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在第四次工业革命的布景下，传统工业的数字化转型已经是必然趋势，但也存在着太多待解的难题。

简直一切的企业都在讲数字化转型，可传统工业现有的定位和系统，难以满意工业互联网的架构系统、立异技能、人才引入等诉求，以至于不少企业曩昔几年时刻里一直在探究合适自己的转型途径。

即便处理了数字化转型的方向问题，落地进程中也面临着定制化程度高、前期投入许多资金、没有专心的技能研制等应战。

业界逐步构成了一种新的一致：想要释放出工业互联网蕴藏的巨大潜力，唯有那些技能根柢厚、研制投入大、技能差异化的高新技能企业出场，才干更好地跨职业、跨范畴赋能，处理工业转型中的一系列痛点。

在这一一致下，许多高新技能企业也正在发力。近来，百度智能云开物工业互联网渠道晋级到了2.0，将深耕更多要点职业里的中心场景，加快工业互联网的底层中心技能与工业场景的紧密结合，协助越来越多企业享受到人工智能带来的技能盈利。

借着7月26日在姑苏举办的“2022云智技能论坛工业专场”的要害，或许企业会从中找到卓有成效的智能化转型途径或答案。

01 筑基，打造智能化底座

制作业转型晋级的榜首步：数据的收集和处理，就让不少企业停步于工业互联网的大门外。

由于工业设备的品种繁复、涣散且规划巨大，单单是设备的衔接、办理、运维、扩展等环节，就存在接入本钱高、数据烟囱化、运维难度大等问题，一些企业被逼自主研制物联网渠道，但难以满意高性能、可扩展等开展性需求。

归根到底便是，许多企业清晰了数字化转型的方针，可怎样转型、怎样落地、怎样处理短缺的技能基因，并没有一致的答案。

借用百度副总裁李硕的话来说：工业互联网便是把代理服务器的地址人工智能、大数据、云核算等新技能与企业出产场景深度交融，给自动化的出产线装上“眼睛”和“大脑”，构建出“感知”才能和“考虑”才能。

首先要处理的便是感知才能。

百度智能云工业动力产品研制总经理黄锋将开物工业互联网渠道的才能归纳为三个层面：底层是工业数字化底座，上层是工业智能化引擎，以及配套的安全系统。其间工业数字化底座所瞄准的，正是协助企业打造智能化底座，经过云智一体的方法协助企业处理数据收集、存储、流通、核算、运用的一整套技能难题。

这儿涉及到两个中心产品：

一个是天工AIoT渠道，企业能够依据天工AIoT渠道快速打造自己的物联网办理渠道，对设备进行灵敏接入、一致办理、云边端混合布置，并支撑千万级设备的接入和办理。由于天工AIoT还供给了与 IoT PaaS 渠道打通的IoT APaaS渠道，企业能够按需灵敏选配需求的生态运用，比方能碳数智化渠道度能。

另一个是AI原生云基础设施，包含百度百舸·AI异构核算渠道、工业仿真HPC算力计划、散布式云基础设施、智算中心等等，投合了算力异构化、方位散布式化、AI运用普适化的核算新趋势。

百度智能云依据整个的工业里相关的场景也供给了整套的大数据的处理计划运用到全体工业职业范畴傍边。徐工集团依据百度智能云的大数据处理计划，构建了采、存、管、用一体化的数据智能渠道，商场部、采购部、出产部等内部部分能够实时掌控不同阶段的数据全貌，直观地看到出产和运营环节的问题；

中环寰慧经过天工AIoT搭建了边云交融的物联网渠道，一期接入了300多个换热站，经过收集个点数据构成热网调度战略和全网水热压力剖析，全体能耗下降了15%，节省了约2000万元的热本钱。

02 探路，和职业深度交融

工业互联网的“考虑”才能，能够说是数字化转型的终极要义。

由于AI归于归纳性的学科，而工业运用涉及到数据预处理、数据建模、模型布置与办理、模型评价等多方面的技能，假如仅仅简略照搬模板化的处理计划明显并不可行，所以最严苛的检测在于人工智能和场景的交融。

摆在面前的问题十分直白，既要处理场景定制化的实际诉求，又要尽可能下降人工智能的运用门槛。

百度智能云才智工业事业部主任架构师王栋叙述了自己的见地：“咱们经常到工厂和车间里去看，发现只给客户供给单一算法模型的话，大部分时分并不能处理实际问题，有必要要给客户、协作同伴供给不同层次的运用才能。比方一些化工厂需求的人员跌倒辨认系统，就涉及到方针检测、人员盯梢、动作辨认、触发报警等多个进程，不是一个算法模型就能处理的问题。”

当同行们还在输出单一算法的时分，百度智能云开物的答复是工业智能化引擎：让客户能够依据自身的事务逻辑，无代码或低代码的方法对模型进行编列，从而系统化地处理场景化落地的问题。

首先是算法层面上，经过预练习大模型、无监督特征抽取+特征聚类、自监督特征聚类等立异，处理了数据样本散布不均匀、标示功率低质量差、模型上线后迭代困难等限制落地的技能瓶颈。

其实是在运用层面，百度智能云打造了能够直接落地的“技能库”，包含出产制作、供给物流、营销服务、归纳保证等场景，客户能够直接拿去运用，依据自身的事务需求调用不同的渠道和模块。

而关于企业的高性能求解需求，百度智能云上线了百度自主研制的AI求解器，针对不同职业不同运用场景，供给定制化服务处理客户大规划问题，比方客户非标问题的二次开发，现在已在港口调度、切开优化等场景中运用。

王栋特意提及了“板材切开套料”的比方。

定制家具的出产流程中，往往先由设计师给出设计计划，然后拆解不同规范的板材，包含板材的数量、规范和尺度，再拟定总出产计划和日出产计划。在百度智能云工业智能化引擎的协助下，板材利用率进步到了92.4%，切开刀数下降了8.7%，锯切时刻下降了9.4%，每年协助客户节省了1000万元的原材料本钱，并被仿制推行到玻璃切开、钢板切开等场景中。

比较于“数字化底座”带来的“感知”才能，“智能化引擎”则是满意了“了解”才能。简略来说便是经过工业AI渠道、工业常识渠道、低代码开发渠道等PaaS服务下降AI接入的门槛，智能化的底座迭代智能化的引擎，完全打通人工智能在工业场景中落地运用的链路，让科技立异和职业Knowhow双向奔赴。

03 落地，深化工业榜首线

工业数字化转型中不确定性最大的环节，在于“最终一公里”。

依照当下的工业系统区分规范，悉数的工业类别能够分为39个工业大类、191个中类、525个小类。我国作为全球仅有具有悉数工业类别的国家，任何一个小类的背面都有成百上千家企业，它们的规划不同、禀赋各异，在数字化转型进程中遇到的问题也不同，以至于有人将之描述为“一米的宽度，一百米的深度”。

互联网巨子身世的百度智能云，还需求答复另一个问题：夯实了智能化的地基，打通了AI落地的链路，能否跑通落地的最终一公里？

曩昔两三年的时刻里，百度智能云的专家们频频深化到一线调研，抱着笔记本到工厂里进行调试。由于百度最拿手的是AI技能，但技能想要落地到职业里，除了职业Knowhow外，还需求机理和数理的交融，将老师傅们的经历沉积为一个个算法模型。既能成为一家企业的中心财物，也为工业数字化指明晰方向。

比方工业质检长期存在人工检测功率低、定制化程度高、工业常识无法沉积复用等痛点，恒逸化纤出产车间里，经由百度智能云开物的智能质检设备改造，本来的普检变成了机器筛查后的复检，AI质检设备查验1个产品只需2.5秒，功率比人工质检进步70%，也让百度智能云在我国工业AOI质检商场的比例接连两年位居榜首。

再比方在水务范畴，存在数据聚集办理、冗余的存储核算等难题，百度智能云结合水务的场景化需求，为某水务打造了“1+1+N”的架构，完成了实时的水务监测，可计算降雨量、水位、渗流渗压、位移沉降等水域水情要害目标，一旦出现异常参数，可及时预警，反映到手机、电脑终端还有监控大屏上，辅佐工作人员决议计划应对。

其实相似的事例还有许多，跑通了设备办理、出产优化、才智物流、动力办理、安全出产等工业出产的全流程，覆盖了轿车、电子、动力、水务、纺织、园区、家电、烟草、食物等20多个职业。

百度智能云开物一直在不断尽力，依托“成效带动、运用为先、渠道敞开、下沉运营”的思路，踏踏实实地为客户去服务发明价值。

现在开物已经在贵阳、重庆、桐乡、姑苏、广州、宁波等16个区域深度落地，与超越22个职业的300多家标杆企业建立了深度协作，继续沉积不同职业和范畴的工业常识，将其结构为规范化、可落地的处理计划。并于2021年进入了工信部特征专业型工业互联网渠道，2022年又以榜首名的身份选了国家级跨职业、跨范畴工业互联网渠道，正式进入了国家队队伍。

做一个总结的话，工业互联网从张望阶段走向深度落地阶段，百度智能云开物的初衷并没有改动，经过技能下沉协助企业降本、增效、提质、立异，协助千行百业疏通堵点、处理痛点、完成价值增加。

04 结语

工业互联网之所以进入所谓的深水区，原因在于工业系统巨大且杂乱，是一个既快又慢的赛道，“快”的一面是需求在技能上坚持立异，针对实际需求不断移风易俗；“慢”的一面是涉及到许多的工业常识，需求逐个研究步步为营。

百度智能云等渠道留下的启示在于：

它们坚持了互联网渠道活跃求索的情绪，拿手在技能层面上下降门槛，无论是AI原生云、天工AIoT等组成的数字化底座，仍是工业AI中台、智能运用等支撑起的智能化引擎，都在为那些不知道怎么转型的企业修桥铺路；

一同挑选尊重工业自身的规则，避免了互联网厂商的急进风格，从一条产线、一座工厂到一个职业、一个区域，并联合生态同伴一同探究数据、机理、常识的沉积与转化途径。

工业互联网的路或许很长，但百度智能云等玩家们正在一步一个脚印地前行。