在人工智能、大數據、云、感知技術、機器學習等一系列前沿技術不斷發展并深入融合到各個傳統產業領域的當下，的革命也在產業界各個角落爆發。
有時候，引發大規模革新的事物或創意，未必是繁雜或高不可攀的。有時候，改變世界的力量往往是簡單而且“便宜”的。比如電力，之所以能夠改變世界，是因為在過去的兩個世紀里，照明成本下降了約400倍。比如紙張的發明，盡管古騰堡印刷機從根本上降低了寫作的成本，但如果一種書寫表面的價格沒有隨之下降，那么改變的力量就很有限。
如今，到了萬物智能互聯時代，相對應的簡單技術和力量是什么？——感知、數據、互聯。
從一個個感知節點開始，遍布于與各個角落的各類傳感器（手機里、汽車里、智能家居、公共場所、工廠生產線……）無時無刻收集著巨量的數據，工業的智慧力由此萌發。驅動社會前進的能量不再是以電力和石油為基礎，而是以數據來支撐。
正如研華執行董事何春盛所指出的，如何對數據進行取舍與擷取，決定了智慧化發展的程度。
過去的生產制造到自動化階段，強調的是一個口令，一個動作。但是當數據與人工智能、深度學習等各類算法相結合，生產制造流程中的每個口令與動作，透過運算分析，會得到更具效率的操作方式，甚至協助調整今后的生產流程，讓生產制造邁向智能化。
以“智能地球的推手”為愿景的研華，近年來在物聯網智能系統及嵌入式平臺產業的實踐中，積累了大量的行業創新經驗和可實踐方案。
在其最新推出的2018年《物聯網·智慧城市創新案例精選集》（下稱“《案例集》”）中，研華和合作伙伴們希望通過一個個具體的案例，展示切實可行的改變產業、改變世界的智慧力量，啟發產業智慧。
今年的案例集從產業生態模式、工業互聯網創新應用以及以研華昆山制造基地的智能工廠實踐案例三部展開，覆蓋了制造、水處理、零售、物流、醫療等領域，從不同的產業視角，展示從全貌到細部不同層次的工業互聯網時代下的產業新趨勢。
而即便是在如此廣泛的應用范圍內，我們還是能從中發現一些共性：通過不同的連接裝置，讓各種場景中的物努力建立連接，在邊緣或云端進行處理控制，再對數據進行分析做出管理決策。事實上，我們正站在歷史新階段的關口——數據洪流、信息快速交換將把我們帶入到第四次工業革命中。在未來的世界里，機器不僅僅是生產商品的工具，它們必須有智慧能思考，甚至會“說話”，能與周邊的人和物“交流”。
“工業”和“互聯網”這兩種思維的碰撞和結合，正產生不可思議的新力量，也預示著新生態時期的到來。
研華2018《物聯網·智慧城市創新案例精選集》精彩搶先看：
新亮點：產業新模式之共創篇
傳統產業向物聯網轉型，需要面對的一大挑戰是如何突破傳統商業模式的壁壘，把跨越行業價值鏈各個環節的知識、技術和服務有機的整合起來。“共創”是研華提供的答案，作為物聯網平臺解決方案的提供商，研華與來自傳統產業（如傳統制造業、環保、零售、醫療等領域）的企業組成共創團隊，并邀請第三方高科技人才加入。通過與共創伙伴協同配合，縱向打通數據感知、數據傳輸、云平臺等各個層級，形成垂直領域的集成解決方案。這種“共創”合作，將是整個物聯網應用中最具價值的部分。
在今年《案例集》的共創篇中，研華選取了水務處理、便利店、動力電池企業、傳統制造業等多個行業的共創實踐案例，多方面展示研華在物聯網各個應用領域（例如智慧工廠、智慧能源、智能零售等），通過“共創”模式，成立共創項目、組建共創團隊、培育共創實體；由研華提供云平臺和技術支持，由共創伙伴提供應用場景和需求，形成基于研華云平臺技術（如WISEPaaS工業物聯網云平臺）、面向特定行業需求的物聯網服務定制化方案，并打造各個細分行業的智能化產品。
當水處理遇到數字化，智慧水務要如何開啟？開一家真正了解客戶的便利店，哪些軟硬件科技手段是標配？像富士康這樣的大型制造企業如何運用數字化力量發力能管，實現10％－30％的年均節能份額？制鞋廠這樣的傳統制造企業要如何打造多樣化的智能柔性生產？
從簡單切實入手的idea，一些思維模式和商業模式上的簡單改變，帶來的改變能量是無限的。
新應用：開放的工業互聯網
2017年10月，工信部發布了《工業互聯網平臺白皮書》，清晰定義了工業互聯網平臺的概念：工業互聯網平臺是面向制造業數字化、網絡化、智能化需求，構建基于海量數據采集、匯聚、分析的服務體系，支撐制造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的載體。
非常巧合的是，就在這之前的兩個月，研華也推出了WISE－PaaS工業物聯網云平臺。其中的理念與白皮書的指導思想非常一致，研華WISE－PaaS工業物聯網云平臺充分遵循共享經濟的理念，無論是對上方的工業應用提供廠商，還是下端的公有云服務廠商，都保持開放的態度。研華專注在工業領域關于邊緣計算能力、人工智能技術的開發復用上，將其以可靠和低成本的方式帶到工業世界。
工業互聯網平臺，某種意義上來說，就是共享經濟在工業領域的落地形態表現。它的出現，將是產業快速變革的力量。這股力量正在不斷蓄積，并終將孕育出更多的“新物種”。
比如，它可以讓鋼鐵制造輕松上“云”；可以讓物流分揀實現1小時2萬件的精準“快手”；可以讓醫院病房全面智能化；可以突破零售售賣的時空限制；可以讓全球最大的試車場從龐大躍遷到精致；可以打造滴水不漏的食安管控網……
實踐篇：智能工廠養成記
研華這次以昆山制造基地的工廠為例，在“智能制造實踐篇”中，全方位展示了“一座智能工廠是如何養成的”。從細節和實踐入手，通過一個個生產線上的智能化應用方案的具體案例，給行業展示了研華在工業互聯網、智能工廠上的落地樣本，提供具體且可復制的參考借鑒。
在這個數字化的快速轉型期，全行業都站在智能制造的“十字路口”。當代傳統制造業和工廠亟待重構，“智能工廠”成為工業轉型的重要助力。
在制造業升級轉型的浪潮下，對工廠數據流、信息流的實時采集、分析，從而輔助快速響應、決策的需求越來越明顯，這需要信息化、數字化、智能化技術在工業中的深入融合。需要明確的是，智能制造不只是簡單的“機器換人”。很多看不見的東西往往是生產成本和效率控制的盲點。比如產線中設備機臺的運作狀況是否良好？有無出現個別機臺空閑？是否有異常故障發生？生產排程是否合理科學？產線平衡度如何？各個節點的物料準備以及物料進出倉庫的情況，甚至于每個工位上工人的生產效率、工作狀態等等。這些四散在工廠各處的數據，在傳統的工廠管理中往往難以整合利用，很多數據往往被遺漏忽略。
傳統工廠的很多管理與運營上的瓶頸與痛點亟待解決。數據驅動的工廠生產智能進階，成為一種有效的方向。前提是，要讓隱藏在生產制造各個層面的數據被“看見”。
而“數據驅動”也正是研華昆山制造基地向智能工廠進化的核心推動力。以設備聯網及可視化作為起點，透過實時數據讓工廠變“透明”，從而持續優化各階段生產流程，由數據驅動效率提升，研華的智能工廠進化之路由此開始。
