“在工業(yè)領(lǐng)域，雖然生產(chǎn)設(shè)備產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，但實際上可作為樣本的數(shù)據(jù)少;行業(yè)機(jī)理也不允許通過迭代來提升模型精度，比如在煉鋼中稍有誤判可能就留下一爐子廢材。”在7月20日舉行的華為云TechWave技術(shù)峰會上，針對人工智能(AI)面臨的痛點與挑戰(zhàn)，華為云CTO張宇昕如是感慨。
無獨有偶，日前在上海舉行的2020世界人工智能大會上，多位企業(yè)家不約而同提到，未來10年，AI將以前所未有的力度賦能傳統(tǒng)制造業(yè)，但AI發(fā)展的不平衡現(xiàn)象尤為突出。SAP全球高級副總裁、中國區(qū)總經(jīng)理李強(qiáng)援引賽迪顧問數(shù)據(jù)表示，互聯(lián)網(wǎng)金融、安防、交通貢獻(xiàn)了超過50%的AI市場份額，緊跟其后的是與消費者息息相關(guān)的消費電子、教育、醫(yī)療等，而制造業(yè)的AI市場份額只有5%。
作為制造業(yè)大省，廣東AI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模約占全國1/3，AI核心產(chǎn)業(yè)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模均居全國前列。如何讓傳統(tǒng)制造業(yè)更有AI?落地中還需要克服哪些困難?針對這些問題，南方日報記者采訪廣州大學(xué)博士生導(dǎo)師、《“智能+”制造——企業(yè)賦能之路》作者孫延明，富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司董事長李軍旗，TCL旗下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司格創(chuàng)東智董事長何軍，深圳精銳視覺董事長孔慶杰以及廣州人工智能促進(jìn)會副秘書長蔡遠(yuǎn)塵等。
現(xiàn)狀
大企業(yè)已嘗甜頭，中小企認(rèn)識缺失
記者：目前AI在制造業(yè)應(yīng)用中還存在哪些不足?
孫延明：AI在制造業(yè)中，除了機(jī)器人、圖像識別、故障診斷等單項應(yīng)用外，在全面深化應(yīng)用方面還處于初級階段。從外部看，不同行業(yè)、不同區(qū)域都存在不均衡;從內(nèi)部看，標(biāo)準(zhǔn)化、自動化程度不夠，復(fù)合型人才短缺，資金投入不足等，直接影響了AI的深化應(yīng)用。
何軍：這種不均衡也體現(xiàn)在多個方面。地域上，就以我們客戶分布看，長三角、珠三角、京津冀等占比達(dá)80%，這些區(qū)域的企業(yè)對AI的重視和投入遠(yuǎn)超其他地區(qū)。
從企業(yè)規(guī)模上看，大型制造企業(yè)已經(jīng)從AI的使用中獲利，兩年前去和大型制造企業(yè)廠長聊新技術(shù)，他們對這些沒有太大感覺，但今天再去談，他們已經(jīng)有了很多認(rèn)識，還能反過來跟我們談新技術(shù)，并大膽應(yīng)用新技術(shù);但大多數(shù)中小型制造企業(yè)，對AI的認(rèn)識非常缺失。
孔慶杰：目前國內(nèi)AI完整產(chǎn)業(yè)鏈已初步形成，但仍存在結(jié)構(gòu)性問題，整體偏重于應(yīng)用，終端應(yīng)用豐富，技術(shù)商業(yè)化程度比肩歐美。但在基礎(chǔ)研究方面，缺乏突破性、標(biāo)志性的研究成果，基礎(chǔ)理論和基礎(chǔ)技術(shù)方面尚顯薄弱，這也制約了AI系統(tǒng)產(chǎn)品化落地的效率與效果。
比如圍繞計算機(jī)視覺誕生了不少AI公司，但扎堆做人臉識別、安防這些熱門場景，工業(yè)應(yīng)用偏少。手機(jī)生產(chǎn)中，對外觀瑕疵是零容忍，以前還會采用抽檢，現(xiàn)在良率要求越來越高，人臉識別準(zhǔn)確率達(dá)到90%就很好用了，而工業(yè)至少要達(dá)到99%，甚至要小數(shù)點后面“4個9”才行。對每天產(chǎn)能在幾十萬份的工廠來說，稍有不準(zhǔn)確就意味著有幾百個瑕疵產(chǎn)品成為“漏網(wǎng)之魚”。我們也呼吁，把技術(shù)真正應(yīng)用到智能制造中來，而不是趕熱點。
難點
投入大，而且難直接產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益
記者：造成AI在制造業(yè)領(lǐng)域融合發(fā)展的痛點有哪些原因?
李軍旗：制造業(yè)存在一個“試點困境”，即單點試用例的成功無法規(guī)?；茝V，一方面，AI是泛指一類技術(shù)，結(jié)合具體應(yīng)用場景技術(shù)路線差異很大，成功的要素也各有不同;另一方面，AI在制造領(lǐng)域的應(yīng)用只能覆蓋部分需求，仍有大量問題無法解決，無法形成系統(tǒng)化的整體解決方案，比如無法打通價值鏈閉環(huán)，在工廠運營層面(而不僅是車間現(xiàn)場)產(chǎn)生重大影響。
孫延明：智能制造具有“木桶效應(yīng)”，不能有短板，需要全產(chǎn)業(yè)鏈的企業(yè)共同提升才能達(dá)到效果，因此需要投入大量資金。但中小企業(yè)又經(jīng)常面臨智能化改造資金不足的難題。此外，制造業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化程度不夠也是非常嚴(yán)重的問題，標(biāo)準(zhǔn)化是自動化、智能化的基礎(chǔ)，自從轉(zhuǎn)變?yōu)橘I方市場以來，客戶非標(biāo)準(zhǔn)化的要求給制造業(yè)的自動化帶來很大的障礙。
孔慶杰：AI技術(shù)在制造業(yè)行業(yè)落地占比低是有多方面原因的，比如，相當(dāng)一部分制造業(yè)信息化和自動化都未成功普及，更不要提智能化了;其次，制造業(yè)智能化改造對于生產(chǎn)工藝的契合度要求較高，并且系統(tǒng)研發(fā)與實施周期較長，不是單靠純AI團(tuán)隊簡單賦能就能輕易實現(xiàn)的，需要多方面的技術(shù)團(tuán)隊充分合作才能成功落地。
蔡遠(yuǎn)塵：從宏觀角度，AI在技術(shù)、數(shù)據(jù)、成本、法規(guī)以至于道德準(zhǔn)則等方面都存在著各種的問題，同時，AI發(fā)展成熟度與當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)密切相關(guān)。廣州社會經(jīng)濟(jì)以商貿(mào)為主導(dǎo)，本土高校和科研資源較北方城市缺乏，整體AI發(fā)展有所欠缺。
舉措
加快AI產(chǎn)業(yè)集群應(yīng)用，推動區(qū)域平衡發(fā)展
南方日報：如何來改變這種困局，推動AI與制造業(yè)深度融合?
何軍：我認(rèn)為最佳的一個方法，就是借助外部的力量，來幫助企業(yè)更快更有效實現(xiàn)智能升級。為什么呢?首先，很多企業(yè)擔(dān)心AI技術(shù)成本高、不實用，而且制造業(yè)企業(yè)難以培養(yǎng)和留住相關(guān)人才;其次，因為薪資和企業(yè)文化的原因，AI人才更愿意去互聯(lián)網(wǎng)公司和新一代信息技術(shù)公司，可見制造企業(yè)自己培養(yǎng)人才的方式并不是最優(yōu)選擇。
此外，很多工業(yè)場景是基于經(jīng)驗判斷，因果關(guān)系暫時不能夠量化，都是存在人腦子里頭。此時首先要把過去這些存在于人腦里的東西，變成一個模型并逐漸定量化。從這個角度來說，AI在制造業(yè)應(yīng)該重點做兩件東西，先把信息模型化，然后定量化，把人的經(jīng)驗變成一個可傳承的知識、可傳承的模型。在診斷、預(yù)測、品質(zhì)分析等方面深化工業(yè)智能應(yīng)用，無疑會增強(qiáng)企業(yè)發(fā)展動力。
孔慶杰：工業(yè)鏈條很長，要找準(zhǔn)突破點。比如，生產(chǎn)環(huán)節(jié)自動化程度已經(jīng)很高了，幾乎不需要人工，但品質(zhì)檢驗和包裝環(huán)節(jié)，工人盯一天下來眼睛受不了，我在一家油廠就看到，一桶油有20斤重，即便發(fā)現(xiàn)問題體力也跟不上，但這些是可以用計算機(jī)視覺查找出來的問題，企業(yè)能感受到實實在在的效果。
記者：前面提到，AI應(yīng)用也存在區(qū)域不均衡現(xiàn)象，對此廣東可以做哪些努力?
孔慶杰：廣東是我國電子制造行業(yè)主要聚集區(qū)，在AI應(yīng)用方面蘊藏著巨大的市場，要鼓勵和大力支持廣東的行業(yè)龍頭和骨干企業(yè)盡快推動智能化改造。
何軍：廣東是國內(nèi)AI技術(shù)落地的先鋒，AI相關(guān)企業(yè)數(shù)量全國第一，雄厚的制造業(yè)根基加速了AI的應(yīng)用。有技術(shù)有場景，AI的廣泛應(yīng)用，可以使得區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)間的差距逐漸縮小，整體產(chǎn)業(yè)平衡得到保障。
李軍旗：以珠三角為例，政府決策靈活程度高，產(chǎn)業(yè)集聚明顯，并形成了新一代移動通信、智能制造裝備、新材料等產(chǎn)值超千億元的產(chǎn)業(yè)集群，接下來應(yīng)思考，AI如何能助力當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)的整體轉(zhuǎn)型升級以及在國際競爭力上的提升，產(chǎn)生深度的聯(lián)動效應(yīng)。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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