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目前，工业大数据的重要性众所周知，但从根本上说，大数据是一种手段，而不是目的。如果仅仅因为工业互联网的概念非常热门，企业就盲目地拥抱工业互联网、工业大数据和人工智能技术，这实际上是误入歧途。

工业大数据的分析和应用并不是基于深入学习和强化学习。我们需要了解研究对象的机理模型和定量领域知识，这在现有基础上是很难深入推进的。因此，需要通过业务引领，数据推动，促进产业发展。

此外，智能制造由连续数据采集驱动，从智能制造到工业互联网平台，核心是利用数据和模型优化制造资源的配置效率。而工业互联网不同于智能制造，其区别在于数据的跨界和业务的边界是否有突破。

目前，太多的人过于重视平台能力，而真正的工业互联网是关于生态的。资源优化正从描述、诊断深化到预测和决策，从单机设备、生产线、产业链扩展到产业生态。

事实上，如何建立商业系统和如何跨越国界是工业互联网成功的关键，它必须由业务驱动，决定工业互联网的发展方向。现在许多大数据和人工智能公司都有这个问题。

我们如果需要深入到工业领域，满足产业需求，那么业务驱动和问题驱动必须是产业发展的关键，而不是技术驱动。将业务、数据理清楚，评估数据，真正实现业务落地，要点就是三个要素的协同——人、场景、算法。换句话之，如何让工业大数据成为智能制造和工业互联网的核心动力，人、场景、算法三者之间的交互融合尤为关键。