工業互聯網近幾年的爆發加速了傳統工業的轉型。技術供應商通過部署傳感器，將讀取的設備數據經過分析處理后上傳至SaaS和云端形成大數據，為企業運營提供運營能力和優化決策支持。隨著物聯網、云計算、人工智能技術的發展，工業互聯網幫助企業從實現最基礎的設備資產管理向業務運營優化，甚至是產業生態創新的方向的演進。

　　盡管工業互聯網有萬億元的市場規模，但是當企業在進入到垂直行業中依然面臨接口/協議不統一、不標準，部署周期過長導致客戶投資成本過高，系統軟件不能與實際業務匹配等問題。這涉及到了從軟硬件研發到項目實施一整個流程的操作，既要求團隊具備良好的技術水平，又要有一定的行業知識積累。

　　上海極熵數據科技有限公司(以下簡稱“極熵”)是一家從電、氣、熱三大細分領域切入工業互聯網的解決方案供應商。公司成立于2014年，產品的核心優勢在于：通過自研的軟硬件技術降低產品成本，又利用團隊多年的行業積累實現快速的產品部署和專業價值提升，幫助行業用戶降低項目成本，提高能源和動力供給的質量和效率。

　　首先從行業切入點來看，能源與動力是工業的基礎要素，在這兩個方向有提升需求的客戶群體龐大。但是，國內目前很多企業在能耗優化的標準、技術上并不統一，很難做通用型的產品，因此，極熵CEO孫東來認為，企業要實現降本增效，就要讓解決方案下沉到具體的細節，并統一交互標準。就像一群人在聊減肥的時候，只有統一好“卡路里”這個通用單位，才能準確評估出能量的攝入與消耗。

　　極熵選擇了能源動力大場景下行業需求最廣泛的場景——電、氣、熱，同時這三個方向都是相對封閉的場景，雖然業務方向內依然存在需要深耕的復雜工藝和流程，但客戶對三者的產品使用路徑類似。此外，電、氣、熱三個領域的行業標準化程度較高，不像自動化行業有很多非標性設計，因此設備接入相對容易。

　　從核心技術來看，極熵的優勢主要體現在系統穩定、數據完備、算法高效三方面。公司擁有全部知識產權的支持邊緣計算的硬件產品和云端架構，在ST工業規低功耗處理器的輔助下，保證數據穩定可靠。此外，基于分布式系統架構，軟件可以支撐百萬級別設備連接，以及 ZB 級別數據處理和應用，通過后端的機器學習和人工智能訓練、分析歷史及實時數據加上多年對行業機理模型的不斷深入，形成了行業深度解決方案知識庫。

　　從項目實施來看，大多數企業還需要數月甚至若干年完成項目，但是極熵能夠通過標準化安裝實施將部署時間降低 70%，做到幾天內完成全套解決方案的部署，同時數據采集的準確性從行業平均的 70% 提高到 99.99%。做到這些，極熵主要有兩大優勢：

　　首先，極熵核心團隊在智能制造領域有豐富積累，尤其在能源、動力行業有成熟的業務經驗，能夠實現技術與產業的快速結合。CEO孫東來博士是工業領域人工智能專家，極熵從創立的2014年就開始將數據挖掘技術成功應用于實體工業設備，并進行大規模數據分析，取得了大量的研究成果。

　　其次，成本優勢。數據采集裝置設計比較輕小，便于部署，并且設備信息全部以二維碼形式儲存在云端，數據中臺保證底層設備與云端數據的實時同步、儲存、分析，現場實施只需要少數操作人員即可，高級工程師可遠程指導，省去一部分人力成本;并且公司正在努力研發無源的傳感器，減少繁瑣的布線拉電步驟，進一步節約成本。相當于給每臺設備戴上了一個“小米手環”，利用后臺和云端處理能力去降低用戶在使用智能硬件時的門檻，從而降低用戶的硬件成本、部署時間成本、學習成本和后續的維保成本。

　　公司產品已落地上千個行業用戶，其中以中小企業為主，大客戶有包含國家電網、工信部等在內的十幾家政企單位，客單價從萬級到百萬級不等。客戶通過支付一定的軟硬件部署費用和年度服務費獲取解決方案，并且通常能在一年以內收回投資成本。極熵2019年營收超3000萬元，2020年預計能夠實現30%-50%的增長。

　　從整體行業發展情況來看，CEO孫東來認為，數據獲取依然是大多數工業互聯網企業所要解決的第一環問題，沒有實時、穩定、完備的數據支撐就無法產生工業互聯網的價值。同時，在接入設備過程中，除了基礎的通信協議，還有難度比較大的設備專用協議，有一部分數據甚至需要從用戶的ERP/MEMS系統中讀取，綜合下來大約80%的數據獲取都要靠現場開發。

　　另外，物聯網設備一旦出現中間任一環節的問題，不管是遠端服務器、網關設備、底層傳感器還是通訊鏈路，都會導致全流程的崩潰，這也是為什么極熵數據要堅持軟硬件自主研發，是為了保證團隊具備足夠的開發與維護能力。目前業內具備軟硬件自研能力，面向業務運營優化的公司還有蘑菇物聯、湃方科技、語禎物聯、黑湖智造、新核云等。