“比如没有找到价值，数字化并不是这个企业真正的痛点，又或者说一些企业根本没有太多的数据，为了节省磁盘的存储空间，可能企业的数据只会存2周，主要是为了事后追责使用，如果不是数据密集型企业，工业互联网是没有办法完成的。”闵万里对记者说，连接、智能的背后回归到本质有三大要素，数据、技术、行业，当今天任何一个黑科技，如果没办法写入这个公式的时候，那么它的价值诉求就是空洞的。

所以，在阿里云工业领域的进击中，被分为了三阶段。第一阶段，在工业产业上游先实现智能工厂，为工厂加装“工业大脑”，而这一大脑针对的是特定工厂的工艺，由阿里的工程师“下一线”完成。

在记者的采访中发现，在过去两年，不少阿里的工程师到车间工作已经是一种常态。“了解一个新的工业领域，大约需要看上几十篇论文，白天上班时太忙，基本都是用下班回家后的时间研究。”阿里云的一名工程师对记者表示，去年一年在工厂出差的时间和在办公室上班的时间比大约是1：2。

完成了初步的行业摸底后，便来到了第二阶段，阿里云开始利用“ET工业大脑”将一个工厂树立成标杆模式，再通过工业互联网将这一平台向其他工厂与合作伙伴普及。第三阶段，则是吸引更多的既懂工业也懂算法的产业“极客”，使用阿里云的工业平台，从而更快推动“ET工业大脑”的完善。

从“飞龙工业互联网平台”的发布节奏来看，阿里云目前处于向第三阶段迈进的关键节点。此前，ET工业大脑已经服务于协鑫光伏、中策橡胶、正泰新能源、攀钢集团等数十个工业细分领域的龙头企业，在良品率、成本、效率等方面实现了突破，帮助企业创造利润数十亿元。但在未来，阿里云需要更多的开发者进驻，拓展到更加细分的工业领域。

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