工业新动力：云计算与大数据的未来展望
未来的工业领域，云计算与大数据技术将扮演着至关重要的角色。
随着工业互联网的崛起，机器、人类与网络之间的界限正在逐渐消融。工业云服务的出现，让高效、多样的生产环境成为可能，甚至为科幻电影中的场景提供了实现的基础。
工业互联网不仅将人类与网络紧密连接，更是让机器与机器、人与机器间的互动变得无缝衔接。而云计算在工业领域的应用，为效率的极致追求和产品种类的丰富提供了可能。
要实现这一切，我们需跨过两道难关——“兼容性”与“定制化”。这两点对于工业数据领域至关重要，是值得关注的焦点。
兼容性：消除机器间的沟通障碍
在工业系统中，技术的复杂性不言而喻。面对Paas、SaaS、MALL、CAD、CAE、CAM、CAPP、PDM、PLM等一系列技术名词，人们或许会感到眼花缭乱。除此之外，传感器和数据格式的兼容性问题也是工业领域的挑战之一。
为了解决这些问题，工业云服务商需采取多种策略。他们通常会选择从熟悉的设备开始服务，如华为和思科的工业云服务于运营商。GE和西门子等公司推出了针对设备制造商的工业云解决方案。
结盟也是扩大兼容性的有效方法。例如，GE的Predix云就建立在由多家硬件和软件企业组成的工业互联网基础上。
高兼容性对于生产线的重要性不言而喻。想象一下一个自动化程度极高的汽车生产车间，如果系统出现兼容性问题，就如同“天网”指挥下的生产线突然出现故障，整个生产流程将陷入混乱。
定制化：人与机器的“桥梁”
在工业领域，定制化同样重要。程序员们习惯于通过添加“中间层”来解决不兼容问题。工业云正是这样的“中间层”，它能够将人的意志转化为机器的语言，同时也能将机器的信息传达给人类。
以《钢铁侠》中的贾维斯为例，一个高效的工业云系统可以实时分析、调整并汇报各类数据，为不同的用户生产出多样化的装备。
具体来说，工业云类似于工业领域的Android系统。以Predix为例，它能够规范地梳理各类数据，提供云计算和大数据技术平台进行实时分析。工程师们可以根据企业需求在Predix上编写程序和应用。
移动端的应用也让工业云更加便捷。航空公司可以通过移动设备查看飞机发动机情况，铁路公司可以调整运行图以实现最大运行速度和运载量。这些应用提高了人类社会的效率。
在互联网企业的竞争中，亚马逊的AWSIoT平台等也进军了工业云领域。这推动了工业大数据领域的“圈地运动”，使得工业云的应用更加灵活和多样化。
尽管如此，面对庞大而复杂的工业领域，仍有许多问题待解。兼容和定制的需求如同深渊般深邃，其规则和边界仍需探索。我们仍在寻找便捷且可复制的模式，以适应这个日益软件化的工业时代。