機器聰明一分世界躍前一丈

秦磊

據美國波士頓咨詢公司分析，全球25個制造業大國在制造業成本競爭力指數中，呈現出四種顯著變化模式：面臨壓力、繼續削弱、保持穩定、全球新星。中國正處于面臨壓力的狀態。

在2004年，中國工人工資每小時4.35美元，到2014年整整翻了3倍，增長為每小時12.37美元。我們跟美國的成本差距從14%縮小到4%，按照這個趨勢，未來我們制造業成本有可能比美國還高。

如何通過管理轉型提升生產力？與此同時，如何通過“走出去”的戰略去獲得額外的增長力？在“機器換人”的背后釋放出大量有價值的數據是否可以拿來使用？帶著這樣的思考，我們看到，全球都有相應的應對措施。

“中國制造2025”是我們自己的對策。談及工業互聯網，我們要做四件事：“云+端”工業大數據平臺、嵌入式操作系統、協同制造云、工業軟件。

在工業里面，有一類特別的數據是我們原來沒有關注的，那就是機器代替運轉、代替實驗、代替測量時產生的源源不斷的數據。機器在運轉過程中產生的大量機器數據是以時序、時空、用電頻率、超電頻率來表達。根據IDC預測，到2020年，全球數據世界中機器數據的占比將由2005年的11%增長到40%，機器大數據將繼消費大數據之后，成為數據的下一個主戰場。

我們今天提到的始于機器的大數據，不止于機器大數據，還包括人機交互的業務數據，以及大量公開的公共數據，這些數據的來源、數量、特性和私密性都不一樣。

在初級分析層，做到用不一樣的方式看到部分數據，對數據進行畫像，用可視化方式給我們帶來后示、后知、后覺，即對單源或多源基礎數據進行統計分析，形成綜合性的，具有一定業務語義的衍生數據；……