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- 2020年5月18日 14:38
工聯網消息(IItime) 當前，以智能化為核心的產業變革正在興起，人工智能技術與社會各領域的融合不斷加劇，并成為助推工業智能化轉型升級的關鍵燃料。
今年4月，工業互聯網產業聯盟（AII）發布的《工業智能白皮書》顯示，截止到2019年底，在全球20多個經濟體近三年發布的100份人工智能方面的戰略規劃或政策文件中，涉及與工業結合的超過一半以上。美、日、德、歐盟分別發布《國家人工智能研究和發展戰略規劃》《新機器人戰略》《國家工業戰略2030》《歐盟人工智能》等一系列政策戰略，重點提及產品全生命周期優化、先進機器人、自動駕駛、大數據挖掘等在工業領域的應用。
那么，人工智能技術與工業的結合，會給工業領域帶來哪些改變呢？現階段發展情況如何？
美國初創公司 Maana 聚焦石油和天然氣領域，推出了Knowledge Platform 的平臺，通過梳理專業知識打造計算知識圖譜，與機器學習計算模型相結合，為 GE、殼牌、阿美等石油巨頭提供決策和流程優化建議；
智能抓取場景中，日本發那科公司基于深度學習賦予機器人抓取混雜零件的功能，并通過強化學習賦予機器人自學習能力，通過自主訓練 8 小時使散件分揀的成功率達到了 90%；
新松機器人公司利用 5G+ 人工智能的巡檢機器人，實現了全自動巡檢以及異常問題的自主判斷......
隨著人們對于工業AI的研究不斷深入，逐漸擴展了其在工業領域可解問題的性能與邊界。近期，雷鋒網(公眾號：雷鋒網)通過和業內人士的交流以及對行業信息的梳理，整理了有關工業AI領域備受關注的問題，比如工業AI的重要玩家和應用落地情況，行業發展面臨的障礙等。
工業AI，群雄盤踞
工業AI，也就是工業智能，其本質是通過人工智能技術與工業場景、機理、知識結合，實現設計模式創新、生產智能決策等應用。
據 Markets 報告預計，2025 年人工智能制造市場規模將達 172 億美元，預測期 (2018-2025 年 ) 內的年復合增長率為 49.5%。而埃森哲在比較了人工智能對我國各個行業部門增加值增速的影響后得出，預計到 2035 年，制造業因人工智能的應用其增加值增速可以提高 2.0% 左右，是所有產業部門中提高幅度最大的。
由此可見，工業AI領域不管是市場容量，還是增速，其表現都足夠出色。也因此，吸引著AI界的科研大牛、科技企業相繼涌入工業領域。
2019年6月，閔萬里從阿里云離職，并創辦了北高峰資本和坤湛科技兩家公司。在離職信中他透露：
“我創辦了一個風險投資基金，聚焦傳統產業(制造業，農業，醫療)周邊，用云智能技術注入和資本加持‘二位一體’的組合型賦能，推動傳統產業實現數字化轉型和智能升級。”
而賈佳亞，則是在今年年初創立了一家新的 AI 公司——思謀科技（SmartMore）。目前，該公司已經獲 Pre-A 輪融資，并在深圳和香港分別設立了研發中心。此前，他不僅是騰訊杰出科學家，也是優圖實驗室X-Lab負責人。
雷鋒網了解到，思謀科技專注于智能制造（檢測領域）運用人工智能深度學習算法和計算機視覺技術，在無需改變產線現有的硬件設備下，為用戶提供無人自動化缺陷檢測技術。
這兩人的去留，曾一度引起業界的廣泛關注。除了考慮到他們的離開會給原公司帶來一些影響，另一方面，他們在創業時都選擇了工業制造里面的AI應用這一領域。
而百度，作為國內三大互聯網巨頭之一，他們早在2010年就開始探索發展人工智能技術，圍繞百度大腦，其AI應用逐漸在多個領域進行試水，從農業到工業，從家庭到汽車，以及翻譯、圖像識別和信息流等產品和服務。
談及百度AI技術在工業制造領域的應用，李彥宏曾表示，現在很多3C產品在組裝的過程當中都需要人的肉眼去檢驗這些零件的質量，而其中很多零件都非常小，比如iPhone組裝插電的器件就很小，要人的肉眼去看是不是質量過關，是一個很費勁的任務。一般來說，熟練的工人干兩個小時就得下來休息。而百度用計算機視覺的方式做了一個軟硬一體的機器，一臺設備相當于十個熟練工人能夠做的事情，而且它的質量還比人工要更高。
工業AI應該如何去做，這不僅是BAT系的大佬正在思考的問題，也是工業企業更為關注的事。
在2019年業績交流會上，工業富聯將工業AI作為公司戰略的一部分提到了日程上。工業富聯董事長李軍旗表示：
“在過去的一年當中，工業富聯明確了公司的戰略方向，這個戰略方向我們把它歸結為‘智能制造+工業互聯網’的雙輪驅動戰略。智能制造有‘三硬三軟’，從‘三硬’的裝備、工具和材料加上工業大數據、工業AI和工業軟件，形成智能制造的整體解決方案，軟硬整合的整體解決方案。在這個基礎上搭建了工業互聯網平臺。工業互聯網平臺同時需要硬軟整合，也有三硬三軟，云網端再加上三軟里面的工業大數據、工業AI和工業軟件。”
此外，萌生于美國智能維護系統（IMS）中心的工業智能公司——天澤智云，在工業智能上，他們的理解是“3+4”，即融合工業領域知識、智能建模技術、計算機科學等3個跨學科的融合領域知識，并且還需要分析技術（AT）、運維技術（OT）、數據技術（DT）、平臺技術（PT）等四大關鍵支撐技術，才能誕生出真正的工業智能。
而明略科技集團，作為更具行業“Know-how”的新一代數據中臺先行者，致力于探索新一代人工智能技術在知識和管理復雜度高的行業中的落地。在“AI+工業”方面，他們主要基于設備和裝備物聯感知動態數據的分析挖掘與智能應用，幫助大型組織和企業高效運轉和加速創新，聚焦交通、電力、制造業。
有投資人表示，初創公司在人工智能領域還是有很多機會的，但他們需要往更細分的賽道里去專研，去挖掘，這樣才能避開一些大公司，發揮自己的長處，實現AI與具體工業場景的相結合......
AI正在滲透到更多的工業場景
人工智能是個比較大的話題，包括機器學習、深度學習、計算機視覺等，并且在工業特定領域中有非常多的業務場景和技術應用。
目前，騰訊優圖在工業方面的探索，主要專注在計算機視覺領域。他們曾聯合騰訊云為國內的一家面板生產企業打造了一個工業AI的項目，主要內容是為液晶面板做缺電檢測。
據了解，缺電檢測是工業智能一個比較常見的業務場景，前期他們的很多模型都是靠算法專家以手工方式去訓練模型。然而，從交付的形態去說，這些是比較輕量級的交付，因為沒有提供攝像頭的硬件設備，也沒有對客戶生產系統進行調整，僅僅利用視覺AI的算法做了缺陷檢測產品去替代缺陷質檢的環節。
最終，騰訊優圖上線的這些模型可以保證在跟人的準確率相當的情況下達到70%以上的覆蓋率，能夠替代七成以上的質檢工人。
“我們認為，在人工智能產業化道路上，業務和技術同樣重要，掌握了好的方法論交付項目才能事半功倍。”騰訊優圖實驗室工業AI項目負責人黃亮表示：
