在累积20多个成功案例后，阿里云宣布将ET工业大脑平台对外开放。
8月1日，阿里云机器智能首席科学家闵万里告诉记者：“工业大脑的目标是把人工智能与大数据技术嫁接到生产线，帮助生产企业实现生产流、数据流与控制流的协同，提升产线效率，以自主可控的路径实现自主可控的智能制造。”
据悉，ET工业大脑开放平台将开放三大行业知识图谱、19个业务模型、7个行业数据模型以及20多个行业算法模型，同时，生态伙伴可以在该平台上进行编程，将行业知识、大数据能力、AI算法便捷地融合到一起，为工厂量身定制智能应用。
以石化行业为例，今年3月，阿里云与恒逸石化开始进行工业数字化合作，使得石化生产煤炭消耗量下降3%。
对于企业来说，在ET工业大脑开放平台上，只需两步就可以打造智能工厂，即先通过数据工厂实现快捷上云，再基于AI创作间训练出工厂的专属智能。
阿里云ET工业大脑产品总监陈鹏宇告诉第一财经记者，ET工业大脑可以快速训练出企业专属的工业智能，即利用来自数据工厂的数据，根据业务经验，得出企业专属的工业智能应用。
“目前，ET工业大脑团队拥有不足25个人。”闵万里告诉记者，ET工业大脑平台的目标是三年要连接100万个产线和设备。
看重工业互联网领域的不止阿里云。
作为阿里云的竞争对手，腾讯云很早就布局工业互联网领域。基于腾讯多年在云计算、大数据和人工智能领域的技术积累和优势，此前，腾讯云已与三一重工(600031.SH)、富士康等多家工业制造领域企业达成合作，为企业提供从生产制造到客户关系管理的一整套数字化应用，进而提升企业运营效率。
相比传统制造企业，阿里、腾讯等互联网企业对工业制造业的部署，其背后的主线是发挥在互联网、云计算方面的优势。区分于消费云，工业云数据的处理量和复杂性是消费云的数倍，准确性方面的要求也更高。
但无论是阿里还是腾讯，本身擅长的是互联网技术，但云平台的搭建还需要专业、全面的工业知识做支撑，能够深刻理解工业制造业的痛点和逻辑，这些并不是阿里和腾讯所擅长的。
记者了解到，工业数字化转型有三层——产线数据的采集、基于数据的全局决策、分析结果与控制指令的实时下达，ET工业大脑只做其中的三分之一，即基于数据的全局决策，其他环节都与生态伙伴合作。
阿里云称，未来3年，阿里云将面向工业领域招募上千家生态合作伙伴，以实现智能制造成功案例的规模化复制，加速推动制造业的数字化转型。
