走出PPT，智能製造如何真正落地？_風聞

核 心 要 點 

國內製造業僅靠人口紅利實現高增長的日子一去不復返，要轉型為“製造強國”，發力智能製造勢在必行。在智能化進程中，諸多痛點催生了超萬億規模的市場，嗅到機遇的資本和創業公司早已有所佈局。從企業取得的成果來看，智能製造已經深入產業痛點，隨着數據持續積累和技術迭代，智能製造前景開闊。

©深響原創 · 作者｜鴻鍵

自18世紀第一次工業革命以來，工業已經走過機械化、 電氣自動化、數字化三個階段。如今，幾乎所有日常生活方式背後都離不開工業的力量。

不過，在“效率就是生命”的現代語境裏，留給工業的提升空間還很多，世界各國也都發布過工業轉型計劃，且思路大同小異：依託物聯網、大數據等新興技術，提升製造業的智能化、效率和互聯互通。

具體到中國的情況，隨着人口老齡化、勞動力成本提升，僅靠人口紅利實現高速增長的日子一去不復返，國內製造業需要找到新的引擎，產業升級迫切。

挑戰與機遇並存，產業升級意味着存在可觀的市場空間，嗅到機遇的資本和創業公司早已有所佈局，聯想創投及其被投企業便是典型代表。

傳統製造業升級迫切

用一句話概括傳統製造業的痛點便是：成本高但效率較低。

而成本和效率之間的問題一般表現為：產能過剩、生產靈活性不足、運維成本過高等。

產能過剩是國內老生常談的話題，根據國際通用的標準，工業產能利用率低於79%即為“產能過剩”，但從國家統計局公佈的數據來看，我國工業產業利用率一直處於79%以下。在以製造業著稱的德國，該項數值在高峯期曾接近90%。

圖源：國家統計局

生產靈活性和運維成本則不難理解——得益於第二次工業革命，“流水線”的出現打破了單個機器的生產力天花板，進一步實現標準化商品的大規模生產，但在新的時代環境裏，市場競爭的加劇和日新月異的需求倒逼着生產端以更高的頻率迭代產品，但傳統生產線往往缺乏靈活性。

更麻煩的是，就算一時半會無法適應新產品生產，傳統生產線的維護成本也不會因此減少，造價高昂的設備如同“吞金獸”，如果生產效率上不去，設備維護成本將嚴重拖累企業發展。

除了生產活動，倉儲物流效率之於製造業的影響也越來越大。每年618、雙十一，物流公司都需要增加大量人力應對訂單高峯，但“人多力量大”並非最優解法：一方面，企業需要平衡用人成本和企業效益；另一方面，大量員工的培訓和管理也是不小的挑戰。

在現實中，傳統製造業的問題損害的可能不僅是企業效益，即使是不熟悉製造業的人，也會為之“心頭一緊”。

以風電行業為例，相比火力、核能等發電方式，風能發電更為環保和安全，因此也吸引了不少企業入場，但這不是個輕鬆的行當。

風電產業關鍵組成部分是風能發電機（簡稱“風機”），一架風機的造價甚至達到千萬以上，但昂貴的風機都被安裝於露天環境，經受風吹雨打在所難免——雷擊損傷、前緣腐蝕、後緣開裂、螺栓斷裂都是常見故障。

由於技術上的難度，目前主流的風機維護方式只是定期維護或事後維護，這種相對被動的維護方式帶來了不少隱患。如果風機出現問題未能及時處理，輕則損害企業經濟效益，嚴重時可能導致風機倒塌，造成安全事故。

風電產業存在隱患的同時，若將目光放大到整個能源領域，國內的工業能耗一樣問題不少。

由於能源結構和使用方式的原因，中國的單位GDP能耗與歐美發達國家仍存在較大差距，解決的思路是通過數據採集來優化能源規劃，但在工業場景分散、通訊協議遲遲未有統一標準的現狀中，數據採集和處理的難題一直未能得到有效解決。

從生產到維護，再到倉儲物流、能源供給，傳統製造業所涉及的諸多環節幾乎處處都有降本增效的空間。

問題很突出，但機遇也不少。在人工智能、物聯網等技術不斷發展的背景下，傳統製造業的弊病有了新的解決思路：用技術推動傳統產業升級，讓製造業走入“智能化”時代。

“智能製造”走到哪一步了

智能製造並非新概念，但其熱度不斷提高，尤其是今年。

在過去的日子裏，中國製造業依託人口紅利大規模生產價格低廉的商品，靠價格優勢換來了世界第一製造大國的地位，但與美國、日本等發達國家相比，中國的工業增加值率仍有不小的提升空間。

換句話講，中國是“製造大國”，但還不是“製造強國”，發力智能製造勢在必行，而在智能化進程中，諸多行業痛點催生了超萬億規模的市場，也成為資本和創業公司入場的切入點。

早在2016年，聯想集團高級副總裁、聯想創投集團總裁賀志強就曾判斷，未來30年，中國的工程師、製造業優勢將會非常明顯，推動新一波產業革命。

不同於聯想控股旗下的財務投資君聯、弘毅、聯想之星，聯想創投聚焦於科技領域。目前，成立僅4年的聯想創投投資和孵化的企業已超過120家，而這些企業在解決製造業痛點上已經有所收穫。

針對上文提及的風機維護難題，成立於2016年的天澤智雲研發了名為“葉片衞士”的產品。不同於過去相對被動的維護方式，“葉片衞士”通過實時監聽風機葉片轉動時的聲音信號，以此判斷葉片的損傷和嚴重等級，從而最小化維護時間窗口。

拆解“葉片衞士”的運行模式不難發現，其解決方式的關鍵在於利用起了無形的聲音信號，而類似的思路也能在其他行業產品中找到，差異只在於利用的不一定是聲音，也可能是視覺、甚至是嗅覺。

類似的案例還有以3D視覺技術立足的科技企業深慧視，其賦能製造業的思路是通過“深慧視三維成像系統”和工業3D/2D相機收集產品的視覺數據，並對數據進行二次加工和處理，進而提高生產過程的靈活性，讓本來只能執行固定指令的“機器臂”變成了能夠快速適應新產品生產模式的“機器人”。

深慧視的高速高清三維成像系統

從“看”的緯度切入智能製造的還有思謀科技。在半導體行業，芯片製造過程就如同“蓋房子”，硅片是“地基”，保證“地基”的良率是半導體生產商一致追求的目標，而工業質檢環節就佔了整體成本30%-40%。思謀科技通過運用計算機視覺技術、AI自動化缺陷檢測來提升質檢效率，進而優化現有生產線良率，幫助廠商實現量產。

“工業視覺能夠比人類視覺更完善，計算機視覺能看到更細微的事情，可以捕捉人眼以外的光譜範圍，並進行更加立體的成像”，思謀科技CEO沈小勇表示。

值得注意的是，技術對視覺信息的利用不只有“看”這個維度。在技術的加持下，生產活動甚至可以獲得“上帝視角”。

“未來機器人”是工業車輛視覺無人駕駛解決方案提供商，其無人叉車產品已在倉儲物流領域得到應用。未來機器人採用邊緣計算技術研發出臨摹系統，該系統能夠採集圍繞在無人叉車運送環節中各種現場信息，進而實現對叉車的精準調度。

這一解法的優勢在於，在臨摹系統“上帝視角”的加持下，無人叉車相當於能夠眼觀六路耳聽八方，走在狀況發生之前。

未來機器人的無人叉車產品

和未來機器人類似，崧智智能同樣試圖讓機器人獲得人力以上的作業效率。在具體操作中，崧智智能以數字孿生技術讓工廠“老師傅”的手藝獲得量化，機器人藉此掌握更多“精細活”，並在打磨拋光等精密化作業場景發揮作用。

行業裏有了智能化的“耳”、“眼”和“手腳”，自然會有企業從“聞”的緯度切入智能製造。

如今，新房裝修後的甲醛含量、廚房天然氣泄漏、冰箱食品保鮮等問題成為人們生活中重點關注的問題。對此，慧聞科技推出了智能納米及MEMS氣體傳感器，利用“人工嗅覺”為生活提供科技“防護罩”。

應用於生活場景的同時，慧聞科技的“電子鼻”還能識別並記錄茶葉炒青過程中的氣味變化，輔助炒茶師傅進行決策，進而提高茶業的生產效率及產品品質。

除了成為上述智能化“五官”和“手腳”，也有企業直接選擇成為“大腦”。針對國內的工業能耗問題，遒涯科技深入到電廠智能化建設和綜合能源服務管理的一體化交付中，通過將能源、5G、數據中心三者結合，在設計階段為能源企業和工業園區解決運行、管理上的節能降耗，推動電廠智能化建設。

不難發現，上述企業的解決思路都是收集物理空間裏的隱形數據、通過算法對數據進行分析和加工，最終形成能夠指導決策的知識。這其實也是智能製造的核心思路，即以信息物理系統（Cyber-Physical System，CPS）為基礎，實現數據採集、數據處理、數據分析和應用開發。

有意思的是，受各種浮誇宣傳影響，如今一談“智能化”、“數據加工”就有些空泛的意味，但從上述企業所取得的成果來看，技術不再只是停留在PPT中的大詞，“智能製造”確實落地了實踐，並深入到產業的痛點中去。

這與行業對現狀的清醒思考有關。

天澤智雲聯合創始人兼COO謝炯在聯想創投的午餐會訪談中曾表示，工業互聯網在當下有些“看不清、摸不着”，天澤智雲希望能真正契合行業場景的特點，並保證產品能有工程化落地實施的可行性。

雖然已經在不同程度上推動了製造業的智能化進程，但從業者並不避諱談論智能製造存在的問題，而相關問題都有共同的指向：技術能力和行業滲透率都還有待提高。

對於無人叉車和臨摹系統的發展前景，未來機器人聯合創始人兼CTO方牧表示，無人叉車目前可以做到相對標準化的快速搬運，但在更為複雜多樣的搬運場景的表現仍有待突破。此外，由於無人叉車技術較新，其在行業的滲透率還有非常大的提升空間。

不過，從智能製造對於產業痛點的解決來看，技術在製造業的提質、增效、降本、減耗等方面已經開始發揮作用，在數據持續積累和技術迭代的過程中，智能製造前景開闊。