0
| 本文作者： 王金旺 | 2019-09-09 16:15 | 專題：透過概念看實質(zhì)：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如何落地？ |
雷鋒網(wǎng)按：2013年，德國漢諾威工業(yè)博覽會上提出了一個新概念，工業(yè)4.0。
隨之而來的是，德國預(yù)計投資2億歐元，推動以信息物理系統(tǒng)（CPS）為基礎(chǔ)，以生產(chǎn)高度數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、機器自組織為標志的工業(yè)革命的計劃。
沒有人會想到，這一在德國提出的概念時隔三年會進入中國并醞釀生根，成洪水猛獸之勢。
對于素有世界工廠之稱的中國，據(jù)國家統(tǒng)計局2018年4月末公布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，全國工業(yè)行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)數(shù)量超過37萬家，即使這樣的數(shù)據(jù)，相較上一年同期減少了6000多家。
與此同時，諸多跨國企業(yè)再次看到了中國工業(yè)市場的巨大空間，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的熱情，盯上了中國市場這塊“肥肉”。
“未來3年的發(fā)展，將會決定未來10年的國家競爭力，把數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)當作未來的國家基礎(chǔ)設(shè)施工程，毫不為過?！盜BM大中華區(qū)董事長陳黎明曾就工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展感慨稱。
顯然，IBM作為當下時代技術(shù)輸出型服務(wù)型企業(yè)的頭部廠商，也同樣意識到了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來的機遇。
2014年3月31日，美國通用電氣（GE）“糾集”了一批美國巨頭企業(yè)在當?shù)爻闪⒘斯I(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（IIC），這一聯(lián)盟最初名單上只有五家企業(yè)，除去通用電氣自身以外，另外四家是：AT&T、Cisco、IBM、Intel。
其中，IBM作為與Intel同一重量級的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)代表，也被納入到這張當時只有一張紙條大小的名單中。
在此之前，IBM早期的一項技術(shù)發(fā)明也為其在工業(yè)界安身立命奠定了基礎(chǔ)。這項發(fā)明就是當下工業(yè)界應(yīng)用廣泛的工業(yè)傳輸協(xié)議標準之一，MQTT。
1999年，IBM發(fā)明了MQTT，可能很多人不知道什么是「消息隊列遙測傳輸」（MQTT的中文名），但是MQTT的通用度甚至不亞于OPC。具體官方給出的定義是，
MQTT協(xié)議是為大量計算能力有限，且工作在低帶寬、不可靠網(wǎng)絡(luò)下的遠程傳感器和控制設(shè)備通訊而設(shè)計的即時通訊協(xié)議。
隨后，2013年，結(jié)構(gòu)化信息標準促進組織OASIS成立了MQTT技術(shù)規(guī)范委員會；2014年，MQTT正式成為OASIS推薦的物聯(lián)網(wǎng)信息傳輸協(xié)議標準。
而IBM真正對外宣稱在物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域集中布局，其實是在兩年后。
2015年3月，IBM宣布成立物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部（IBM Watson IoT）。這個時間點比英特爾將嵌入式事業(yè)部更換為物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部的時間點晚了兩年，但這時的物聯(lián)網(wǎng)仍處于萌芽階段，尤其對于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)而言，真正的戰(zhàn)役還遠未開始，盡管大戰(zhàn)前夜的較量已經(jīng)暗波涌動。
成立物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部同時，IBM還對外宣稱：在接下來4年將投入30億美元用于該領(lǐng)域研究，包括投入超過2000名研究員、軟件開發(fā)者和咨詢師服務(wù)于這一項目。要知道，德國的工業(yè)4.0計劃最初提出時預(yù)計投資也只是2億歐元（以現(xiàn)在的匯率折算約為2.2億美元）。
盡管IBM物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部成立于2015年，但其主要產(chǎn)品Bluemix云平臺其實早在兩年前（2013年6月）就已經(jīng)開始部署。2014年，IBM再砸10億美元用于進一步提升這一基于Cloud Foundry的云計算平臺Bluemix的能力。這一平臺對IBM的重要性，以及IBM對物聯(lián)網(wǎng)這一新興技術(shù)的關(guān)注度也顯而易見。
就IBM Bluemix而言，如果追根溯源的話，倒是與西門子的MindSphere、GE的Predix同樣都基于當時號稱業(yè)界第一個PaaS開源架構(gòu)的Cloud Foundry。
論及IBM Bluemix，其實從2013年提出到2017年之間，一共經(jīng)歷過兩次比較大的業(yè)務(wù)整合，最終形成一個集IaaS、PaaS、SaaS能力為一體的綜合性云平臺。
首先，Bluemix是一個PaaS云（計算）平臺（這也是IBM對Bluemix最初的定位），擁有IBM軟件能力、第三方服務(wù)及開源技術(shù)，其中包括120多種工具與服務(wù)，橫跨大數(shù)據(jù)、移動應(yīng)用、Watson、分析、整合、DevOps、安全與物聯(lián)網(wǎng)等各個領(lǐng)域。
PaaS云平臺要提供服務(wù)，需要有IaaS層云提供支持。IBM為了支持其Bluemix這一布局，當時出大手筆收購了眾多云服務(wù)提供商，其中就包括在2013年的一項關(guān)鍵收購案。
2013年6月，IBM以約20億美元收購了當時排名第五的美國云服務(wù)提供商SoftLayer，收購后, SoftLayer與IBM SmartCloud合并形成IBM的一個全球平臺新部門。
這一收購對于IBM在云計算、物聯(lián)網(wǎng)的布局來說有著重大意義，與此同時，SoftLayer作為Bluemix的云服務(wù)架構(gòu)重要支撐之一，基于SoftLayer的云服務(wù)模型，IBM開始構(gòu)建SoftLayer平臺上的OpenStack生態(tài)圈。而這些都將成為未來Bluemix的核心能力。
2013年12月，IBM再次投入12美金，在全球范圍內(nèi)建設(shè)15個新的云服務(wù)數(shù)據(jù)中心（此前SoftLayer原有13處數(shù)據(jù)中心）。
2014年，IBM收購數(shù)據(jù)庫即服務(wù)DBaaS提供商Cloudant，據(jù)悉，Cloudant DBaaS平臺利用SoftLayer云計算平臺創(chuàng)建了一個全球性的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)。與此同時，IBM將PowerSystem與SoftLayer關(guān)聯(lián)，將PowerSystem作為一個按需的基礎(chǔ)架構(gòu)平臺提供給用戶；Watson業(yè)務(wù)也由SoftLayer托管。
這里值得多提一句的是，在此前后，IBM在云計算領(lǐng)域還發(fā)起過其他多起收購案，包括：
2012年，IBM以13億美元收購人力資源軟件商Kenexa；
2013年6月，IBM收購網(wǎng)絡(luò)分析軟件開發(fā)商Coremetrics；
2013年11月，IBM收購移動設(shè)備管理（MDM）解決方案供應(yīng)商Fiberlink；
2015年，IBM又先后收購了私有云服務(wù)商Blue Box、云視頻服務(wù)商Clearleap。
外加IBM自己構(gòu)建的企業(yè)私有云管理平臺解決方案P4 Cloud，模塊化云平臺PureCloud，用于企業(yè)級工作負載優(yōu)化設(shè)計的CMS，以及用于移動部署的Worklight，IBM構(gòu)建起了自己的云計算帝國。
由此也可見，IBM在云計算領(lǐng)域?qū)⒆约旱挠|角開始不斷深入，通過收購、整合、技術(shù)研發(fā)等一系列動作在云計算領(lǐng)域持續(xù)擴大布局。據(jù)IBM財報顯示，2016年，IBM云計算業(yè)務(wù)營收70億美元，收入占比為7.5%，增幅超過60%。
至于，原本就是為Bluemix提供云服務(wù)支持的SoftLayer，隨后在2016年10月被IBM并入到Bluemix，也并沒有太多業(yè)內(nèi)人士感到驚訝。
至此，Bluemix云平臺架構(gòu)及能力基本成型。該平臺以Cloud Foundry、容器服務(wù)、微服務(wù)、OpenStack四項核心技術(shù)提供物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、移動開發(fā)應(yīng)用能力。除去提供PaaS層相關(guān)能力外，向下延伸，可以提供IaaS能力，諸如提供基于Cloud Foundry的能力部署、基于容器能力部署和基于OpenStack虛擬機能力部署；向上延伸，提供SaaS層能力，包括認知、分析、物聯(lián)網(wǎng)、安全等方面等方面的服務(wù)能力。
值得注意的是，IBM Bluemix進入中國市場要較西門子的MindSphere早四年，早在2015年10月14日，IBM與中國最大的中立IDC服務(wù)提供商世紀互聯(lián)合作，Bluemix云平臺也開始在中國落地。
對此，IBM大中華區(qū)董事長陳黎明當時表示：“中國正處于數(shù)字經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的大潮之中，政府推出了‘互聯(lián)網(wǎng)+’、‘中國制造2025’等一系列戰(zhàn)略，將IT科技和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展放到了前所未有的戰(zhàn)略高度?！蟊妱?chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新’的指導(dǎo)方向為廣大的創(chuàng)新者、開發(fā)者帶來廣闊的發(fā)展空間?！?/p>
現(xiàn)在看來，顯然，IBM再一次預(yù)測到了中國物聯(lián)網(wǎng)及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的大勢。
2107年11月，IBM再次對自己云業(yè)務(wù)進行整合，Bluemix并入IBM Cloud，不過此次的更名只是簡單的品牌整合和業(yè)務(wù)整合，并沒有更多改變。當時官方給出的說法是，“我們正將Bluemix品牌與IBM Cloud品牌合二為一，因為它們已成為了同義詞?！?/p>
其實，IBM Bluemix的提出還有另一個時代背景和行業(yè)轉(zhuǎn)變。
隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代進一步深化，開源技術(shù)、APP、云計算逐漸成為主流趨勢，個人開發(fā)者成為一股不可忽視的力量。作為以服務(wù)世界500強等大型企業(yè)及政府機構(gòu)的IBM對于開發(fā)者的態(tài)度也開始轉(zhuǎn)變。
“BlueMix是IBM第一次全面性面向開發(fā)者，”IBM大中華區(qū)云計算事業(yè)部戰(zhàn)略和合作伙伴發(fā)展總經(jīng)理詹海萍在2015年北京的IBM云計算體驗周上總結(jié)稱。
提到IBM在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的布局，或許更多人知道的是IBM Watson，而非Bluemix。
其中部分原因在于，Watson機器人在2011年在美國危險邊緣（Jeopardy）真人秀中以77147分的成績戰(zhàn)勝兩位人類選手贏得100萬美金，隨后一舉成名，也使得Watson這一品牌名聲遠揚。
前文提到，2015年3月，IBM宣布成立物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部，這一事業(yè)部正是以Watson命名，IBM Watson IoT。
2016年10月，IBM公開宣布將投資2億美元在德國慕尼黑設(shè)立IBM Watson IoT事業(yè)部的新全球總部，這一總部也在5個月后正式投入使用，包括Avnet、BNP Parabis、CapGemini和Tech Mahindra等公司在內(nèi)的首批入駐企業(yè)在此配置開發(fā)團隊，成立認知聯(lián)合實驗室。
與Bluemix類似，IBM Watson IoT平臺的定位也是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的通用平臺，應(yīng)用范圍包括醫(yī)療、智慧城市、能源/電力、汽車、電子等領(lǐng)域。
上圖為IBM Watson IoT平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)。這一平臺以認知智能著稱，主要應(yīng)用云計算、邊緣計算、區(qū)塊鏈等技術(shù)，在自然語言理解、機器學(xué)習(xí)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理等能力上有突破和應(yīng)用。
與當下眾多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺類似，IBM Watson IoT平臺也是在設(shè)備連接層、平臺層、應(yīng)用層、行業(yè)解決方案層四層進行布局，可以實現(xiàn)諸如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的連接、配置和管理，可視化歸集整理，認知計算，實時分析，區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用等能力。
據(jù)IBM官方2019年給出的IBM Watson IoT最新應(yīng)用案例，在與山特維克礦山與巖石技術(shù)公司（Sandvik Mining and Rock Technology）合作過程中，通過應(yīng)用平臺的OptiMine? Analytics能力，進行預(yù)測性維護、優(yōu)化、分析和學(xué)習(xí)地下數(shù)千英尺操作的設(shè)備情況并與之保持通訊。
此外，據(jù)官方信息顯示，這一平臺也有應(yīng)用于諸如航空發(fā)動機等高價值設(shè)備的預(yù)測維護。
得注意的是，西門子MindSphere在2016年12月也曾官宣引入IBM Watson Analytics工具和其他工具，以增強其這一工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)的分析能力、數(shù)字化整合能力。
除去在平臺側(cè)、業(yè)務(wù)側(cè)的顯而易見布局外，IBM在技術(shù)側(cè)、理論側(cè)也在不斷部署，以此來為平臺構(gòu)建提供持續(xù)迭代升級的支撐體系。
其中，IBM尤其注重AI技術(shù)研發(fā)和工程應(yīng)用。
在WAIC 2019上，IBM重點解釋了其可信AI的最新進展。而這也與中科院院士、清華大學(xué)人工智能研究院院長張鈸教授提出的“建立可解釋、魯棒性的人工智能理論和方法，發(fā)展安全、可靠和可信的第三代人工智能技術(shù)”不謀而合。
在此之前，人工智能走過了以「符號推理」為特性的「第一代人工智能」，當下正在盛行的則是以「深度學(xué)習(xí)」為特性的「第二代人工智能」。
IBM副總裁、大中華區(qū)CTO謝東博士介紹稱，IBM講的可信AI主要包括可解釋性、穩(wěn)健性（抗攻擊性）、公平性、透明性四方面特性：
可解釋性。現(xiàn)在所用的AI算法，特別是以深度神經(jīng)元為代表的算法，先天就有不可解釋性。我們認為AI系統(tǒng)所提供的決策或建議不應(yīng)該是一個不可解釋的黑箱，而應(yīng)該能夠被用戶和開發(fā)者所分析、理解；
穩(wěn)健性。現(xiàn)在很多人工智能系統(tǒng)很脆弱，例如人臉識別系統(tǒng)，如果對人臉有部分遮擋，或在某張圖片上疊加部分噪聲，人臉識別系統(tǒng)將難以準確識別，甚至?xí)R別錯誤，我們認為AI系統(tǒng)應(yīng)該安全、可靠，不會被篡改，也不會受被“污染”的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集影響；
公平性。在訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)時，可能會由于人類先天的偏見或部分數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致最終AI算法模型存在偏見，我們認為AI系統(tǒng)應(yīng)該采用不帶偏見的數(shù)據(jù)集和模型，從而避免對于特定群體的不公平；
透明性。例如，AI系統(tǒng)可以被透明化管理，其開發(fā)、部署、維護等可被追蹤，能夠在生命周期范圍內(nèi)被審核等。
針對于此，IBM對外推出AI Explainability 360、AI Fairness 360、Adversarial Robustness 360三項開源項目，官方就這三項開源項目給出如下注解：
AI Explainability 360，IBM在2019年7月發(fā)布的一個開源的先進算法集合，它使用一系列技術(shù)來解釋AI模型決策；
AI fairness 360，IBM在2018年8月發(fā)布的一個全面的開放源碼工具集，包含度量和算法，用于檢查和減輕AI中不必要的偏見；
Adversarial Robustness 360，IBM在2017年5月開源的用于檢測模型及對抗攻擊的工具箱，可以幫助開發(fā)人員加強AI模型被誤導(dǎo)的防御性，讓AI系統(tǒng)更加安全。
制造業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中當下主要面臨數(shù)據(jù)量小、數(shù)據(jù)質(zhì)量低的問題，同時對AI算法模型的可解釋性有高要求。對此，謝東也就IBM在制造業(yè)中的客戶應(yīng)用案例向雷鋒網(wǎng)舉例：
我們工程師團隊在為某客戶做質(zhì)檢項目時，通過儀器對金屬板掃描，進行缺陷檢測。
當我們的工程師團隊完成這樣的AI算法模型構(gòu)建后，客戶會問，“AI是如何判斷出金屬板有缺陷的？”
我們工程師團隊會回答，“我們的AI算法是通過人工智能視覺系統(tǒng)、通過識別圖像的特征來判斷的?！?/p>
然后對方再追問，“人工智能系統(tǒng)是發(fā)現(xiàn)了什么特征，又是怎么根據(jù)這些特征作出判斷的呢？”
其實我們現(xiàn)在是回答不了這些問題的，而這些問題在真實場景中，尤其制造業(yè)中，用戶一定是會問的。
為此，IBM主要做了兩方面工作：
第一，提供了一些工具（包括前文提到的開源項目），使得算法具有可解釋性，以及解決小數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練問題；
第二，提供篩選AI算法及數(shù)據(jù)集的工具。
與此同時，在制造業(yè)中，實際還會存在諸多工程問題。對此，謝東就IBM遇到的實際案例向雷鋒網(wǎng)解釋：
IBM某一客戶在進行工廠數(shù)字化改造時為產(chǎn)線安裝了攝像頭，通過攝像頭采集數(shù)據(jù)進行產(chǎn)品質(zhì)量檢測，然而在實際應(yīng)用過程中，質(zhì)量并沒有達到要求。后來通過換另外一種類型的攝像頭顯著提高質(zhì)檢質(zhì)量。
這實際是一種反向思維。我們在理論研究過程中，通常是研究給了某些數(shù)據(jù)，如何訓(xùn)練一個高質(zhì)量（識別率）模型。但在實際工程應(yīng)用中有時候需要反向思考：為了進行這樣一個分析，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)需要用什么傳感器來采集數(shù)據(jù)。
對于廠商而言，我們?yōu)榱说玫竭@樣的一個AI系統(tǒng)，也許我們可以設(shè)計不同的傳感器，而這樣就屬于工程問題。
前文提到，IBM在技術(shù)側(cè)，可信AI的技術(shù)部署，而在理論側(cè)，IBM此次在WAIC 2019上強調(diào)了其IBM Garage（IBM車庫創(chuàng)新）方法論。
8月31日，中國首個IBM Garage（IBM車庫創(chuàng)新）正式在佛山市三水區(qū)掛牌成立。
2014年，IBM在美國舊金山開設(shè)第一家IBM Garage，通過使用IBM的各項技術(shù)，為全球B端用戶提供基于混合云和人工智能的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案。
據(jù)官方數(shù)據(jù)顯示，目前IBM已經(jīng)為包括ADP、美國航空公司、Hertz、加拿大新斯科舍省政府、上海寶鋼包裝在內(nèi)500家的政府和企業(yè)提供數(shù)字化解決方案。
“在企業(yè)級客戶市場中，IBM現(xiàn)在可以說是經(jīng)驗和方法論的集大成者?！盜BM 大中華區(qū)數(shù)據(jù)與人工智能研發(fā)中心總經(jīng)理朱輝在WAIC 2019上接受媒體采訪時表示。
作為百年技術(shù)服務(wù)型企業(yè)，IBM確實在方法論上有自己自豪之處，Garage是IBM為應(yīng)對當下快速創(chuàng)業(yè)、迅速迭代、敏捷修改的時代特點而引入的方法論。
IBM Garage結(jié)合快速創(chuàng)業(yè)、迅速迭代、敏捷修改的特征及IBM自身的技術(shù)形成的方法，其中，朱輝重點強調(diào)“利用合適的人員、合適的技術(shù)，通過一種全新的工作方式，來與客戶進行共同創(chuàng)新。”
據(jù)朱輝介紹，IBM Garage在幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中主要工作流程包含以下三步：
第一步，進行一個共創(chuàng)未來（Design workshop）的討論，將整個產(chǎn)業(yè)所在生態(tài)系統(tǒng)中的各方合作伙伴，以及不同領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)代表、初創(chuàng)企業(yè)匯聚到一起，共同進行推動企業(yè)可持續(xù)發(fā)展、迎接下一步挑戰(zhàn)、尋求新的核心競爭力此類話題的探討和創(chuàng)意設(shè)計；
第二步，借助一個敏捷開發(fā)的方法，我們與客戶進行共同創(chuàng)新和研發(fā)。通過MVP（最小化可行產(chǎn)品）來檢驗相關(guān)的應(yīng)用和業(yè)務(wù)案例，并將得到驗證的MVP推進到日常運營和工作流中。由小開始，快速驗證，及早發(fā)現(xiàn)錯誤、做出調(diào)整。在此基礎(chǔ)上，通過市場驗證后，使整個產(chǎn)品交付周期縮短到兩到三周；
第三步，在市場初步驗證基礎(chǔ)上，IBM與客戶進一步探討推動市場增長和產(chǎn)品的能力的規(guī)模的拓展，并運用DevOps工具和技術(shù)實現(xiàn)持續(xù)交付與運營。
最終通過這樣的循環(huán)探索，逐漸搭建出針對特定場景的一個有彈性、可擴展解決方案。
8月31日，中國首個IBM Garage正式在佛山市三水區(qū)掛牌成立。據(jù)稱，“自6月30日簽約至今兩個月的時間內(nèi)，IBM團隊已經(jīng)在山水區(qū)走訪了30多家團隊，選出5家企業(yè)作為首批重點合作對象?！?/p>
而這項舉措，也是IBM除去面向世界500強大型企業(yè)及政府單位，面向個人開發(fā)者之后，再次在企業(yè)，尤其是制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型當口，繼續(xù)加注為中小企業(yè)提供解決方案。
隨著制造業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型逐漸成為全球趨勢，作為企業(yè)技術(shù)服務(wù)型的IBM，近年來在制造業(yè)的投入和布局也逐年增多。包括IBM在物聯(lián)網(wǎng)上的IBM Cloud、IBM Watson IoT通用云平臺構(gòu)建，還是諸如可信AI、IBM Garage的技術(shù)線、方法論的持續(xù)布局和工程化落地，都已經(jīng)深入智能制造，深入制造業(yè)各個領(lǐng)域領(lǐng)域，甚至在中國市場也已有一方格局。
以當下制造業(yè)最為關(guān)注的數(shù)據(jù)和AI角度來講，從數(shù)據(jù)存儲、處理、管理、清晰、治理、大數(shù)據(jù)分析、BI、機器學(xué)習(xí)、模型部署，作為一個產(chǎn)業(yè)解決方案供應(yīng)商，IBM都有相應(yīng)研究，提供相應(yīng)工具，以支撐起IBM在當下制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的各類方案。
從二十年前的MQTT，到當下的可信AI、IBM Garage在制造業(yè)中的工程化應(yīng)用，IBM面對第四次工業(yè)革命從各層面部署了明棋暗衛(wèi)，這些部署影響著當下部分企業(yè)的命運，同時也是IBM在對自身定位不斷調(diào)整中，試圖尋跡下一個時代的中心地帶。
相關(guān)文章：
未設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)部門的軟通動力，如何落地智能制造項目
明略科技的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)思路：數(shù)據(jù)、AI、知識圖譜
專訪天澤智云：解析工業(yè)智能化升級硬傷，以及百萬工業(yè)APP該如何造？
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。
專題
