阿里云智能副总裁、工业互联网业务负责人库伟，在多次公开演讲和行业分享中，深刻阐述了阿里云布局工业互联网的战略核心。在他看来，工业互联网的本质是通过数据智能驱动制造业的数字化转型与价值重构。其中，数据服务是贯穿始终的生命线和价值枢纽，而围绕数据服务展开的三大核心工作，构成了阿里云工业互联网体系的基石。
这最核心的“三件事”并非孤立存在，而是形成一个以数据价值实现为核心的闭环体系：连接与集成是基础，平台与计算是引擎，应用与赋能是目标。
一、第一件事：连接万物，实现工业全要素数据集成
库伟强调，工业互联网的第一步是“看见”数据。中国制造业场景复杂，设备种类繁多，协议标准不一，存在大量的“数据孤岛”。因此，阿里云工业互联网最基础也是最关键的核心任务，就是提供强大的工业连接与数据集成能力。
核心举措包括：
1. 泛在连接： 通过部署边缘计算网关、IoT套件等，兼容主流的工业协议（如OPC UA、Modbus等），实现生产设备、传感器、控制系统、信息系统（ERP、MES等）以及人的广泛连接。
2. 数据融通： 打破IT（信息技术）与OT（运营技术）的壁垒，将来自研发、生产、供应链、营销、服务等各环节的结构化与非结构化数据，在云端进行统一汇聚、清洗和标准化，形成企业级的“数据湖”或“数据中台”雏形。
3. 边缘协同： 通过“云边一体”架构，在靠近数据源的边缘侧进行实时处理、过滤和轻量分析，降低时延和带宽压力，同时将高价值数据同步至云端进行深度挖掘和模型训练。
这一阶段的目标是：将物理世界的机器、流程、产品转化为可被计算、可被分析的数字化镜像，为后续的智能服务奠定数据基础。
二、第二件事：构建平台，提供强大数据智能引擎
连接产生数据，但数据本身并非价值。库伟指出，第二件核心事是构建一个强大的工业互联网平台，将阿里云在云计算、大数据、人工智能等领域的技术积累，转化为面向工业场景的“数据智能引擎”。
这个平台的核心能力体现在：
1. 工业数据智能中枢： 提供从数据存储、治理、建模到分析的全链路工具和服务。例如，利用大数据计算平台进行海量时序数据的存储与分析，利用数据中台方法论构建统一的数据资产体系。
2. AI与机理模型融合： 单纯的算法模型难以适应复杂的工业机理。阿里云强调将数据驱动的AI模型（如机器学习、深度学习）与行业知识、物理化学机理模型相结合，开发出更精准、可解释的工业模型，用于预测性维护、工艺优化、质量检测等。
3. 低代码/可视化开发： 为了让工业专家和业务人员也能参与应用创新，平台提供低代码开发工具和丰富的可视化组件，降低数据应用开发的门槛，加速从数据到洞察的进程。
这一阶段的目标是：将原始数据“炼化”为可复用的数据资产、算法模型和行业知识，形成标准化的“数据服务”能力组件。
三、第三件事：聚焦场景，驱动数据价值业务化
库伟始终认为，技术必须服务于业务价值。因此，第三件，也是最终要的核心事，是将平台上的数据智能能力，深度融入具体的工业场景，形成可落地、可度量、可复制的解决方案，真正赋能企业。
这主要体现在几个关键的价值场景：
1. 设备智能服务： 基于设备运行数据，提供预测性维护服务，变“事后维修”为“事前预测”，大幅降低非计划停机损失，优化备件库存。
2. 生产智能优化： 通过对生产全流程数据的分析，优化工艺参数、提升产品质量一致性、实现能耗的动态优化与减排，直接降本增效。
3. 供应链协同服务： 打通企业内外部数据，实现需求精准预测、库存智能调度、物流可视化，提升产业链协同效率和韧性。
4. 创新商业模式： 基于产品联网数据，提供增值服务，如按使用付费（设备即服务）、远程运维、产品使用行为分析等，助力制造企业从卖产品向卖“产品+服务”转型。
这一阶段的目标是：让数据服务直接作用于企业的核心业务指标（如OEE、次品率、能耗、毛利率等），实现数据价值的业务化闭环，并探索新的增长模式。
数据服务是贯穿始终的纽带
库伟所阐述的阿里云工业互联网“最核心的三件事”，清晰地勾勒出一条从物理世界到数字世界，再从数字智能反哺物理业务的路径。连接是“采数据”，平台是“算数据”，应用是“用数据”，而“数据服务”则是串联这三者的金线。
阿里云的目标，不仅是提供技术工具，更是成为制造业的“数据服务伙伴”，通过构建开放、融合的工业互联网生态，与合作伙伴一起，将数据这一新型生产要素的潜力充分释放，推动中国工业迈向高质量、智能化发展的新阶段。这“三件事”的持续推进，正是阿里云践行这一使命的核心战略抓手。
