一文讀懂AI落地制造業(yè)的亮點與痛點

　　“人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，加快發(fā)展新一代人工智能是事關(guān)我國能否抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機遇的戰(zhàn)略問題。”—近日，中共中央政治局就人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢舉行了集體學(xué)習(xí)。

　　2015年以來，人工智能兩次被寫進(jìn)政府工作報告，并相繼出臺了《中國制造2025》《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等系列政策給予支持。

　　2017年人工智能進(jìn)入爆發(fā)期。從數(shù)據(jù)來看，中國市場增長率達(dá)50%，預(yù)計2018年市場規(guī)模約380億元。

　　在工業(yè)領(lǐng)域，人工智能被視為工業(yè)4.0的大腦，它將變革生產(chǎn)。

　　不過，對于這股智能潮流，筆者更關(guān)心AI如何落地?落地如何?

　　俗說話，外行看熱鬧內(nèi)行看門道，這次我們通過AI架構(gòu)搭建者、技術(shù)提供者、技術(shù)應(yīng)用者的視線，剝繭抽絲地看到AI落地情況，與行業(yè)共同交流這一偉大變革。

　　百家爭“智”的新風(fēng)口

　　人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開政策的支撐，同時也離不開核心企業(yè)的引領(lǐng)和推動，他們在人工智能的生態(tài)建設(shè)過程中起到了非常重要的作用。

　　據(jù)工控小編了解，中國和美國正是依托一些核心企業(yè)的發(fā)展占據(jù)了AI的領(lǐng)頭位置，例如美國的Google、Amazon，中國的BAT。

　　可以說，BAT的幾乎可以代表國內(nèi)AI的發(fā)展水平，因為百度在AI領(lǐng)域做得最早，所以相對來說百度AI體系最健全。

　　去年，在中國科技部確定的一系列人工智能重點發(fā)展平臺中，百度的自動駕駛、騰訊的智慧醫(yī)療、阿里巴巴的智慧城市等人工智能的落地隨之變得更清晰。

　　此前，在百度描繪的人工智能技術(shù)框架中，底層包括百度大腦和百度智能云，上層包括DuerOS和Apollo兩大開放平臺，依托這一框架，百度能為多個行業(yè)提供開發(fā)工具和AI解決方案。

　　而百度自己的AI落地成果也非?？?，在今年百度AI開發(fā)者大會上，百度第100臺自動駕駛巴士“阿波龍”已正式量產(chǎn)下線，將在國內(nèi)外同時開展商業(yè)化運營。

　　與此同時，騰訊在醫(yī)療領(lǐng)域的覓影、阿里巴巴的城市大腦也都做的如火如荼。

　　得益于行業(yè)核心企業(yè)的大力推進(jìn)，我國加速建立起了從底層基礎(chǔ)設(shè)施到算法再到應(yīng)用，相對完整的人工智能產(chǎn)業(yè)體系。

　　實際上，對于大部分人工智能參與者來說，他們不像BAT一樣大而全來做成一個體系，他們只是做體系的一部分，即如何利用專業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)落地AI。

　　筆者采訪了在行業(yè)中率先提出“產(chǎn)業(yè)人工智能”概念的北京國雙科技有限公司(下稱“國雙”)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總經(jīng)理樸志民，他認(rèn)為AI人工智能除了深度學(xué)習(xí)、智能感知的能力，同時還要結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)家、行業(yè)專家的能力，通過模型或者算法去實現(xiàn)智能化。這一概念涵蓋了數(shù)據(jù)科學(xué)+技術(shù)能力+行業(yè)經(jīng)驗+平臺整合的綜合能力。

　　作為大數(shù)據(jù)和人工智能解決方案提供商，國雙面向工業(yè)領(lǐng)域提供工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)和工業(yè)APP應(yīng)用，憑借其在數(shù)據(jù)處理的綜合能力，解決工業(yè)大數(shù)據(jù)的痛點問題——挖掘、整合與應(yīng)用。

　　從實際應(yīng)用來看，國雙主要通過監(jiān)控設(shè)備、預(yù)警故障、診斷故障和預(yù)測故障等四個核心能力優(yōu)化傳統(tǒng)工業(yè)運營能力?；诠I(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和完整的行業(yè)專業(yè)團隊，國雙打造了端到端的AI服務(wù)。

　　不得不說，隨著國雙等不同AI層面的企業(yè)的深入，我國人工智能將不斷細(xì)化和落實，延續(xù)當(dāng)前快速發(fā)展的勢頭。

　　AI落地并非易事

　　如下圖，人工智能從架構(gòu)上分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三層。應(yīng)用層是將人工智能技術(shù)與應(yīng)用場景結(jié)合起來，實現(xiàn)商業(yè)化落地，這個部分是國內(nèi)人工智能發(fā)展最為活躍的領(lǐng)域，呈現(xiàn)出百花齊放的態(tài)勢，主要應(yīng)用包括機器人、智能安防、智能家居、無人駕駛等多個領(lǐng)域。

　　人工智能技術(shù)及應(yīng)用架構(gòu)

　　那么，究竟AI落地是否存在水土不服呢?我們從國內(nèi)領(lǐng)先的機器人制造商——新松機器人的應(yīng)用一解其中味。

　　今年，新松機器人作為課題負(fù)責(zé)單位參與河北工業(yè)大學(xué)牽頭的科技部智能機器人專項：“基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)機器人可靠性質(zhì)量保障與增長技術(shù)”，該技術(shù)可以對原有的工業(yè)機器人本體采集數(shù)據(jù)，通過對自身關(guān)節(jié)、核心零部件、電流、傳感器等參數(shù)進(jìn)行相關(guān)的先進(jìn)算法分析，讓機器人具備了對自身性能提高，以及新產(chǎn)品修正迭代提供了堅實基礎(chǔ)。

　　不難發(fā)現(xiàn)，新松已將AI技術(shù)賦能機器人，讓機器人變得更智能。

　　杭州新松機器人研究院陳立院長認(rèn)為，國產(chǎn)伺服驅(qū)動器性能的提升以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融合，使以前相對閉塞的運動控制變得更多源豐富，讓更多的先進(jìn)控制算法在機器人本體上得到更好的應(yīng)用，從而提升機器人的軌跡精度、速度規(guī)劃等性能。AI技術(shù)在工業(yè)機器人上的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，通過增加傳感器、融合機器視覺、深度學(xué)習(xí)等，讓人機在近距離范圍內(nèi)協(xié)同作業(yè)具備可行性。

　　陳立院長表示，AI技術(shù)應(yīng)用到工業(yè)機器人領(lǐng)域上，需要精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)給與，和高保真的采樣同步，才能讓機器做出準(zhǔn)確的判斷。在一些自動化應(yīng)用場景中，產(chǎn)品的良品通過率需要達(dá)到99.99%。雖然深度學(xué)習(xí)算法是人工智能當(dāng)前的一大技術(shù)亮點，但是對于自動化行業(yè)來說，更多的是需要一個穩(wěn)定的技術(shù)輸出保證，這也是當(dāng)前AI落地應(yīng)用的瓶頸。

　　相較于智能家居、機器人等領(lǐng)域，在食品飲料行業(yè)AI的潛能應(yīng)該更大，但實際應(yīng)用卻寥寥無幾。

　　國際食品巨頭旺旺集團研發(fā)總處陳俊江總處長告訴工控小編，食品變因多、規(guī)格種類多、產(chǎn)品組合更多，因此需要能夠識別判斷不同變化規(guī)律且能做出正確反饋的平臺。

　　對于旺旺這類產(chǎn)品線非常龐大的企業(yè)來說，做一個大規(guī)格、大品相的產(chǎn)品配套平臺容易，但是還有很多小規(guī)格的產(chǎn)品無法得到解決，不可能每一種規(guī)格都配套單獨的平臺去執(zhí)行。

　　最讓陳俊江處長擔(dān)憂的是，在龐大的生產(chǎn)線中如果自動化一旦出錯，那樣造成的不良損失會更大。

　　雖然AI落地食品行業(yè)還尚待時日，但目前旺旺已經(jīng)引進(jìn)了數(shù)字化系統(tǒng)，存儲、匯整、歸檔旺旺的食品配方及物料等信息。

　　不過，據(jù)陳俊江透露，由于旺旺的產(chǎn)品線過于龐大，目前采用的系統(tǒng)還沒有做到完全自動化匯整，還需要依靠人來串聯(lián)現(xiàn)有的資料，實現(xiàn)公司部分信息的自動化整合。

　　對于一種新技術(shù)來說，從技術(shù)發(fā)展成熟到全球化應(yīng)用必然需要一段時間，人工智能也不例外。雖然國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)還較為薄弱，行業(yè)對政府政策支持還十分依賴，但隨著企業(yè)競爭和協(xié)同需要的增強，人工智能滲透率將逐步提升，并實現(xiàn)真正意義上的落地。