智能 工业互联网平台：创新未来与落地实践.pdf

智能+工业互联网平台 创新未来与落地实践 2021年5月 序 言 智能+， 加速制造从大到强 “制造业是实体经济的基础，实体经济是我国发展的本钱，是构筑未来发展战略优势的重 要支撑”、“要坚定推进产业转型升级，加强自主创新、发展高端制造、智能制造”。习近 平总书记关于产业升级、自主创新、智能制造的重要论述，体现了制造业在国家发展的 战略地位，以及对国家发展的重要支撑作用。同时，总书记指出“要加大投入，加强信 息基础设施建设，推动互联网和实体经济深度融合，加快传统产业数字化、智能化，做 大做强数字经济，拓展经济发展新空间”，这为我国经济由“量大”转向“质强”指明了 发展方向。 纵观世界工业体系近二百年的发展，生产规模不断扩大、工作分工不断细化、区域协作 不断扩展先进制造强国都曾以创新引领取得先发优势，又在优势扩展中持续积累经验、 沉淀知识、构建方法论，加速新的创新孵化，持续构筑和增强技术壁垒。随着新一轮科 技革命到来，这些早期积累的“知识 + 技术”成为核心优势，固化到工业软件、芯片、 工业母机和商业咨询服务等载体中，继续掌控着全球各产业链高价值环节。人工智能、 5G 等新技术的涌现，使得我们能够构建起覆盖面更全、效率更高的感知网，并基于采集 到的人、机物大数据，培育出以机器“大脑”为载体的工业知识学习和应用能力。这 为打破国外工业制造领域的垄断优势，实现弯道超车提供了全新的机遇和可能。 当前，我国正处于经济结构调整、产业转型升级的关键时期。站在新时代的起点，“十四五” 规划的开局之年，我们怀揣着对中国工业体系一代代建设者的敬意，心系着支撑“世界 工厂”的亿万劳动者，憧憬着“人工智能、5G、区块链等技术”融入工业体系构筑起“制 造强国”的美好未来，起草了这份白皮书，希望能够与业界同仁共同探讨与携手，为中 国制造业的创新与高质量发展贡献一份绵薄之力。 目 录 Table of Contents 工业互联网整体发展态势与发展建议 01 (一) 工业互联网发展现状 01 (二) 人工智能可为工业互联网发展注入新动能 01 (三) 人工智能与工业互联网融合发展的建议 02 一 平台架构与关键技术 03 (一)“智能云+工业互联网平台+敏捷智能应用”整体架构 03 (二) 平台关键技术 04 二 创新探索与实践 09 (一) “ 云 智 一 体 ”全 方位 赋 能 工 业 发 展 0 9 (二) 区域工业互联网平台 10 2.1 区域工业互联网平台建设思路与创新实践 10 2.2 工业互联网+产业金融解决方案与创新实践 12 (三)行业工业互联网平台 14 (四)“智能+工业互联网平台”助力企业智能化升级 17 4.1 工业视觉质检解决方案与实践 17 4.2 安全生产监测预警解决方案与实践 20 4.3 工艺参数优化解决方案与实践 23 4.4 设备预测性维护解决方案与实践 25 三 【序言 &智 能 +，加 速 制 造 从 大 到 强】 工业互联网平台发展建议与展望 28四 一、 工业互联网 整体发展 态势与 发展建议 1 工信部印发的新一轮工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）中指出，“我国工业互联网发展成效显著， 2018-2020年起步期的行动计划全部完成，部分重点任务和工程超预期。” 2 引自习近平在中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势第九次集体学习时的讲话 （一）工业互联网发展现状 自国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见印发以来，我 国工业互联网已经经过了起步期三年时间的发展，在政、产、学、研等各方的共同努力下， 取得显著成效。已经初步建了低时延、高可靠、广覆盖的工业互联网网络基础设施，初 步构建了工业互联网标识解析体系，初步形成各有侧重、协同集聚发展的工业互联网平 台体系和安全保障体系 1 。其中，工业互联网平台的发展尤为蓬勃，据统计，中国工业互联 网平台数量已近乎全球工业发达国家平台总数的两倍之多。 日前，工信部印发了新一轮工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年），计划中 明确指出要深化“平台+5G”、“平台+人工智能”、“平台+区块链”等技术的融合应用能 力。我国的工业互联网已开始进入快速成长期，平台发展正在从数字化转型进一步深入 到智能化转型阶段。本阶段的一项重点任务是平台体系壮大行动，不仅要深化工业资源 要素集聚，加速生产方式和产业形态创新变革，更要推动行业知识经验在平台沉淀集聚， 推动前沿技术与工业机理模型融合创新，支撑构建数据驱动、软件定义、平台支撑、服务 增值、智能主导的新型制造体系。 （二）人工智能可为工业互联网发展注入新动能 前一阶段的工业互联网建设主要围绕在夯实网络基础和设备上云、流程上云层面，通过 这些建设，为不少中小企业减轻了数字化改造的建设投入、降低了其信息化系统的使用门 槛，取得了一定成效。然而新生事物的演进总有一定的过程，现阶段工业互联网平台在知 识沉淀、数据价值挖掘、产业协同等方面尚缺乏更多实践与技术支撑。人工智能或是引领 工业互联网创新发展与两化深度融合的关键技术。 人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，具有溢出带动性很强的“头 雁”效应 2 ，正在引发诸多领域产生颠覆性变革。当今的人工智能技术以机器学习、特别是 深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言处理等应用领域迅速发展。 人工智能技术在工业各领域、环节、产品中渗透融合，在工业互联网纵向集成与横向集成 的各个业务环节中发挥出巨大价值。人与、人与物、物与物的联系日益增强，并逐渐形 成知识沉淀，人工智能算力、数据、算法成为基础设施，发挥出平台支撑作用实现在生 产过程、管理活动、产品制造各环节的降本提质增效。作为新基建的两大重要领域，人工 智能与工业互联网的深度融合发展，或能引发影响深远的产业变革形成新的生产方式、 产业形态、商业模式和经济增长点。 01 智能+工业互联网平台 （三）人工智能与工业互联网融合发展的建议 （1）构建以人工智能为核心、自主可控的“智能云+工业互联网平台+敏 捷智能应用”的新型工业基础设施。 人工智能技术可通过“机器学习”的方式，构建以机器为载体知识体系，这种能力可以 为工业制造由大到强提供核心动力。为支撑制造强国的战略目标，应构建以智能云为基础 的新型工业互联网PaaS平台，人工智能能力原生支持云、平台和应用。打造自主可控的 “创新+知识+技术”的闭环优势，是实现企业数字化转型、区域产业升级的关键支撑 战略性前瞻布局和实现弯道超车的最佳选择。 （2） 工 业 互 联 网，立 足 于“工”，扩 展 于“ 网 ”。 工艺、质量、成本、效率、安全是工业制造的核心生命线，应将生产实践承载的“知识经 验”，以智能的方式予以数字化积累、重塑，并应用在生产工艺、生产质量和效能等具体 领域。我们应有足够的自信打造具备全局知识体系和更新能力的新型工业软件，它将成为 制造领域的“大脑”。在此基础上，通过智能化协同软件、地图、B2B交易等方式构建企 业协同网络，将仓储、物流、产品信息、交易、消费等多个环节联通，形成真正的网络规模 效应。 （3）找准价值抓手和场景踏板，奏响转型升级“交响乐”。 从企业到产业链，再到产集群，推进新型智能技术与工业制造各环节融合的节奏和路 径十分重要。面对层出不穷的概念，在探索最佳实践的过程中，需要以“价值”为根本，以 “场景”为踏板，将新技术应用穿透到产研供销存等各业务环节。从企业数字化转型角度 看，每一步都需要产生实效：既为下一步打好基础，又能反作用于前一步，形成价值累积。 从产业链或产业集群的角度看，找准“牛鼻子”，推动产业链或区域产业集群内大量企业 联动落地，精准引导企业数字化升级路径，推动产业链上企业协同升级以价值和实效奏 响区域产业集群升级的“交响乐”。 （4）重视转型阶段的领军人才和技能劳动者普惠培养。 工业制造是创造、吸纳就业的重要领域，产业升级的关键在“人”：领军人才和技能劳动者 普惠培养同等重要。新的发展模式需要有交叉领域视野和实践能力的领军型人才，能跨 界、能破圈。在实际生产中，生产知识的萃取、抽象和沉淀也需要多个领域的专家共同协 作才能实现。在新的生产模式下，制造领域的普通劳动者的工作模式也将完成重大升级。 他们需要学会训练“机器大脑”和指挥“机器人生产”。在产业升级过程中，全方位的人才 培 养 与 提 升，必 不 可少。 02智能+工业互联网平台 二、 平台架构 与 关键技术 （ 一 ）“ 智 能 云 +工业互联网平 台 +敏捷智能应用 ” 整体架构 工业互联网平台以数据为驱动，一方面以解决企业在生产、经营管理等业务环节遇到的具 体问题为根本出发点，通过价值导向，吸引企业上云上平台，解决纵向集成的问题；另一方 面通过企业间的横向集成，集聚工业资源要素，实现行产业链或区域产业集群的数字 化升级，加速生产方式和产业形态创新变革。 平台的技术核心为工业大脑。工业大脑是数字“孪生”再发展的产物，它是超越人类的全 局管理、调度与智能决策的中枢。工业大脑借助百度人工智能、大数据、云计算、IoT、地 图等全面的技术和产品能力，以及丰富的数据资源积累，加速实现需求牵引的柔性、智 能、绿色生产。利用智能技术与工业知识的有机融合，帮助企预见成本投入，推进数字 化改造和智能化升级。 基于平台，可以快速开发部署面向不同行业的敏捷智能应用。工业领域的应用场景多，应 用开发品类多，以智能云为基础的工业互联网平台，可实现场景应用的敏捷开发。实现 一个智能化应用的创造效率从30天提升到1周，开发门槛大幅度降低。利用零代码开发等 技术，制造业企业可以基于自身业务，快速构建专属于自己的智能应用，加速转型升级。 图1 百度“智能云+工业互联网平台+敏捷智能应用”整体架构 业务数据（如有） 生产实时数据 辅助生产数据 外部数据 专有云基础设施 虚拟化网络存储服务器 数据采集 数据治理 存储计算 数据可视化 大数据平台 AI使能服务 算法库 模型训练 模型测试 数据管理 模型发布 数据标注 工业视觉智能 工业数据智能 工业交互智能 知识中台 IoT平台 IoT核心套件 边云协同模块物可视时序数据库 GIS 定 位、导 航 服 务 设备接入 边缘计算运行框架协议解析现场工业网络 IaaS层 SaaS层 PaaS层 边缘层 数据源 标准规范体系安全防护体系 智慧安全生产 环境在线预警 智慧办公与财务 能源调度优化设备上云 云端制造 流程上云 工业质检 设备预测维护 工艺参数优化 纵向集成 横向集成 销售预测 库存优化 供需对接 产能共享 物流调度 循环经济 企业增信 风险评估 产业图谱 数据服务 平台门户+运营中心+APP市场 ERP MES CRM SRM EAM HSE OA 工 艺 设 备 物 料 人 员 环 境 能 源 控 制 安 全 环 保 消 防 视 频 动 力 通 讯 运 维 舆 情 市 场 研发、生 产 综合保障 供应链协同 产业金融 数据管理 基础算法库 机理知识 工业模型训练 AR交互 AI交互 知识生产 知识组织 知识应用 信息化数据产业链数据自定义数据 强化学习算法深度学习算法机器学习算法迁移学习算法 仿真机理制造工艺电磁机理生化反应运筹知识状态监控质量分析健康诊断缺陷分析异常预警产销预测参数推荐调度优化 I O T 数据 03 智能+工业互联网平台 工业视觉智能平台默认支持PaddlePaddle、TensorFlow、Pytorch、Caffe等主流深度 学习框架，提供Faster R-CNN、Mask R-CNN等主流深度学习网络模型，针对工业场 景综合深度学习、机器学习、图像处理、无监督数据算法等构建了Multi-vision的工业视 觉算法体系。平台具有推理模型准召率高、模型自主优化闭环、支持模型一键式部署支 撑端云一体化服务等特点。 （2）工业数据智能 工业数据智能是一种基于工业数据并融合工艺机理与专家经验的人工智能技术，具有自 感 知、自 学 习、自 执 行、自 适 应 的 特 性。工 业 数 据 智 能 贯 穿 于 制 造 业 全 生 命 周 期 管 理，是 实现智能制造的核心环节，够深度挖掘工业数据背后的隐含价值，助力企业降本增效 和精益管理。 （二）平台关键技术 （1）工业视觉智能 工业视觉智能通过工业相机采集图像信息，由计算机对信息进行处理和判断，可提供工 业质检、安全巡检、单据识别等服务。 图2 百度智能云工业视觉智能平台架构 图3 百度智能云工业数据智能平台核心能力示意图 标准规范体系安全防护体系 AI模型 业务闭环 企业视觉模型知识库 (Model Store) 模型使用 视觉对齐 模型训练 检测模型分类模型 终端注册及配置 车间传输网络 模型下行同步 数据上行同步 数据交互设备接入MEC移动边缘计算边缘网关/网络模组 ABC一体机 工控机 边缘AI计算盒子 模型终端适配与优化 模型同步服务 训练闭环 基础模型 端云 协同控制 智能边缘 服务运行包 多类型 硬件能力 API SDK 模型测试 模型发布 分割模型 视频模型 电力3C 上传训练数据 数据 接入 信息化数据产业链数据自定义数据 强化学习算法深度学习算法机器学习算法迁移学习算法 仿真机理制造工艺电磁机理生化反应运筹知识状态监控质量分析健康诊断缺陷分析异常预警产销预测参数推荐调度优化 I OT 数据 数据 分析 数据 预处理 数据管理 基础算法 机理知识 模型中心 模型训练 模型测试 模型应用 控制系统信息化系统感知设备（IOT） 模型管理下发 模型数据 钢铁 汽车 装备制造 橡胶 化工 水务 04智能+工业互联网平台 工业数据智能平台基于CFD仿真与人工智能算法的数据机理建模能力，既解决了人工智 能建模鲁棒性差、可解释性差、数据量要求高等问题，又解决了仿真速度慢、脱离实际等 问题。基于运筹与人工智能的优化算法能力，针对不同目标函数综合运用各种优化求解 工具，该平台能够突破单一算法局限，提供描述类、诊断类、预测类、决策类模型生产能 力，帮助企业降本增效。工业数据智能平台主要应用于工艺参数优化、计划调度、设备预 测性维护、智能预测预警等场景。 （3）工业交互智能 工业交互智能涉及到的一项关键技术为增强现实AR技术，AR促使真实世界信息和虚拟 世界信息内容融合，包括感知跟踪、融合渲染、人机智能交互等。 百度智能云整合百度大脑AR及人工智能核心技术能力，打造工业空间智能及AR应用 平台，为工业企业带来知识智能、空间交互智能三大智能升级。智能空间引擎是 百度智能云面向工业量身首创的工业企业专属的空间化知识网，可将复杂工业知识库 与工厂、设备等虚实物理空间结合起来。采用可视化展现形态与实时交互方式，该引擎 使知识在空间场所内以前所未有的效率自由流动，让知识随需而生、随需可见。依托智 能空间引擎研发的工业场景解决方案，包括AR培训考核、AR远程协助和AR智慧巡检 等，可帮助企业实现知识可沉淀、数据追溯、经验传承，助力工业企业提升智能化水平 与生产运营效率。 图4 百度智能云工业AR技术架构图 应用层 远程协助 维修培训 运维巡检 数字工厂 设备层 移动设备 PC 大屏AR/VR眼镜 算力层 本地计算 边缘计算 云端计算 能力层 智能空间引擎 知识智能 空间智能 交互智能 三维仿真建模 行业知识图谱 专属知识库 高精度三维地图 空间知识地图 时空信息检索及可视化 空间定位与增强 音视频RTC通信 2/3D物体AR增强 空间平面标注 语音手势操控 空间实景AR导航 工业空间智能及AR应用平台 数据上行命令下行 05 智能+工业互联网平台 （4）知识中台 知识图谱是一种高度结构化、语义化的知识组织形式，目的是让机器能够更好的理解和 处理知识。知识中台基于知识图谱、自然语言处理、搜索与推荐等核心技术，提供面向 企业知识应用全生命周期的一站式解决方案，助力企业全面提升运行效率和决策智能 化水平。 知识中台具有全链路知识管理能力，覆盖知识的高效生产、灵活组织和智能应用。同时， 基于复杂知识表示和快速构建技术，知识中台可实现对结构类、文档类、图片、音频、视 频等多模态数据的有效处理，以提升数据知识化效率。在应用方面，知识中台包括各类业 务场景的知识深度应用，从搜索、问答、推荐升级到辅助决策、预测、推理等，可满足企业 产品与服务的自动化定制需求，驱动产业智能化升级。 （5）IoT与边缘智能 IoT是工业互联网平台建设的基础，通过数据接入、协议转换、边缘数据处理等构建精 准、实 时、高 效 的 数 据 采 集 体系。 图5 百度智能云知识中台技术架构图 图6 百度智能云IOT平台技术架构图 数据治理 知识挖掘 内容理解 图谱构建 知识中台 应用产品 多业务场景 知识生产 知识组织 知识应用 多来源数据 知识分类 知识关联 知识聚合 场景建模 搜索 图计算 问答 推理 推荐 预测 智能 知识库 通用型产品 工业场景化产品 故障 诊断 智能 推荐 安全 生产 供应链 协同 金融 风控 内容 管理 排产 调度 企业 搜索 工艺 优化 物联网专有平台 IoTStack 能源应用服务 & 度能 传统摄像头 传统设备 计量设备 传感设备 专业子系统 行业应用 云平台 边缘设备 端 视频多模态应用服务 - BIV 语音应用服务 & 度家 IoT能力中间件 通用能力中间件 物联网设备管理平台IoT Platform 物联网应用开发平台 生命周期管理 应用发布 单元库 单元库开发 应用模版库 模型训练 应用编排 运行节点管理 应用监控 业务监控日志 运营监控日志 系统运维 时序数据库 边云协同套件 物联网核心套件 边缘运行框架 视频接入 文件接入 License服务 账号权限 运维监控 日志服务 数据流转 交互协议 数据接入 官方应用 协议解析 数据远传 APP下行 数据上行命令下行 信息上行 . 06智能+工业互联网平台 IoT平台实现可扩展的并发设备以开放协议接入，海量物联网数据采集以及设备全生命 周期管理。其规则引擎模块负责数据过滤和转发。时序时空数据库负责时序数据的写入、 查询、压缩、管理和存储，为IoT平台提供高性能数据库服务，同时支撑上层基于时序及空 间的AIoT行业应用。 边缘智能可将云计算能力延伸至边缘，提供离线自治、低延时计算服务和海量边缘节点管 理。边云融合机制通过IoT云端管控套件及边缘运行框架，实现云上训练AI模型，端上执 行AI模型，以及提供稳定的边缘应用编辑和分发能力。 （6）ABC技术栈 ABC Stack全面整合了百度在AI（人工智能）、Big Data（大数据）和Cloud Comput - ing（云计算）三个领域的核心技术能力，以及配套的平台化产品与开发工具。截至当前， ABC技术栈涵盖数百款产品，可为各行业提供专有云整体解决方案。 专有云ABC Stack和百度智能公有云技术同栈，经过百度公有云全面运营检验，支持百 万级节点规模。其中，基础云主要包含IaaS产品（弹性计算、容器、存储、网络）、基本的 安全产品和管理运维产品，属于专有云必备的基础组成。 大 数 据 平台涵 盖 数 据 采 集、数 据 传 输、数 据湖存 储、数 据治 理、数 据 处 理、查 询 分析 和 数 据服务的数据库处理全过程。BML是一款面向全行业的企业级基础AI开发平台，提供一 站式人工智能建模与推理预测服务，实现从数据源管理、数据集、据预处理、模型训 练，及模型上线的AI工作周期管理，赋能企业实现AI时代的业务转型。 （7）地理信息系统 地理信息系统（GIS）是对地理空间信息进行采集、存储、管理、处理、显示、分析与模 拟，并基于地理空间信息对业务数据以及各种信息进行管理、分析和辅助决策的计算机 信息系统。地理数据与其他数据不同，不仅包含拓扑、距离、方向等空间信息，还具有空 间自相关性；一旦与其他大数据集成，可以揭示出许多隐含价值信息。 图 7 百度智能云 ABC Stack 技术架构图 智能营销 AI 全面、前沿、落地 智能视频 智能客服 知识图谱 数字人 模型工厂 机器学习平台BML 数据预处理 / AI模型训练与评估 / 决策服务部署 / 高性能深度学习框架 大数据开发与治理平台EDAP 采 / 存 / 管 / 用 可视化平台Sugar BI BI分析 / 可视化图表 / 电子大屏 Cloud 经济、弹性、先进 计算 Skylake/GPU/GPU- BOX/FPGA最新硬件 容器 国内首家kubernetes 云服务商 存储 吞吐优化型块存储， 最大200MBps 网络 提供IPV6支持 两地三中心 安全 流量审计/入侵智能判断 黑客入侵溯源 认证鉴权 / 云监控 / 操作审计 / 弹性伸缩 / 高质多线BGP / 绿色数据中心 / 高性能自研服务器 / 低功耗整体机柜 Big Data 开放、易用、安全 离线/实时平台BMR Hadoop / Flink 生态组件 MPP数据仓库DORIS 兼容SQL 高并发秒级查询 搜索聚合平台BES 全文搜索引擎 数据聚合分析 分布式数据库DRDS OLTP高并发事务支持 07 智能+工业互联网平台 百度专网地图是面向专网环境的地理信息GIS平台，基于百度地图互联网大数据应用，提 供服务端WebAPI、JavaScriptAPI等不同形式的服务调用。本平台可实现海量点、线、 面大数据的可视化效果展示，并基于浏览器做渲染。其中，时空数据托管平台对空间大数 据进行存储、索引、管理、分析，降低大数据空间分析难度，构建多源异构数据服务中台， 实现客户在空间数据存储、处理、发布等核心场景的应用。 （8）信息安全防护 工业互联网安全防护应包括数据接入安全、平台安全和访问三方面。数据接入安全 即防止数据泄露、被侦听或篡改，保障数据在源头和传输过程中安全；平台安全即确保工 业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全；访问安全即通过建立统一的 访问机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源实现对工业互联网平 台重要资源的访问控制和管理，防止非法访问。 安全、合规是百度智能云服务客户的基础。工业互联网平台专有云建设遵循等级保护 2.0，建设安全管理中心，以保证通信网络安全、区域边界安全、计算环境安全。依托百度 业务风控的最佳实践，围绕业务场景，平台可快速构建业务风控决策引擎，辅助客户决 策，保障业务安全，免受黑产攻击；重点加强积极防御体系建设，以AI技术和威胁情报赋 能，构建业务白模型，实现未知威胁检测和攻击溯源。 图8 百度智能云GIS技术架构图 图 9 百度智能云专有云安全技术架构图 百度地图GIS: 专网环境“一张图”解决方案，赋能各行各业 百度智能云专有云平台安全技术架构 安全通信网络 场景方案 行业服务 基础服务 空间数据 WEB GIS SDK引擎 多源异构数据统一存储 时空大数据管理 OGC图层发布 二维引擎 三维引擎 地图匹配 POI检索 路网检索 逆/地理编码 轨迹存储与管理 高性能轨迹预处理 轨迹分析与理解 海量轨迹可视化 货车导航 智能线路排布 调度策略自学习 运力场景画像 MapV PRO 个性化底图 覆盖物组件 移动端GIS Android / IOS 云端GIS 私有云方案 组件GIS 服务插件输出 数据托管 地图 检索 轨迹管理 智慧调度 数据可视化 轨迹纠偏 轨迹管理 地理围栏 IP定位 SDK定位 基站定位 轨迹 定位 驾车导航 货车导航 步行导航 空间分析 路网分析 缓冲分析 导航 时空分析 路况渲染 平均速度 路况评价 驾车路线 骑行路线 步行路线 实时路况 路径规划 业务安全保障 安全管理中心 业务风控引擎 日志审计 全流量分析管理 用户异常行为分析 漏洞管理 云主机监测 网络态势感知 敏感信息检测 访问关系异常检测 VPC隔离 防火墙 IPS/IDS VPN 安全区域边界 安全计算环境 ACL DDoS防护 Web防火墙 堡垒机 镜像安全检测 APT检测 KMS 主机IDS 镜像加密存储 未知威胁检测 数据传输加密 主机防病毒 虚机微隔离 网络防病毒 数据备份 主机加固 账号管理 网络行为管理 数据库审计 漏洞扫描 08智能+工业互联网平台 三、 创新探索 与实践 （一）“云智一体”全方位赋能工业发展 百度作为全球领先的科技公司，拥有百度昆仑芯片、飞桨深度学习框架、语音识别、视觉智 能、知识图谱、自然语言处理等全套自主可控的AI技术，秉承“用科技让复杂的世界更简 单”的使命，致力于将创新的技术与产业深度融合，为国家和社会创造价值。百度智能云 早在2017年就开始了AI与工业场景的融合之旅，经过长达四年的行业深耕，已积累大量 客户，形成以工业智能为核心的完整工业互联网平台解决方案，并落地多个区域及产业集 群，在创新和业务发展上均取得了丰硕成果。 “云智一体”的整体战略推动百度智能云在各行业实现应用加速落地，将专有的云、AI、 IoT、大数据等技术能力，与工业采购、生产、质量、经营等业务应用相结合，通过“一企 一档”、“一链一档”模式，有针对性地为企业、产业链、地方政府提供服务。例如，百度与 贵州省贵阳市政府签署战略合作协议，并与贵阳经开区签约工业互联网项目，通过以AI 为核心的工业互联网平台助力打造经济转型先行区；与山东电力合作智能巡检，轻松实 现户外各种复杂场景下的安全巡检，为输电线路安全稳定运行提供可靠保障。此外，百度 是第一批入选工业互联网产业联盟实验室的唯一的互联网公司。据IDC公布的报告显 示，百度智能云已连续三次在AI Cloud市场排名第一，在图像视频、NLP(自然语言处 理)、人体识别等多个细分领域排名第一。 图10 百度“云智一体” 全方位赋能产业发展 区域/行业 企业/工厂 产线/车间 设备 联网上云用智 供需 匹配 研发 大数据平台 AI中台 知识中台 生产 供应 销售 服务 安全 巡检 调度 排程 工艺 优化 能耗 优化 图像 质检 参数 调优 故障 预测 设备 监控 参数 采集 产能 共享 工业互联网平台 产业数字化 产业 分析 供应链 金融 提质增效降本 经营智能化 体 面 线 点 09 智能+工业互联网平台 （二）区域工业互联网平台 2.1 区域工业互联网平台建设思路与创新实践 （1）建设思路 区域工业互联网平台大多以行政区域特性为指引，聚焦区域内优势产业集群。在核心的功 能与落地方案中，区域工业互联网平台与行业工业互联网平台可以形成相互支撑，相互促 进的全新模式。区域工业互联网平台以该区域的优势产业、龙头企业为引领，通过龙头企 业的资源聚集效应，通过政策引导、技术扶持，整体推进优势产业上下游企业使用平台， 吸引产业链更多要素形成区域聚集效应，通过平台实现产业聚集价值，构建区域经济竞 争优势。吸引产业链更多要素聚集本区域，形成新优势。 区域工业互联网平台的建设，首先应结合当前产业环境进行区域产业智能化升级的顶层 设计，依据区域优势产业集群和未来发展目标，结合企业升级的实际需求，引导企业高 效、协同的用好智能技术，上云上平台。然后，还应从创新引领、数据驱动、人才培养等方 面实现“政产研学用”一体化平台建设，将整个区域内所有相关资源纳入正向运转的循环 之中。 除顶层设计之外，区域工业互联网平台在落地过程中，还要统筹信息安全、企业效益、持 续运营三个关键领域。安全方面，在数字化转型和智能升级过程中，生产安全、经营安 全、知识产权安全等面临全新的挑战，新技术新产业伴随着新的安全方案。企业效益方 面，现有平台建设的度量指标设计多数重视上云企业数量和标杆示范效果，而忽视先进 技术在企业的转化效果。此外，高科技人才引进和培养企业也至关重要。平台服务方面， 现有平台提供的服务五花八门：或是一个企业一套方案，或是提供的服务无法推动工业 发展。平台要聚焦行业特性，也要抽象平台服务，将资源用在刀刃上，通过关键服务引导 各行业的集成，并推动高质量发展。 图11 百度智能云工业互联网平台顶层设计 电子 产业集聚方向 百度智能云工业互联网平台 （平台聚焦行业特性，同时抽象平台服务） 政府 政策引导 资金扶持 科技方向引领 人才培养 机加工 钢铁化工 医药 10智能+工业互联网平台 （2）创新实践 客户面临的问题和挑战 随着大数据、人工智能、物联网、工业互联网等产业科技的快速发展，国内各产业迎来了 数字经济发展的巨大机遇和挑战。如何把握新基建数字经济建设的重大契机，已成为各 级政府管理者和企业决策者面对的重大战略问题。 百度智能云解决方案实践 百度智能云打造工业互联网平台的时候，充分结合区域政策优势、大数据基础优势、人才 优势和高端资源优势，以区域产业集群发展痛点及数字化智能化解决方案为切入点，充 分利用领先的人工智能、大数据、物联网技术，通过“一企一档”、“一链一档”模式，有针 对性地提升当地企业、产业链的数字化水平，为重点行业重点企业标杆案例提供创新指 导，实现示范效应，打造集“创新孵化 - 政策引导 - 样板试用 - 展厅推介 - 平台商 用 - 产业互联 -人才培养 - 持续运营” 于一体的“区域特色产业互联网平台”，构建 “AI应用、工业数字化转型创新、产业链互联互通”的一盘棋流程。 该方案能够有效整合产品设计、生产工艺设备运行、供应链协同运营管理等数据资 源，汇聚共享设计能力、生产能力、软件资源、人工智能模型等制造资源，开展面向不同行 业和场景的应用创新，打造具有国家级竞争力的工业生态，促进大产业集群创新互联生 态可持续快速创新发展。 图 12 百度智能云某市工业互联网平台架构 组态/数字孪生 AI使能服务 平台运营中心 运营支撑 大数据平台 设备配置 告警配置 业务配置 用户中心 计费中心 统一日志 故障处理 通知中心 PDM MES 标识体系 APS 局域数据打通 供应链金融 供应链协同 监控告警 厂区巡检 AI质检 IaaS层 PaaS层 SaaS层 数据集成 数据管理（数仓/元数据） 数据治理 数据可视化 物联网平台 IoT核心套件 时序数据库 物可视 边云协同模块 云基础设施 服务器 存储 网络 虚拟化 现场工业网络 设备接入 协议解析 边缘计算运行框架边缘层 工业视觉智能平台 模型训练 模型测试 工业数据智能平台 模型发布 算法库 数据管理 数据标注 数据管理 模型训练 基础算法库 机理知识 语音交互 语义识别 工业交互智能平台 可拖拽展示 工业APP市场 工业APP发布 工作台 平台运营状态 基于平台孵化的工业APP传统工业SaaS 横向集成 11 智能+工业互联网平台 图13 百度智能云区域工业互联网+产业金融解决方案框架 客户效益提升与改善 区域工业互联网平台的建设，助力实现区域企业数字化转型及云端大数据基础建设，打 造数字化管理应用、云端工业APP应用、设备快速上云、安全服务保障、门户运营服务等 行业级协同发展，为新基建数字经济提供基础，实现区域工业企业综合竞争力提升，培育 云制造产业集群生态，打造制造业智能化转型服务生态圈，为数字经济和工业互联网高 质量发展贡献力量。除此之外，依托工业互联网平台的创新中心，聚集生态合作伙伴，以 技术和资金赋能生态合作伙伴，形成全面的工业互联网生态体系。 2.2 工业互联网+产业金融解决方案与创新实践 （1）解决方案 随着AI技术的普及发展，基于工业互联网的金融科技或将成为普惠金融发展的核心驱 动。中小企业一直面临融资难、融资贵的问题传统金融模式中，企业融资的方式以核心 企业担保或财务报表等数据为主，产业链腰部以下企业缺乏抵押担保和财报，融资方式 有限。百度区域工业互联网产业金融解决方案围绕中小企业实体经营，一方面赋能当地企 业数字化转型升级和智能化改造升级，提供从产品研发到仓储物流全生产链条数据打通 的服务，另一方面通过延展打通互联网数据、金融机构数据、产业数据、政府数据等多方 信息，构建产业金融互联网解决企业、金融机之间信息不对称问题，帮助金融机构准 确识别中小企业信用风险。 贷前风险排查 智慧企业融资 产业 金融应用 智慧产业市场 智慧产业地图 智慧金融运营 企业画像 智能匹配 联合建模 贷中风险评估 贷后动态预警 用电用水 排产质检 排污能耗 营销管理 协同制造 财务管理 工商变更 纳税记录 征信记录 网络舆情 地图定位 风险图谱 产业 金融风控 产业 大数据 统一认证 生产活动数据 经营管理数据 职能部门数据 互联网数据 12智能+工业互联网平台 百度智能云通过打造“产业为本、金融为用、科技创新”的产业新业态，实现企业生产经 营数据化，企业互联网行为可视将数据变信用资产。当企业有实际融资需求时，利 用信用资产帮助企业还原真实经营和生产水平，帮助金融服务下沉至腰部以下群体，实现 普惠金融深度发展，以数字金融方式更好地服务产业大中小企业融通创新和发展。 （2）创新实践 客户面临的问题和挑战 在某区域工业互联网+产业金融项目中，多家金融机构表示因缺乏足够的企业实际生产 数据和产业链关联数据，金融机构对企业的金融服务受到较大影响。以某融资租赁公司 为例，该公司的租赁设备交给承租企业后，只能采用客户经理定期尽调的形式进行，依赖 个体主观经验，且通过实地拜访无法实时了解企业生产情况。很多客户经理管户超过千 家，很难通过人力定期覆盖所有的贷后尽调。 c百度智能云解决方案实践 百度区域工业互联网+产业金融解决方案深入产业，通过金融机构、政府、企业多方协 作，整合用电、用水、排污等企业生产经营数据，舆情、地图、行为等互联网数据，工商司 法、行政处罚等地方政府数据，基于多维数据描绘企业画像。同时依托百度自然语言处理 技术，将所有企业关联的所有事件加工成风险标签，通过百度知识图谱实现企业关联和 风险事件传导的挖掘，有效地建立企业关联风险画像。另外，百度运用区块链和联合建模 技术保障数据完整性、准确性的同时，兼顾信息安全保护。企业多方数据一经上链不可篡 改，操作可溯源，多方可在完全加密的情况下联合建模建立共赢共生的良好产业生态。 百度智能云的大数据风险评估与预警体系，赋能金融机构核心的信贷决策和贷后管理等 风控环节，为企业融资提供有效的风险评估基础数据，助力金融机构提供面对不同客群 的差异化定价和风控策略。“金融+科技”的强强联合将赋能产业金融双向发展，以产业 促进金融，以金融带活产业。金融服务于产业，支撑产业，从而发挥催化剂、助推器的作 用来促进产业；反过来产业为金融带来更多需求与机会，实现金融的稳健发展。 区域工业互联网平台的建设，助力实现区域企业数字化转型及云端大数据基础建设，打 造数字化管理应用、云端工业APP应用、设备快速上云、安全服务保障、门户运营服务等 行业级协同发展，为新基建数字经济提供基础，实现区域工业企业综合竞争力提升，培育 云制造产业集群生态，打造制造业智能化转型服务生态圈，为数字经济和工业互联网高 质量发展贡献力量。除此之外，依托工业互联网平台的创新中心，聚集生态合作伙伴，以 技术和资金赋能生态合作伙伴，形成全面的工业互联网生态体系。 图14 百度智能云工业互联网+产业金融解决方案实践 金融 产品 产 业 政 府金 融 业务 数据 行业 平台 金融 服务 政策 导向 13 智能+工业互联网平台 图15 百度智能云行业工业互联网平台解决方案 客户效益提升与改善 百度智能云区域工业互联网产业金融解决方案从以下方面帮助金融机构实现效益提升与 改善： 1）大幅压缩金融机构传统承兑汇票规模,加速资金流转速度，提升资金利用效率，以满足 金融监管对产业链金融的要求。 2）高效帮助金融机构展业，并通过科技赋能使金融机构支持多种定价方式，例如差异化 阶梯定价、客户贡献度定价、市场化定价，大幅提升金融机构盈利能力。 3）结合区块链数据可信存证机制，打破数据孤岛，实现更多维度的数据共享。通过百度 智能云强大的AI中台能力，实现金融业务流程的完全数字化、智能化，降低金融机构人工 操作成本和运营成本，进而大幅提高产能，服务广大中小企业。 （三）行业工业互联网平台 （1）解决方案 各工业企业在传统的生产流程和模式下面临着新产品研发缓慢、生产销售脱节、售后服 务滞后等诸多问题，需要在产品设计、生产制造、服务市场等方面通过新的手段更新产品 类型、提高公