他山之石：传统产业升级利器之“互联网+大数据”

　　在后金融危机时代的今天，随着全球经济结构和产业分工格局的持续深度调整，主要发达国家纷纷提出了产业发展新战略。互联网对各产业领域的渗透正在全面迅速地发生。中国的互联网行业在全球处于领先地位，特别在消费领域呈现爆发态势，“互联网+服务业”发展得如火如荼、卓有成效，甚至超越了全球主要发达国家。但是在“互联网+农业”“互联网+制造业”等领域，中国还处于初级阶段，需要学习发达国家的经验。本文针对中国的弱项环节，集中探讨全球领先国家通过“互联网+农业”、“互联网+制造业”推进传统产业升级的经验，探索中国的产业发展之路。

　　互联网+农业：着力生产端和经营管理端，重视数据化

　　目前，我国互联网创业者在“互联网+农业”领域高度热衷于发展农业生鲜O2O、B2B、B2C，钱一笔一笔地砸，生鲜平台倒了一批起来一批，争相烧钱、热潮不减。这种“互联网+农业”模式实际上并不算创新，只是利用互联网开拓了销售渠道，减少了中间交易的环节，充其量是“农业+互联网”，在本质上也并不会对农业转型升级起到太大的推动作用。

　　事实上，目前中国在城镇化的背景下农村劳动力已经很少了，人力成本上涨也很快。社科院曾有一个报告，称中国的农业是一条腿长，一条腿短。“长腿”是指单产还是很高的，靠的主要是精耕细作。“短腿”是指劳动生产率太低，中国的农业劳动生产率只有美国和日本的1/100。中国建立在劳动力上的精耕细作很难打败现代机械和IT基础上的精准农业。因为有些工作是通过人的经验做不到的，而且靠大量人力作业也会推高农产品价格。

　　且看在“互联网+农业”方面处于世界先进水平的美国，如何通过互联网真正解决生产力不足、提升劳动生产率、降低生产成本等生产端的课题，推动农业的转型升级。

　　精准农业是指通过大数据分析来优化农业活动中的决策，也是互联网与农业结合的一个黄金点。

　　美国的互联网式生产端主要涉及农田灌溉、施肥、病虫害防治。通常的做法是通过科技手段实时探测农田、土地的情况，探测终端有联网装置，数据实时传送到服务器，服务器进行实时的分析判断，并给出实时的应对决策。互联网式的农场管理则是通过电脑、手机或者iPad，实时了解农场的土壤结构、生长进度、灌溉施肥、农作日志、病虫害情况，并且可以预测收成、盈利预估和库存管理。

　　以诞生在硅谷，目前已入驻美国1/3农场的创业公司FarmLogs为例，FarmLogs是一个综合性农场管理软件，该软件的主要功能有：直观的图片和图标了解农场的概况；农场的降雨量（有10年的历史记录）查询；日照气温记录和热量积累查询；土地成分检测，并给出科学灌溉和施肥建议；农场的投入产出预算；农作物库存管理；农作物生长分析，并能通过不同的卫星光谱照片预测农作物病虫害；各地粮仓的农作物收购价对比；利润预测等。FarmLogs支持多移动终端，农场主可以在电脑、手机或者平板电脑上实时管理，还可以跟自己的农业团队分享农作日志。

　　互联网+制造业：着力生产智能化、服务化，重视工业大数据

　　随着全球经济危机的爆发，全球主要发达国家意识到虚拟经济的脆弱，将发展焦点纷纷回归到制造业上，德国“工业4.0”战略、美国“先进制造业”和“工业互联网”战略、中国“互联网+”行动计划、“中国制造2025”战略，以及近期日本提出的代表其智能制造战略落地的“工业价值链参考框架IVRA”等，已经掀起了全球的互联网助推制造业升级转型的风潮。

　　再看中国的制造业，人力成本上升、产能过剩、缺乏自主技术和品牌成为最大硬伤。在中国大数据产业峰会时提出，与会代表共同认为：“以大数据为代表的创新意识和传统产业长期孕育的工匠精神相结合，使新旧动能融合发展，并带动改造和提升传统产业。”大数据，既是互联网化的产物，也是可以和互联网双剑合璧，共推传统产业升级转型的利器。

　　目前中国制造业在零售端互联网化程度最高，因为离消费者近，消费大数据的获取和应用也相对成熟。消费品行业下游的互联网化也开始倒逼上游研发设计、制造端的模式变革，催生了C2M的出现，诞生了像酷特智能这样个性化定制、柔性化生产的服装企业，对于该行业产能过剩的缓解有一定示范意义。但是在关乎国家经济命脉的装备行业，真正的智能化生产、服务型制造方面，中国还落后于德、美等先进国家。

　　且看在“互联网+制造业”方面站在世界前列的美国，如何通过互联网推动制造业向智造业转型升级。

　　美国的现代化工业制造生产线安装了数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声等，利用传感器产生的这些大数据可以进行设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析等。在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，一旦某个流程偏离了标准工艺，报警信号就会传递给机器及工作人员，快速地发现错误或者瓶颈所在，并及时自动加以纠正。

　　例如，美国GE集团在纽约州斯克内克塔迪市有一家氯化镍电池工厂，在18万平方英尺的电池生产厂区内，安装了1万多个传感器，用来监测相关的温度、能耗和气压，并全部连接高速内部以太网络进行数据传输。在流水生产线外，管理人员手拿iPad通过工厂的Wi-Fi网络来获取这些传感器发来的数据，监督生产过程和一天的产能。如果抽检的电池某一环节出现了问题，就可以通过跟踪数据发现问题的根源并及时解决。传感器和机器之间也有数据交换，当某一传感器发现流水线移动缓慢时，就会“告知”机器，让它们传输的速度快一点。

　　大数据除了帮助工业企业不断创新产品外，还推动企业提供增值服务，创造新的商业模式，最终从单纯的生产制造商向服务型制造商转变。企业通过嵌在产品中的传感器，能够实时监测产品的运行状态，通过商务平台，企业能够获得产品的销售数据和客户数据，通过对这些数据的分析和预测，企业能够开展故障预警、远程监控、远程运维、质量诊断等在线增值服务，提供个性化、在线化、便捷化的增值服务。

　　同样，也是美国GE集团，在GE软件研发中心，工作人员通过测试筛选2万台喷气发动机各种细小警报信号，可以提供发动机维修的前瞻性评估数据，包括能够提前一个月预测哪些发动机急需维护修理，准备率达到70%。这套系统的另一个价值，就是可以让飞机误点率大幅降低。因为，每年航班延误给全球航空公司带来400亿美元的损失，其中10%飞机延误，正是源自飞机发动机等部件的突发性维修。GE航空还和埃森哲成立了一家名为Taleris的合资公司，为全球各地的航空公司和航空货运公司提供监测服务。当一架飞机落地以后，Taleris很快就可以把飞机数据用无线的方式传递出去，随后据此为其量身打造一套专门的维修方案。航空公司因此也能够对飞机上的各项性能指标进行实时监测和分析，并对故障进行预测，从而避免飞机因计划外的故障造成损失。

　　美国辛辛那提大学特聘讲座教授、美国国家科学基金会智能维护系统研究中心（IMS）主任、《从大数据到智能制造》的作者之一—李杰教授认为，“工业智能化，美国靠软件、德国靠机器、日本靠人、中国靠数据。中国最大的数据量来自工业，远超阿里巴巴和谷歌。大量的数据在中国汇集，这无疑给了中国制造最好的资源优势。利用好这一资源，才能弥补中国在装备制造和核心零部件等方面的弱势与短板”。笔者认为，农业智能化的趋势也在呼唤中国在互联网基础上更加重视大数据在生产和经营端的采集和应用。

　　第四次科技革命到来的今天，互联网是基础设施，大数据是生产资料，将大数据系统式的搜集、计算、分析、应用能力输入到各大传统产业，才能真正使其地转化为生产力。在国外，发达国家并不迷信互联网，而是积极探索互联网与传统产业的结合，这可以为中国的产业转型提供借鉴中国不能过度重视互联网的虚拟经济，而是要踏实寻求和传统产业的结合。

　　文/王文