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返回CPS“賽博－實體系統”，是以多源數據的建模為基礎，以智能連接、智能分析、智能網絡、智能認知和智能配置和執行的5C體系為框架，建立虛擬和實體系統之間關系性、因果性和風險性的對稱管理，以持續優化決策系統的可追蹤性、預測性和強韌性，實現對實體系統活動的全局協同優化。
CPS工業智能促進工業服務產業變革
在全球產業升級的背景下，正在掀起一場B2B產業革命，以德國工業4.0、美國工業互聯網、中國制造2025為代表的轉型計劃，旨在通過重構B2B產業藍圖，激發全球經濟活力。通俗來講，由于制造業產業結構和生產方式發生變化，迫使B2B產業變革，以適應新的需求，建立新的工業服務形態，以獲得與制造業協同發展的能力。
而當前工業所遇到的瓶頸在于技術要素不可見部分，即人的知識產生和利用效率已經不能滿足生產系統的要求，無論用戶（需求側）、B2B工業服務商（服務側）和B2B裝備制造商（供應側），都亟待獲得新的增長點。CPS工業智能作為新一代的工業網絡基礎，立足于用戶生產系統數據的深度挖掘和分析，為各方提供持續優化的決策支持，實現基于全局的供需協同優化系統，進而建立起新工業服務生態藍圖。
工業服務供需之間的利益沖突是造成工業服務困局的根本矛盾
我國工業服務B2B供需之間利益沖突是長期存在的，這是由于改革開放三十年來工業快速增長，工業制造業粗放式的運營，致使低價中標需求與低價競爭供應并存，致使供需雙方都不能得到滿足。
而在制造業去產能、調結構的背景下，工業趨于中低速增長，B2B工業服務供需雙方呈現結構性失衡。這些利益沖突，將以制造業向更高效、更經濟、更安全的營運訴求，倒逼B2B工業服務與B2B裝備制造業實施變革。
數據驅動工業服務變革
CPS“賽博－實體系統”，是以多源數據的建模為基礎，數據的來源是至關重要的，機械工業出版社《數字化工廠＋工業維修服務體系》一書，是以用戶價值需求為導向，分析不同作業線類型的數字化制造/數字化運維建設要點，進而引導B2B工業服務產業變革。
值得注意的是，CPS數據來源并非特指設備所產生的工業物聯網實時采集數據，也包含來自終端人工錄入的管理數據，更重要的是需要符合CPS的3C元素，即：ComParison (比較性)、Correlation（相關性）、consequencc(目的關聯性)。
ComParison比較性：比較維度既可以是時間溫度與自身狀態進行比較，也可以是在集群維度與其他個體進行比較。這種比較能夠幫助我們識別差異，并從這些差異中尋找規律和因果關系，進而做出優化的決策和行動。
Correlation 相關性：不同的數據，彼此是相互關聯的，通過數字建模，我們可以通過場景還原，更智能的識別出問題發生的根源，進而解決這些具體的制約。
Consequencc目的關聯性：CPS工業智能并不意味著由系統做直接的決策執行，在特定的決策時，需對這些決策所帶來的結果和影響做等地分析，通過這些分析預測，為決策者提供決策依據。
基于這些梳理，我們看出，CPS工業智能≠AI人工智能，所有這些數據的收集、處理和應用，都是為人服務，為B2B工業服務產業生態服務，但這些數據的處理過程又是客觀和智能的，并不以人的意志所干擾（人工錄入數據，還應考慮智能防錯設計）。
CPS-知識經濟：需求生長B2B新工業服務生態
正如消費互聯網中的騰訊、阿里巴巴、小米生態一樣，均是以抓住用戶需求，進而長出生態，B2B工業服務產業生態，同樣是無法事先規劃，而是通過數字運維\數字制造\工業物聯網所構建的智能制造系統，以智能連接、智能分析、智能網絡、智能認知和智能配置和執行的5C體系為框架，以滿足工業制造業（需方）與B2B工業服務、B2B裝備制造業（供方）的變革需求。
由于我國制造業水平參差不齊，數字化與智能化水平整體偏低，傳統制造業亟待數字化與智能化升級。無論是與歐美，尤其是德國制造業器工匠文化，還是日本那樣的工匠文化，我國工業體系中仍然是十分缺乏的。
CPS工業智能，立足于用戶需求：一方面通過以數字運維，驅動工業服務、MRO電商、工業維修知識交互生態，以促進工匠文化，深化用戶內部和外部知識積累、沉淀和優化，使得供需雙方獲得新的增長能力；另一方面，則是以領先制造業的智能化/數字化制造為驅動，或在可托管和租賃領域（工程機械、農業機械、能源和物流）實施物聯網應用，促進器匠文化，驅動裝備制造業、工業服務業發展服務型制造/創新型服務。
CPS工業智能與新工業服務發展趨勢
B2B工業服務領域整體處于供＞求，用戶需求尚未進一步滿足的結構性失衡狀態，未來發展方向將呈現于國內優化整合的攻擊側改革方向，作為增量市場，則更多依賴于一帶一路戰略，CPS作為新一代的智能系統，將成為中國工業的重要基礎，成就智能服務世界的中國工業升級路徑。
