李杰 工业大数据的昨天、今天与明天——从数据到智能的演进之路

在工业智能化浪潮席卷全球的今天，工业大数据已成为制造业转型的核心驱动力。作为该领域的权威专家，李杰教授以其前瞻性的视野，将工业大数据的演进生动地划分为“前半生”和“后半生”，并深刻阐述了人工智能基础软件在这一进程中的关键作用。

工业大数据的前半生：数据采集与互联

工业大数据的前半生，聚焦于数据的“诞生”与“连接”。这一阶段的核心任务是解决数据的“有无”和“互通”问题。

1. 数据化与物联化：传统工业设备普遍存在“哑巴”状态，即运行状态不透明。前半生的首要工作是通过加装传感器、升级控制系统，将物理世界的设备、产品、工艺参数转化为可被记录和分析的数字信号。物联网（IoT）技术的普及，使得海量设备得以联网，实现了生产全流程数据的实时采集。
2. 平台化与集成化：分散的数据如同信息孤岛，价值有限。因此，构建统一的工业互联网平台或数据中台，汇聚来自研发、生产、供应链、营销、服务等各环节的数据，打破系统间的壁垒，成为前半生的另一大特征。这个阶段，数据的完整性、准确性和一致性是主要挑战。
3. 可视化与描述性分析：在数据汇聚的基础上，通过数据看板、可视化工具，实现对生产状态、设备绩效、质量波动的实时监控与历史回溯。分析多以描述性为主，回答“发生了什么”和“正在发生什么”，为管理者提供决策参考。

李杰指出，前半生奠定了工业智能的“数据基石”，但其价值挖掘尚处于浅层。数据的主要作用是记录和呈现，预测和优化能力薄弱。

工业大数据的后半生：智能分析与价值创造

当数据基础稳固后，工业大数据便进入了以“挖掘”和“创造”为核心的后半生。这一阶段的标志是从“感知”走向“认知”，从“描述”走向“决策”。

1. 洞察化与预测化：利用机器学习、深度学习等算法，对历史数据和实时数据进行深度分析，识别肉眼难以发现的复杂模式、关联关系和因果逻辑。核心目标是实现预测性维护（预测设备何时故障）、质量预测（提前预判产品缺陷）、需求预测等，从“治已病”转向“治未病”。
2. 自动化与优化化：将数据分析形成的洞察，转化为自动化的决策与行动。例如，通过算法实时优化工艺参数，提升生产效率和产品良率；或指挥AGV、机械臂进行自适应调度与操作。数据驱动系统实现自反馈、自调整的闭环优化。
3. 价值化与创新化：数据价值不再局限于内部运营提效，更延伸到商业模式创新。例如，通过对产品使用数据的分析，开发预测性维护服务，从卖产品转向卖服务（服务化延伸）；利用数据洞察客户需求，驱动个性化定制和产品快速迭代。

人工智能基础软件：贯穿始终的“使能器”

李杰特别强调，无论是前半生的数据治理，还是后半生的智能应用，都离不开强大、易用、可靠的人工智能基础软件的支撑。这构成了工业智能化的“操作系统”。

• 在前半生的作用：AI基础软件提供了高效的数据处理、管理工具和基础算法库，帮助企业在海量、多源、异构的工业数据中，快速完成清洗、标注、特征工程等预处理工作，为高级分析准备好“高质量的食材”。
• 在后半生的核心角色：这是AI基础软件大放异彩的舞台。它包括：
• 开发框架与平台：如TensorFlow、PyTorch的工业适配版本，降低工业AI模型开发的门槛。

• 专用算法与模型库：针对工业场景（如故障诊断、视觉检测、时序预测）预训练或优化的模型，加速落地。

• 模型部署与管理（MLOps）工具：确保AI模型能够稳定、高效、安全地部署到边缘设备或云平台，并实现持续监控与迭代更新。

• 低代码/无代码AI工具：让领域专家（如工艺工程师）无需深厚编程背景，也能利用拖拉拽等方式构建分析模型，实现“AI民主化”。

走向“工业智能体”的未来

李杰道，工业大数据的前半生解决了“数据燃料”的制备问题，后半生则致力于建造高效、智能的“数据引擎”。而人工智能基础软件，正是设计、制造和调校这台引擎的核心工具集。随着两者深度融合，工业系统将演进为能够自主感知、学习、决策和进化的“工业智能体”，最终实现生产效率、韧性与创新能力的根本性飞跃。这一进程，不仅关乎技术升级，更是整个工业体系思维模式和价值创造方式的一场深刻革命。