飛象網(wǎng)訊（源初/文）11月20日，由工業(yè)和信息化部、湖北省人民政府共同主辦的2023中國5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會在湖北武漢開幕。中國工程院院士鄔賀銓在會上進行了主題為《AI賦能工業(yè)操作系統(tǒng)》的演講，他強調(diào)應(yīng)該重視工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)軟件生態(tài)，指出國產(chǎn)工業(yè)軟件市場有待提升，特別是在開源社區(qū)和標(biāo)準(zhǔn)化軟件框架方面。他呼吁積極參與和主導(dǎo)開源社區(qū)的建設(shè)，并在重要行業(yè)軟件上建立起健康的生態(tài)系統(tǒng)。
鄔賀銓院士介紹，工業(yè)現(xiàn)場級操作系統(tǒng)需運行在嵌入式設(shè)備中，面對小內(nèi)存、低功耗、高實時、可靠性和安全性以及應(yīng)用場景多樣性、硬件的兼容性，需采用嵌入式實時OS。嵌入式OS負責(zé)嵌入式系統(tǒng)全部軟、硬件資源分配、任務(wù)調(diào)度、控制、協(xié)調(diào)并發(fā)活動。通常包括與硬件相關(guān)的底層驅(qū)動軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、驅(qū)動接口、通信協(xié)議、圖形界面等。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平合匯聚算力、算法、數(shù)據(jù)和應(yīng)用，支撐產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)分析、資源泛在連接、彈性供給、高效配置，通常采用邊緣+云端的云原生部署方式，基于平臺化、分層和微服務(wù)架構(gòu)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺包括邊緣層、laaS、PaaS/MaaS 和SaaS，即具有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“操作系統(tǒng)”功能。
據(jù)悉，目前大企業(yè)和中小企業(yè)在搭建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上有兩種不同方式，企業(yè)可配置行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺（垂直行業(yè)平臺）或企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平合（企業(yè)解決方案）。垂直行業(yè)平臺面向某一個領(lǐng)域或行業(yè)的共性技術(shù)，將行業(yè)龍頭企業(yè)多年的經(jīng)驗和知識以算法模型等形式沉淀成可移植與復(fù)用的組件庫，功能明確，技術(shù)成熟度和標(biāo)準(zhǔn)化程度較好，可靠性也較高，但難以適應(yīng)企業(yè)的個性需求，演進和迭代優(yōu)化較慢。垂直行業(yè)平臺軟件適于作為PaaS；企業(yè)平臺針對企業(yè)需求個性化設(shè)計，支持模型和算法不斷沉淀和演進、但定制成本高，標(biāo)準(zhǔn)化程度和成熟性不高。企業(yè)平合軟件適于作為SaaS。
大企業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺會設(shè)在私有云，其分支企業(yè)將通過外網(wǎng)連接到該工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平合。中小企業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通常設(shè)在公有云，對于時延敏感的業(yè)務(wù)，與此相關(guān)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平合軟件需要下沉到邊緣計算。
演講中還討論了基礎(chǔ)大模型和行業(yè)大模型的區(qū)別，并強調(diào)了中小企業(yè)難以直接應(yīng)用基礎(chǔ)大模型的問題。而大模型拆分成模塊，通過IaaS、PaaS、MaaS和SaaS組成的云智平臺，會使中小企業(yè)能夠更容易地應(yīng)用大模型。
與此同時，AI也正在重新定義SaaS，有助于SaaS走出困境，大模型使自然語言成為使用APP的界面，客戶提供人機對話就可直接調(diào)用符合業(yè)務(wù)需要的功能，顯著降低調(diào)用APP的門檻，節(jié)約學(xué)習(xí)成本。大模型形成的數(shù)字內(nèi)容李生、編輯、大模型賦能工控管理軟件創(chuàng)作能力正好對應(yīng)SaaS辦公場景。
工業(yè)APP 通常采用云化部署方式，由于可依托平臺提供的技術(shù)引擎、資源、模型和業(yè)務(wù)組件等資源，而且針對解決特定生產(chǎn)問題的需要，從而實現(xiàn)輕量級可擴展易操作，通過用戶輸入指令引導(dǎo)，將大模型能力嵌入到文字、圖片和視頻工具軟件實現(xiàn)再創(chuàng)造。
在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)軟件生態(tài)方面，鄔賀銓院士表示，目前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大量使用開源軟件，但國內(nèi)參與度低，目前AI深度學(xué)習(xí)框架的主流TensorFlow和PyTorch開源軟件庫均來自美國，需要通過標(biāo)準(zhǔn)化軟件框架，積極參與和主導(dǎo)開源社區(qū)建設(shè)，選擇重要行業(yè)軟件入手建立生態(tài)。
