数字产业化和产业数字化之间的深度融合，正推动数字革命向着更深层次、更全方位发展，而工业作为国民经济的主导使得工业大数据的创新发展成为中国工业转型面临的重大课题。
工业大数据是落地重要方向
新冠肺炎疫情引发了产业供应链的乱流， 同时也给各行各业带来一场数字化转型潮流。一段时间以来， 大数据领域的相关应用成为热度居高不下的话题。致力于提供大数据技术和解决方案的企业随之迎来强劲风口。
成都数之联科技有限公司是国内创新的数据价值发现专家，以赋能行业数智化转型升级为使命，向客户输出以数据治理、数据分析、数据挖掘为一体的强大核心技术能力，服务政府、工业、军事三大行业，形成咨询规划、行业解决方案、产品及服务三大能力，助力客户实现生产运营优化、产品服务创新、业态模式重构，快速完成数智化转型发展，赢得市场先机。作为一家同时贴近技术与实践的企业，创办于2012年的数之联经过9年摸索和沉淀，对行业发展态势有着深入的思考和判断。
谈到大数据行业未来的发展方向， 数之联科技有限公司董事长傅彦认为，“当前大数据技术体系已经趋于成熟， 所以未来大数据相关技术将更多地注重落地， 在诸多传统行业实现落地应用，与业务深度结合，发掘数据价值。”
傅彦指出， 在工业大数据领域中国具有很大优势，“ 从 80 年代到 2010 年， 很多产业制造从欧美日韩转移到大陆， 国内涌现了一批厂商，比如面板行业的京东方、天马等，在大环境上就有了不错的制造基础。” 她强调，“ 作为制造大国，国家在‘十四五’规划中不断提及发展工业互联网、构建工业大数据体系等， 这些将成为大数据推广落地的重要方向。”
通过发展工业大数据技术， 企业可以从客户需求到研发、设计、制造、采购、销售、仓储、发货和售后服务等各个环节挖掘有价值信息， 帮助提高生产水平、供应链效率和客户满意度。对国家而言将推动工业制造水平登上新的台阶， 抢占新一轮产业竞争制高点。
5G与AI带来大不同
在工业大数据的下一步发展中， 傅彦格外强调了 5G 和人工智能技术带来的新机遇。“5G真的不一样。”傅彦感慨，“对于工业来说，5G 反应速度更快了， 可以做到更快速的数据采集，进而实现海量数据边采集、边计算、边控制。以前分析在秒级，现在可以达到毫秒级， 能有效支持工业控制等应用场景的快速反应需求。从场景而言，以前数据大都只在工厂产线做分析， 现在数据可以关联到各个生产设备的全生命周期，让设备产能发挥到极致。”
2月 23 日，工信部副部长刘烈宏在上海召开的 2021 年世界移动大会（MWC） 上表示， 截至当天，中国对 5G 网络建设的累计投资规模已经超过 2600 亿元，国内建成开通近 72 万个 5G 基站，约占全球 7 成。
2月 1 日， 在国新办举行的工业和信息化发展情况发布会上， 工信部部长肖亚庆表示， 5G 单价降 到 4.4 元 /GB， 近两年内已下降46%， 未来还会进一步下降。覆盖范围的普及和技术使用成本的降低无疑将为工业大数据发展带来重大利好。
“另外，工业大数据和人工智能分不开。” 傅彦介绍，“这主要涉及面向制造全过程的大数据感知、采集与建模，以云存储为核心的大数据高效低成本存储， 基于人工智能的大数据融合与挖掘分析，以及面向协同制造应用的大数据可视化与优化评估等关键技术。”
傅彦判断，随着数据收集的增加，将会有越来越多基于大数据和人工智能的产品创新设计、智能工厂的产能调度与产线优化、供应链分析及优化、故障诊断与预测等方案现
警惕将工业大数据“妖魔化”
虽然从政策和应用来看， 工业大数据拥有无限前景， 但一个朴素的真相却是 ：工业大数据并不能解决工业部门面临的所有难题。“ 一个技术还没流行时， 大家对此都持观望态度。一旦开始流行， 就陷入不合理预期， 希望技术能百分百提高效益。当实际结果与预期差别有点大时，企业热情就降低了。傅彦总结了将技术“妖魔化”的负面影响。
对于技术本身而言，遇到瓶颈总是难免的。同时， 对于一些工厂来说， 其生产模式和管理方式也时常会因为与技术“相性不合”而引发问题。被过度宣传的工业大数据遭遇到这些情况， 无疑会给人们的信心和技术的发展环境带来严重挫伤。
在傅彦看来，大数据并不是目的，而是看待问题的一种途径和解决问题的一种手段。“ 通过分析数据可以预测需求， 预测制造不可见问题的风险以及解决和避免问题的方案。利用数据去整合产业链和价值链，这才是大数据核心目的。”
同时，对于工业技术发展将完全替代人的观点，傅彦也有自己的看法，“我个人认为实现完全的智能化太过理想， 这里面要求每一项因素都被识别，越是复杂的领域‘如半导体’就越难实现，完全替代人不太可能。”
国产工业软件破局“卡脖
谈到“卡脖子”，不少人首先会想到美国针对华为的芯片禁令。但事实上，核心工业软件和核心算法也在“卡脖子”清单之上。
大型工业软件是实现制造业运行优化和全流程整合的核心， 是高端装备制造中产品设计、数据集成、生产加工和质量管控不可或缺的工具和基础。傅彦介绍，在国际上，“发达国家将掌握先进大型工业软件的核心技术视为持续掌控全球工业产业布局主导权的必要条件， 可以说没有大型工业软件，就没有先进制造业。”
然而当前的状况不容乐观。以图像缺陷检测软件为例，国外厂商市场占有率达到 60% 以上 ；在大数据分析软件方面， 国际上 4 家龙头企业更是垄断了近 80% 的市场。
针对这一形势， 国家先后发布多项政策进行引导。2017 年， 国务院发布《关于深化“ 互联网 + 先进制造业” 发展工业互联网的指导意见》， 提出开发工业大数据分析应用软件。2018 年，工信部印发《工业互联网 APP 培育工程实施方案（2018-2020 年）》， 明确指出在未来三年将通过政策保障、资金支持培育出 30 万款工业 App，构建工业 App 标准体系。
数之联也在工业软件的国产替代方面迈出了探索步伐。据傅彦介绍， 目前数之联正在图像缺陷检测、良率管理、虚拟量测上发力，未来还会在图像缺陷检测的硬件制造上突破和补齐， 形成软硬一体和国际大厂正向对标， 全力做好国产替代。
傅彦 数之联董事长
研究方向
长期从事模式识别、大数据与数据挖掘应用、复杂网络、云计算及信息安全等交叉领域的研究，并将数据挖掘理论应用到其他行业领域和计算机领域中，特别是将数据挖掘技术应用到大数据挖掘与分析、信息推荐、复杂网络分析、信息智能过滤及信息安全领域中。
成果业绩
曾入选四川省学术技术带头人，获四川省科技进步一 等奖两项，中国计算机学会自然科学二等奖，取得专利和软著25项，当选2018四川十大经济影响力人物。
在PLoS ONE和ICDM等国际著名期刊和会议发表70多篇论文，其中被SCI和EI收录论文50多篇。
经历简介
1982年 毕业于四川大学数学系获学士学位 电子科技大学助教
1988年 获电子科技大学计算机软件专业硕士学位 电子科技大学讲师
1998年 电子科技大学副教授
2004年 电子科技大学教授
2006年 电子科技大学博士生导师
2012年 创立成都数之联科技有限公司，任董事长
