發生在質檢車間的時代故事：百度智能雲讓AI在製造業見“眾生”_風聞

在2019年，相信不管是科技從業者還是傳統行業，都明確的感知到了一種推力——雲計算正在走進工業生產的每一個細節之中。尤其雲計算為工業帶來的不僅僅是一處數據在雲端的居所，而是通過雲計算輸出了種種新技術，推進了產業端的改造。

於是我們能看到，越來越多的產業得到了雲計算的改造，小到一條生產日用品的生產線，大到一個城市的電力系統，都藉以獲得了大數據、AI等等技術帶來的紅利。在這種趨勢之下，市場上幾家主流雲計算廠商也提出了相關的政策。

像是阿里雲提出傳統IT向雲計算轉移的分水嶺，拐點來臨雲計算時代將全面開啓；騰訊雲則提出了工業領域數字化“工具箱”的概念。在8月29日的百度雲智峯會上，百度智能雲更是向前一步提出了AI工業化智能公式。

不難發現，與雲計算一詞相伴的概念，已經從金融、保險、互聯網這些IT基礎設施較好領域，走向製造、能源等等相對傳統的工業領域。從數字到齒輪的過渡，證明雲計算正在走入大工業時代。

今天我們的故事，就從一個時代的開啓講起。

天地眾生：大工業時代的開啓密碼

一個時代是怎樣開啓的？

往往要有天地共塑的時運，也少不了世間每一個人的推動。

雲計算的大工業時代，同樣也是一個見天、見地、見眾生的過程——要讓高高懸在天空雲端的技術足夠強大充沛，然後落地到場景之中服務眾生。

從百度智能雲、阿里雲和騰訊雲這幾位主要玩家來説，相信他們已經在“天空”做好了相關準備。能夠進入工業領域，顯然不能僅僅依靠售賣雲端的儲存資源，而是需要亮出能夠改造社會經濟效率的“技術肌肉”。

像是阿里雲提供了飛天雲操作系統、飛天大數據平台和智聯網AIoT等等一系列平台與工具；

騰訊雲也在“工具箱”中準備了工業AI+、數字化工廠等等利器，更不用提背靠AI龍頭百度的百度智能雲，藉以“雲+AI”模式從軟硬件兩個層面做好了產業改造的準備。

但這些技術如何落入場景、服務眾生，最終推動社會經濟的發展，才是大工業時代開啓的密碼。

推進AI紮實落地：百度智能雲走在AI工業化前沿

技術落地從來不是一個陌生的話題，但究竟什麼樣的雲計算落地才能推動大工業時代的開啓？

李彥宏在8月26日重慶智博會上的發言或許可以為我們提供靈感：“人工智能不再講究酷炫，而是要講究如何紮紮實實地推進和落地。”李彥宏還為人工智能工業化提了三點建議，要關注安全和效率、希望加快基礎設施的建設、建議充分利用開源和開放平台。

對於“紮實”的強調，和安全和效率的理論，在雲計算上同樣適用。對於工業領域的傳統企業來講，引入一項新技術，往往意味着多個流程的改造和不小的學習成本。想要滿足大工業時代所需的技術落地速度，便意味着對種情況進行改造，高效率、低風險的為企業快速找到適應他們的技術服務。讓雲計算落地從複雜的“作坊定製”，變成市場中隨需隨取的快消品。

在這種情況下，通過雲計算服務讓技術落地變得標準化、規模化就變得非常重要，正如百度智能雲提出的智能計算全景圖——“1”意味着更全場景覆蓋、更具彈性、更高性價比、更安全合規、更易運維的底層技術服務，“6”是天算、天智、天合、天像、天工、天鏈六大平台，針對細分的工作場景提供能量，再加上互聯網架構方法論、數據治理方法論、智能模式管理方法論“3”項知識輔助。

在這一副全景圖之下，想要應用雲計算的企業，不論處於哪一種改造階段，是需要從硬件層面建立數據中心還是優化數字化服務；又或者身處哪一個垂直行業，需要的是對生產線效率的提升還是應對海量數據計算，都能在這幅全景圖中找到相應的趁手工具。

更重要的是，百度智能雲不僅授人以魚，三項知識輔助還能幫助一些相對傳統企業更好的理解這些工具，這樣一來改造當下工具就變成了改造未來的思維方式。

在雲智峯會現場，百度智能雲還發布了20大新品，覆蓋網絡、計算、存儲、安全、運維等基礎設施領域以及視頻、金融、工業製造、物流等多個行業。這意味着有更多垂直行業可以快捷的找到屬於自己的解決方案，還能進行一站式高效的AI開發，實現產業智能化升級。

不論是全景圖還是工具箱，雲計算廠商們的儲備正在越來越充足，連通天地，源源不斷地讓技術能力從雲端輸入到場景、行業深處。

時代紅利的分發：雲計算的規模效應

如果説百度智能雲的全景圖是提升了雲計算落地的效率，那麼見過天地之外，剩下的還有見眾生——提升雲計算服務的規模，讓更多人享受到這樣高效的技術落地。

相信對於每一家雲計算企業來説，這都是當今最值得關注的問題。這其中不僅包括了雲計算自己的能力提升，也包括了對整個市場的教育和影響。如何讓各個行業意識到自己與新技術結合的可能，如何讓企業們篤信接納技術帶來的正面收益。只有更多人邁出第一步，這條巨大的履帶才能開始運轉。

百度智能雲採取的方式是，推出業界首個完整的人工智能生態聯盟——百度產業智能聯盟，並展現面向製造行業的子生態領航俱樂部。這些敢於“吃螃蟹”的人，獲得的正是大工業時代的“時代紅利”。先人一步應用新技術所帶來的先發優勢，有時甚至可以讓一家企業以火箭上天般的速度超越行業平均水平。如此一來也可以促生“規模效應”的發生，相信在某一垂直領域中，當一家企業通過雲計算獲得了技術升級紅利，其他企業也會立刻參與其中，促生行業的整體創新。

這也是大工業時代開啓的最後一步——見天、見地、見眾生，讓技術真正從雲端走向土地，生根發芽，讓每個人都獲得紅利。

發生在質檢車間的時代故事：百度智能雲讓AI在製造業見“眾生”

正如我們前文提到的，開啓大工業時代的最後一環，是實現對社會經濟的推動。

想解答這一問題，不如從雲智峯會上人們親眼見證的事實説開去。

大會現場，百度副總裁、智能雲事業羣組總經理尹世明遠程連線了一家名為精研科技的企業，這家企業的主業是精密零部件製造，服務着三星、OPPO、特斯拉等等海內外的客户。在這一領域中，客户對產品精密度和外觀的要求非常高，這就意味着質檢成為了至關重要的環節。

以往這項工作只能由工人耗費大量時間進行肉眼檢測，保守估計精研科技僅在中國每年就需要約200萬以上的質檢工人，這是每年千億級規模的人力投入。

但現在，我們在質檢車間看到的，是一條自動化檢測的生產線，高速照相機拍照後機器會對照片進行精確識別，自動把有缺陷的零件挑出來。這條為精研科技省下巨大成本的生產線，就是精研科技和百度智能雲、微億智造團隊合作，依託百度的人工智能技術設計出的“外觀缺陷視覺檢測設備”。

這一設備不僅能夠每小時檢測3000個零件，而且可以準確檢測出一個產品上的10種不同缺陷，檢測效率和準確率都遠高於人類。

看到這一案例，相信很多人都會聯想起最近大熱的紀錄片《美國工廠》。當今的中國，由於人民生活水平日益提高，勞動力成本上升，同樣也會面臨着和美國一樣的產業鏈尤其是製造業產業鏈向外流失的問題。越來越多的企業主為了追求低成本，開始考慮將部分產業鏈轉移到東南亞國家。

但對於社會經濟來説，這種產業鏈外移，很可能導致税收損失和工作崗位流失。美國沒有找到問題的解法，但我們卻在精研科技的質檢車間見到了希望。與其不斷追求低勞動力成本，不如通過技術對工業的改造來降本增效，不僅滿足了企業發展的訴求，更保護了國家的製造業。對於社會經濟的長期發展來説，有如一面有力的船帆，幫助船隻更加穩定的穿越不同經濟發展週期帶來的海浪湧動。

正如尹世明此前所説，AI對生產製造環節的改變，最先發生在中國，而不是在美國。見天地與眾生之後，一個時代的開啓，不如就從這次超越開始。