有着巨大价值的工业数据，企业在对其加以利用的时候，普遍遭遇了重重阻碍，而打通这些关卡，是转型成败的关键所在。

标准关

种类繁多的工业现场设备，每一种设备或许会运用不一样的通讯协议以及数据格式，这恰似机器之间讲着各异的方言，相互没办法理解。因这种标准缺失致使数据采集的首个步骤就充满重重困难，源头数据杂乱得毫无条理，后续的分析以及应用更是根本没法谈起。

处理问题的关键之处在于从起始源头对标准予以规范界定。华为表明，需于数据采集的地点面向设备、工艺参数之类对象构建统一的标准模型。在数据依据此统一的表意方式产生之后，借助标准协议传至数据湖当中，系统便可以轻易地识别跟处理，进而为后续所有的应用搭建起基础 。

网络关

工厂里头的内部网络环境是复杂的，传统的网络通常是专网专用的，进而形成了多个信息孤岛。就好比马钢集团以往各个业务系统的网络是独立的，开展协同是困难的。这样碎片化的网络是没有办法支撑海量数据的实时、稳定传输的，成为了数据流动的物理瓶颈。

构建一个基础是先进且统一的工业网络，华为给出建议，倡导采用对以IP技术作为核心的工业网络加以运用且融合5G以及其他技术的方式，这样一类网络能够提供具备高带宽、满足低时延、拥有确定性特点的连接，恰似一条高质量高速公路状况一般，致使工厂范围之内、园区范围之内的各类数据可以安全且自动又高效地实现流动状态 。

集成关

就算网络是连通着的，企业内部不同系统之间的数据壁垒却依旧是存在着的。IT系统跟OT生产系统的数据是不互通的，云上的数据和云下的数据是割裂开来的，企业跟伙伴之间的数据是非常难以共享的。数据被困在了一个个的“烟囱”当中，没办法形成整体的价值。

强大的集成平台是打通这些壁垒不可或缺需用的条件而存在着，华为云ROMA平台专注于致力于达成应用与数据之间的全域集成这一目标，它具备连接新旧IT系统的能力，它拥有打通IT与OT数据的本事，它存有贯通云上与云下环境的效能，能让数据实现实时状态下、自由状态下跨系统流动的状况，从而为全局性数据分析创造出必备的条件 。

流通关

在新生产要素范畴里的数据，其价值唯有于流通以及交易之中才能够达成最大化。然而当下，工业数据存在权属不明晰的状况没有得到解决，定价机制缺失的问题也持续存在，并且安全隐私方面令人担忧的这些情况，严重地对数据在更大规模范围内的流通以及价值得以兑现造成了限制。

为了促进数据流通，需要在技术方面、规则方面以及信任机制方面共同加以推进。在技术层面，借助区块链、隐私计算之类的手段来保障数据流通的安全状况以及隐私情况，并在商业层面展开对于合理的数据定价以及交易模式的探索工作，同时也要实现政策层面推动数据确权以及合规使用框架的构建，以此实现让数据要素市场发展得健康且活跃的目标。

软件关

数字化转型的灵魂它是工业软件，然而传统软件部署却复杂，成本还高昂，迭代也缓慢。众多中小企业面对种类众多的专业软件，常常遭遇“用不起”的状况，“用不好”的情形，“不会用”的困境，难以享受到数字化工具所带来的红利。

破局的方向乃云化跟SaaS服务模式，华为云凭借工业互联网平台作基础，联合生态伙伴把各类专业工业软件转变为云服务，企业能够如同使用水电那般，依据需求去订阅以及使用所需软件，极大程度降低了初始投入还有技术门槛，并且能够持续获取最新功能更新 。

AI关

核心是智能化之中的人工智能，然而工业AI应用有着这般若干独特挑战，诸如样本数量少，标注所需成本颇高，模型开发方面堪称困难，领域之间适配性欠佳等。企业欠缺充足之AI专家以及用以计算的能力资源，致使诸多场景仅仅停留在概念验证阶段，很难实现大规模的切实落地。

至关重要的是降低AI应用门槛，华为云所推出的工业AI解决方案以及预训练大模型，把行业知识跟AI能力予以结合，企业能够凭借少量行业数据去对预训练模型作出微调，迅速开发出契合自身场景的智能应用，如此一来便切实解决了样本需求以及模型通用性问题，使得AI切实于产线上创造出价值。

于朝着工业智能化前行的路途之中，您觉得企业所遭遇的最为重大的挑战是技术方面的突破，是人才的储备情况，还是组织变革过程里存在的阻力呢？欢迎来分享您的看法以及观点 。