聊一聊，工业4.0的构成要素有哪些？

工业4.0的发展离不开社会生产力的变革，生产力的变革在第四次工业革命到来之际，主要体现在信息技术于生产领域的应用，包括人工智能、大数据、互联网、云计算等。

这些新技术是工业4.0推动产业升级的核心力量，它的构成也由这些关键要素组成。

人工智能

人工智能（ArtificialIntelligence），又称为AI，它是通过大量的学习，使计算机能够模仿人类的思维过程和行为方式代替人类进行更加机械或更加复杂的操作。

人工智能起源于20世纪50年代末，到今天已经有了长足的发展，IBM公司训练的AI击败了国际象棋冠军表明人工智能技术已经不再是想象。

可以这样说，汽车、飞机、收音机等等是我们身体器官的延伸，而人工智能的诞生是人类思维方式的延伸。

现在人工智能的发展已经达到了比较高的水准，推动了指纹识别、人脸识别、移动预测、自动驾驶等新技术的出现。

人工智能不仅研究计算机相关知识，还包括数学、心理学、哲学等学科的交叉应用。

现阶段人工智能的实现方式，主要还是依赖大量的数据进行训练形象的说是数据“喂”出来的结果，它并不能实现自我更新，不具有自我意识，还处在相对弱的人工智能阶段，未来的强人工智能阶段，不再需要消耗大量的人力来帮助其学习。

人工智能的应用前景十分广泛，目前已经成为各行各业不可忽视的技术手段，AI已经发展到可以像人一样思考问题，并且不会出错，得益于目前人类计算能力迈上新的台阶，用户端计算设备的普及，人们在日常生活中无时无刻都在产生大量的数据。

这些数据通过机器学习、深度学习模型进行训练，最终可以做到在没有人为干预的情况下，做出合理正确的决策，运用在工业生产中即机器人取代人类进行低技术水平的枯燥重复性的工作，解放了劳动力。

在更加专业的领域中，人工智能依靠更复杂的算法，可以实现精准预测，例如，在故障诊断方面，人工智能可以根据企业生产线上的数据流在极短时间之内，对于简单的故障可以识别并且处理，复杂的故障同步到技术人员的终端设备。

减少了维修人员的工作量，提高生产效率。

而工业4.0的目标，就是将生产活动高度集约化、自动化，降低人力成本，应满足顾客个性化的需求，要实现这一目标不可避免的需要用到自动化设备、机器人等等，背后都需要人工智能理论的强大支撑，只有人工智能发展达到一定水平才能实现工业化4.0的目标。

所以，人工智能是工业4.0的主要构成要素之一。

互联网

随着社会生产方式的进步，互联网在生产中所起到的作用越来越重要，极大的提高了信息交换的准确性和即时性。

目前互联网高速发展带动了移动互联网的出现，不再局限于传统的形式，理念更加“去平台化”、设备更加多元化、更加能够适应不同的场景，满足不断变化的互联网需求。

同时，互联网时代人们的消费理念也更加的个性化、人性化，定制产品的需求越来越大，传统的标准化的生产流程受到了挑战。

一方面，工业4.0的出现解决的是标准化生产流程满足消费者个性化定制需求的问题。

现如今通过移动互联网我们可以轻松地在手机上下单购物、消费支付，甚至实时的预览产品的最终形态，这一切都需要依托于互联网的智能工厂的支持。

另一方面，工业4.0加快了传统商业模式的变革，生产从需求角度出发，按需生产、去库存理念深入人心，消费者和生产企业之间的互联互通，提高了生产效率，减少了资源浪费。

近年来，随着互联网基础设施的完善，各行各业都认识到互联网的融合能力十分广泛，出现了“互联网+”概念，“互联网+”是将互联网与传统行业进行结合，用万物互联思想打破信息技术与物理设施设备之间的隔阂，用互联网思维赋能传统企业，它以产业升级为目标，通过对各种生产要素的重新整合，优化业务体系，改变经营理念，发挥互联网的优势，实现企业经济利润的增长。

“互联网+”只是互联网应用的一部分，在我国工业制造业全面推进工业4.0进程的大背景下，互联网的用武之地才刚刚显露，支撑工业4.0的智能制造、智慧工厂、智慧物流等一系列应用离不开互联网所提供的信息共享、信息互联便利，所以，互联网是工业4.0的重要构成要素之一。

大数据

大数据并非传统意义上海量的数据，而是指需要更加高效的数据挖掘技术才能从中提取到关键信息来帮助我们进行决策的一种信息资产。

它的基本特征有：容量大、种类繁多、获取速度快、可变性大、真实性强、复杂性、数据价值高。

现在，人与人之间的交流越来越频繁，科技高速发展，互联网更新迭代越来越快，大数据就是这样的产物。

如果可以做到合理的利用大数据，它可以以极低的成本创造极大的价值，大数据就像一座未经开采的矿山，它的价值含量往往比数量更加重要。

企业通过大数据可以对其用户的特征进行更加准确的提取，推送相应的产品和服务进行营销活动。

大数据的应用难点主要体现在技术层面的不足，面对海量的数据，缺乏高效、合理的数据挖掘手段，不能将大数据转化为可以为决策提供依据的结论。

工业4.0要想发展离不开大数据的支撑，企业要想更迅速地做出决策，更快地实现智能工厂、智能物流的转变，必须深度挖掘大数据背后隐藏的信息，进行提炼，筛选出有利于企业发展的关键信息。

随着时间的推移，企业将信息技术应用到生产生活中的深度和广度，形成了生产过程中的大数据，对这些数据的分析和处理既能够帮助企业找到自身的不足，提高综合竞争能力，又能使企业更加明确自身的定位，为长期规划提供依据。

工业4.0的发展过程中，对于大数据的依赖是无容置疑的，大数据是工业4.0的重要构成要素之一。

云计算

云计算和大数据是不可分割的关系，大数据之所以能够随时的从互联网上获取数据，其背后的支撑靠的是强大的云计算能力，对大数据采取数据挖掘也需要云计算的处理。

云计算是基于互联网的计算方式，由多台服务器和其他设备协同合作，完成某一项计算任务，是一种分布式计算方式。

云计算还可以实现网络存储、热备份冗杂、负载均衡等其他计算机调度任务。

它的可拓展性十分强悍，一个服务器往往可以外挂许多存储设施，按照需要进行部署，极大的节约了生产成本，它既可以为用户提供了基础设施即服务，用户可以很轻松的部署完成服务器环境，不再需要购买昂贵的庞大的主机设备；又可以提供平台即服务，为开发者搭建软件测试平台、后台管理等；还可以提供软件即服务，一般由用户付费购买某款软件或使用软件的付费功能。

目前云计算的前景十分广阔，几乎我们每天访问的网页、聊天软件的背后，都是云计算的功劳。

此外，越来越多的发达国家看重计算能力的升级，一定程度上讲，一个国家的计算能力使其综合实力的体现，云计算的快速发展，催生了人们对计算能力的追求，计算能力的突破又会反作用于云计算的发展。

云计算和大数据并非是两个独立存在的概念，二者在侧重点上各有不同，大数据注重数据收集和数据处理，而云计算侧重于计算资源的虚拟化，一个终端的计算能力始终是有限的，而需要处理的计算任务永远是无限的。

云计算的一个重要任务是计算资源的分配，通常情况下需要大数据和云计算共同作用，云计算是大数据的基础，离开云计算，海量的数据处理和分析任务无法完成。

大数据是云计算的应用领域，如果没有大数据，再多的计算资源也只是浪费，缺少用武之地。

它们二者结合起来为工业4.0的发展提供必要的数据服务，实现企业生产智能工厂、智能制造的变革，所以说，云计算也是工业4.0的重要构成要素之一。