所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。
思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。
首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。
作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。
总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：
1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；
2、MCU的发展使得计算能力快速提升；
3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；
4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；
工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。
通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：
1、使用设备开放的协议；
2、使用设备自带的传感器；
3、添加新的传感器；
4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；
其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。
所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；
在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：
1、传感级；
2、设备级；
3、产线级；
4、车间级；
5、企业级；
也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。
总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：
1、期望获得什么结果？
2、期望用什么方式获得想要的结果？
3、需要信息基础提供什么？
4、工业物联网是否能够获得这些信息？
5、工业物联网如何获得这些信息？
6、获得这些信息的性价比如何？
7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？
8、落地实施。随着互联网的快速发展，数字信息化已经渗透到生活的每一个角落。比如每年每月支付宝账单都能记录你的支出和收入，让你知道每一笔钱都用到哪里；手机+手环的组合可以随时记录你的步数、睡眠指数等等，生活的一切都仿佛能数字化呈现，人类也从其中得到了便利和快捷的优质体验。
数字化走进工业制造，连接设备，让工厂生产运维变得更加智能，更加高效。
1、可视化数字监测，高效低成本
只需一台手机安装相关的 APP，就可以监测到工厂设备的各项指数，比如设备开机率、日均产量等，并且 APP 将数据做了可视化图像处理，数据分析一目了然，这不仅可以做到实时对设备的生产状态进行监控，还能减少现场巡检的人力成本，提高了管理效率。
2、自助设置指标，预防意外停机
根据APP 使用者定制化的数据设置，手机会接收到各项提示。比如设备的轴承温度、电机转数等，并且会告诉使用者，温度是否超过标准温度，是否需要调节生产状态，这是延长设备寿命的一种方式，有效避免了设备因为长期处于超负荷状态运作而发生意外停机。
3、 历史数据分析，识别设备六大损失
很多工厂在生产过程中由于设备问题导致了很多损失，比如停机、减速、启动/生产过程次品损失，这样的损失会在传统企业里反复发生，而数字化设备就会对设备运行状态的历史数据进行分析，识别并调节造成损失的参数设置。
工业数字化，通俗点来说就是将工厂设备与移动设备，比如手机，实现数字记录、数字分析、从而共享分析结果，让工厂生产更加智能，解决传统工业升级面临的一些单凭人力无法解决的问题。
数字化运维推进工业 40，国际上大型企业已经开始部署工业物联网平台，比如 国外有GE 的predix 、西门子等，国内有 Ruff 的设备宝-Ruff Plant Insight 等，都已经成功在一些传统工厂中进行部署运用，让传统工厂尝到了设备数字化的甜头。
数字化运用在互联网中，改变人类的生活方式，而渗透到工业物联网想必又是一次重大的变革，也将成为工业 40 进程中不少工厂转型的巨大推力。
文 刘晓春
曾几何时，人们认为，随着科学技术的发展，人类会从繁重的体力劳动、简单乏味的重复劳动中解脱出来，人类会进入一个更加公平、和谐的 社会 。然而，这样的美好 社会 从来没有达到过，自从工业 社会 以来，繁重的体力劳动、简单乏味的重复劳动，在技术进步中只是转换了形态，且在资本和技术的作用下，被更加精准和残酷地挤压。
工业化时代来临，机器代替人的同时，人类也发明了泰勒制。科学的机器设备和科学的生产管理制度，造成的是贫困的工人和紧张的劳资关系。
互联网、大数据、云计算、人工智能，出发点是造福人类。但是资本的逻辑很清楚，减少人工，降低人工成本。更加精准科学的管理，带来的是“996”福报和被算法牢笼的员工、快递小哥和客户。
曾几何时，我们认为，互联网的发展，数据更加开放，信息更加透明，销售者可以更方便地找到需求者，消费者可以更容易地找到所需要的商品，投资人可以撇开中介直接找到合适的投资项目，精准地评估风险。因此，敦促 社会 各方开放数据，打破信息孤岛。结果却是形成了严重的信息和数据垄断。并且，数据成了数据垄断者垄断经营、向数据提供者索取收益的工具。
曾几何时，我们认为，互联网的发展，信息更加公开，信息的传递更加快速与广泛，人们获取信息的渠道更丰富、更方便，有利于促进人们开放思维、独立思考。却没曾想到，互联网是个信息泥沙俱下的深坑，充斥着各种虚假信息和垃圾信息。更由于各种人工智能算法的作用，反而固化了人们获取信息的渠道，为每一个人筑起了思想的围墙。
人工智能、客户画像，初始是为了商品的精准营销。但当在互联网上任何事物都有了商品属性和营销属性后，思想的营销、观念的营销，比商品的营销更成为互联网上的主流。 当一个人接受了一种观念，算法会自动不断地发送同类观念的信息，并且观念不断地极端化和低俗化，人们的思想于是更封闭、更极端，为 社会 带来看不见的动荡隐患。部分人的过度消费、过度借贷，是这类观念灌输在经济领域造成的一个恶劣结果。
因为互联网的发展，因为数字经济的未来，数据，突然成了被广泛叙事的名词，有所谓“得数据者得天下”之说，这之前是“得渠道者得天下”“得流量者得天下”，也因此，数据便成为了“资产”。
前两年有几位搞智慧管理的朋友跟我讲大数据的神奇作用，并吹嘘他们已经拥有了多少数据。我说：“作为一个管理者，我完全清楚掌握足够信息的重要性，也完全清楚打通各类信息隔离的协同效应。但是，我更清楚，你应该采集什么信息，确保信息的安全性，比掌握足够信息和打通信息隔离更重要。不该你拥有的信息，你抓取来了，并且用到了不该用的地方，说严重点，是可能要被杀头的。”
因为 科技 的高度发展，人类现在意识到，人需要与自然和谐相处。同样， 科技 更需要与人类和谐相处， 科技 平台公司要与 社会 和谐相处。
科学技术是中性的，并没有善恶之分，为善还是为恶，是人的因素；资本是逐利的，逐利的结果是善是恶，同样是人的因素。要让科学技术与人类和谐相处，让 科技 平台公司与 社会 和谐相处，不可能只靠资本背后的人的自我道德约束，还是需要公共制度和机制的安排。
厘清数据交易的概念与逻辑
科技 平台公司之所以能发挥作用，正在于大数据的有效运用。因此，要创造一个大型 科技 平台公司与 社会 和谐相处的环境，先要理顺大数据的一些问题。
首先，需要更清晰地定义“数据”概念。 目前，关于“数据”的概念包含非常庞杂的内容，有时与传统的“信息”“资料”“情报”相混淆。当然，在大数据技术面前，没有什么是不可以成为“数据”的。但是，经过大数据技术采集、处理之前的“数据”与经过大数据技术采集、处理后输出的可以作为资产的“数据”究竟有没有区别？区别在哪里？经过大数据技术采集、处理之前的“数据”是不是资产，是否可以交易？这个分别，是非常重要的。这也是确认原始数据所有权、使用权及今后数据收益分享的前提。
许多人强调，大部分数据都是人们在交易、生活等行动中产生的，本来就无所谓归谁所有，这些数据 科技 公司不采集，就不成其为数据。但另一方面，许多人又大声疾呼打通信息孤岛，实现信息共享，其目标不是这些行为数据，正是那些原始档案信息及个人、机构的身份等各类相关信息。不能不说，这是两类完全不同性质的数据或信息。可能分别讨论两类数据，才能分清有关数据的一些法律等边界。
其次，需要分清可共享数据和不可共享数据。 可共享数据需要确定相应的共享范围和期限。现在出台的新的法律要求对数据分级分类，是完全必要的。目前，不仅“数据”这个概念泛化，“信息共享”也是一个非常泛化的概念。同样的信息，或者数据，对不同的人、不同的机构，其意义、性质和作用是不同的。“共享”也不是一个绝对的概念，不是任何数据都可以全 社会 共享的。不同的数据需要有不同的共享范围和期限，更不是所有数据都可以提供给市场交易。实际上，许多 科技 平台公司，以“共享”的名义攫取数据后，都垄断数据，不仅不与 社会 共享，甚至也不与原提供数据的个人和机构共享。
第三，审慎对待数据资产和数据资产交易，区分数据服务和数据买卖。 数据是“资产”，这同样是一个泛化的概念，因为这个概念，导致许多 科技 企业不择手段地去攫取各种信息，倒卖各种信息。以前，信息服务、咨询服务，甚至情报服务，都有一定的市场，但整体规模不大。今后，数字经济、数字 社会 条件下，数据服务业应该会有非常大的市场空间。但是，数据服务与数据交易是否等同，恐怕是要进一步探讨和厘清的。
在厘清数据服务和数据交易的基础上，还需要厘清什么样的数据才可以作为资产。前文讲要清晰定义“数据”，分级分类，要区分可共享与不可共享数据，都与最终哪些数据可以作为资产进行交易有关。
必须明确的是，可共享的数据是不可以交易的。比如，中国人民银行征信系统，银行将相关的信贷风险数据发送中国人民银行征信系统，供参与银行在业务范围内共享。这样的数据，中国人民银行是不能作为资产出售的，共享这些数据的银行也不能将这些数据据为己有并转卖获利。前期一些地方搞数据交易中心等，之所以没有成气候，就是还没有搞清楚什么样的数据才可以作为资产进行交易。
第四，数据资产的会计处理。 数据如果可以作为资产，就带来会计记账和核算问题。现在会计科目中一般有资料费、咨询费等管理费用开支。数据资产如何认定属性，肯定不是固定资产，也不是库存材料，与低值易耗品不同。作为资产的价值如何确定？是折旧还是摊销？是否按公允价值计算现值？如何记账背后的问题是，数据资产的市场价格是不是波动的？价格没有波动，市场交易就活跃不起来。数据资产的质量如何认定？数据资产如果像现在这样有如黑箱或盲盒，就无法确认质量和评估价格，市场也不可能活跃起来，否则只能是如同赌石一类的另类市场。真是这样的话，数据资产作为对数字经济的促进作用就很难正常发挥。
再有，数据资产如何保存和使用？作为资产，是否可以出借或转让？如果可以出借，最初的买入还有意义吗？如果可以转让，接受方如何认定转让数据的价值？这里牵涉到，数据未被使用而出借或转让，或已被使用并留有备份而被出借和转让等情况。数据无限制地出借或转让，对于最初的数据资产生产商又意味着什么？如果真是这样，这个市场是不可持续的。也因此，对于开放数据交易，建设数据交易市场，恐怕需要制度先行，而不能贸然先开放再说。
和谐共处的五项制度安排
在理清楚大数据问题的基础上，更进一步需要就 科技 平台公司与 社会 和谐相处探讨相应的制度安排。
首先，科学地看待 科技 平台公司的垄断。 应该看到，同类业务在 科技 平台的集中，正是数字 科技 发挥协同效益的体现。万物互联条件下，今后的物联网一定是相关行业或产业产供销各个环节的参与者都在同一个物联网平台，物联网才能真正发挥作用。目前已经出现的 科技 平台公司，应该说还只是初级形态的平台。今后还会出现不同领域形形色色的平台。
由此逻辑看，一方面要鼓励平台竞争，但又不能以市场集中度定性垄断。我们还是要从 科技 的两面性着手，平台的市场集中度不是必然负面的，真正的问题是平台实现市场集中的手段。
以电信为例，电信公司是人们电信沟通的平台。要实现沟通，交流双方就必须能接通信号，所以，人们一定会集中到互相能接通信号的平台上。如果电信公司的电信通道不能互相接通，人们最后一定会集中到一两家电信公司。如果以市场集中度把这一两家公司定性为垄断，要求分拆，过一段时间，人们又会自然而然地集中到一两家公司。现在，电信公司之间的信号通道互相打通，用户可以带号转台，就有了竞争，但总体上，人们在习惯上还是会相对集中。
第三方支付平台、电商平台等各类平台，也是同样道理。近期出台办法，禁止平台公司采取“二选一”等手段垄断经营是非常正确的。
其次， 科技 平台公司职能单一化。 科技 平台公司真正的垄断问题是利用平台垄断客户、垄断平台上的相关业务。比如，电商平台公司利用平台资源经营各类金融业务等。
最近人们讨论平台公司在联合贷款中收取引流费是否增加了实体经济的融资成本，笔者认为，一、从这些年实际情况来看，所有互联网金融平台发放的贷款，利率都比银行高。技术真的没有解决贷款贵的问题，只是让贷款更贵了。二、助贷、引流等，实际上是增加了中间环节，当然就增加了中间环节的盘剥。
据说平台们都觉得很委屈。真委屈吗？未必。电商平台，就相当于线上的义乌小商品市场，里面的商户只是在经营商品交易的时候才是平台的客户。当这些商户需要办理其他非商品交易业务的时候，他们就不是平台的客户。就好比义乌小商品市场的商户，他们在摊位上销售商品的时候，他们是义乌小商品市场的租户；当他们进货需要贷款和支付的时候，人虽然坐在摊位上，但却是银行的客户。希望给商户减少中间环节的互联网平台自己却横插一杠，成为中间环节，实在是一个悖论。
在数字经济中，各类数字平台既是商业机构，同时也具备公共品的属性，因为公共品的属性，为了保持公信力，其职能必须单一化。为此，互联网 科技 公司的平台服务业务必须与其他业务严格隔离，其他业务只能以同样条件在平台上与平台上的其他参与者公平竞争。
第三，数据采集、治理、服务、出售持牌制。 数据的产生与运用，大致可分为采集、治理、服务和交易这四个环节。由于数据的特殊性，可能需要对这四个环节分别考察和分别监管。
就采集数据而言，目前亟须规范数据采集资格和权限。现在可以说是各种机构、各种场合、各种App都随时随地在采集数据，尤其是个人身份等数据，被采集者根本不知道采集者是谁，为什么目的而采集。采集个人身份等数据，都号称按规定需要实名制，需要采集姓名、身份z号码、电话号码、人脸识别等，有的甚至还要求与yhk绑定。
当客户yhk发生盗刷或资金损失，银行认为是客户没有保管好自己的相关信息，但在到处采集个人信息、交易个人信息的环境下，客户确实不知道如何保管好自己的信息，更不知道自己的信息被什么人、什么机构所掌握。所以，yhk资金损失，客户觉得很无助。如果法院因此让银行承担资金损失的责任，无论是法理还是事实，都是说不通的。
所以，对采集数据必须有明确的规则，什么类型的数据采集，必须持牌。 无资格者不得采集特定的数据。根据机构不同的经营目的，必须明确不同的数据采集范围。对一些场合必须确认真实身份等数据，可以考虑集中认证机制。比如公园门票，客户只要刷一下身份z或输入手机号等，系统自动到公安等系统确认身份，公园本身不得采集、保存、应用、转卖相关数据。
就数据治理而言，毫无疑问，也需要持牌经营，对不同机构可以核准不同的数据内容。
就数据服务而言，对数据内容、数据服务形式、服务对象，可能需要有明确规定。比如征信公司，就是为金融机构，或者贷款机构提供客户征信服务。今后工业物联网平台，其数据服务对象，可能只能是同一个平台上的相关企业，不能超出这个范围。
就数据资产交易而言，恐怕至少出售业务必须是持牌经营，购买方是否需要持牌，需要进一步探讨。这里的关键还是前文说到的，什么样的数据可以成为资产，可以上市交易。
这里之所以把四个环节分开了分析，是因为一般来说一个 科技 平台公司不会只经营其中的一个环节，但这四个环节可以有不同的组合。笔者认为，可能不能允许同一个 科技 平台公司可以拥有所有这四个环节的业务，特别是数据服务业务和数据交易业务，不能由同一个公司经营。比如征信业务，就只能是为特定客户提供数据服务，其所拥有的数据不得上市交易。前文讲到的共享数据，就只能用于数据服务，绝对不允许作为数据资产出售获利。
有些企业采集数据，是为了自身产品研发、改善营销等，比如 汽车 制造企业采集行车数据，目的是为了 汽车 技术的研发，首先需要规定这类数据的范围，比如行车数据、路况数据等，但与提供导航服务企业不同，并不需要定位数据；其次就是，数据只能用于自身研发，不得对外提供数据服务和出售相关数据。因此，这样的企业，就只能拥有采集数据和治理数据的牌照。
第四，建立专业的 科技 平台公司及数据行业监管体制。 有关这方面，相关的法律法规正在不断发布，更有许多深入的研究。本文不做赘述，只谈几点建议：一是，鉴于今后数字经济的发展，各类 科技 平台公司和数据行业会有很大的发展，这两个行业与传统的各行各业有很大的区别，又具有公共品属性，风险影响很大，可能需要设立专门的部门进行专业监管。二是，为了监管的专业性、公开性和有效性，需要引入如会计师事务所之类的第三方机构，依据监管要求，对 科技 平台公司和数据行业的业务、 科技 、算法模型等进行审计。三是，数据资产交易，需要考虑场内交易和场外交易的规则和程序。监管，包括市场规则等，必须统一规制，不能各部门各搞一套本系统的市场和规则，最后形成监管套利的混乱局面。
第五，各类 科技 平台必须开放。 要建设 科技 平台与 社会 和谐相处的环境，消除垄断和赢者通吃现象，必须从制度上要求平台公平开放，让平台本身成为一个充分竞争的平台。
以电商平台为例，一方面平台的职能或功能需要单一化，就是提供一个有利于商品交易的高效率平台，真的让天下做生意的人没有不好做的生意。另一方面，为了让平台上的人们好做生意，应该允许各类支付手段在平台上提供服务，充分竞争；让各类金融机构进入平台，直接面对平台上的各类客户提供金融服务，充分竞争；其他行业也是如此。
如果该电商平台公司自己也要开展这些业务，可以设立专业公司，获得相应牌照，与平台本身业务严格隔离，与其他同业在平台上公平竞争。许多大型商场都有银行网点进驻，银行只向商场业主支付租金，商场业主并不过问商场里的商家与顾客到这个银行网点办理业务，更遑论代替银行确定贷款利率和收取引流费。地铁站里银行布设的ATM机，同样如此。 当然，如果银行需要平台提供相关的有偿数据服务，则平台提供的数据，客户不应该是打了马赛克的，数据的质量是可以鉴别的。平台提供的只是数据服务，客户还是必须与银行直接洽谈相关业务和价格。
放眼人类 历史 ， 科技 造福人类。数字 科技 以及因数字 科技 而起的 科技 平台公司，也一定会造福人类。但 历史 也告诉我们，每当有重大 科技 产生，都会带来人类 社会 的重大转型。转型本身是人类 社会 的发展与进步，但转型过程并不总是为当时的人类带来幸福， 科技 在转型中并不总是给人类带来平等与快乐，更多的往往是一代人遭遇的动荡、不平等甚至战争。
如何让 科技 、大型平台公司与 社会 和谐相处，减少转型期的 社会 摩擦强度，是当前百年未有之大变局中人类所面临的重大课题。
题图来源 | Pixabay
版面编辑 | 周斌
发展数字建筑是推进智能建造、提升“中国建造”核心竞争力的关键路径。建筑工业化是从建筑业生产方式的角度，以标准化设计、预制化生产、装配式施工等工业化模式，转变传统建造粗放手工作业，提高建筑业劳动生产效率、提升建筑质量品质的深刻变革。数字建筑则是以信息化手段带动新型建筑工业化发展的重大突破， 通过协同建筑制造领域新工艺、新设备以及人工智能、物联网、BIM 等新兴技术，借助系统化集成设计、精益化生产施工等方式，进一步提高生产效率和工程质量，解决大规模制造与建筑施工、部品生产与建筑技术脱节等问题，助力实现智能建造与建筑工业化的跨越式发展。物联网与工业物联网、工业40的概念既有交集也有差异。物联网强调的是将生活和生产中一切硬件设备的连接；工业物联网是指在工业环境下，生产设备和产品的连接；工业40则涵盖整个制造生态系统。
随着工业化与信息化的深度融合，企业内部及企业间生产控制系统和生产管理系统互联互通的需求渐增，通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈，工业物联网应运而生。
工业物联网将生产过程的每一个环节、设备变成数据终端，全方位采集底层基础数据，并进行更深层面的数据分析与挖掘，从而提高效率、优化运营。
与物联网在消费行业的应用不同，物联网在工业领域的基础已经存在了几十年。如过程控制和自动化系统、工业化以太网连接和无线局域网(WALN)等系统已经在工厂运行多年，并接连可编程逻辑控制器（PLC）、无线传感器和射频识别技术标签（RFID）。但是在传统工业自动化环境下，一切都只是发生在工厂自己的系统里，从来没有与外部世界连接。
工业物联网相较于传统工业自动化有以下四个特点：数据收集范围：工业物联网利用RFID、传感器、二维码等手段随时获取产品从生产到销售到最终用户使用各个阶段的信息数据，而传统工业自动化的数据采集往往局限于生产质检阶段。
互联传输：工业物联网利用专用网络与互联网相结合的方式，实时准确地传递物体信息，对网络依赖性更高，更强调数据交互。
智能处理：工业物联网综合利用云计算、云存储、模糊识别、神经网络等智能计算技术，对海量数据和信息进行分析和处理，并结合大数据技术，深入挖掘数据价值。
自组织与自维护：工业物联网的每个节点为整个系统提供自己处理获得的信息或决策数据，当某个节点失效或数据发生变化时，整个系统会自动根据逻辑关系做出相应调整。
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