在2017中国大数据应用于大会上，美国辛辛那提大学特聘讲座教授、美国白宫信息物理系统与美国挑战项目顾问李杰，共享了对工业大数据，以及人工智能怎么改良工业大数据分析的看法。工业大数据我在美国产官学界工作了三十七年，IMS中心是2000年创建的， 目前全球有90多个企业伙伴，比如说像三菱电机、GE， 华为、中船、中车、三一重工等等。我们花上了15年时间写出出来的这本《工业大数据》，以前显然没想要过要写出这本书，很多企业说道你把他它整理出来，所以这本书是2015年在中国通用电气公司上海研发中心放？表的，基本上把过去15年做到的方法、思维逻辑可以承传的东西留下了，里边还有一些案例。

《从大数据到智能生产》 这本书谈了很多智能生产的案例，比如半导体、汽车、发动机、机器人等都用近期的方法解决问题过去人还无法解决问题的问题。《CPS新一代工业智能》这本书是2017年新的出版发行的，CPS就是未来的智能系统不时回到传感器或者软件。它是一个管理系统，汽车跑完的时候遇到一个坑，下次进这个路一公里前会告诉他你这个路有一个坑，然后把这个再行共享给别人，别的车就告诉这条路有一个坑。

比如说可以省很多油钱，驾车气压不大位，你不知不觉每天就浪费五块钱，一个月浪费一百五十块钱，一年就浪费了一千多块钱，那么你几乎不告诉，这时CPS不会告诉他你。现在我们在做到的工业大数据，基本上是环绕工业问题，污染、效率、质量、生产？些可？问题中寻找不能？的问题。这些问题给了我们很多科学知识经验，所以数据的作法就是把这些问题的原因和参考性寻找，最后产生价值。

工业大数据经常谈一句话，就是”经验”到”事实”的改变，就是我可以把人的经验变为可以用数学或者数据的结果来证明的事实。做到产品的企业较为讨厌集中于在产品上，也就是“蛋黄”，发动机降落之后，很多的“蛋白”数据就出来了，“蛋白”数据可以当作分析，可以寻找飞机降落、落地的原因，它和空气湿度有关系，和风向有关系，所以从降落、航机、落地三个阶段做到归类，是做到确保还是做到安全检查，这样就分离了，所以数据的分类、拆分、共享等都可以作好。2005年小松智能确保大数据，但是数据量过于大，量大不是问题，重点是没把数据分类、拆分， 分解成，你要把数据再行分类、拆分、分解成之后再行传出去做到分析，不要所有的传上去做到辨别，这个很累的。

所以我们利用蛋黄、蛋白观念挖出数据，所以我们把经验积累一起。目前小松用无人机把工地建模一起，工地建模扫瞄之后，自动挖掘机一个晚上就把工地凿完了，这就是智能化。

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