1、我们为什么在工业互联网中和智能制造中强调 AI？纵观历史，过往三次工业革命核心驱动因素都是技术。当前，我们正在经历第四次工业革命，涉及的新技术很多，包括云计算、大数据、5G 等，人工智能技术是第四次工业革命的核心驱动力量。伴随工业互联网和智能制造的发展，企业生产的各个环节都在被数字化，从而产生了大量数据，原来物理开关机的状态、业务订单等，都由线下搬到了线上，而仅将这些数据“线上化”只是第一步。如何从海量数据中挖掘更多“AI+工业互联网”加速工业智能化升级百度智能云开物以“AI+工业互联网”为特色，着力打造跨行业跨领域工业互联网平台，从点、线、面、体四个层面，即设备、产线/车间、企业/工厂、区域
2、/行业，全方位赋能工业企业，化解痛点难题。文/石乔66 机器人产业|ROBOT INDUSTRYCASE StUDY案例分析DOI:10.19609/10-1324/tp.2023.01.009 2023 年第 1 期 67知识，并且应用这些知识，从而带来真正的提质、降本、增效、绿色、安全等效果，则是更重要的事。从数据中挖掘工业知识，恰恰是 AI 技术能发挥的重要作用。通过感知手段采集数据，不断学习形成模型，进行推理做决策，再反向作用到设备中，这是 AI 整体从感知到执行的闭环。百度智能云从 2017 年开始探索 AI 在工业场景的落地，我们首先与钢铁企业合作了AI 视觉质检项目，通过 AI
3、实现钢板的表面缺陷检测，打造行业标杆，引领行业发展。此后，百度智能云更是在 3c 电子、汽车、化纤、电力等 20 多个行业持续落地项目，极大丰富了 AI 落地场景和典型应用案例，得到了行业用户的高度评价。在大量实践中，百度沉淀了行业领先的工业 AIPASS 工具，整合物联网、大数据、AI 中台等产品能力，于 2020 年开始搭建工业互联网平台，我们和区域政府合作，基于当地的产业特色，打造区域级别的工业互联网平台，引领区域产业向着更高水平发展。百度工业互联网平台命名为“开物”，以人工智能为差异特色，不仅能够更系统地解决区域企业的问题，同时也可以助力区域政府实现产业数字化转型目标。目前，我们已经在
4、苏州、重庆等 16 个地方的园区实现了开物平台的落地，成效显著。此外，开物还入选了2022 年跨行业跨领域工业互联网平台名单。在开物平台的运营方面，我们一直秉持“成效为先、应用带动、平台开放、下沉运营”的原则。工业企业非常务实，所谓“成效为先”，是指首先要解决企业关心的提质、降本、增效、安全、绿色等问题，要为企业创造实实在在的价值，要有量化的 ROI。所谓“应用带动”，是指要从企业实际生产经营的各项业务出发，将“AI+工业互联石 乔 百度智能云智慧生态工业负责人“AI+工业互联网”加速工业智能化升级68 机器人产业|ROBOT INDUSTRYCASE StUDY案例分析网”与产品研发、生产制
5、造、供应物流等业务场景深度融合，提供智能应用平台和基础设施。所谓“平台开放”，是指积极发展行业生态，不断降低 AI 的开发门槛，让更多人愿意上且会上平台。所谓“下沉运营”，是指通过在园区的平台落地，组建本地化的产业团队，一方面为工业企业提供更加贴身的服务，及时响应企业需求；另一方面加速AI 人才与行业人才的融合，为产业升级培育更多复合型人才。百度智能云开物的技术架构体系基于云智一体构建，以工业智能化引擎为核心，加速工业模型与知识沉淀。在 IaaS 层，百度自研的昆仑芯片支持 AI 加速，率先规模 2023 年第 1 期 69化部署到了工业场景。在 PaaS 层，基于产业级深度学习平台百度飞桨，
6、结合工业行业特点，开物打造了工业视觉智能、数据智能、设备智能等一系列的行业化产品，加速工业模型沉淀，并且为企业提供授人以渔的工具，这也是开物平台在技术层面的差异特色。百度自研了质量管控、安全生产、能耗优化等 AI 原生的智能应用，为行业用户打标杆、做示范。同时，我们也支持第三方生态，基于百度的低代码开发平台，构建更多的行业应用。下面，从点、线、面、体等四个方面讲解百度智能云开物如何赋能工业企业。“点”主要指生产设备，“线”主要指产线车间，“面”主要指面向一个企业或一个工厂，“体”主要是指面向区域和行业集群。工艺质检，特别是对于 3C、汽车、消费品等，消费者对于产品的外观要求越来越高，企业也需要
7、用很多质检工人以目测方式来检测产品外观。这样会产生两个问题，一是招工难、成本高，二是人与人之间对质量标准的把握难以做到完全统一。采用 AI 视觉构建软硬一体的 AI 质检产品，用工业相机拍摄产品外观图片，用 AI 视觉检测缺陷，再驱动硬件上下料，做智能化分解。以化纤行业为例，我们的客户是化纤行业的龙头企业。传统的质检方式，需要质检员打强光手电来检测缺陷，工作看似简单，但长时间劳作会对人眼健康造成危害，检测质量也难以保障。同时，企业还面临招工难、易流失等问题。百度智能云开物帮助企业上线了基于 AI 的质检一体机，2.5 秒内即可完成对 20 公斤产品的检测，提高质检效率的同时，保障了质量检测的一
8、致性。此外，质检员这一传统岗位，也开始向数据标注师、AI 模型训练师的角色转型，企业人才的素质也得到了提升。百度智能云在 AOI 质检领域已经连续三年占据中国市场份额的第一，在手机、汽车、钢铁等众多的行业领域打造了标杆案例，赢得了客户的广泛赞誉。我们期望与行业用户一起探索落地更多的 AI 质检场景，助力产业提质增效，高质量发展。在车间产线层面，我们提供安全生产解决方案。安全生产是企业的生存红线，传统的安全生产检测方式，面临管控效果不理想、安全投入经济效益不明显等痛点问题。造成安全事故的直接原因，包括人的不安全行为和物的不安全状态，以及安全管理制度和安全文化的缺失。针对上述原因，百度提出了基于“
9、AI+工业互联网平台+安全生产智能管控系统”的整体解决方案，帮助企业构建快速感知、实时监测、超前预警、联动处置、系统评估等 5 大新型能力。企业可以基于传感器，更好监控重大危险源，通过大数据算法构建安全风险标识辨识评估模型，构建专家知识库，实现及时预警和报警。我们联合合作伙伴，为某炼化集团提供巡检机器人。该企业有1.4 公里长的管廊，内含各种有害气体，如果依靠工人巡检，一旦发生事故，将直接威胁人员的生命安全。借助搭载可见光、声音、热成像等各种传感器的巡检机器人，可以有效提升巡检频率、缩短响应时间。“AI+工业互联网”加速工业智能化升级70 机器人产业|ROBOT INDUSTRYCASE St
10、UDY案例分析这样的案例我们在化工园区、运输港口等10 多个行业进行了落地，打造了众多行业标杆。第三个场景是工艺优化。工艺是企业关注的核心，原来是掌握在老师傅的头脑中，随着他们逐渐退休，可能会出现工艺失传。我们将“机理+数理+经验知识”进行融合，依托百度 AI 的求解器提高运算效率，在火电、水务、家居等方向都实现了落地应用。例如，帮助国内某橱柜公司实现板材的开料优化，在同样条件下大幅度提升了板材利用率，节省了原材料的消耗。对一家企业而言，如何在研、产、供、销、服务方面，用数字化手段实现数据感知决策，需要解决方案。例如，在汽车行业，最重要是设计和营销，设计端我们有仿真平台，特别是自动驾驶的仿真平
11、台，可以加快自动驾驶仿真设计进展。在营销端，基于百度的自有渠道和媒体资源，可以大大提升营销效率。在电子行业，除了质检，百度还自研鸿鹄芯片，可应用于智能电子产品中。在能源行业，特别是电力行业，很多公司数字化基础相对较好，我们提供了 AI 的中台能力，来帮助这些企业的研发人员，基于平台构建个性化的 AI 模型。除了企业外，从 2020 年开始，我们面向部分区域，开展了产业链智能化工作。从工业园区管委会的管理视角，构建数字化基础设施，赋能当地中小企业，助力产业链上下游核心企业、供应商与下游客户之间的互联互通，同时引入人才资本，帮助当地经济高速增长。百度智能云开物已在苏州、重庆、广州等 16 座城市落地运营。目前，百度智能云开物已经在汽车、3C、电力、油气等超过 22 个行业实现落地应用，打造了超 300 个标杆项目，赢得了众多的荣誉。在这一过程中，我们也汇聚了越来越多的合作伙伴，联合为用户提供软硬一体的产品和解决方案。我们希望吸引更多工业领域的技术伙伴、服务伙伴、增值销售伙伴，共建商业生态和技术生态。数字化的浪潮才刚刚开始，我们希望和更多伙伴一起为制造强国贡献 AI 力量。在线阅读（节选）