在当今数字化转型浪潮中，工业大数据与人工智能的结合正深刻重塑着制造业的未来。作为该领域的杰出学者与实践者，清华大学软件学院教授王建民，以其在工业大数据技术与人工智能应用软件开发方面的卓越贡献，成为了推动中国智能制造升级的关键人物。
王建民教授长期致力于工业大数据技术的研究与落地应用。他认为，工业大数据不仅是海量数据的集合，更是驱动工业智能的核心燃料。在其主导下，团队研发了一系列覆盖数据采集、存储、管理、分析与可视化的全栈技术体系。特别是在复杂装备运维、生产流程优化等场景中，通过构建高效的时序数据处理平台和实时分析引擎，实现了对设备状态、工艺参数的深度感知与精准预测，显著提升了生产效率和系统可靠性。
在人工智能应用软件开发层面，王建民教授强调“软件定义工业智能”。他带领团队将机器学习、深度学习等AI算法与工业知识深度融合，开发出可复用、可扩展的智能软件系统。例如，在产品质量检测方面，利用计算机视觉技术开发的智能检测软件，能够自动识别细微缺陷，替代传统人眼检测，在提高准确率的同时大幅降低成本。在供应链优化中，通过开发智能排产与调度软件，利用强化学习算法动态响应市场需求变化，实现了资源的最优配置。
尤为值得一提的是，王建民教授倡导并践行“平台+应用”的模式。他主持研发的“清华数为”工业互联网时序大数据管理系统（IoTDB），作为开源核心平台，为上层各类人工智能应用软件提供了坚实的数据底座。该平台已广泛应用于航空航天、能源电力、轨道交通等多个国家重点行业，形成了从数据基础到智能应用的良性生态循环。
面向王建民教授指出，工业大数据与人工智能的融合将向“知识自动化”方向发展。未来的应用软件开发将更注重嵌入领域知识，实现从数据驱动到知识与数据协同驱动的演进，从而解决更复杂的工业决策问题。他的工作不仅为学术界提供了前沿的研究方向，也为产业界输送了切实可行的技术方案与软件工具，为中国从“制造大国”迈向“制造强国”提供了重要的技术支撑与智力贡献。
王建民教授在工业大数据技术与人工智能应用软件开发领域的探索与实践，架起了连接数据、算法与工业价值的桥梁，是推动工业智能化转型不可或缺的领航力量。
