我们的“客户成功团队”每天都努力帮助客户解决各种挑战。但客户依然有着自己的困惑。尤其是在现在这个“若无AI，则无智能”的时代，AI成为了每个智能化项目的必选项。尽管如此，客户常常还会问到：
如何利用数据和AI算法进行更高效精准的生产管理和设备资产管理？
如何才能做到对设备故障的精准预测和诊断？
我需要哪些数据和分析方法来支持更高效运营？
AI算法在生活中都那么普遍了，为什么在工业领域中成功的智能化案例不如互联网行业那么多，那么普遍？
面对这样的问题，我们常常会谈起我们对工业互联网的三步走认知，既：先“感知物联”、再“算法应用”、最后实现“智能控制”。
图：感知物联 端+云架构
先“感知物联”：感知物联解决的是数据基础问题。给设备和生产线加上了触觉和眼镜。让机器的所有执行工作都是可数据化的。帮助客户初步实现360°透明工厂；
再“算法应用”：算法是灵魂，利用数据进行高级分析来向用户提供有价值的推荐和建议。这里指的算法包括了经验知识算法、AI算法和AI+行业know-how所组成的复合算法。复合算法可以给用户提供预测性运维建议、工艺优化建议和质检建议等；
最终实现“智能控制”：智能控制替代了人在高危场景下执行必要的控制和操作。同时也广泛的降低人员工作强度，实现了更精准高效地设备控制。
智擎的工业互联网三剑客产品就是应对工厂智能化三步走而推出的。而支撑着三剑客产品运行的，却是数据。在我们服务的用户中，有超过65%的用户把未来2年智能化的一个重要方向确定为传感器感知体系的建立、设备物联和数据采集接入的相关工作。有超过20%的用户在扩大其感知物联覆盖范围的同时，针对已经数字化的产线或设备进行算法高级应用的工作。这些高级算法应用落地的一个重要前提就是实现了高质量的数据收集和管理。这决定了工业互联网各个应用场景的落地效果和分析准确度。
