李刚认为，5G与物联网带来的不仅仅是更宽广数字通道和乐观的产业发展机会，在时空与物联网数据技术领域，还有很多问题需要解决。那么，在这关键的节点，企业、行业又将如何应对呢？为此我们专访了超擎副总李刚，他从专业的技术与市场角度，解读了物联网时代产业发展的瓶颈与解决之道。
李刚，超擎副总经理，硕士。曾任世界五百强企业资深架构师和技术顾问，在系统架构、研发与项目管理方面有超过十年的丰富经验，熟悉IT行业，对应用系统集成、工业物联网、航天遥感、智慧城市等领域有深刻了解，具有多年驾驭全国市场产品开发的综合能力与实战经验。
工业物联网平台在产业发展中占据着重要位置：它们既是生产系统，也是管理系统，同时也是安全保障系统。有研究显示，一家典型的油气勘探企业每年所创造的价值中，有1/4～1/3是由数据贡献。物联网正在能源、交通、制造、工业等多个重要领域，担当越来越重要的角色；5G时代的到来，释放了物联网这头巨兽的威力：它将与各行业融合，构筑起惊人价值与智能世界。
工业物联网中的“性能”与“智能”
我们在多个行业服务和研究中发现，客户对物联网的应用需求是迫切的，但总是困难重重，问题主要集中在两个方面，一是数据管理，二是分析应用，总结起来就是性能与智能的两大问题。
首先，我们来介绍一下物联网数据，它也有一种形象的称谓：“流数据”，因为这种数据就像流水一样源源不断喷涌而出，对处理时效具有极低的容忍度，仅在毫秒之间，且每个数据都需要被精细地定位、分类、统计，以实时监测整个工业流程与每个精细的生产环节。
物联网数据最为重要的特征就是时间特征，如果没有一个满足正确性和精度的时间特征，所有的计算值和统计值都不会有正确和可用的结果。超擎可能是国内最早提出提供专业时空大数据技术服务的公司，因为我们发现，我们对带有时间特征的位置数据处理有独特的、高于传统技术千倍的优势。在智能时代，数据的时间特征将在物联网环境下发挥到极致，无论是交通行业、无人驾驶，还是工业制造等领域。
这里有个关键点：时间的精准度，可以拆分成两个概念，一个是精度、一个是准度。
第一，时间精度。它代表了时间颗粒度，秒级、毫秒级，现在还有亚秒级；它随着物联网发展将越来越趋于微细，现在就有企业有亚秒级的数据处理需求。这跟跑步一样，要实时分析产出速度超高的数据，数据处理平台建立数据索引的速度，就要超过数据产生的速度。这是一个系统性能的问题。
第二，时间准度。准度就是时间的准确性，例如，一个刚产生的数据携带的时间戳是错误的，在现实情况下，一个数据是2019年5月28日16点30分38秒产生的，但系统标识为2078年3月29日8点50分49秒。这意味着什么？这个数据成为了一个未来产生的数据，这就是一种数字世界的时空错乱，时空秩序被打乱了，这样的问题会发生吗？实际上，这已经在多个行业发生了，例如交通系统中发现同一辆车同时出现在多地的问题。其实人类大脑神经也是通过给每个事件都盖上“时间戳”，才形成了记忆，在这个基础上做分析判断。这归为系统智能的问题。
《星际穿越》中，时空被形象为按照时间顺序排列的空间模块
这些都是时空智能时代下具有代表性的物联网技术瓶颈。超擎如何应对这些问题？超擎核心索引云技术，以及围绕这种技术建立起来的超擎物联网云平台。
智能互联中的关键
数字世界中，索引是智能互联的关键。根据索引，我们可以实时、精确地定位时空——时间和空间。在物联网苛刻的数据处理分析环境中，冗余、繁杂、错误的索引是不被允许的。
超擎历经十余年的持续性突破，在时空数据处理上取得了整体的颠覆性创新，自主研发了一套独特的、超轻量级的超擎索引云技术，充分满足与适应物联网时代边缘运算、分布式存储与云化服务的要求，承载海量数据的实时交互、多维动态运算分析。
我们将客户对海量数据管理与分析应用的需求与超擎这种核心能力对接，构建了全球领先的物联网云平台，赋能各行业快速拥有“人、机、系统”实时交互的智能物联网络，在某行业客户实际测试中，与传统技术相比，超擎节省90%以上硬件和系统建设资金投入，系统性能提高10倍以上，有效提高运营效率、优化改进生产及保证工人安全。
我们提供的服务，也可以简化到两个关键词，就是极致的性能和智能。
我们服务于某大型能源企业，在实际测试中，无论是正常、还是极限情况下的实时数据汇总存储，超擎物联网云平台都表现出良好的性能，尤其在大数据量下的数据削峰以及路由能力，平台峰值处理可以达到1亿点/分钟，是客户最大性能需求的15倍以上，这仅是一个开始，在工业物联网时代，数据的增速是梯级的，我们要为企业业务发展提供可持续增长的支撑能力。
同样在该平台上，针对时间准度，我们采用算法去读取和校准数据的入库时间，替代升级传感硬件的高成本办法，同时分库数据配合总库数据建立统一的超擎索引，这样既能免去物联网硬件的升级成本，又能建立整齐而精确的数据时间线。在这个基础上，我们为平台提供了灵活、高效的数据适配、数据接入与存储、设备管理、查询分析、预警告警及大数据分析等能力...去支持实现5G背景下的自动优化升级的产业智能。
未来工厂与预测性维护系统
那么这种“物联网+时空智能”会让产业走向何方呢？这里有两个场景，“未来工厂”与“预测性维护系统”。
在“未来工厂”中，使用传感器跟踪所需的组件，并根据需求模式和其他算法决策树对其进行排序，能够将生产及时性提高到一个全新水平；光学传感器和机器学习系统的结合，可以更准确地监控组件质量...其实这种“未来工厂”离我们并不遥远：为了实现这一愿景，欧盟已经在被称为“未来研究协会欧洲工厂”的项目上投资了11.4亿欧元。
另一个是工业系统的维护。现代工业用于工业维护的时间中，约80%是反应性而非预见性的。“预测性维护系统”由“计算机化维护管理系统”(CMMS)演变而来，后者是在大数据和大量传感器的帮助下，机器可以在损坏之前告诉人们何时需要修理。随着现代工业进一步发展，对CMMS的需求不仅在于预测何时需要进行维护，更要求其根据海量数据，提出优化设备运行的方案，或者告诉人们更好的方法来组织生产线，这就是“预测性维护系统”，它需要巨量的历史物联网数据支撑，去模拟运行、智能判断、最终形成优化方案。
回到最本质的问题上来：产业不是依托科技腾飞，而是融合科技翱翔。所以我们的技术创新，始终是围绕产业与客户实际需求而进行的。超擎在物联领域的愿景就是，成为工业4.0的物联数据基础设施，如果结合上面两个工业场景的形象描绘，那就是作为“未来工厂”的“数据实时管道"，以及“预测性维护系统”中承载海量历史数据的“数据湖” 。
超擎工业信息化建设全景图
为了能实现以上目标，超擎将继续积极开创与积累技术与产品，沉淀平台能力，为产业构建能高速发展的坚实底盘和广阔平台，为奋斗在国民生产一线的企业与行业的管理、生产安全和能效，以及未来的可持续发展，提供持久而强劲的基础动力。