就在国内工业用户对于云计算的应用还处于缓慢接受的状态，而类似GE Predix、西门子Mindsphere这样的专业工业云服务在国内市场的落地颇似“雷声轰轰，雨点稀少”之际，近两年在国内商用公共云服务市场做得风生云起的阿里云已以极快的节奏进入了云服务在工业领域的应用市场。
12月20号，阿里云在2017云栖大会北京峰会上正式推出整合城市管理、工业优化、辅助医疗、环境治理、航空调度等全局能力为一体的ET大脑，全面布局人工智能在诸多行业的应用。这是在2016年阿里云提出人工智能ET的初步概念；2017年3月提出ET工业大脑后，其推出的更为完整、成型的专注于行业应用的人工智能解决方案。阿里云同期还发布了ET工业大脑几个成功的应用案例。例如在协鑫光伏、天合光能的应用提升了良品率；中策橡胶的产品合适率提升；盾安风电的风场运维成本降低了20%等等。在感触于阿里做事之“挥起袖子就干”的执行能力的同时，必须承认，其在工业领域的部分应用场景完全有用武之地。
对于阿里云而言，其云服务的发展战略与Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud等国际大鳄并无多大差异。在Iaas层的江湖地位稳固之后，必然会全力开拓Paas应用市场，而人工智能、深度学习这些炙手可热技术的开发及推广应用也是不二的选择。事实上，这些公共云服务供应商平台上都拥有海量的数据；同时这些数据来自各行各业，展现了各行业应用场景，具备解决行业应用问题的潜力；在今天人类已拥有的强大的计算平台的支撑下，这些供应商若能开发出优秀的模型及算法，就完全可能掌握解决行业内很多应用难题的金钥匙。
阿里云ET工业大脑的推出在战略上也富有智慧，切合了“天时地利人和”。中国政府对于人工智能开发应用的鼓励，智能制造的大势，制造业为本的定位；阿里云所拥有的数目众多的民营制造业客户，包括与诸多地方政府良好的合作互动，这些都能很好来保障阿里云ET工业大脑战略的实施。同时，阿里云也几乎是国内现有的主要商用云服务提供商中第一个推出针对行业应用的人工智能完整解决方案的，再次抢了先机。正如2009年阿里云在商用市场的切入，也是起步早、战略坚决、执行高效，这才有了今天国内市场的半壁江山。
客观上分析的话，在其诸多优势外，阿里云在工业领域的应用劣势也很明显。最大弱点是缺乏足够工业知识及行业积累，并且绝对不是一朝一夕能扭转的；其潜在的优势客户群更多是偏草根的民营制造企业，投入偏理性，应用更讲究实效；人工智能在工业领域的应用场景有适用度的限制，并非普适的。个人感觉上，ET工业大脑与Predix, Mindsphere等专业工业云服务以后很大可能是一种并处关系，是一种补充的关系，甚至不排除有合作的可能。两者之间在针对的客户类型、应用场景的适用性、业务模式等领域差异化比较大；同时，毕竟云服务工业应用市场潜力很大，需要投入也很大，更需要构建一种多方协力协同的生态；另外，中国也有自身特色的国情。
尽管目前还在起步阶段，ET工业大脑的进展值得工业界关注。
本文来自于《控制工程中文版》（CONTROL ENGINEERING China ）2017年1-2月刊《编辑寄语》栏目，原标题为：ET工业大脑，阿里云进军工业应用的利器？
CONTROL ENGINEERING China 执行主编 石林才