金融、医疗之后,阿里云腾讯云这些互联网巨头终于又盯上了制造业

36氪   2017-04-20 20:27

当人工智能概念在互联网行业被鼓吹得风生水起,不知道传统行业的宝宝们会不会一脸懵逼?

从金融科技、智能家居这些概念来说,似乎他们也在尽力参与这场信息技术革命。互联网巨头更是用尽洪荒之力用科技来改变传统行业,IBM、百度、阿里云,都相继发布了医疗大脑,金融更是早就成为了这些巨头的目标,因为这两个行业拥有海量数据;就连餐饮行业的送餐服务,都加上了人工智能的调度。

仔细看看,在这些传统行业里面,人工智能触碰和改变的,以服务业为主。规模庞大、占GDP比重接近35%的制造业,跟人工智能的关系,却有点若即若离。

有点特立独行的,是阿里云。作为传统的重资产运营行业,制造业看似重得跟互联网格格不入,在各大科技巨头忙着在笼络金融和医疗等服务行业,发布各种医疗大脑和金融云之时,阿里云切入了制造业这个甚少科技巨头关注的行业。

终于盯上制造业的云服务商此前3月29日的云栖大会深圳峰会上,阿里云发布ET工业大脑。据阿里云总裁胡晓明表示,其实从去年开始,阿里云投入了很多科研和技术能力,提升江苏、广东和浙江等地的制造业的智能化,他们派出了不少人到徐工集团、协鑫光伏、中策橡胶、吉利汽车等企业的车间调研,设计具体的云服务解决方案。

昨天(4月19日),阿里云更是请来了浙江省政府,聊起了建设“云上浙江”,“十万企业上云”计划。

这跟浙江省信息化工作领导小组发布《浙江省“企业上云”行动计划(2017)》有关,计划让10万家企业有能力利用最新技术来提升效率,推动以制造业企业为主的浙江企业上云。据浙江省经信委信息资源与基础设施处处长洪杰介绍,计划年内新增上云企业一万家,领先的云服务商3-5家,应用服务商100家。根据浙江省政府的文件,任务已经分配到了各个县市,都有一定的指标要引导企业上云。

这意味着,在浙江省,即将有一大波上云企业,而且还会有几家云服务商,会被政府优先推荐。是不是看到商(yin)机(zi)?

作为比较早关注这个行业的厂商,阿里云当然得赶紧抓住这个机会,响应当地政府的号召,迎接一大波上云制造业企业的到来。仔细看看,打着这个小算盘的,不仅阿里云。就在阿里云这个沟通会的第二天,腾讯也要在杭州举办“互联网+”数字经济峰会,主题之一就是当腾讯云遇上中国制造。

制造业企业为什么要上云?在这些云服务厂商宣传面向制造业的解决方案时,都会提到“中国制造2025”。确实,这一波工业企业的上云,也许是科技发展的需要,可能也离不开政府的顺势而为。

从宏观角度看,浙江省建设“云上浙江”和阿里云重视工业解决方案,都离不开一个大背景——中国经济的转型升级。

早在2015年,中国的制造业产量占世界的近25%,超过德国成为世界制造业产出最大的国家。正如阿里云首席科学家闵万里所言,曾经,“If something can be made, it can be made cheaper in China.”(如果能制造出某个产品,在中国就能更便宜地把它造出来。)中国之所以能成为世界工厂,与其廉价的生产要素分不开,同时,中国制造也被贴上了便宜却粗制滥造的标签。

据武汉大学2015年发布报告显示,中国制造虽然产量排第一,但整体竞争力却只有13名,高于泰国和印度,与瑞士、日本、德国等地相距甚远。根本原因在于中国制造产品质量水平不高,导致市场竞争力不强,从而使得产品的利润率较低,处于价值链的低端。

然而如今,随着人口红利期逝去,中国制造连成本优势也已不如从前,中国消费者本身也面临着消费升级的需求,愿意为高品质付更多的钱,这就意味着,中国制造业亟待提高效率、提升质量来增加竞争力。

对于这件事,国家也是很捉急, 在今年的全国两会上,国务院总理李克强就指出,要加快大数据、云计算、物联网应用,深入实施《中国制造2025》,并把发展这些产业写入了政府工作报告。

不过,这些问题难道只要简单上云就可以解决吗?当然不是。阿里巴巴集团副总裁刘松说:“今天讲企业上云,上云不是目的,上云是为了带来服务于客户的价值,产业的升级。”

云计算与人工智能对制造业有什么用?数据处理能力提升,几乎是所有企业上云带来的基本优势,从而提高效率。利用云计算,美国工业机械制造商BalzerPacific把四项设计的分析时间从4天缩短到90分钟;比如,在台式机上只能同步进行2个塑料件仿真分析,而在云中可以同步进行25种不同的仿真分析。

我们会发现,说到制造业企业上云,似乎都跟人工智能连在一起。其实,上云只是智能化的第一步,企业上了云之后,可能会发现很多可以提升的点。

刚刚一直提到的中国制造的质量提升,就是一例。阿里云人工智能科学家闵万里在现场介绍,工业生产有几十个生产环节,每个环节都有参数,每个传感器一秒钟可以采集数千次数据。面对这样海量的数据,人类依靠经验稍显力有不逮,而人工智能则可以采集各个环节的数据,分析哪个环节出错率较高,还能找出最优方案。

阿里云举了一个光伏企业的例子,在光伏切片的生产过程中,有数千个生产参数会影响到切片良品率,例如上部砂浆温度、下部砂浆温度、上部导轮温度、下部导轮温度等,这些变量都会生产结果。阿里云对苏州协鑫生产过程中采集到的全部变量进行分析,找出与良品率最为相关的60个关键变量,截止目前为止,已经将光伏切片的良品率提高了1%。刘松表示,该良品率每提高千分之一点,每年可以节省上千万的生产成本;1%意味着节省了上亿成本。

深度学习经过大量数据的训练之后,会对某个产品的形成最优生产方案的算法模型、形成一定能力,也就是一个专注工业的大脑,这个大脑的能力和模型,也有可能用到其他地方或者其他的生产线上,节省了很多试错成本。

刘松还说,技术角度以外,制造业还缺乏精细化的客户导向思维,包括像最大的家电厂商,产品是给最终用户用的,但是把货交给供应商以前的国美苏宁,却不知道客户想什么。这也是云计算能发挥作用的领域之一。

汽车制造商吉利将核心营销系统部署在云上,构建新的信息通道,客户的需求和行为数据可以实时反馈到生产、设计、制造等环节中来,决策层可以借此了解用户痛点。

每一个制造业企业转型的路径可能是不同的,阿里云表示,对于特定企业而言,比如第一步可能是先明晰未来去哪;第二部分门别类看这个企业目前最缺什么、需要怎么转型;最后,则要给出定制化的方案,来到第三步,阿里云的生态合作伙伴就开始参与,因为他们对行业更了解。

刘松表示,云是一个超级的载体,大家不把云当做一个技术,云是一个广场,会聚集到各种各样的信息数据,最终上面会形成新的商业模式。未来,今天相对自建的孤岛式的封闭模式,会变成一个在线化、数字化、可运营的商业模式

未来,可能整个制造业所有的工厂,物理设施会变成在云上模拟。他举例,以前制造高铁的时候,跑隧道和弯道需要实地路测,包括车箱里坐几个人,有时还要拿着分贝仪去手动测试当高铁开到350公里时速或者在弯道时,座位的噪声有多大。但今天,高铁已经可以用全数字的方式,在物理车箱未造出来之前就直接模拟现实情况,评估工程学设计,这可以极大降低成本。

未来的数字双胞胎的生产概念也是如此,“未来生产线上的东西,有一个数字影像,用算法去优化影像,反过来,推导整个物理的设计,这是未来的功能”。

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