阿里云发布ET工业大脑开放平台 这件事为何重要

8月1日，阿里云发布ET工业大脑开放平台，基于该平台，合作伙伴可以轻松实现工业数据的采集、分析、挖掘、建模，并且快速构建智能分析应用。未来3年，阿里云计划面向工业领域招募上千家生态合作伙伴，以实现智能制造成功案例的规模化复制，加速推动制造业的数字化转型。

这也意味着，阿里云正式将其上线近一年半的ET工业大脑的成果、能力对业界合作伙伴开放。自去年3月阿里云发布ET工业大脑以来，阿里云已在工业领域积攒了20多个工业案例。在杭州，中策橡胶、恒逸石化、盾安等企业都通过数据上云和工业大脑的“思考”，实现了原料可控、能耗下降等目标。

制造业应实现“自主可控”

“做工业大脑的初衷就是为了让生产线能够自己思考，让机器的诉求可以通过大脑被挖掘和表达出来。”阿里云机器智能首席科学家闵万里表示，工业大脑的目标是把人工智能与大数据技术嫁接到生产线，帮助生产企业实现生产流、数据流与控制流的协同，提升产线效率，以自主可控的路径实现自主可控的智能制造。

闵万里尤其强调“自主可控”。在他看来，原材料自主可控、技术自主可控和计算平台的算法自主可控，最终带来的数字化转型路径一定也是自主可控的。而这件事对企业借助工业互联网提升整体竞争实力、中国制造实现换道超车具备典型意义。

“对工业行业来说，我们可能是门外汉。但我们的不懂成为我们的优势，我们愿意从小学生的程度开始学，而我们的不懂也让我们摒弃了固有思维，找到了这条自主可控的道路。”闵万里说，以前我们讲“师夷长技以制夷”，但ET工业大脑的出现，让经验、知识具备数字化的可能，结合阿里云自主可控的计算平台和自研的算法，今天的中国制造业有机会摸索出属于自己的“命门”。

“ET工业大脑就是我们的武器。”闵万里表示，ET工业大脑能针对不同行业为不同产线定制化智能。在如今尝试过的行业中，ET工业大脑呈现出的共同特征就是运用于流程制造特征明显、需要涉及多工种协调的场景中。“有流程制造就有数据流，就有关键参数，而所涉工种越多，大脑的优势就更明显。”他说。

事实上，阿里云也造就了互联网行业第一批下车间的人。过去一年多，阿里云的算法专家们频繁出现于不同行业的生产车间，了解流程制造业的各个环节，与具备经验的老师傅们交流切磋——理解之后，这些复杂的制造场景化作代码，为企业探索出一套用云计算、人工智能、大数据技术驱动数字化转型的道路。

目前，ET工业大脑已经成功服务了协鑫光伏、中策橡胶、正泰新能源、攀钢集团等数十个工业细分领域的龙头企业，帮助企业创造利润数十亿元。

让ET工业大脑更普惠

在ET工业大脑现有成绩的基础上，今天新发布的ET工业大脑开放平台宣布开放3大行业知识图谱、19个业务模型、7个行业数据模型以及20+行业算法模型。同时，生态伙伴可以在该平台上进行编程，将行业知识、大数据能力、AI算法便捷地融合到一起，为工厂量身定制智能应用。

为什么要做开放平台？闵万里解释说，开放意味着普惠。工业数字化转型有三层——产线数据的采集、基于数据的全局决策、分析结果与控制指令的实时下达，ET工业大脑只做其中的三分之一，即基于数据的全局决策，其他环节都与生态伙伴合作。无疑，在助力传统制造企业转型的过程中，构建开放的生态将是关键的一环。

但这件事不可能只凭阿里一家之力去做。“工业行业供研产销链条的兴荣，需要所有合作伙伴一起来奠定基础。”闵万里表示，开放也可以“排异”，让不同的工业互联网平台有机会“放下成见”，共建“智造”生态。

“ET工业大脑是希望数据、算法和行业知识能做一个完整的结合。”阿里云ET工业大脑产品总监陈鹏宇打了个生动的比喻：如果我们要去启动工业智能的“复兴号”，那么AI算法是引擎，数据是新能源，行业知识则是年轮，确保构建的逻辑不脱轨。

简单来说，企业在ET工业大脑开放平台上只需两步就可以打造智能工厂。第一步，通过数据工厂实现快捷上云，第二步，基于AI创作间训练出工厂的专属智能。

在这个过程中，陈鹏宇最强调的是数据在线。数据产生智能、智能推升新数据，而对这一流程的反复优化，最终将建立可持续的数据价值闭环。

值得一提的是，开放平台的存在将催生AI训练师，但这个职位并不需要训练师自己懂编程，只要掌握和理解流程就可轻松操作。而开放平台也让行业知识图谱化，为企业优化节省大量的开发时间，而它的交付效率和效果可能会更好更快——据测算，项目实施周期可从过去的6个月缩短至最低6天。

“ET工业大脑只负责算，但企业应用的实际效果如何，还需要专业人士去检验。”闵万里说，阿里云不是要成为某个行业专家，而是要做改良线索的搬运工。

“如今，有很多工业行业仍处在腾笼换鸟的路上，面临的可能是产线的整体升级换代。而工业大脑为这件事提供了新思路。”闵万里说，工业大脑可以找到最关键的环节，“就好比你要做手术，它能告诉你身体不好到底要在哪里动刀。”

“对企业来说，今天的ET工业大脑至少可以先做一件事儿：告诉你该在哪些地方加传感器。我可以用我不存在的数据来帮我来告诉你在哪儿补数据。”也就是说，企业有机会利用现有的硬件资源和数据资源，通过“器官移植”实现升级。

闵万里透露，阿里云的预期目标是三年连接100万台设备(产线)。“这里说的是真正有价值流通的、可以实时控制的生产线，它们是活的链接。”他说。