阿里云智能副總裁、工業互聯網業務負責人庫偉，在多次公開演講和行業分享中，深刻闡述了阿里云布局工業互聯網的戰略核心。在他看來，工業互聯網的本質是通過數據智能驅動制造業的數字化轉型與價值重構。其中，數據服務是貫穿始終的生命線和價值樞紐，而圍繞數據服務展開的三大核心工作，構成了阿里云工業互聯網體系的基石。
這最核心的“三件事”并非孤立存在，而是形成一個以數據價值實現為核心的閉環體系：連接與集成是基礎，平臺與計算是引擎，應用與賦能是目標。
一、第一件事：連接萬物，實現工業全要素數據集成
庫偉強調，工業互聯網的第一步是“看見”數據。中國制造業場景復雜，設備種類繁多，協議標準不一，存在大量的“數據孤島”。因此，阿里云工業互聯網最基礎也是最關鍵的核心任務，就是提供強大的工業連接與數據集成能力。
核心舉措包括：
1. 泛在連接： 通過部署邊緣計算網關、IoT套件等，兼容主流的工業協議（如OPC UA、Modbus等），實現生產設備、傳感器、控制系統、信息系統（ERP、MES等）以及人的廣泛連接。
2. 數據融通： 打破IT（信息技術）與OT（運營技術）的壁壘，將來自研發、生產、供應鏈、營銷、服務等各環節的結構化與非結構化數據，在云端進行統一匯聚、清洗和標準化，形成企業級的“數據湖”或“數據中臺”雛形。
3. 邊緣協同： 通過“云邊一體”架構，在靠近數據源的邊緣側進行實時處理、過濾和輕量分析，降低時延和帶寬壓力，同時將高價值數據同步至云端進行深度挖掘和模型訓練。
這一階段的目標是：將物理世界的機器、流程、產品轉化為可被計算、可被分析的數字化鏡像，為后續的智能服務奠定數據基礎。
二、第二件事：構建平臺，提供強大數據智能引擎
連接產生數據，但數據本身并非價值。庫偉指出，第二件核心事是構建一個強大的工業互聯網平臺，將阿里云在云計算、大數據、人工智能等領域的技術積累，轉化為面向工業場景的“數據智能引擎”。
這個平臺的核心能力體現在：
1. 工業數據智能中樞： 提供從數據存儲、治理、建模到分析的全鏈路工具和服務。例如，利用大數據計算平臺進行海量時序數據的存儲與分析，利用數據中臺方法論構建統一的數據資產體系。
2. AI與機理模型融合： 單純的算法模型難以適應復雜的工業機理。阿里云強調將數據驅動的AI模型（如機器學習、深度學習）與行業知識、物理化學機理模型相結合，開發出更精準、可解釋的工業模型，用于預測性維護、工藝優化、質量檢測等。
3. 低代碼/可視化開發： 為了讓工業專家和業務人員也能參與應用創新，平臺提供低代碼開發工具和豐富的可視化組件，降低數據應用開發的門檻，加速從數據到洞察的進程。
這一階段的目標是：將原始數據“煉化”為可復用的數據資產、算法模型和行業知識，形成標準化的“數據服務”能力組件。
三、第三件事：聚焦場景，驅動數據價值業務化
庫偉始終認為，技術必須服務于業務價值。因此，第三件，也是最終要的核心事，是將平臺上的數據智能能力，深度融入具體的工業場景，形成可落地、可度量、可復制的解決方案，真正賦能企業。
這主要體現在幾個關鍵的價值場景：
1. 設備智能服務： 基于設備運行數據，提供預測性維護服務，變“事后維修”為“事前預測”，大幅降低非計劃停機損失，優化備件庫存。
2. 生產智能優化： 通過對生產全流程數據的分析，優化工藝參數、提升產品質量一致性、實現能耗的動態優化與減排，直接降本增效。
3. 供應鏈協同服務： 打通企業內外部數據，實現需求精準預測、庫存智能調度、物流可視化，提升產業鏈協同效率和韌性。
4. 創新商業模式： 基于產品聯網數據，提供增值服務，如按使用付費（設備即服務）、遠程運維、產品使用行為分析等，助力制造企業從賣產品向賣“產品+服務”轉型。
這一階段的目標是：讓數據服務直接作用于企業的核心業務指標（如OEE、次品率、能耗、毛利率等），實現數據價值的業務化閉環，并探索新的增長模式。
數據服務是貫穿始終的紐帶
庫偉所闡述的阿里云工業互聯網“最核心的三件事”，清晰地勾勒出一條從物理世界到數字世界，再從數字智能反哺物理業務的路徑。連接是“采數據”，平臺是“算數據”，應用是“用數據”，而“數據服務”則是串聯這三者的金線。
阿里云的目標，不僅是提供技術工具，更是成為制造業的“數據服務伙伴”，通過構建開放、融合的工業互聯網生態，與合作伙伴一起，將數據這一新型生產要素的潛力充分釋放，推動中國工業邁向高質量、智能化發展的新階段。這“三件事”的持續推進，正是阿里云踐行這一使命的核心戰略抓手。
