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AI時(shí)代漸近，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)也隨之掀起新一輪變革。

作為新基建的核心部分，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可以在加速推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)改造的同時(shí)推動(dòng)新興產(chǎn)業(yè)培育，已成為實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化的關(guān)鍵要素。據(jù)工信部數(shù)據(jù)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融入49個(gè)國民經(jīng)濟(jì)大類，覆蓋全部工業(yè)大類，預(yù)計(jì)2023年核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)1.35萬億元。

“根據(jù)當(dāng)前的市場動(dòng)態(tài)和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，隨著人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，將這兩種技術(shù)融合應(yīng)用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，可以實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的生產(chǎn)制造和運(yùn)營，幫助企業(yè)更好地提質(zhì)降本減存。”思謀科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼技術(shù)負(fù)責(zé)人劉樞告訴第一財(cái)經(jīng)。

在AI應(yīng)用逐步落地的當(dāng)下，AI在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的滲透越來越多，工業(yè)質(zhì)檢、工業(yè)視覺、無人值守、優(yōu)化調(diào)度、工業(yè)大腦、AloT設(shè)備互聯(lián)等領(lǐng)域應(yīng)用正逐步落地，用友網(wǎng)絡(luò)、鼎捷軟件、賽意信息、漢得信息等相關(guān)企業(yè)紛紛爭搶工業(yè)AI灘頭。

AI質(zhì)檢應(yīng)用較成熟

目前，AI在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景廣泛，涵蓋了研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、銷售和服務(wù)等多個(gè)環(huán)節(jié)。

賽意信息副總裁、數(shù)字產(chǎn)品BG總裁劉偉超告訴第一財(cái)經(jīng)，在研發(fā)端，AI可以助力知識(shí)庫管理、產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化、模擬和仿真以及自動(dòng)化設(shè)計(jì)；在生產(chǎn)端，AI則能夠提升質(zhì)量控制、調(diào)度優(yōu)化和預(yù)測(cè)性維護(hù)等方面的效率；在供應(yīng)鏈端，AI可以應(yīng)用于需求預(yù)測(cè)、庫存優(yōu)化和風(fēng)險(xiǎn)管理；在銷售端，AI則可以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化營銷和銷售預(yù)測(cè)；在服務(wù)端，AI也能提供智能客服和虛擬助手等支持。

“目前，預(yù)測(cè)性維護(hù)和工廠視覺檢測(cè)質(zhì)量管理是AI在工業(yè)領(lǐng)域滲透率較高的應(yīng)用，已經(jīng)在眾多工業(yè)企業(yè)中取得顯著效益。”劉偉超表示。

其中，廢鋼識(shí)別是典型的人工智能在工業(yè)視覺質(zhì)檢領(lǐng)域的應(yīng)用，以工業(yè)視覺+大數(shù)據(jù)+算法為核心技術(shù)。

“在廢鋼判定領(lǐng)域，我們做了有四五年，現(xiàn)在國內(nèi)的市場占有率第一，廢鋼識(shí)別率超過93%，比市面上其他企業(yè)做得都好。”用友網(wǎng)絡(luò)高端客戶解決方案事業(yè)群智能制造事業(yè)部總經(jīng)理葉秀林接受第一財(cái)經(jīng)專訪時(shí)表示。

據(jù)IDC測(cè)算，中國工業(yè)質(zhì)檢市場規(guī)模至2025年將快速增長至62億元，2020-2025年復(fù)合增長率（CAGR）達(dá)28.5%。隨著AI大模型的圖像和音視頻處理能力取得大突破，AI質(zhì)檢精確率還將邁上新臺(tái)階。

根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2022年創(chuàng)新奇智在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域市占率僅次于百度智能云排名第二，在獨(dú)立第三方AI解決方案提供商中位列榜首。科遠(yuǎn)智慧也已推出基于AI的工業(yè)質(zhì)檢產(chǎn)品。

預(yù)測(cè)性維護(hù)是AI在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的另一重要應(yīng)用，依托于以工藝機(jī)理為核心的預(yù)測(cè)模型。

據(jù)華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2021年全球預(yù)測(cè)性維護(hù)市場規(guī)模達(dá)322.4億元，其中中國預(yù)測(cè)性維護(hù)市場規(guī)模達(dá)48.4億（占比約15%）。預(yù)計(jì)2027年全球預(yù)測(cè)性維護(hù)市場規(guī)模有望達(dá)1677億元，假設(shè)占比不變，則至2027年中國市場規(guī)模將達(dá)251.6億元。目前，容知日新等多家企業(yè)均有布局。

工業(yè)大腦增速最快

在葉秀林看來，工業(yè)大腦是未來工業(yè)AI增速最快的應(yīng)用。

根據(jù)用友的定義，用友智能制造工業(yè)大腦定位于工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)、運(yùn)營數(shù)據(jù)的分析優(yōu)化，基于30余年服務(wù)46萬家工業(yè)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)積淀，通過數(shù)據(jù)連接，將企業(yè)核心業(yè)務(wù)模型與工業(yè)機(jī)理模型、工業(yè)算法相融合，普及工業(yè)智能在制造業(yè)中的應(yīng)用，幫助制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)合理排產(chǎn)、優(yōu)化配料、質(zhì)量診斷、故障預(yù)測(cè)。

“企業(yè)現(xiàn)在其實(shí)都已經(jīng)到了管理深水區(qū)，傳統(tǒng)的信息化建設(shè)，例如ERP等，企業(yè)基本上都已采納并應(yīng)用，眾多傳統(tǒng)應(yīng)用也已成熟完備，積累了海量的數(shù)據(jù)資源。這些數(shù)據(jù)主要源于操作層面，但企業(yè)現(xiàn)正渴望深度挖掘其潛在價(jià)值，以轉(zhuǎn)化為實(shí)際的業(yè)務(wù)效益。”葉秀林介紹。

事實(shí)上，工業(yè)大腦的本質(zhì)是針對(duì)工業(yè)領(lǐng)域不同業(yè)務(wù)的算法模型，可理解為小模型，而更具通用性的、面向工業(yè)領(lǐng)域的工業(yè)大模型也在陸續(xù)落地。業(yè)內(nèi)認(rèn)為，現(xiàn)階段工業(yè)領(lǐng)域主要以單模態(tài)模型服務(wù)為主，大模型與小模型相輔相成，未來大模型可能會(huì)替代高度定制化的小模型。

目前，用友已推出企業(yè)服務(wù)大模型YonGPT；鼎捷軟件基于鼎捷知識(shí)中臺(tái)和 GPT 技術(shù)構(gòu)建了企業(yè)級(jí)知識(shí)機(jī)器人ChatFile；思謀科技推出工業(yè)多模態(tài)大模型IndustryGPT；賽意信息是華為盤古大模型的首批合作伙伴，已推出聚焦企業(yè)服務(wù)大模型的AIGC中臺(tái)（善謀GPT）；漢得信息也與華為云簽署漢得H-Copilot AIGC中臺(tái)&華為云盤古大模型合作協(xié)議。此外，中控技術(shù)據(jù)悉將推出首個(gè)面向流程工業(yè)運(yùn)行優(yōu)化與設(shè)計(jì)的AI大模型。

“賽意信息以632項(xiàng)目為起點(diǎn)，歷經(jīng)了從項(xiàng)目服務(wù)型公司向產(chǎn)品公司的全面轉(zhuǎn)型。在這個(gè)過程中，我們成功地從定制化的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)化實(shí)施流程體系和標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品體系。”劉偉超稱，“在AI這一新興轉(zhuǎn)型方向上，賽意信息已經(jīng)開始在產(chǎn)品能力和交付能力上集成AI能力，將標(biāo)準(zhǔn)化的實(shí)施流程中融入AI員工，同時(shí)在標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品中嵌入AI大腦，憑借貼近客戶的優(yōu)勢(shì)和對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的清晰理解，我們的AI員工和AI大腦能夠?qū)崿F(xiàn)更快的迭代速度，以更低的成本為客戶提供更高質(zhì)量的服務(wù)。”

數(shù)據(jù)和算法仍是AI應(yīng)用最大阻力

無論是工業(yè)大腦，還是工業(yè)大模型，都是AI算法的應(yīng)用。但目前面臨的困境，一是工業(yè)數(shù)據(jù)復(fù)雜且難以公開獲取，目前積累的工業(yè)數(shù)據(jù)量不夠多，數(shù)據(jù)質(zhì)量也不夠高；二是算法不成熟，需要不斷優(yōu)化。

第一財(cái)經(jīng)從業(yè)內(nèi)相關(guān)人士處了解到，部分應(yīng)用場景的適用算法難度較大，如化學(xué)反應(yīng)等，產(chǎn)出結(jié)果有很強(qiáng)的不確定性，只能通過經(jīng)驗(yàn)摸索，但結(jié)果可能只能滿足80%的場景。那么，目前業(yè)內(nèi)企業(yè)是如何應(yīng)對(duì)的？

劉偉超告訴第一財(cái)經(jīng)，從賽意信息自身經(jīng)驗(yàn)來看，工業(yè)大數(shù)據(jù)比傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)維度更多，數(shù)據(jù)包含的含義也更加復(fù)雜。“為了解決這些問題，我們專門構(gòu)建了一個(gè)公司級(jí)的AI應(yīng)用平臺(tái)，整理所有交付團(tuán)隊(duì)在項(xiàng)目中產(chǎn)生的問題，經(jīng)過專家解答后，會(huì)同步將知識(shí)回歸到應(yīng)用平臺(tái)，在某些應(yīng)用場景下，我們平臺(tái)的訓(xùn)練語料在一個(gè)月內(nèi)突破了200w字符。此外，賽意信息還注重利用產(chǎn)學(xué)研合作、聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室等多元化形式，攜手多個(gè)團(tuán)隊(duì)共同打造適應(yīng)特定領(lǐng)域的專家級(jí)AI。”

漢得信息COO黃耿認(rèn)為，一方面，企業(yè)要具備豐富經(jīng)驗(yàn)和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)，才更容易理解行業(yè)內(nèi)部的需求和挑戰(zhàn)，并且能夠?yàn)榭蛻籼峁└泳珳?zhǔn)的AI解決方案。同時(shí)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)Υ罅康臄?shù)據(jù)支持和分析有著極高的需求，因此擁有豐富的數(shù)據(jù)積累和數(shù)據(jù)資源的企業(yè)可能更容易實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的落地。另一方面，建立廣泛的合作伙伴關(guān)系和完善的生態(tài)系統(tǒng)，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更多的資源和支持，加速AI應(yīng)用在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的推廣和應(yīng)用。

“真正深入接觸客戶一線，擁有大量客戶基礎(chǔ)，并在此過程中積累了大量數(shù)據(jù)的企業(yè)，將成為未來至關(guān)重要的能力提供商。”劉偉超表示。