王勇 施耐德电气中国区首席信息安全官
王勇，毕业于电子计算机专业。数十年工业自动化、网络及信息安全行业经验。曾从事产品研发、市场战略及行业推广、销售支持等岗位工作。担任SACTC124全国工业过程测量控制和自动化标准化技术委员会委员、SACTC260全国信息安全标准化技术委员会委员。同时是国际IECTC65/JWG13工业过程测控和系统设备安全，TC65/JWG14工业自动化能效，TC65/WG10工业过程、网络和系统信息安全,以及TC65/SC65E/WG8OPC等工作组成员。
工业化和信息化融合对工业大数据提出新的挑战，传统隔离的IT域大数据架构和OT域大数据架构无法满足新时代的需求。实现两化数据融合，打通IT域和OT域的数据大孤岛是实现两化全面融合的基石。在北京四维纵横数据技术有限公司创始人姚延栋的报告中，将介绍新一代工业大数据如何解决两化融合中数据采、存、算、用的四大难题。
姚延栋 北京四维纵横数据有限公司创始人
姚延栋，原Greenplum北京研发中心总经理、Greenplum中国开源社区创始人、PostgreSQL中文社区常委、壹零贰肆数字基金会（非营利组织）联合发起人。毕业于中科院软件所，拥有多项国内外云计算和大数据专利，著有《Greenplum：从大数据战略到实现》。曾在SunMicrosystem与Symantec系统和存储部门工作6年，后于2010年加入Greenplum。自Greenplum开源之后，致力于Greenplum生态和开源社区的发展，用户包括阿里云、腾讯云、百度云、京东云等。2020年创立四维纵横，设计并开发出面向IoT、IIoT的超融合时空数据库MatrixDB。
智能制造需前瞻部署一批5G、人工智能、数字孪生等新技术的应用标准。相较于耳熟能详的5G和AI，数字孪生是一个相对陌生的概念，在工业领域也不例外。然而，放眼未来，数字孪生很有可能成为工业智能化的核心驱动。对此，华为 EBG 制造业全球副总裁兼首席解决方案架构师方志刚，将从研发和创新两个角度，谈谈数字孪生将为工业制造带来哪些改变。
方志刚 华为 EBG 制造业全球副总裁兼首席解决方案架构师
方志刚， 毕业于北京科技大学管理信息系统专业，后在英国伦敦攻读工业工程并获博士学位。1995 年加入IBM咨询服务部（前身普华永道咨询部门），2007 年加入西门子，专注于为制造业、钢铁、石油行业等大客户提供信息化规划。具有美国和日本实施大型 IT 项目工作经验。曾主编《复杂装备系统数字孪生》、《数字孪生实战》，联合主编《工业 4.0 实战：装备制造业数字之道》和《智能制造之路：数字化工厂》等著作。IEEE/IET、国际运筹学学会 ORS 和美国工业工程师学会 INFORMS 会士。
实现IT和OT的融合，需要CT的连接。传感器作为重要连接硬件，通过信号处理、模式识别和语义理解，让机器实现“自主决策”。国际传感器行业协会(MSIG)全球董事丁险峰认为，将传感器作为硬件，人工智能作为软件的交替上升，是物联网时代的主旋律。而产业互联网的基础设施是物联网，把物理世界映射到数字世界，从而改造物理世界的运营效率。为此，丁险峰将通过在产业界的数十年经验带来他的方法论。
丁险峰 国际传感器行业协会(MSIG)全球董事
丁险峰，感知与认知专家，数字化转型专家，拥有多年物联网与人工智能经验。曾担任阿里巴巴技术委员会IoT分委会委员长，阿里云IoT事业部CTO、工业互联网首席科学家。作为制造业数字化转型专家，除对云原生和微服务有深刻理解，还利用云原生对企业进行OT改造有深入研究。在此之前，任职华为传感器应用实验室主任兼首席科学家。早年在硅谷15年，历任意法半导体主任算法工程师，博世传感器应用工程经理，英特尔传感器系统主任架构师，因而对传感器和半导体行业有着深厚的理解。此外，兼任自动化学会理事，以及国际传感器行业协会(MSIG)全球董事GlobalCoucil。
AI作为各产业实现转型升级的重要技术力量，在推动工业互联网和智能制造上也被寄予厚望。机器学习和深度学习能够让“工况自感知、工艺自学习、装备自执行、系统自组织”得以实现。但不得不说的是，AI技术和工业行业数据的深度结合仍然困难。底层AI技术如何适应工业领域各种场景的应用需求？中科云谷AI团队负责人、数据科学家张保华将带来他的解答。
