各路平台的竞争区间、领导象限、优势范围、核心理念等虽各领千秋,但又求同存异,相互制衡


工业平台千帆竞发 联通工业AI能否领帆前行
随着我国工业数字化进程持续深入,平台经济正在推动人类社会从物理世界迈入数字世界。作为工业数字时代的新型组织方式,当下的工业平台正在进入群雄逐鹿的“春秋战国”时代。各路平台的竞争区间、领导象限、优势范围、核心理念等虽各领千秋,但又求同存异,相互制衡,一场波澜壮阔的工业平台“华山论剑”正在悄然上演。
 
人工智能正在成为工业平台基础门槛
 
当下,工业平台正在成为全球制造业竞争的新焦点,工业平台借助各类新兴技术,通过数据汇聚和建模分析,将工业工艺经验流程软件化,进而达到生产智能决策、资源优化配置、业务模式创新等目的。那么,具备何种基础能力才能形成一定市场竞争力呢?
 
德勤在《制造业+人工智能创新应用发展报告》中指出:人工智能正在赋能制造业发展迎来新机遇,工业互联网助力制造业转型升级成效初显,正在推进人工智能与业务场景的融合。制造业将迎来更为广泛成熟的生态圈,将开发更智能化及网络化的新产品,并带动行业的生产、服务及商业模式升级。
各路平台的竞争区间、领导象限、优势范围、核心理念等虽各领千秋,但又求同存异,相互制衡
无独有偶,IDC在《中国工业互联网平台市场分析,2021》中也提到:随着工业企业数字化转型加速,中国工业互联网平台发展呈现多元化态势。得益于工业物联快速发展和AI技术用于海量数据处理,大数据和AI正在加速向数据智能融合发展。
 
显然,德勤与IDC 均将人工智能在工业制造中的价值格外看重。事实上,以联通工业AI平台为代表的主流工业平台,无一例外将人工智能视为助力工业平台打造行业数字化转型的基础能力,AI技术正在加速提升工业平台入门门槛,掀起新一代信息技术与工业融合的探索与实践热潮。
 
那么,工业AI平台是如何赋能产业转型升级呢?带着疑问,工联网记者专访了联通数字科技有限公司(简称联通数科)首席AI科学家廉士国。对此,廉士国并没有直面回复,而是以工业质检环节的一个案例作为了开场白:“质检从操作工序上来看,需要由领班去监督工人操作是否合规,如果精力有限只能进行抽检。那么,在加入AI能力后,我们给它相当于进行了一个智能化升级,准确来说,是融入AI应用来检验工序是否合规。”
 
如果将工业场景中需要人工智能进行提升的应用定义为工业AI应用,联通工业AI平台就是负责对客户工业应用的智能化升级打造,提供工业AI应用的标准化产品和解决方案,支撑中国联通工业互联网产品体系构建,我们可以将其定义为“工业互联网产品体系中的一个环节”。
 
打造“职业技能” 联通工业AI平台引业界关注
 
AI能力只是工业平台的入门门槛,在“百家争鸣”时代,如何打造差异化的AI能力将直接决定市场的优先选择。对此,廉士国表示:“基于‘AI’属性,联通工业AI平台还可以定义成‘职业技能’的行业AI平台。其建设路径就是以安全开放的AI开发环境,及大规模多类型数据为基础,形成具备感知、决策、执行能力的‘工业大脑’。通过深度融合服务政企客户过程中积累的丰富应用场景及行业经验,最终形成了具备‘职业技能’的行业AI能力,从而支撑行业的数字化转型和智能化升级。”
 
打造具备“职业技能”的行业AI能力,这个理念在工业平台领域堪称独树一帜。众所周知,所谓“职业技能”是对从业人员工作能力水平的规范性要求。有规范性,则必然存在标准体系。事实上,虽然我国工业平台大量涌现,但是各类平台质量参差不齐,造成了诸如上手难、见效慢、体验差等各类问题发生。
 
去年底,工信部印发了《工业互联网综合标准化体系建设指南(2021版)》。其中,平台类标准共有95项,但仅有9项标准已发布,其他86项平台标准要么制定中,要么待制定,特别是工业机理模型与组件、工业数字孪生、工业APP、平台服务与应用等标准竟无一细分标准发布。
 
在工业平台标准化体系尚未健全之时,显然打造具备“职业技能”的行业AI能力将成为当下最优选择。廉士国直言:“其实现在还是一个很大挑战,如果每个需求都需要定制化,则直接面临着研发人员不足的情况。那么,如果把平台化的方式开放给非专业开发者会解决上述问题吗?目前来看,还不现实,尤其是特定工业领域。”
 
正是存在上述难点,廉士国指出未来主要面向三个方面进行工作:“第一是梳理和沉淀跨行业可复制的AI应用,对其进行标准化;第二是利用行业军团在细分行业进行快速复制推广;第三也是最难的一个,梳理和沉淀工业AI范式,并且把它平台化,面向非专业开发者负责。”
 
真抓实干 打造工业AI范式
 
对于非专业开发者,我们该如何去理解廉士国口中的工业AI范式呢?“所谓的工业AI范式,每一个范式可以解决某一类工业应用场景,它是一个通用方法论。比如,液体质检就是针对液体做质检的AI范式。有了这个AI范式,非专业人士就能用这个范式工具,去解决酒的质检,食用油的质检,或者其他液态药品的质检等。”廉士国解释道。
 
事实上,打造工业AI范式,注定将是“脏活”“苦活”“累活”,但是也必须经历这个过程去历练。廉士国坚定的说道:“我们立志去做这件事情,因为这才是真正的解决之道。”
 
如果说打造“职业技能”,推出工业AI范式一定程度上解决了当下产业无标准体系的尴尬局面。那么,面对整个行业群雄逐鹿的竞争形势,如何再进一步呢?据悉,联通工业AI平台拥有四大特点:
 
一是行业可复用:基于对多行业共性需求的梳理,联通工业AI平台形成了可复用的原子能力和垂直功能分层架构,算法自主可控,且具备跨行业可适用性;二是可按需部署:针对5G工业互联网组网和应用特点,联通工业AI平台构建了端/边/云融合的训练、推理、运营三者有机结合的灵活部署方式;三是零基础运维:提供数据标注工具和自动化训练平台,支持非专业人员的系统运营维护,实现客户工业AI应用的可迭代成长;四是软硬一体化:针对工业门类繁多、场景定制化特点,配备专家现场支撑硬件选型和解决方案设计,定制化解决客户痛点。
 
基于上述四大特点,廉士国表示:“针对细分行业客户痛点,我们已经打造行业AI应用超30项,已支撑马钢、一汽大众、中国一拖、国网电力、北京交通、宁波卫监、雅戈尔等客户应用。在工信部公布的20项5G+工业互联网典型应用场景中,我们实现了十余个应用场景的技术能力,并且其中大部分场景已经有实际的落地应用案例。”
 
能落地固然值得点赞,能否规模化复制则直接考验着其整体提供数字化转型服务的能力。对此,廉士国指出:“上述有些功能是可以进行跨行业复制的,比如生产安全监测,涉及安全帽、安全服、安全绳,人和机器需要保持的距离,特定禁止区域,环境异常等,好多生产安全监测其实跟场景关联度不大,是可以跨行业复制的。”
 
“还有机器人智能巡检,有很大比例可以复制其远程巡检,也可以自动化设定任务去巡检,也具备行业可复制性。当然还有智能感知的部分,可能稍微进行一些定制,根据客户的实际需要去进行定制,也是可以实现跨行业规模化复制的。”廉士国说道。
 
独家BAT(buy after try)策略 真正解客户之忧
 
既然可以实现跨行业规模化复制,那么将其高效落地又是另一项关键因素。对此,联通工业AI平台实行BAT(buy after try)策略,深入产品线了解客户痛点,双方共同探索痛点如何解决,可以解决到怎样的程度,这一探索过程是免费的。双方达成共识后,再商榷服务的费用,这一策略将极大的打消客户后顾之忧。借此,客户可开诚布公的提出自身需求,寻求最为适合自身企业的解决方案。事实上,这也是工业平台业界唯一推出此项服务的企业。
 
除此之外,国字号的央企背景,核心技术100%自研的技术积累,丰富多元的落地场景,触达全国的渠道体系,荣誉加身的市场影响力等,如此种种共同促成了联通工业AI平台的业界高认可度。
 
其实,千行百业数字化转型万变不离其宗,除了各个平台去加持赋能外,都需要千千万万的消费者进行参与,如此才能久久为功。有基于此,在数字化转型大潮风起云涌之时,虽有一众工业平台“千帆竞发”,但我们仍然有理由相信联通工业AI平台能够乘风破浪,领帆前行。(郄勇志)

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