需要特别指出的是,GE Predix 平台作为其工业互联网的核心，在经历了一系列战略调整后，其业务和架构已经发生了显著变化，我们将从经典的 Predix 架构讲起，并更新到其当前的状态。
历史巅峰：GE Predix 架构
在 2010 年代中期，GE 提出了 Predix 平台，并将其定位为“为工业而生”的操作系统，其经典的 Predix 架构通常被描述为一个三层模型，这与云计算的 IaaS, PaaS, SaaS 架构非常相似。
核心理念
Predix 的目标是连接机器、数据和人员，通过分析和应用来提升工业资产的绩效，其架构设计的核心是标准化、开放和安全，以便在不同的工业场景中复用。
经典三层架构模型
基础设施层
这是架构的基石,负责提供底层的计算、存储和网络资源，它分为物理和虚拟两个层面。
-
物理层面:
（图片来源网络，侵删）- 边缘计算: 这是工业互联网的关键，GE 提供了 Edge Gateways（边缘网关），如 Proficy Historian 或更轻量级的 EDX (Edge Data Exchange)，这些网关被部署在工厂、矿井、风力发电机等设备现场，负责：
- 数据采集: 从各种传感器、PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分布式控制系统）中实时收集数据。
- 数据预处理: 在本地进行数据清洗、格式转换、协议转换，并过滤掉噪声和不必要的数据。
- 本地分析: 执行一些需要低延迟的实时分析任务，如设备故障预警。
- 数据缓存与上传: 将处理后的关键数据缓存并安全地上传到云端。
- 现场设备: 包括飞机发动机、燃气轮机、医疗影像设备等。
- 边缘计算: 这是工业互联网的关键，GE 提供了 Edge Gateways（边缘网关），如 Proficy Historian 或更轻量级的 EDX (Edge Data Exchange)，这些网关被部署在工厂、矿井、风力发电机等设备现场，负责：
-
虚拟层面:
- 云基础设施: GE 与 AWS、Azure、Google Cloud 等公有云巨头合作，将 Predix 平台作为 PaaS (Platform as a Service) 部署在它们的公有云上，这利用了公有云的弹性和全球覆盖能力，GE 无需自己建设昂贵的数据中心。
- 私有云: 对于对数据主权和安全性要求极高的客户，GE 也提供将 Predix 部署在客户自己数据中心或私有云的选项。
平台层
这是 Predix 的核心，是开发者构建工业应用的基础，它提供了一系列“数字孪生” (Digital Twin) 的核心服务和能力。
-
核心服务:
- 资产管理: 这是 Predix 的核心功能，它将物理世界的资产（如一台发动机、一条生产线）在数字世界中创建一个唯一的、可识别的、可关联的模型，这个模型可以包含设备的设计参数、运行数据、维护记录、地理位置等信息，它不仅仅是 3D 模型，更是一个“活”的、不断被数据驱动的信息集合。
- 时间序列数据服务: 高效地存储、查询和分析海量的时间序列数据（如传感器读数），这是进行趋势分析、性能监控和预测性维护的基础。
- 安全服务: 提供工业级的身份认证、访问控制、数据加密和威胁防护，确保从边缘到云端的整个数据链路安全可靠。
- 分析服务: 提供机器学习框架、模型训练和部署工具，支持开发者和数据科学家构建预测性维护、优化等分析模型。
- 开发与部署工具: 提供软件开发工具包、API、微服务框架等，方便开发者快速构建和部署工业应用。
-
数字孪生: 平台层最终的目标是为每一个重要的物理资产创建一个高保真的数字孪生，这个数字孪生可以：
（图片来源网络，侵删）- 实时映射: 实时反映物理资产的状态。
- 模拟预测: 模拟不同工况下资产的性能，预测未来可能发生的故障。
- 优化决策: 在虚拟空间中进行测试和优化，然后将最优策略应用到物理世界中。
应用层
这是架构的最顶层,直接面向最终用户（如工程师、经理、操作员），这些应用运行在 Predix 平台之上，解决具体的业务问题。
- Predix 应用示例:
- Asset Performance Management (APM): 资产绩效管理，用于预测和优化关键设备的性能和寿命。
- Operations Optimization: 运营优化，用于优化工厂的整体效率、能耗和产出。
- Field Service Analytics: 现场服务分析，优化维护团队的派遣和备件管理。
- 客户开发的定制应用: 许多客户和合作伙伴利用 Predix 平台开发了自己独特的行业应用。
战略转型：从 Predix 到“GE Digital”
从 2025 年开始，GE 对其工业互联网业务进行了重大战略调整，原因包括市场环境变化、盈利压力以及内部运营挑战。
核心变化
-
平台战略的转变：从“自建平台”到“开放平台”
- GE 不再将 Predix 作为一个完全独立的、与公有云竞争的平台来推广。
- 相反,GE 开始采用“云原生”(Cloud-Native) 和“开源”(Open-Source) 的策略。
- GE 将 Predix 的核心组件（如资产管理、时间序列数据库等）贡献给了 Linux 基金会，发起了 Open Horizon 开源项目，旨在构建一个开放的、分布式的边缘计算和AI框架。
- 这意味着,客户现在可以更自由地选择技术栈，GE 的平台能力可以更好地与 AWS IoT, Azure IoT, Google Cloud IoT 等主流云平台集成。
-
业务聚焦：从“平台先行”到“解决方案先行”
- GE Digital 的重心从“卖平台”转向了“卖能解决实际问题的解决方案”。
- 他们将资源集中在几个核心的、高价值的行业解决方案上，如航空、能源、医疗影像等。
- 这些解决方案虽然仍然利用了数字化的技术和分析能力,但不再强制要求客户使用完整的 Predix 平台。
-
组织架构的调整
GE Digital 被整合回 GE 的各个业务集团（如航空、发电、可再生能源）中，成为赋能这些业务集团数字化转型的内部引擎，而不是一个独立的对外业务部门。
当前状态：一个更务实、更融合的数字化架构
GE 的工业互联网架构已经演变成一个更加务实、开放和融合的形态，虽然“Predix”这个品牌依然存在，但其内涵已经发生了巨大变化。
当前架构的核心要素
-
边缘层:
- 依然是数据采集和本地智能的关键,GE 继续提供强大的边缘网关和数据采集软件（如 Proficy），但更强调其开放性，能够与第三方设备和系统轻松集成。
-
云平台层:
- “云优先，多云支持”，GE 的应用和数据分析能力现在优先部署在 AWS, Azure, Google Cloud 等主流公有云上。
- GE 的技术（如其资产管理核心）以服务的形式（APIs, SDKs）提供给这些云平台，而不是构建一个封闭的 Predix 云。
-
数据与分析层:
- 这是 GE 仍然保持核心竞争力的领域，GE 拥有大量来自其自身业务的工业数据和深厚的行业知识。
- 他们利用这些数据构建和训练针对特定工业场景的AI/ML 模型，提供高价值的分析洞察，GE 航空利用发动机数据优化飞行路径和预测维护。
-
应用与解决方案层:
- 这是面向客户的最终交付物,GE 提供一系列打包好的行业解决方案，这些解决方案可能包含：
- 硬件（传感器、控制器）
- 软件（数据采集、边缘应用）
- 云服务（数据分析、AI 模型）
- 专业服务（咨询、实施、维护）
- 这些解决方案的目标是直接为客户带来可量化的业务价值，如降低成本、提高效率、减少停机时间。
- 这是面向客户的最终交付物,GE 提供一系列打包好的行业解决方案，这些解决方案可能包含：
| 特性 | 经典 Predix 架构 (巅峰时期) | 当前 GE Digital 架构 (转型后) |
|---|---|---|
| 核心理念 | 打造工业领域的“iOS”或“Windows” | 成为工业领域的“数字化解决方案提供商” |
| 平台战略 | 自建独立的 Predix 云平台 | 开放、云原生，与 AWS/Azure/GCP 等主流云深度集成 |
| 技术路线 | 相对封闭的 PaaS 平台 | 开源、开放，将核心能力贡献给开源社区 |
| 业务模式 | 卖平台、卖开发者工具 | 卖解决方案，聚焦高价值行业应用 |
| 核心优势 | 独特的工业资产管理、数字孪生理念 | 深厚的行业知识、海量的工业数据、端到端的解决方案整合能力 |
GE 已经从一个试图定义工业互联网标准的“平台公司”，转变为一个利用数字化技术赋能自身核心业务的“工业巨头”，其架构也从追求技术上的“大一统”，演变为更加灵活、开放，并能与客户现有 IT/OT 环境无缝融合的实用主义架构。
