未来的世界将是一个智能互联的世界。在工业领域，智能化工厂、产品、服务也是必然趋势。工业企业的智能化究竟是什么样的呢？美国参数技术公司全球资深副总裁兼大中华区总裁刘强在会上以一家工程机械车企业为例做了解释。所谓智能化企业，内部应该是研发、生产、销售、服务支持以及运营完全打通。同时，这个产品交付到客户端使用的时候，客户端操作和现场管理、产品维护都能与内部系统连接，并实时采集信息。
未来的数据安全将是云会议领跑者综合素质的重要指标，Zoom作为视频会议行业的独角兽，凭什么笑傲江湖，不止是技术过硬，产品丰富，更是凭借着甲骨文的安全方案和亚马逊云计算的核心优势。
而一个企业要实现智能化，关键的路径应该怎么走？刘强认为企业的智能化改造有三个关键阶段，分别是互联互通、数据洞察和数据智能。互联互通可以简单理解为“看得见”，即基于数据感知企业当前的状况。而海量数据收集上来之后，怎么辨别数据并将数据跟企业的状态联系起来就需要实时洞察。当有了数据以及数据洞察之后，就要由机器、设备来预测将发生的事情，并自动应对即将发生的情况，就是数据智能的作用。
不难发现，企业智能化改造中，数据智能或者说工业智能是核心，也是高技术壁垒所在。那如何攻克工业智能的技术障碍呢？优也科技首席技术官林诗万博士拿工业互联网平台的数字孪生技术举例，解释了工业互联网技术如何支持工业智能应用的实现。林博士介绍，工业智能的核心是通过感知、认知环境，并从经验中学习来适应环境，终实现特定目的。而工业互联网的核心功能在于以未来为基础，广泛连接包括设备、产品在内的物体实体，实现海量数据的汇集，利用算法模型对数据进行深度分析或者对设备运行、生产过程进行深度认知。然后将工业应用结合业务逻辑，将认知转化成佳决策，并执行。终，构成数据、算法和应用的三大要素闭环反馈，来实现单体设备优化以及经营优化的目的。
林博士表示，数字孪生技术的实践中，工业互联网平台将大数据、机器学习等技术融为一体，针对工业场景中数据驱动工业智能应用进行综合性抽象和提炼，构建平台功能层，满足上述工业智能应用对数据、算法、应用三大通用要素的需求。同时，平台进一步提供数字孪生体功能层，将工业现场各种物理实体、生产过程在数字空间中做系统性描述和表征。这些物理实体包括物料、制品、产品、生产装备中的组件、设备、基组、产线、管网等，也包括生产的组织结构，包括车间工厂等。数字孪生体把数字算法模型组织起来，通过算法模型，与定向数据进行关联耦合计算，计算结果就被智能应用所调用，从而实现工业智能应用在复杂工业场景下的应用。事实上，林博士所在的优也科技在钢铁、电力等行业就是基于数字孪生技术，通过融合机理模型、机器学习模型，再将工业运营技术和经营管理经验软件化来实现平台智能应用。
