咸寧新聞網(wǎng)
2025-01-03 
格創(chuàng)東智：工業(yè)AI成為制造業(yè)最強引擎
從工業(yè)中來，到工業(yè)中去
從人工智能這一概念誕生以來，其技術應用經(jīng)歷了起步期、反思期、應用發(fā)展期、低迷期、穩(wěn)步期等漫長的演變。
2016年，人工智能AlphaGo以4:1的比分戰(zhàn)勝了與世界圍棋冠軍李世石。AlphaGo就像那只在南美洲扇動了一下翅膀的蝴蝶，引發(fā)了全球人工智能的“龍卷風”。
此后幾年間，大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術的發(fā)展推動了以深度神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的人工智能技術飛速發(fā)展，實現(xiàn)了多項技術突破，人工智能迎來爆發(fā)式增長的新高潮。
2023年，預訓練大模型跨越技術奇點。2024年，人工智能牽動著以AIGC、數(shù)字人、多模態(tài)、AI大模型、智能決策為代表的技術浪潮。人工智能在產業(yè)的應用也達到前所未有的深度和廣度。
在工業(yè)制造領域，“AI驅動工業(yè)，軟件定義制造”，這已經(jīng)成為全行業(yè)的普遍共識。工業(yè)AI作為智能制造的“大腦”，不僅推動了制造業(yè)生產范式遷移，改變了制造業(yè)生產方式，讓IT和OT深度融合自成一體，重塑了制造業(yè)的商業(yè)模式和產業(yè)生態(tài)。針對AI在工業(yè)制造中的新動向、新挑戰(zhàn)、新趨勢，AI驅動的工業(yè)智能解決方案提供商格創(chuàng)東智工業(yè)運營解決方案事業(yè)部總經(jīng)理朱金童和億歐網(wǎng)進行了一場行業(yè)對話。
三層躍遷，AI脫胎換骨
朱金童認為，“整體來看，在過去數(shù)十年間，AI在制造業(yè)中的應用，經(jīng)歷了三大階段的角色演變。這三大階段分別是：輔助階段、集成階段、主導階段，AI也從輔助工具完成到核心驅動力的躍遷?！?/p>
1、輔助階段：在初期，AI主要是通過分類、歸納的推理方式對現(xiàn)實世界問題去做分析、判斷、簡易決策。在這一階段，AI的主要作用一般是數(shù)據(jù)分析、質量控制、生產計劃與調度輔助等，核心價值在于提高生產效率和產品質量，同時優(yōu)化資源配置和降低人工成本。
2、集成階段：隨著AI技術的進步，AI開始具備自我感知、自我決策以及協(xié)作能力，此時AI與制造流程、工藝、節(jié)拍更深度地集成，成為生產制造過程不可或缺的“關鍵”。集成階段，AI主要作用在智能生產系統(tǒng)、質量控制系統(tǒng)、供應鏈管理系統(tǒng)等方面，最大化的發(fā)揮出自動化、智能化的優(yōu)勢，實現(xiàn)生產制造過程的高效性、穩(wěn)定性、可靠性。
3、主導階段：大模型的出現(xiàn)是AI領域的一個重要里程碑，拉開了AI時代新的序幕。通過NLP優(yōu)化、簡化模型開發(fā)、多任務學習、預訓練與微調、推理、遷移學習能力等“技能”疊加，AI自主意識越來越強，能夠自主地進行決策、控制和優(yōu)化生產流程，完成高度自動化、定制化、智能化的生產制造，實現(xiàn)“人”的部分“解放”。AI主導下的生產制造，不僅僅在流程等方面實現(xiàn)跨越式升級，更核心的價值是對離散型制造本身的創(chuàng)新和變革，使得產品設計優(yōu)化、柔性生產、敏捷制造達到穩(wěn)態(tài)和敏態(tài)的高度統(tǒng)一，滿足消費者個性化需求的同時，讓企業(yè)的核心競爭力與護城河愈發(fā)堅固。
朱金童表示，“客觀上講，當下的工業(yè)AI應用依然存在不確定性，但工業(yè)制造本身追求的是確定性結果，其對精度的要求很高。尤其在先進制造和高端制造領域，試錯成本太大，這直接導致了AI快速落地與制造業(yè)審慎決策之間的矛盾不可調和?！?/p>
以當前應用最廣泛的機器視覺為例，在工廠缺陷檢測中，依然會存在誤判、漏判的可能。這就衍生出另一個問題，AI的工程化問題。
AI的工程化指的是將人工智能的理論、模型和技術轉化為可在實際環(huán)境中穩(wěn)定運行、可維護、可擴展的產品和服務的過程。
而真實的場景環(huán)境往往是，開發(fā)工業(yè)軟件的人、研發(fā)AI算法模型的人、業(yè)務落地使用的人，各不相同。這就需要大家在作業(yè)過程中實現(xiàn)高度的配合與協(xié)作。通過團隊協(xié)作，來彌合研究到生產的差距、技術棧的復雜性、模型的泛化能力等挑戰(zhàn)。
當然，缺陷檢測中誤判、漏判問題，有時候可能并不是技術本身造成的，而是來自于場景的特殊屬性，比如光線、位置等等。
要解決光線、位置等問題，就需要一線資深工程師Know-How構成的專家知識庫來克服，因此具有制造業(yè)背景的工業(yè)智能服務商才具備市場核心競爭力。
采訪中朱金童認為，“格創(chuàng)東智一直堅信，‘做好工業(yè)軟件，需要工業(yè)基因’。而這也是格創(chuàng)東智堅守工業(yè)AI最大的底氣是，‘從工業(yè)中來，到工業(yè)中去’?！?/p>
AI是制造業(yè)轉型升級的強大引擎
從事物發(fā)展角度看，不管是工廠、城市、園區(qū)等，都符合熵增規(guī)律。即隨著時間的推移，這個體系會增加各種各樣的功能、模塊，后續(xù)慢慢成長為一個復雜的系統(tǒng)，隨之出現(xiàn)越來越多的管理對象。
此時對“集中管理”能力的要求“水漲船高”，一旦臨界值出現(xiàn)，就需要打破現(xiàn)有體系，進行專業(yè)化分工管理，有人管生產、有人管設備、有人管工藝，但與專業(yè)化分工同時出現(xiàn)的問題是體系的“割裂感”。
以此，周而復始，不斷循環(huán)的后果是越來越復雜，越來越割裂。這時候就需要新的解決方案，例如標準化SOP的出現(xiàn)，大家都在同樣的SOP邏輯里按規(guī)則行事，做一些熵減的工作，來平衡這個體系。
AI的出現(xiàn)，最大的作用是這個“超級大腦”會將集中管理的臨界閥值的指數(shù)級拉高，對管理的半徑和能力也都是極大的擴容。其次，AI處處都會以“優(yōu)化師”的身份，讓熵增變慢，讓熵減變快，一增一減將極大改善現(xiàn)有困境。
朱金童透露，“從工廠的角度看，工廠里最重要的投入之一就是設備，其次是原料、能耗、工藝等，以上所有都需要軟件來管理。如出一轍的是，當越來越多的軟件管理不過來的是時候，就需要AI來賦能。
”這也是格創(chuàng)東智一直堅持“AI+工業(yè)軟件+智能裝備”戰(zhàn)略三支柱布局，圍繞制造業(yè)生產、設備、品質、能碳、物流、供應鏈等場景化開展AI賦能的意義所在。
格創(chuàng)東智有兩個非常核心的抓手：一是自研工業(yè)軟件，二是深耕智能裝備。軟件+裝備是兩個輪子，AI是強大引擎，驅動兩個輪子跑得更快。這樣的戰(zhàn)略布局，核心就是為了解決AI的工程化問題和熵增困境。
簡單理解，一家純AI公司，要服務某個工業(yè)客戶去做產品研發(fā)或場景落地，這一切都得從0-1重新開發(fā)。這時候，AI更多的是一種“外掛”，無法融合其中。與之形成鮮明對比的是，格創(chuàng)東智在整個體系中，以智能裝備為基礎，直接將AI和工業(yè)軟件嵌入其中，完成和周邊系統(tǒng)的高度一體化集成。這時，圍繞良率、能耗、供應鏈等項目的優(yōu)化，在數(shù)據(jù)采集的豐富性、精準性，指令執(zhí)行的響應速度、并發(fā)能力、兼容性、穩(wěn)定性、可拓展性方面，都具有不可比擬的領先優(yōu)勢。
朱金童總結，“格創(chuàng)東智依靠自主研發(fā)的東智工業(yè)應用智能平臺，構建從底層算法模型，到中間層核心產品，再到上層應用場景的一站式解決方案，不斷夯實‘設備連接+數(shù)據(jù)建模+應用賦能’核心能力，持續(xù)推進‘AI+工業(yè)軟件+智能裝備’戰(zhàn)略三支柱布局，是當下切入工業(yè)制造場景的最優(yōu)解?！?/p>
工業(yè)AI發(fā)展的六大趨勢判斷
朱金童在采訪中向億歐網(wǎng)表示，在全面質量管理理論中，“人機料法環(huán)”是影響產品質量的五大主要因素。從工業(yè)AI對五大因素的影響分析，對人的影響無疑是最大的。
根據(jù)格創(chuàng)東智過去6年多的一線實踐來看，目前AI產品在落地層面效果最為突出的主要表現(xiàn)在四個方面：
1、圍繞能碳的優(yōu)化和管理。格創(chuàng)東智推出針對能碳管理的Multi agent多智能體AI能碳大腦，基于大模型、AI算法、大數(shù)據(jù)、云計算等前沿技術，實現(xiàn)對企業(yè)能源輸入、能源消耗、碳排放三大環(huán)節(jié)的數(shù)字化管理。
2、圍繞品質管理。通過機器視覺技術，圍繞玻璃或面板的缺陷檢測提供軟硬融合服務。
3、圍繞半導體領域的設備recipe控制。格創(chuàng)東智把歷史批次數(shù)據(jù)反控優(yōu)參交給AI來做，聯(lián)動RPA去模擬工程師操作設備，實現(xiàn)自感知自驅動的閉環(huán)，幫助半導體生產實現(xiàn)良率提升。
4、圍繞物流自動化?；贏I算法與自動物流搬運硬件軟件做協(xié)同，可以實現(xiàn)OHT天車搬運順序最優(yōu)、路徑最快、效率最高。
以上四個方面，表面看是圍繞業(yè)務和生產現(xiàn)場，通過數(shù)據(jù)分析，讓生產計劃、排產、調度效率以及工藝、流程、節(jié)拍、工況等情況“躍然腦?！保澈笞罱K都是服務于“人”。
舉例來看，在半導體廠商中，大多數(shù)的設備都是日本、韓國、歐洲進口的，這些設備不會給國內開放API接口。當生產過程中的關鍵參數(shù)（溫度、時間、壓強、角度偏離等）出現(xiàn)預警時，就只能依賴工廠“老師傅”的經(jīng)驗去微調，很多工廠里老師傅即是關鍵，也隱含風險。
格創(chuàng)東智創(chuàng)造性的通過AI去聯(lián)動RPA，通過RPA模擬人去操作控制電腦。此時，AI完成了從察覺、預警、決策、優(yōu)化、自動調整全鏈路操作。當AI經(jīng)驗積累越多，就會成為新的老師傅，它會更穩(wěn)定、也更具傳承性。格創(chuàng)東智通過AI+RPA創(chuàng)新實現(xiàn)了感、知、動的AI全閉環(huán)，徹底的解放“人”。朱金童分析稱，除了對人的影響外，工業(yè)AI在制造業(yè)還呈現(xiàn)出以下五大趨勢：
1、未來AI Agent有可能從本質上改變制造業(yè)。制造業(yè)的不確定性永遠需要人和AI去解決，因此AI Agent會以顧問的方式與人共存，未來是一種人機共存的生產模式。
現(xiàn)實的生產場景里，其實有很多類似于Agent的形態(tài)存在。
以MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）為例，當下的MES只是觸發(fā)式的，也就是出現(xiàn)問題會亮燈，但還需要人完成最后的問題處理。如果MES能結合大模型，它是可以實現(xiàn)無人干預的工廠生產方式。人從執(zhí)行者變成了監(jiān)督者，完成角色的轉換。
2、只有把AI作為變革動力，才能真正發(fā)揮最大價值。
AI在制造業(yè)的應用成功與否，并不完全取決于技術本身。事實上，企業(yè)管理和態(tài)度是非常重要的影響因素。
今天，很多企業(yè)對于AI的態(tài)度是嘗鮮，是工具，很少有企業(yè)把AI直接定位為“變革驅動力”并付諸行動的。企業(yè)變革涉及到組織（做事的人）、流程（做事的方法）和IT技術（做事的工具），AI能在一定程度上解決組織的問題，但更多的是解決流程和IT技術的問題。
如果不把AI作為直接變革動力，或者說不圍繞AI來做轉型升級，是很難真正用好AI，很難最大化的發(fā)揮AI價值。
3、短期來看，小模型比大模型更有效。
一個確定性的結論是，從行業(yè)目前的應用統(tǒng)計，小模型占主流。為什么生成式AI沒法成為主流呢？
大模型出現(xiàn)的時候，格創(chuàng)東智內部激烈討論過，大模型最后會以一種什么樣的產品形態(tài)出現(xiàn)？最有可能的是Chatbot形態(tài)，這跟大模型承擔的角色是息息相關的。但是工廠里大多數(shù)場景并不是人的對話場景，而是機器和機器的“對話”。
除了場景屬性外，小模型在高可靠性、低延遲性、成本優(yōu)勢、快速部署、高效集成、靈活性和可擴展性、數(shù)據(jù)需求低且泛化能力強、降低能耗等方面都更契合生產制造業(yè)。
4、安全、自主、可控的工業(yè)AI是軟實力的體現(xiàn)。
不管是大型央國企還是大型民營企業(yè)，成立數(shù)科公司已成“標配”。這對于全行業(yè)來講，是一個共同繁榮。
打造安全、自主、可控的工業(yè)AI體系一定是大方向，只有這樣才能將核心軟實力掌握在自己手中。與之協(xié)同的是，算力平臺建設，專業(yè)模型建設，數(shù)據(jù)治理建設都會成為配套。
這背后，AI對于產業(yè)的價值從場景驅動向數(shù)據(jù)、模型驅動演變，為企業(yè)帶來巨大財富和資產的同時，也為AI培育出更加肥沃的土壤。
5、工業(yè)軟件出海大勢所趨，AI能力至關重要。
在全民出海“摧枯拉朽”陣勢下，軟件業(yè)出海成績單亦非常亮眼。
今年前10個月，我國軟件業(yè)務出口463.4億美元，同比增長5.2%，達到過去一年來的峰值。為什么軟件業(yè)出海，AI能力至關重要呢？
其一，對于軟件行業(yè)本身來講，“出海造船”是主流路徑選擇，沉淀在AI能力體系中的經(jīng)驗和智慧，成為出海的“壓艙石”。
其二，相比國內人力成本優(yōu)勢，國外高昂的勞動力成本亟需AI來提質增效降本，從而減少對人工的依賴。
除此之外，搭載工業(yè)AI能力出海，適應全球化市場需求的同時，也是增強中國AI在全球的競爭力，搶占工業(yè)AI話事權的必然選擇。
（本文來源：咸寧新聞網(wǎng)。）
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