工业是国民经济的主战场，是经济命脉。因此，智慧工业也被认为是第四次工业革命的关键。
但提到中国智慧工业，不禁让人脑海中浮现出一首《长歌行》。
一方面，智慧工业的实现周期很长，AI算力、算法等新技术进入工业领域所涉及的行业广泛、领域多样、业务场景复杂，很难毕其功于一役，只能徐徐图之。
另一方面，智慧工业也如同《长歌行》中所描绘的那样，在智能时代的晨曦，朝气蓬勃，欣欣向荣。新型工业化要求实现智能化、网络化、绿色低碳的高质量工业发展，让AI、算力、网络等产业与工业结合，正处在爆发式增长的黄金阶段，是绝佳的历史机会。
正因为智慧工业的前途远大而光明，才更需国内厂商一步一个脚印，走得认真而踏实。
前不久的2023中国算力大会上，中科曙光就成为“算力+工业”融合发展的一个先行者。会上中科曙光不仅携众多先进算力硬件与方案亮相，还与多家科研院校、产业伙伴联合成立了“智慧矿山产业联盟”，启动了《智算工业园区白皮书》编写以及“新一代分布式绿能智算融合部署课题”研究等工作。
中科曙光副总裁、曙光网络总裁刘立提到，“算力和工业”是曙光的两个战略方向。30年以来，曙光一直致力于发展算力相关的产品研发和技术，工业则是新的战略方向，曙光的工业数字底座可以有效支撑工业企业的数字化发展。
在中国算力大会上，我们看到，曙光正让数智技术在工业领域走深向实。
智慧工业，一条长路
做好智慧工业，首先需要弄清楚一个谜题：为什么工业领域引入数智技术很早，但又被看做是最后一个彻底完成智能化升级的产业？究竟是什么限制了国内智慧工业的发展速度？
宏观上看，“十四五”阶段，建设制造业强国，推动工业智能化转型，已经成为明确的国家战略。同时，工业企业在劳动力成本、国际化竞争、降本增效压力等驱动下，也纷纷开始寻找数智化技术作为推动力。可以说，数智技术与工业的结合是从国家、行业到企业主个体的共同愿望。
然而具体到微观上，一个个工业企业面对数智化转型，存在几个现实的顾虑：
一是不敢转。真实场景中的工业体系极度复杂，智能化、数字化技术融入工业场景，需要大量设备、网络、算力作为基础条件，而工厂不能轻易改装生产线、暂停业务来做实验，只敢上马局部的、验证成熟的、准确率高的技术与解决方案，比如AI质检。
二是不愿转。面对外部环境的不确定性，工业企业都有降本增效的压力，为了业务创新上马大量数智化项目，会带来算力资源、网络升级、数字人才、运维人员等成本，成本过高会增加企业的经营风险，因此很多工业企业不愿意太早、太快转型。
三是不能转。智慧工业两个领域的知识壁垒都很高，工业场景的know-how很难转化成深度学习机器能理解的语言，融合难度很大。比如说，工业领域所需要的算力，不追求一味的大，而是希望将多元算力和各种处理器整合起来解决业务问题，这就涉及到多种计算架构，不同架构的兼容性、性能等如何保障，需要懂计算的人和懂工业的人深度合作。许多传统工业企业难以吸引稀缺的数字化人才，无法推动数智化转型升级。
数智技术深入现实中的工业场景，还有不短的路程要走。而曙光，已经为IT与OT“世界”的融合，做好了准备。
让每一步都扎实、算数
近来，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，一直是全社会关注重点。
新型工业化，不能让数智技术和工业领域的距离太远，必须将传统工业与新一代信息技术紧密结合，以数字化、网络化、智能化为方向，走高效率、高品质、低碳化的工业化道路。
加速数智技术与工业领域的融合，才有望缩短智慧工业的周期，让第四次工业革命尽早到来。
对此，刘立在2023中国算力大会上表示，让算力更好地赋能工业领域，推动IT与OT的深度融合，是当前发展新型工业化面临重要挑战，而曙光则依托多年的算力设施研发积累，为智慧工业发展赋能。
具体来说，曙光一步一个脚印，将数智技术深深融入工业场景中，带来真实的价值和改变。
第一步，技术有力。
工业企业面对数智化的“畏难心理”，只能通过好用、易用、务实的技术去打破。此次大会上，曙光就带来了浸没相变液冷计算机，多形态的工控硬件、智能中间件，异构计算方案……一系列丰富的算力设施与方案，为企业提供深度变革的选择空间，吸引了许多观众驻足。
第二步，平台统一。
工业领域的信息化、数字化较早，整个过程中沉淀了各种各样的标准、产品、软件、操作系统等，不同部门之间存在数字烟囱，“七国八治”的局面使得IoT、AI等技术很难完整洞察，无法充分发挥价值。
智慧工业的建设，需要尽可能统一标准、一站式集成，减少数据割裂和闭门重复造轮子，加速数实融合。曙光作为行业领头羊，也担当起了建立标准和平台的责任。
今年六月，曙光发布了工业数智底座“曙睿 SugonRI”，将IT和OT技术、知识高度融合，把数智技术变成工业企业的业务和场景里具象的产品，是国内极少数可做到贯穿全生产周期的工业数字化平台，为工业控制领域提供安全可靠的一站式全面服务。
第三步，场景深入。
数智技术要为工业企业所接受，必须提供满足企业发展阶段的真正需求的产品和技术，这就需要深入理解工业场景、生产流程、行业规则才能找到问题，将数智技术的分析、识别、理解、决策等能力，在生产线上发挥出价值。
曙光决定以场景为牵引，找到需要数字化、智能化改造的潜力场景，集成产品和服务，来切实满足工业企业需求。比如矿山行业，就是一个非常难“懂”的行业，生产环境复杂、作业场景多样、装备资产厚重、知识经验丰富，不同企业、矿区之间的数字化建设差异巨大，导致行业数智化水平参差不齐，延缓产业升级的整体进程。
因此，曙光决定以“资源开采”这一智慧矿山的重点场景入手，借助曙睿工业数智底座，从核心部件、实时操作系统、软件中间件到网络通信、数据安全等，完整覆盖矿山开采系统场景，为每一个环节提供支撑，不仅解决了矿山开采这一关键痛点，并且借助全流程、全周期的数字驱动，加速智慧矿山的数字化建设。
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