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                                            工業一般分為流程工業和離散工業。兩者最大的差異在生產的自動化程度、數據的可得性和工業的復雜度，

                                            而最大的共性在于，每一個場景都需求各異，進入任何一個細分領域都需要有足夠深厚的行業knowhow和

                                           上下游資源整合能力。

                                           智能，可以理解為數據化以及建立于此之上的AI。以產線自動化為始，多源異構的工業數據被采集、流轉、

                                          分析并幫助形成決策和控制，端到端的解決方案就形成了當前行業player的典型畫像。

                               為什么是工業智能？

                                       藍海

                                       工業尤其是制造業的GDP總量遠高于零售、金融、建筑等行業。而工業領域每天產生的有效數據量其實不亞于

                                       BAT等互聯網公司，一個大規模的工廠每天產生的數據量甚至能達到幾十億到上百億條。

                                       壁壘

                                      雖然工業場景每天產生高頻、海量的數據，但是大量的原始數據本身并沒有直接意義，且有可能產生大規模時延和

                                      占據大量帶寬。我們不僅需要在某些場景做實時的監控和分析，也需要把更多數據采集到云端做更多維和更長期的

                                      經濟 效益 及價值分析，這是云計算的價值。而云計算+邊緣計算，這是比傳統消費互聯網更細的顆粒度和更復雜的架構，

                                     這也意味著更高的壁壘。

                                     拐點

                                    互聯網一條邏輯叫做“Copy to China”，“Copy to 工業”是同樣的道理。大規模的數據應用和平臺架構在金融、電信等

                                    行業經歷了充分的驗證和演進，加上中國制造2025在政策一側的催化作用，構成了拐點成立的先決條件。

                                    關于發展路徑，業內主流認為自動化-（數據化）-信息化-智能化是工業用戶進階的合理順序，并且前一階段是后一階段開始

                                    的必要條件。因此國內工業智能領域的企業在很長一段時間內只關注自動化領域的機會，甚至將工業智能等同為“機器人”

                                    或者“工業自動化”。從用戶現場的大量實踐來看，這幾個階段存在著顯著的先后順序，但同時交叉滲透，迭代進行。