工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已然成為人工智能企業(yè)看中的一塊“大蛋糕”。
從2015年左右開始的這輪人工智能浪潮，在圖像、文字、語音等領(lǐng)域帶來的變革讓人大開眼界，而作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，人工智能應(yīng)用的側(cè)重點也在發(fā)生轉(zhuǎn)變，正在更多地與制造、醫(yī)療、金融科技等垂直行業(yè)場景深度融合。
如果把AI的能力看做冰山，浮出水面的部分可能只有10%，還有水下的90%需要和產(chǎn)業(yè)進(jìn)行深度融合，才能發(fā)揮出真正的價值。近年來，在toC流量紅利見頂?shù)拇筅厔菹拢鞔笕斯ぶ悄芷髽I(yè)都在尋找全新的增長曲線，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為大家不約而同看好的“大蛋糕”。
人工智能企業(yè)入局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)
2022年，科大訊飛投資成立羚羊工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司的消息在業(yè)內(nèi)引起廣泛討論。據(jù)了解，這是一家依托人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的創(chuàng)新科技公司。
此前，入局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的玩家主要可以分為四大“流派”：老牌工業(yè)企業(yè)以西門子、施耐德電氣等為代表，他們的優(yōu)勢非常明顯，即在工業(yè)Know-how以及專業(yè)技術(shù)上有著深厚的行業(yè)積累，形成其他派別企業(yè)難以跨越的壁壘;互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以阿里、微軟、AWS等為代表，它們在云計算、大數(shù)據(jù)分析以及軟件服務(wù)等方面有著先進(jìn)的技術(shù)和經(jīng)驗，本身積累的海量C端數(shù)據(jù)是其最鋒利的破圈武器;IT軟件企業(yè)以聯(lián)想、浪潮等為代表，他們的優(yōu)勢和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)頗有相似之處，尤其App開發(fā)是其老本行，做起來可謂輕車熟路;傳統(tǒng)制造企業(yè)衍生的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺以海爾為代表，他們依靠良好口碑的家電產(chǎn)品積累了大量的用戶，因此開創(chuàng)了以用戶體驗為中心的大規(guī)模定制模式。與之相比，人工智能企業(yè)在眾多前輩面前雖然顯得有些“臉生”，但卻找到了自己的獨特價值。
不只科大訊飛這種專注人工智能的企業(yè)，許多具備人工智能硬實力的大廠也紛紛搞起了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺：比如騰訊WeMake工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺基于騰訊云提供的工業(yè)能力底座，構(gòu)建出面向數(shù)據(jù)智能、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)AI、5G、協(xié)同辦公等中臺能力;FusionPlant是華為基于30年ICT技術(shù)積累和制造經(jīng)驗打造的開放式平臺，定位做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的黑土地;百度智能云開物是百度智能云在2021年推出的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)品牌，其依托百度強大的互聯(lián)網(wǎng)能力，以“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”為特色，為制造、能源、水務(wù)等工業(yè)企業(yè)、產(chǎn)業(yè)鏈和區(qū)域產(chǎn)業(yè)集群提供云智一體的整體解決方案等等......在這些大廠打造的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中，可以看出一個共性，即人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的通用性越來越強，深度學(xué)習(xí)應(yīng)用也越來越廣泛且深入。
人工智能和工業(yè)相互之間的吸引力顯而易見：一方面，傳統(tǒng)制造業(yè)在成本、效率方面亟待優(yōu)化，以人工智能為代表的數(shù)字化技術(shù)成為助力其轉(zhuǎn)型升級的利器;另一方面，人工智能技術(shù)發(fā)展多年，也亟需找到更多落地的場景，而工業(yè)橫跨千行百業(yè)，場景紛繁復(fù)雜，為人工智能的成長提供了優(yōu)渥的土壤。
在此背景下，智次方·物聯(lián)網(wǎng)智庫近期采訪到了羚羊工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司副總裁金暉，聊了聊人工智能賦能工業(yè)的那點兒事兒。
人工智能如何替代“老師傅”?
目前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已融入到45個國民經(jīng)濟(jì)大類當(dāng)中，產(chǎn)業(yè)規(guī)模超萬億。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不僅僅成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的核心關(guān)鍵詞，也成為了第四次工業(yè)革命的重要基石。同時，由于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還是政策支持的重大發(fā)展方向，數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速推進(jìn)了新興技術(shù)在工業(yè)場景的應(yīng)用，因而誕生了新的增量空間。
近幾年，科大訊飛借助自身積累的工業(yè)聲學(xué)、工業(yè)視覺、工業(yè)知識圖譜等AI能力，建立了“訊飛TuringPlat圖聆工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺”，致力于AI新技術(shù)在工業(yè)場景中的落地。
從具體的賽道來看，AI質(zhì)檢、工業(yè)數(shù)據(jù)智能等方向都具有較大的發(fā)展?jié)摿Α＝饡熛壬噪姍C(jī)質(zhì)檢環(huán)節(jié)為例，為智次方·物聯(lián)網(wǎng)智庫分享了AI的價值。據(jù)悉，傳統(tǒng)電機(jī)質(zhì)檢方式是通過大量有經(jīng)驗的老師傅通過聽來判斷產(chǎn)品的質(zhì)量，在這個場景中既沒有標(biāo)準(zhǔn)，而且不同老師傅的判斷也有差異性，導(dǎo)致結(jié)果的一致性不夠好，基于這個痛點，公司研發(fā)了一套聲紋質(zhì)檢系統(tǒng)。
該系統(tǒng)通過對一些實際數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，比如，在質(zhì)檢環(huán)節(jié)搜集幾萬個電機(jī)的聲音，并圍繞電機(jī)的聲音做出一套數(shù)字化標(biāo)注系統(tǒng)，在工廠里面選用最有經(jīng)驗的老師傅在系統(tǒng)里進(jìn)行標(biāo)注，在標(biāo)注的過程當(dāng)中，其實就是把老師傅的經(jīng)驗融入到數(shù)字化系統(tǒng)里去，再基于這些數(shù)據(jù)去做AI算法的訓(xùn)練，得到的效果可以無限逼近于老師傅數(shù)十年積累的經(jīng)驗，這樣就能夠以老師傅的經(jīng)驗為標(biāo)準(zhǔn)，形成自動化檢測，進(jìn)而解決沒有標(biāo)準(zhǔn)和一致性不好的問題。
相比于在移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中，在APP中嵌入AI算法可以服務(wù)于上億規(guī)模用戶來說，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景的痛點就在于需要定制化。還是以上面的電機(jī)質(zhì)檢為例，如果電機(jī)的型號不一樣，會使得發(fā)出的聲音有細(xì)微的不同，這些都導(dǎo)致需要去重新收集不同型號的電機(jī)聲音數(shù)據(jù)來訓(xùn)練，但由于科大訊飛本身在AI領(lǐng)域，尤其是聲音領(lǐng)域有長時間的積累，所以能夠使用小樣本進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，從而解決定制場景下的問題。
類似地，在變電站的場景中，對于變壓器的局部放電進(jìn)行檢測是比較耗時的，而通過科大訊飛提供的麥克風(fēng)陣列的技術(shù)，可以去解決聲源定位的問題，進(jìn)一步拓展至三個有關(guān)聲音的場景之中：關(guān)于產(chǎn)品質(zhì)量的聲紋質(zhì)檢，變壓器設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)，以及基于空間的聲源定位。
而在整個工業(yè)領(lǐng)域中，像這樣的細(xì)分場景還有非常多，發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更是一項長期、艱巨且復(fù)雜的系統(tǒng)工程，其中涉及到了不同的社會組織，更對人才和研發(fā)能力有很高的要求。通過多年來在toC領(lǐng)域積累的技術(shù)實力，入局的AI企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)公司如果能夠?qū)⑦@些能力進(jìn)行合理的遷移和運用，相信也能產(chǎn)生后來者居上的效果。
人工智能企業(yè)真能搞好工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)?
近年來，人工智能正在加速與各行各業(yè)進(jìn)行深度融合，對工業(yè)領(lǐng)域來說，對于可靠性有較高的要求，AI算法哪怕再準(zhǔn)，也不會在所有場景中都達(dá)到100%的正確率，但人工智能企業(yè)強大的算力和大量的算法研究人員，卻可以通過不斷改進(jìn)算法模型讓準(zhǔn)確率超越人類水準(zhǔn)，無限接近完美，并在此基礎(chǔ)上將這種能力快速遷移到各個場景中去。
尤其對于針對不同場景定制化研發(fā)的AI算法，對于中小型企業(yè)來說成本過高，像各大人工智能企業(yè)也提供了模型的訓(xùn)練平臺，可以讓企業(yè)將數(shù)據(jù)上傳到平臺后選擇已有模型進(jìn)行訓(xùn)練，再針對結(jié)果進(jìn)行微調(diào)，能夠大幅降低中小企業(yè)使用AI的成本，有利于AI在工業(yè)領(lǐng)域商業(yè)模式的建立和普及。在2021年時，科大訊飛就決定將自身積累的方案平臺化，于是便有了訊飛TuringPlat圖聆工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和羚羊工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。
作為國家級“雙跨”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，羚羊平臺被工信部列為第一批中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)平臺，突圍第十六屆通信產(chǎn)業(yè)榜—工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)100佳榜單前十。目前，羚羊平臺上已入駐總用戶數(shù)24.3萬，平臺服務(wù)企業(yè)次數(shù)56.2萬(數(shù)據(jù)截止至2023年1月16日)。
我們知道，處于不同階段的企業(yè)對數(shù)字化有著不同的需求，比如中小微企業(yè)需要SaaS應(yīng)用、腰部企業(yè)需要解決方案、頭部企業(yè)需要建設(shè)中臺和數(shù)據(jù)大腦來輔助決策等，這些都可以通過AI算法和模型來解決。針對于此，羚羊平臺采用分層次的方式來推進(jìn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型——針對龍頭企業(yè)，其構(gòu)建了依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可持續(xù)進(jìn)化的工業(yè)大腦，來實現(xiàn)工業(yè)流程自動化，幫助企業(yè)減負(fù)增效，提供創(chuàng)新能力;針對規(guī)上企業(yè)，有平臺+產(chǎn)業(yè)園的模式，通過診斷和行業(yè)合伙人，分行業(yè)場景診斷，依托產(chǎn)業(yè)園區(qū)來為產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)賦能;針對中小企業(yè)，通過工業(yè)SaaS平臺，用數(shù)字化工具包來助力制造業(yè)中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的興起，傳統(tǒng)工業(yè)的核心正在發(fā)生轉(zhuǎn)變，人工智能、大數(shù)據(jù)、算法將逐步代替人工、經(jīng)驗發(fā)揮關(guān)鍵作用。
這個過程中，工業(yè)感知是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)入口，是建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的先決條件。在目前數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI應(yīng)用中，通過單一模態(tài)的數(shù)據(jù)所提供的信息早已不能滿足提升感知和認(rèn)知能力的需求，還需要多模態(tài)數(shù)據(jù)來模擬人類“聯(lián)覺”，提升認(rèn)知水平，而訊飛TuringPlat工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺基于聽覺、視覺、觸覺、嗅覺、味覺及工業(yè)大腦(即“工業(yè)六感”)，將更多能力整合到平臺中來，并融合多維度傳感數(shù)據(jù)采集技術(shù)、深度學(xué)習(xí)序列預(yù)測技術(shù)，在感知層面獲得了工業(yè)設(shè)備的多維度數(shù)據(jù)，為輔助決策提供了更多了可用信息，保障工業(yè)設(shè)備運行始終處于可控、在控的狀態(tài)。
目前，該能力已經(jīng)被用于煤炭、鋼鐵、電力、水泥、機(jī)加工5大行業(yè)，覆蓋通風(fēng)機(jī)、汽輪機(jī)、軋機(jī)等40余類關(guān)鍵設(shè)備，構(gòu)建工況模型、機(jī)理故障模型、AI故障模型等200余個模型，包含150余種工況。
寫在最后
在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，結(jié)合人工智能是當(dāng)前的一個大趨勢，無論從資本層面，還是從國家政策層面，資源都在向著產(chǎn)業(yè)傾斜。目前，我國已建成具有一定區(qū)域和行業(yè)影響力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺超過150家，工業(yè)設(shè)備連接數(shù)量超過7900萬臺套，服務(wù)工業(yè)企業(yè)超過160萬家。對于具備AI能力的企業(yè)來說，既可以選擇在一個小的領(lǐng)域當(dāng)中做到小而美，也可以選擇做平臺。但以現(xiàn)在的時間點來看，現(xiàn)在平臺可能還處在一個“破局”的時間，一旦跨過這個時間，定會大放異彩。
