高启洋

过去几年，我们把数据变成企业的新能源，大家开始把数据当做公司的财富，把它藏起来。其实在数据创造的过程中，我们并没有看到预期的、变革式的效益。这主要跟孤岛式的数据处理有关，在这样的状况下，重新开始解释数据共通、共享的重要性十分必要。

纵观過去30年，不同终端设备为产业发展带来了不同变化。上世纪70年代，计算机开始普及，计算机产生的大量数据开始快速交换。在这样一个市场需求下，从2007年iPhone上市之后，智能机加速了整个信息的交换，又驱动了下一轮的产业变革。我们预期，到2020年，联网装置可以达到500亿个，再加上高新技术的普及以及5G通信的发展，数据传输会达到更快的速度。在这样一个情况下，带来的不仅仅是工业或者产业商业模式的变革，包括智慧家庭、智慧校园、智慧办公、智慧工厂、智慧城市等概念，在这样一个相同的架构下应运而生。

从这里我们可以看到一个以数据为基础的价值创造金字塔，每个企业都在采集和挖掘数据，透过整个数据转换分析加上知识的挖掘，我们会产生一些简单的知识。在过去几年，人工智能通过大量数据的加入以及高效的运算能力，也有比较大的演进。

对产业来讲，从数据走到价值面临几个很大的难题：第一是数据的采集设备。对很多中小企业来讲，没有联网就没有办法采集数据。第二是数据计算能力不足，中小企业更加明显。第三是封闭的数据平台。大家把数据当做企业的资产，没有办法纵观全局，这样的话，一个数据平台上形成的应用往往是有局限性的，没有办法做大规模的量化，最后就是孤岛式的应用开发。

从数据到创新应用，在这个过程中其实我们真正需要的是统一平台的赋能，能够创造一个人工智能的产业生态。这对很多中小企业来讲，甚至对有一定规模的企业来讲都是很重要的，甚至需要很大规模的聚集过程。在富士康工业互联网生态体系里，从2013年开始，我们通过核心层的数据采集、数据挖掘构建平台，提供数据、上报数据、发展应用。所以在整个数据处理的过程当中，我们构建的是一个从数据采集到应用开发的开放平台，开放给第三方的开发者，通过数据建模、微服务、API等，与合作伙伴一起在这个平台上共享，可以开发多元的应用，还可以创新商业模式。

举几个案例协助大家理解从数据到创新应用的整个过程。从安防角度上来讲，过去几年，安防的发展通过技术的进步，不仅局限于安防领域，其实更多带来了整个实时监控的加速发展甚至一些产业应用创新。所以，其实我们进入了所谓的全新用人时代。在富士康工厂里面，我们已经可以应用安防摄像头做到人脸识别，甚至做到产线物品实时监控，另外也可以做过程回溯。对我们来讲，整体方案甚至可以扩大到智能城市的应用、交通运输的应用等，不同行业在进行品质检查时，追踪的是人流、物流、过程流，通过机器视觉实现实时监控。在整个物联网空间当中，有80%属于视觉产生的，透过数据共享，让很多的应用可以开放出来给大家使用，针对这部分我们的策略是结合合作伙伴，未来大家可以利用这样一个模式和技术开发自己想用的视觉监控系统。

对于很多工厂来讲，视觉监控也是急需掌控的一个能力。尤其是未来无人化工厂越来越多，在车间里面，在厂房里面，其实只有小部分的人，还有就是大量的机器设备。所以我们通过这样的一个需求，产生一个精准定位，协助做到更及时的管控。其实智能管控的代表意义，主要在于我们可以把虚拟空间结合这些位置信息，跟视觉技术做虚实结合。

最后我们举一个共通性很高的数据处理过程，就是空压机和冰机。在很多的工厂里，这两个设备都是必要设备，这两个设备在以往的系统当中，都能实时监控。这样的监控不含有所谓的决策和预测的元素，以往都是通过老师傅的经验做出判断，决定设备怎么开、怎么关。为了能够有效地保证在最安全的情况下给厂房供电，很多时候都是过量用电的。另外，在保养上，往常要定期保养，定期保养带来的问题是什么？没有根据实时的使用量去做保养预测。在这样的情况下，我们在空压机或者冰机管线上装了大量传感器，包含流量、温度、湿度、压力等，开始收集数据，做算法模型。我们可以看到，这个模型做出来之后，可以对设备进行定期保养，无需考虑使用频率与设备性能老化问题。从表面上看，它的确做到了节能增效，也节省了成本。但是一个关键点是，通过过这些机理算法模型的建立，我们通过微服务开放出来，通过机理共享和应用开发，有需要的厂家可以自己完成，这样大大增加了过程的共享性，可以立刻感受到效益的提升。

最后我想阐述的是富士康工业互联网，过去几年我们想做的是以节能增效推动工业互联网发展。我们整合了云、移、物、大、智、网+机器人的工业互联网平台，在物联网平台上，感知服务、影像辨识等方面都有自己的应用。我们的最终目标还是希望构建一个长远的平台，能够让中小企业打造智能化的商业模式。

（根据演讲内容整理，未经本人审核）