產(chǎn)業(yè)元宇宙的基礎(chǔ)是CPS，淘金AIoT要做好耐心“篩沙子”的準(zhǔn)備
[導(dǎo)讀]本文來源：物聯(lián)網(wǎng)智庫導(dǎo)讀為了更進一步探索2022年的新風(fēng)向，我們邀請了一系列重量級的領(lǐng)軍人物、企業(yè)高管，以及行業(yè)專家們進行訪談，聊一聊他們對智聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)未來的見解。正是這些專家們不同思想的碰撞，校準(zhǔn)著我的判斷；正是這些大咖們開闊思路的視野，填補了我的盲區(qū)。本文想與你分享的觀點，來自...
在交流的過程中，不免會聽到視角完全不同的觀點和聲音，也不免會觸及一些從未耳聞的概念和術(shù)語。 正是這些專家們不同思想的碰撞，校準(zhǔn)著我的判斷；正是這些大咖們開闊思路的視野，填補了我的盲區(qū)。 本文想與你分享的觀點，來自兩位德高望重的師長，每次與他們交流，既能讓我仰望星空，又能兼顧腳踏實地。 他們是工業(yè)人工智能之父李杰教授和中國蜂窩物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵推手之一的聞庫秘書長。 每次與李杰教授交流，他都能帶我搶先一步看到未來。 李老師擔(dān)任鴻?？萍技瘓F副董事長、美國辛辛那提大學(xué)講座教授、美國國家科學(xué)基金會（NSF）智能維護系統(tǒng)（IMS）產(chǎn)學(xué)合作中心主任、世界經(jīng)濟論壇（WEF）全球未來委員會先進制造與生產(chǎn)委員，曾任麥肯錫全球資深顧問。著有“工業(yè)人工智能三部曲”：《工業(yè)人工智能》、《從大數(shù)據(jù)到智能制造》、《CPS：新一代工業(yè)智能》等著作，對世界智能制造有重大影響。 每次與聞庫秘書長交流，他都會讓我看清腳下的路要從哪里邁起。 聞老師擔(dān)任中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會（CCSA）副理事長兼秘書長，曾歷任郵電部電信總局網(wǎng)管中心主任、郵電部科技司副司長、信息產(chǎn)業(yè)部科技司副司長和信息產(chǎn)業(yè)部電信管理局副局長和信息產(chǎn)業(yè)部科技司司長、工業(yè)和信息化部科技司司長、工信部信息通信發(fā)展司司長等職。 你也許會好奇，這兩位老師一位來自學(xué)界、一位來自政界；一位鉆研人工智能、一位深耕通信連接，他們之間會有什么共同點呢？ 他們的觀點既涵蓋了AI、也囊括了IoT，完美交織于AIoT。 共同點是他們都把推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展視為使命，視為一種高于生存的人生意義，因此與他們交流總會覺得智慧撲面、酣暢淋漓。
我們每個人往往面臨一個悖論，就是我們不知道我們不知道的是什么。 這個困擾在李教授這里，總能輕易化解。 因為李教授多年思考的問題，正是如何讓不可見的部分變得可見，讓不知道的信息被知道。 雖然最近元宇宙Meta-verse被熱炒，但一個同詞根的術(shù)語也值得被關(guān)注，Meta-model。 Meta-model已經(jīng)存在數(shù)十年，并不是新東西，從字面上理解，它是指模型的模型，由元模型Meta-model可以構(gòu)建一個整合管理的系統(tǒng)。 什么意思呢？李教授舉了個例子。 在產(chǎn)業(yè)中，我們經(jīng)常會強調(diào)數(shù)據(jù)的重要性，但現(xiàn)實情況往往是給了你數(shù)據(jù)，你依然不知道如何去操作和改進。比如一個人炒股，天天盯著股價看，仍舊不會投。專業(yè)的投資人不只是看股價波動，還要了解企業(yè)的基本情況，發(fā)生了什么新聞，有沒有并購事件，推出了什么新產(chǎn)品。這些還不夠，投資人還會看行業(yè)趨勢，整體的發(fā)展方向，這個公司的上下游產(chǎn)業(yè)鏈等很多信息。還有些投資人會參與企業(yè)管理，為企業(yè)發(fā)展提供幫助，讓企業(yè)變得更好。所以炒股不能只盯著數(shù)據(jù)看，還要了解股票背后的企業(yè)，并為企業(yè)的發(fā)展助力。 這就是從數(shù)據(jù)Data，到模型Model，再到元模型Meta-model的思維邏輯。 投射到工業(yè)領(lǐng)域，什么是智能制造的Meta-model？ 李教授以質(zhì)量管理為例，生產(chǎn)線所產(chǎn)生的問題，產(chǎn)品質(zhì)量的結(jié)果，都可以通過Meta-model被完全追溯。生產(chǎn)過程中，Meta-model就可以預(yù)測下一批次的產(chǎn)品質(zhì)量是否合格，根據(jù)Meta-model提供的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，產(chǎn)線可以自我調(diào)節(jié)和持續(xù)優(yōu)化。 簡單地說，生產(chǎn)線的一般Model提供的是控制能力，但控制是控制，管理是管理，Meta-model側(cè)重于管理。 Meta-model應(yīng)該可以預(yù)測、發(fā)現(xiàn)和反饋不可見的問題。 為了解決“可見”的問題，很多企業(yè)開展了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項目，引進傳感器、邊緣計算設(shè)備，強調(diào)要探索數(shù)字孿生，這些都是慣常的做法，但是卻往往忽略了一些根本性的問題。 工業(yè)企業(yè)到底需要怎樣的信息物理系統(tǒng)CPS（Cyber-Physical System）、數(shù)字孿生（Digital Twin）？有哪些問題和挑戰(zhàn)是以往解決不了的，而CPS和數(shù)字孿生又為何能解決這些問題？ CPS與數(shù)字孿生的作用是解決那些工業(yè)系統(tǒng)中還沒有被充分認(rèn)知的“不可見”問題。 如果CPS、數(shù)字孿生僅僅被用來解決可見的問題，很容易被誤解和誤用。 怎么被誤用的？李教授又舉了一個例子。 就像照鏡子。鏡子可以反映出來這個人美不美，衣服有沒有穿對。企業(yè)也用數(shù)字孿生來照鏡子，反映設(shè)備的運行情況。但實際上數(shù)字孿生并不僅僅是鏡子，它的能力在于建造了Twin Model，能夠像醫(yī)生一樣發(fā)現(xiàn)不可見的問題。 現(xiàn)階段工業(yè)和制造企業(yè)最主要的痛點是如何去解決和避免不可見的問題。不可見的問題包括哪些？比如設(shè)備性能的衰退、精度的缺失、易耗件的磨損和資源的浪費，等等。 說回與Meta-model同詞根的Meta-verse元宇宙，如果元宇宙在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用，需要滿足多種條件才能成為產(chǎn)業(yè)元宇宙。 第一是需要通過Meta-model不僅做到控制，更要實現(xiàn)管理。 怎么區(qū)分控制和管理？比如一臺風(fēng)機，我們調(diào)整它的狀態(tài)，實現(xiàn)最大風(fēng)能捕獲，這是控制。如果我們做到它的健康衰退評估，將這些知識與風(fēng)機的結(jié)構(gòu)設(shè)計、控制邏輯相關(guān)聯(lián)，使它能夠在不同健康模式下，都能保持最佳的狀態(tài)，這是管理。 第二是社交元宇宙不一定有目的，但是產(chǎn)業(yè)元宇宙需要很強的目的性。 互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能…應(yīng)用這些技術(shù)不是目的，工業(yè)領(lǐng)域往往有很強的目的性。目的并不是解決可見的技術(shù)問題，目的是在不可見空間內(nèi)發(fā)現(xiàn)問題、解決問題和獲取價值。 明確目的，可以更好的做決策。 工業(yè)領(lǐng)域的目的性很強，每個目的背后都有痛點問題。數(shù)據(jù)不能標(biāo)準(zhǔn)化是痛點、質(zhì)量需要提升是痛點、數(shù)據(jù)量太大是痛點、資源浪費是痛點…從每個痛點向前溯源，人、機、料、法、環(huán)，直到分析出痛點的來源，再分析哪些是可以數(shù)字化的，哪些是不可以數(shù)字化的，形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目的。這是一個系統(tǒng)性的工程，從痛點Pain到目的Purpose。 李教授從十幾年前就開始關(guān)注CPS，并著有《CPS：新一代工業(yè)智能》一書，提出CPS是可以持續(xù)傳承的智能系統(tǒng)。 從字面翻譯，CPS是信息-物理系統(tǒng)，也可被譯為賽博-實體系統(tǒng)。實體系統(tǒng)代表的是對功能性的管理和建模，賽博系統(tǒng)是對實體、環(huán)境和活動之間關(guān)系性的管理和建模。 CPS是賽博空間中的通信、計算和控制與實體系統(tǒng)在所有尺度內(nèi)的深度融合。以物聯(lián)網(wǎng)為重要元素的CPS，能夠?qū)⒄麄€價值鏈上的環(huán)節(jié)相連，使位于產(chǎn)業(yè)鏈各個位置的角色能夠以很低的成本，直接服務(wù)于用戶，也使得產(chǎn)業(yè)鏈之間在服務(wù)方面的協(xié)作成本降低。 因此，從某種意義上來說，產(chǎn)業(yè)元宇宙的基礎(chǔ)是CPS。
謀定而動，乘勢而上。 聞老師總是能讓我們看清，當(dāng)下這一步要從哪里邁起。 最近，美國5G部署因為頻譜“卡脖子”被迫暫停的消息在國內(nèi)引起了熱議，與美國相比，中國5G頻譜規(guī)劃和政策更為有效，在供給側(cè)保障了產(chǎn)業(yè)界對頻譜的需求，因而助力5G商用的領(lǐng)先。 我們在5G上半場打得不錯，現(xiàn)在開始打下半場。上半場是技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)、手機終端等部署，下半場要開始應(yīng)用，尤其是各行各業(yè)的應(yīng)用非常重要。 5G應(yīng)用，尤其是物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，是一個金礦。但是物聯(lián)網(wǎng)這個金礦有什么特點呢？ 就是整塊的金子少，碎片化的金沙多，大量金子需要花費力氣去篩。 看上去物聯(lián)網(wǎng)這個金礦里面滿滿是金子，但是真正要淘出來不容易，需要做好踏踏實實，慢慢挖掘的準(zhǔn)備。 開墾物聯(lián)網(wǎng)金礦很難，不過當(dāng)所有人都意識到很難的時候，最難的階段可能已經(jīng)過去了。 聞老師從2009年國家提出感知中國開始，就一直在推進物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用落地。 以無錫為例，那里的公安局發(fā)現(xiàn)電動自行車的丟失問題很嚴(yán)重，小偷挺難抓，公安局就想了個辦法，給一批電動車悄悄在看不到的地方，綁上一個類似小手機的防丟設(shè)備，一旦車子被偷就能很快對其定位。 經(jīng)過驗證這招很管用——有次他們看到有輛卡車運了一整箱的電動自行車，過收費站的時候發(fā)現(xiàn)其中一輛就裝了這種防丟設(shè)備，通過追蹤警察迅速就把案破了。現(xiàn)在所有電動自動車幾乎都裝了這種防丟設(shè)備，這是物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)價值的一個典型案例。 后來大家又發(fā)現(xiàn)了各種電動自行車的痛點，比如車鎖總是壞，現(xiàn)在深圳有個企業(yè)研發(fā)了一種新鎖，因為看不到實體鎖，所以使用過程中根本不用手動去觸碰。手機APP控制開鎖，騎完把車停好，手機APP結(jié)束行程，車就自動上鎖了。 物聯(lián)網(wǎng)是一門不斷迭代的生意。有些應(yīng)用不是上了物聯(lián)網(wǎng)就完事了，還需要不斷去完善。 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的難點在于可復(fù)制性差，需要抱著淘金“篩沙子”的耐心，慢慢解決。 在這個過程中，最重要的是解決問題的成本劃算才行。 聞老師舉了個現(xiàn)實生活中的例子。比如家庭用的和面機。大食堂的和面機因為天天要用，使用頻率很高，所以是劃算的。但是到了家庭場景，一個禮拜吃一次饅頭，一個月吃一次面條，買個和面機不容易洗還占地，就不劃算了。 物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用也是同樣的道理，成本上劃算是應(yīng)用規(guī)模化的前提。物聯(lián)網(wǎng)要普及，就得把物聯(lián)網(wǎng)的終端價格水平降下來。 大家都看好的5G Redcap定義了一個輕量版的5G。相對于之前的版本，Redcap做了顯著的簡化，擴大了5G物聯(lián)網(wǎng)能夠支持的終端范疇。Redcap不是一個新東西，它是一個對現(xiàn)有東西的裁減。 未來從技術(shù)角度來講，應(yīng)該會出現(xiàn)一些類似Redcap這樣的東西，敢于刪掉沒用的功能，便宜、簡單，讓大家都好用。技術(shù)迭代不是朝著高大上的方向迭代，而是應(yīng)朝著便宜好用迭代。這是真正的迭代，有用的迭代。 從運營企業(yè)來說，近20年來移動通信基本上都是和手機打交道，商業(yè)模式是To C。但是5G應(yīng)該朝著企業(yè)走，To B解決問題。業(yè)界對Redcap保持較高的期待，將其作為5G To B的一個重要抓手。 除了善用技術(shù)迭代，還要轉(zhuǎn)變運營思路。 舉個例子，比如運營商為一家工業(yè)企業(yè)服務(wù)，給每個工人配一部5G手機，一共3000人配了3000部，雖然收費面向企業(yè)，但實際上本質(zhì)仍舊是To C。 真正做到To B就要在網(wǎng)絡(luò)上有所改變，通信設(shè)備就像企業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備一樣，企業(yè)想怎么用就怎么用，甚至可以反向控制通信設(shè)備。而且通信設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)要能夠與生產(chǎn)、財務(wù)、運營等數(shù)據(jù)整合為一體，在這種情況下，企業(yè)需要對通信網(wǎng)絡(luò)有一定的自主權(quán)。 因此To B方面，5G網(wǎng)絡(luò)也應(yīng)該逐漸發(fā)生變化，把網(wǎng)絡(luò)改造成能夠面向企業(yè)使用。 聞老師認(rèn)為，如果物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用沒用廣泛落地，那么AI、AIoT都是“空中樓閣”。 AI跟loT結(jié)合，基礎(chǔ)是IoT要先搞好。沒有物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)支撐，AI的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用可能就停留在講概念階段。在很多場景中，AI和IoT還沒搭上邊，中間有挺長一段距離，前期要費很大的勁。
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還有很長的路要走。 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到今天，變得越來越復(fù)雜，不斷融合與疊加了各種概念，比如5G、AI、區(qū)塊鏈，甚至元宇宙。這些復(fù)雜性，讓物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展充滿了挑戰(zhàn)。 正是挑戰(zhàn)與復(fù)雜，讓物聯(lián)網(wǎng)的探索之旅充滿了樂趣與機遇。 在探究AIoT產(chǎn)業(yè)未來的發(fā)展趨勢過程中，我們還訪談了眾多企業(yè)家們，聆聽了他們的精彩觀點。在即將于12月9日在深圳舉辦的“2021中國AIoT產(chǎn)業(yè)年會”中，我們將基于這些訪談，對2021年物聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)狀進行總結(jié)，并深入解讀2022年物聯(lián)網(wǎng)的新機遇，并在年會當(dāng)天分享最新的《中國AIoT產(chǎn)業(yè)全景圖譜報告》以及最終成果。誠邀你的參與，歡迎報名：
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