工業互聯網已然成為人工智能企業(ye)看(kan)中(zhong)的一(yi)塊“大蛋糕”。
從(cong)2015年左右開始的(de)這輪(lun)人工(gong)智能浪(lang)潮，在圖像、文字、語音等(deng)(deng)領域帶來的(de)變革(ge)(ge)(ge)讓人大開眼(yan)界，而作為(wei)引領新一輪(lun)科技革(ge)(ge)(ge)命和產業(ye)變革(ge)(ge)(ge)的(de)戰略(lve)性技術，人工(gong)智能應用(yong)的(de)側重(zhong)點也(ye)在發生轉(zhuan)變，正在更多地與(yu)制造、醫療(liao)、金融科技等(deng)(deng)垂直行業(ye)場景深度融合。
如果(guo)把AI的(de)能力看(kan)做冰山，浮(fu)出(chu)水(shui)面的(de)部分可能只有10%，還有水(shui)下(xia)的(de)90%需要(yao)和產業(ye)進(jin)行深度融合(he)，才能發揮(hui)出(chu)真(zhen)正(zheng)的(de)價(jia)值(zhi)。近年來，在(zai)toC流量紅利見頂的(de)大(da)(da)趨勢下(xia)，各大(da)(da)人工智(zhi)能企業(ye)都在(zai)尋找全新的(de)增長曲(qu)線(xian)，工業(ye)互聯(lian)網成為(wei)大(da)(da)家不約而同(tong)看(kan)好的(de)“大(da)(da)蛋(dan)糕”。
人工智能企業入局工業互聯網
2022年(nian)，科大(da)訊飛投資成立羚羊工業互聯網股份(fen)有(you)限公(gong)(gong)司的消息在業內引(yin)起廣泛討論。據了(le)解，這是一家依托人工智(zhi)能和大(da)數據技術，以(yi)工業互聯網賦(fu)能產(chan)業轉型升級的創(chuang)新科技公(gong)(gong)司。
此前，入局工(gong)業互(hu)(hu)聯(lian)網的(de)(de)(de)(de)玩家主要可以(yi)分為(wei)(wei)四大(da)“流派(pai)”：老牌工(gong)業企(qi)(qi)業以(yi)西門(men)子、施(shi)耐德電(dian)(dian)氣等(deng)(deng)為(wei)(wei)代(dai)表，他們(men)的(de)(de)(de)(de)優勢非常(chang)明顯，即在(zai)工(gong)業Know-how以(yi)及專業技(ji)術上有著深厚的(de)(de)(de)(de)行(xing)(xing)業積(ji)累，形成其(qi)(qi)他派(pai)別企(qi)(qi)業難以(yi)跨越的(de)(de)(de)(de)壁壘;互(hu)(hu)聯(lian)網企(qi)(qi)業以(yi)阿里、微軟、AWS等(deng)(deng)為(wei)(wei)代(dai)表，它們(men)在(zai)云計算、大(da)數據(ju)分析以(yi)及軟件服務等(deng)(deng)方面(mian)有著先進的(de)(de)(de)(de)技(ji)術和經(jing)驗，本身積(ji)累的(de)(de)(de)(de)海量C端數據(ju)是(shi)其(qi)(qi)最(zui)鋒利的(de)(de)(de)(de)破圈武器;IT軟件企(qi)(qi)業以(yi)聯(lian)想(xiang)、浪(lang)潮等(deng)(deng)為(wei)(wei)代(dai)表，他們(men)的(de)(de)(de)(de)優勢和互(hu)(hu)聯(lian)網企(qi)(qi)業頗有相似之(zhi)處，尤其(qi)(qi)App開(kai)發是(shi)其(qi)(qi)老本行(xing)(xing)，做起來可謂輕(qing)車熟路;傳統制造企(qi)(qi)業衍生的(de)(de)(de)(de)工(gong)業互(hu)(hu)聯(lian)網平臺以(yi)海爾為(wei)(wei)代(dai)表，他們(men)依(yi)靠(kao)良好口碑(bei)的(de)(de)(de)(de)家電(dian)(dian)產品積(ji)累了(le)大(da)量的(de)(de)(de)(de)用(yong)戶，因此開(kai)創了(le)以(yi)用(yong)戶體驗為(wei)(wei)中心的(de)(de)(de)(de)大(da)規(gui)模定(ding)制模式。與之(zhi)相比，人工(gong)智能企(qi)(qi)業在(zai)眾多(duo)前輩面(mian)前雖(sui)然顯得有些“臉生”，但卻找到了(le)自己的(de)(de)(de)(de)獨(du)特價值(zhi)。
不只科大訊飛這種專注人工智能的企業，許多具備人工智能硬實力的大廠也紛紛搞起了工業互聯網平臺：比如騰訊WeMake工業互聯網平臺基于騰訊云提供的工業能力底座，構建出面向數據智能、物聯網、工(gong)(gong)業AI、5G、協(xie)同辦公等(deng)中(zhong)臺能力;FusionPlant是(shi)華(hua)為(wei)基于30年ICT技術積累和制(zhi)造(zao)經(jing)驗打(da)造(zao)的(de)(de)(de)開放式(shi)平臺，定位(wei)做工(gong)(gong)業互(hu)聯網領域的(de)(de)(de)黑土地;百度(du)(du)智能云(yun)開物是(shi)百度(du)(du)智能云(yun)在(zai)2021年推(tui)出的(de)(de)(de)工(gong)(gong)業互(hu)聯網品牌，其依托百度(du)(du)強大的(de)(de)(de)互(hu)聯網能力，以“AI+工(gong)(gong)業互(hu)聯網”為(wei)特色(se)，為(wei)制(zhi)造(zao)、能源(yuan)、水務(wu)等(deng)工(gong)(gong)業企業、產業鏈(lian)和區域產業集群提供云(yun)智一體的(de)(de)(de)整體解決方案等(deng)等(deng)......在(zai)這些大廠打(da)造(zao)的(de)(de)(de)工(gong)(gong)業互(hu)聯網平臺中(zhong)，可以看出一個共性，即(ji)人工(gong)(gong)智能在(zai)工(gong)(gong)業領域的(de)(de)(de)通用性越來越強，深(shen)度(du)(du)學習應用也越來越廣泛且深(shen)入。
人(ren)工(gong)智能(neng)和工(gong)業相互之(zhi)間的吸引力(li)顯(xian)而易見：一方面(mian)，傳統制(zhi)造業在(zai)成本、效率(lv)方面(mian)亟(ji)(ji)待優(you)化，以人(ren)工(gong)智能(neng)為(wei)代表的數字化技術成為(wei)助力(li)其轉(zhuan)型升級(ji)的利器;另一方面(mian)，人(ren)工(gong)智能(neng)技術發展(zhan)多年，也亟(ji)(ji)需找到更多落地(di)的場景(jing)，而工(gong)業橫跨千行百業，場景(jing)紛繁復雜，為(wei)人(ren)工(gong)智能(neng)的成長(chang)提供(gong)了優(you)渥的土(tu)壤(rang)。
在此背景下，智次方·物聯網智庫近期采訪到了羚羊工(gong)業互聯(lian)網股份有限公司副總裁(cai)金暉，聊了聊人工(gong)智能(neng)賦能(neng)工(gong)業的那點兒事兒。
人工智能如何替代“老師傅”?
目前，工業(ye)(ye)(ye)互聯(lian)網(wang)已融入到45個國民(min)經濟大類當(dang)中，產業(ye)(ye)(ye)規模超萬億(yi)。工業(ye)(ye)(ye)互聯(lian)網(wang)不僅僅成為數字(zi)經濟時代的核心關(guan)鍵詞，也成為了(le)(le)第(di)四次工業(ye)(ye)(ye)革命的重要基(ji)石。同時，由于(yu)工業(ye)(ye)(ye)互聯(lian)網(wang)還是政策(ce)支持的重大發展(zhan)方向，數字(zi)化(hua)轉型加速推進了(le)(le)新興技(ji)術在工業(ye)(ye)(ye)場景的應用，因而(er)誕生了(le)(le)新的增(zeng)量空間。
近幾年，科大(da)訊飛借助自身積累的工業聲學(xue)、工業視覺、工業知識圖(tu)譜等AI能力(li)，建立了“訊飛TuringPlat圖(tu)聆工業互(hu)聯(lian)網(wang)平臺”，致(zhi)力(li)于(yu)AI新(xin)技術在(zai)工業場景中的落地(di)。
從具體的(de)賽道來看，AI質檢(jian)(jian)、工(gong)業數據智(zhi)能等方(fang)向都具有(you)較大的(de)發展潛力。金(jin)暉(hui)先生以電機質檢(jian)(jian)環節(jie)為(wei)例(li)，為(wei)智(zhi)次方(fang)·物(wu)聯網(wang)智(zhi)庫分(fen)享了(le)AI的(de)價值。據悉，傳統電機質檢(jian)(jian)方(fang)式是(shi)通過大量有(you)經(jing)驗的(de)老(lao)師傅通過聽來判(pan)斷產(chan)品(pin)的(de)質量，在這個(ge)(ge)場景中既沒有(you)標準，而且不(bu)同老(lao)師傅的(de)判(pan)斷也有(you)差異(yi)性，導致(zhi)結(jie)果的(de)一致(zhi)性不(bu)夠(gou)好，基于這個(ge)(ge)痛點，公司(si)研發了(le)一套聲紋質檢(jian)(jian)系(xi)統。
該系統(tong)通過(guo)對一(yi)(yi)些實際數據進(jin)行標(biao)注(zhu)(zhu)，比如(ru)，在質(zhi)檢(jian)環節搜集幾萬個電機的(de)(de)(de)聲音(yin)，并圍繞電機的(de)(de)(de)聲音(yin)做出一(yi)(yi)套數字化(hua)標(biao)注(zhu)(zhu)系統(tong)，在工廠里(li)面選用最有(you)經(jing)驗(yan)(yan)的(de)(de)(de)老(lao)師(shi)(shi)傅(fu)在系統(tong)里(li)進(jin)行標(biao)注(zhu)(zhu)，在標(biao)注(zhu)(zhu)的(de)(de)(de)過(guo)程(cheng)當中，其(qi)實就(jiu)(jiu)是把老(lao)師(shi)(shi)傅(fu)的(de)(de)(de)經(jing)驗(yan)(yan)融入到數字化(hua)系統(tong)里(li)去(qu)，再基于這(zhe)些數據去(qu)做AI算法(fa)的(de)(de)(de)訓練(lian)，得到的(de)(de)(de)效(xiao)果可以無限逼近于老(lao)師(shi)(shi)傅(fu)數十年積(ji)累的(de)(de)(de)經(jing)驗(yan)(yan)，這(zhe)樣就(jiu)(jiu)能夠以老(lao)師(shi)(shi)傅(fu)的(de)(de)(de)經(jing)驗(yan)(yan)為標(biao)準，形成自動(dong)化(hua)檢(jian)測，進(jin)而解(jie)決沒有(you)標(biao)準和(he)一(yi)(yi)致性(xing)不(bu)好的(de)(de)(de)問題。
相比于(yu)在(zai)(zai)移動互聯(lian)網領(ling)域(yu)(yu)中(zhong)，在(zai)(zai)APP中(zhong)嵌入AI算法可(ke)以(yi)服務于(yu)上億規模(mo)用(yong)戶來說，工業互聯(lian)網場景(jing)(jing)的(de)痛點就在(zai)(zai)于(yu)需要(yao)定(ding)制(zhi)化。還是以(yi)上面(mian)的(de)電機質檢為例，如果電機的(de)型(xing)號(hao)不一樣，會(hui)使(shi)得發出的(de)聲音(yin)有細微的(de)不同，這(zhe)些都(dou)導致需要(yao)去重新收集不同型(xing)號(hao)的(de)電機聲音(yin)數據(ju)來訓練，但由(you)于(yu)科(ke)大訊(xun)飛(fei)本(ben)身在(zai)(zai)AI領(ling)域(yu)(yu)，尤其是聲音(yin)領(ling)域(yu)(yu)有長時(shi)間的(de)積(ji)累(lei)，所以(yi)能夠(gou)使(shi)用(yong)小樣本(ben)進行(xing)遷移學(xue)習，從而解決定(ding)制(zhi)場景(jing)(jing)下(xia)的(de)問題。
類似(si)地，在(zai)變電(dian)站的(de)場(chang)景中，對于變壓(ya)器的(de)局部放電(dian)進(jin)行檢(jian)(jian)測(ce)是比較耗時的(de)，而(er)通過科大(da)訊飛(fei)提供的(de)麥(mai)克風陣列的(de)技術(shu)，可(ke)以(yi)去解決聲源(yuan)定位(wei)的(de)問題(ti)，進(jin)一步拓展至三個有關聲音的(de)場(chang)景之中：關于產(chan)品質量(liang)的(de)聲紋(wen)質檢(jian)(jian)，變壓(ya)器設(she)備的(de)預測(ce)性維護，以(yi)及基于空(kong)間的(de)聲源(yuan)定位(wei)。
而在(zai)整(zheng)個工(gong)(gong)業領(ling)域中，像這(zhe)樣的(de)細分場景還有非常多(duo)，發展(zhan)工(gong)(gong)業互聯網(wang)更是(shi)一項長期、艱(jian)巨(ju)且復雜(za)的(de)系統工(gong)(gong)程，其中涉及(ji)到了不同的(de)社會組織，更對人才和(he)(he)研(yan)發能(neng)力(li)有很高的(de)要求。通過多(duo)年來(lai)在(zai)toC領(ling)域積(ji)累的(de)技術實力(li)，入局(ju)的(de)AI企業和(he)(he)互聯網(wang)公司如(ru)果能(neng)夠將這(zhe)些(xie)能(neng)力(li)進行合理的(de)遷移和(he)(he)運用(yong)，相信也能(neng)產生后來(lai)者居上的(de)效果。
人工智能企業真能搞好工業互聯網?
近(jin)年來，人工智能正在加速與各行(xing)(xing)各業進行(xing)(xing)深(shen)度融合，對工業領域來說，對于可靠性(xing)有較高(gao)的(de)(de)要求(qiu)，AI算(suan)(suan)法(fa)(fa)哪怕(pa)再準(zhun)，也不(bu)會在所有場景(jing)中(zhong)都(dou)達到100%的(de)(de)正確率(lv)，但人工智能企業強(qiang)大的(de)(de)算(suan)(suan)力(li)和大量的(de)(de)算(suan)(suan)法(fa)(fa)研究人員(yuan)，卻可以通過(guo)不(bu)斷改進算(suan)(suan)法(fa)(fa)模型(xing)讓準(zhun)確率(lv)超越人類水準(zhun)，無限接近(jin)完美(mei)，并在此(ci)基礎上將這種能力(li)快速遷移到各個(ge)場景(jing)中(zhong)去(qu)。
尤其(qi)對于(yu)針對不同場(chang)景定制化研發的(de)AI算法，對于(yu)中(zhong)小型企(qi)業(ye)來說成(cheng)本(ben)過高，像各大人工(gong)智能企(qi)業(ye)也提供了模(mo)型的(de)訓練(lian)平(ping)(ping)臺，可以讓企(qi)業(ye)將數據上傳到平(ping)(ping)臺后選擇已(yi)有模(mo)型進(jin)行(xing)訓練(lian)，再針對結果進(jin)行(xing)微(wei)調(diao)，能夠大幅降低中(zhong)小企(qi)業(ye)使用(yong)AI的(de)成(cheng)本(ben)，有利于(yu)AI在工(gong)業(ye)領域(yu)商業(ye)模(mo)式的(de)建立和(he)普及(ji)。在2021年時，科大訊飛就決定將自(zi)身積累的(de)方(fang)案平(ping)(ping)臺化，于(yu)是便(bian)有了訊飛TuringPlat圖聆工(gong)業(ye)互聯(lian)網(wang)平(ping)(ping)臺和(he)羚羊工(gong)業(ye)互聯(lian)網(wang)平(ping)(ping)臺。
作為(wei)國(guo)家級(ji)“雙跨”工業(ye)(ye)互聯網平臺，羚羊平臺被工信部列為(wei)第一(yi)批中小企業(ye)(ye)數字化轉型服務(wu)平臺，突(tu)圍第十六(liu)屆通(tong)信產(chan)業(ye)(ye)榜—工業(ye)(ye)互聯網100佳榜單(dan)前十。目前，羚羊平臺上已入(ru)駐總用(yong)戶數24.3萬，平臺服務(wu)企業(ye)(ye)次數56.2萬(數據截止至2023年1月16日)。
我(wo)們知道，處(chu)于(yu)不同階段的(de)企業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)對數(shu)(shu)字化(hua)有著不同的(de)需(xu)(xu)求，比如中(zhong)小(xiao)(xiao)微企業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)需(xu)(xu)要(yao)SaaS應用、腰部企業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)需(xu)(xu)要(yao)解決(jue)方案、頭部企業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)需(xu)(xu)要(yao)建(jian)設中(zhong)臺(tai)(tai)和(he)數(shu)(shu)據大(da)腦來(lai)(lai)輔助(zhu)決(jue)策等，這些都可(ke)以通過AI算(suan)法(fa)和(he)模型(xing)來(lai)(lai)解決(jue)。針(zhen)對于(yu)此，羚羊平臺(tai)(tai)采用分(fen)層(ceng)次的(de)方式來(lai)(lai)推(tui)進(jin)企業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)的(de)數(shu)(shu)字化(hua)轉型(xing)——針(zhen)對龍(long)頭企業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)，其構建(jian)了(le)依托工業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)互聯網可(ke)持續進(jin)化(hua)的(de)工業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)大(da)腦，來(lai)(lai)實現工業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)流(liu)程自(zi)動(dong)化(hua)，幫助(zhu)企業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)減(jian)負增效(xiao)，提供(gong)創新能(neng)(neng)力;針(zhen)對規上(shang)企業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)，有平臺(tai)(tai)+產(chan)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)園的(de)模式，通過診斷和(he)行業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)合(he)伙人，分(fen)行業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)場景診斷，依托產(chan)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)園區來(lai)(lai)為產(chan)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)鏈系統賦(fu)能(neng)(neng);針(zhen)對中(zhong)小(xiao)(xiao)企業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)，通過工業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)SaaS平臺(tai)(tai)，用數(shu)(shu)字化(hua)工具包(bao)來(lai)(lai)助(zhu)力制造業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)中(zhong)小(xiao)(xiao)企業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)數(shu)(shu)字化(hua)轉型(xing)。
隨(sui)著新一輪科技(ji)革命和產業變革的興起，傳統工(gong)業的核心正在發(fa)生轉變，人工(gong)智能、大(da)數據(ju)、算法將逐(zhu)步代替人工(gong)、經驗發(fa)揮關鍵作(zuo)用。
這個(ge)過(guo)程(cheng)中，工(gong)(gong)業感(gan)知是工(gong)(gong)業互聯(lian)網(wang)的(de)數據(ju)入(ru)口，是建設工(gong)(gong)業互聯(lian)網(wang)的(de)先決(jue)條件(jian)。在目前(qian)數據(ju)驅動的(de)AI應用中，通(tong)過(guo)單一(yi)模態(tai)的(de)數據(ju)所提(ti)供(gong)的(de)信息(xi)早已(yi)不能滿足提(ti)升(sheng)感(gan)知和認知能力的(de)需求，還需要(yao)多模態(tai)數據(ju)來模擬人類“聯(lian)覺(jue)”，提(ti)升(sheng)認知水平，而訊飛TuringPlat工(gong)(gong)業互聯(lian)網(wang)平臺(tai)基于(yu)聽(ting)覺(jue)、視覺(jue)、觸覺(jue)、嗅(xiu)覺(jue)、味覺(jue)及工(gong)(gong)業大腦(nao)(即“工(gong)(gong)業六感(gan)”)，將(jiang)更(geng)多能力整合到平臺(tai)中來，并融合多維(wei)度傳感(gan)數據(ju)采集技(ji)術、深(shen)度學(xue)習序列(lie)預(yu)測技(ji)術，在感(gan)知層(ceng)面獲(huo)得了(le)(le)工(gong)(gong)業設備的(de)多維(wei)度數據(ju)，為輔助決(jue)策提(ti)供(gong)了(le)(le)更(geng)多了(le)(le)可(ke)用信息(xi)，保障工(gong)(gong)業設備運行始終處于(yu)可(ke)控、在控的(de)狀態(tai)。
目前，該能(neng)力(li)已經被用于煤炭、鋼(gang)鐵、電力(li)、水泥(ni)、機加工(gong)5大行業，覆蓋(gai)通風機、汽輪機、軋(ya)機等40余類關鍵設(she)備，構建工(gong)況模(mo)型(xing)、機理(li)故(gu)障(zhang)模(mo)型(xing)、AI故(gu)障(zhang)模(mo)型(xing)等200余個模(mo)型(xing)，包含150余種工(gong)況。
寫在最后
在(zai)(zai)工(gong)業(ye)互(hu)聯網領域，結合人工(gong)智(zhi)能是當(dang)前的(de)(de)(de)一(yi)(yi)個(ge)大趨勢，無論從資本層面，還(huan)是從國家(jia)政策層面，資源(yuan)都在(zai)(zai)向著(zhu)產業(ye)傾(qing)斜。目前，我國已(yi)建成(cheng)具(ju)有(you)一(yi)(yi)定區域和行業(ye)影響力(li)的(de)(de)(de)工(gong)業(ye)互(hu)聯網平(ping)臺超(chao)過(guo)150家(jia)，工(gong)業(ye)設備連(lian)接數(shu)量超(chao)過(guo)7900萬臺套，服務工(gong)業(ye)企業(ye)超(chao)過(guo)160萬家(jia)。對(dui)于具(ju)備AI能力(li)的(de)(de)(de)企業(ye)來說(shuo)，既可以(yi)選擇(ze)在(zai)(zai)一(yi)(yi)個(ge)小的(de)(de)(de)領域當(dang)中做到小而(er)美，也(ye)可以(yi)選擇(ze)做平(ping)臺。但以(yi)現在(zai)(zai)的(de)(de)(de)時(shi)間點來看，現在(zai)(zai)平(ping)臺可能還(huan)處(chu)在(zai)(zai)一(yi)(yi)個(ge)“破局(ju)”的(de)(de)(de)時(shi)間，一(yi)(yi)旦(dan)跨(kua)過(guo)這個(ge)時(shi)間，定會(hui)大放異彩。
