当前，受国际新格局，产业链变化，疫情等诸多因素影响，企业发展面临新环境，经济发展面临新模式，需要不断创新驱动工业是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施，应用模式和产业生态，是工业企业实现数字化转型和智能化升级的重要载体其中，技术创新是平台发展的动力，模式创新是平台价值的放大器伴随着工业互联网平台，网络，安全等配套政策和产业政策体系趋于完善，一个充满活力的平台产业生态圈已经形成，平台发展将进入环境更加完善，创新更加活跃，应用更加广泛，产业赋能效应更加突出的新阶段
互联网深入，平台创新决定未来。
工业互联网创新发展战略实施以来，我国工业互联网成效显著，政策体系基本建成，网络，平台，安全三大功能体系建设深入推进，产业融合应用加速向纵深拓展，产业生态规模持续壮大目前，工业互联网已全面融入45个国民经济大类，进入产业基地，产业园区，重点企业的速度持续加快，产业赋能，赋能，智力赋能的作用日益凸显
它融合了工业IT，CT，OT，DT等多领域技术，融合创新直接影响数字化，智能化的进程互联网平台是融合技术，产品和解决方案的载体回顾百度将AI技术与工业领域结合的实践经验，我们将工业互联网平台创新发展的路径总结为两个方向:技术创新和模式创新
技术创新是平台发展的动力。
伴随着工业互联网进入深耕阶段，以人工智能为代表的创新技术渗透率不断提升，应用于成本控制，质量优化，安全生产，绿色低碳，智慧营销等场景，帮助企业实现数据驱动的商业升级带来的商业价值。
平台创新的核心思想是构建数据感知，认知决策，反馈控制的完整闭环数据感知依赖于工业现场综合物理感知网络和工业实时数据库，认知决策基于机制模型和数学模型相结合的智能算法，通过计算数据产生结果这个过程需要使用由业务知识，工艺技术知识和行业知识组成的知识库，以及由行业机理模型和数学模型组成的模型库同时需要中央计算能力和边缘计算能力来支持不同场景下的智能算法反馈是将认知计算的结果输出到工业终端控制设备，从而部分或完全替代人工操作在上述闭环中，数据感知—认知决策的核心是能够将数据转化为知识和模型，然后调用数据，知识和模型，为解决具体的行业问题提供策略，认知决策—反馈控制的环节是基于生产目标的认知计算，可以帮助生产做出优化判断，同时自动改进流程实现累进利润，并反馈优化结果基于这些能力的平台方案具有良好的可复制性如果在更大范围内应用，可以解决以前解决不了的复杂问题，从而实现系统层面和全局层面的发展和提升
以百度为某水务集团提供的精准调压方案为例，通过实时监测10万个智能水表，4万个泵站的用水量数据，结合天气数据预测用水量，形成最优的系统决策，提高城市供水效率，降低管网漏损率再比如百度在电厂冷端节能的实践，基于电厂大数据，结合系统物理建模和机器学习算法，建立了准确描述实际运行中空冷岛换热过程的模型，基于电厂周边环境的历史温度，风速等参数，建立基于机器学习算法的电厂环境条件预测模型通过将电厂运行人员宝贵的运行经验与人工智能算法的推荐系统相耦合，提高了参数推荐的智能性和可靠性AI优化的空冷岛能耗可节约1.55g标准煤/千瓦时以我国约1000个空冷岛估算，预计一年可减少碳排放600万吨
创新是平台价值的放大器。
创新是该平台区别于传统信息制造商的主要特征其中一个方向就是从授人以鱼向授人以渔转变传统的信息化解决方案侧重于端到端的交付但是，it工程师要理解工业场景的业务逻辑并不容易如果一个模型或者一个应用仅仅通过拖拽就可以构建出来，那么大量的行业专家就可以结合自己积累的行业知识，快速的创建出符合业务需求的智能应用基于百度的飞桨深度学习平台，用户和开发者可以自主训练模型AI技术不再只是算法工程师的几个专利同时，开发平台积累了大量行业知识和智能算法，使企业的业务专家和工程师能够通过低代码开发工具高效开发工业app
另一个创新方向是为产业链协同提供智能支持，通过企业的生产经营数据，智能匹配产业链的供需环节，形成产能，库存，原料供应，下游供应更深层次的匹配协同通过科学合理地解决淡季明显，招工难，供需平衡等问题在产业链上，可以实现生产资源的汇聚汇聚，推动产业链形成全新的工业制造和服务延伸体系，帮助产业集群精准实施强链补链这是未来工业互联网预期的网络规模效应
创新还包括利用数字信贷帮助企业解决融资问题通过获取企业的生产经营数据，平台可以深入了解企业，从而为金融机构更全面的风险评估提供参考通过大数据，人工智能，云计算，区块链技术和债权融资计划产品的结合，平台与银行保险机构联动，建立基于生产数据的增信体系，提供个性化，精准化的金融产品和服务，在充分平衡投资者和融资者利益的前提下，实现资金和资产的高效对接，为中小企业提供一条全新的科技直接融合的路径
平台仍需加强自主创新，集成创新和生态创新。
在自主R&D和创新方面，平台厂商需要不断完善平台技术架构，提高产品成熟度，安全性和复制推广能力。结合人工智能的特点和工业领域的核心问题，百度将在三个方面进行探索:
首先是利用大模型解决跨行业，跨领域的问题，突破人工智能模型在特定场景下的局限性，提高模型部署的效率和解决疑难问题的能力。
二是人工智能+机理混合建模技术，结合大计算力新模型求解技术，聚焦工业领域双碳减排等重点研究领域，取得突破性成果。
第三，知识图谱技术提取行业中沉淀的知识和经验，将知识以软件的形式进行封装和复制，助力中国行业整体高质量发展。
在金融创新方面，平台厂商需要双向走向行业，共同探索特定领域的数据，机制，知识的沉淀和转化路径一方面，像百度这样以人工智能为主要优势的平台企业，确实应该深入生产一线，了解用户的业务场景和核心需求，另一方面，在推动数字化转型的过程中，工业企业也需要更好地理解以人工智能为代表的新技术在当前和未来可以解决哪些问题
在生态创新方面，平台厂商需要联合软硬件厂商，信息服务商，第三方开发者等，创新工业APP的快速组装和交付方式，构建平台应用孵化，升级，复用的循环体系通过构建平台架构和接口规范，平台服务和应用指南，平台能力评估和治理规范等标准，构建从平台建设，使用到管理的端到端标准体系继续构建新型专业人才体系，为产业发展提供全方位人才服务
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