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目前雖然整個科技、互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)領域都已經(jīng)對工業(yè)云所能帶來的價值，有了基本統(tǒng)一的判斷；但是，到了具體定義和描述工業(yè)云解決方案時，卻出現(xiàn)了巨大分歧。

其中，較為典型的有來自IT科技領域的企業(yè)，他們認為，工業(yè)云的關鍵是云計算技術、AI技術、數(shù)據(jù)庫技術等等一系列的新興技術，因為只有這些技術才能給工業(yè)云解決方案不斷成長的空間。與此類似，來自互聯(lián)網(wǎng)領域的云計算服務商也傾向于認為IT技術更加重要，他們認為：工業(yè)云的關鍵是應用環(huán)境和應用場景，所以只要平臺足夠開放，用戶數(shù)量足夠龐大，則企業(yè)的應用成本就會降低，靈活性就能提高。

從某種角度來說，這些來自純IT和互聯(lián)網(wǎng)領域的工業(yè)云解決方案的提供者，是將“工業(yè)云”簡單地理解成了“工業(yè)+云計算”，認為只要能把工業(yè)企業(yè)的部分業(yè)務實現(xiàn)云端部署的解決方案，就是“工業(yè)云”，因此“云計算”才是工業(yè)云的關鍵。

事實果真如此嗎？或者說，

這是描述“工業(yè)云”這頭大象的正確表達嗎？

還是通過真實的應用案例

來剖析一下到底什么是真正的工業(yè)云吧。

污水處理對于絕大多數(shù)人而言，有一個相對更容易理解的業(yè)務模式：簡單地說，一般的污水處理分為三個步驟：物理處理、生化處理和深度處理。其中，對最終水質(zhì)影響最大、也是最復雜的步驟是生化處理。

這個環(huán)節(jié)的生產(chǎn)場景是：污水被注入反應池中，工人需要按次序向污水投入不同的有機化學藥品，以便讓微生物分階段地分解掉水中的細菌和有機物。為了讓投放到污水中的化學藥品和微生物能夠充分反應，這個過程中需要通過工業(yè)鼓風機向反應池輸入氧氣，調(diào)節(jié)水體中的含氧量，來保證生化反應能夠充分反應。

這其中有幾個關鍵的環(huán)節(jié)對污水處理的質(zhì)量和成本有著非常重要的影響。以投入的化學藥品數(shù)量為例：一方面需要根據(jù)進水量和水質(zhì)情況投放藥物，保證所投入藥品能夠充分降解污水中的微生物和細菌，保證處理后的水質(zhì)結(jié)果；另一方面也要盡量減少生化藥品的用量以控制生產(chǎn)成本。

再比如，在整個處理過程中，不同微生物和細菌的生化反應不同，對于氧氣的需求量也是不同的，有些是厭氧反應，有些是缺氧反應，有些是好氧反應，因此，需要根據(jù)不同反應階段來精準的調(diào)節(jié)鼓風機的輸氣量；與此同時，鼓風機的工作狀態(tài)又與企業(yè)的能耗又有著比較密切的關聯(lián)。

因此可以說，污水處理生化反應的核心環(huán)節(jié)是一個由進水量、水質(zhì)狀況、輸氣量、溶解氧濃度、投入化學藥品量等各種復雜因素共同參與的過程。

成都市西匯水環(huán)境有限公司在2019年率先采用了西門子MindSphere工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)即服務解決方案，設計和實施了一整套基于MindSphere的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用 ：一方面，該公司對生產(chǎn)設備進行了數(shù)字化改造，實現(xiàn)了對生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)的自動化采集，以及對所有工廠、產(chǎn)線、設備的遠程狀態(tài)監(jiān)控和應急響應；另一方面，企業(yè)也對關鍵業(yè)務進行了數(shù)字化建模，并通過機器學習訓練模型，用數(shù)學的方式定義整個生產(chǎn)過程中各種影響因素之間的復雜關系。最終，通過MindSphere，實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)和設備的運行的數(shù)據(jù)，被統(tǒng)一采集并投入到定義好的業(yè)務數(shù)據(jù)模型中進行優(yōu)化分析，得到的結(jié)果又被直接反饋到生產(chǎn)現(xiàn)場，用以指導、管理和控制整個生產(chǎn)過程。

很明顯，這一案例非常清晰地詮釋了工業(yè)云能夠帶給企業(yè)的現(xiàn)實價值：實現(xiàn)了一個全程無須人工介入決策的、智能化的、能夠不斷自我優(yōu)化的完整業(yè)務過程。與此同時，我們也注意到，在整個過程中，云計算之所以能夠得以發(fā)揮價值，其基礎并非來自云計算技術本身，而是與企業(yè)自身清晰的業(yè)務數(shù)字化建模和設備數(shù)字化改造的關系更加密切。

這實際上就回到了對工業(yè)云解決方案的核心價值的討論：工業(yè)云是幫助企業(yè)實踐IT與OT融合、現(xiàn)實業(yè)務與數(shù)學模型彼此關聯(lián)和互相映射的整體解決方案。因此從技術邏輯上看，工業(yè)云首先離不開傳統(tǒng)的自動化硬件和信息化軟件，其次，在虛擬世界中，如何利用工業(yè)的知識積累，結(jié)合數(shù)學的方法定義企業(yè)的業(yè)務模型，也同樣關鍵——這些是實施部署工業(yè)云解決方案的基礎和關鍵。

而無論是用數(shù)學方法定義企業(yè)的業(yè)務，還是對企業(yè)生產(chǎn)設備硬件進行數(shù)字化改造，抑或是通過部署工業(yè)軟件實現(xiàn)關鍵業(yè)務節(jié)點的數(shù)字化，都會涉及到一個最關鍵的問題：工業(yè)知識。

很明顯，這一案例非常清晰地詮釋了工業(yè)云能夠帶給企業(yè)的現(xiàn)實價值：實現(xiàn)了一個全程無須人工介入決策的、智能化的、能夠不斷自我優(yōu)化的完整業(yè)務過程。與此同時，我們也注意到，在整個過程中，云計算之所以能夠得以發(fā)揮價值，其基礎并非來自云計算技術本身，而是與企業(yè)自身清晰的業(yè)務數(shù)字化建模和設備數(shù)字化改造的關系更加密切。

因此，“工業(yè)云=工業(yè)+云計算”的認識本身就是片面的。工業(yè)云解決方案實際上是IT和OT在技術發(fā)展和企業(yè)應用都到達一定階段后，兩者相互融合的一個必然產(chǎn)物，其理論核心依然是工業(yè)企業(yè)自身的業(yè)務邏輯和行業(yè)知識。如果一定要按照“工業(yè)+云計算”這種的關系理解工業(yè)云的話，那么云計算技術也只是其中解決問題的一個技術手段，其核心依然是工業(yè)知識。工業(yè)知識，才是工業(yè)云真正的靈魂。