（记者 沈凡佳） “我们所有的技术都围绕着‘数智联工业互联网平台’展开,紧扣‘数据、智能、互联’三个要素，以数据要素为载体，构建万物互联体系，打造可编程的数字工厂，用人工智能算法推动业务模式变革。”杭州首域万物互联科技有限公司研发总监周成林说道。如今，数字化、网络化、智能化发展已成为新一轮制造业升级的必然要求，位于临平新城的“首域科技”紧跟时势，开创出属于自己的一方天地。

“首域科技”以“智能+”为核心，深耕“新基建时代”的智能制造、工业互联网领域，是一家依托工业大数据和人工智能技术应用的国家级高新技术企业。公司从2018年起开始研发“数智联工业互联网平台”，经过了几个大版本的迭代优化后，不仅可以直接应用到实际工业场景之中，还可以实现算法自主学习、自主更新。“流程制造行业或者离散制造行业在智能化转型过程中，都会遇到基础数据处理和建模的问题，我们的平台积累沉淀了一系列通用的大数据分析建模工具，可以更好地适应烟草、海运、轨道交通、智慧城市等不同行业的场景。”周成林介绍。

以目前公司深耕的烟草行业为例，周成林打开了基于数智联工业智能平台开发的智能控制系统。“利用3D建模与机理仿真技术，我们实现了生产过程的可视化管控以及离线条件下的虚拟调试。在原有工业仪表基础上，我们还加装了一系列自主开发的诸如机器视觉类新型传感器，用于获取多维度数据，通过实时采集生产线上的生产工艺数据，全面掌握设备信息与生产信息。”周成林点开数字孪生产线上的烘丝机，在机器仿真模型的相应位置，入口物料流量、筒避温度、蒸汽干度、排潮风速、烟丝机构图片等约15项关键数据一目了然。

除了数据自主抓取，更关键的是，平台能够依靠不断产生的海量底层数据实现自分析、自学习、自决策、自反馈。周成林打开“智能关联分析”模块，屏幕上出现了“烘丝”与前向工序“加料”、后向工序“加香”之间的相关性分析图。“我们将不同维度的数据收集上来之后，会对大量数据进行清洗、分析，从而建立各个变量之间的关联模型和预测模型。”在周成林看来，流程行业中的预测能力非常重要。“如果看到物料出口信息再重新调整入口流量和加工数据，滞后性会造成质量波动和物料浪费，但有了预测模型之后，每一个来料情况都可以精准匹配一个最佳工艺参数。”他告诉记者，刚刚看到的烘丝机热风风速、排潮开度等参数，都是通过智能算法分析后对实际机器进行预测调整，用机器决策代替了人工经验决策。据了解，某卷烟厂应用了这套智能控制系统后，烘丝机干头干尾物料量减少32.0%，不合格品量显著减少。（下转第3版）（上接第1版）作为一家科技创新企业，目前“首域科技”的研发投入占比超70%，公司团队中硕士占比60%以上、博士占比约20%，并同清华大学、美国卡耐基梅隆大学、中国科学院、浙江大学等众多顶尖院校建立了紧密的产学研合作关系。这为“首域科技”自主创新注入强大动力的同时，更为企业长远发展奠定了坚实基础。“现在对于单机智能和产线的多工序智慧协同方面，我们已经积累了丰富的技术基础以及落地案例，下一步将探索构建一个完全由模型和数据驱动的数字工厂，将生产过程管控及管理决策全部交给智能算法处理。”周成林说。

落户临平约5年，董事长兼CEO黄金对这里的营商环境竖起了大拇指。除了定期上门走访外，临平新城还在人才认定、投融资对接等方面，为“首域科技”提供了诸多贴心服务。“我和周成林博士先后被认定了杭州首届和第二届‘数字工匠’。”在他看来，临平在智能制造、高端装备等产业具有优势，这与“首域科技”所聚焦的行业高度匹配，合作前景广泛。他笑着说：“目前公司处于快速发展期，业务增速很快。接下来我们希望围绕工业大数据这一技术，助力国有大中型企业实现产业智能化升级。”