在第四次工業(yè)革命的背景下，傳統(tǒng)工業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)是必然趨勢(shì)，但也存在著太多待解的難題。

幾乎所有的企業(yè)都在講數(shù)字化轉(zhuǎn)型，可傳統(tǒng)工業(yè)現(xiàn)有的定位和體系，難以滿足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)體系、創(chuàng)新技術(shù)、人才引進(jìn)等訴求，以至于不少企業(yè)過(guò)去幾年時(shí)間里一直在摸索適合自己的轉(zhuǎn)型路徑。

即使解決了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方向問(wèn)題，落地過(guò)程中也面臨著定制化程度高、前期投入大量資金、沒(méi)有專注的技術(shù)研發(fā)等挑戰(zhàn)。

業(yè)內(nèi)逐漸形成了一種新的共識(shí)：想要釋放出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)蘊(yùn)藏的巨大潛力，唯有那些技術(shù)底子厚、研發(fā)投入大、技術(shù)差異化的高新技術(shù)企業(yè)進(jìn)場(chǎng)，才能更好地跨行業(yè)、跨領(lǐng)域賦能，解決工業(yè)轉(zhuǎn)型中的一系列痛點(diǎn)。

在這一共識(shí)下，很多高新技術(shù)企業(yè)也正在發(fā)力。近日，百度智能云開(kāi)物工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)升級(jí)到了2.0，將深耕更多重點(diǎn)行業(yè)里的核心場(chǎng)景，加速工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的底層核心技術(shù)與工業(yè)場(chǎng)景的緊密結(jié)合，幫助越來(lái)越多企業(yè)享受到人工智能帶來(lái)的技術(shù)紅利。

借著7月26日在蘇州舉行的“2022云智技術(shù)論壇工業(yè)專場(chǎng)”的契機(jī)，也許企業(yè)會(huì)從中找到行之有效的智能化轉(zhuǎn)型路徑或答案。

筑基，打造智能化底座

制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的第一步：數(shù)據(jù)的采集和處理，就讓不少企業(yè)止步于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的大門外。

由于工業(yè)設(shè)備的種類繁多、分散且規(guī)模龐大，單單是設(shè)備的連接、管理、運(yùn)維、擴(kuò)展等環(huán)節(jié)，就存在接入成本高、數(shù)據(jù)煙囪化、運(yùn)維難度大等問(wèn)題，一些企業(yè)被迫自主研發(fā)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，但難以滿足高性能、可擴(kuò)展等發(fā)展性需求。

歸根結(jié)底就是，很多企業(yè)明確了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)，可怎么轉(zhuǎn)型、怎么落地、怎么解決欠缺的技術(shù)基因，并沒(méi)有統(tǒng)一的答案。

借用百度副總裁李碩的話來(lái)說(shuō)：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)就是把人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)與企業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景深度融合，給自動(dòng)化的生產(chǎn)線裝上“眼睛”和“大腦”，構(gòu)建出“感知”能力和“思考”能力。

首先要解決的就是感知能力。

百度智能云工業(yè)能源產(chǎn)品研發(fā)總經(jīng)理黃鋒將開(kāi)物工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的能力概括為三個(gè)層面：底層是工業(yè)數(shù)字化底座，上層是工業(yè)智能化引擎，以及配套的安全體系。其中工業(yè)數(shù)字化底座所瞄準(zhǔn)的，正是幫助企業(yè)打造智能化底座，通過(guò)云智一體的方式幫助企業(yè)解決數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、流轉(zhuǎn)、計(jì)算、應(yīng)用的一整套技術(shù)難題。

這里涉及到兩個(gè)核心產(chǎn)品：

一個(gè)是天工AIoT平臺(tái)，企業(yè)可以基于天工AIoT平臺(tái)快速打造自己的物聯(lián)網(wǎng)管理平臺(tái)，對(duì)設(shè)備進(jìn)行靈活接入、統(tǒng)一管理、云邊端混合部署，并支持千萬(wàn)級(jí)設(shè)備的接入和管理。由于天工AIoT還提供了與 IoT PaaS 平臺(tái)打通的IoT APaaS平臺(tái)，企業(yè)可以按需靈活選配需要的生態(tài)應(yīng)用，比如能碳數(shù)智化平臺(tái)度能。

另一個(gè)是AI原生云基礎(chǔ)設(shè)施，包括百度百舸·AI異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)、工業(yè)仿真HPC算力方案、分布式云基礎(chǔ)設(shè)施、智算中心等等，迎合了算力異構(gòu)化、位置分布式化、AI應(yīng)用普適化的計(jì)算新趨勢(shì)。

百度智能云基于整個(gè)的工業(yè)里相關(guān)的場(chǎng)景也提供了整套的大數(shù)據(jù)的解決方案應(yīng)用到整體工業(yè)行業(yè)領(lǐng)域當(dāng)中。徐工集團(tuán)基于百度智能云的大數(shù)據(jù)解決方案，構(gòu)建了采、存、管、用一體化的數(shù)據(jù)智能平臺(tái)，市場(chǎng)部、采購(gòu)部、生產(chǎn)部等內(nèi)部部門能夠?qū)崟r(shí)掌控不同階段的數(shù)據(jù)全貌，直觀地看到生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)的問(wèn)題；

中環(huán)寰慧通過(guò)天工AIoT搭建了邊云融合的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，一期接入了300多個(gè)換熱站，通過(guò)采集個(gè)點(diǎn)數(shù)據(jù)形成熱網(wǎng)調(diào)度策略和全網(wǎng)水熱壓力分析，整體能耗降低了15%，節(jié)省了約2000萬(wàn)元的熱成本。

探路，和行業(yè)深度融合

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“思考”能力，可以說(shuō)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的終極要義。

由于AI屬于綜合性的學(xué)科，而工業(yè)應(yīng)用涉及到數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)建模、模型部署與管理、模型評(píng)估等多方面的技術(shù)，如果只是簡(jiǎn)單照搬模板化的解決方案顯然并不可行，所以最苛刻的考驗(yàn)在于人工智能和場(chǎng)景的融合。

擺在面前的問(wèn)題非常直白，既要解決場(chǎng)景定制化的現(xiàn)實(shí)訴求，又要盡可能降低人工智能的應(yīng)用門檻。

百度智能云智慧工業(yè)事業(yè)部主任架構(gòu)師王棟講述了自己的見(jiàn)解：“我們經(jīng)常到工廠和車間里去看，發(fā)現(xiàn)只給客戶提供單一算法模型的話，大部分時(shí)候并不能解決實(shí)際問(wèn)題，必須要給客戶、合作伙伴提供不同層次的應(yīng)用能力。比如一些化工廠需要的人員摔倒識(shí)別系統(tǒng)，就涉及到目標(biāo)檢測(cè)、人員跟蹤、動(dòng)作識(shí)別、觸發(fā)報(bào)警等多個(gè)過(guò)程，不是一個(gè)算法模型就能解決的問(wèn)題?！?/span>

當(dāng)同行們還在輸出單一算法的時(shí)候，百度智能云開(kāi)物的回答是工業(yè)智能化引擎：讓客戶能夠根據(jù)自身的業(yè)務(wù)邏輯，無(wú)代碼或低代碼的方式對(duì)模型進(jìn)行編排，進(jìn)而系統(tǒng)化地解決場(chǎng)景化落地的問(wèn)題。

首先是算法層面上，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練大模型、無(wú)監(jiān)督特征抽取+特征聚類、自監(jiān)督特征聚類等創(chuàng)新，解決了數(shù)據(jù)樣本分布不均勻、標(biāo)注效率低質(zhì)量差、模型上線后迭代困難等制約落地的技術(shù)瓶頸。

其實(shí)是在應(yīng)用層面，百度智能云打造了可以直接落地的“技能庫(kù)”，涵蓋生產(chǎn)制造、供應(yīng)物流、營(yíng)銷服務(wù)、綜合保障等場(chǎng)景，客戶可以直接拿去使用，根據(jù)自身的業(yè)務(wù)需求調(diào)用不同的平臺(tái)和模塊。

而對(duì)于企業(yè)的高性能求解需求，百度智能云上線了百度自主研發(fā)的AI求解器，針對(duì)不同行業(yè)不同應(yīng)用場(chǎng)景，提供定制化服務(wù)解決客戶大規(guī)模問(wèn)題，比如客戶非標(biāo)問(wèn)題的二次開(kāi)發(fā)，目前已在港口調(diào)度、切割優(yōu)化等場(chǎng)景中應(yīng)用。

王棟特意提及了“板材切割套料”的例子。

定制家具的生產(chǎn)流程中，往往先由設(shè)計(jì)師給出設(shè)計(jì)方案，然后拆解不同規(guī)格的板材，包括板材的數(shù)量、規(guī)格和尺寸，再制定總生產(chǎn)計(jì)劃和日生產(chǎn)計(jì)劃。在百度智能云工業(yè)智能化引擎的幫助下，板材利用率提升到了92.4%，切割刀數(shù)下降了8.7%，鋸切時(shí)間降低了9.4%，每年幫助客戶節(jié)約了1000萬(wàn)元的原材料成本，并被復(fù)制推廣到玻璃切割、鋼板切割等場(chǎng)景中。

相比于“數(shù)字化底座”帶來(lái)的“感知”能力，“智能化引擎”則是滿足了“理解”能力。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是通過(guò)工業(yè)AI平臺(tái)、工業(yè)知識(shí)平臺(tái)、低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)等PaaS服務(wù)降低AI接入的門檻，智能化的底座迭代智能化的引擎，徹底打通人工智能在工業(yè)場(chǎng)景中落地應(yīng)用的鏈路，讓科技創(chuàng)新和行業(yè)Knowhow雙向奔赴。

落地，深入產(chǎn)業(yè)第一線

工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中不確定性最大的環(huán)節(jié)，在于“最后一公里”。

按照當(dāng)下的工業(yè)體系劃分標(biāo)準(zhǔn)，全部的工業(yè)門類可以分為39個(gè)工業(yè)大類、191個(gè)中類、525個(gè)小類。中國(guó)作為全球唯一擁有全部工業(yè)門類的國(guó)家，任何一個(gè)小類的背后都有成百上千家企業(yè)，它們的規(guī)模不同、稟賦各異，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中遇到的問(wèn)題也不同，以至于有人將之形容為“一米的寬度，一百米的深度”。

互聯(lián)網(wǎng)巨頭出身的百度智能云，還需要回答另一個(gè)問(wèn)題：夯實(shí)了智能化的地基，打通了AI落地的鏈路，能否跑通落地的最后一公里？

過(guò)去兩三年的時(shí)間里，百度智能云的專家們頻繁深入到一線調(diào)研，抱著筆記本到工廠里進(jìn)行調(diào)試。因?yàn)榘俣茸钌瞄L(zhǎng)的是AI技術(shù)，但技術(shù)想要落地到行業(yè)里，除了行業(yè)Knowhow外，還需要機(jī)理和數(shù)理的融合，將老師傅們的經(jīng)驗(yàn)沉淀為一個(gè)個(gè)算法模型。既能成為一家企業(yè)的核心資產(chǎn)，也為工業(yè)數(shù)字化指明了方向。

比如工業(yè)質(zhì)檢長(zhǎng)期存在人工檢測(cè)效率低、定制化程度高、工業(yè)知識(shí)無(wú)法沉淀復(fù)用等痛點(diǎn)，恒逸化纖生產(chǎn)車間里，經(jīng)由百度智能云開(kāi)物的智能質(zhì)檢設(shè)備改造，原來(lái)的普檢變成了機(jī)器篩查后的復(fù)檢，AI質(zhì)檢設(shè)備檢驗(yàn)1個(gè)產(chǎn)品只需2.5秒，效率比人工質(zhì)檢提高70%，也讓百度智能云在中國(guó)工業(yè)AOI質(zhì)檢市場(chǎng)的份額連續(xù)兩年位居第一。

再比如在水務(wù)領(lǐng)域，存在數(shù)據(jù)匯集管理、冗余的存儲(chǔ)計(jì)算等難題，百度智能云結(jié)合水務(wù)的場(chǎng)景化需求，為某水務(wù)打造了“1+1+N”的架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的水務(wù)監(jiān)測(cè)，可統(tǒng)計(jì)降雨量、水位、滲流滲壓、位移沉降等水域水情關(guān)鍵指標(biāo)，一旦出現(xiàn)異常參數(shù)，可及時(shí)預(yù)警，反映到手機(jī)、電腦終端還有監(jiān)控大屏上，輔助工作人員決策應(yīng)對(duì)。

其實(shí)類似的案例還有很多，跑通了設(shè)備管理、生產(chǎn)優(yōu)化、智慧物流、能源管理、安全生產(chǎn)等工業(yè)生產(chǎn)的全流程，覆蓋了汽車、電子、能源、水務(wù)、紡織、園區(qū)、家電、煙草、食品等20多個(gè)行業(yè)。

百度智能云開(kāi)物一直在不斷努力，依托“成效帶動(dòng)、應(yīng)用為先、平臺(tái)開(kāi)放、下沉運(yùn)營(yíng)”的思路，踏踏實(shí)實(shí)地為客戶去服務(wù)創(chuàng)造價(jià)值。

目前開(kāi)物已經(jīng)在貴陽(yáng)、重慶、桐鄉(xiāng)、蘇州、廣州、寧波等16個(gè)區(qū)域深度落地，與超過(guò)22個(gè)行業(yè)的300多家標(biāo)桿企業(yè)建立了深度合作，持續(xù)沉淀不同行業(yè)和領(lǐng)域的工業(yè)知識(shí)，將其結(jié)構(gòu)為標(biāo)準(zhǔn)化、可落地的解決方案。并于2021年進(jìn)入了工信部特色專業(yè)型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，2022年又以第一名的身份選了國(guó)家級(jí)跨行業(yè)、跨領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，正式進(jìn)入了國(guó)家隊(duì)行列。

做一個(gè)總結(jié)的話，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從觀望階段走向深度落地階段，百度智能云開(kāi)物的初衷并沒(méi)有改變，通過(guò)技術(shù)下沉幫助企業(yè)降本、增效、提質(zhì)、創(chuàng)新，幫助千行百業(yè)疏通堵點(diǎn)、解決痛點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)價(jià)值增長(zhǎng)。

結(jié)語(yǔ)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)之所以進(jìn)入所謂的深水區(qū)，原因在于工業(yè)體系龐大且復(fù)雜，是一個(gè)既快又慢的賽道，“快”的一面是需要在技術(shù)上保持創(chuàng)新，針對(duì)實(shí)際需求不斷推陳出新；“慢”的一面是涉及到大量的工業(yè)知識(shí)，需要逐一鉆研穩(wěn)扎穩(wěn)打。

百度智能云等平臺(tái)留下的啟示在于：

它們保持了互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)積極求索的態(tài)度，擅長(zhǎng)在技術(shù)層面上降低門檻，無(wú)論是AI原生云、天工AIoT等組成的數(shù)字化底座，還是工業(yè)AI中臺(tái)、智能應(yīng)用等支撐起的智能化引擎，都在為那些不知道如何轉(zhuǎn)型的企業(yè)修橋鋪路；

同時(shí)選擇尊重工業(yè)本身的規(guī)律，避免了互聯(lián)網(wǎng)廠商的激進(jìn)風(fēng)格，從一條產(chǎn)線、一座工廠到一個(gè)行業(yè)、一個(gè)區(qū)域，并聯(lián)合生態(tài)伙伴一起探索數(shù)據(jù)、機(jī)理、知識(shí)的沉淀與轉(zhuǎn)化路徑。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的路也許很長(zhǎng)，但百度智能云等玩家們正在一步一個(gè)腳印地前行。

主理人 | 張賀飛（Alter）