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寻找工业AI『独角兽』的发源地

本文作者:郭仁贤 2020-09-09 19:01
导语:7月,华为云发布了EI工业智能体 2.0

“华为云2019年做了一件非常重要的事情,就是逐渐走向各个行业。”

今年7月,华为云业务总裁郑叶来在TechWave技术峰会上阐述了华为云面向未来的新使命——“赋能应用、使能数据、做智能世界的黑土地”。

华为云正在重新思考如何跟客户、伙伴、上下游一起携手创新为产业发展带来价值。而具体到实践层面,华为云一方面发布沃土初创企业扶持计划,帮助初创企业通过云计算、人工智能等技术加速创新;另一方面通过举办初创企业大赛,鼓励大家围绕华为云平台创新,并向这些初创企业共享商业机会,与华为云共同成长。

寻找工业AI『独角兽』的发源地 

9月9日,“华为云全球初创企业大赛2020秋季赛-总决赛”正式在东莞松山湖落下帷幕。本次大赛设置了EI赛道、鲲鹏云服务赛道和云视频赛道,三场分赛分别于7月8日、7月22日、8月7日通过线上路演直播的形式结束。总决赛时,有12支队伍从入围的18家企业中突围,其中EI赛道有5家企业获奖,分别为:闪马智能 摘得金奖,拓深科技 和 熵智科技 斩获银奖;圆心惠保、敬之网络 获得优胜奖。

所谓 EI,即企业智能,其实就是“行业+ AI”。今年7月,华为云发布了 EI 工业智能体 2.0,将为合作伙伴提供行业顶尖的 AI 算法专家资源、优质的华为云资源,以及开放的实验室资源,共同推进 AI 在工业领域落地。

工业+AI,在华为云的生态推动下,将会带给工业信息化、智能化怎样的“质变”?

让工业Know How开口说话 

近些年,国内工业互联网迎来了跨越式发展的时期。据公开数据显示,平台数量从2014年不到50个到2018年已经接近270个。2019年,行业延续高速态势,全国具有一定区域和行业影响力的平台超过70个,重点平台平均工业设备连接数已达到69万台、工业 App数量突破2124个。

另一方面,国内工业数字化发展水平仍然参差不齐,应用场景分布差异较大等,使得一些工业互联网平台的应用价值并没有完全发挥出来,特别是极为重要的“工业+AI”领域的落地也并不如人意。

探究其原因,我们可以发现,传统的以机理为核心的工业知识及工业数据,目前还不能很好地在工业互联网平台上转化为生产效率,而要让沉默的工业知识和数据逐渐学会“开口说话”,则需要企业核心生产作业流和AI等技术深度融合,由此才能帮助工业企业更好实现提质、降本、增效。

今年7月,华为云发布了 EI 工业智能体 2.0,并宣布将在超过20个工业细分行业,征集50家领先的行业 Know-How 伙伴,共同探索和实践100个工厂智能化升级项目。其基于大量的实践经验总结,围绕工业机理与AI,可支持企业便捷地开发、分享工业机理模型,将工业机理模型与AI进行融合,并能匹配企业客户组织部署运行环境。

寻找工业AI『独角兽』的发源地

华为云人工智能领域总裁贾永利表示:

“AI可进入工业核心生产系统解决关键业务挑战,创造价值;而将AI应用于效率提升、专家经验传承和跨越极限这三类场景,可提升AI落地成功率。” 

雷锋网了解到,华为云EI工业智能体2.0主要构建的能力有3方面,第一,支持多种语言的机理模型开发的平台,可基于知识图谱进行工业机理模型开发;再者,是将工业机理与AI融合的低代码开发平台;最后是提供工业级AI部署与运行管理能力,可匹配工业界典型的组织架构-总厂-厂区-车间-产线。

比如,在化纤行业智能化实践中,可在生产不停车状态下,以“即插即用”方式实现与现有设备与控制系统适配。匹配工业运行环境的时延要求,提供多种部署方式,通过模型压缩等技术,最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗,满足工厂生产时延要求。

此外,我们知道,2019年华为工业互联网平台FusionPlant正式入选工信部十大“双跨”平台,而华为云EI工业智能体2.0的发布,首次将工业机理、专家知识、数据统计模型和AI模型结合到一个统一的平台之上,不仅实现了企业的提质降本增效,更加速了“普惠AI”在工业领域的落地,也为FusionPlant平台、为华为在工业领域谋求更多的话语权。

独行快,众行远

据了解,工业领域多年沉淀的大量行业知识,可以很好地解决定性问题,但在很多场景下,这些机理模型还不能精确地匹配工况的波动,工业过程仍是“黑盒”。此外,工厂老师傅多年积攒的经验知识还面临被传承和复制的难题。

当前,放眼国内外,其实并不乏为工业智能化转型升级提供解决方案的厂商,比如传统制造业巨头、老牌工业解决方案服务商,以及云服务厂商,各类细分领域软硬件供应商等。那么,华为云EI工业智能体2.0有何不同之处?

从不断深入探索的过程中,华为云发现既有的“工业+AI”尝试中普遍存在一些问题。比如适合工业的 AI 开发与运行管理平台的缺失、工业机理模型开发和分享比较困难、融入 AI 的生产系统存在一定的不稳定性等。华为云 EI 工业智能体 2.0不仅深度融合工业机理,它将有一个工业 AI 开发、运行部署的平台,帮助工业领域快速落地 AI。

“独行快,众行远”,工业智能化的时代不能只靠一个企业的单打独斗。在“华为云全球初创企业大赛2020秋季赛”上,华为又发掘了闪马智能、拓深科技、熵智科技等众多生态圈合作伙伴。这些企业,是如何切入工业AI的呢?

闪马智能:视频异常大数据赋能城市精细化管理

专注城市异常事件管理的AI中台公司闪马智能,通过对城市视频异常大数据的发现与分析,赋能城市精细化管理。2019年成立并成为华为智能摄像机和智能云首批运营商。核心算法ATOM基于容器弹性云打造,打破云计算边界,充分利旧之外能短时间内训练出模型,同时通过视频异常分析平台融合,形成了可用于智慧城市、工业生产、互联网内容安全等行业的视频异常分析闭环。从而赋能到具有行业Know-How的完整运营体系中,能快速推向市场,帮助管理者们及时发现、高效管理。

拓深科技:电流算法在电力终端、消防的应用实践

拓深科技是专注于电流指纹AI算法及其在消防场景应用研究的初创企业。其拥有端到端产品研发能力,云平台、预警终端和报警终端广泛应用于平安城市、智慧社区、高校等各行各业的楼宇消防智能化。

“电流的信号是分布在每一台设备,每一个建筑和每一个城市当中的,其AI算法也被认为是继图像和声音之后比较丰富的数据源的载体。”谈及为何率先把电流的算法用在消防领域,拓深科技CEO张轩铭表示:

“除了跟我本人的背景有关,更重要的是看到中国每年大概投入2750亿的资金在消防领域,但其实绝大多数投在救火上。核心是没有办法把火灾提前预警,由于设备故障和电池的爆炸,比如设备的保护操作失灵造成火灾占比超过40%,线路故障占到30%,有70%的火灾在电流上体现这样的特征,核心的一点:如果是通过电流算法计算出来,可以让火灾在事前计算出来,让火灾不再发生。”

熵智科技:5G与AI助力机器人的视觉分拣

3D视觉技术解决方案提供商熵智科技,公司自2018年成立到现在仅有两年半的时间。其核心技术是机器人的3D视觉与自主路径规划,典型应用场景是机器人的视觉分拣。

谈及用机器人去上下料的场景,熵智科技创始人CEO赵青表示:

“在工业链端可以通过工装、制具、夹具实现这种自动化,在物流完全没有,场景完全是自然状态,匹配太多无论是对箱子、拆垛、码垛还是针对单SKU的分解,如果需要机器人操作一定需要视觉的引导,整个市场机器人3D视觉的抓取,被称为“机器人技术的皇冠”自有其道理。”

“3D视觉作为机器人的眼睛依然可以与机器人配合更复杂更多的动作。在这里面有特殊点,在这个行业当中实际上更偏于做上游的硬件,做高精度测量的应用。”

目前熵智科技与华为进行合作,通过5G联接针对的是实际需求,在园区有多个机器人和多个相机实现远程的集中控制。公司的核心能力是偏上游的软硬件一体化,以及光学方面的研究。这也是一些比较上游的公司很少涉及的,因为学科比较综合,挑战比较大。

除了以上这些,雷锋网了解到,目前华为云EI工业智能体已广泛在钢铁、石油、纺织、煤炭、电子信息、装备制造、家具生产等领域开始应用,并帮助中国石油、三联虹普、石横特钢、鑫磊集团、德普特、拓斯达、正业科技等企业加速数字化和智能化转型。

AI落地到工业

据 Markets 报告预计,2025 年人工智能制造市场规模将达 172 亿美元,预测期 (2018-2025 年 ) 内的年复合增长率为 49.5%。而埃森哲在比较了人工智能对我国各个行业部门增加值增速的影响后得出,预计到 2035 年,制造业因人工智能的应用其增加值增速可以提高 2.0% 左右,是所有产业部门中提高幅度最大的。

由此可见,工业AI领域不管是市场容量,还是增速,其表现都足够出色。

然而,雷锋网了解到,工业AI是最难的、也是最复杂的AI应用领域。比如应用场景比较碎片化,这和我们熟知的交通领域、安防领域有很大不同。交通领域、安防领域识别的物体相对比较固定,场景也比较固定,这样可以针对这些场景收集大量的数据,得到一些网络模型以后,可以在这些场景里大面积推广。

而工业场景的碎片化很明显,比如在纺织工厂里做一个产品的识别,在半导体工厂里也做产品的识别,但是它们要检测的目标是不一样的,那带来的问题是需要不同的样本和设计不同的网络结构,在设计方面要用不同的方法进行调优,同时工业本身对准确度的要求很高,因而,在工业领域推广人工智能的话还有很长的路要走。

此外,工业AI还吸引了BAT等互联网巨头和科研大牛的加入,比如前阿里云机器智能首席科学家闵万里、前腾讯优图实验室联合负责人贾佳亚等,更是让工业AI的竞争有了更多变数。

有投资人表示,初创公司在人工智能领域还是有很多机会的,但他们需要往更细分的赛道里去专研,去挖掘,这样才能避开一些大公司,发挥自己的长处,实现AI与具体工业场景的相结合。

综上,这时候选择一个颇具成长力的生态或许是一个不错办法,在获得更多助力的同时,加上自己专注的领域足够细分,那么胜算就比较大了。

在过去10年所有的AI技术在落地应用时,可能大多数都落地在图像和声音,而这两个领域除了世界级的企业以外,出现了中国的独角兽企业,比如科大讯飞、商汤等估值超过50亿美金的公司。拓深科技表示:

“我们可以看到,电流的信号是分布在每一台设备,每一个建筑和每一个城市当中的。电流的AI算法也被认为继图像和声音之后比较丰富数据源的载体,出现了美国的公司市值超过10亿美金,拓深科技是致力于电流算法研究的中国企业,我们也希望成为在这个领域中国的独角兽企业。”

华为云的下一站

今年4月,工业互联网产业联盟(AII)发布的《工业智能白皮书》显示,截止到2019年底,在全球20多个经济体近三年发布的100份人工智能方面的战略规划或政策文件中,涉及与工业结合的超过一半以上。美、日、德、欧盟分别发布《国家人工智能研究和发展战略规划》《新机器人战略》《国家工业战略2030》《欧盟人工智能》等一系列政策战略,重点提及产品全生命周期优化、先进机器人、自动驾驶、大数据挖掘等在工业领域的应用。

雷锋网了解到,工业AI时代,企业的工业互联网的能力会进一步放大,企业之间差距会因为数据量的多寡进一步拉大,谁的数据节点多,谁的优势自然很大,每个节点不仅带动了产品的迭代,甚至会影响产品的销售。

华为云人工智能领域总裁贾永利表示:

“AI 进入企业核心生产系统,需要与工业界已有的机理模型、隐形行业知识深度融合,释放生产要素和生产资源的潜能,这是工业互联网的本质和关键所在。随着 AI 技术进入企业生产系统,AI 在关键生产环节将会带来大幅的质量提升与成本收益。相信未来5到10年,工业互联网将重塑企业的生产模式。”

今年,在全球分析师大会期间,华为宣布了以生态型产业布局推进计算型产业,其新的定位“云和计算产业是生态型产业”,围绕生态和华为云构建生态打造“黑土地”,成为数字世界的底座。其中,合作伙伴和开发者将是生态建设中的重中之重,因此持续为合作伙伴赋能,为开发者提供更多的支持和服务,将成为华为云未来的常态。

相应地,华为云生态下的EI、鲲鹏云服务和云视频等赛道,也将成为孕育细分行业小巨头的一方“沃土”......

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