“排头兵和战斗力，二者缺一不可。”
文｜云舒
编辑 | 小白
出品｜极新
麦肯锡在2022年对企业应用AI技术的调研表明：相较于2017年的20%，2022年企业至少在一个业务领域采用AI技术的比率增加了一倍多，达到50%；应用的AI产品数量也从2018年的平均1.9个增加到2022年的3.8个。随之而来的是越来越多的AI技术企业，截至2023年5月，中国地区独角兽共514家、总估值高达13万亿人民币，重点分布在硬科技、新能源、新媒体、大健康、数字经济、人工智能等领域。
据艾瑞咨询统计，人工智能领域独角兽融资事件集中分布于自动驾驶、医疗、工业、芯片行业，分别孵化出L3及以上智能驾驶解决方案、AIDD药物研发服务、工业机器人、云端大规模训练或端侧推理芯片等产品或服务。人工智能正以其独特的优势和潜力，逐渐渗透到我们生活的各个领域。特别是在工业领域，AI的应用已经成为一种强大的力量，推动着我国从传统工业化向新型工业化转型。再结合我国的实际发展情况来看，新型工业化是人工智能等技术创新驱动的工业化，是大中小企业相互扶持、共同发展的工业化。
01AI为工业带来更多可能
根据《中国制造2025》战略，我国正致力于从制造业大国向制造业强国转变，实现制造业的高质量、高效益、可持续发展。在这一过程中，AI技术的应用成为了重要推动力。
随着全球竞争的加剧和消费者需求的多样化，工业企业需要寻找新的方法和手段来提高生产效率、降低成本并快速响应市场需求，引入AI能够帮助企业实现生产过程的控制与优化；其次，AI技术的应用可以较大程度降低工业生产的成本和风险，从智能制造和自动化控制来看，可以减少人力成本和错误率；再者，应用AI是工业企业实现数字化和智能化转型的关键一环，是其适应新时代发展需求的助力。
图：梅卡曼德工业机器人（来自梅卡曼德官网）
近日、东土科技签约了诺贝尔物理学奖2006年度得主斯穆特，标志着东土科技从工业互联大步迈进工业AI；当地时间10月6日，美国初创公司Machina Labs宣布完成3200万美元B轮融资，由英伟达旗下风投部门NVenture和风投机构Innovation Endeavors联合领投，AI+机器人技术是Machina Labs在制造业方面的独特优势。
越来越多企业转向工业AI，比如智能机器人、自动化、预测性维护、质量控制与检测、供应链管理等领域，为工业发展带来更高效、智能、个性化的变革和创新。
02AI进入工业，打响“山地战”
AI在工业领域的已有应用得到了广泛关注和实践，许多工业企业已经开始引入AI技术，一些AI初创公司也正在为工业领域提供各种解决方案，涵盖了供应链管理、智能物流、设备监测与故障预测等各方面。但是，通向新世界的路总有些荆棘坎坷。
中国计算机学会计算机应用专委会副秘书长刘晶如此形容大模型在工业场景中的应用难度，“如果说AI大模型落地消费者端是‘平原战’，落地工业领域则是一个又一个‘山地战’。”首先，数据收集和处理是一个难题。数据是AI进入产业的关键，然而工业领域中的数据往往分散、量大且复杂，如何有效地收集、整理和分析这些数据是一个挑战。
另外工业领域对于数据的保密性较高，关键性数据难以获得，企业难以将核心数据喂与AI，需考虑工业企业对于AI技术的信任度和接受度。GGV纪源资本执行董事罗超先生曾指出，工业恰恰是泥腿子要扎到田里去的一个事情，更好的挖掘数据，标准化的、结构化的储存下来、使用起来，这件事情本身很重要。
其次，AI算法的准确性和稳定性还有待提高。尽管AI技术在写作、绘画、视频生成等领域取得了很好的效果，但在一些关键性、稳定性要求高的场景下，可靠性仍需进一步提升。
产业专家与AI算法工程师之间的认知差异也是AI落地于工业的一堵墙。产业专家熟悉的是产业周期，AI算法工程师研究的是深度学习的训练部署等相关内容，企业人才难以同时具备以上两个技术背景。
03关于AI进入工业，他们怎么做
AI+工业机器人：梅卡曼德机器人梅卡曼德在成立伊始就使用AI和3D视觉等智能技术，让机器人拥有更高级的传感、感知、规划等智能能力，用通用的产品去解决普遍的需求，自研的传感器和软件服务于汽车、锂电、物流、3C等行业，目前，梅卡曼德的业务已经覆盖50多个国家和地区，全球落地案例超过了三千个。
客户需求：
此项目服务对象为某工程机械巨头，大钢板切割成许多小零件后，需将零件按要求进行分类抓取然后按要求码放到托盘内，以配合下道工艺如折弯、开坡口、焊接等。存在工件种类多，形状各异，人工分拣码盘繁杂等问题。为实现无人化作业，客户希望用工业机器人搭载AI+3D视觉的方式实现自动化分拣作业。
项目描述：视觉引导机器人识别并吸取不同品规的钢板切割件，置于传送带上，传送至下一工位。机器人识别并抓取传送带上的切割件，按品规分类，堆叠码放于料框中。
项目成果：
提升整线下料效率，可完全满足用户的生产需求；
是该客户集团内部首条满足生产需求、且长期稳定运行的备料产线，被列为该集团内部标杆项目。
AI+工业互联网：华为-OceanConnect IoT 平台
华为推出的 OceanConnect IoT 平台在技术架构上分为垂直和水平两个方向。在垂直方向，又分为三层架构，分别为连接管理层、设备管理层和应用使能层。目前， OceanConnect IoT 平台主要服务行业包括公共事业、车联网、 油气能源、生产与设备管理、 智慧家庭等领域,构筑多个成熟解决方案并完成商用，并有约 40 个运营商 POC 项目及若干个企业 POC 项目等,提供 170 余个开放 API，聚合超过 500 合作伙伴。
客户需求：中国第一汽车集团公司（以下简称一汽）是国内大型汽车生产企业。探索车联网等服务化转型的过程中， 一汽面临一系列突出问题，一是旧系统无法满足高并发、高频率接入需求，支撑现有的 20 万辆车已经出现严重性能瓶颈。二是运行 10 年系统老旧，难以叠加新的业务，扩展困难。三是不同车型接入不同的业务平台，割裂的烟囱式系统，维护复杂，管理成本高。
项目描述：通过应用华为 OceanConnect IoT 平台， 一汽实现了对千万级车辆的有效管理， 并发处理百万车辆的信息。平台的开放 API支撑了一汽新业务的快速开发，系列化 Agent 则支持快速集成新设备。平台还为一汽提供了能够支持实时分析的大数据处理能力， 并支持车队管理、共享租车等多种业务。
项目成果：借助平台的能力，一汽提供了“挚享”租车服务，未来将逐步在平台上增加车辆控制、轨迹回放、车况检查、电子围栏等新型车联网业务。预计到 2020 年，通过 IoT 平台管理 200 万车辆及 25 万支车队。
AI+工业AR：杭州灵伴科技
杭州灵伴科技有限公司创立于2014年，是一家专注于人机交互技术的产品平台公司，深耕5G+AI+AR领域的软硬件产品开发，通过语音识别、自然语言处理、计算机视觉、光学显示、芯片平台、硬件设计等多领域研究，将前沿的Al和AR技术与行业应用相结合，为不同垂直领域的客户提供全栈式解决方案，打造智能时代的超级工人，有效提升用户体验、助力企业增效。自主研发的AR硬件设备完美适配油气、制造业、汽车、化工等数十个细分行业场景，并且已在全球七十余个国家和地区投入使用。
客户需求：国家电网有限公司成立于2002年12月29日，是关系国民经济命脉和国家能源安全的特大型国有重点骨干企业。公司以投资、建设、运营电网为核心业务，承担着保障安全、经济、清洁、可持续电力供应的基本使命。
痛点：
巡检容易出现缺检、漏检，严重依赖人工
设备繁重，测温仍需单独配备热成像
应急管理缺少与后端专家协作渠道
现场人员对设备台账缺少信息查询的手段
项目描述：国家电网宁波慈溪逍林供电所采用X-craft智能AR眼镜，用于分派巡检任务、查看现场信息、现场场景记录存证、现场红外测温、远程支持与故障诊断等。
项目成果：作业流程数字化，在线标准化工作流。测温功能扩展，有效减少设备携带。可进行远程多人专家协助指导。设备状态信息动态查询，助力抢修效率。
AI+工业质检：微亿智造
微亿智造成立于2018年，多年来深耕工业制造领域数智化转型升级相关技术研发和应用。公司以工业人工智能+机器视觉为主线，提供以“视觉感知模组+机器人智能控制+工业AI算法+云计算能力”为核心的智能视觉系统，走通了工厂智能化柔性生产的最后一公里，助力制造业数智化转型升级，进一步为中国从“制造大国”向“智造强国”的跨越贡献力量。
客户需求：
近年来新能源汽车的快速发展，使汽车电机壳体、电源控制器壳体、结构件、变速箱壳体、逆变器壳体等铝铸件需求激增。在铝铸件生产过程中产生的砂孔、毛刺、铝屑等缺陷会带来严重的安全隐患，因此出厂前会进行严格质检。然而国内铸造生产车间往往采用人工检测且面临以下难题：
工件复杂人工检测效率低
疲劳操作容易漏检、错检
检测结果主观因素强，标准不统一
无法对成品分级及质量预警
项目描述：针对结构复杂、存在高反区域的铝铸件缺陷检测，工小匠AI数字质检员采用工业6轴机械臂自主运动轨迹规划及高速飞拍技术、搭载工业相机及柔性光学模组，实现高精度、超高速的正反面区域全检。多模型组合应用、小样本训练，有效提升检出率并快速部署上线。
项目成果：千万级缺陷数据累积，明显缺陷0样本一周时间即可完成缺陷学习并适配上岗，按需匹配产线速度，采用高速飞拍成像技术、每点位拍摄CT仅需0.3s，关键缺陷0漏检、综合漏失率<0.5%，缺陷检出率>98.5%。AI落地工业打的是“山地战”，在工业领域中AI技术的应用需要付出更多的努力和探索，成功的实践是部队前行的排头兵，技术的不断创新是战斗力的保证，二者缺一不可。
本文原创：极新（jixintech）
原文标题 : 从现在到未来 | AI落地工业，坎坷之路鲜花盛放
