互联网专家谈工业互联网，有点像说书人讲历史：似乎有道理、听着很热闹，其实难落地。但懂工业的人，又往往说不清楚对互联网的需求。何麟生先生是极少数的例外。
70多年前，何老毕业于南京中央大学。此后一直在工厂从事技术和管理工作。70年代末，他从鞍钢副厂长的位置上调入宝钢，领导了宝钢的自动化和信息化建设。作为我国制造业信息化的开拓者，他靠着自己的实践和思考，把很多问题想清楚了。80年代宝钢建设时期，他提出“数据不落地”的要求。何老在世时，曾多次对笔者说：“这与工业互联网的思想是一致的”。
“数据不落地”就是数据的采集和处理，尽量不经过人的干涉。何老为什么强调排除人的干涉呢？因为人的反应迟钝、人会出错、人会有私心、人类不适合长期从事单调而又重复的劳动。这些都不利于科学决策。
推进工业互联网时，最关键的问题其实是发现有价值的工作。机器决策本质上就四类优势：不会出错、算得更优、时间耽搁最少、节省人力。所以，我们可以从业务角度去发现机会：哪些地方的工作容易出错、哪些地方不容易算好、哪些地方容易忙中出错、哪些地方决策效率低、哪些地方可以减少人的麻烦。这四个优势的发挥，有背景需求也有条件需求。
技术的背景需求是：问题越是复杂、对实时性的要求越高，技术的优势就越大。比如，在多方协作的场景，综合优化的场景就会多、提高协作效率的机会就会多；再如，问题复杂后，人出错的概率就大。由此可知：复杂系统的协同、高质量要求、高度自动化的工业系统，技术能够发挥的作用往往越大。宝钢在80年代推进“按订单组织生产”，其实就是为技术的应用创造了条件。反之，对一些简单的场景，工业互联网发挥作用的空间就少。
技术的条件是：数据采集和传输完整、准确、及时，计算机具有足够的计算能力。如果信息的输入不完整、计算所需要的信息不足，计算机就无法做出决策。互联网和数字化技术的一个重要作用，是通过不同系统的信息集成，让计算机能够获得决策所需的完整信息，并及时做出决策。很多应用的决策算法简单、价值巨大，但获得完整的信息却很难。很多信息，人类可以通过眼睛、通过打电话获得，但机器却不容易获得。这是推进工业互联网的主要难点之一。这个问题不解决，应用技术的场景和机会就大大减少。另外，工业现场的干扰严重，有时会影响决策的效果甚至会带来危害。
何老很早就意识到：日本人把不同的计算机系统连起来了。连接起来，才能及时、准确地获得完整的信息，才能消除决策中的断点，才能促进机器参与的决策，才能有力地推进“数据不落地”。但日本人不愿意强调这件事、也不愿意把技术引进到中国。何老慧眼识珠，提出引进的要求时，日本人开出了天价：“四亿美金”。在我的印象中，当时国家的外汇储备也只有十几亿美元。
工业互联网的应用场景往往比商业互联网复杂得多。我们注意到：网约车是车和人的对接，是两类要素的对接；外卖是饭店、食客和快递小哥的对接，是三类要素的对接。工业护理网连接多少类要素呢？那就很难说了：能源系统可能涉及到生产、设备、质量、能源等多方面的要素，而设备的属性各不相同。在商业互联网的场景下，对象的属性和连接方式变化较小；但工业系统的属性是时刻变化的、连接方式变化也是常态，好的算法必须考虑应对系统属性和连接方式的变化。在商业互联网场景下，计算错误、延迟和信息泄露会导致损失，但损失相对较小；在工业互联网的场景下，计算错误、延迟和信息安全问题可能导致机毁人亡的巨大损失。商业互联网的做法，很容易从一个地方复制到另外一个地方；工业对象的个性化强，工业互联网的复制就不那么简单了。这种差别，严重影响工业互联网的商业价值。
诸葛亮说：欲得其利先知其弊。同样，促进工业互联网的发展，必须先理解应用的难处。
作者：郭朝晖，工业自动化博士、教授级高工，专注于工业数字化转型及技术创新研究领域
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