但是人工智能的发展是跟算法密切相关，而这个算法又跟大数据技术密切关联。所以仅有大数据没有意义，关键是跟算法有关系。在算法突破方面可以这么讲，在工业方面还处于非常早期的阶段，原因是在传统的工业行业，对算法的采纳是并不先进的。那些有大量的生产的模拟，包括一些智能的处理的算法都是初级的。不管是传统意义上的模拟法，还是现在采用人脑的一些模拟的方法，人工智能的方法，都是属于非常早期的试验阶段。应该讲每一个工业企业在进行算法，就新的算法来更新原有的生产模式，包括对原有的生产和设计进行模拟方面，有大量的空间可以挖掘。
算法会驱动芯片技术的进一步发展，特别是模拟人脑工作的芯片。IBM在这一方面也取得关键的突破。在2014年下半年，IBM对外宣布，他们发布了新一代的，成为神经凸出内核的芯片，叫Truenorth，这个芯片采用54亿个晶体管，来模拟人脑神经功能，而不是传统意义上逻辑计算功能。人工智能的发展和芯片技术的交互式的上升，也为人工智能的未来持续演进提供了非常强劲的技术基础。在这里特别想提示在工业互联网发展期间，每一个工业企业基于算法的革新是最为关键，甚至超过了大数据本身。
4、跨企业的标准制定
关于工业互联网方面的标准制定，应该讲现在是全球主要工业企业，乃至国家之间竞争的焦点。包括德国在内的这些企业和国家都意识到它的高度重要性。譬如在上世纪的近四十年的时间里，德国每年3.3%的GDP增长中，标准的贡献率占到了0.9%，仅次于资本投入，而且比国内创新和直接购买技术来的更加重要。因此掌握标准话语权是这些国家乃至企业，他们在未来进行战略布局非常关键的一步。在这一方面美国的企业也是走在全球的前列。
2014年4月，以GE、AT&T、思科、IBM、英特尔五家企业为龙头所成立工业互联网联盟，就是在波士顿宣告成立。这个联盟迅速扩大到100多个会员公司，美国的企业在软件，互联网方面具有高度的优势，他们也希望在新的工业联盟这种开放式联盟合作架构下，建立一些新型的实施标准。刚才说GE的软件平台就想成为事实性的工业标准。当然这个领域是激烈的竞争和博弈，国家层面、企业层面都在做着积极的布局，中国的企业一定不能置身事外，一定要介入其中。要对这个标准和技术走向产生足够的影响和话语权作用才行。
5、工业互联网的系统安全
这个话题极其重要，但是在今天一波一波的热浪当中，大家似乎并没有把它做成一个重大的事件去看、去分析。实际上一系列的安全事件在不断发生。这些年最有名的事件应该是2011年轰动一时的伊朗政府指责美国和以色列编制的木马软件，这个软件通过西门子的核电控制系统SCADA，切入到伊朗核设施当中。这些软件被用来设计攻击管理软件。这种木马病毒被伊朗政府称为数字制造导弹，这些事情或许没有他们讲的这么严重，但是这些事情给我们做了非常重要的安全提示。
在工业互联网逐渐兴起之后，真的要在企业包括跨企业之间获得普及，安全问题必须解决。设想一下，如果这个问题不解决，不仅关系重大的这些设备，基础设施，即便像智能家居、智能汽车这样的领域，都会存在巨大的安全隐患和隐私隐患。
要改变这个系统安全的现状，有几个角度。第一是介入设备本质安全。也就是说设备的本身是以工业用途为使用目的的，而不是获取信息，或者是黑客行为为目的。它需要非常高的安全认证级别，这一方面各个标准联盟可以为自己的接入设备进行安全的检验和授权，就好像通行各个国家和地区的安全认证一样。
第二个就是关于网络的安全。信息的获取和数据的安全必须制定严格的规范，并且采用最先进的技术严加防范。对信息的获取和篡改是很多网络攻击的首要目标。在工业互联网时代这些信息不仅分布在云端，而且也存在于遍布各地的超级计算终端、移动互联终端乃至传感器，因此如何加强软件保护，保证安全级别的可靠就极其重要。
