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工業互聯網本質在工業大數據價值,哪么挖掘數據價值的前提是要獲得數據。所以方案提供商首先要在設備端安裝大量傳感器，給原來愚笨的設備賦予智慧，使其變成互聯互通的產品；接著，采集到的數據按照實時性的要求，要么直接在本地進行處理，要么進一步借助通訊技術傳輸到云端；工業互聯網云平臺則通過人工智能等技術對采集到的數據進行分析，形成有價值的洞察；最后，工業互聯網平臺將洞察結果反饋于設備，輔助決策，進而實現運營優化。

很多類似的情景正在各行各業里頻繁上演：航空公司因為飛機發動機的意外故障，每年要損失上百億美元的運維費用；農場主因為沒法有效監測安裝在廣袤農場里的灌溉設備，每年要浪費大量的水資源；市政管理人員因為沒法及時維修故障的路燈，為夜間的行人和車輛帶來難以估量的交通隱患。工業互聯網或者物聯網給各行各業帶來的變革是顯而易見的，涉及到國計民生的制造業恐怕對此體會最深。除了生產效率的提升、運營成本的降低，客戶滿意度的增加，傳統制造商的商業模式也發生了翻天覆地的變化。

例如基于工業互聯網的概念，RollsRoyce公司不再只是向客戶出售飛機引擎，它推出了一項稱為TotalCare的服務產品，只銷售每臺引擎的工作小時數，Rolls Royce負責為引擎的性能保駕護航。商業清潔設備制造商ICE開創了清潔設備的按月計費租賃模式，并在客戶租賃期間保證設備的正常運行，通過物聯網技術，該公司能夠遠程監控其所有清潔設備的性能。

也就是說，在各行各業，許多企業已經發現了工業互聯網或者物聯網技術帶來的價值，并針對不同應用場景提出了不同的解決方案，但這些方案往往是零散的、不互通的。可是縱觀這些方案背后的業務邏輯，似乎又都是相似的：設備實現互聯互通--采集傳輸數據--平臺分析數據--業務優化改進。

如果能將所有工業互聯網或者物聯網解決方案背后相似的業務邏輯抽象出來，形成一套可擴展、可衡量、靈活的系統架構，包括工業互聯網在內的解決方案價值可能會出現爆發式的躍遷。這種變革，無異于當年淘寶平臺的誕生——于是，從亞馬遜的AWS IoT、阿里的Link物聯網平臺到GE的Predix、西門子的MindSphere、施耐德電氣的EcoStruxure,無論是傳統巨頭、互聯網大佬還是初創企業，都在爭相布局的平臺這塊香餑餑。