東方國信工業(yè)互聯網“雙跨”平臺的創(chuàng)新實踐

王昆

作為國家規(guī)劃布局內的重點軟件企業(yè)，東方國信堅持技術創(chuàng)新，構建一站式、端到端、全棧式的云服務能力，向著領先的云網融合大數據服務商邁進。在工業(yè)領域以Cloudiip工業(yè)互聯網平臺建設及應用推廣為主線，形成一系列技術、產品和解決方案。

發(fā)展歷程

以工業(yè)互聯網為核心，賦能各行各業(yè)

東方國信從1997年成立至今，24年一直專注大數據軟件核心技術研發(fā)，業(yè)務涵蓋通信、工業(yè)、金融等多個領域。利用歷經20余年所構建的端到端大數據技術體系以及公有云強大算力資源，東方國信為企業(yè)上云提供數字化、網絡化和智能化一站式解決方案。

東方國信以工業(yè)互聯網為核心，制定包含5G、云計算、大數據和人工智能“五朵金花”發(fā)展戰(zhàn)略，形成云計算平臺、數據科學云平臺、數據治理平臺、自研高性能數據庫等在內的自主可控技術產品體系，在大數據領域全面對標國際頂級廠商。

2017年，在內生大數據技術體系發(fā)展和外部制造業(yè)應用需求雙重驅動下，東方國信發(fā)布自主研發(fā)跨行業(yè)、跨領域綜合性工業(yè)互聯網平臺Cloudiip，通過“云+大數據”建設模式，基于物聯網、云計算、大數據、AI等技術，打造了自主可控、架構完整、應用多元的工業(yè)互聯網平臺。

Cloudiip以自主研發(fā)行云數據庫CirroData和Cloudiip-DataPlatform為底層數據服務環(huán)境，提供工業(yè)大數據存儲、管理、計算、分析和服務能力，支持萬億級關系數據存儲和計算，支持干臺規(guī)模集群管理。引入BONC DataScierice，實現OT人員自助管理和分析工業(yè)數據，將IT和OT從數據科學層面進行有機融合。

經過三年多建設和應用，Cloudiip已形成完備的數據接入、數據治理、數據存儲、后臺建模分析以及前端頁面呈現端到端技術能力。包含工業(yè)物聯平臺、工業(yè)大數據平臺、工業(yè)數據科學云平臺、工業(yè)企業(yè)開發(fā)平臺、行云數據庫等拳頭產品;同時，平臺在區(qū)塊鏈、工業(yè)機理模型、工業(yè)算力等方面加大研發(fā)力度，助力企業(yè)數字化轉型。

Cloudiip包含以下三方面能力：

1.連接一切人機物（IoE），構建數字空問。實現海量設備數據實時采集，結合大數據計算、存儲技術和3D組態(tài)技術，實現設備數據實時可視化，輔助工業(yè)企業(yè)構建全方位、一體化數字工廠。

2.建設工業(yè)數據中心，釋放數據價值。對工業(yè)企業(yè)各個系統(tǒng)孤島數據，進行科學有效治理，形成標準化、集中化數據資產，通過平臺統(tǒng)一對外提供服務，實現“一點看數，一點用數”。

3.承載先進技術，構建工業(yè)APP生態(tài)。平臺應用大數據、云計算、人工智能等先進技術工具集，和企業(yè)數字化轉型應用庫，打造全民應用開發(fā)平臺。開發(fā)者可根據工業(yè)不同場景，選擇使用不同技術工具，進行簡便數據應用開發(fā)。

目前，平臺已覆蓋冶金、電力、化工等20個工業(yè)大類行業(yè)，和安全生產、節(jié)能減排等9大應用領域。累計服務全球50余個國家、數千家大型企業(yè)，連接百萬余工業(yè)設備，開發(fā)萬余工業(yè)APP。

作為國內工業(yè)互聯網頭部企業(yè)，東方國信將繼續(xù)夯實底座，對標國際一流工業(yè)互聯網平臺，統(tǒng)籌推進技術創(chuàng)新、產品創(chuàng)新、模式創(chuàng)新、生態(tài)創(chuàng)新等各項工作，持續(xù)推動平臺從特色優(yōu)勢向綜合優(yōu)勢轉化，為我國跨行業(yè)、跨領域工業(yè)互聯網平臺發(fā)展作出應有貢獻。

成功之道

夯實核心技術，戰(zhàn)略保駕護航

近年來，東方國信工業(yè)互聯網業(yè)務發(fā)展進入快車道，平臺建設邁上新臺階。“一把手”工程戰(zhàn)略保障、技術能力夯實突破、平臺能力持續(xù)升級及業(yè)務服務快速拓展，促使Cloudiip平臺持續(xù)平穩(wěn)迭代發(fā)展。

平臺現已接入煉鐵高爐、軌道交通、工程機械、風電、熱力等20大類百萬余臺設備，工業(yè)模型、工業(yè)APP、活躍用戶和活躍開發(fā)者數量取得長足進展，2018年入選工信部創(chuàng)新發(fā)展工程項目，20192020連續(xù)兩年入選國家跨行業(yè)跨領域綜合性工業(yè)互聯網平臺。

與此同時，在《東方國信2018—2020年發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》中明確提出：“未來三年將繼續(xù)加大在工業(yè)互聯網領域的投入，建設在國內乃至國際具有影響力的工業(yè)互聯網平臺。”以“數據”+“模型”助力企業(yè)數字化轉型升級為一條主線，通過“離散”和“流程”兩個抓手，以設備上云和智能化運維服務離散為主的海量中小微企業(yè)，以業(yè)務上云和智能化生產服務巨型、大型企業(yè)，并根據企業(yè)自身需求和項目建設性質，提供私有云、公有云和混合云三類解決方案，以此促進企業(yè)安全生產、綠色生產、智能生產和精益生產。

基于“一條主線、兩個抓手、三類方案、四化生產”服務理念，東方國信承建多個區(qū)域工業(yè)互聯網平臺，成為政府服務產業(yè)的有效決策輔助手段。同時，助力大型企業(yè)工業(yè)互聯網平臺、工業(yè)大數據建設，提高企業(yè)整體的技術水平和精細化管理能力。服務更多中小微企業(yè)，提升企業(yè)的信息化水平。

在技術創(chuàng)新方面，重點突破邊緣小機、時序數據庫、工業(yè)模型管理引擎、工業(yè)智能引擎等四大關鍵核心技術。

在產品升級方面，強化邊緣網關與邊緣網絡，通過視頻處理、AI模型、5G網絡等技術，提升邊緣網關能力，構建新型邊緣AI智能網關;圍繞工業(yè)物聯平臺、工業(yè)大數據平臺、工業(yè)數據科學平臺、工業(yè)應用開發(fā)平臺，通過紛繁復雜的邊緣環(huán)境、工業(yè)企業(yè)運作模式、行業(yè)知識沉淀、產業(yè)鏈條生態(tài)，拓展加深四大中臺能力;持續(xù)推動工業(yè)行業(yè)云建設，聚焦煉鐵、火電、風電、水泥、煤炭、機床、空壓機、鍋爐、能源管理、生產管理等行業(yè)、領域和設備，培育研發(fā)安全生產、節(jié)能減排、質量管控、供應鏈管理、研發(fā)設計、生產制造、運營管理、倉儲物流、運維服務等九大領域的機理模型。

在產業(yè)合作方面，以Cloudiip平臺為載體，圍繞政產學研用金壯大合作伙伴生態(tài)，促進工業(yè)互聯網在人財物各方面的優(yōu)化配置與協(xié)同創(chuàng)新。

在商業(yè)模式拓展方面，將圍繞東方國信“做大訂閱業(yè)務，做強平臺建設，做深專業(yè)服務”發(fā)展主線，積極探索新型商業(yè)模式，實現工業(yè)互聯網業(yè)務穩(wěn)定發(fā)展。

未來趨勢

萬物互聯，萬眾創(chuàng)新，萬億服務

數據顯示，截至2020年6月底，我國己實現連接工業(yè)設備數量達4000萬臺（套），工業(yè)APP突破25萬個，工業(yè)互聯網平臺服務工業(yè)企業(yè)數近40萬家。服務業(yè)態(tài)不斷落地下沉，落地場景日趨豐富，新模式新業(yè)態(tài)不斷涌現，工業(yè)互聯網發(fā)展已駛入了快車道。

然而工業(yè)的產業(yè)鏈條超長，場景錯綜復雜，單靠平臺供應商無法實現工業(yè)機理與數據深度融合，是現今阻礙平臺發(fā)展的重要原因。

因此，平臺建設需要供給側與需求側雙向推動，共同打造平臺生態(tài)共促發(fā)展，在供給側平臺供應商需強化平臺開發(fā)使能，促使需求側依托自身數據驅動生產運行智能優(yōu)化，幫助新技術與傳統(tǒng)工業(yè)已有體系深度結合，形成新的變革模式。不久的將來，萬物互聯促使數據海量匯聚，萬眾創(chuàng)新推動數據與模型融合，萬億服務會改變生活中的方方面面。

萬物互聯方面，伴隨5G、區(qū)塊鏈、標識解析等技術井噴式發(fā)展，將潛移默化地推動設備互聯能力，東方國信積極布局56+工業(yè)互聯網技術研發(fā)，強化邊緣網關與邊緣網絡通過視頻處理、AI模型、5G網絡等技術，提升邊緣網關能力，構建新型邊緣AI智能網關。

萬眾創(chuàng)新方面，借由日趨成熟的平臺體系，開發(fā)門檻不斷降低，而業(yè)務知識與信息技術壁壘都會促使應用構建向工藝人員、研究人員、學生群體下沉。為布局開發(fā)者生態(tài)，東方國信圍繞物聯中臺、數據中臺、AI中臺、開發(fā)中臺，拓展行業(yè)知識沉淀、產業(yè)鏈條生態(tài)，加深四大中臺能力。提升物聯中臺鏈接能力和感知能力;拓展數據中臺數據實時數倉能力和數據湖服務能力;強化AI中臺行業(yè)模型算法寬度和準度、工業(yè)數據智能報告能力;提供開發(fā)平臺多場景、多模式、多承載應用開發(fā)能力。

萬億服務方面，工業(yè)互聯網平臺是公共服務平臺，平臺應用勢必惠及方方面面，數據資源服務將更為廣闊。東方國信以做大訂閱業(yè)務、做深專業(yè)服務為主旨，開放平臺開發(fā)能力，打造平臺云市場，服務各行各業(yè)的人員，改變工業(yè)人的日常工作。

責任編輯：金燁