業用戶，特別是制造業企業更好地切入大數據，美林數據將多年積累的對行業業務和行業數據的理解，進行了固化和抽取，并形成了自主產權的Tempo大數據分析平臺。該平臺是一款專注大數據挖掘與可視化分析的業務增值工具，覆蓋了數據集成、分析、挖掘和可視化等大數據技術的核心環節，能有效地幫助用戶解決數據價值發掘和利用的問題。
“Tempo支持分布式并行計算、內存計算、 流計算、 圖計算，產品內嵌10種世界領先獨創算法、19種經典算法， 自主、安全、可控。能有效地幫助用戶解決數據價值發掘和利用的問題，實現數據價值發掘、數據創造價值、決策可視化。” 程宏亮介紹說，該平臺目前已在電力、制造、金融及其他領域得到成功應用。
目前，在國內做工業大數據應用的企業并不少，但真正擁有自主知識產權、核心技術的企業不多，“在工業大數據平臺領域，能和我們競爭的企業不多。因為，要想做好工業大數據應用，首先必須有一套嚴謹的數據推理邏輯，同時，還要有平臺和工具。美林數據有一些算法和數據分析技術在全球大數據市場都是領先的。” 程宏亮說道。
例如，在視覺聚類方面。聚類是數據挖掘描述任務的一個重要組成部分，是指將數據對象劃分為若干類，同一類的對象具有較高的相似度，不同類的對象相似度較低。聚類的關鍵是如何度量對象間的相似性，在這方面，傳統的分類方法是人為進行劃分。而美林數據采用的則是視覺聚類，也就是利用視覺的原理進行分類，這種分類方法可以解決很多復雜的實際應用中的問題。
再比如，在數據降維方面，美林數據也有其獨到之處。在程宏亮看來，數據可以分為幾類，一類是數據，這類數據的特點是低維低頻；還有一類是大的數據，這類數據的特點低維海量，這類數據可以采用傳統的BI軟件來進行分析；最后一類是大數據，大數據的特點高維海量。“要處理這類數據，首先要做的就是降維，也就是如何將高維變為低維，這樣才能找到用戶所要解決的主要問題。在這方面，美林數據的處理技術，在整個行業甚至全球都是領先的。”程宏亮介紹道。
打造數據生態鏈
作為一個新興的應用領域，大數據與很多傳統只解決某一個問題的IT應用不同的是，它所涉及的領域十分廣泛。不僅包括IT軟件、 硬件、服務等各個環節，而且還與各個行業密切相關。因此，大數據的落地其實是一個系統工程。要想使大數據在國內制造業真正落地并產生價值，絕不僅僅是某一個或幾個企業可以實現的。所以，如何打造完善的大數據產業生態鏈，就成為其中的關鍵所在。
對于這一點，美林數據早已開始布局。程宏亮還提出了 “數據流” 這一概念。在他看來，在行業上下游之間，未來會出現類似于資金流、物流的數據流流通交易。“傳統業務是在獲取客戶數據的基礎上做數據挖掘和分析，獲得有價值的信息；新業務是將單一企業的數據同行業上下游的數據進行流通、共享、跨界應用，提升產業鏈的綜合競爭力，打造閉環的數據生態鏈，從而幫助產業鏈條中各企業，都能實現自有數據的增值，并從數據生態鏈中獲益。”
在構建數據生態鏈的過程中，十分重要的一環就是打通產業數據流通，這樣數據才能在產業內實現流動、共享，產生更大的價值。不過，可以想見的是，這一過程絕不簡單。因為，對于很多用戶而言，可能還不清楚，究竟哪些數據才是資產，哪些數據才能產生更大的價值。如果不解決這一問題，數據的流通可能就會大大降低。“所以，從2015年起，我們就在幫助用戶去解決這一問題，目前已經看到了很好的效果。在這方面，2016年下半年就能看到顯著的提升。” 程宏亮表示。
在構建數據生態鏈過程，十分重要的一環就是打通產業數據流通，這樣數據才能夠在產業內實現流動、共享，產生更大的價值。
另外，美林數據在構建數據生態鏈的過程中，也十分注重對大數據創業企業的投資和培育。不過，程宏亮所說的投資和傳統意義上的投資并不相同。“一般意義上投資投的是錢，而我們給創業企業投資的是數據。” 之所以能夠提供數據投資，是因為美林數據積累了大量的產業數據，這些數據，對于創業企業而言，顯然有著十分巨大的價值， 創業企業可以利用這些數據，進行更多的應用開發，成為其重要的生產資料。
“如果沒有數據這一重要的生產資料， 大數據創業企業很難進行持續生產。而我們通過不斷地積累，可以為這些企業提供源源不斷的產業大數據，對于創業企業而言，這無疑是十分有力的支撐。但需要強調的一點，我們基于行業發展自律的要求，不會直接提供源數據， 而是產業數據價值，這一點也有別于當前的數據交易概念。”在程宏亮看來，數據生態建設和投資，也是數據價值的一種體現和釋放。很多人都將數據稱為“下一個金礦” ，程宏亮更愿意稱之為“土壤” 。“金礦 ，是稀缺資源，挖完就沒有了；而土壤，是基礎資源，只要有種子、陽光和水，就可以不斷地孕育出新生命。”對于我國工業大數據的未來，程宏亮充滿了希望。
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