京東智造雲：在世界人工智能大會上，聽到的工業智能生長的聲音_風聞
脑极体-脑极体官方账号-从技术协同到产业革命，从智能密钥到已知尽头2021-07-10 23:48
每年世界人工智能大會，都是一場炫酷的科幻之旅。各種智能設備、技術大咖雲集，讓身處其中的觀眾成了距離未來最近的一羣人。
工業製造，也因WAIC而越來越摩登。近年來，人們開始認識到，強大的工業是促進就業、經濟增長、人民幸福的基本保障。推進智能製造，也成為明確的十四五國家戰略。
但想讓數字技術真正惠及龐大的製造企業，還需要深入到產業實踐當中，在園區和廠房裏種植智能。這自然就需要有一條技術通道，將數字化能力這一新生產要素，從實驗室輸送到工業場景當中。
這路“京東131”號技術列車，能否讓工業智能搭上時代的復興號？
我們就來抽絲剝繭，嘗試解鎖真實的產業洞察和智造邏輯。
一場山長水遠的冒險
提起產業AI，熟悉我們的讀者腦海裏肯定會率先冒出四個大字：提質增效。
其實，對於數字化較為成熟的工業企業來説，優化現有流程、提高自動化程度等早就提上日程了，“工業4.0”提出的時候阿爾法狗還在實驗室裏辛辛苦苦地找貓呢。為什麼今天大家普遍都十分期待，AI數智技術進入工業製造生產核心後帶來的革命性變化？
原因是，經過了幾十年發展的製造業，面臨着產業模式的轉變：增高的成本壓力、更多的品種、更短的研發上市週期，以及複雜的價值創造網絡。
企業想要長期保持競爭優勢，必須從大規模標準化生產向個性化、定製化、柔性化的規模生產轉變。只有這樣，才能縮短產品上市時間，提高產品的種類，滿足個性化的生產需求。
而實現高度靈活的規模化生產，需要在日益複雜的價值創造鏈條中進行高效資源優化，讓生產、供應、銷售與服務形成緊密的連接。
與此同時，工業領域細分產業眾多，不同企業的數字化水平參差不齊，沒有放之四海而皆準的通用解決方案。單一的智能應用又無法充分發揮技術效用、解決實際問題，所以工業數字化升級，必須有一套整體適配的方法論和技術架構，來幫助不同企業掃清轉型過程中的技術障礙。
從這個角度看，工業領域的數字化升級，就像是一個開放式心臟手術，也是一場山長水遠的冒險。在WAIC 2021上交付出“1-3-1”體系的京東，就在嘗試構建起工業智造的實踐範式。
兩個世界的連通
1. 技術的深度。全流程的數字化，意味着需要多技術融合來解決問題，AI、雲計算等在工業應用都要求極高的可靠性與成熟度，龐大體量和技術實踐的企業平台才可能搭建起工業所需要的數字基礎設施。
作為一家根植於實體經濟，成長於實體經濟，服務於實體經濟的實體企業，多年來，京東堅持”以實助實“，通過紮實的基礎設施，領先的數智化社會供應鏈，創新的人工智能、雲計算、區塊鏈等技術服務能力，以紮實、創新的實體經濟發展經驗助力實體經濟高質量發展。
比如自研搬運機器人、分揀機器人、虛擬數字人技術、供應鏈專有算法等等，不僅推動京東極致效率的達成，也幫助平台上數十萬品牌和商家提升運營效率，實現降本增效。
2. 連接的廣度。工業行業的數智化升級，必須考慮到與行業場景的連接能力。讓產業場景中積累的大量Know-how（行業訣竅），與新基礎設施相協同，才能實現技術價值最大化。
眾所周知，京東一直是消費互聯網和工業互聯網的鏈接者。除了大家熟悉的電商平台、線下商超等，京東還同時在物流、金融、科技、雲服務等領域服務諸多產業客户和十數萬商家，連接的廣度讓京東能夠將技術能力與產業需求達成更廣泛的適配。
3.迭代的速度。工業行業種類繁多，行業的自身特徵也是千差萬別，需要的技術供給能力也不盡相同，工業領域的數智化不是一蹴而就的，因此，敏捷彈性、快速迭代的需求，讓上雲成為工業數字化升級的大勢所趨。
京東雲作為最懂產業的數智化解決方案提供商，成立三年以來，從一開始就擁抱雲原生這樣的前沿理念，研發了多款以雲原生為代表的新基礎設施，提供高可靠、高可用的彈性雲服務，幫助更多企業抓住數字紅利。
接下來，京東開始探索下一個問題：如何場景化、低門檻地幫助工業企業實現智能化、數字化轉型。
一個智能生長的範式
東方智慧認為道法自然，“道生一，一生二，二生三，三生萬物”，京東發現，AI可以在工業製造的十二三個環節裏發揮作用。而其中最重要是三步：消費者洞察，產能轉化，供應鏈需求匹配。
首先，“道生一”，定製化柔性規模生產決定了企業必須全面數字化以實現一體化統籌，智造雲平台就是企業的生產數智化底座。
產品生命週期和研發週期越短，就越需要一個可靠的產品規劃與預測。產品差異性越明顯，其市場反應就越不確定，因此數據的統籌計算處理分析就越重要。
基於京東雲的一體化計算平台，智造雲平台可以對企業業務數據、設備數據、外部數據等數據的統一管理，打破“信息孤島”，洞察及挖掘數據價值，將所有業務流程與技術能力實現最佳集成與融合，助力製造企業實現提質、降本、增效等目標，這是靈活生產同時保證經濟效益的關鍵前提。
其次是“一生三”。通用平台能力賦予了企業場景化解決問題的可能，於是便有了三個企業生產數智化解決方案。用周伯文博士的話來説，分別對應的是三個問題：Who、What、How。
再次是智能新品創新平台，集市場洞察、創意挖掘、產品設計、ID/PD設計、方案評估、仿真試投等產品研發設計場景應用於一體，解決為誰生產、生產什麼。智能數據和智能應用工具實現消費者洞察，提高商品與市場的匹配度，以組合創新撬動市場，滿足大量消費者尤其是年輕一代的個性化需求。
而智能工廠解決方案，則是針對怎樣生產更有效率how，通過生產數智化引擎實現製造企業生產數據的統一收集管理、資產化構建了智能化應用的基礎；同時以此為基礎，在產品質量管理、設備管理、能源管理等領域提供全生命週期端到端智能化產品服務，幫助企業構智能化的精益生產體系。
通過一體化業務系統，深度整合AI算法、區塊鏈電子合同和防偽追溯能力，全面提升採購、倉儲和運輸等供應鏈流通水平。目前我國的物流成本佔GDP的比例大概是13%到14%，供應鏈的效率提升，帶來的經濟效益也是巨大的。
最終，技術集羣與組合創新都會“萬法歸一”，通過供需的高度適配來實現產能去化。於是，便有了一個企業生產產能“一網通享”平台。
基於研發、生產、供應、銷售、服務全鏈路數智化服務，搭建一個商品雲集的供需網絡，實現了社會化網絡化的產能調度與需求匹配，從而提升生產製造產業效率。供需之間信息差的消除，能夠幫助整個工業產業走上良性健康的發展之路。
面對複雜的工業場景和技術需求，“1-3-1”體系的分層架構，無疑能夠讓工業企業各取所需，高效進入數智化升級軌道。
一路駛向未來的列車
京東科技認為，數智化賦予工業智能的新價值主要體現在“四新”上，即“新平台”“新模式”“新技術”和“新業態”。在產業實踐中，我們也可以看到其“1-3-1”體系，如何讓全面數字化變為廠房園區中的一景，比如：
商砼行業就是較為傳統的商品混凝土領域，上下游涉及混凝土生產企業，物流企業和個人司機、建築商、開發商等，行業交易模式仍以線下為主，缺乏在線化的日常履約、協同等管理工具，無法完成車輛管理、用户維護、運營監管等信息化操作。“4個小時”，是混凝土從生產裝車到工地現場澆築的時限，也就是混凝土的“保質期”，供需間的高效、精準協同就變得尤為重要。基於這樣的產業Know-how，京東科技攜手恆盛商砼集成上下游，重新組織產業鏈的供給、交易、運輸，實現上下游高頻供需協同的數字化、在線化、可視化、智能化，建立了生產與物流間的新型協同機制，優化物流資源配置，實現線上線下集採集銷的全產業鏈的帶動，催生出新的產業業態，實現日常履約效率提升30%，商砼之家平台2021年預計成交總額（GMV）可以達到20億元。
在新技術層面，對於部分渴望引入AI能力來解決具體業務問題的工業企業來説，也能夠從中找到對應的工具。
比如某電子零部件製造企業，品牌商要求其產品全檢，同1個零件需要200多位質檢人員來進行目視檢測，不僅檢測速度慢，而且隨着工作時間增加，人眼的檢測準確率會下降，導致出廠不良品率上升。基於京東智造雲，該廠商將機器視覺技術應用於工業流水線上的在線檢測場景，實現智能質檢；通過在製造鏈部署智能終端，5G網絡環節，實現雲邊端的高效協同；通過對殘次品的後續智能化分析，反向改善作業環節和流程，實現柔性生產。通過系統的數智化升級，智能質檢速度提升近15倍；智能質量管理錯誤率降低超過100倍；在生產流程環節也提高了效率，實現降本增效。
在新模式方面，通過C2M反向定製，讓用户決定生產，並通過精準挖掘細分市場需求，按需生產，幫助上游品牌商、供應商降低庫存成本，提升週轉效率；新平台方面，通過智造雲可以攜手產業企業構建高性能基礎平台、共建數智化應用場景、鏈接製造與消費的大規模定製等在內的數智化平台。
可以看到，這幾個案例中，都已經基於京東的技術能力實現了產業升級。其中，也可以進一步看到京東打造的工業智能新範式：1.技術能力與工業場景的深度結合，技術價值的有的放矢；2. 全面、完整的技術體系，一站式解決產業需求；3.通用平台和解決方案分層，與ISV集成夥伴合作，實現產業共榮。
從19世紀初到今天，我們又一次站在工業革命的岔路口上：要麼，認識到新技術的機遇，並將其轉化成實踐中可行的產品和服務，要麼就要冒製造業可能長期衰退的風險。這或許是本屆WAIC，京東智造雲“1-3-1”體系最耐人尋味的地方，一趟設計嚴謹、陣容豪華的技術列車，正駛向下一場增長奇蹟。