人工智能与机器人(智能制造与机器人)

Mark wiens

发布时间:2022-09-05

人工智能与机器人(智能制造与机器人)

 

9月1日,以智联世界 元生无界为主题的2022世界人工智能大会在上海开幕。会场中,除了有让人眼花缭乱的人形机器人、机器狗和元宇宙展厅,产品看起来更加其貌不扬的AI+智能制造企业同样备受关注。

根据中国互联网络信息中心最新发布的第50次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至目前,全国已有超1000家工业互联网平台,具有一定区域和行业影响力的工业互联网平台超过150个,28家企业加快建设跨行业跨领域工业互联网平台。重点平台工业设备连接数超过7900万台(套)、工业APP数量59万余个。毫无疑问,工业互联网已成为全社会数智化升级进程中最为重要的领域之一。

在2022世界人工智能大会的现场,数之联创始人、董事长傅彦分享了AI+智能制造行业见解。

AI发展转向

普适性的工业AI或大数据平台,无法达到理想效果

自2012年开始,国内AI市场进入了突飞猛涨的爆发期。彼时的AI四小龙等企业风华正茂,接连拿下大笔融资。然而,在2017年达到巅峰时刻之后,AI领域的投资却逐渐收缩,曾经的明星企业也不得不面临巨亏、裁员、流血上市的危机,甚至有AI企业走到了裁员倒闭的境地。一时间,曾经备受追捧的AI赛道似乎正遭受越来越多的质疑。

与AI赛道的发展趋势稍微有所不同的是,数之联创始人、董事长傅彦透露,在AI备受投资人热捧的那几年,数之联并没有得到特别多的关注。

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她介绍道,数之联是一家以技术驱动的公司,与平台型企业不同,其自身发展在AI技术起步的早期受到了不少限制。傅彦坦诚地表示,数之联的战略方向可能跟其他企业有一点差异,一开始我们更多地想作为技术输出的公司,在这个过程中,数之联其实在前几年错过了一个比较好的窗口期。

同时,她也认为,前几年投资火热的AI赛道中实际上出现了一些估值泡沫,这导致了市场中涌现出不少乱象。有很多企业拿到投资以后,不惜一切代价在市场中进行恶性竞争,甚至有很多企业不要客户一分钱,也要来帮你做这个市场,这样的话就会导致整个市场出现非常混乱的竞争状态。

谈及行业内的种种弊病,傅彦并不为自身企业的晚熟而感到遗憾。她表示,虽然没有在一开始就得到资本的青睐,但是通过前几年的沉淀,加上选定了一些非常好的赛道,我们相对而言起步较早,也就在这些原本不被看好的赛道上有了一些成绩,让投资人真正看到了数之联未来的发展空间。所以,反而这几年投资人对我们是相对看好的态度。

事实上,投资人的态度转向,正折射出AI市场在经历了爆红与遇冷之后的趋势转向。

在AI和大数据领域中,想让研发出的工具真正为业务场景服务,需要对行业有更深入的理解。也就是说,普适性的AI或大数据平台,如果无法与应用行业达到深度融合,在实际使用、解决问题时,就很难达到理想效果。傅彦称,一方面要有底层的技术能力,另一方面还要跟行业深度融合绑定,才有可能让大数据和人工智能真正发挥它应有的实力。

傅彦分析认为,早期的平台式AI企业类似互联网公司,需要大量的资本投入才能让其产生巨大价值,但对于初创企业而言,生存压力很大,市场对平台的认可也需要一定的接受周期,因此在发展上较为困难。我们认知到这件事后,在2016年就快速地深入到了一些行业。跟我们类似的企业有些一开始也是想做平台,在2017、2018年左右也慢慢开始进行转型,深入到一些细分行业中去。

AI+智能制造拐点何在?

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未来市场将由一批价值上亿的专精特新小巨人组成

以AI技术驱动的智能制造和工业智能化转型是继消费互联网之后又一轮划时代的数字革命,也是近年来投融资市场中最炙手可热的赛道之一。据财联社创投通数据显示,今年以来,工业互联网领域已完成29笔融资,深创投、红杉中国、高瓴创投、宁德时代、软银中国、百度等投资机构与产业资本均参与其中。

傅彦认为,中国制造业体量位居全球第一,但制造业任何单一行业的应用需求都不会形成巨无霸的规模,没有一家AI+智能制造企业能够轻易覆盖超过10个细分应用领域。随着人工智能和大数据的发展,无论从国家战略、政策导向还是市场驱动,这个市场将是由一批价值上亿的专精特新小巨人组成,数之联就是其一。

与此同时,傅彦也直言,AI+智能制造这个赛道其实非常难。第一,作为IT公司,我们其实对很多真正的工业应用场景并不熟悉。在这个过程中,我们做的首先是工业,而大数据、人工智能只是支撑技术,为此必须要进行更多的学习和了解,同时也会邀请行业专家共同研发软件;第二,工业软件需要对工业的工艺、机理结合,比如在工业生产流水线中,如果我们做的软件不能达到99%甚至更高要求的话,企业就很难去采用你的产品;第三,AI+智能制造对算法的要求也非常高,即使已经有了一些优质的算法,但真正实际应用当中还是有可能效果不佳,所以在技术层面上,对我们的要求也非常高。

另一方面,在整个国内工业体系中,工业数智化转型才刚刚开始。在这场方兴未艾的科技更替中,仍需要社会全行业的长期努力。

无论数之联还是其他AI+智能制造企业,目前都属于早期阶段。在整个工业赛道中看,目前基本上也还是头部客户在前端试水。我认为还需要5年到10年的时间,才能够真正让全工业体系成员都开始尝试AI和大数据产品。对于一些规模较小的企业,当前可能还没有这样的认知,所以这就需要头部企业起到带头作用,用亲身效果来影响更多的企业,才能够真正推动整个工业领域发展。傅彦说道。

谈及用户培育,傅彦感触颇多。实际上我们在发展的头三年,更多的工作是去教育客户,对客户进行相应的辅导,让他们认知到大数据和人工智能对于工业企业可能带来的变化。但说实在的,工业智能化改造是长期过程,想几年就有大变化是不现实的。饭得一口一口吃,生产力得一点一点提升。自2019年起,我们客户的交易逐渐变多,终于看到了成效。所以我们也特别感谢第一个吃螃蟹的企业。

如何想象未来工业技术市场?

选择国家最需要的赛道发力,深入产线助力提升工厂整体效益

科研出身的傅彦并不唯技术论,她曾多次提及,我们要做的事一定是国家最重要的事情,所以我们在赛道上,都是选择国家最需要的赛道,希望能够为国家的未来助力。

傅彦认为,最近几年,泛半导体、新能源等领域会成为未来工业中非常重要的赛道;因此,数之联也正在开始向这几大行业进军。对于整个工业的关注焦点,傅彦认为仍在在智能质检和良率提升两个方面。最近几十年里,中国已经在工业上有了非常大的进步,但跟海外工业强国相比仍存在差距。但凡国内工厂良率提高0.1%,对于整个工厂的经济效益都会有巨大的提升。

此外,她也提到了全产业链管理的重要性,整个工厂的全产业链管理,全产业链数字化转型升级,可能也是未来工业关注的焦点。现有企业在进行信息化、自动化建设时,仍然属于离散状态,未来肯定需要把这些全链条打通,从上游的原材料采购到下游工厂的生产线管理,都应该整合到一起。

对于行业、市场、竞争对手带来的挑战,傅彦显得并不焦虑。她说,我们选择出来做企业,就已经没有回头路可言。最后,她还表示,企业既要在有价值、有意义的赛道上坚定不移的走下去,也要在赛道上快速站稳脚跟,只有这样,才能在残酷的竞争中立于不败之地。

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