2016 CCS企业云计算高峰论坛（ccs.d1net.com）于6月15日在北京国际会议中心盛大举行，这是国内面向政企客户的最重要的一个云计算会展。CCS企业云计算高峰论坛上，云与大型企业的兼容性将成为主要议题。

以下是现场速递。（声明：本稿件来源为现场速记，可能有笔误和别字，仅供参考）

主持人：看完《奔跑吧兄弟》之后，就是奔跑吧云计算。欢迎大家来到第九届CCS企业云计算高峰论坛。下面有请中国电信集团产业互联网创新发展中心主任张东谈谈“基于云计算的工业大数据创新与实践”，掌声有请!

中国电信集团 产业互联网创新发展中心主任 张东
 

张东：每年都在这里讲，也是下午第一场，地点变了，内容也会变。每个年度我们会发布我们的观点和一些都察，所以今年又带来一些新东西过来。前两年连续三年讲到全媒体，然后怎么做渠道，去年讲到云，然后提到工业。今年提出我们深化工业。

昨天跟通用，包括美国ISC的CTO在一起，谈怎么把工业新领域的一种做法对软件行业的冲击和变革，提到这个方向来。今天我们做了一个尝试，我们看到对软件行业来说，对整个IT行业的一些预测。

然后，今天的内容还是分几块来走。2月1号我们成立了中国的工业互联网产业联盟，它的主席是我们的苗圩部长，我也是负责在整个行业里头推进整个产业的发展，也是产业发展组的组长。今天的内容也是希望在行业角度，希望在工业云里头帮助大家做一些工作，出一份力量，中国电信也有这份义务。

这张图跟去年讲的不一样，稍微深化了一下，去年讲围绕互联网的深化，从消费到产业的过程。这张图表达两个重要信息，就是在云计算已经标准成熟以后，去年讲到物联网和大数据会迅速发展，这两件事情是基于我们的云计算会产生一个规模化的发展，所以也是验证这了一点，今年是大数据的元年，物联网我觉得去年开始算是正式开始有大规模的可能性，就是云计算的标准化，成本下降有关系。然后，这两件事情再往下走，又会出现一个新的变化，这就是深化以后我们看到技术链上的变化，技术链可能会把大数据多数中间件，我们做软件行业喜欢理解中间件。云计算会跟数据采集逐步融合，会跟物联网打通。所以，最后第三部分出现的就是在数据建模跟数据处理上会出现人工智能，就是人工智能这件事可能目前来看，我们看到五年之内的变化来看，人工智能会成为云计算、大数据以后的一个新的方向，所以，人工智能直接影响到的几个产业链我们看到机器人，这个受到影响了。所以，云计算和大数据的融合发展会促进我们看到一个新的人工智能的一个变化，一个新的产业链。

所以，这里头也是中国政府，这届政府切实还是做的比较接地气，另外也是接近国际的一些技术，新的发展趋势。政府层面一方面下发了人工智能的实施方案，第二，大数据这一块，作为一个“大数据+”，国务院正式提出，跟“互联网+”是一样的，“大数据+”就是在不同行业会呈现出一个新的裂变，或者我们行业新的颠覆和变化，这是第一张要讲的情况。

第二，从认知科学的发展趋势来看，从人工智能的目标来看，首先第一个它的变化是从感知科学走到认知科学。因为我们从技术角度来看，很容易抓到某个数据，或者我们有各种办法解决数据的采集问题。在你感知到这个东西发生变化的时候意味着什么?这里头就需要学习。所以，我们认为认知科学的一个新的变化，包括这次Alpha Go，甚至可以深度学习以后，通过一些模型的算法击败人类。

所以，这个片子展示在深度学习以后，通过强大的计算和学习建模以后，数据的增长跟我们以前看到的数据的增长是不平等的。第二，整合和分析存储的海量数据在云计算的基础财商有可能得以实现，没有云计算这件事情都不大好谈。第三，我们看到从采集跟传感上，我们几个强也发生的变化非常明显。一个我们看到，我后面会讲到工业领域，工业领域就是从两年前来看，不管提不提工业互联网，不管提不提“工业4.0”，总理又在跟德国的默克尔谈，不管谈不谈这件事，事实上两年前已经看到工业里头发生的巨大的从数据采集上的变化，原来甚至不管它，我们围绕生产功能做文章，所以原来工信部的叫法叫机械化，逐步看到德国，包括欧洲流派，进来一个自动化。

所以，目前从美国的反应往下沉淀的时候，工业生产线下沉的时候我们看到一个新的词叫做智能化。所以，从机械化、自动化到智能化的过程中，我们基本上也是按照这样一个体系，三层架构走的。所以，我们真的从软件行业看大数据会变成中间件的一种感觉，更倾向于平台化。原来大数据不会讲太多的平台，讲应用，大数据会变得平台化。

第二个领域，我们发现在医疗行业里头，医疗行业传统的这些设备跟生产的设备是一模一样的，它也面临封闭的体系。原来这些数据很麻烦的去产出来，产出来以后又有非结构化的数据，然后厂家还把它封闭掉，医院又取出买它的接口，买它的应用才能读取这个数据，这跟生产环节是很类似的。所以，逐步看到医疗行业也会打破原来它的所谓的在就诊、体检过程中这些数据的开放、设备的开放、设备的联网。所以，在这个趋势下，这几个行业的变化比较明显，当然不排除农村市场里一些新的创新的东西也会出现，包括电子商务带来的一些变化。但是，我们从工业领域，包括我们在医疗行业里面看，这三件事就是跟我们目前今天谈到的从我们最早的物联网的数据采集，到现在目前最基础做的最好的云计算的标准化，以及我们大数据，甚至到我们的人工智能都会受到影响。所以，在工业里头可能最后的落脚点是人工智能跟机器人，是这样一个趋势。

这里就是我们讲到的工业，收到工业上看，从工业从认知到控制到个性化的能力与应用是我们目前两大需求流派，而驱动我们生产线去开放。怎么理解?第一，先看下面的这个，个性化的能力和应用是因为我们目前的80后、90后，甚至00后的用户群喜欢个性化，崇尚非品牌化，他认为自己的群体，自己旁边的人是可靠的，所以他购买的意愿和购买的方法跟购买的驱动点来自与不同的70后、60后的做法。所以，从这个角度，我们从个性化的能力上，他会驱动我们很多的用户参与到我的这件衣服的，从我们看到他们可能我要参与这个衣服的设计，不能你说帮我设计好，我会参与到这个衣服的材料的选择，甚至会在过程中更多跟生产的服务商、提供商进行深度的交互，这种交互就超越于原来我们提到的，前两年提到的全媒体，都会突破这种概念，会更多的跟服务商进行更高频的交互，交互过程中会产生更多的创意，跟符合自己个性化需求的一些想法，最终实现产品的生产。

最后，从智能这块，从认知到控制，从最早人类通过机器代替人，到逐步从机器化到自动化，逐步让它替换人，直接让它做到认知。所以，我们在生产环节的机器做到认知的时候，服务于家庭跟个体的这些机器人也会到智能的时候，这个时候就是认知作为一个趋势发展的目标。

下面的这个架构，其实我们现在看也是我们最近在做的一个工作，我们叫机器联网，就是工业的机器联网这件事是我们目前在工信部跟领导都汇报完了，工信部也是支持我们这么去做在行业里头发展，也希望在工业领域先决定一个机器联网的问题，我们的机器首先第一生产线是封闭的，工厂是封闭的。我们首先从机器入手，机器怎么联网，原来的联网做法是有，我们在30年前的设备，中国国产的设备我们调研的结果看到30%其实还是具备一些接口，我们找了一些老的顾问专家，专门做质控的，还是有办法采集出来。十年前的设备是国产的，以及最新的从国外进口的设备联网设备的自动化控制、协同生产，机器的协同这件事，通过机器联网提前把没有做到的自动化跨一步直接到智能化，最近我们都在做这个工作。还有我们看到在机器过程中，我们希望解决中国目前比较务实的做法，希望能够把机器智能化这件事从远程式维护做起，最近我们在行业里招募，看哪些提供商做的比较优秀，做好一些旧厂的改造。

整个数据采集这一块就是物联网，工业物联网也需要提供一些数据的标准，我们需要在数据采集的过程中怎么考虑安全，考虑数据的存储跟我们数据的计算，从这个角度我们会提到一个，我们的预测感觉来看，确实我们提的这个方向今年更坚定了我们原来的预测，从数据产生以后，传统的软件工程的做是说针对某一个对象，针对某一个人还是料去管理，当然西门子是单独一套流派，现在博世跟SAD的做法还是从管理的理念往下沉的做法去做。所以，我们在软件里头更坚定的信心就是软件行业可能会出现一种新的流派，它不是基于对象以及流程管理的一种变成，可能会根据数据做一些新的应用开放。

什么概念?去年我说过可能会通过建模，或者基于解决某一个问题的一个模型，甚至做一个脚本就能解决我这个问题，通过我这个问题从预设式的方法建了模型，就能提前预判出来，由于这种控制指令，操作的手段多了以后，可能影响这个机器的超温，所以，目前我们看到的一些实施案例都是在这个里头做文章，所以我们认为在这个里头确实有对软件行业一个新的流派的产生。这是我们讲的五件事，中国电信做了哪五件事。电信我们从两年前开始布局整个产业互联网的时候，其实在整个过程中，我们还是在基于数据做文章，我们也是希望在“互联网+”这个领域里头推动更多的数据流动起来，通过把数据更多的实现它的价值，这样一个做法。

所以，定位上我们的做法是这样。首先，我们做了云网融合，中国电信自己要革自己的命，从我们自身怎么跟I层的云计算打通，我们初步下了这样一个产品的规范跟定义，也是来自于市场的需求。这意味着什么?相当于原来我们做法就是云跟网是单独的两条体系，我们希望把云跟网搭在一起以后，我们的客户可以，尤其政府的企业客户都是就近结果，上面我们划分出自己不同的行业板块，专区，比如工业板块，划德国专区，美国专区，怎么说数据的运营，做我们还在谈，就是怎么联合运营。德国专区主要跟SAP，工业HANA云，以及博世在做无纸化工厂，包括刚才提到设备的远程维护这件事也在做。划成专区，这对我们企业客户，属地化连接以后，就能安全的接入到我们的应用里去，这样来解决它自己的数据采集以后，包括数据的加工，数据的处理。我们前天还在跟网信办的领导谈，谈到数据立法的问题。这是第一件事。

从这里我们希望打造端到端的整体布局，我们把自己的维护体系也要改变，所以对运营商的挑战也是蛮大的这一块。这就是传统的数据中心跟构建数据的直联的想法的一个根本解决上的问题，我们希望把数据重新的进行信息系统的连接。包括我们在北方内蒙的基地，贵州的云计算基地，这样打通起来。

打造这样一体化的布局以后，我们希望从点到面全面的覆盖全国，承载工业网。中国电信希望打造云网合一的概念，核心数据可能下沉到工业企业，通过调用大数据的能力，再推送到Hadoop这样一个架构，从这个模式上，我们也是希望通过这件事能够让数据的安全，包括以后的大数据的一些法规没有立法成功的时候，这个时候可以过渡的方案。所以，布局云网融合一体化，实现云就在身边，我们希望把全国的IT中心全部合到一张网去。

第二我们提到，这次在整个部里做了专项的项目，我们升级工业的智能网络，搭建工业的大数据平台，原来工业网络采集的数据，最多只采到性能这一块，现在我们采到的数据还有很多非结构化的数据，还有它的控制指令，这里头我们重新建模的时候，以及还要采到软件的接口的东西，所以我们会分层次的逐步实现万物互联，包括全产业链的数据交互的贡献。

这里头由于时间原因不展开讲了，这里头我们的观点是说，有没有可能工业云围绕工业大数据去做文章的问题。所以，工业云我们也是划分三个类别，我们华为提了我们的观点，工业云分三类，这是我们在德阳这次发布的时候也提了我们不同的一些应用，做法是不一样的，不同的做法，软件的开发，包括软件的运营，数据的运营都不一样。这是打破我们原来传统的IT模式，就是我们提供系统的应用云化，包括云的迁移，应用的迁移，逐步我们看到有一些客户已经做到数据的云迁移了，这一步就是完全变了，不是应用迁移了，是关键数据迁移。所以，这里头我们看到，整个来说，整个对数据的加工，数据的处理，数据的建模，基于数据的应用提出更多的挑战。我们的数学家要懂两个东西，原来说学数学的没有什么前途，现在发现学数学的比学计算机的还火爆。但是，他还缺两个东西，第一，缺对工业的理解。第二，缺对自动化领域的理解。这两个领域为什么缺人才，昨天谈到的三一重工他们自己建大学了，没办法，智能制造这块没有人才在中国，培养都来不及了，缺的很多。所以，我们在数据的处理上，会成为大量的需求和人才发展的瓶颈。这就是我们看到分布式采集的终端数据，刚才讲的就是数据带来软件行业的一种可能性，变化的可能性。从数据上怎么考虑采集，从采集这里头就有很多文章可做。比如对不同的德国博世跟ABB，包括西门子的设备来说，它的协议都不一样。我们可喜的发现中国通过五到六年的发展，我们自己的自主知识产权的软件也出来了，我们自主的工业交换机也出来了，我们最近刚评估了两家做工业数据采集的，能支持14到16种工业的不同的封闭式标准的协议能采到，能把信息连上，我们中国电信解决连上以后后面的光纤，因为它的海量数据非常大，按一秒钟的节拍采数据，采指令，所以数量非常大。

这就是数据云存储，对IDC，包括云计算，包括I层的要求非常高了。所以，基于数据我们在云计算的架构上也发生了变化，尤其可运营这一块。云计算架构里面如果基于数据做的整个架构都会发生一些变化，整个边缘开发的时候也需要发生一些变化，包括一些数据加密的压缩算法都会发生一些变化。

举个例子，我们会采到螺丝的每个力度，这个叫做阿托拉斯(音译)数据采完以后，通过建模能分析出原材料处了问题，工艺流程出了问题，不同的批号出了问题，但是这些都是基于我们的网络集采。我们提到工业光纤，工业到农村，工业到光网城市，这不只是工业到家庭城市，我们认为光纤到厂，光纤到设备也是支持的。这是我们跟德国进口的新的设备，我们可以直接从光纤的U口直接转过去，我们读懂了以后，不知道怎么处理，这是我们看到业务层面的问题。所以，后面我们做了一个统一数据的标准，构建数据平台，而且这些数据采完以后怎么建模的问题，这里头我们需要两方面的专家，一个是自动化控制，一个是跟工业比较数的几个专家。在现场调研完了，我们针对数据结果的采集，首先把机器分类，一个车间几百个生产线分类还是很必要的，我记得当时65%是可行的，13%是不可行的，就是花再多的代价都采不出来，要分类的，我们要评估代价。这里我们要搭建中间件的数据的管理平台，分析这些数据，最后它做完以后，分三个模块，最终实现我们优化的几个应用，这里面含预测服务应用，包括OEE，设备整个整体的服务提升，包括产品质量。我们后来跑了很多工业企业，产线看出完以后，我们建议形成这么一个东西，国外的做法还是比较超前。

第三件事是我们基于云网融合打造工业云，这次在德阳发布的工业云，就是11种模式。我们目前拿到三维的展示，目前注册用户有400多个，激活用户大概100左右，企业在用的一些。这就是我们在德阳发布的这个情况，我们专门调研了客户的用情况，到现场去看，确实我们在过程中有些客户我们的工业企业，确实已经离不开它了，而且希望通过各种合作的协同部门，协同设计部门，通过它来做，并且最后能下到生产单元去。所以，当博世讲出一个PRM的概念的时候，就是社区跟生产数据的动态联调的事情，我们对生产的管理还缺的很多。

这是我们在医疗行业的一个尝试。我们去年在全国来说，把医疗行业作为一个重点在“互联网+”的行业推广，也是因为整个医疗医院信息化的封闭性，以及体检设备的封闭性，包括非结构化的数据，怎么通过它打造一个医疗影像云，影像云做了最终希望实现业务层面，希望实现区域远程会诊的协同，这样会打破我们医院的围墙，这可能医院跟医院之间要协同起来，有可能产生医联体的模式，还有可能是政府主导的一种，怎么做出跨越性的标准，能够把社区医院做出简单的处理，这是模式越来越明显，解决医疗不平等的问题。

这就是我们在嘉兴做了一个这样的案例，通过影像云把这些数据采集，让云存储起来，逐步实现跨医院的会诊。还是要在业务层面上实现突破，这是7月份要做的一件事情，也是我们团队在主抓，这里面我们要发布工业连接行动，赋予工业互联网新内涵，互联网的架构非常高，所以我们定义有八种场景会出现连接，这些连接定义好了，我们要赋予它更多的技术和方案，最终我们形成标准，工信部我们希望按照标准来推广，就是刚才说的机器联网的标准，在某几种类型的机器上怎么解决联网的问题，联网完了，怎么把数据传送、打包，这是应该做的标准。这里头由于时间原因不展开讲八个是什么场景，但是这里头不同场景的做法，有的解决应用的问题，有的解决智能化的问题。通过工业连接行动，我们希望打造一个工业专网云的一个生态体系。

所以，我们也提了我们的一个观点，在行业里我们建议不要走的太快，还是务实一点，结合你目前的产线跟管理水平，我们觉得先从预测式服务做起，我们希望看到从我机器的可能是一些老设备，怎么让他不但退下来，而且能更好的管理和生产，这个是对的。这是我们团队最近在中国电信以“互联网+”的白皮书作为一个事件的标识，在中国电信中规中矩做事情，我们在去年5月13号，今年5月17号又发布了2016年版的“互联网+”行动白皮书。这是2016年的，我们聚焦在10个行业，2016跟2015年的变化可能更多在平台层面，在能力层面上。所以，我们除了行业的创新，我们在自身上也要做一些变化。

我们希望构建开放的合作产业链，实现多方共赢。2015年一年的情况来看，11个制造业的示范样板，最近部里他们去调研我们做的几个示范。第二，我们希望把更多的从产、学、研、用一体的模型，就像跟这次部里的立项更有点像，它要有一些工业企业在里头，甚至做大数据分析的这些服务商在里头，这样才能把这些问题解决。所以，在这个构思上，中国电信也是按照工信部的联合体申报，专题项目上，中国电信也是希望打造产业链，联合体共同推进工业大数据的发展，尤其今年是工业大数据的元年，我们希望务实推进，做好行业的样板，为我们工业领域做好贡献，谢谢大家!