把智造業做到極致——兼談中國的“硅谷”在哪裏_風聞

繼《下一個“硅谷”，還在硅谷？》《像硅谷那樣去思考》之後，這一篇回到中國。事實上，多年來，無論走得多遠，去了哪裏，我思考的出發點和歸宿都是中國怎麼辦，怎樣能更好。有時很興奮，有時很苦澀，但心心念念於此，也別無選擇。

作為正和島全球標杆案例探訪團的行程導師，走進硅谷時，我向同行的企業家們推薦了中國工程院院士孫凝暉的一篇講稿《人工智能與智能計算的發展》。

他講到了中國智能計算發展的四個困境：

1、美國在AI核心能力上長期處於領先地位，中國處於跟隨模式；

2、高端算力產品禁售，高端芯片工藝長期被卡；

3、國內智能計算生態孱弱。英偉達CUDA生態有近2萬人開發，是國內所有智能芯片公司人員總和的20倍；

4、AI應用於行業時，成本、門檻居高不下。

統一技術體系走閉源封閉，還是開源開放的道路？拼算法模型，還是拼新型基礎設施？AI+着重賦能虛擬經濟，還是發力實體經濟？這些戰略選擇題，擺在中國面前。

孫院士認為，我國的優勢在實體經濟，製造業全球產業門類最齊全，體系最完整，特點是場景多、私有數據多。我國應走出適合自己的人工智能賦能實體經濟的高質量發展道路。

從我們的參觀學習看，美國在AI最前沿、最關鍵以及外部性很強的生態方面，優勢明顯。但中國AI的發展也大有可為。

我們一行中有好幾位企業家，短短几天，就和斯坦福大學、加州大學伯克利分校的一些大學生、研究生接上了頭。他們拋出希望用AI幫助解決的問題，學生們提出一些技術方向。有的已經形成了初步合作計劃。中國的優勢就是“用”，企業覺得有用，願意用，能產生效用。

同行企業家中，有一位是傑克科技董事長阮積祥，浙江台州的企業家。傑克科技1995年成立，現在是全球縫製設備行業產銷規模最大的企業。阮總説，他們的產品銷售到170多個國家和地區，服務於服裝、鞋業、箱包、傢俱、皮革、汽車、航空等領域。他自己就去過100多個國家和地區。

在和阮總交流中，我意識到，中國的“硅谷”，可能不是像匯聚了谷歌、蘋果、英偉達、微軟那樣的巨人谷，而是分佈在很多產業帶，分佈在千行百業，其主體是那些用數字化、智能化改造與提升自己的企業。

中國的“硅谷”在哪裏？在腳下，在實實在在、以問題為導向的創新之中。

這裏，我想結合傑克科技的一款創新產品，“快反王”平縫機，和大家分享——數據、算法、AI並不神秘，關鍵是要根據具體場景，把它們用起來。不管小模型、中模型，只要有用、見效，就是好模型。好模型在使用中會越變越好，越變越聰明。效果才是檢驗AI的硬道理。

行業變遷與客户痛點

世上唯一不變的是變化。窮則變，變則通，通則久。

服裝行業，這些年最大的變化是什麼？

是從單品類、長週期、大批量生產，轉向時尚化、個性化消費。服裝廠面臨着小批量、多批次、快交付的挑戰，必須具備柔性生產、小單快反能力，才能生存下來。

所謂“小單快反”，就是先開發出多種服裝款式，每一種生產幾十件、幾百件，打樣試銷。一旦某個款式賣的火爆，立刻追單生產。小訂單現在已佔整個服裝訂單的70%左右。中國的小單快反最領先，國外也在向這一趨勢靠攏。

趨勢一旦確立，就會影響到方方面面。比如縫紉機。

過去，做薄料用薄料專用的縫紉機，做厚料用厚料專用的縫紉機。縫薄料和縫厚料的縫紉機，在機器設計原理上有很大差異。過去，幾天甚至幾十天都做一款服裝或做類似的面料，縫紉機啥毛病也沒有。

但在小單快反下，一條生產線一天做幾款甚至幾十款服裝成為常態。做牛仔，做襯衫，做輕薄外套，要切換不同的面料，遇到緊急訂單，還要插單。在不斷換款換料的過程中，縫紉機就會出現很多問題，比如不吃厚、縫薄起皺、彈力面料線路緊，還經常有跳針、斷線等各種故障，機修工大部分時間都在處理問題。尤其從春夏季轉冬季服裝，機修特別忙，幾乎所有的機器都要調整，很耽誤活，但乾着急也沒用。

那麼，能不能做一台既能縫薄又能縫厚，還能適應彈性等各種面料的縫紉機呢？阮積祥問了內部技術團隊和外部專家，都説不可能，因為這嚴重違背了縫紉機最基本的機械原理。

可是當阮積祥在全球各地走訪服裝廠，看到機修工在生產車間裏奔走，在車工的不停催促下，忙得滿頭大汗，還是調不出一台令人滿意的機器；看到車工在工位生產，服裝過坎時，總是容易斷線；看到換款做薄料時，線跡粗糙，彎彎曲曲地浮在布料上面，車工一臉無奈；看到服裝廠老闆對着一堆快反小訂單，就是趕不上交貨，一次次打電話催機修工來調機器，一等就是一兩個小時，煩惱不已……

所有這些場景，讓他下了決心，一定要做出符合快反要求的縫紉機。最難的路，就是邁向快反時代的勝利之路。

自適應系統與核心技術

傑克與齊思設計、愛丁堡大學、東英吉利大學、浙江大學、華中科技大學等機構聯合開發，投入200多位工程師，歷時5年，召開了300多場技術攻關會，死磕到底，最終在2023年推出了“日縫百款不停機”的快反王平縫機。

快反王的核心，是建立了一套AMH面料自適應系統，能夠快速感知面料變化，實時調整送布力與穿刺力的協同，實現不同面料連續縫紉不用調。

AMH面料自適應系統有兩大關鍵核心技術。一個是九腦章魚AI芯片，一個是大力猿電機。

九腦章魚AI芯片，能夠針對厚、薄、彈等不同面料，實現智能感知，實時響應。它之所以能做出來，是因為傑克科技多年累積了20多萬台設備所縫紉過的不同布料樣本的數據庫模型。在數據基礎上，通過10位業內博士專家團隊的努力，以及與國內外科研機構的合作，共同開發出了一套智能AI算法，可以通過每秒1萬次的多任務並行更新計算，實時根據面料需要，輸出送布力與穿刺力的最優組合數據。

有了最優組合數據產生，就輪到大力猿電機發揮作用了。名為大力猿，是因其擁有超大扭矩、超強爆發力、精度高等特點。它所實現的綜合扭矩，相當於兩輪摩托車的動力輸出，同時力矩精度達到0.05N·m。再搭載縫紉機通軸技術，可以產生強大而精準的送布力與穿刺力輸出。

功到自然成。九腦章魚AI芯片通過實時監測送布力與穿刺力數據變化，感知面料變化。一旦發生變化，就會高速運算送布力和穿刺力協同的參數，同步給兩個大力猿電機，送布電機優化送布力，主軸電機優化穿刺力，從而精準輸出送布力與穿刺力，實現不同面料的連續縫紉。

這裏最關鍵的一點是，整個過程必須在瞬時完成，否則，容易發生跳針斷線。快反王即使在每分鐘4000轉時，每縫1針也有高達150次以上的數據監測與參數調整執行。這樣的響應速度，完美實現了各種面料自適應，全程無需人工干預。

快反王的穿刺力有多強？它能穿刺105張A4紙的厚度，相當於7個硬幣疊起來。

去年在快反王發佈會上，有6位模特穿着不同面料的服裝，有超彈絲襪裝，有超厚的帆布+銅板裝，有牛仔+皮革+草編裝，有網紗裙，有包裝紙裝，有皮革+銅板裝，不管極薄、極厚、極彈等各種面料，都是傑克科技用一台快反王縫製出來的。

我在2020年寫過《一隻打火機裏的中國製造》，寫的是慈溪的新海打火機。傑克科技讓我見識了“一台縫紉機裏的中國智造與人工智能”。當然，快反王數據庫的數據量和算法模型的複雜度，遠遠趕不上現在最流行的智能駕駛，但它了不起的地方在於，它已經做成了一個閉環，一個好的循環，已經在行業裏應用起來。阮總告訴我，今年6月16日，他們還會推出一款潛心研製、數智驅動的爆品。

什麼是人工智能？我覺得快反王就是很好的案例。

學習＋死磕

從傑克科技的快反王，我們能夠獲得哪些啓示？

首先，學習，學習，再學習。

論學歷，阮總是初中文化，但他幾乎讀遍了國內最好的幾家商學院，不是為拿證書，是為學習。他一年讀上百本書，近兩年更是每天都寫一篇學習思考，分享給所有管理幹部。請注意，是每天！他是我們團裏不折不扣的“學霸”，問問題最多，分享看法最多。他對和他相關的前沿知識的渴望程度，對前沿領域做到全球領先的研發機構和著名專家的熟悉程度，是驚人的。美國研究電子皮膚、智能皮膚的一流專家，以及像麻省理工學院機械工程系講席教授陳剛這樣的學者，他都去拜訪學習交流過，不少專家也都到過傑克科技。阮總的故事説明，你要做全球的生意，全球的企業，全球的領先者，就要向全球學習，向全球的優秀者、前瞻者學習。

其次，死磕，死磕，再死磕。

做成快反王，傑克科技花了5年。縫紉機有幾百個部件，快反王融合了芯片技術、AI技術、機械與電控技術，最終才將不可能變成可能。

光是一個張力調節旋鈕，就有數十種規格特性，如高度、直徑、傾斜度、材質、表面粗糙度、耐磨性、阻尼的排布疏密、嵌件結合的牢固度、調節的順滑度、工藝的可實現性等。任何一個規格特性沒處理好，都會影響旋鈕最終的體驗效果。

傑克科技與德國紅點獎設計公司合作，要求參照豪車旋鈕設計。為了實現最優阻尼手感，在行業內甚至在手錶等跨行業精密機械裏，尋找了100多種齒形，20多種材料，進行了200多次組合測試，才確定了最優的齒形結構和材料。他們不斷進行造型、打樣、推翻，再造型、打樣、再推翻的循環優化，最終定義出了大家都認可的規格特性。

從硅谷回來，當我有意識地尋找更多快反王這樣的案例時，發現很多企業都在數字化、智能化方面深耕，成果斐然。

上海企源科技股份公司董事長孔祥雲先生告訴我，他們服務多年的寶武集團，其實就是一個數字化巨人。寶武集團2023年銷售收入1.1萬億人民幣，其中超過3000億是旗下生產性服務業的互聯網平台企業產生的收入，如歐貝工業品、歐冶雲商、歐冶鏈金、寶信軟件、化工寶、寶武數科等。

寶武的工業互聯網平台，致力於“所有設備都在平台接入，所有數據都在平台分享，所有知識都在平台沉澱，所有員工都在平台工作，所有業務都在平台運行”。如平台成員寶武智維，遠程接入了20多萬台設備，設備故障三年下降了20%多。

**2024年，是上市公司寶鋼股份全面推進AI戰略的元年。**寶鋼股份目前已經打造了汽車板產線的“AI主操”，能處理超過800個數據和參數，預測未來30分鐘的工藝參數變化情況，並將調整的指令下發到PLC控制系統，完成毫秒級的實時控制。在一個張力糾偏的案例中，AI比操作人員提前了54秒，感知到異常並響應，其調整動作與成熟的歷史經驗預期是一致的。寶鋼股份今年的一個目標就是要將大模型應用到汽車板表面質量檢測等環節中。

結語

我的硅谷系列的三篇文章，到此告一個段落。

中美AI競爭的序幕剛剛開始。我的基本看法是：

該仰視的就仰視，就學習，我們有些方面還差的很遠；

該平視的就平視，在不少應用方面，我們有自己的優勢和能力；

關鍵是腳踏實地，認知AI，使用AI，做好自己的事；

最怕的，是漠視，是不當回事。或者明明不行，非要虛張聲勢。

當AI賦能製造，當企業構建生態，傳統制造的內涵正在深刻改變。像寶武集團，已經是先進製造業和現代服務業的合體。像傑克科技，他們是縫製設備行業的領先企業，也是集面輔料倉儲、數字版房、智能驗布、智能裁剪、吊掛縫紉、後道分揀、成品倉儲及APS、MES、WMS、PDM等軟硬件為一體的服裝智能製造成套解決方案服務商。這是官網上的介紹，簡單説，是製造業企業，也是數智化的服務型企業。

我們大概不能指望中國的互聯網企業去PK微軟，半導體企業去PK英偉達，但我以為，中國不少實體行業裏的龍頭鏈主，有機會去做所在行業的“微軟”和“英偉達”，至少要有這樣的抱負和氣象。

我一直有一個觀點，只要能把一個行業變成製造業，就能納入中國擅長的賽道。在人工智能大潮湧動的今天，我想到的是，我們要用AI把製造業重做一遍，要把製造業變成數智化的製造。要把生產性創新與生產性服務相結合。

把智造業做到極致，可能是打造中國“硅谷”的一條可行路徑。

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