本期关键词：
生态、人工智能、工业云、边缘计算
生态
“生态”一词较早见于互联网及IT领域，而随着工业物联网的发展，当前，构建工业互联网生态体系，已成为自动化厂商们关注的热点。
➜ GE工业互联网生态系统的持续拓展基于Predix以及两大基础。GE Predix自推出以来，全球已有11000多名开发人员。2016年7月，GE正式推出了其数字联盟项目，联合超过20家合作伙伴，共同承诺开拓工业互联网新市场。目前，华为、中国电信、安永、凯捷、英特尔、TCS、H3C、微软和甲骨文等行业巨头均已加入GE的数字联盟项目。
➜ 2017年4月，汉诺威工业展期间，西门子开始强调“物联网生态”概念，大力拓展MindSphere合作伙伴。MindSphere合作伙伴包括云基础设施服务商、软件开发者、物联网初创企业、硬件厂商等。云服务层面，其目前的合作伙伴包括亚马逊AWS、微软、SAP。应用层面，西门子与合作伙伴一起已经开发出超过50个APP，供各类工业客户选用。在MindSphere生态系统里，西门子自己开发基础的工业APP，提供各种能力，使广大合作伙伴可以基于西门子的原生APP迭代出更多的专业性APP。
其他发展物联网平台的公司也有与西门子，GE类似的生态发展思路。
➜ 施耐德电气为打造一个完整的生态系统，已经与微软、英特尔等达成合作，对由能够开发与共同创造解决方案及应用的开发人员、数据科学家、硬件与服务合作伙伴组成的生态系统开放。目前，多个等跨国企业都是施耐德EcoStruxure平台的合作伙伴，另外，有4000多家工业系统集成商帮助施耐德电气将针对行业客户的“知识”转变为应用APP。
➜ ABB提出与客户、合作伙伴、供应商及开发人员构建全新的数字化生态系统。在工业云平台的搭建上，ABB选择与IT领域共同搭建生态圈。2017年4月，ABB与微软达成战略合作，依托微软的Azure平台提供工业云服务。同月，与IBM签署合作协议，通过其人工智能Watson系统进行工业数据的计算和分析。在中国，ABB则与华为合作，联合研发机器人端到端的数字解决方案，实现机器人远程监控、配置和大数据应用。
➜ 2017年，研华WebAccess+ 物联应用联盟更名为“WISE-PaaS联盟”，目前联盟吸纳了微软、IBM、ARM、梅特勒、百度云、金蝶等几十家企业，联盟伙伴通过在硬件、-软件及服务-等方面深入合作，协同发掘物联网应用价值。
➜ 菲尼克斯电气以投资产业生态、本土合作伙伴计划、产业投资基金、核心伙伴计划四大主线，打造“政、产、学、研、用”跨界融合的智能产业生态圈。2017年12月6日，菲尼克斯电气联合八大生态组织，发起成立“智领国际智能制造产业生态联盟”，共同关注和探讨智能制造的产业升级，打造产业化、市场化、平台化和生态化运作平台和机制，推进智能制造发展及产业互联网转型。
人工智能
2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，国家级人工智能战略布局的号角正式吹响。人工智能的主导厂商也包括作为人工智能技术应用实施主体的传统制造企业，具有人工智能技术优势的互联网企业，向人工智能领域转型的工业软硬件产品提供商等。
➜ 2017年4月，ABB与IBM签署合作协议，通过其人工智能Watson系统进行工业数据的计算和分析。
➜ 2017年11月，罗克韦尔自动化宣布投资一家名为 The Hive 的硅谷创新基金与共创工作室，致力于将人工智能 (AI) 应用于工业自动化领域，帮助制造商挖掘数据价值、实现数据情境化并采取相应措施。
➜ 2017年易往信息与以色列n-Join公司强强联合，将人工智能、大数据技术融合到易往的智能工厂解决方案之中，贯穿生产流程的整个生命周期。
➜ 2016年，西门子新业务部门Next47正式成立，其关注对象包括人工智能。如今，西门子有大约200位专家从事数据分析和神经网络研究，旨在利用人工智能来优化工业设施，并将人工智能应用于配电、电机和轨道技术等领域的各种实践。
人工智能与机器人的结合也是不少企业探索的重点。现在大多数工业机器人只是一个输入程序执行命令的机械，配备了电子眼和智能识别，并没有自主独立的思考能力。而增加人工智能，则具有独立思考和判断能力，有自我学习和进化能力。
2015年FANUC与AI公司PFN合作开发AI技术。2016年，发那科、思科、罗克韦尔自动化合作发布了FIELDsystem，实现了先进的机器学习和深度学习能力，结合了人工智能和尖端计算机技术使分布式学习成为可能。
人工智能在制造业的融合应用，渗透到制造业多个环节。
产品研发方面，欧特克推出的产品创新软件平台Fusion360和Netfabb3D打印软件集成了人工智能和机器学习模块，能够理解设计师的需求并掌握数字化设计生产要素的性能参数。
生产制造方面， NEC 在「NEC Industrial Iot」中，新增以 AI 协助作业员肉眼检查的解决方案「AI Visual Inspection」。
供应链运营方面，美国多联式运输公司C.H. Robinson针对卡车货运的运营需求开发了用于预测价格的机器学习模型。
市场营销方面，美国亚马逊商城基于机器学习模型对用户的购买习惯以及产品的属性进行深度学习，形成了全面的知识图谱。
产品服务方面，日本小松机械推出了智能化工程服务项目。
售后运维方面，电梯厂商蒂森克虏伯公司与微软合作，为其旗下24000名技术工人配备了集成人工智能技术的增强现实眼镜，以便在安装、检修电梯设备的时候能够智能化辅助识别现场并获得技术支持。
工业云
2017年3月，工信部推出《云计算发展三年行动计划(2017-2019)》，提出到2019年我国云计算产业规模达4300亿元。
云计算需要基础设施，即云计算平台(云设施)，主要包括亚马逊AWS ，Microsoft Azure，国内的阿里云、腾讯云、京东云、华为云，三大电信运营商各自的云平台。工业云是将工业领域所需要的软件系统应用搬到了云上，可以降低信息化门槛，让更多中小企业以较低成本切入信息化领域。除了GE、西门子等国际巨头，2017年各企业纷纷加大对于云的投入。
➜ 2017年4月，海尔COSMOPlat智能制造云平台在汉诺威工业博览会现场举行全球启动仪式
➜ 2017年5月，施耐德电气宣布与微软公司的合作取得了重大进展，客户可以从施耐德电气EcoStruxure架构与平台上获取多种云应用程序，以提高其决策力、生产力和效率。
➜ 2017年6月15日，航天科工发布了工业互联网云平台——INDICS，据称该平台是国内目前唯一提供智能制造、协同制造、云制造公共服务的云平台，技术上与西门子MindSphere、GE Predix处于同一水平，但平台功能和应用场景更为丰富。
➜ 2017年10月，WAGO下属公司美名软件开发的AgriPheno™Cloud农业云物联网平台如期上线。WAGO云智能系统可以实现对设备运行参数的实时远程监控，并为预测性维修服务提供数据支持。
➜ 2017年10月11日，国家工业智能公共服务云平台正式签约启动，阿里云是发起及主导建设单位之一。
➜ 2017年12月25日，西门子宣布MindSphere最新版首次登陆亚马逊云服务(AWS)，从而在更短的时间内为各行业客户开发稳健的工业物联网解决方案，尤其是航空航天、国防以及能源和公共事业。
➜ 2017年12月上旬，中控信息自主研发的轨道交通综合监控软件平台MetroView3.0，完成与新华三综合监控云解决方案的互通测试。
此外，
罗克韦尔自动化面向OEM厂商推出 FactoryTalk Analytics for Machines 云应用，云应用将机器关键的 KPI 数据传送到云端，通过基于云的机器分析能力，把机器数据直观呈现在仪表板中。
菲尼克斯电气Proficloud可按需提供从云设备、云平台到云服务的一整套专业云解决方案。
研华分布式设备监控云端解决方案在大型工业用泵企业实施。
喜科与法国彩虹合作研发出一套在bluebee®云计算平台与HMI/SCADA间可双向集成的工具包。
IEI 子公司QNAP 威联通科技，推出新一代智能云解决方案，满足各种领域的需求。
云服务商与制造业的合作还包括：阿里云和中策橡胶、协鑫光伏、徐工集团、德赛西威、比亚迪等国内十多家制造商合作;腾讯云和三一重工达成合作，共同搭建了一个工业互联网平台; 网易云和吉利合作，利用大数据实现柔性制造，缩短了吉利新产品的上线周期。
边缘计算
边缘计算，是一种就近运算的概念，将运算更靠近数据源所在的本地区网(Local Network)内运算，尽可能不用将数据回传云端，以减少数据往返云端的等待时间及网络带宽成本。边缘计算与云计算是互补的两种数据处理技术。
2016年11月30日，由华为，中国科学院沈阳自动化研究所、中国信息通信研究院、英特尔公司、ARM等6家企业发起的边缘计算产业联盟(ECC)正式成立。华为主要提供计算平台，包括基础的网络、云、边缘服务器、传输设备与接口标准等，而Intel、ARM则提供为边缘计算的芯片与处理能力保障，信通院则扮演传输协议与系统实现的集成，而沈阳自动化所、软通动力则扮演实际应用的角色。
边缘计算相关企业的角色，基本为以上几大类型。其他厂商，例如IBM、微软、SAP、思科、GE等多关注在边缘计算的数据处理平台、软硬件架构的设计层面，并纷纷提出自己的解决方案。
➜ 2017年，华为联合霍尼韦尔推出业界首个基于边缘计算的智能楼宇解决方案。
➜ 2017年5月10日，研华物联网边缘计算与平台服务伙伴高峰会议在北京举行，2017年，研华发布了一系列边缘智能服务器软硬整合解决方案。
➜ 2017年浩亭重磅展出浩亭MICA，一个模块化的开放式边缘计算系统，MICA支持Profinet、以太网IP、Ethercat、Modbus等传统的工业接口以及能源监控解决方案、分析和射频识别(RFID)。可以很容易地适应制造企业的个性化需求。
边缘计算并不是新的概念，“Edge”这个词较早的时候就被ABB、B&R、施耐德电气、KUKA等自动化或机器人厂商所提及。未来，随着更多的企业将数据的处理和分析推向边缘设备，用户越来越不能接受一个只有在网络端提供核心服务IoT平台。
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