一文读懂产业互联网的前世今生!

640?wx_fmt=jpeg

来源:全球物联网观察


摘要:随着云计算等企业级技术应用的发展普及, 产业互联网实际已经在各行各业展开实践。广度上不仅覆盖服务业、工业和农业,还从商业扩展到公益和政府,整个社会走向全面互联;深度上从营销服务、生产研发到运营管理,互联渗透到组织内部的各个环节。数据信息由此实现从消费端到供给端的高效流通,数字产业与传统产业相互协同带动,推助中国经济迈向高质量发展新阶段。


目前,各行各业的数字能力建设整体均处于初级阶段。但转型领军者企业已经与行业拉开较大差距。过去三年,率先实施数字化、智能化的领军企业营业收入的复合增长率是其他企业的5.5倍。


值得一提的是,中国已成为全球第二大经济体,但随着经济体量的增大,中国经济增速近年来持续走低。根据国家统计局2018年数据估算,中国2019年GDP增长率为 6.3%。


2019 年政府工作报告提出,要促进新旧动能接续转换。一是要推动传统产业改造提升,拓展智能+;二是要促进新兴产业加快发展,培育新兴产业集群,推进互联网+。


但传统产业与新兴产业的动能转换要实现接续,不能单独看各产业,而需充分协同联动。


产业互联网能构建新型的、产业级的数字生态,打通各产业间、内外部连接,以新兴产业的技术提高传统产业效率、以传统产业的市场带动新兴产业规模,达到 1+1>2 的效果,支持中国经济更快更好实现转型升级。


本周,“全球物联网观察”推荐来自腾讯研究院的报告《产业互联网:构建智能+时代数字生态新图景》, 详解产业互联网的前世今生。


1.动能转换与产业互联网


中国GDP在2010年超过日本排名全球第二,保持至今,并且与第一名美国之间的距离在不断缩小,成为世界经济的重要组成。但是随着经济体量的增大,中国经济增速近年来持续走低。尤其2018年国际局势的复杂化,给中国经济发展带来了较大压力和挑战。


640?wx_fmt=jpeg


经济发展由产业推动,经济放缓需要产业调整来破局。中国产业可分两大类:传统产业(制造业为代表)和新兴产业(互联网为代表)。传统产业方面,大部分规模已成,发展瓶颈在于效率不足,主要体现在创新能力、资源配置和成本控制三方面。


640?wx_fmt=jpeg传统产业瓶颈


新兴产业方面,主要包括各类高新技术产业。其中以互联网为代表的部分产业已比较成熟,同时市场的总量天花板已经显现。而对于人工智能等更多的新兴产业而言,如何能找到正确的应用场景、实现快速规模化商用,是存活与发展的关键。


640?wx_fmt=jpeg新兴产业瓶颈


2019年政府工作报告提出,要促进新旧动能接续转换。一是要推动传统产业改造提升,拓展智能+;二是要促进新兴产业加快发展,培育新兴产业集群,推进互联网+。传统产业与新兴产业的动能转换要实现接续,不能单独看各产业,而需充分协同联动。产业互联网打通各产业间、内外部连接,以新兴产业的技术提高传统产业效率、以传统产业的市场带动新兴产业规模,达到1+1>2的效果,支持中国经济更快更好实现转型升级。


640?wx_fmt=jpeg产业互联网


2.什么是产业互联网?


产业互联网是互联网发展模式的深化。互联网完成了人与人的连接,形成了消费者网络。互联网+将连接扩展到企业,形成了人与企业的外部连接,使得企业的商品与服务能够快速传递给用户。产业互联网进一步将连接从广度上扩展到不同产业企业间、从深度上纵深到企业内部,使得可以围绕用户需求重新组织要素和生产运营模式,更有效地实现供需匹配。


640?wx_fmt=jpeg


产业互联网将互联网服务主体,从消费者转向了机构组织,并且基于C端经验更好地服务B端。其目的不是、也不可能替代其他产业,而是协同升级,给其他产业提供新动能、焕发新生。因此创新不应该盲求颠覆式,而更需要遵循产业与行业客观的商业规律和问题,在此基础上进行渐进式创新。


640?wx_fmt=jpeg


产业互联网不是某项单一的技术,而是以数据作为基础资料,综合运用互联网、移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等下一代信息技术,来促进传统产业转型升级,同时带动新兴产业发展。


640?wx_fmt=jpeg


产业互联网与消费互联网最大的不同,在于服务主体的转变,由此使得应用目的、场景和形式等发生变化。 但同时产业互联网又依托于消费互联网,平台把消费者的经验和需求高效传递到产业侧,实现两张网的协同发展。


640?wx_fmt=jpeg


产业互联网内含了工业互联网、互联网+、智能+等新概念内容,是对未来经济发展重点方向更整体化的表述。


640?wx_fmt=jpeg


3.搭建产业互联网体系


产业互联网的市场,不再是传统产业的单一市场,而是为满足需求跨产业的要素融合市场。在智能化的供需配置器支持下,能够快速洞察不同用户群同类需求的特点及趋势,从而指导企业调整内部生产运营提供匹配的供给,甚至借助互联能跨产业获取生产要素来更好地满足需求。


640?wx_fmt=jpeg产业互联网框架的五维特点


利用信息技术,传统产业的物理产品将嵌入越来越多的数字功能。这促进了硬件产品向软件化、服务化的方向发展,使得用户和企业都可以持续保持连接和交互,按使用购买服务的方式将广泛普及。


640?wx_fmt=jpeg


在数据和算法的支持下,人工和机器的分工合作将能达到更高层面的协同水平,即人与机器工作的无缝衔接。大量的流程性工作都将由机器承担,而人将更多负责对机器的管理维护和更需创造力的决策工作。


产业互联网大大缩短了供给和需求的距离,而要实现供需快速精准的匹配,需要打造更为弹性的组织。网络化 – 各组织间借助信息化工具,实现实时直连和沟通;扁平化 – 构建“前-中-后”台模式,前台小团队灵活机动对接市场,中台建立综合技术和资源支持平台降本增效,后台重点打造数据能力提升管理决策水平;自适应 – 组织并非固化,根据市场变化自主调整。


640?wx_fmt=jpeg


4.支持各行各业创新动能


产业互联网核心在打通信息流,实现各产业供需的智能协同。


640?wx_fmt=jpeg


目前我国服务业体量仍相对落后,发展潜力很大。传统服务是人提供,产业互联网一方面能够更好的协同人对人的服务,借助数据洞察让人的服务更个性化;另一方面能够借助人工智能实现机器对人的服务,降低对人工的需要从而提高服务的覆盖能力,实现服务业产能升级。


640?wx_fmt=jpeg


1、智慧零售:连接、数据、体验塑造智慧化零售模式创新


通过数字化工具更准确地了解消费者。人的深度数字化重塑运营决策、场景设计、消费体验。


640?wx_fmt=jpeg


人在超级连接器上是新的“场”,场使人更好的数字化。


640?wx_fmt=jpeg


智慧零售体验:升级以消费者为中心的消费体验。一切数据和技术都服务于人。以实体店为中心转向以消费者为中心。


640?wx_fmt=jpeg


人的深层数字化是场、货运营决策的来源和依据。


640?wx_fmt=jpeg数字化基础上实现零售业运营革命和升级


2、智慧金融:货币数字化趋势下的金融模式迭代


640?wx_fmt=jpeg快速扩展的智慧金融产业图景


智慧金融有三大特征:智能化、生态化、普惠化,互联网连接+五大类技术+云架构为金融“注智”。


640?wx_fmt=jpeg智慧金融的三大特征


3、智慧文旅: “科技+文化+旅游”的最佳融合


640?wx_fmt=jpeg智慧文旅


通过整合互联网、物联网、大数据、人工智能等技术为目的地,政府,景区,游客等提供基于全流程服务和管理的智慧旅游应用体系,推动旅游服务、旅游体验、旅游管理、旅游营销、旅游资源利用、产业促进等方面的协同式发展。


4、智慧医疗:围绕“大健康”的多场景协同


从单点智能到智能生态建设。


640?wx_fmt=jpeg


智慧医疗的重点在以智能机器辅助医生,减轻医生的负担。


640?wx_fmt=jpeg


5、智慧出行:交通智能化,车企服务化,体验智趣化


助力造好车、卖好车、用户价值最大化,做车企向服务化转型的“数字化助手”。


640?wx_fmt=jpeg


6、智慧教育:科技助力教育公平化、个性化、智慧化


智慧教育的目标是变革教育,从“学以致用”到“用以致学”:传统命题性知识传授变为个性化知识传授。人机协同:教师原本一人身兼组织者、评估者、教授者的多重身份将被分解,与机器协同。 自适应学习广泛部署,促进教育公平。


640?wx_fmt=jpeg基于算法的个性化学习模型


7、智能制造:人与机器的协同升级


640?wx_fmt=jpeg智能制造


640?wx_fmt=jpeg从单一链到嵌套网


产业互联网在工业的应用核心是工业互联网平台,主要目的在于打通不同工业系统间的数据屏障,实现整个工业系统的人机高效协同,工业互联网平台需要IT和OT技术的有效融合,需要制造业企业和互联网企业携手共建。


640?wx_fmt=jpeg工业互联网通信网络


8、精准农业:人与自然的协同升级


我国是农业大国,但农业机械化程度相对较低,农业种养效率一直不高。精准农业以信息技术赋能农业供应链各环节,重点建立环境与作物的生长关系,实现对种养的精准调节,提高农业资源投入产出效率。


640?wx_fmt=jpeg农业数字化:高效沟通、自动管理降成本提效率


9、智慧政务:实现政府政务与公共服务的高效协同


640?wx_fmt=jpeg


640?wx_fmt=jpeg数字政府的业务统筹思维:各自为政 --> 整体协同


结语


随着云计算等企业级技术应用的发展普及, 产业互联网实际已经在各行各业展开实践。广度上不仅覆盖服务业、工业和农业,还从商业扩展到公益和政府,整个社会走向全面互联;深度上从营销服务、生产研发到运营管理,互联渗透到组织内部的各个环节。数据信息由此实现从消费端到供给端的高效流通,数字产业与传统产业相互协同带动,推助中国经济迈向高质量发展新阶段


未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。


未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。


  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”


640?wx_fmt=jpeg

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/491786.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

反对量子计算的理由

来源: 悦智网量子计算如今十分流行。几乎每天都有新闻媒体发布相关新闻。其实人类研究量子计算已经长达几十年,却未得出任何实用的结果,大多数评论员都忘记或者掩饰了这一事实。 IBM指出量子计算机能够“使很多学科领域取得突破性进展&#x…

吴恩达《机器学习》学习笔记一——初识机器学习

吴恩达《机器学习》学习笔记一一、 什么是机器学习?二、监督学习三、无监督学习初识机器学习这是个人学习吴恩达《机器学习》课程的一些笔记,供自己和大家学习提升。第一篇内容较少,日后继续加油。课程链接:https://www.bilibili.…

院士张钹:AI奇迹短期难再现 深度学习技术潜力已近天花板

来源:软件定义世界(SDX)在Alphago与韩国围棋选手李世石对战获胜三年过后,一些迹象逐渐显现,张钹院士认为到了一个合适的时点,并接受了此次的专访。张钹,计算机科学与技术专家,俄罗斯…

吴恩达《机器学习》学习笔记二——单变量线性回归

吴恩达《机器学习》学习笔记二——单变量线性回归一、 模型描述二、 代价函数1.代价函数和目标函数的引出2.代价函数的理解(单变量)3.代价函数的理解(两个参数)三、 梯度下降——求解最优参数1.梯度下降的步骤2.梯度下降的数学表达…

吴恩达《机器学习》学习笔记三——多变量线性回归

吴恩达《机器学习》学习笔记三——多变量线性回归一、 多元线性回归问题介绍1.一些定义2.假设函数二、 多元梯度下降法1. 梯度下降法实用技巧:特征缩放2. 梯度下降法的学习率三、 特征选择与多项式回归四、 正规方程法1. 一些定义2. 正规方程解的公式3. 梯度下降法和…

五大核心构成的AIoT,正在遭遇三大挑战,两条突破口外还有什么?

来源:物联网智库随着IoT与AI逐步走向融合,AIoT正将以全新的方式改变人们的生活。一、新业务需求近年来,物联网呈现突飞猛进的发展态势。根据中商情报网的数据,2018年全球物联网设备已经达到70亿台;到2020年&#xff0c…

机器学习中防止过拟合的方法总结

来自机器学习成长之路公众号 在对模型进行训练时,有可能遇到训练数据不够,即训练数据无法对整个数据的分布进行估计的时候,或者在对模型进行过度训练(overtraining)时,常常会导致模型的过拟合(…

吴恩达《机器学习》学习笔记四——单变量线性回归(梯度下降法)代码

吴恩达《机器学习》学习笔记四——单变量线性回归(梯度下降法)代码一、问题介绍二、解决过程及代码讲解三、函数解释1. pandas.read_csv()函数2. DataFrame.head()函数3. Dataframe.insert()函数课程链接: https://www.bilibili.com/video/BV…

从IoT World 2019看全球IoT九大发展趋势

来源:全球物联网观察美国时间5月14日,IoT World2019在美国硅谷圣克拉拉会议中心举行,今年的主题是“工业与IOT的交互”,从大会主题演讲内容和现场产品展示来看,随着5G的商用和人工智能技术的大面积落地,IoT…

美国一箭投放60颗卫星 马斯克组互联网“星链”

来源:新华网美国太空探索公司当地时间23日晚在美国佛罗里达州一处空军基地发射火箭,将60颗小卫星送入近地轨道。这标志着企业家埃隆马斯克组建互联网卫星群的“星链”项目迈出实质性一步,抢在电子商务巨头亚马逊公司创始人杰夫贝索斯的“柯伊…

吴恩达《机器学习》学习笔记五——逻辑回归

吴恩达《机器学习》学习笔记五——逻辑回归一、 分类(classification)1.定义2.阈值二、 逻辑(logistic)回归假设函数1.假设的表达式2.假设表达式的意义3.决策界限三、 代价函数1.平方误差函数的问题2.logistic回归的代价函数四、梯…

协方差与相关系数

定义: 协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。 期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为: 如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一…

吴恩达《机器学习》学习笔记六——过拟合与正则化

吴恩达《机器学习》学习笔记六——过拟合与正则化一、 过拟合问题1.线性回归过拟合问题2.逻辑回归过拟合问题3.过拟合的解决二、 正则化后的代价函数1.正则化思想2.实际使用的正则化三、 正则化的线性回归1.梯度下降的情况2.正规方程的情况四、 正则化的逻辑回归1.梯度下降的情…

5G时代,智能工厂迎来4大改变!

来源:亿欧网作为新一代移动通信技术,5G技术切合了传统制造企业智能制造转型对无线网络的应用需求,能满足工业环境下设备互联和远程交互应用需求。在物联网、工业自动化控制、物流追踪、工业AR、云化机器人等工业应用领域,5G技术起…

主成分分析PCA以及特征值和特征向量的意义

定义: 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。PCA的思想是将n维特征映射到k维上…

吴恩达《机器学习》学习笔记七——逻辑回归(二分类)代码

吴恩达《机器学习》学习笔记七——逻辑回归(二分类)代码一、无正则项的逻辑回归1.问题描述2.导入模块3.准备数据4.假设函数5.代价函数6.梯度下降7.拟合参数8.用训练集预测和验证9.寻找决策边界二、正则化逻辑回归1.准备数据2.特征映射3.正则化代价函数4.…

从认知学到进化论,详述强化学习两大最新突破

来源:大数据文摘深层强化学习(deep RL)近年来在人工智能方面取得了令人瞩目的进步,在Atari游戏、围棋及无限制扑克等领域战胜了人类。通过将表征学习与奖励驱动行为相结合,深层强化学习又引发了心理学和神经科学领域的…

吴恩达《机器学习》学习笔记九——神经网络相关(1)

吴恩达《机器学习》学习笔记九——神经网络相关(1)一、 非线性假设的问题二、 神经网络相关知识1.神经网络的大致历史2.神经网络的表示3.前向传播:向量化表示三、 例子与直觉理解1.问题描述:异或XOR、同或XNOR2.单个神经元如何计算…

刚刚,科学家发现了一大堆解释人类进化的基因...

图片来源:《Nature Genetics》来源:中国生物技术网 5月27日发表在《Nature Genetics》上的一项新研究发现, 以前被认为在不同生物体中具有相似作用的数十种基因,实际上是人类独有的, 这或许有助于解释我们这个物种是如…

吴恩达《机器学习》学习笔记八——逻辑回归(多分类)代码

吴恩达《机器学习》笔记八——逻辑回归(多分类)代码导入模块及加载数据sigmoid函数与假设函数代价函数梯度下降一对多分类预测验证课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?fromsearch&seid5329376196520099118 之前笔记…