阿里云智能副總裁、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人庫(kù)偉，在多次公開(kāi)演講和行業(yè)分享中，深刻闡述了阿里云布局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的戰(zhàn)略核心。在他看來(lái)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)是通過(guò)數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與價(jià)值重構(gòu)。其中，數(shù)據(jù)服務(wù)是貫穿始終的生命線和價(jià)值樞紐，而圍繞數(shù)據(jù)服務(wù)展開(kāi)的三大核心工作，構(gòu)成了阿里云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系的基石。

這最核心的“三件事”并非孤立存在，而是形成一個(gè)以數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)為核心的閉環(huán)體系：連接與集成是基礎(chǔ)，平臺(tái)與計(jì)算是引擎，應(yīng)用與賦能是目標(biāo)。

一、第一件事：連接萬(wàn)物，實(shí)現(xiàn)工業(yè)全要素?cái)?shù)據(jù)集成

庫(kù)偉強(qiáng)調(diào)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的第一步是“看見(jiàn)”數(shù)據(jù)。中國(guó)制造業(yè)場(chǎng)景復(fù)雜，設(shè)備種類繁多，協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)不一，存在大量的“數(shù)據(jù)孤島”。因此，阿里云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)最基礎(chǔ)也是最關(guān)鍵的核心任務(wù)，就是提供強(qiáng)大的工業(yè)連接與數(shù)據(jù)集成能力。

核心舉措包括：
1. 泛在連接： 通過(guò)部署邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)、IoT套件等，兼容主流的工業(yè)協(xié)議（如OPC UA、Modbus等），實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備、傳感器、控制系統(tǒng)、信息系統(tǒng)（ERP、MES等）以及人的廣泛連接。
2. 數(shù)據(jù)融通： 打破IT（信息技術(shù)）與OT（運(yùn)營(yíng)技術(shù)）的壁壘，將來(lái)自研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、營(yíng)銷、服務(wù)等各環(huán)節(jié)的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在云端進(jìn)行統(tǒng)一匯聚、清洗和標(biāo)準(zhǔn)化，形成企業(yè)級(jí)的“數(shù)據(jù)湖”或“數(shù)據(jù)中臺(tái)”雛形。
3. 邊緣協(xié)同： 通過(guò)“云邊一體”架構(gòu)，在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣側(cè)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理、過(guò)濾和輕量分析，降低時(shí)延和帶寬壓力，同時(shí)將高價(jià)值數(shù)據(jù)同步至云端進(jìn)行深度挖掘和模型訓(xùn)練。

這一階段的目標(biāo)是：將物理世界的機(jī)器、流程、產(chǎn)品轉(zhuǎn)化為可被計(jì)算、可被分析的數(shù)字化鏡像，為后續(xù)的智能服務(wù)奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

二、第二件事：構(gòu)建平臺(tái)，提供強(qiáng)大數(shù)據(jù)智能引擎

連接產(chǎn)生數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)本身并非價(jià)值。庫(kù)偉指出，第二件核心事是構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，將阿里云在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等領(lǐng)域的技術(shù)積累，轉(zhuǎn)化為面向工業(yè)場(chǎng)景的“數(shù)據(jù)智能引擎”。

這個(gè)平臺(tái)的核心能力體現(xiàn)在：
1. 工業(yè)數(shù)據(jù)智能中樞： 提供從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、治理、建模到分析的全鏈路工具和服務(wù)。例如，利用大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行海量時(shí)序數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與分析，利用數(shù)據(jù)中臺(tái)方法論構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系。
2. AI與機(jī)理模型融合： 單純的算法模型難以適應(yīng)復(fù)雜的工業(yè)機(jī)理。阿里云強(qiáng)調(diào)將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI模型（如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）與行業(yè)知識(shí)、物理化學(xué)機(jī)理模型相結(jié)合，開(kāi)發(fā)出更精準(zhǔn)、可解釋的工業(yè)模型，用于預(yù)測(cè)性維護(hù)、工藝優(yōu)化、質(zhì)量檢測(cè)等。
3. 低代碼/可視化開(kāi)發(fā)： 為了讓工業(yè)專家和業(yè)務(wù)人員也能參與應(yīng)用創(chuàng)新，平臺(tái)提供低代碼開(kāi)發(fā)工具和豐富的可視化組件，降低數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)的門檻，加速?gòu)臄?shù)據(jù)到洞察的進(jìn)程。

這一階段的目標(biāo)是：將原始數(shù)據(jù)“煉化”為可復(fù)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、算法模型和行業(yè)知識(shí)，形成標(biāo)準(zhǔn)化的“數(shù)據(jù)服務(wù)”能力組件。

三、第三件事：聚焦場(chǎng)景，驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)價(jià)值業(yè)務(wù)化

庫(kù)偉始終認(rèn)為，技術(shù)必須服務(wù)于業(yè)務(wù)價(jià)值。因此，第三件，也是最終要的核心事，是將平臺(tái)上的數(shù)據(jù)智能能力，深度融入具體的工業(yè)場(chǎng)景，形成可落地、可度量、可復(fù)制的解決方案，真正賦能企業(yè)。

這主要體現(xiàn)在幾個(gè)關(guān)鍵的價(jià)值場(chǎng)景：
1. 設(shè)備智能服務(wù)： 基于設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，提供預(yù)測(cè)性維護(hù)服務(wù)，變“事后維修”為“事前預(yù)測(cè)”，大幅降低非計(jì)劃停機(jī)損失，優(yōu)化備件庫(kù)存。
2. 生產(chǎn)智能優(yōu)化： 通過(guò)對(duì)生產(chǎn)全流程數(shù)據(jù)的分析，優(yōu)化工藝參數(shù)、提升產(chǎn)品質(zhì)量一致性、實(shí)現(xiàn)能耗的動(dòng)態(tài)優(yōu)化與減排，直接降本增效。
3. 供應(yīng)鏈協(xié)同服務(wù)： 打通企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)需求精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、庫(kù)存智能調(diào)度、物流可視化，提升產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同效率和韌性。
4. 創(chuàng)新商業(yè)模式： 基于產(chǎn)品聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，提供增值服務(wù)，如按使用付費(fèi)（設(shè)備即服務(wù)）、遠(yuǎn)程運(yùn)維、產(chǎn)品使用行為分析等，助力制造企業(yè)從賣產(chǎn)品向賣“產(chǎn)品+服務(wù)”轉(zhuǎn)型。

這一階段的目標(biāo)是：讓數(shù)據(jù)服務(wù)直接作用于企業(yè)的核心業(yè)務(wù)指標(biāo)（如OEE、次品率、能耗、毛利率等），實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的業(yè)務(wù)化閉環(huán)，并探索新的增長(zhǎng)模式。

數(shù)據(jù)服務(wù)是貫穿始終的紐帶

庫(kù)偉所闡述的阿里云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“最核心的三件事”，清晰地勾勒出一條從物理世界到數(shù)字世界，再?gòu)臄?shù)字智能反哺物理業(yè)務(wù)的路徑。連接是“采數(shù)據(jù)”，平臺(tái)是“算數(shù)據(jù)”，應(yīng)用是“用數(shù)據(jù)”，而“數(shù)據(jù)服務(wù)”則是串聯(lián)這三者的金線。

阿里云的目標(biāo)，不僅是提供技術(shù)工具，更是成為制造業(yè)的“數(shù)據(jù)服務(wù)伙伴”，通過(guò)構(gòu)建開(kāi)放、融合的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)，與合作伙伴一起，將數(shù)據(jù)這一新型生產(chǎn)要素的潛力充分釋放，推動(dòng)中國(guó)工業(yè)邁向高質(zhì)量、智能化發(fā)展的新階段。這“三件事”的持續(xù)推進(jìn)，正是阿里云踐行這一使命的核心戰(zhàn)略抓手。