世界互联网大会现身智能质检一体机：工业智能化离我们还有多远
“未来互联网的应用，80%以上都会布局在工业互联网领域中，工业互联网是实现高质量发展的必要选择。”
10月20日，一年一度的乌镇世界互联网大会召开，这里既是巨头秀肌肉的秀场，是大佬们发布金句的场所，也是新兴黑科技的集中展示地。在“工业互联网的创新与突破”分论坛上，浙江省省长袁家军的致辞将人们的目光重新引回到“工业互联网”这个熟悉又陌生的名词上。
工业互联网可以说与互联网大概念同时兴起，本质是利用互联网、信息化、云计算、人工智能等技术进一步改造工业生产模式。目前工业领域“信息化”已经初窥门径，在互联网下半场，随着人工智能技术的进一步深入，“智能化”的路径又进展如何？
在乌镇看工业互联网：生产全流程逐渐智能化
阿里巴巴集团首席技术官兼阿里云智能总裁张建锋对工业互联网给了一个新定义：
“工业互联网主要解决三个问题。第一，从原来模式变成全产业链、全价值链、全要素的融合，是本质上的不同；第二，工厂本身如何利用新技术提升效率，变成数字化、智能化的工程；第三，工业产品，特别是消费品怎样做到智能化。”
“智能化”已经成为工业化联网的下一个目标，“智能制造”应该是什么样的图景？在乌镇的互联网成果展上可见一二，比如百度研发的工业质检一体机，据称能准确识别产品的全部33种缺陷，漏检率控制在0.1%以内，可以节省90%+的人员，减少80%占地面积。目前百度质检云已在3C、汽车、钢铁、能源、橡胶、纺织等场景落地。
这意味着，人工智能技术已经开始深入自动化生产线以外的更多环节，比如质检。在以往质检只能依赖人工，而视觉识别技术与深度学习的兴起，使得智能质检成为可能，其高效率、自动化与高精度化的特点，也使得质检员的岗位更加人性化。
作为零件交付前的必要环节，工业质检被认为是工厂智能化的先锋阵地之一，其市场潜力与智慧工厂的整体关联也吸引各大科技巨头投入，比如华为云与三联虹普合作，打造用于合成纤维及其原料生产的AI质检方案，质量检测范围从100米扩张到1000公里；英特尔提供的智能缺陷检测系统，已经用于轮胎生产线，准确率达99.9%，每条生产线的人工成本也降低了4.2万美元。
另外一个比较看好的领域在于工业安防、工业监控，海康威视、大华股份等安防领域头部集团，以及国内AI视觉“四小龙”都在大力研发智能安防技术，促进从“人防”到“技防”的转变，目前主流解决方案涵盖了人员识别、生产安全监控、车辆管理、环境监控等。国内最重要的光纤电缆制造企业之一的通鼎互联应用了工厂安全生产监控解决方案之后，人力检查成本大幅减少，并降低了30%的事故数量。
从局部到整体：“智慧工厂”正在加速落地
如果工厂的全环节、全场景都可以实现信息化与智能化，意味着智慧工厂已经具备了整体运作的基础，并且延伸到产前（工艺改进）、生产（自动化流水线）、产后（质检、再加工）、销售等全链条环节。
工业智能化也不仅仅是新兴产品的专属，传统工业同样有很大的发展空间，阿里与百度都在与钢铁企业合作，对生产线进行信息化改造，以智能化控制工业参数，例如温度、催化剂量、运行速度等，一方面节约材料成本，另一方面可以严格控制污染排放。有新闻报道称宝钢的智能钢包可使出钢温度平均降低10%，仅这一项就节约能源成本70亿元。
除了降本增效，工业智能化还会改变工业产品生产与销售的旧有模式。阿里云与工业设备制造商碳兴科技合作，提供了包括制造、交付、库存的全供应链系统，涵盖14万个品种，并且进一步打通到销售环节，客户可以在网上下单，商单会被系统转化为工单，对自动化的生产流水线下达需求开工，如此，生产效率可以得到很大的提升。
在做类似事情的还有海尔，海尔的互联工厂与定制平台“众创汇”互通，用户可根据个人喜好，选择产品功能、材质、颜色等；对有定制需求的部件，则可按个人需求自行设计。如梯形冰箱、圆形洗衣机、无噪音空调等，随后这些“个性化”订单直达工厂，工厂通过COSMOPlat智能系统自动排产，生产效率提高60%，不入库率达到68%。
海尔的互联工厂，其实正是德国提出的“工业4.0”的缩影，在这一点上中国已经跑在了欧美国家的前头。张建峰在工业互联网分论坛上总结，工业智能化或者说智慧工厂实现的前提，一是利用云技术实现企业IT设施的节约化；二是利用IOT、5G等技术将原来离散的工业设备变成一个在线的智能化的设备，集成平台来运作；三是具备移动办公平台，也就是集成手机端、pad端等。
工业智能化面临的问题：有效数据、智能技术与产线兼容
工业智能化带来的好处显而易见：节约人力成本，提高生产效率，改进生产流程，有利于定制化、个性化的产品制造等，并且能够提升所在行业的制造业竞争力，同时也让工厂直接面向消费者，颠覆了传统的交付模式。
但工业智能化并非让程序员去工厂走一趟这么简单。被科技巨头们大书特书的案例，表面上是一个又一个漂亮数字，但背后也隐藏着工业智能化所面临的难题，业内人士也认为，“外行人看来很多领域都实现了智能化，但是真正能实现一整套智能化解决方案的企业很少。目前所谓的智能化准确来说还都是半智能化。”
就目前来看，最大的问题有三项：
第一，智能化的实现依赖于有效数据，数据来源于工厂机械与IOT（物联网）设备，并且要实现标准统一。但是一方面，部分工业数据很难进行结构化处理，而且信息化设备是一笔巨大的投入；另一方面，工业数据也有其敏感性，有的厂家不愿意对第三方开放数据。因此，从商业性角度看，第三方解决方案提供商要说服工厂，提供足够的商业动机，这意味着智能化解决方案要起到立竿见影的效果。目前BAT、华为、亚马逊、微软、谷歌都在致力于研发工业智能化解决方案，以及对生产线影响更小的改造模式，保证工厂在不停产的前提下实现信息化改造。
第二，从前文提及的智能质检一体机发现，各个环节的智能设备正在往轻量化、小型化的方向发展，这是出于工厂空间利用的需求。边缘设备包括了摄像头、运算主机、IOT感应件等，业内早期的智能质检方案甚至有两张台球桌大小，这对于在工厂场景落地明显不利。近两年得益于更轻量化的板卡与感应器，设备的小型化成为可能，云计算技术也扮演了关键角色，但工厂吞吐的生产信息量十分庞大，对网络环境也提出了很高要求，这也是整体协同运作的前提，近两年开始落地的5G技术将这一问题的答案。
第三，工业与AI不是简单的相加模式，也不仅仅是写个平台系统这么简单。从理念上看，工业化要求稳定、可复制，但生产环境往往不稳定，产生的数据也不稳定；智能化要求灵活便捷，即插即用，双方某种程度上是冲突的。工业+AI的过程需要智能化工程师/码农深入理解行业与场景，而一家工厂内的产线与产线之间也存在巨大差异，需要区别对待，这无疑带来了巨大的工作量与人力需求，同时也使得解决方案具备不可复制性，也就暂时无法大规模铺开。
业内人士也认为：“工业智能化是一个庞杂的工程，涉及整个产业链，需要上中下游厂商相互合作，单靠某个环节的推动根本不行，其中还有很多技术和利益的问题需要协调。”但业界也相对乐观：“一方面这块市场会有更多的企业参与进来，去做工业智能化的解决方案，因为像阿里华为他也不可能把所有行业都包圆了，另一方面技术的困难，都是‘主观的困难’，克服只是时间问题，工业智能化的浪潮是不可逆转的。”
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