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第四次工业革命,深圳与法兰克福的遭遇战

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  作者 | 蓝字

  原创首发 | 蓝字计划

  韦昭南从没见过那么麻烦的要求。

  屏幕的光打在眼镜上,他皱着眉盯着眼前的数据,手在键盘上无数次敲打,不断调整着算法清洗数据,但小数点后面,准确率的提升却缓慢得愁人。韦昭南轻轻叹了口气,转过头和同事讨论起那些自己并不熟悉的行业知识。

  他们参加的这个项目,是建设一套适用于电路软板制造流水线的工业互联网系统,在工业领域,客户对于准确率的标准与消费互联网完全不同。

  比如人脸识别或者语音识别应用,消费场景下准确率做到90%、95%就已经满足需要,但在制造业,客户要求准确率要到99%,甚至99.5%以上。工程师们只能让模型不断迭代,不断去收集数据,不断做模型的优化、训练,从而提升指标。

  在中国制造2025、互联网+等战略指导下,中国企业们正尝试在平台和关键技术上力争国际话语权。

  海尔集团原创出COSMO系统——支持大规模定制的互联网架构软件服务平台。通过这个平台,可以将海尔用户圈与并联资源圈进一步融合,从而构建全新的互联工厂生态系统,让用户能向工厂直接发出请求,定制个性化产品。

  而华为则选择借力通用电气,基于Predix工业物联网应用平台以及华为领先的物联网网关、网络控制器、连接管理平台、大数据计算平台等信息通信技术及基础架构进行联合创新,共同开发、推广和交付新型工业数字化和自动化解决方案。

  华为副总裁蒋旺成,认为华为与通用电气的合作是种互补,“工业互联网所涉及的范围很大,再大的公司也不可能将方方面面都吃下去,一定是每个公司聚焦自己核心能力所在的部分,进行整个产业链的合作。”

  人类历史上的第四次工业革命大潮涌起,继信息化之后,物联网成为最大的热门和趋势。

  即使困难重重,中国企业们也必须迎难而上,在刚刚兴起的,以人工智能为标志的世界第四次工业革命浪潮里,任何一点迟疑和等待,都可能失去好不容易掌握的先机。

  

  怎么界定缺陷的类别?为了弄清楚这个问题,来自腾讯AI技术团队的韦昭南,和同事们开始没日没夜的攻坚。

  智能制造和工业互联网,是制造业升级浪潮中的关键环节,作为国内龙头科技企业,腾讯早已入局,通过自身在互联网领域的经验积累,为传统制造业企业们提供技术支持。

  但在实际执行的过程里,由于跨越行业,工程师们需要解决的问题比起过去单纯的互联网项目,要复杂得多。单纯依靠算法的学习还不够,作为技术人员,韦昭南和同事们还必须了解和掌握行业知识。

  

  世界人工智能大会,腾讯展位的参观者

  专业门槛,一定程度上限制了在工业界里AI应用的推广。

  从流水线上拿来的摄像头模组缺陷品,有的保护膜撕裂了,有的在生产途中出现划伤、撞击,负责生产的技术人员搬出一套自己熟悉的逻辑,通过缺陷的形成原因进行分类,但这些归类方式跟实际的图像特征并不完全对应。

  韦昭南一遍遍跟对方解释,为什么需要厘清归类的问题,工厂里有些闷热,豆大的汗珠从他前额滚落,滑过鼻梁砸到地上。

  即使韦昭南已经口干舌燥,但对方的技术人员依然不明白,系统怎么会理解不了流水线上摸索出来的分类标准?他不耐烦地抱怨了一句,“你们这个人工智能,不是应该一学就会了嘛”。

  认为人工智能无所不能,是对接时许多客户都会有的误区,除了不断沟通、提出诉求,工程师们还要去学习业务的相关专业知识,才能进入到对方的话语体系中。

  那段日子,除了对着电脑清洗数据改进算法,韦昭南空闲下来的时间,常常蹲到流水线旁边听技术人员给他做讲解,敲惯代码的手,不是抱着厂方给的资料看,就是拿着各种各样的电路板冥思苦想。就连和同事一起吃饭,饭桌上聊的电路软板生产工艺,也几乎跟聊代码一样多。

  两个月以后,项目组里的人差不多都成了半个行家,和接受过长期培训、负责检测出品质量的技术工人员聊得有来有往。曾经让整个组纠结的缺陷定义问题,也顺利得到解决——无论是保护膜撕裂、划伤还是碰撞,都以损伤漏铜的结果统一归类,避免在类别判断上出现混淆,把耦合给解开。

  “我不是业务专家的话,或者我不是真的开始做这个项目的时候,我是永远不知道我缺哪些东西的,这是信息采集的一个悖论。”

  

  腾讯优图visionseed,自带AI算法的摄像头

  但即使短期内快速掌握了某一品类的业务知识,再下一次进入其他领域,还是避免不了两眼一抹黑:不少厂家工艺已经高度成熟,导致在这些厂家AI的应用场景非常垂直,很难拿到其他地方套用复制。

  哪怕在近似品类里面推行,比如把电子软板的生产经验移植到半导体行业、PCP行业,依然要做很多的调整,展开大量迁移学习的工作。

  韦昭南估计,行业跨度再大一点,整个模型都要完全重头开始去做,“它是投入比较重的一个开发,对于AI公司来说是最痛的一点”。

  长期摸索下来,规模化越发成为韦昭南和同事们选项目时候考虑的重点,他们更倾向于介入比较有成长性的行业,比如锂电池、新能源。

  另外,他们也开始思考从项目化往产品化转变的可能。

  玉柴工厂企业微信排障技术应用,就是产品化的成功案例

  最好的方式,是除了交给客户模型,还给出一套用来开发模型的工具,让客户可以在一个个细分场景里面做二次开发,方便他们做定制化模型的构建。

  换句话说,就是腾讯的技术团队利用自己的生态、合作伙伴,塑造一个聚合平台,帮助客户以及其他小团队做更垂直、更定制化的开发。

  

  云计算峰会上,腾讯云欧洲市场的负责人李世炜忍不住有些尴尬。

  聚集着来自世界各国的云计算行业专业人士,李世炜和同事们随机进行了一场简单的调查,询问在座与会者们对腾讯云的了解,结果出乎意料,看到不少外国友人在听到“Tencent”时露出懵懂的表情,李世炜苦笑起来。

  “参会的人员都已经算是云计算的圈内人士了,但调查结果显示,很多人并不知道腾讯这个品牌,更不要说腾讯云了。当然,有很多人知道微信和QQ,不过他们并不知道微信和QQ属于腾讯。

  品牌认知度低,意味着开拓市场的难度更高。腾讯云制定了两条战略:一是帮助欧洲公司进入中国,更好地适应中国本地的市场环境;第二是帮助欧洲当地的企业、政府更好地服务中国的游客。

  欧洲市场被划分为4个区域,每个区域都有不同的业务重心。比如东北欧,就以德国为中心发散出去,重点关注汽车业和制造业等领域,换句话说,在传统制造业强国德国,来自中国的企业要和当地企业比一比工业互联网的水平。

  可想而知,这会是个艰巨的任务。

  腾讯云欧洲有限公司,选址在德国第五大城市,坐落于美因河畔的法兰克福。由于网络资源丰富,又是欧洲交通枢纽,法兰克福成为国际互联网公司设立数据中心的首选,包括腾讯在内,大量有志于拓展欧洲市场的国际云厂商,也都选择了这座人口不足百万的城市作为桥头堡。

  

  纽约时代广场,腾讯云的广告

  但要真的进入欧洲市场,门槛很高:欧洲格外重视隐私数据保护,微软、谷歌、亚马逊等跨国大型企业,都曾经因为隐私保护问题而不得不接受调查。

  这种警惕和重视,有复杂的历史成因——二战时期,掌握着大量详细个人隐私信息的希特勒政府,曾凭借这些信息对犹太人发起针对性屠杀。

  2016年4月,欧洲议会通过了数据保护法案GDPR,用以遏制个人信息被滥用,保护个人隐私。按照这个法案的规定,如果企业不遵守新规,将面临最高2000万欧元或相当于其全球年销售额4%的罚款(二者取较高值),这项“史上最严的数据保护法案”于2018年5月起已正式生效。

  在合规方面,腾讯云表现得非常谨慎。

  谨慎,是腾讯在开拓国际市场时的惯性。腾讯云国际业务总经理魏伟还记得,在正式进军欧洲之前那段繁忙的日子,团队找了专业的国际咨询机构,对当地的法律法规逐条研究,办公室里灯火通明加班加点,集体备战GDPR合规认证。

  除了GDPR,腾讯云还拥有韩国 KISMS、新加坡 MTCS、新加坡 OSPAR、美国 HIPAA、欧盟 CISPE 等安全资质,甚至通过了以严厉著称的德国C5:2020云安全基础和附加标准审计,成为全球首家通过该标准的云服务提供商。

  

  腾讯云的全球布局

  在云服务合规与安全领域,这家中国企业已经占据了世界领先地位。用李世炜的话说,在业务层面,腾讯云“只提供技术,不掌握客户的数据。”

  这份谨慎换来了不错的回报,腾讯云进入欧洲没多久,就与德国的SAP、西门子等软件厂商达成合作,开始联手于打造在具体应用场景中细分领域的解决方案。

  

  魏伟和李世炜在欧洲市场开疆拓土的时候,后方的技术力量也并没有停下脚步。

  世界仅有两间能生产大型广体客机的制造商之一,欧洲空客集团,已经用上了来自腾讯云的数字工厂、智能生产管理、设备智能和智慧营销等一整套工业数据智能解决方案。这套方案的主要内容,是高效的流程管控系统,通过将人员轨迹、货架摆放位置等信息结构化,辅助飞机组装。

  

  空客组装车间

  韦昭南举了个例子,比如在大飞机组装车间,一台飞机有七八百万个零件,这套系统可以把货架位置、装配流程和人员情况都录入其中,转化为直观的图表、分析出现在展示界面上,然后通过AI算法进行深度优化,寻找出效率最高的方案。

  通过分布在车间里的传感器,不同工种的工作时长,有效区、非有效区的时间占比等情况,都会被整理成完整的报告,管理者可以根据这个报告快速对车间情况进行了解和调整。

  除了这套系统,在疫情的特殊背景下,韦昭南和同事们还为空客开发了另外一个应用:通过传感器,实时提醒车间内的工作人员保持社交距离,降低安全风险。

  在韦昭南看来,用AI进行人力、管理上的优化,以及参与进质检等环节,只是这项技术在工业领域进行普及的开端。

  在这方面,腾讯早有先例,比如已经常态化投入企业管理应用的企业微信。

  国产发动机提供商玉柴,就通过企业微信搭建起了一套庞大的云管理系统,将9000多台设备及8000多名员工纳入其中,在这套系统辅助下,原本需要半个小时才能完成的机器故障报修,被简化为两三分钟就能走通的流程。

  

  企业微信已经深入实体经济,成为提升管理效率的常态工具

  就连美国老牌企业壳牌石油,也选择使用企业微信作为基础构建经销商的管理系统,连接起一万多间末端经销商,真正实现了打通上下游,把控全分销链条。

  要知道,在应用企业微信之前,过于零散的小型商户无法纳入管理体系,是企业们始终没有解决的管理难点。

  现在,腾讯云的工作重心将向配料优化、工业优化上逐步转移,在流程制造业里面,通过记录每个配料、工艺参数,实现节能增效。

  十四五规划明确提出,我国的下一步发展要“推进产业基础高级化、产业链现代化,保持制造业比重基本稳定,增强制造业竞争优势,推动制造业高质量发展。”

  要实现制造业高质量发展,工业互联网是其中避不开的一环。

  韦昭南曾经参与过一个钢厂POC项目,需要考虑不同产地的煤不同的性能指标,通过不同的比例来搭配,最终制胶、炼钢、炼铁。在使用AI之前,这个环节多半交由技术人员凭借经验去把握,很难做到真正的量化可控。

  

  无人化、智能化,正在成为国内钢厂的发展趋势

  但配煤和生产效率之间的对应关系,在通过机器学习的算法面前暴露无遗。

  工程师们把不同煤矿的性能等数据接到系统里面,让人工智能自己抓取数据记录对应关系,在大量数据收集的基础上进行优化,再通过设定边界条件,反复尝试,最终顺利找到经济效益最高、成本最低的配料方案。

  “同样是烧一吨的胶,原来他用人工去配的话,好像是1300多吧,我们最终是给他省了十几、二十块钱一吨,折射成整年能源的消化量来说,经济效益也是上千万的。

  

  今年4月8日,美国参议院外交委员会主席抛出“2021年战略竞争法案”议案,这份议案围绕未来几十年美国与中国的竞争较量展开,涉及领域包括“在国家和国际力量的所有方面”。

  换句话说,这份议案是美国政治精英拟定的第一份,针对如何压制中国的纲领性文件,按照西方媒体的解读,美方此举,标志着他们将“加强与中国竞争”“全面对抗中国”。

  美国参议院提出“2021年战略竞争法案”议案

  在美国政客们眼中,经贸和科技领域是未来中美对抗的最前线,经贸和科技,不仅关系着中国是否会在GDP总量上超越美国,也直接关联着美国在芯片半导体和国家安全方面的实力。

  对于国家之间的博弈,华星光电创始人李东生提出了自己的理解,“国家的竞争就是经济的竞争,竞争主体是企业。中国从经济大国发展成为经济强国的历程,就是中国企业追赶超越全球产业巨头的过程。”

  华星光电,是严格意义上腾讯首个深度介入,并已经落地的工业互联网项目。

  作为当时业内最大规模的工业AI项目,腾讯对这个项目非常重视,从腾讯云云产品部、优图实验室等部门拉起了30多人的团队,还指派腾讯杰出科学家贾佳亚担任项目专家,专门负责一个由博士学历资深研究员们组成的算法团队。

  整个项目的搭建,只花了一年半的时间——2018年7月份签约,到2019年底,整个系统已经可以正常运行。

  韦昭南说,交付后腾讯的团队还会维持两年的服务周期,继续替华星处理长尾需求,进一步查漏补缺,比如进行新产品上线的模型迭代。这之后,由腾讯搭建好的系统会移交给华星自有的合创团队,负责后续的维护和开发。

  在参与华星项目的这段日子里,韦昭南深刻体会到了国内制造业企业的多元化:华星很多基层工程师在数字化、智能制造这块的观念非常先进,跟同行业其他企业差距明显。这让韦昭南意识到,作为技术提供方,腾讯也需要更多懂业务、又有AI思维的人加入。

  “真正能够帮到工厂,或者真正能够挖掘到有价值的场景,要靠前线的人把这些场景挖掘出来。”经历过数字化改造之后,华星无疑会有更多可以用AI技术去落地的点,这会是个自下而上的发起过程,也会是个逐步深化的过程。

  要落实制造强国战略,就必须在科研上下力气。

  

  华星光电智能化的流水线

  华星光电是个很好的例子。在10年前,中国的高端液晶面板还几乎全部依赖从三星、LG等韩国企业进口,进口量高居中国进口货物第四位,前三分别是石油、铁矿石、芯片。

  那时的中国,面临着“缺芯少屏”的双重困境。

  而现在,重视自主研发的华星光电,在全球范围内有26个研发中心,总研发人员近8000名,据公开报道显示,截至2019年三季度,华星光电的专利申请量为61234件,其中国内39011件,国外专利11067件。

  强大的科研能力加持,让中国的“少屏”困境成为历史,中国企业,也摆脱了低端的标签。就在去年8月,华星完成对苏州三星产线的收购,这次收购,标志着中国实现在液晶面板领域对韩国的局部超越。

  

  腾讯云正在逐步把工业互联网推进更多行业,塑造出工业赋能云平台、根云、腾讯木星云等产品,串联起汽车、医药、机械制造、交通、核电、风电等行业。

  与此同时,更多的中国科技企业们也在发力,加入工业互联网这块战场。

  阿里推出ET工业大脑、SupET、飞龙、飞象工业互联网平台等产品,通过这些产品,阿里尝试将电商销售平台、供应链平台、金融平台、物流平台等进行整合,构建产供销一体化的闭环。

  这几年一直聚焦在AI上的百度,和腾讯差不多时间起步,也已经和首钢达成合作,通过钢板缺陷检测打造了AI质检新应用。这次成功的实践,让百度很快将目光转移向电子、汽车、钢铁、能源、橡胶、电力等行业,摸索起以工业智能为核心的工业互联网平台方案。

  随着大批中国企业快速崛起,世界工业互联网的赛道上,攻守易势。

  这一切只是个开始,随着中国人工智能技术在制造业场景的不断落地,第四次世界工业革命的浪潮里,还会有更多赶超外国企业的故事,即将发生。

  鸣谢:李冰如对本文亦有贡献

  

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