和应用于。在公司转型、城市转型、我们工作模式转型中，30%的挑战有可能来自于技术本身，而70％的挑战更加来自于我们自身。这依然牵涉到人类的工作方式，例如环绕公司员工将这些新的工作方式带入到日常工作中，融合应用于新的工具，以及融合应用于全新的解决方案到员工实际工作中。
明确而言，当下工业物联网面对仅次于的挑战有以下两点：第一，人类必须自学新技能，以及人类最后在工业物联网中的角色定位；第二，工业物联网依赖一套横向跨越的技术堆栈。从设备端的传感器开始，收集数据、管理数据、分析数据，通过在各类应用于设备中用于大数据技术以转变人类的工作方式。因此，它是一条必须将享有有所不同能力的有所不同解决方案展开融合应用于的产业链。
一家公司很难在所有事情上取得成功，这是为什么各类公司之间必须合作的原因。这也是为什么我们可以看见整个生态系统大大发展壮大，这之间享有很多节点，在这些节点上有所不同公司可以同时相互合作，诸如云厂商、解决方案厂商等的合作。
有所不同的公司和有所不同的能力统合在一起，最后可以获取末端到端的解决方案，确实的挑战是人类工作方式的改变。因此，人类的技能提高、企业的合作关系在这其中将变得尤为重要。：当下企业数字化转型面对的关键问题是什么？朱骁洵（西门子中国研究院院长、物联网服务事业部总经理）：企业最终目标是要构建数字化转型，但是如果你在战略、文化、人事、的组织架构上没作好铺垫工作的话，只改为一条产线是没任何用处的。这也是西门子自己这么多年做到转型经历的一条路。
企业要构建数字化转型，首先要是全方位的战略规划，其次是将它实施到各个职能部门。：数字化技术在明确落地项目中不会遇上哪些实际问题？谢东（IBM副总裁、大中华区CTO）：IBM某一客户在展开工厂数字化改建时为产线加装了摄像头，通过摄像头收集数据展开产品质量检测，然而在实际应用于过程中，质量并没超过拒绝。后来通过换另外一种类型的摄像头明显提升质检质量。这实际是一种偏移思维。
我们在理论研究过程中，一般来说是研究给了某些数据，如何训练一个高质量（识别率）模型。但在实际工程应用于中有时候必须偏移思维：为了展开这样一个分析，数据采集系统必须用什么传感器来收集数据。对于厂商而言，我们为了获得这样的一个AI系统，或许我们可以设计有所不同的传感器，而这就归属于工程问题。：如何看此次工业互联网的变革和思维？蔡奇男（研华工业物联网事业群中国区总经理）：过去的互联网思维是传统的IT思维，这一次的工业互联网不可以几乎用互联网思维来考虑到，必需是产业（互联网）思维。
一个企业要向智能化发展，要向智能生产转型，第一步就是工业现场的数据采集。：对中小型生产企业来讲，他们对工业互联网的有怎样的市场需求？谢海琴（海尔数科CEO、COSMOPlat工业互联网平台CTO）：我们指出用户不出大小，而是在于我们能为他们做到什么，转变什么，带给多少差异化。这部分的企业用户，从体量上来说，并没相当大的营业额，比如只有几个亿或几千万，但是当他们在某个点上十分必须我们的时候，我们就不会自由选择和他一起合作，这个是我们十分乐意做到的事情。
一些纸盒行业的客户，我们就先从生产订单和增加订购这种浪费较为多的环节开始，提高这个点我们可以给他带给相当大的价值，不一定现在就给他再加相当大的机械设备，协助他提升工厂的自动化程度等。因此，具体情况不会根据客户的市场需求来调整。：阿里为何明确提出“工业大脑”，如何构建产业同步？曾震宇（阿里云智能副总裁、数据智能总裁）：我们明确提出“工业大脑”的概念，是期望以数据为中心，把工业企业的各种各样的数据，从整个产品生产流程、生命周期的数据全部展开汇集融合，用数据的方式去建模，上层去建构工业数据的中台。工业数据中台之上再行用智能的算法把数据的价值充份挖出出来，不仅用数据说明了过去，而且可以协助我们去指导生产，上载各种各样的智能化的应用于。
所以我们明确提出，用工业大脑的方式明确提出工业智造的功能，通过算法特数据协助我们提高智能生产的水平。：如何看当下工业互联网中的“AI算法”？黄胜（树根网络CTO）：树根网络现在不会做到数据分析、做到AI算法，但只不过在当前阶段，AI算法并不是行业最必须的。在当下工业领域中，从提升工业效率上来讲，将数据接上来，基于基本取样数据做到一些基本的分析，通过基本的统计分析、查找分析，就早已可以把工业效率提升很多。”黄胜告诉他，“其次，当数据量累积到充足大之后，才有可能构建深度挖出和分析，而不是一上来就谈大数据、做到深度挖出，只不过这堪称一个学术和媒体谈得较为多的概念。
基本上，查找性分析早已可以带给相当大的价值，这一块首先要作好。找寻工业互联网核心地带的教头们工业互联网是一个产业命题，也是一个技术性命题，如今国内有千家工业互联网企业，各家技术、产业侧重点又有所不同，尤其针对今年工业互联网中的AI算法、云服务、标准化平台、科学知识图谱、柔性生产、预测确保几大核心技术及产业落地点，找寻AI+工业互联网最佳落地实践中，找寻工业互联网核心地带的“教头们”。明确此次「AI最佳掘金案例年度榜单」中的“AI+工业互联网”奖项设置如下：最佳工业互联网AI算法奖；最佳工业互联网云服务奖；最佳产业服务标准化平台奖；最佳行业科学知识图谱建构奖；最佳柔性生产应用于落地奖；最佳预测确保技术创新奖。
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