上周的中德經濟技術合作論壇期間，一系列雙邊合作備受關注。其中，西門子與阿里云基于工業互聯網的合作一時成為媒體報道的焦點。

在這起合作中，外界的關注點不外乎是全球最大工業巨頭之一與世界前三云計算公司的強強聯合，大多數解讀為兩家頭部企業的優勢互補：西門子提供“工業互聯網”與工業相關的自動化技術和工業軟件，阿里云則提供“工業互聯網”與互聯網相關的云平臺和應用。

這樣的刻板印象卻忽略了一條重要線索：阿里云在工業制造領域已進行了諸多探索與實踐，積累了大量工業大數據算法。換個角度來講，阿里云與西門子合作是其布局工業制造領域的一個縮影，也是其深耕工業制造領域厚積薄發的又一個里程碑。

阿里云的工業制造實踐

時間回溯到2016年8月，阿里云ET工業大腦入駐國內大型能源巨頭協鑫光伏的切片生產車間。從生產特點來看，光伏切片生產有著十分精密的工藝流程，車間的濕度、溫度、砂漿上下部溫度、導輪上下部溫度等上千個參數在實時影響著生產。

阿里云入駐協鑫光伏的第一步就是將車間所有端口的數據標準化，通過ET工業大腦的人工智能算法，對所有關聯參數進行學習計算，精準分析出與良品率最相關的60個關鍵參數，并搭建參數曲線，在生產過程中實時監測和控制變量。

6個月后，試點車間的切片良品率提升了1個百分點，以協鑫光伏的年產值換算相當于每年可節省上億元的生產成本。

按照以數據賦能制造的邏輯，阿里云在此后兩年不斷沿用到能源設備、橡膠、鋼鐵、化工、通信、半導體、LED封裝、芯片制造等諸多傳統行業。

阿里云機器智能首席科學家閔萬里認為，盡管不同行業間有著不同的行業特性、信息化基礎和特點也不盡相同，但找到解決最通用和最核心的那個問題，就能抓住行業共性中的最小公倍數。

阿里云進入協鑫光伏進行工業領域的第一次探索時，ET大腦經歷了幾個月的經驗摸索、數據建模和機器學習；但進入到下一個橡膠行業時，只需要三周時間就取得了較大的突破；之后再進入其他行業，技術和能力融入過程越來越快。

2016年11月，阿里云ET工業大腦入駐中策橡膠，開展中策橡膠智能工廠項目。作為杭州市首批“兩化融合”貫標企業，中策橡膠應用PLM/MES等系統在研發、質檢、生產等環節積累了大量數據，但要讓這些數據產生效用，不僅需要有效的模型搭建，更要匹配相應的運算能力。阿里云用了不到1個月時間，將中策橡膠生產端的各類數據進行深度運算和分析，形成了資源最優利用的方案組合，最終減少密煉時長10%，提升了5%混煉膠合格率；

2017年3月，阿里云ET工業大腦正式發布。在阿里云的定位中，ET工業大腦通過設備原有的傳感器，輔之以智能算法和強大的計算能力，讓企業的設備和機器能夠感知、傳遞和自我診斷問題，從而達到提升效率、降低成本的目的。

2017年12月，阿里云公布與天合光能的合作成果：阿里云數據科學家通過研究光伏組件的業務流程和制作工藝，構建出數據分析模型，對工藝參數進行調整，最終在絲網印刷環節捕獲到了關鍵因子，優化后A品率提升了7%；

2017年底，阿里云將全國工業云總部落戶于廣州，并在廣東省搭建阿里云工業互聯網云平臺。阿里云以ET工業大腦與廣東制造業融合，依據企業需求場景深度再造，推動廣東制造業向智能化轉型升級。