以大數據推動中國制造業(yè)升級

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面對全球工業(yè)4.0熱潮，政府和企業(yè)都在積極摸索智能制造戰(zhàn)略的發(fā)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(yè)信息化領域根植十余年的程宏亮，深諳制造業(yè)發(fā)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(chuàng)新、法律環(huán)境等方面的短板， 正面臨美國等西方強國的挑戰(zhàn)。

單一依靠成本優(yōu)勢來取勝的時代正在遠去， 中國制造業(yè)的競爭力正從此前的“成本創(chuàng)新” 向更廣泛的技術、產品創(chuàng)新轉移， 智能制造、 服務型制造和“互聯(lián)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(yōu)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(yè)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(yè)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(yè)強國相比， 中國制造業(yè)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(yè)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(yè)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(tǒng)和應用， 又可以幫助中國制造業(yè)轉型升級，同時還能夠讓企業(yè)盈利，所以現(xiàn)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(yè)能否追趕德國制造業(yè)的重要驅動力之一?！白罱蠹叶荚谡勚悄苤圃欤?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(fā)展趨勢。 

而在這一過程中，云計算、大數據、物聯(lián)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(yè)的轉型升級帶來關鍵性的支撐?！倍?， 在他看來，在工業(yè)大數據領域， 中國制造業(yè)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(yè)的前景充滿信心?！拔宜f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(yè)的發(fā)展基本是處于相同節(jié)奏和步伐的?！?/span>

正是因為看到了大數據給中國制造業(yè)所帶來的發(fā)展機會， 從2010年開始， 程宏亮便帶領美林數據， 開始向工業(yè)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(fā)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(yè)務還沒有盈利， 因此都是用傳統(tǒng)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(xiàn)金牛業(yè)務， 去轉型還未看到前景的創(chuàng)新業(yè)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(tǒng)。 針對漢字的特點和難點， 他發(fā)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(fā)明專利。最終， 這些成果開創(chuàng)了漢字印刷的一個嶄新時代， 引發(fā)了我國報業(yè)和印刷出版業(yè) “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(tǒng)， 使我國傳統(tǒng)出版印刷行業(yè)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(fā)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(tǒng)一直處于全球領先地位， 直至今日， 仍是如此?！巴踹x為什么能夠研發(fā)出全球領先的激光照排系統(tǒng)， 是因為他敢想， 敢于追趕甚至超越。

同樣， 如今中國制造業(yè)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(yè)的蓬勃發(fā)展， 已證明了美林數據當初轉型戰(zhàn)略的正確。 而如今， 美林數據幾乎95%以上的業(yè)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(yè)。

大數據的出現(xiàn)給中國制造業(yè)提供了一個難得的發(fā)展良機， 大數據已經成為政府和企業(yè)最核心的資產， 未來大數據的價值挖掘及變現(xiàn)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(yè)的轉型升級。 “這其中既有時代使命和責任， 也有企業(yè)商業(yè)利益， 何樂而不為呢？ ” 程宏亮坦言道。

行業(yè)積累是關鍵

對于工業(yè)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(lián)網大數據不同的是，工業(yè)大數據的應用對于企業(yè)而言，門檻相對較高?！肮I(yè)大數據與互聯(lián)網不同的是，它和行業(yè)的業(yè)務結合得十分緊密，因此，對于企業(yè)的行業(yè)積累以及對行業(yè)業(yè)務的深入理解，都有很高的要求。 ”而這恰恰是美林數據的優(yōu)勢所在。

確實，互聯(lián)網大數據和工業(yè)大數據有著很大的差別。從數據結構上看，互聯(lián)網大數據中， 非結構化數據占較大的比重，而在工業(yè)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(lián)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(yè)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(yè)企業(yè)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(yè)業(yè)務，找到合適的應用場景?！斑@取決于IT企業(yè)對于用戶行業(yè)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(yè)用戶，特別是制造業(yè)企業(yè)更好地切入大數據，美林數據將多年積累的對行業(yè)業(yè)務和行業(yè)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(yè)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(huán)節(jié)，能有效地幫助用戶解決數據價值發(fā)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(chuàng)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(fā)掘和利用的問題，實現(xiàn)數據價值發(fā)掘、數據創(chuàng)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(yè)大數據應用的企業(yè)并不少，但真正擁有自主知識產權、核心技術的企業(yè)不多，“在工業(yè)大數據平臺領域，能和我們競爭的企業(yè)不多。因為，要想做好工業(yè)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(tǒng)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(tǒng)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?！耙幚磉@類數據，首先要做的就是降維，也就是如何將高維變?yōu)榈途S，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(yè)甚至全球都是領先的。”程宏亮介紹道。

打造數據生態(tài)鏈

作為一個新興的應用領域，大數據與很多傳統(tǒng)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(huán)節(jié)，而且還與各個行業(yè)密切相關。因此，大數據的落地其實是一個系統(tǒng)工程。要想使大數據在國內制造業(yè)真正落地并產生價值，絕不僅僅是某一個或幾個企業(yè)可以實現(xiàn)的。所以，如何打造完善的大數據產業(yè)生態(tài)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(yè)上下游之間，未來會出現(xiàn)類似于資金流、物流的數據流流通交易?！皞鹘y(tǒng)業(yè)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(yè)務是將單一企業(yè)的數據同行業(yè)上下游的數據進行流通、共享、跨界應用，提升產業(yè)鏈的綜合競爭力，打造閉環(huán)的數據生態(tài)鏈，從而幫助產業(yè)鏈條中各企業(yè)，都能實現(xiàn)自有數據的增值，并從數據生態(tài)鏈中獲益。”

在構建數據生態(tài)鏈的過程中，十分重要的一環(huán)就是打通產業(yè)數據流通，這樣數據才能在產業(yè)內實現(xiàn)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(tài)鏈過程，十分重要的一環(huán)就是打通產業(yè)數據流通，這樣數據才能夠在產業(yè)內實現(xiàn)流動、共享，產生更大的價值。

另外，美林數據在構建數據生態(tài)鏈的過程中，也十分注重對大數據創(chuàng)業(yè)企業(yè)的投資和培育。不過，程宏亮所說的投資和傳統(tǒng)意義上的投資并不相同?！耙话阋饬x上投資投的是錢，而我們給創(chuàng)業(yè)企業(yè)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(yè)數據，這些數據，對于創(chuàng)業(yè)企業(yè)而言，顯然有著十分巨大的價值， 創(chuàng)業(yè)企業(yè)可以利用這些數據，進行更多的應用開發(fā)，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(chuàng)業(yè)企業(yè)很難進行持續(xù)生產。而我們通過不斷地積累，可以為這些企業(yè)提供源源不斷的產業(yè)大數據，對于創(chuàng)業(yè)企業(yè)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(yè)發(fā)展自律的要求，不會直接提供源數據， 而是產業(yè)數據價值，這一點也有別于當前的數據交易概念?！痹诔毯炅量磥?，數據生態(tài)建設和投資，也是數據價值的一種體現(xiàn)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” ?！敖鸬V ，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?！睂τ谖覈I(yè)大數據的未來，程宏亮充滿了希望。