曙光打出工业互联网组合拳：云+超算+大数据

“工业互联网”这一词，在2018年尤其的火热。追根溯源，工业互联网的演进过程，与早期国家提出的“两化融合”也有很多相通点，包括后期的“工业云创新行动”等等，都与工业互联网有着密不可分的关系，又或者说工业互联网的核心内容就是信息化和工业化，IT领域和传统制造领域的深度融合。

在整个工业互联网演进和推动过程中，中科曙光作为科技部、工业和信息化部、中科院推动成立、发展的企业，为工业企业提供了IT基础设施和信息服务。曙光云计算公司总裁关宏明日前接受赛迪网采访时表示：“IT基础设施和信息服务是曙光的一个既有业务，工业互联网只是在既有业务上，曙光引入的新要素和模式，自身也再做一些升级转型。所以，推动工业互联网、两化融合，曙光具有坚实基础条件。”

曙光云践行40城

早在2008年，曙光基于传统的高性能计算和IT设备生产制造厂商的优势，开始启动城市云业务，2009年在成都建立了国内首个城市云中心，之后几年，在全国范围内铺开，在全国范围内陆续建立了40多个城市云中心，每个云中心基本上都是采用了由企业投资、商业运营的模式为城市和政府提供服务的城市基础设施。

据悉，曙光成都云计算中心，就是通过企业投资、政府扶持、商业运营、产业联动的模式和方法建成的。关宏明指出：“所谓企业投资就是一次性大额投资，包括后续发生的运营维护费用，用市场化企业承担的方式，政府不需要承担相关的投入。政府扶持，购买服务就是一个简单的行为，比如云计算，包括基础设施服务也好、平台级服务也好、软件级服务也好，实际上它是一种服务交互模式。曙光交付用户以后它是一个看得见摸得着可评估可衡量的服务，有数量有质量，根据它获取的服务内容、服务数量和服务质量进行服务付费。”

超算市场的启蒙者

曙光可以说是中国高性能计算市场的领航者。早期市场用户对超算技术缺乏理解，也不知该如何使用，再加上产品和设备价值较高，令用户望而生畏。如何教育用户通过高性能计算，解决业务中面临的问题，成了曙光的职责。在高性能计算领域，曙光给很多用户做了启蒙和教育。

关宏明回忆：“曙光早年做高性能计算推广时，当时的大量首席工程师、博士，不仅对计算和计算机有了解，涉及到高性能计算和应用的领域，如生物、力学等等相关的应用，也是专家。”

关宏明强调：“不管国内大型的超算中心、还是城市云计算，曙光都是从规划、设计、建设到后面支撑服务，一直是全程参与用户的业务，为用户提供跟踪式服务。”

在工业互联网热潮中冲浪

传统用户如此，工业用户亦如此。曙光布局的城市云中心，既可为城市提供管理性和运营性的服务，也可为当地工业企业提供服务。

受益于国家工业互联网政策红利，曙光依托区域合作伙伴和重点工业客户，借助多年的深厚积累，在工业互联网方面，提供基础性平台、工业超算和工业大数据服务。

曙光为工业设计、工业仿真等等在工业制造领域里的核心能力的构建提供了非常多的支撑性和保障性服务。关宏明认为：“在工业互联网方面，曙光主要在三方向进行发力：对传统业务的延伸；重构升级；构建生态环境”。

中科院软件所副主任刘伟，接受赛迪网采访时表示：“工业互联网则是一个新兴概念，它并非简单的软件加基础设施，而是提供从产品、工业应用、工业基础设施、工业服务能力等一整套完整的解决方案。”刘主任表示，从《工业互联网指导意见》的发布，到工业互联网小组及工业互联网专项的建立，都不难看出国家对于工业互联网的重视程度，主要省市级地方也都随之提出了工业互联网的发展战略，其中包括中国石化、三一重工等企业。在大中小企业数字化转型的热潮中，如何进行数字化转型成为重中之重，从产品、设计、制造以及后端的产品服务等各个领域为其提供一种数字化战略的重要方向。然而，无论是国家层面，还是产业层面和地方层面，曙光的云计算能力和超算能力都具有很强的市场竞争力。

曙光工业互联网的三大产品与策略

曙光公司副总裁曹振南，接受赛迪网采访时介绍，当前曙光在工业互联网领域中有三块业务：

曙光工业互联网的产品有工业互联网平台、工业超算平台及工业大数据。当前工业互联网平台上的设备或是数据还需要一个不断完善的过程来对接多样化的数据。工业超算是曙光围绕超算为核心所建立的平台。而在数据分析处理方面，则由曙光工业大数据对相关数据及超算进行处理。

曹振南还指出在曙光工业互联网产品体系中还有工业互联网、工业超算及工业大数据银行等相关策略。

首先，在构建工业互联网的基础性平台方面，曙光助力地方打造具有开放性、基础性的工业互联网平台，致力于把合作伙伴及中科院的产业成果与地方的工业互联网相结合，从而打造具有行业性和地方特色的工业互联网体系。当前曙光在与国家工信部的工业大数据服务平台对接的基础上能够为行业提供超250块的工业解决方案。

其次，曙光工业超算平台的建设，工业超算目标是打造基于工业仿真与工业人工智能为核心的工业大脑。一方面工业仿真在各种虚拟仿真试验中能够有效降低产品设计周期及研发试验的相关成本。另一方面人工智能与产业的结合是重点方向。曙光联合科学院已经推出了科学院的人工智能平台，为产业界提供相应的支持。

最后，重点落在工业大数据上，智能制造不仅是一个厂商或是一个企业能够完成的服务，它需要突破产业链上下游数据信任的问题，从而实现产业链、价值链的全要素连接。德国是一个很好的例子，他们提出了工业数据空间的想法，在德国研究院为其提供资金支持下做相关产业实践。当下曙光在40多个城市中心以政府的相关信用做背书，汇集政府工业企业的相关资源，帮助政府做企业的数据资源协同，同时促成新的价值模式。

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