丰融是阿里云工业大脑首席解决方案架构师。春节期间，客户跟他电话沟通时，表示非常后悔，如果能早三个月接触，项目在春节前落地，如今就可以用工业大脑托管

  疫情前期，可谓一工难求，甚至加钱员工都不愿意上工。这也在悄然改变产业方对于工业智能的看法。

  在新基建七大领域中，有三个（大数据中心人工智能、工业互联网）直接与人机一体化智能系统相关，政策的引导与扶持，也为工业智能的落地与传统企业的智能化转型带来良好的契机。

  自2017年以来，科研大牛、相继涌入工业领域。前不久，原腾讯杰出科学家、优图实验室 X-Lab 负责人贾佳亚离职创业，人机一体化智能系统便是新公司发力的重要领域。

  再往前翻，前阿里云机器智能首席科学家闵万里去年亦离职创业，成立北高峰资本，制造业也是三大聚焦方向之一。

  然而，当每一位创业者、变革者拿起AI的工具，叩响工业之门时，扑面而来的是前所未有的挑战，不仅有工业机理、领域知识的屏障，还有数据匮乏、模型泛化的挑战，更有传统企业的认知问题与信任缺乏。

  透过阿里云工业大脑、库柏特科技、阿丘科技、杉数科技等在工业领域的实战，看他们如何从「深坑」中趟出一条工业智能之路。

  在清华大学AI实验室还未毕业时，黄耀就创办了阿丘科技，如今已在工业视觉赛道摸爬滚打了3年多。

  创业以来，他一直聚焦解决工业检测问题，跑了不下100个工厂，看到了行业的无数坑，自身也踩过许多坑。

  AI在工业检验测试领域的落地，如同「技术成熟度曲线」所演绎的那样，整一个完整的过程中会存在一个低谷，黄耀称之为「AI工业落地之深坑」。

  他坦言，刚开始接触AI时，客户的工程师往往比较兴奋，愿意去尝试，用AI尝试解决之前不可解的工业视觉难题，小样本测试的结果通常非常好，比如传统方法的识别准确率只有50%，而AI很短时间内就能做到超过80%。

  这给了他们期望，推动公司投入更多资源进行AI项目导入。可是当进行大量样本测试时，尽管增加一定的数据可以让模型准确度逐步提升，比如达到90%，但瓶颈随之出现。

  盲目增加数据，带来效果不一，有的缺陷项检测效果可能变好，有的准确率反而会下降。此时往往进入一个震荡期，工程师陷入其中而不得其解。

  黄耀称，这样的一种情况在AI落地工业检验测试过程中遇到的概率高达90%以上，几乎是必遇的坑。

  这一精度对工业而言，显然远远不足，AI难以达到上线要求。一些人开始失望，深度学习似乎远未达到预期，许多AI项目逐渐搁置或边缘化。

  这就是AI工业视觉落地之深坑。工业领域经常会出现一种情况，两张差不多的「缺陷」照片，一张能够被AI检测出来，另一张却没有，甚至不明显的被检测出来，明显的却被漏掉了。

  此时，工程师需要的不是盲目增加数据，而是理性分析，找出问题的根源，优化直至模型达标上线。

  工业AI问题的解决不能只局限问题本身，更应该基于工业应用的一般流程，从全流程中去优化核心问题，这也是运营的关键。

  在AI落地的流程中，每一个环节都值得推敲。李淼称，场景选择很重要，不能太大，否则数据千奇百怪，也需要与大量行业专家沟通，合理定义问题的边界。

  数据获取直接影响模型的效果，往往需要算法工程师到现场搜集，成本很高，并且对标注人员要求比较高，需要懂得行业知识。

  除了数据环节，后期的部署运维也需要耗费企业很多时间，进行实际样本测试，算法人员驻场观察，优化模型等。

  从整个流程来看，中间的模型训练环节，反而不是AI公司的主要障碍，两端则耗费大量的时间成本与人力成本。

  除了技术之坑、业务之坑，AI在工业落地中还面临领域知识之坑、公司定位之坑、商业模式之坑等等。

  趟过一个个坑，这一些企业完成了工业AI落地的「从0到1」，并实现一定规模的落地。透过他们的落地之路，更有助于我们思考，如何走出AI工业落地之深坑。

  波士顿动力机器人近乎花哨的表演，几乎每隔一段都会上演。但业内人都清楚，它离实际场景太远，并且难以商用。因为工业场景对机器人的精度要求极高，低于99.9%甚至无法商用，远非实验室可以达到。

  在库柏特创始人李淼看来，机器人面临的挑战可分为3类：一是做不了，任务挑战太大，智能性不够；二是做不好，柔性不够，适应性差；还有一类是不想做，细分市场规模较小，盈利空间有限。

  面对这些挑战，机器人公司一方面需要结合AI、传感器、工业软件等提升机器的智能性与适应性；另一方面，也需要结合技术成熟度与市场判断，选择正真适合的「主战彻。

  创业近4年的李淼，趟过无数坑后，做的一个艰难决定便是做什么、不做什么，定位在哪里，选择什么商业模式。

  库柏特定位于机器人操作系统，即给定一个真实任务，就可以从平台中找到对应的机器人系统，来解决这一个问题。它跟机器人本体进行打通，针对系统集成商的需求，面向行业提供解决方案。

  在最开始的AI落地中，ToB的勇于探索商业模式的公司往往会接触大量场景，打磨技术同时培养产品化能力。

  2018年，库柏特广泛涉猎了3C电子、汽车零部件、食品、物流、医疗等众多领域，但绝大多数时间都用在了「脏活」（dirty work）和极端案例中。

  「你费半天劲解决某个复杂技术难题后，可能只卖出去一套。一开始，对方说要一百套。」李淼曾谈道。

  与集成商和设备商合作，还是直接面向计算机显示终端提供服务，是一个艰难的商业选择。

  李淼想要针对大的市场，实现机器人系统的产品化和规模化。但深耕在集成商与设备商之后，企业很难把握计算机显示终端与市场的真实需求。

  后来他决定转变，与渠道合作，直接与计算机显示终端签订合同。既然决定铺渠道和规模化，他又砍掉98%不成熟业务，将重心浓缩为一个平台（操作系统），两个领域（智能检测和柔性抓取）。

  具体到一个场景，以香菇分拣为例，机器人系统的落地并不是特别容易，数据就是尤为突出的一个挑战。

  其业务逻辑为，送料系统运输香菇到检测环境，经由光源与相机，获取一张图像，传回智能控制器进行决策，除了判断优、良，还有必要进行分类或剔除，分装到不同箱子中。

  这一工作原来由人工完成，早期并无数据积淀，需要算法工程师现场采集一个个香菇数据，并进行标注。

  但这一看似简单的活并不是特别容易。香菇个体有近10个维度的差异，包括花色、菇腿、卷边、薄膜、残缺等，需要存储大量领域数据。

  数据标注的专业性也相当高，非专业人士标注水平比不上分拣工人，一个工厂中往往标注水平最高的是厂长。经由他们标注的图像，能让算法识别率跃升一个新高。

  此外，香菇特征很丰富，每个厂家的分类标准也不同，这对算法带来很大挑战；并且这样一个实时性高的场景，对于算法的稳定性、决策的实时性也有更高要求。

  目前库柏特的香菇分拣准确率可达90~95%，结合这一场景的特性，已可以在一定程度上完成规模商用。

  李淼称，一台机器可替换4~6人，一条产线人。这些工人一年最少也要100万工资，而他们的产线个月客户就可以收回成本。

  一直以来，行业似乎更看好AI在自动化程度更高、数据更好的汽车、3C等领域落地。从库柏特的案例来看，劳动密集型的食品加工业，无论材料或配方，往往变动更小，未尝不是一个好的AI落地方向。

  对于投身于工业视觉的阿丘科技而言，清晰认知AI能做什么，不能做什么，以及将AI算法和传统算法相结合去解决具体问题，是实现AI工业落地的重要一步。

  工业视觉主要有四个应用场景，一是测量，比如计算两点间的距离；二是识别，比如读取各种条码；三是定位、引导，识别位置，引导机械臂抓取或组装等；四是检测，典型的就是缺陷检验测试。

  阿丘科技创始人黄耀解释，2D/3D测量更强调精度，核心在于光学和传感器，对硬件要求高，不是AI的主战常

  识别，算法复杂度不是很高，也不是工业AI的主战常特殊场景复杂OCR识别（光学字符识别），需要用AI才能很好解决。

  定位分2D定位与3D定位，工业领域大部分定位场景不需要AI来做。定位应用中，AI在一些种类较多的场景价值较大，比如物流领域，有成千上万种SKU，场景较为复杂，适合AI来做定位、分拣等。

  至于检测，他认为这是AI的主战场，「AI在工业视觉的最大价值点，是解决复杂的缺陷检测，这属于行业难题，AI为它提供了新的可能性。」

  而传统视觉检测存在一系列问题，比如难以解决复杂检测；存在过检误报过高，需要人工辅助复检；重光学、重算法，对集成商、设备公司要求高；并且后期算法补丁慢慢的变大，维护难度大。

  但黄耀坦言，国内能够做一定复杂度的缺陷检验测试的公司很少，很多做的属于轻量简单检测，比如判断有无等。

  一个典型的证明是，在黄耀去过的上百家工厂中，2017年质检员约占10~20%，但到2019年质检员已占到超30%。随着自动化水平的提升，组装的工人在减少，但检测端，受限于技术等问题，仍需靠人力。

  因为在复杂的缺陷检验测试中，每种产品有几率存在数十种到数百种的缺陷类型，且每种缺陷存在多样的形态和变种，可能分布在产品的任何一个位置。此外缺陷的认知，还存在人员间的主观差异。这些都增加了问题的解决难度。

  以一个小小的为例，涉及到的缺陷种类相当多，包括划伤、脏污、溢胶等复杂缺陷。

  除了界定好问题，有明确的目的性的获取缺陷数据，并一直在优化AI模型外，还需要以具体问题为导向，综合深度学习和传统视觉，发挥各自的长处，来解决问题。

  针对胶圈间隙大、圆点超二分之一等精度测量问题，阿丘科技采用传统视觉算法解决；针对套筒溢胶、套筒粘胶等难以察觉、且可能分布任意位置等问题，他们主要是采用AI算法检测。

  不仅如此，针对金手指刮伤/粘胶、端子粘胶包胶等别的问题，阿丘科技会动态调整算法，或以AI检测为主，传统算法为辅，或传统算法为主，AI检测为辅，来解决实际问题。

  其主要思路是，把生产全流程的数据打通汇聚，构建工业数据中台，进而通过算法挖掘出数据的价值。简单来说就是「数据智能」。

  互联网起家的阿里云，天然具备AI、大数据、云计算的沃土，这也是其最初探索工业领域的三项核心技术。

  然而随工业领域探索的深入，互联网人的局限进一步暴露，不懂工业机理，不懂领域知识。一个项目，往往需要AI算法人才、行业专家、行业集成商/方案商等多股力量，才能将工业大脑落地。

  阿里云的一个转变是，将「专家知识库」纳入核心技术版图，更加重视行业专家的力量，将传统机理与数理结合。

  数据中台，是阿里云工业大脑的核心能力之一。在落地钢铁、水泥、化工等不相同的领域的过程中，他们也在深化对于工业数据中台的认知。

  阿里云工业大脑首席解决方案架构师丰融称，数据中台最核心的部分是「中间层」，今天数据中台能不能做成，很大程度取决于中间层数据的治理是不是合理，是否足够完善，能否支撑上面的业务体系。

  目前工业领域的现状是，企业内部数据往往割裂成「孤岛」，直接用容易变成「数据烟囱」，数据治理尤为重要。

  以某水泥集团为例，它面临的一个主体问题是熟料生产能耗高。在水泥行业，能耗成本约占生产经营成本的60%，其中主要能耗来自电耗和煤耗。

  阿里云通过工业大脑来托管水泥产线控制，通过模型来推荐相关指标参数，相比人工更稳定、合理性更高。目前工业大脑可将吨熟料煤耗降低0.64%，将熟料工序电耗降低1.23%。对于水泥企业而言，任何一个点的提升，一年都能节约数百万成本。

  丰融称，目前工业大脑已经托管了客户90%以上的控制场景，客户反馈，工业大脑基本达到中级操作员水平。

  疫情期间，招工难、人工紧缺之下，AI工业自动化可谓正当时。而随着复工复产，如何优化运营，进行智能供应链决策同样重要。

  杉数科技联合发起人&CPO王曦称，企业在做供应链决策时，往往存在4个问题：

  看不清，难以看懂市场需求的波动性；靠人工，一方面靠人工做各类生产/销售计划，另一方面针对现有软件给出的不合理结果，需要手动调整；效果差，订单满足率、生产所带来的成本、仓储成本等难以优化；难应变，需求端变化、产能端变化、接单插单、转产等运营问题，难以应变。

  针对这样一些问题，杉数科技推出智能供应链决策平台，来辅助企业的生产计划、调度计划、销售计划等业务决策。其核心技术是依托运筹学和机器学习等搭建的杉数优化求解器（COPT）。

  以某ICT行业巨头为例，原来单工厂、不透明的计划排产系统难以满足业务需求，面临工厂间协同生产效率低下的问题。

  它有数十个工厂，超过10万个零部件半成品，需要做一个28天+10周的订单排程与需求预测计划，这中间存在上亿种可能性，千万级限制条件。

  杉数为其打造一个最优生产计划，可详细到每一个零部件加工指令，同时包括原材料到货指令、建议采购计划与异常分析、预警等。

  最终使客户的订单满足率提升20%，产能损失率降低30%，人工干预降低70%，带来生产端资源池的盘活，效率较大提升。

  针对机器决策，王曦也谈道，智能决策的目的不是替代人工，而是一个决策辅助工具，它要把人们从那些容易出错，无法全局寻优的工作中解放出来。

  针对预测、分类问题，人类的先验知识非常有价值，模型不一定准确，因为数据驱动的预测，本质只能解决历史数据规律的最大化挖掘，但历史数据不代表未来。

  而决策建议，当我们给定约束，比如产能、订单、原材料、库存等，可以让机器去最优化一些目标。人能够找到一个合理解，但未必是最优解，这正是机器的价值。

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