2017年10月18日，由工業(yè)和信息化部指導(dǎo)，中國(guó)信息通信研究院主辦的首屆（2017）中國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競(jìng)賽決賽答辯會(huì)議在中國(guó)信息通信研究院隆重舉行。會(huì)議由中國(guó)信息通信研究院總工程師余曉暉主持，工信部信軟司副司長(zhǎng)安筱鵬出席會(huì)議并致辭。

首屆（2017）中國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競(jìng)賽自7月份正式啟動(dòng)以來(lái)，吸引了來(lái)自海內(nèi)外近百個(gè)學(xué)校、公司、科研院校的1000多支參賽團(tuán)隊(duì)。競(jìng)賽決賽評(píng)審專家組由來(lái)自于清華大學(xué)軟件學(xué)院院長(zhǎng)王建民、美國(guó)辛辛那提大學(xué)教授、美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)IMS中心創(chuàng)始主任李杰教授，以及來(lái)自企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)的14位專家學(xué)者組成。進(jìn)入決賽的12組選手中，有3支團(tuán)隊(duì)代表高校，9支團(tuán)隊(duì)代表企業(yè)，體現(xiàn)出工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域深度的產(chǎn)學(xué)融合。

安筱鵬指出，工業(yè)大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、軟件定義、平臺(tái)支撐推動(dòng)制造業(yè)生產(chǎn)方式的變革和生產(chǎn)方式的遷移，推動(dòng)工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展要圍繞優(yōu)化資源配置這一目標(biāo)，解決發(fā)生了什么、為什么發(fā)生、下一步發(fā)生什么、如何改進(jìn)優(yōu)化四個(gè)問(wèn)題，突破隱性數(shù)據(jù)顯性化和隱性知識(shí)顯性化兩大關(guān)鍵，強(qiáng)化自動(dòng)控制與感知、工業(yè)軟件、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)云和智能服務(wù)平臺(tái)四大基礎(chǔ)。最后，安筱鵬希望借助此次創(chuàng)新競(jìng)賽匯集科研界、產(chǎn)業(yè)界同仁，營(yíng)造產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境、提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力、培養(yǎng)一批人才，最終支撐制造強(qiáng)國(guó)建設(shè)。

李杰教授認(rèn)為，這次比賽可以說(shuō)是一次創(chuàng)歷史的事件，是中國(guó)舉辦的首屆工業(yè)大數(shù)據(jù)競(jìng)賽，對(duì)中國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展有著重要的意義。

王建民院長(zhǎng)對(duì)此次競(jìng)賽予以了充分的肯定，并對(duì)下一屆大賽寄予了更高的期望。他表示這次大賽的數(shù)據(jù)量相對(duì)“小”，希望下一屆的數(shù)據(jù)更“大”；同時(shí)也鼓勵(lì)團(tuán)隊(duì)的組建要更加跨界，才能互相取長(zhǎng)補(bǔ)短。

美國(guó)自然科學(xué)基金智能維護(hù)系統(tǒng)中心(IMS)作為戰(zhàn)略合作單位，天澤智云科技有限公司作為協(xié)辦單位，對(duì)大數(shù)據(jù)競(jìng)賽提供了從策劃、選題、驗(yàn)證、答疑和評(píng)審的全程支持。天澤智云首席數(shù)據(jù)科學(xué)家晉文靜博士作為決賽評(píng)審出席本次會(huì)議。

為了持續(xù)推動(dòng)工業(yè)大數(shù)據(jù)競(jìng)賽在中國(guó)的發(fā)展，并使更多對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域感興趣的同仁受益其中，晉文靜博士對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)競(jìng)賽的意義和舉辦過(guò)程進(jìn)行了解讀。

Q:舉辦工業(yè)大數(shù)據(jù)競(jìng)賽在中國(guó)是頭一次，在國(guó)外類似活動(dòng)的發(fā)展情況是怎么樣的？

本次大賽是中國(guó)通信院第一次以本土公司的真實(shí)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)作為比賽基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，從實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，研究工業(yè)場(chǎng)景的典型問(wèn)題。競(jìng)賽邀請(qǐng)了多位業(yè)界、學(xué)界的專家學(xué)者，結(jié)合各參賽選手的答辯匯報(bào)，對(duì)風(fēng)電行業(yè)切實(shí)關(guān)注的問(wèn)題提出了很多有價(jià)值的建議和看法，是一次非常好的“產(chǎn)學(xué)研”合作活動(dòng)。

在美國(guó)，早在2008年就開始舉辦數(shù)據(jù)分析競(jìng)賽的活動(dòng)，雖然那個(gè)時(shí)候大數(shù)據(jù)的概念還沒(méi)有出現(xiàn)，但是工業(yè)界中利用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模的需求大量存在。美國(guó)首屆大數(shù)據(jù)競(jìng)賽由國(guó)際PHM學(xué)會(huì)和NASA共同舉辦，題目是航空發(fā)動(dòng)機(jī)的剩余壽命預(yù)測(cè)，總共提供了近500個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)的全生命周期仿真數(shù)據(jù)。這項(xiàng)賽事隨后成為了傳統(tǒng)，主要由國(guó)際PHM學(xué)會(huì)和國(guó)際電氣工程師學(xué)會(huì)（IEEE）主辦，至今已經(jīng)有10屆了。IMS中心從第一屆競(jìng)賽開始就是競(jìng)賽的?？?，總共獲得過(guò)5屆冠軍。

Q:為什么將選題定在風(fēng)電領(lǐng)域？

工業(yè)大數(shù)據(jù)競(jìng)賽強(qiáng)調(diào)的是工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景下的大數(shù)據(jù)。收集數(shù)據(jù)并不是目的，結(jié)合工業(yè)應(yīng)用的機(jī)理，應(yīng)用智能分析的算法解決工業(yè)應(yīng)用中是問(wèn)題才是目的。選擇風(fēng)電作為這次大數(shù)據(jù)競(jìng)賽題目，一是風(fēng)電行業(yè)自身在工業(yè)領(lǐng)域的重要性，二是風(fēng)電行業(yè)數(shù)據(jù)的可用性和完整性。在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，風(fēng)電是起步比較早也比較成熟的領(lǐng)域，但是各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展都很快，我們期待明年會(huì)有更多的領(lǐng)域和企業(yè)為大數(shù)據(jù)競(jìng)賽貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)。

Q:為了確保公平，大賽對(duì)規(guī)則進(jìn)行了哪些調(diào)整和優(yōu)化？如何確保數(shù)據(jù)評(píng)估的準(zhǔn)確性？

本次競(jìng)賽使用的數(shù)據(jù)是金風(fēng)科技和北京工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心提供的的風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)，天澤智云的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)據(jù)和題目進(jìn)行了驗(yàn)證。在三方的共同努力下，對(duì)大賽題目經(jīng)過(guò)多輪的討論才完成中國(guó)首屆工業(yè)大數(shù)據(jù)競(jìng)賽的面世。數(shù)據(jù)和題目的準(zhǔn)備歷時(shí)3個(gè)月進(jìn)行反復(fù)的修改和驗(yàn)證，主要的工作包括：

a.從對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估，例如數(shù)據(jù)在脫敏處理中數(shù)據(jù)的信息丟失。

b.如何更好地強(qiáng)調(diào)本次大賽的工業(yè)屬性，才能夠吸引更多的選手結(jié)合人工智能算法和機(jī)理模型，這樣勝出的隊(duì)伍才可能對(duì)工業(yè)界有更多的貢獻(xiàn)。

c.數(shù)據(jù)的競(jìng)技性。對(duì)提供的數(shù)據(jù)有更高的要求。本大賽的目的也是能夠從業(yè)界和學(xué)界看到大家對(duì)于工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的先進(jìn)分析方法，并能夠應(yīng)用到實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中，對(duì)于題目的難度，我們對(duì)于如何提升題目的競(jìng)技性做了許多的設(shè)計(jì)，例如建議將故障的預(yù)測(cè)時(shí)間提前，一方面增加比賽的難度，另一方面也爭(zhēng)取建立能夠更早預(yù)測(cè)到早期故障的模型。

d.建立合理公平的評(píng)分規(guī)則，尤其突出早期故障探測(cè)算法的優(yōu)越性。

Q:本次競(jìng)賽對(duì)中國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展會(huì)起到哪些推動(dòng)作用？

我們關(guān)注到競(jìng)賽選手們應(yīng)用了很多先進(jìn)的人工智能的先進(jìn)算法，包括深度學(xué)習(xí)算法，XGBoost，遷移學(xué)習(xí)算法，并且取得了一定的成效，這也是評(píng)估先進(jìn)AI算法在工業(yè)大數(shù)據(jù)的一個(gè)很好的應(yīng)用案例；考慮到工業(yè)屬性，大數(shù)據(jù)競(jìng)賽鼓勵(lì)選手應(yīng)用行業(yè)洞見(jiàn)，結(jié)合機(jī)理建模和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法提取有效的具有物理意義的特征；能夠真正理解工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，考慮應(yīng)用的實(shí)用性和現(xiàn)實(shí)條件的限制，例如運(yùn)算速度，模型的泛化能力，等等，從而尋找最適合工業(yè)大數(shù)據(jù)的算法。

本次競(jìng)賽強(qiáng)調(diào)了工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用重在預(yù)測(cè)，體現(xiàn)了算法應(yīng)用在工業(yè)場(chǎng)景當(dāng)中的可行性，吸引了更多的產(chǎn)、學(xué)界專家參與研究討論，對(duì)工業(yè)尤其是風(fēng)電行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈當(dāng)中的風(fēng)機(jī)OEM、運(yùn)營(yíng)服務(wù)商、業(yè)主等企業(yè)在有效運(yùn)用大數(shù)據(jù)和算法模型提升效率和優(yōu)化資產(chǎn)等方面有很好的啟發(fā)性和積極的推動(dòng)力。

Q:本次競(jìng)賽結(jié)束后，我們還可以有哪些期待？

為了讓此次競(jìng)賽中產(chǎn)生的知識(shí)被傳承和傳播，我們將繼續(xù)協(xié)助信通院編寫工業(yè)大數(shù)據(jù)競(jìng)賽智能分析白皮書，運(yùn)用工業(yè)智能算法和基于機(jī)理模型的分析法，為大家介紹工業(yè)大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)解法流程和競(jìng)賽中優(yōu)勝選手的分析方法，歡迎大家關(guān)注。

晉文靜 博士

天澤智云首席數(shù)據(jù)科學(xué)家

美國(guó)辛辛那提大學(xué)智能維護(hù)系統(tǒng)中心機(jī)械工程博士；2015年全美國(guó)制造工業(yè)未來(lái)最有影響力的30位杰出青年領(lǐng)導(dǎo)人（唯一一位華人入選），在工業(yè)智能制造領(lǐng)域參與全球最前沿性技術(shù)研究與實(shí)踐，是美國(guó)工業(yè)智能以及工業(yè)4.0領(lǐng)域年輕科學(xué)家。

晉文靜博士的研究包括當(dāng)前工業(yè)智能制造領(lǐng)域最具應(yīng)用場(chǎng)景與發(fā)展的諸多方向，包括了工業(yè)智能深度學(xué)習(xí)、基于加速預(yù)測(cè)與健康管理、旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷與壽命預(yù)估、智能傳感器的性能衰退預(yù)測(cè)等等。晉文靜博士同樣有著豐富的工業(yè)實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，參與了精密機(jī)械零組件、線性傳動(dòng)系統(tǒng)、高鐵、工業(yè)電機(jī)等工業(yè)領(lǐng)域的系統(tǒng)健康管理與壽命預(yù)測(cè)項(xiàng)目，并對(duì)于機(jī)電系統(tǒng)的智能監(jiān)控安裝與測(cè)試擁有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

晉文靜博士參與的合作項(xiàng)目與合作方包括美國(guó)GE，Woodward，TechSolve，歐洲Alstom，高聖，美國(guó)施樂(lè)帕克研究中心（Parc）、意大利Alstom，臺(tái)灣上銀等等。