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作者 | 秀松
編輯 | 余快
“沈抖接棒之后，百度智能云正在從星辰大海走向產(chǎn)業(yè)一線。”
一年前，來自恒逸化纖的王麗娜還是一名普通質(zhì)檢女工，每天要全神貫注盯著產(chǎn)線8個小時，從千萬個絲錠中找出破綻，在超強光的刺激下，”眼睛受不了，工作一段時間后，效率明顯下降“。但在引入百度智能云AI質(zhì)檢后，原來費神傷身的檢查工作，變成了機器視覺檢測。
前端部署的工業(yè)相機對流水線上的絲錠進(jìn)行拍攝，然后生成照片，每張照片會被拆分為上百個部分，傳送至數(shù)據(jù)中心進(jìn)行分析判斷，與此前的數(shù)據(jù)標(biāo)注進(jìn)行比對，然后判定該絲錠是否異常。而今，王麗娜已然轉(zhuǎn)型成了數(shù)據(jù)標(biāo)注師，將有瑕疵的絲錠照片及瑕疵的種類一一標(biāo)注出來，剩下質(zhì)檢任務(wù)交給“機器”，她只要負(fù)責(zé)異常產(chǎn)品的復(fù)檢，工作強度大大降低。
恒逸化纖相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，2021年3月，公司引進(jìn)了百度智能云“開物”平臺，將平臺部署到相關(guān)產(chǎn)線上，不但減輕了招工難、員工身體健康等問題，同時將單個絲錠的檢驗時間縮短到2.5秒，效率提高70%。嘗到甜頭之后，今年，恒逸化纖計劃將“開物”部署到更多的產(chǎn)線上，并且在超30條產(chǎn)線上，通過部署小型云計算服務(wù)中心來實現(xiàn)算力共享，以避免算力浪費，減少建設(shè)成本。
9月6日，在北京舉行的智能經(jīng)濟(jì)高峰論壇上，百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖表示，“開物”將人工智能變成中小企業(yè)觸手可及的生產(chǎn)工具，打通了AI落地的“最后一公里”。會上，沈抖還向外界展示了“開物”的2.0版本，從當(dāng)前智能制造轉(zhuǎn)型難點出發(fā)，介紹了百度智能云對工業(yè)轉(zhuǎn)型的新理解，以及“開物”平臺的新變化。
01壓在工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型頭上的三座大山：技術(shù)、成本、人才
工業(yè)轉(zhuǎn)型可大致分為三個階段：裝備自動化、流程數(shù)字化以及智能制造。裝備自動化階段，核心是機械代替人力，提高生產(chǎn)效能；流程數(shù)字化階段，核心是“向流程要效率”，即通過各種軟硬件來獲取數(shù)據(jù)，以縮短生產(chǎn)周期，提高業(yè)務(wù)流程效率；智能制造的核心，則是通過數(shù)據(jù)產(chǎn)生新的價值，解決重復(fù)性勞動、危險生產(chǎn)等一系列問題，在提高生產(chǎn)安全、效率的同時，讓企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)降本增效。
當(dāng)前，國內(nèi)多數(shù)工業(yè)企業(yè)已經(jīng)跨越裝備自動化階段，正在從流程數(shù)字化向智能制造轉(zhuǎn)型。不少企業(yè)已經(jīng)有了數(shù)字化的雛形：各種傳感器積累的數(shù)據(jù)，通過數(shù)字大屏呈現(xiàn)出來，工廠實現(xiàn)可視化管理。之所以說是雛形，是因為數(shù)據(jù)本身的價值沒有得到深度挖掘。
舉個例子，在恒逸化纖的質(zhì)檢產(chǎn)線上，工人需要記錄絲錠是否有瑕疵，數(shù)量有多少，每條產(chǎn)線在生產(chǎn)周期內(nèi)檢查多少，誤檢率保持在多少以內(nèi)等等；這些數(shù)據(jù)固然對企業(yè)調(diào)整生產(chǎn)流程、人力分配有一定的參考價值，但是核心問題——如何提高質(zhì)檢效率——卻是沒有解決的。
產(chǎn)線仍然依靠工人的“火眼金睛”來檢查絲錠的好壞，高強度工作除了對工人的身體健康帶來損害之外，還嚴(yán)重依賴于工人的經(jīng)驗，這種重復(fù)性勞動效率非常低下。實際上，這些可量化的數(shù)據(jù)，足以產(chǎn)生新的業(yè)務(wù)價值。就絲錠質(zhì)檢而言，瑕疵的標(biāo)準(zhǔn)是可以被量化的，工人的經(jīng)驗也可以復(fù)制，當(dāng)這些數(shù)據(jù)、經(jīng)驗被用于訓(xùn)練人工智能模型，相應(yīng)的工作便可由機器來解決。目前有相當(dāng)多的企業(yè)意識到了數(shù)據(jù)的價值，但并沒有將數(shù)據(jù)很好的利用起來，原因有二：一是工業(yè)企業(yè)多為被動式轉(zhuǎn)型；二是這些企業(yè)轉(zhuǎn)型面臨很多難點。
被動式轉(zhuǎn)型很容易理解，從企業(yè)本身看，生產(chǎn)制造需要的是穩(wěn)定，在未見到改造實效之前，企業(yè)愿意去改革的動力較弱，并且轉(zhuǎn)型涉及到各部門之間的利益糾葛，靠企業(yè)主動去推產(chǎn)線升級非常緩慢。即便是企業(yè)想要主動轉(zhuǎn)型，從某種程度上講，也是“巧婦難為無米之炊”。
首先，工業(yè)企業(yè)本身擅長于生產(chǎn)制造工藝，而非人工智能、云計算，只有那些超大型制造公司會組建相應(yīng)的技術(shù)團(tuán)隊，但效果也很一般，畢竟“聞道有先后，術(shù)業(yè)有專攻”，靠制造業(yè)企業(yè)自身去推智能制造，難如登天。
其次，工業(yè)場景復(fù)雜，每一家企業(yè)都有無數(shù)條產(chǎn)線，每一條產(chǎn)線對技術(shù)的要求又各不相同，比如絲錠質(zhì)檢要用到AI質(zhì)檢、視覺檢測，但其它產(chǎn)線的的產(chǎn)品質(zhì)檢，卻是另外一重標(biāo)準(zhǔn)。如果每一條產(chǎn)線都做定制化部署，成本會異常高昂，甚至超越了人工。
最后，在原有高強度的工作以及勞動報酬較低的背景下，愿意從事制造業(yè)的人正在減少；另一方面，懂相關(guān)技術(shù)并且愿意從事制造業(yè)的人才更是緊缺；制造業(yè)本身面臨著一場“人才荒”。這些原因并非都是孤立的，而統(tǒng)一于企業(yè)轉(zhuǎn)型的各環(huán)節(jié)、各場景、各部門，并且相互影響，共同制約著工業(yè)企業(yè)的智能化變革。因此，必然需要有外力來打破這種僵持的局面，推動企業(yè)轉(zhuǎn)型，而這種外力，只能來源于解決方案供應(yīng)商。
02技術(shù)商的優(yōu)勢：懂技術(shù)，也能懂場景
在工業(yè)領(lǐng)域，技術(shù)方案供應(yīng)商在輿論上處于尷尬的位置：不少人認(rèn)為，他們不懂制造、不懂場景，技術(shù)無法落地，雖然demo做得盡善盡美，但形同雞肋，實用性很低。
這其實是一種誤解，固然拿著高薪的工程師們鮮有從事制造業(yè)工作的意愿，但解決工業(yè)難題卻是他們的本職工作，沒有誰會拿KPI當(dāng)玩笑，好的產(chǎn)品，對三方都有利。所以方案供應(yīng)商們從一開始就沒有將自身獨立于制造業(yè)之外，閉門造車的意思，而是強調(diào)要深入實際，讓工程師們走向“田間地頭”，“下沉”到一線了解實際情況，get企業(yè)痛點。正如沈抖所言：“為了智能化解決產(chǎn)業(yè)的核心需求，我們必須更加深入產(chǎn)業(yè)；同時產(chǎn)業(yè)里豐富的應(yīng)用場景，也為人工智能與云的發(fā)展提供了廣闊的空間。”例如，在恒逸化纖百度AI質(zhì)檢應(yīng)用場景中，百度智能云工程師必須要守在產(chǎn)線上，觀察整個質(zhì)檢流程，同時與工作人員交流細(xì)節(jié)，以實現(xiàn)經(jīng)驗可復(fù)制化，并且實時針對數(shù)據(jù)進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，降低誤檢率。
百度智能云工程師表示，在做化纖絲錠、PCB質(zhì)檢時，相應(yīng)的技術(shù)開發(fā)團(tuán)隊吃住都在工廠里，一待就是半年甚至更長，原因只有一個：到業(yè)務(wù)場景中碰應(yīng)用，才更接地氣。對于需求方，技術(shù)方案是否有用，最直觀的表現(xiàn)就是當(dāng)下生產(chǎn)成本減了多少、效率提高幾何，企業(yè)才愿意引進(jìn)方案，而不是在PPT里展示能帶來多少降本增效的案例，解決方案供應(yīng)商本身要避免做“虛空價值”。
在百度智能云看來，人工智能+云計算，是挖掘數(shù)據(jù)價值的核心武器，對工業(yè)智能制造轉(zhuǎn)型的作用不可或缺。具體在賦能企業(yè)時，一方面要注重方案落地的實用性；另一方面則要”舉一反三“，盡可能將單一場景的經(jīng)驗實現(xiàn)規(guī)?；瘡?fù)制的可能。此前曾提到，工業(yè)場景非常之多，定制化模式很難攤銷成本，是制約企業(yè)引入技術(shù)方案的一個重要原因。
但百度智能云認(rèn)為，這些場景雖然多且繁復(fù)，卻仍然可以抽取其通用部分，基于平臺做模塊化沉淀，從而實現(xiàn)規(guī)模化復(fù)制，并根據(jù)企業(yè)的需求開發(fā)場景應(yīng)用。舉個例子，絲錠的AI質(zhì)檢，雖然和其它產(chǎn)品的質(zhì)檢，相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)并不相同，但模型卻是可以通用的，將類似的模型沉淀下來，再去開發(fā)應(yīng)用，能有效縮減開發(fā)成本。就好比做同一道菜，菜譜就是一個模型，但不同人有不同的口味，可以根據(jù)需求添加調(diào)料，而不用去開發(fā)一道新菜譜。
而對于人才問題，如果要培養(yǎng)高素質(zhì)人才走向工業(yè)，首先要面臨較長的培育周期，其次培育出來的人才愿不愿意從事工業(yè)制造還兩說；最后，企業(yè)轉(zhuǎn)型過后，這些原來的工人往何處去，也是問題。實際上，與其靜等“遠(yuǎn)水”，不如人盡其用以解“近渴”。技術(shù)代替人，并非是搶飯碗，而是讓人轉(zhuǎn)型做更簡單、有價值的工作。比如，王麗娜從一名質(zhì)檢工人變?yōu)閿?shù)據(jù)標(biāo)注師，在技術(shù)的加持下，這一轉(zhuǎn)型并不困難，人才短缺、就業(yè)問題都得到解決，從另一個維度講，這也是智能制造轉(zhuǎn)型的重要方面，對企業(yè)本身也能帶來降本增效的好處。
一言以蔽之，工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型面臨的三大難題，都可以通過技術(shù)尋找「最優(yōu)解」，而解決方案供應(yīng)商們，也正在一步一步下沉，將技術(shù)從學(xué)術(shù)前沿，以各種形式落地到工業(yè)場景。
03平臺+應(yīng)用，行業(yè)痛點的最優(yōu)解
百度智能云進(jìn)入工業(yè)很早，散見于各種應(yīng)用案例。在2018年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺寫入政府工作報告之后，百度就提出了“云智一體”，賦能工業(yè)，并于2020年聯(lián)合貴陽打造了國家級AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺；直到2021年5月18日，在重慶舉行的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)高峰論壇上，百度才正式推出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)品牌“開物”。
時隔一年，在今年9月6日的智能經(jīng)濟(jì)高峰論壇上，沈抖向外界展示了開物的2.0版本。據(jù)悉，2.0版本有三個方面的更新：首先，在應(yīng)用層面，開物1.0注重底層AI能力賦能，開物2.0更聚焦AI能產(chǎn)生價值的核心場景。百度智能云將投入大量資源，打造應(yīng)用案例，并且將相應(yīng)的經(jīng)驗、能力以及服務(wù)沉淀到平臺之上。如在AI質(zhì)檢領(lǐng)域，恒逸化纖的落地案例，并不是單一的定制化模式，而是要解耦整個質(zhì)檢場景，將相應(yīng)的經(jīng)驗、能力凝結(jié)在平臺上。
目前，除了AI質(zhì)檢以外，開物2.0聚焦的其他場景包括：質(zhì)量管理、安全生產(chǎn)、能耗優(yōu)化等等，可應(yīng)用到汽車、電子、能源、水務(wù)等多個行業(yè)。其次是平臺升級，重點打造全新的工業(yè)智控引擎，提供基礎(chǔ)的模型服務(wù)和創(chuàng)新工具，解決企業(yè)在智能化改造過程中面臨的相關(guān)問題。百度智能云認(rèn)為，由于工業(yè)場景很多，不可能一一覆蓋，因此要走平臺模式，才能加快技術(shù)落地。比如一些企業(yè)并不會開發(fā)模型、算法，可以直接從百度工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上下載部署。
具體來說，開物2.0將發(fā)揮“資源集約”、“信息協(xié)同”、“知識獲取”三大平臺經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢。“資源集約”指的是通過數(shù)字化SaaS應(yīng)用來降低使用門檻，企業(yè)無需自建運維團(tuán)隊，以此減少企業(yè)信息化建設(shè)成本；“信息協(xié)同”則不單于企業(yè)內(nèi)部、企業(yè)之間的協(xié)同，而是整個供應(yīng)鏈的協(xié)同，旨在減少供應(yīng)鏈風(fēng)險、牛鞭效應(yīng)（信息不對稱帶來的市場失真）；“知識獲取”指的是企業(yè)可以在平臺上調(diào)用相應(yīng)的參數(shù)模型，直接分撥部署，解決需求。最后是AI核心升級，表現(xiàn)為基于AI的生產(chǎn)知識模型的沉淀和服務(wù)體驗，目的是實現(xiàn)知識經(jīng)驗、數(shù)據(jù)模型可遷移、可復(fù)制，而降低開發(fā)成本?？梢赃@樣理解：開物1.0基于百度智能云的AI能力建立起底層技術(shù)基座，打下了“地基”，而開物2.0則是在地基之上開始添磚加瓦“蓋房子”，百度扮演著施工方的角色，針對客戶的具體需求，如房型、房屋設(shè)計等，打造差異化產(chǎn)品。這些建房經(jīng)驗可以沉淀為模型，從而快速批量生產(chǎn)房屋。并且，在建房之外，還提供產(chǎn)業(yè)鏈上的信息共享，從而減少信息溝通成本。工業(yè)就相當(dāng)于這座房子，百度智能云作為施工方，基于其AI能力以及行業(yè)經(jīng)驗，旨在打造一套“樣板房”，最大限度降低工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型的“建設(shè)成本”。
“從產(chǎn)業(yè)核心場景切入，在打造標(biāo)桿應(yīng)用的同時，將知識、經(jīng)驗沉淀到AI中臺（AI PaaS層)，大量的經(jīng)驗、場景數(shù)據(jù)又能反哺百舸異構(gòu)計算平臺和昆侖芯片等（AI IaaS層），二者的結(jié)合則形成了AI Cloud。”沈抖介紹道，通過AI Cloud，百度向上可以更新、孵化應(yīng)用，向下則可以改造原有的技術(shù)底座，使其更適合AI應(yīng)用，實現(xiàn)從核心場景到平臺沉淀、支撐工業(yè)企業(yè)降本增效的“螺旋上升”，幫助企業(yè)從云計算“算力”調(diào)取，進(jìn)階到“智能”隨取隨用的云智一體3.0時代。
04總結(jié)：工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型為什么要平臺？
恒逸化纖的智能轉(zhuǎn)型始于2016年，此前有過試水，沒有規(guī)模鋪開，然而做了幾年，雖然改造了老舊工廠，引入各種自動化設(shè)備，打通了生產(chǎn)流程，但離智能化還很遠(yuǎn)。在與百度智能云合作之前，恒逸化纖曾與另一家技術(shù)供應(yīng)商合作，并取得一定成果。然而，恒逸化纖發(fā)現(xiàn)，以傳統(tǒng)制造業(yè)的角度做產(chǎn)品，只能做單品，雖然能起到移動作用，卻無法實現(xiàn)真正的智能化。
“智能化需要平臺支持，沒有平臺，數(shù)據(jù)很難產(chǎn)生價值，產(chǎn)品也就是自動化設(shè)備，只能解決一部分問題。”恒逸化纖相關(guān)負(fù)責(zé)人表示。這也是恒逸化纖為何選擇百度“開物”平臺的原因：大平臺能覆蓋企業(yè)生產(chǎn)的全流程，打通生產(chǎn)壁壘，小到AI質(zhì)檢，大到供應(yīng)鏈協(xié)同，實現(xiàn)整體的智能化升級。
恒逸化纖之外，開物2.0已經(jīng)在重慶、廣州、蘇州等多個城市，多個行業(yè)落地。例如，在電力行業(yè)，龍源電力通過百度智能云AI智能化管理平臺，實現(xiàn)了集中式管理，在北京就可管理分布在全國各地的1萬2千多臺風(fēng)機，200多座風(fēng)電場。并且，通過AI巡檢，風(fēng)機巡檢效率最高比過去提升6-10倍，還有效避免了巡檢工人高空作業(yè)的風(fēng)險。而在石化領(lǐng)域，中海油在引入百度管廊智慧巡檢系統(tǒng)之后，可通過管廊機器人自動采集、遠(yuǎn)程監(jiān)控，安全異常報警響應(yīng)速度比原先提升了6倍。
論壇上，百度智能云首次發(fā)布了汽車云，從車企集團(tuán)云、網(wǎng)聯(lián)云、供應(yīng)鏈協(xié)同云，三個層次深入汽車制造行業(yè)的數(shù)字化升級，解決汽車行業(yè)生產(chǎn)、自動駕駛測試、供應(yīng)鏈管理等三大應(yīng)用難點。一個鮮明的例子是，吉利集團(tuán)已整體上云，整個生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，包括生產(chǎn)訂單自動排產(chǎn)、訂單完成率、設(shè)備開動率等等，都可通過百度智能云工業(yè)數(shù)字化大腦平臺展示，管理運維成本降低了30%。恒逸化纖、龍源電力、中海油......這些都是“開物”落地的案例，而在能源、水務(wù)、制造、交通、金融等行業(yè)，“開物”正向下扎根，為工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型提供技術(shù)源動力。沈抖表示，人工智能、云計算必須與實體經(jīng)濟(jì)深度融合，真正深入到實體產(chǎn)業(yè)，去解決產(chǎn)業(yè)遇到的實際問題，才能共創(chuàng)價值。他認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)智能化還需要更長的時間探索，技術(shù)解決方案供應(yīng)商需要給產(chǎn)業(yè)、給企業(yè)持續(xù)交付真實的價值和成果，“不玩噱頭，讓行業(yè)真真切切地嘗到智能化的甜頭。”
