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知道地铁零延误背后的秘密吗?有这么一家公司一直在背后默默付出

【数据猿导读】 轨道交通不仅仅是民众出行的重要方式,于一座城市而言,它更是一条影响着城市布局与经济发展的“生命线”,它承载着集居住、人文、交通、商业于一体的智慧城市生活方式,它的智能化关乎智慧城市的建设。

知道地铁零延误背后的秘密吗?有这么一家公司一直在背后默默付出

来源:数据猿 记者:小北

01 明略数据:从技术到行业,探索企业级知识经济新模式

黄代恒清楚地记得,自己是第63位进入明略数据的员工。

而加入明略,源自偶然,“一次来参加明略的技术交流会,被那种浓厚的氛围所感染。”

对于这场三年前的技术交流会,黄代恒至今依然印象深刻。彼时明略数据刚成立不到一年,还是一个只有60多人的小公司,他受邀为明略数据的技术人员讲课,过程中大家对他的方案热烈地讨论、质疑、挑剔。“那种氛围,往小了说是对技术的极客追求,往大了说是一种希望用技术服务社会的家国情怀。”

“极客追求”是明略数据一以贯之的理念。成立之前,明略数据就已经有了一定的技术积累。明略数据脱胎于秒针公司,早在2006年,秒针就开始用大数据技术从事互联网广告监测。2014年,秒针公司敏锐地察觉到大数据广阔的商业前景,便将一部分做数据挖掘和分析的人抽离出来,组建了明略数据。

成立之后,基于领先的多源异构数据治理和关联挖掘技术,明略数据逐渐进入到公安、金融、工业等业务场景,为其进行了数据治理,积累了几百条业务规则。其中包括为泰康人寿实施的基于知识图谱数据库的寿险营销分析平台、为某公安部门实施的基于知识图谱的关联关系研判实战平台、为中国中车实施的关键设备状态故障监测与自动分析等。

搭建了大数据底层平台,客户的数据得到储存与治理,明略却渐渐发现:如果没有进一步的行业应用,数据并不能转化为价值。

“互联网行业里开源的Hadoop越来越牛,单纯做底层引擎已经价值不大,要想真正实现大数据技术的价值落地,就必须实现与行业的深度耦合,底层引擎加行业理解,才有可能把数据价值发挥出来”。

确定了技术耦合行业的新方向,接下来就是如何耦合了。一种打法是做每个行业的个性化解决方案。“但是这个岂不是又和传统企业级服务厂商一样了吗? 我们想做的是一个产品公司,有效率地为客户提供服务是我们的宗旨。”

彼时明略数据经过三年的深耕,在知识图谱方面已经有了一定的积累,而时下正是知识焦虑的时代,To C的知识经济早已发展的热火朝天,那么TO B呢?企业级的市场是否也有需求?能否就此探索出一条行之有效的商业模式?

思路清晰了,明略数据很快动身。2017年8月,以企业级知识图谱数据库“蜂巢”和企业级人工智能交互接口“小明”为核心的行业人工智能大脑“明智系统”应运而生。至此,一个以“垂直行业化+人机交互重大变革”为突破口,把知识经济在企业级市场落地的大数据商业化模式初步成型。

“从做国产大数据技术平台,到后来开始思考数据的应用,最后找到了人工智能的方向,再通过人工智能走向知识经济,这就是我们发展的路径。”黄代恒总结到。

02 轨道交通:列车零延误背后的秘密

用技术服务社会,也是明略数据一直以来坚持的理念。这也是明略深入轨道交通领域的一个引子。

黄代恒切身体会到轨道交通的重要性。“记得之前有一次,我中午12点从中关村打车去CBD开会,结果走到三元桥堵的不行,如果继续在路面交通上走的话不知道什么时候才能赶到,我让司机把我放到最近的一个地铁站,最后大概迟到了15分钟。从那时起我就想,轨道交通这么重要,如果发生故障延误了怎么办?是不是可以做些什么来保证民众的安全、准时出行。”

其实,轨道交通不仅仅是民众出行的重要方式,于一座城市而言,它更是一条影响着城市布局与经济发展的“生命线”,它承载着集居住、人文、交通、商业于一体的智慧城市生活方式,它的智能化关乎智慧城市的建设。

“基于轨道交通的重要性及明略技术的优势,我们于2015年触及轨交领域。”而轨交领域的数据情况,也给予明略人惊喜:“与一些机械制造业、化工行业相比,轨交领域的设备完善,运行数据汇聚情况特别好,符合大数据应用的落地场景。”

的确,目前,中国是世界上城市轨道交通运营线路最多、发展速度最快的国家。据《中国城市轨道交通市场发展报告》统计,截至2017年6月底,全国已有31个城市开通了轨道交通线路,运营线路133条,合计运营里程达 4400公里。同时全国还有58个城市获批建设轨道交通,里程约 7305.3 公里。如此密集的运营线路,每天大量的运营数据汇聚于列车所携带着的成千上万的传感器上,黄代恒略带激动地告诉记者:“大数据最基础的就在于数据,有了大量的数据回传,我们就能做很多事情。”

但进入轨交后明略人发现,情况并非想象的那么理想。轨交系统确实有大量的数据回传,但是由于没有一个专门的数据管控平台,这些数据都被人为地分割在不同的业务部门之中,没有形成关联。因此,明略数据进入轨交的第一步,就是发挥大数据基础平台的优势,将这些数据汇集起来。

当原本分散的数据得到汇聚之后,接下来便是对数据的分析与挖掘。对此,明略数据提供了一套以Sensor为名的物联网中间件,包括数据接入、主数据管理、监控引擎等几大部分。通过数据网关和流式处理工具支持千万级测量点海量数据的实时接入和协议解析;支持配置多厂商设备层级关系、故障影响范围、总线协议和基础信息;支持复杂规则的定义并融合到分布式流式处理引擎,在几百毫秒之内实现上千种复杂业务规则的实时判定。

“当对数据完成分析与挖掘之后,就到了应用层,也是最重要的,主要是设备状态自动监测与故障分析、智能维保。”黄代恒用一个很形象的比喻解释明略如何利用大数据实现轨道交通的智能维保:“就好像医生为病人做诊断,在病人还没有感冒的时候,就可以通过观察体温、体表来提前预测,从而做出预防措施。”智能维保也是一样,在设备即将损坏之前,通过监测其运行数据发现潜在的故障,从而提前进行维护,防患于未然。

三个层面的解决方案,构建起轨交领域从数据层到应用层系统完备的“大数据驱动的智能化解决方案”。也切实降低了轨交运营商的运维成本,保证了列车的安全、准时运行,提高了企业的运营效率,真正做到了助力轨交智能运维。

但是大数据可以做的还有很多,接下来明略将在业务层面继续探索大数据的落地应用。“我们想促进运营企业和设备制造商的进一步的融合。”黄代恒告诉记者,“运营企业作为设备的使用者,掌握着设备运行的大量数据,但对于机械原理却不甚了解,而制造商了解设备,却没有运行数据。明略作为一个服务于两端的大数据技术提供者,可以通过构建开放型的大数据平台,把两者结合起来,打破制造商和运营企业之间的封闭性,让运营企业懂设备,制造企业懂运营。”

03工业智能化道阻且长

轨交行业是明略数据切入工业行业的一个入口,但对于数据驱动工业升级,黄代恒认为,要走的路还很长。

明略数据有三个赛道:公安、金融、工业,相对于另外两个赛道,工业有着自己的特点。黄代恒告诉记者:“公安、金融领域对数据的使用已经形成根深蒂固的习惯,本身就有着很深的数据积累、强烈的数据意识。但是工业不一样,工业首先要解决的是信息化,然后才是数据化和智能化。”

一直以来,中国凭借着人口红利带来的低成本优势占据着世界制造业大国的地位。然而,低端产能过剩、缺乏核心技术一直是中国制造业面临的困境。大部分中国制造企业主要通过引进来自美国、德国等制造强国的装备,加工好产品销售给消费者,由于缺乏核心技术,中国在短时间内无法形成成熟的高端装备产业。虽然目前一些制造大省都在大张旗鼓地进行制造自动化,但就目前来看,中国并没有能力提供高端的自动化设备。

自动化、信息化进程缓慢,那么智能化又待何时?正如黄代恒所言:“现在的工业市场,坦率地讲百分之七八十的投资还是对自动化、信息化的投资,真正的达到需要通过数据来驱动工业升级的企业还很少,只有一些先进的企业才具备这样的条件和意识。所以工业智能化,道阻且长。”

但是明略数据并非对工业智能化丧失了信心,除了轨交领域,明略还将继续深入到更多的工业细分领域,探索大数据和人工智能的价值落地。“在工业4.0这样一个时代大背景下,明略愿意与行业一起成长,将整个盘子的信息化提升,为‘中国制造2025’蓄力。”(文/小北)


来源:数据猿

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