據《科技日報》，2021年漢諾威工業(yè)博覽會(數字版)，超過1800家參展商，以連線和視頻的形式展示了大約7000種產品和近400個研發(fā)項目，重點是人工智能和機器學習、機器人技術、工業(yè)4.0和電動汽車等。

　　漢諾威工業(yè)博覽會(Hannover Messe)始于1947年，從創(chuàng)辦伊始就代表了全球工業(yè)制造領域技術發(fā)展的最高水平，引領了全球制造類企業(yè)和服務商的創(chuàng)新，更是近年來的工業(yè)數智化轉型的風向標。2020年，受疫情影響該展會首次停辦。而本屆漢諾威工業(yè)博覽會首次完全在線上進行，雖然沒有了往年的人頭攢動，但是給了我們一個觀察疫情之后工業(yè)數字創(chuàng)新發(fā)展的機會。

　　除了推出部分新產品發(fā)布和案例分享之外，從參展商和工業(yè)企業(yè)的分享以及與會者的討論中，本屆漢諾威工業(yè)博覽會向我們傳遞了兩點重要信息：在規(guī)模上，數字和智能應用在工業(yè)領域的滲透進一步擴大;在手段上，基于云的數字基礎設施構架正在被更多企業(yè)所接受。

　　首先，工業(yè)制造領域的數字和智能應用，技術趨于成熟，應用數量和實踐規(guī)模都明顯增大。

　　自2013年，工業(yè)4.0概念首次在漢諾威提出以來，數字轉型一直是漢諾威展的重要話題。但是從往年的會展內容來看，傳統(tǒng)話題依舊是展會主流。尤其是自動化相關技術和產品，從客觀上更容易出現直接的商業(yè)機會，所以也更被參展商看重。但本次展會中，數字話題占據了顯著主流。在1239個官方活動(Event)中，有836個活動和數字平臺、人工智能、云和基礎設施、預測性維護等數字化話題相關，占據了整體活動數量的2/3。從案例上的成熟度上看，與往年的展會上以原型展示和產品介紹為主的狀態(tài)不同，今年各個活動中分享的近400個案例里多數已經是已經或正在落地的實踐。

圖：漢諾威工業(yè)博覽會活動數量TOP10話題

　　阿里云研究院認為，這一進展之所以能出現，主要原因有兩個：一是疫情倒逼，在全球疫情對工廠生產韌性和供應鏈可靠性的沖擊下，工業(yè)企業(yè)紛紛向數字和智能應用尋求解決當前問題或者規(guī)避未來風險。眾多企業(yè)領袖親自下場指揮，重視程度前所未有，加快了工業(yè)數字和智能應用的推廣;二是厚積薄發(fā)，經過6、7年的探索，不管是工業(yè)互聯網、工業(yè)4.0還是智能制造的概念深入人心，眾多的先行者摸索前進、堅持不懈，已經探索出了一些成功路徑，并吸引了更多企業(yè)的參與。所以，在疫情倒逼和成功案例引導的雙重作用下，數字化實踐不管在數量還是質量上，都比以往有較大的提升。這些實踐的成功，給了工業(yè)領域數字化的關注者以信心，雖然工業(yè)具備著超過其他行業(yè)的復雜性，數字化應用依然可以為制造業(yè)企業(yè)賦能助力。

　　但是，我們也注意到困難同時存在。當前制造環(huán)節(jié)的數字化應用仍然局限在少數成熟應用場景，比如預測性維護、基于機器視覺或者光學的缺陷檢測、多參數系統(tǒng)性能優(yōu)化等，技術上也并沒有顯著突破。這些應用場景很好的平衡了投入產出比、可復用性、實現復雜度、業(yè)務獨立性之間的矛盾，在單點應用上往往是企業(yè)優(yōu)先選擇的試驗點，得到了很好的推廣。進一步開發(fā)新的應用場景，變得比以往更為困難，卻也是參與者在未來占領先機的重要機會。

　　其次，受數字和智能應用的增多以及產業(yè)鏈應用的刺激，數據和應用“上云”被越來越多的工業(yè)企業(yè)所接受。受性能要求和經費限制的影響，單點工業(yè)應用的上云一直存在爭議。但在數字和智能應用逐漸增多的背景下，為了讓更多的應用能夠打通數據、共享資源、并得到專業(yè)的安全保障，多個數智應用平臺或者全局數智應用上云的緊迫性和必要性就顯著增強。云帶來的靈活性、易用性和良好的平臺支撐力讓更多的企業(yè)選擇把應用和平臺搭建在云上。麥肯錫咨詢公司的全球數字制造業(yè)負責人Enno de Boer在對話討論中總結的6個規(guī)?；瘮底謱嵺`的必要條件里，唯一的技術因素就是“現代化的基于云的構架方案(Modernized Cloud-based Architecture)”。

　　另外，更多的工業(yè)企業(yè)開始把目光移向工廠之外，關注點從單純的利用單點數智應用進行成本控制，轉移到如何利用全局數智應用帶來新的營收增長機會和進行全局效率優(yōu)化。例如，全鏈路數智化、數字供應鏈、數字產銷協(xié)同、全域營銷等上下游領域的相關應用開始得到更多關注，這時“上云”也就成了這些企業(yè)的自然選擇。這些企業(yè)利用云設施的基礎和數據平臺的支撐，打破數據孤島，讓數據能夠自由流通在產業(yè)價值鏈的各個環(huán)節(jié)，真正釋放數據價值。然而，數據所有權、信息安全在展會上依舊是最常被提到的顧慮，也是未來進一步推動工業(yè)領域云應用需要解決的難題。

　　疫情給工業(yè)的數智化轉型同時帶來了實踐的壓力和探索的時間，而行業(yè)的參與者們也充分利用了這個機會推動了轉型的發(fā)展。對于希望進行數智化轉型的企業(yè)來說，需要考慮三點：一是關注成熟應用場景，根據企業(yè)實際選擇適用的方案進行實踐，提高數智化轉型成功率;二是拓寬思路，把對制造環(huán)節(jié)的單純關注延伸到制造和其他環(huán)節(jié)的融合上，提升整體效率或者增加營收;三是建設與應用規(guī)模相匹配的基于云的數字基礎設施，避免形成數據孤島或者數智應用規(guī)模擴大后的重復建設。緊跟全球工業(yè)數智化轉型先進企業(yè)的步伐，持續(xù)提升自身競爭力。

　　作者：盧子晟

　　阿里云研究院戰(zhàn)略總監(jiān)

　　曾就職于西門子管理咨詢、埃森哲，專注于工業(yè)、能源、電力、交通等領域數字化轉型和科技戰(zhàn)略研究