阿里云智能总裁张建锋近日在公开演讲中指出，数字技术应用于工业领域并非一蹴而就，而是一个由浅入深、分层次推进的演进过程。他将这一进程精辟地概括为四个关键层次，清晰地描绘了从基础连接到智能创新的发展路径。
第一层次是 “设备连接与数据采集”。这是数字技术服务于工业的起点，核心在于实现物理设备的网络化。通过物联网（IoT）技术、传感器和工业网关，将生产线上的机床、机械臂、传感器等设备接入数字网络，实时采集设备运行状态、生产参数、环境数据等。这一层解决了工业数据的“有无”问题，构建了数字世界的感知神经末梢，为后续分析优化奠定数据基石。阿里云提供的物联网平台与边缘计算服务，正是帮助企业高效、低成本地实现海量设备安全可靠连接与数据汇聚。
第二层次是 “数据融合与业务可视化”。在数据采集的基础上，将来自不同设备、不同环节、不同系统的数据（如OT运营技术数据与IT信息技术数据）进行打通、整合与治理，形成统一的数据资产。通过数据中台、数字孪生等技术，在虚拟空间中构建工厂、生产线乃至产品的数字映射，实现生产全流程的透明化与可视化监控。管理者可以直观地看到产能、能耗、物料流动、设备健康状况等关键指标，从依靠经验判断转向基于数据的实时洞察。
第三层次是 “数据分析与智能决策”。这是数据价值深度挖掘的阶段。利用大数据分析、人工智能（AI）和机器学习（ML）模型，对汇聚的海量工业数据进行深度分析，发现人眼难以察觉的规律、关联与异常。例如，通过预测性维护模型，提前预警设备故障，变被动维修为主动维护；通过工艺参数优化模型，寻找质量、效率与成本的最优平衡点；通过智能排产算法，动态调整生产计划以应对订单变化。这一层次的核心是让数据产生智能，辅助甚至替代部分人工决策，提升运营效率与质量。
第四层次是 “模式创新与生态重构”。这是数字技术应用的最高层次，其影响超越了单一企业或工厂的边界。它利用云计算、区块链、工业互联网平台等技术，重塑产业协作模式与价值链。例如，实现大规模个性化定制（C2M），使消费者需求直接驱动设计和生产；构建跨企业的协同制造网络，优化区域产能配置；基于产品全生命周期数据，创新服务模式，如“产品即服务”。这一层次推动工业从封闭的制造系统走向开放的产业生态，催生全新的商业模式和价值增长点。阿里云致力于打造开放的工业互联网平台，正是为了赋能产业链上下游，共同构建敏捷、协同、智能的新型工业体系。
张建锋强调，这四个层次并非严格割裂，而是相互关联、循序渐进的。企业在推进数字化转型时，需结合自身现状，找准切入点，稳扎稳打，同时也要具备顶层设计思维，为后续阶段的深化预留空间。数字技术服务于工业的最终目标，是驱动中国制造业实现从“制造”到“智造”的飞跃，在全球竞争中构筑新的核心竞争力。阿里云作为数字技术服务的重要提供者，正通过其领先的云计算、AI、物联网等综合能力，全方位支撑中国工业攀登这四层阶梯，迈向高质量发展的新未来。
