“工业互联网为智能制造提供了基础，是中国产业转型升级的一次重要战略机遇。工业互联网一定有泡沫，但是其本身绝不是泡沫。”9月27日，CIO时代学院院长、中国新一代IT产业推进联盟秘书长姚乐在由中国冶金报社、唐山市工业和信息化局共同主办的2019（第五届）中国钢铁产业互联网+推进大会上表示。
姚乐指出，工业互联网平台是一个基于云计算和大数据技术的新型技术平台，支持应用的大并发和大数据处理。未来各个行业及企业都需要工业互联网平台。在这样的平台上实现设备与设备、设备与人、人与人的交互。工业互联网通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业，激发生产力。
工业互联网需要大量连接，在过去的4G时代，连接数是有限的，在智能工厂中，很多设备要互联，很多工序要对话，大连接是5G的一个重要的特点。
工业互联网联盟（IIA）定义工业互联网平台关键技术结构为应用层、平台层、IaaS（基础设施即服务）层、边缘层。工业互联网平台发挥人工智能服务平台、大数据处理平台、去中心化治理平台、微服务开发平台、全要素连接平台的作用。
在这样的平台下的APP的特征是基于平台的原生云应用开发、具有微服务架构、即插即用的模式，此外还有全场景知识的软件化和服务化、数据和智能是核心、开放数据接口(Open API)等特点。
工业互联网平台需要管理海量和异构的结构化、半结构化和非结构化数据。工业大数据是各种类型的数据通过数据管道进入到不同的数据存储容器，从而供不同场景分析和使用。姚乐指出，大数据平台演变的趋势是摒弃大而全的Hadoop架构（一个分布式系统基础架构），转而采用积木式搭建的基于容器云的微服务架构。工业大数据作为工业互联网与工业4.0的核心关键技术，是未来发展工业智能的基石。
当谈到工业智能的发展方向时，姚乐表示，工业智能的两个方向是知识图谱、深度学习。知识图谱是指工业智能可以根据已知的要素与要素之间的相互关系推理得到相应的解。深度学习是指在生产中有大量需要人工去判断、发现的问题，机器可以通过图像视频、设备数据、工况参数、环境信息等数据来发现并解决这些问题。
基于以上特点，工业智能技术在生产现场优化、生产管理优化、经营管理优化、产品生命周期、供应链上得以广泛应用。其发展趋势是模型训练和实时推断将更多在边缘计算单元中进行。
“智能制造的前期应用包括机器部分替代人，以及生产的质量监控、设备预测性维护、运营优化等，随着智能制造的发展越来越成熟，加之CPS的愈发完善，智能制造在后期将广泛应用于无人工厂、3D打印等。”姚乐介绍。
