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阿里雲開放ET工業大腦：未來三年要連接100萬個產線和設備

在累積20多個成功案例後，阿里雲宣布將ET工業大腦平臺對外開放。

8月1日，阿里雲機器智能首席科學家閔萬里告訴第一財經記者：“工業大腦的目標是把人工智能與大數據技術嫁接到生產線，幫助生產企業實現生產流、數據流與控制流的協同，提升產線效率，以自主可控的路徑實現自主可控的智能制造。”

據悉，ET工業大腦開放平臺將開放三大行業知識圖譜、19個業務模型、7個行業數據模型以及20多個行業算法模型，同時，生態夥伴可以在該平臺上進行編程，將行業知識、大數據能力、AI算法便捷地融合到一起，為工廠量身定制智能應用。

以石化行業為例，今年3月，阿里雲與恒逸石化開始進行工業數字化合作，使得石化生產煤炭消耗量下降3%。

對於企業來說，在ET工業大腦開放平臺上，只需兩步就可以打造智能工廠，即先通過數據工廠實現快捷上雲，再基於AI創作間訓練出工廠的專屬智能。

阿里雲ET工業大腦產品總監陳鵬宇告訴第一財經記者，ET工業大腦可以快速訓練出企業專屬的工業智能，即利用來自數據工廠的數據，根據業務經驗，得出企業專屬的工業智能應用。

“目前，ET工業大腦團隊擁有不足25個人。”閔萬里告訴記者，ET工業大腦平臺的目標是三年要連接100萬個產線和設備。

看重工業互聯網領域的不止阿里雲。

作為阿里雲的競爭對手，騰訊雲很早就布局工業互聯網領域。基於騰訊多年在雲計算、大數據和人工智能領域的技術積累和優勢，此前，騰訊雲已與三一重工（600031.SH）、富士康等多家工業制造領域企業達成合作，為企業提供從生產制造到客戶關系管理的一整套數字化應用，進而提升企業運營效率。

相比傳統制造企業，阿里、騰訊等互聯網企業對工業制造業的部署，其背後的主線是發揮在互聯網、雲計算方面的優勢。區分於消費雲，工業雲數據的處理量和複雜性是消費雲的數倍，準確性方面的要求也更高。

但無論是阿里還是騰訊，本身擅長的是互聯網技術，但雲平臺的搭建還需要專業、全面的工業知識做支撐，能夠深刻理解工業制造業的痛點和邏輯，這些並不是阿里和騰訊所擅長的。

記者了解到，工業數字化轉型有三層——產線數據的采集、基於數據的全局決策、分析結果與控制指令的實時下達，ET工業大腦只做其中的三分之一，即基於數據的全局決策，其他環節都與生態夥伴合作。

阿里雲稱，未來3年，阿里雲將面向工業領域招募上千家生態合作夥伴，以實現智能制造成功案例的規模化複制，加速推動制造業的數字化轉型。

責編：劉佳