林遠回到江南之芯集團總部時，時間已指向深夜十一點。
會客室內的燈卻依然亮著。
孫大炮正襟危坐，麵前的茶杯已經換了七八次，茶葉早已無味。
看到林遠的身影，他猛地從沙發上彈起，一個標準的立正。
“老闆！”
聲音洪亮，中氣十足。
林遠擺了擺手，示意他坐下。
“航班延誤，讓你久等了。”林遠沒有多餘的寒暄，直接切入主題，“情況怎麼樣？”
“報告老闆！”孫大炮沒有坐下，而是從公文包裡拿出了一份用藍色資料夾精心裝訂好的檔案，雙手遞上，“您要的方案，請您過目。”
檔案的封麵上，印著一行加粗的黑體字：
《江鋼集團全麵數智化升級改造（一期）工程可行性報告》
林遠接過報告，直接翻到了核心內容部分。
孫大炮則像一名參謀，站在他的身側，開始進行綱要式彙報。
“報告老闆，整個工業之心專案，嚴格按照您當初定下的三層架構進行設計。總預算三百五十億，分三期執行。一期工程預算八十億，建設週期十八個月。”
“專案已經通過了集團董事會的初步審批，各主要領導都已經簽字，專項資金已進入內部劃撥流程。”
林遠點了點頭，繼續翻閱。
報告的內容，全部由最精準的資料、最嚴謹的邏輯、最清晰的圖表構成。
第一部分：感知層，裝置物聯IOT邊緣計算升級方案。
“主任，感知層是整個專案的基礎。我們的目標是完成對江鋼一號、二號高爐，及配套的熱軋、冷軋全產線，進行100%的數碼化覆蓋。”
接著孫大炮開始詳細的報告:
1.1感測器佈點。一期工程，將完成總計12,874個工業級感測器節點的安裝與除錯。其中包括：4,216個溫度/壓力感測器，精度要求±0.1%，實時監測高爐、轉爐、加熱爐的內部環境。
3,550個震動/聲學感測器，通過AI演演算法，對所有核心傳動裝置（電機、軸承、齒輪箱）的執行狀態，進行7x24小時不間斷監測，實現故障的提前預測。
2,108個氣體/光譜分析感測器，實時分析冶鍊過程中產生的煙氣、廢水的成分，為環保與工藝優化，提供精準資料。
3,000個視覺/紅外感測器，通過機器視覺技術，對鋼坯、鋼板的表麵質量、尺寸精度，進行自動化、非接觸式檢測。
1.2：邊緣計算節點部署。
我們將在生產一線，部署320個工業級邊緣計算閘道器。每一個閘道器，負責管理半徑五十米內的約四十個感測器節點。
閘道器的核心任務，是對採集到的原始資料，進行第一輪的清洗、降噪和預處理。例如，將毫秒級的震動波形資料，通過傅裡葉變換，轉化為可分析的頻譜特徵值，再上傳至中心平台。資料上傳量可降低95%以上，極大減輕中心伺服器的壓力。
1.3：一期專案核心晶片需求。
150萬片工業級高可靠性MCU（微控製單元），用於各類感測器的核心控製。要求工作溫度範圍-40℃至125℃，平均無故障工作時間超過10萬小時。
5000片高效能邊緣計算AI晶片，用於邊緣計算閘道器。要求至少具備8TOPS的AI算力，支援主流的深度學習框架，並整合高精度的模數轉換器。
孫大炮彙報到這裏，停頓了一下，看著林遠，眼神灼熱。
“老闆，這份訂單，我已經讓採購部那邊，列為單一來源採購，指定供應商就是我們江南之芯集團。我跟他們說了，這事兒，誰敢有二話直接捲鋪蓋滾蛋！”
林遠微微點頭，示意他繼續。
第二部分：網路層建設方案。
“老闆，網路層是專案的神經網路。我們的目標是徹底消滅廠區內部的所有資訊孤島，建成一張覆蓋全流程的確定性網路。”
主要建設內容，一是工業5G專網建設。
“我們已經與省移動、省聯通達成框架協議。雙方將以共建共享的模式，投資8個億在江鋼8平方公裡的廠區內，建設一張完全獨立於民用網的工業5G專網。核心指標，端到端延遲嚴格控製在10毫秒以內。”
“每平方公裡支援不低於100萬個裝置連線。可根據業務需求，動態劃分出至少3個，具備不同QoS等級的邏輯網路切片。例如，高爐控製切片，擁有最高的優先順序和最低的延遲；視訊監控切片，擁有最高的頻寬。”
“二是工業光纖環網升級。在5G無線覆蓋的基礎上，我們還將對現有的工業乙太網，進行全麵的光纖化升級。鋪設總長度超過200公裡的工業級鎧裝光纜，構建一個萬兆到產線，千兆到桌麵的冗餘環網，作為5G網路的物理備份。”
“三同樣也是核心晶片需求。”
“老闆，這張網路同樣是為咱們自己準備的。5萬片高效能網路交換晶片，用於工業交換機和路由器。要求交換容量不低於1Tbps，支援TSN協議。”
“1000片5G基站核心處理晶片。這塊我知道咱們暫時還做不了。我已經跟華為那邊達成了初步意向，先採購他們的。但是，我在合同裡加了一條，未來江鋼保留更換為同等效能國產晶片的權利。”
孫大炮的這個小心思，讓林遠很是讚許。
第三部分是平台層，數字孿生構建方案。
“老闆，這是整個計劃的核心，也是我今天來最想向您進行深度彙報，並請求您最終拍板的。”孫大炮的聲音，變得凝重了許多。
他從資料夾裡，抽出了另外幾份報告，一一鋪在了林遠的麵前。
工業大腦的技術架構選型。
“關於這個大腦到底怎麼建，我們內部一幫人吵了半個多月，差點沒在會議室裡打起來。有部分人傾向於國內的公有雲方案。”
“但漢斯先生一針見血地指出，這是一個消費陷阱！”孫大炮的臉上，露出了一絲後怕，“公有雲雖然初期建設成本低，但我們的所有核心生產資料，都將上傳到他們的伺服器上。這等於把我們的命脈交到了別人手裏！”
“所以，”他重重地，用手指敲擊著一份標題為《混合雲架構設計白皮書》的報告，“我們最終確定的方案是自主可控的混合雲！”
“具體來說，”他指著報告上的一張複雜的技術架構圖，“我們將構建一個兩地三中心的混合雲平台。”
“兩地指的是我們江鋼在江州的生產基地，和我們在省大資料中心租用的災備資源用地。”
“三中心指的是第一個中心，本地私有雲核心。這就是我們將投資20億，興建的T4級別資料中心。所有關係到生產控製、工藝引數、裝置狀態等最高機密的核心資料，都將1D儲存在這個完全物理隔離的私有雲內部，絕不與任何外部公網連線！這個大腦的心臟，必須由我們自己掌控！”
“第二個中心，邊緣計算節點雲。這就是我們部署在生產一線的320個邊緣計算閘道器。它們將組成一個分散式的邊緣雲，負責處理那些需要最低延遲的實時控製任務，比如，軋機的動態厚度調整。確保即使在與中心網路斷開連線的極端情況下，生產線依然能安全執行。”
“第三個中心，公有雲協作平台。對於那些非核心的、需要與外部進行資料交換的業務，比如供應鏈協同、遠端裝置維護等，我們將有限度地採用某為或某裡的公有雲服務。但是，”孫大炮的眼中，閃過一絲精明，“所有的介麵和資料標準，都必須由我們來定義。我始終堅持一個原則，我們是甲方，他們隻是服務商！”
林遠點點頭，表示認可。
這個兩地三中心的混合雲架構，既保證了核心資料的絕對安全，又兼顧了業務的靈活性和開放性，堪稱滴水不漏。
“下麵就是，工業大腦的核心軟體棧選型。主任，光有硬體還不夠，軟體纔是真正的靈魂。”孫大炮翻到了下一頁，“漢斯先生讓他的德國技術團隊幫我們，把整個工業大腦的軟體體係，拆分成了五個層麵，並給出了一套全國產化 開源的建議方案。”
“laaS層基礎設施即服務，我們的私有雲將基於OpenStack這個開源框架進行構建，伺服器虛擬化則採用KVM技術。確保我們從一開始，就不會被VMware這種國外商業軟體所繫結。”
“PaaS層平台即服務，我們的資料湖將採用Hadoop Spark的技術棧。資料庫將全麵採用我們國產的TiDB分散式資料庫；容器化平台，則採用Kubernetes。這一層，我們要做到100%的開源或國產化！”
“DaaS層資料即服務，在資料湖之上，我們將構建統一的資料中台。所有的生產資料，都將在這裏被加工成標準化的資料API介麵。未來，任何部門開發新的應用，都無需再去關心底層的資料來源，直接呼叫這些介麵即可。最終我們的所有資料都會像自來水一樣，即開即用！”
“MaaS層模型即服務，這就是我們的AI平台。我們將與國內最頂尖的AI公司合作，將他們的演演算法模型，以服務的形式，部署到我們的私有雲平台上。比如，鋼板表麵缺陷檢測模型、高爐鐵水溫度預測模型。我們需要的是他們的能力，而不是他們的程式碼。所有的模型訓練和推理，都必須在我們的內網完成。”
“——SaaS層（軟體即服務）：在最上層，就是我們那四大核心應用模組（預測性維護、能耗優化等）。這一層，將由我們江鋼自己的資訊科技團隊，與你們江南之芯集團的‘工業網際網路專項小組’，聯合開發！所有的核心程式碼，都必須由我們自己掌握！”
這套五層軟體棧的規劃，從底層基礎設施，到上層應用，構建了一套完整、清晰、且自主可-控的技術路線圖。
林遠聽得是暗暗點頭。
士別三日當刮目相看，這個孫大炮在漢斯的調教下，如今已經脫胎換骨，從一個隻知道傻大黑粗的鋼鐵直男，蛻變成了一個真正懂得用軟體定義工業的現代企業家。
真的是不容易啊，林遠暗暗感慨。
“接下來是專案管理與利益捆綁機製。”
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