昆侖數據揚威工業大數據領域

文/本刊記者 陳 杰

昆侖數據揚威工業大數據領域

文/本刊記者 陳 杰

近日，國際PHM協會（故障診斷與健康管理協會）一年一度的PHM Data Challenge大賽揭曉，冠軍來自中國！

或許沒有通用數據分析領域的KDD-CUP那么知名，但PHM Data Challenge也是含金量極高的國際大型賽事。來自昆侖數據K2代表隊在與美國辛辛那提大學IMS中心、法國巴黎高科國立高等電信學校、加拿大卡爾加里大學、荷蘭鐵路、韓國首爾大學、臺灣交通大學等30余支勁旅的競技中脫穎而出，以絕對優勢奪冠，成為PHM Data Challenge十年競賽史上首個完全由中國本土數據精英組成的冠軍團隊。

這一事件似乎并未在國內引起太大波瀾，就如同一低調的昆侖數據并不廣為人知，但這并不影響這一深耕大數據領域的創業公司搶占工業大數據技術高地的步閥。

年輕團隊立新功

PHM Data Challenge一直專注于工業大數據領域的設備健康分析，參賽者技能除了數據分析的工具算法，更要求數據分析與工業專業知識的結合。隨著工業大數據技術的迭代，今年大賽的題目也從“渦輪發動機URL預測、齒輪箱故障診斷、測風儀故障監測、化學機械拋光機去除率的預測”等演進到今年的“城軌車輛懸掛系統故障診斷”。

據悉，今年比賽的基礎數據集是200個完全健康的軌道車輛運行數據，由于不易發現異常的端倪，很難準確斷定設備健康的臨界值。而這次PHM賽事的結果并不僅是判定200個軌道車輛中哪些車輛有故障，更需要通過有限的傳感器，捕捉到這些車輛的哪一個或哪兩個部件故障，為參賽團隊帶來了很大的挑戰。

昆侖數據參賽團隊由首席數據科學家田春華博士帶隊，四名核心隊員年齡跨越80后到95后，在日常滿負荷的工業客戶項目交付之外，憑借對該賽事的興趣在業余時間組隊作戰，歷時兩個半月。

田春華博士表示：“我們參加這個競賽的另外一個原因，除了工業的屬性原因，另外一個原因，也和我們當前承擔的任務有關。國家講工業制造2025，裝備制造業是我們關注的一個其中很重要的領域。我們利用了業余時間來參與PHM競賽，目的一方面是鍛煉我們這些隊伍，我們的分析團隊做了這么多實際的項目，要沉淀一下，總結一下。另外一方面，借這個事情，來推進大家對工業大數據的關注。其實大家在媒體過去對互聯網大數據或者商業大數據關注的還是比較充分的，對于我們國計民生最重要的工業領域，其實還是缺乏關注和掌聲的。”

在奪冠的賽后回顧中，參賽隊員再次強調了昆侖數據一直奉行的觀點“工業大數據分析應尊重工業領域知識，有機融合機理模型與統計學習模型”，認為除了數據模型的訓練，對振動力學的研究與綜合應用也對此次出類拔萃的成績起到了關鍵作用。

“這是PHM世界級的工業大數據大賽，這個大賽成立十年以來，這是第一次百分之百的中國本土團隊拿到世界冠軍。此次由中國團隊在軌道交通這個題目上奪冠也算是我們對國家高鐵計劃的致禮，”昆侖數據CEO陸薇在賽后分享時表示，希望能有機會將賽事研究的成果真正應用到工業現實、應用到中國高鐵上。

做企業的大數據合伙人

為什么會是昆侖數據的團隊奪冠？他們是誰？

作為一家創業公司，昆侖數據確實沒有太高的知名度。然而，在大數據行業應用中，工業領域除了傳統制造業巨頭，涉足的創業公司不多，也算是相對冷門的研究方向。昆侖數據成立于2014年底，由陸薇帶隊的原IBM大數據團隊創立，三年來一直深耕工業大數據領域，目前已成為國內該領域的翹楚。

據悉，昆侖數據受邀參與制訂《中國制造2025》工業大數據技術路線圖，發起成立并主導運營工業大數據制造業創新中心，致力于用大數據和人工智能技術，推動中國工業智慧升級。蟬聯“中國大數據企業50強”，旗下自主工業大數據管理分析平臺KMX曾獲“中國工業大數據最佳產品獎”，目前已服務新能源、石油、電子制造、工程機械、環保、生物制藥等領域。

在創業之初，昆侖數據沿襲之前在IBM的市場路線，主營業務為提供工業大數據平臺產品，支持海量高通量工業數據應用的規模部署。而得益于工業大數據的興起晚于互聯網大數據，目前國內出現的創新公司并不多，仍處于跑馬圈地的早期階段。昆侖數據的打法是，從行業標桿客戶切入，逐步服務其上下游企業，在某一細分行業里先深再寬，以提升細分市場占有率和影響力。

“昆侖數據自主研發了國內首個專為機器數據優化的KMX大數據平臺，能有效管理分析海量機器數據，挖掘并展現數據的價值，讓行業專家能輕松應用大數據解決業務問題。昆侖數據是充分利用數據思維，協同細分行業的專家經驗，幫助企業重新審視自己的數據資產、業務愿景和產業生態鏈，定義大數據價值實兩年最佳路線圖。我們是數據專家，更是工業企業的大數據合伙人！”陸薇表示，目前在國內市場昆侖數據采取的打法是先幫企業用戶做痛點診斷，通過基于業務以及數據的雙重診斷報告幫助企業梳理需求；再選擇其中有代表性的問題做試點方案，再次明確方案的可行性、為用戶測算投資回報、為其提供科學決策的數據價值依據；最終延伸至規模部署階段，做企業系統性的大數據平臺建設和全面部署。

當下，工業企業正積極探索大數據技術的行業應用，雖然挑戰重重，陸薇認為中國團隊完全有實力抓住技術突破的歷史機遇期，實現工業大數據技術的自主可控，將中國的工業數據資產留在中國，打破以往工業軟件高精尖技術與知識產權由國外壟斷的魔咒。