近年來，隨著計算機算力以及全球數(shù)據(jù)總量呈指數(shù)級增長、算法研究快速迭代，人工智能已經(jīng)登上了科技革命的風口。高德納（Gartner）咨詢公司最新發(fā)布的技術(shù)成熟度曲線顯示，目前全球處于上升期或巔峰期的新興技術(shù)中，一半以上與人工智能有關(guān)。到2020年，人工智能預計將在全球產(chǎn)生約470億美元的總收入，成為全球經(jīng)濟發(fā)展、科技創(chuàng)新及社會變革的一大驅(qū)動力。

　　隨著人工智能走出科幻的迷霧，成為切實改變世界的革新技術(shù)，工業(yè)4.0時代的企業(yè)也逐漸認識到它對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的巨大價值。根據(jù)麥肯錫全球研究院預測，人工智能將為全球企業(yè)額外創(chuàng)造3.5萬億~5.8萬億美元的經(jīng)濟價值，這一數(shù)字甚至超過了德國2018年的GDP總量。同樣人工智能遇上工業(yè)所能發(fā)揮的潛力讓人們浮想聯(lián)翩、趨之若鶩，工業(yè)人工智能也首次站在了工業(yè)舞臺的聚光燈下。工業(yè)人工智能的概念最初由美國國家科學基金會智能維護系統(tǒng)中心提出，它作為一種系統(tǒng)化的方法和規(guī)則，專注于開發(fā)、驗證和部署各種不同的機器學習算法，進而形成具備可持續(xù)性能的工業(yè)應用，重復、有效、可靠地解決工業(yè)問題。不過，大多數(shù)企業(yè)仍對人工智能的商用前景和投資回報心存疑慮，工業(yè)人工智能的規(guī)?；瘧靡廊蝗沃囟肋h。盡管如此，以全球“燈塔工廠”為代表的工業(yè)人工智能領(lǐng)軍者業(yè)已證明，人工智能將重塑產(chǎn)品服務、生產(chǎn)運營、組織流程等業(yè)務場景，打造具有顛覆潛力的創(chuàng)新業(yè)態(tài)，成為企業(yè)發(fā)起智能制造“攻堅戰(zhàn)”的新引擎。如今，制造業(yè)智能化曙光初現(xiàn)，人工智能技術(shù)競爭方興未艾。企業(yè)必須思考自身如何“點亮”工業(yè)人工智能，才能在這場獨屬于“追光者”的競賽中取得先發(fā)優(yōu)勢。

　　先者為王：人工智能讓企業(yè)在經(jīng)營競爭中如虎添翼

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應用，為企業(yè)創(chuàng)造了海量的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。然而，由于人腦的算力和思維范式存在上限，為傳統(tǒng)戰(zhàn)略運營工具的數(shù)據(jù)處理、分析和應用能力加上了一個難以突破的閾值，企業(yè)的價值創(chuàng)造因此面臨瓶頸。人工智能作為一項“智慧”科學，其本質(zhì)就是研究如何使計算機具備類似人腦的學習、推理、思考和決策能力，并借助遠超人腦的算力，為工業(yè)企業(yè)帶來一次端到端全價值鏈的智能化革命，具體包括：精準投放、打造極致個性化旅程的智能化銷售；虛擬仿真和優(yōu)化驅(qū)動的智能化研發(fā)；從采購到付款的“一站式”智能化采購；實時透明、動態(tài)決策的智能化供應鏈；以高級分析驅(qū)動生產(chǎn)力及質(zhì)量提升的智能化生產(chǎn)；機器人流程自動化賦能的智能化后臺；基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的智能化售后。這些人工智能和機器學習用例在企業(yè)全價值流中不斷涌現(xiàn)，顯著提升了企業(yè)的運營水平、財務表現(xiàn)及競爭力（見圖1）。

　　首先，積極擁抱人工智能技術(shù)，有助于企業(yè)顯著提高生產(chǎn)運營水平。根據(jù)麥肯錫的預測，僅在制造業(yè)和供應鏈領(lǐng)域，人工智能引領(lǐng)的業(yè)務變革就將在未來額外創(chuàng)造近2萬億美元的經(jīng)濟價值。在世界經(jīng)濟論壇評選的全球26家“燈塔工廠”中，人工智能應用實現(xiàn)了工廠產(chǎn)出平均提升7%~10%、生產(chǎn)效率增加4%~17%、產(chǎn)品質(zhì)量提升至少10%，并減少了至少50%的延遲交付和2%~4%的能源消耗。我們看到，在制造業(yè)全面優(yōu)化成本、效率、質(zhì)量和敏捷性的過程中，人工智能發(fā)揮了關(guān)鍵作用，成為繼自動化和數(shù)字化技術(shù)之后，推動企業(yè)智能制造轉(zhuǎn)型的全新杠桿。

　　更為重要的是，只要在人工智能領(lǐng)域先行一步，企業(yè)便能收獲“真金白銀”的財務收益。麥肯錫旗下的AnalyticsQuotient（AQ）數(shù)據(jù)庫分析發(fā)現(xiàn)，人工智能領(lǐng)軍企業(yè)相對于同類企業(yè)具有更強的收入和盈利創(chuàng)造能力。而麥肯錫全球研究院的預測模型表明，即使是先行者與跟隨者只是在決策時點上存在細微差異，從長期來看也會演變成企業(yè)發(fā)展的巨大差距。

　　企業(yè)管理者必須認識到人工智能對于企業(yè)戰(zhàn)略的重要意義。長遠看來，在這個問題上猶豫不前，必將挫傷企業(yè)的經(jīng)營競爭力和行業(yè)領(lǐng)導力。工業(yè)人工智能的賽道上不存在后來居上的奇跡——永遠是先行者獲勝，亦步亦趨者茍活，落后者則被無情淘汰。

　　燈塔引路：工業(yè)人工智能領(lǐng)域的頂尖先行者在做什么

　　盡管人工智能對于企業(yè)潛力巨大，但在工業(yè)領(lǐng)域的試驗和規(guī)?；渴鸪潭热匀缓艿??？v觀全球制造業(yè)，規(guī)?；瘜嵤┕I(yè)4.0技術(shù)的企業(yè)尚不足3%；而在這些企業(yè)當中，也僅有約25%的企業(yè)剛剛開始落地工業(yè)人工智能；其中又有不足10%的企業(yè)真正實現(xiàn)了一項或多項工業(yè)人工智能的成熟應用。由此觀之，真正踏上工業(yè)人工智能舞臺的企業(yè)還不足百分之一，工業(yè)人工智能真正發(fā)揮的影響還不足潛力的千分之一。

　　燈塔的光芒可以刺破暗夜，引導航船穿過洶涌的大洋——這1%的先行者就是工業(yè)人工智能的燈塔，為更多企業(yè)提供了人工智能應用的優(yōu)秀示范。通過解讀世界經(jīng)濟論壇全球“燈塔工廠”的32個人工智能用例，我們發(fā)現(xiàn)：

　　成本和用戶是企業(yè)部署工業(yè)人工智能的兩大動因

　　隨著勞動力群體老齡化加劇、工資成本和離職率不斷攀升，制造業(yè)企業(yè)感受到了前所未有的人力成本壓力。與此同時，精益管理和數(shù)字化杠桿的潛力逐漸開發(fā)殆盡，工廠很難找到繼續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)成本的方法。但機器智能可以提升工人的勞動效率，大數(shù)據(jù)分析輔助決策能夠提升投入產(chǎn)出比的效率，因此，人工智能成為開啟制造成本優(yōu)化新階段的鑰匙。

　　對優(yōu)化用戶服務的追求，則是制造業(yè)把目光轉(zhuǎn)向人工智能的另一核心動因。隨著市場對用戶體驗的要求越來越高，生產(chǎn)商亟須向小批次、多品類、高質(zhì)量、快周轉(zhuǎn)的大規(guī)模、定制化生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)型。如何為用戶提供個性化的產(chǎn)品旅程？如何在大規(guī)模定制的條件下提升產(chǎn)品質(zhì)量？如何準確預測需求、迅速交付？傳統(tǒng)的自動化設備和簡單的數(shù)字化改造無法徹底解決這些問題。生產(chǎn)者需要一條以用戶價值為中心的智能化生產(chǎn)線，才能為用戶創(chuàng)造端到端的極致定制體驗。

　　高級分析和機器視覺是工業(yè)人工智能領(lǐng)域的兩大主流應用

　　在工業(yè)領(lǐng)域，機器學習驅(qū)動的高級分析是普及較早的一項人工智能應用。該技術(shù)通過預測技術(shù)和最優(yōu)化模型，助力生產(chǎn)效率、能源效率和產(chǎn)品質(zhì)量獲得進一步提升。在浦項鋼鐵集團的浦項工廠，基于深度學習的爐溫控制模型能夠自動預測高爐溫度，實現(xiàn)過程參數(shù)優(yōu)化值的人工智能推薦，推動高爐產(chǎn)出增加4%，綜合能耗降低0.7%；在拜耳制藥的加巴納特工廠，通過機器學習在線分析設備關(guān)鍵參數(shù)，智能分析和預測設備故障根因并自動提出行動建議，將關(guān)鍵設備的綜合效率（OEE）提升了50%；博世無錫工廠以高級分析系統(tǒng)實現(xiàn)刀具全生命周期的最優(yōu)化，根據(jù)性能根因分析調(diào)整操作方式，并結(jié)合設備效率和更換成本優(yōu)化換模規(guī)則，將刀具庫存降至10%以下；富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司在深圳工廠部署了集成工業(yè)大數(shù)據(jù)的中央決策云平臺，并通過全局規(guī)劃和智能應用將無人運營的“關(guān)燈工廠”變?yōu)楝F(xiàn)實，從而節(jié)省了88%的人力，并且提升了30%的生產(chǎn)效率。

　　機器視覺是工業(yè)人工智能的另一項主流應用。該技術(shù)通過解析非結(jié)構(gòu)性圖像數(shù)據(jù)來提供洞見，在質(zhì)量過程控制和檢驗方面效果卓著。在塔塔鋼鐵集團（TATAGroup）的艾默伊登(Ijmuiden)工廠，集團旗下的分析卓越中心自行研發(fā)的機器視覺應用能夠快速識別帶鋼表面缺陷，確保有質(zhì)量問題的產(chǎn)品不流入市場，由此將該問題帶來的質(zhì)量成本損失降低了50%；在丹佛斯集團(Danfoss)的天津工廠，以三維機器視覺技術(shù)為內(nèi)核的在線質(zhì)量控制系統(tǒng)可對壓縮機油面位置進行精確監(jiān)控，以保證此類問題客戶“零投訴”；在Ar?elikA.?.公司的格艾什提工廠，機器視覺實現(xiàn)了線上操作質(zhì)量的全自動控制，將單品間接人力成本降低了17%。

　　除此以外，這些“燈塔工廠”也在積極探索自然語言處理、先進機器人、流程自動化、智能云等其他人工智能技術(shù)的工業(yè)應用，以期在不同行業(yè)的豐富場景中進一步釋放工業(yè)人工智能的價值潛力。

　　破譯密碼：“AI+X”五大賦能要素，點亮工業(yè)人工智能

　　如何點亮工業(yè)人工智能？無數(shù)看到了人工智能的商用前景卻因落地實施的潛在挑戰(zhàn)而逡巡不前的企業(yè)，都渴望破譯工業(yè)人工智能的通關(guān)密碼。然而，大多數(shù)企業(yè)卻落入了“人工智能技術(shù)陷阱”——過分強調(diào)技術(shù)本身，卻忽視了其他關(guān)鍵賦能要素，導致工業(yè)人工智能技術(shù)難以規(guī)?；涞?。事實上，部署工業(yè)人工智能是一項系統(tǒng)工程，企業(yè)必須在價值、數(shù)據(jù)、人才、文化和生態(tài)五大賦能要素上勤練內(nèi)功。在此，讓我們把目光聚焦于國內(nèi)某先進電子制造企業(yè)富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司（以下簡稱“工業(yè)富聯(lián)”），了解它積極推進“AI+X”五大賦能要素協(xié)同發(fā)展、擁抱工業(yè)人工智能的故事。

　　AI+價值：以企業(yè)價值為導向，規(guī)劃人工智能戰(zhàn)略

　　企業(yè)制定人工智能戰(zhàn)略的前提，是對其工業(yè)人工智能的價值取向形成清晰認識。富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在人工智能領(lǐng)域起步之初，也曾嘗試過開發(fā)前幾年紅透半邊天的跨行業(yè)、跨價值鏈橫向整合的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。但由于進度緩慢、回報不清晰，富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)很快意識到專業(yè)領(lǐng)域知識的重要性。比起模型和算法，工業(yè)經(jīng)驗和場域驗證才是決定應用工業(yè)軟件產(chǎn)品影響的關(guān)鍵證據(jù)。于是，工業(yè)富聯(lián)最高層重新思考并明確了自身部署工業(yè)人工智能的價值取向：立足優(yōu)勢行業(yè)、注重行業(yè)價值。

　　此后，工業(yè)富聯(lián)從深耕多年的電子制造行業(yè)出發(fā)，制定了以“VaaS”（Value-as-a-Service，價值即服務）為導向的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略：針對電子制造行業(yè)的價值痛點，研發(fā)智能管理、智能排配、智能監(jiān)控、智能分析、機器視覺檢測、智能調(diào)試等一系列智能技術(shù)應用，以價值創(chuàng)造作為工業(yè)軟件開發(fā)的初心，以價值實現(xiàn)作為工業(yè)軟件產(chǎn)品的始終。基于這種價值導向的戰(zhàn)略定位，工業(yè)富聯(lián)很快便找到了工業(yè)人工智能的發(fā)力點，在垂直整合市場的賽道上跑得有聲有色。

　　AI+數(shù)據(jù)：搭建從數(shù)據(jù)到洞見的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)

　　工業(yè)人工智能在把海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智慧洞見的過程中，離不開強大而可擴展的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)作為保障。工業(yè)富聯(lián)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺分為設備層、車間層和企業(yè)層，在數(shù)據(jù)采集、傳輸、管理、分析、應用等各個階段針對每一層級詳細設計了架構(gòu)需求：明確全面、精確、統(tǒng)一且兼容的數(shù)據(jù)采集；確保靈活而安全的數(shù)據(jù)傳輸和交互；建立安全、穩(wěn)定、高速、可擴展的數(shù)據(jù)管理平臺；強化可視化和先進分析能力；打造以用戶為核心的敏捷開發(fā)環(huán)境。如果說人工智能是企業(yè)的大腦，那么工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)就是支撐大腦思考的神經(jīng)元群。正是通過完備的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，工業(yè)富聯(lián)才得以充分驅(qū)動并釋放來自數(shù)以萬計的機器人、傳感器和關(guān)鍵設備的巨大數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)工業(yè)人工智能應用的快速孵化和規(guī)模推進。

　　AI+人才：工匠、器匠、智匠，一個都不能少

　　推動工業(yè)人工智能，僅僅依靠數(shù)據(jù)科學家的力量顯然是不夠的。工業(yè)富聯(lián)在探索人工智能落地的征程中領(lǐng)悟到，只有打造一個融合了運營技術(shù)（OT）、信息技術(shù)（IT）和分析技術(shù)（AT）等各領(lǐng)域人才的跨職能敏捷作戰(zhàn)團隊，才能有效賦力人工智能項目的迭代開發(fā)。其中，OT專家是團隊中的“工匠”，主要負責描述業(yè)務。

　　他們憑借豐富的生產(chǎn)和運營經(jīng)驗準確判斷業(yè)務痛點和用戶需求，在精益改善和流程優(yōu)化方面發(fā)揮重要作用。IT專家是團隊中的“器匠”，主要負責整合數(shù)據(jù)。他們懂得如何快速采集、清洗并整合數(shù)據(jù)，包括跨部門、跨地區(qū)的系統(tǒng)、設備、人員和第三方數(shù)據(jù)，為人工智能提供全面、高時效性的數(shù)據(jù)土壤。AT專家則是團隊的“智匠”，主要負責生成洞見。由他們來執(zhí)行算法策略設計和模型開發(fā)，在大數(shù)據(jù)的海洋中捕獲具有業(yè)務意義的洞見信息。與此同時，三類人員彼此間的合作和反饋也必不可少。

　　在工業(yè)富聯(lián)，OT人員的業(yè)務需求決定了IT人員的數(shù)據(jù)清單；IT人員的數(shù)據(jù)質(zhì)量將顯著影響AT人員的分析效果；而AT人員的模型驗證和調(diào)校也需要OT人員的經(jīng)驗輸入。工業(yè)富聯(lián)的成功經(jīng)驗表明，為了推動工業(yè)人工智能成功落地，工匠、器匠、智匠，一個都不能少。

　　AI+文化：講好故事，自上而下推動全員理念變革

　　作為領(lǐng)導整個集團向人工智能全面轉(zhuǎn)型的頂層力量，工業(yè)富聯(lián)的管理者深知，只有自上而下講述堅定不移、振奮人心的轉(zhuǎn)型故事，才能推動全員持續(xù)的文化變革，將工業(yè)人工智能真正烙刻于企業(yè)的血脈之中。具體而言，工業(yè)富聯(lián)從公司愿景、組織架構(gòu)和文化建設三個方面，講述了一個精彩的“工業(yè)人工智能”故事。

　　首先是公司愿景。在談到工業(yè)富聯(lián)未來將走向何方時，其掌舵人不止一次明確表示：“我們要做一家智能制造和大數(shù)據(jù)公司！”AI、工業(yè)智慧和大數(shù)據(jù)也是他在各種場合頻頻提到的三個詞。從傳統(tǒng)的外包電子制造到創(chuàng)新的智能制造，工業(yè)富聯(lián)對工業(yè)人工智能的赤誠之心始終未改。

　　其次是組織架構(gòu)。工業(yè)富聯(lián)在旗下單獨設立了一個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)子公司，專門負責集團的智能制造以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的研究和業(yè)務拓展。該子公司的負責人位列集團董事會，昭示了集團上下對于工業(yè)人工智能的重視。

　　最后是文化建設。在工業(yè)富聯(lián)偌大的工業(yè)園內(nèi)，建于多年前的“IE（工業(yè)工程）學院”舊貌換新顏，變成了“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)學院”，這使每一個員工都意識到，集團對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決心勢不可擋。同時，工業(yè)富聯(lián)還專門成立了一個“燈塔學院”，致力于培養(yǎng)工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能人才，通過理念宣貫和實踐訓練，鼓勵每一位員工為推動企業(yè)向工業(yè)人工智能前進而提升自我，攜手成為照亮未來制造業(yè)的曙光。

　　AI+生態(tài)：創(chuàng)造并引領(lǐng)獨屬于自己的人工智能“朋友圈”

　　企業(yè)的人工智能之路并非閉門造車的孤獨之旅，而是結(jié)交良朋益友的共創(chuàng)共贏。工業(yè)富聯(lián)的人工智能“朋友圈”兼具深度、廣度與靈活度。在深度上，工業(yè)富聯(lián)縱貫工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，從工業(yè)應用、功能平臺、系統(tǒng)整合、智慧產(chǎn)品到關(guān)鍵零部件，在各技術(shù)堆棧中儲備了豐富的技術(shù)伙伴資源，確保逾千應用和數(shù)十萬臺聯(lián)網(wǎng)設備能夠穩(wěn)定服務各類型用戶。在廣度上，工業(yè)富聯(lián)積極籌劃“政產(chǎn)學研用”的深度融合，一方面協(xié)助區(qū)域工業(yè)智能產(chǎn)業(yè)升級，另一方面通過聯(lián)合國內(nèi)外高校和研究所進行人工智能的研究和試點，以期在技術(shù)供應生態(tài)圈之外形成更加廣泛的工業(yè)人工智能合作環(huán)境。在靈活度上，無論行業(yè)專家、互聯(lián)網(wǎng)新貴還是初創(chuàng)先鋒，都可以成為工業(yè)富聯(lián)歡迎的“AI之友”，工業(yè)富聯(lián)也在積極運用戰(zhàn)略合作、投資和并購等多種方式拓展人工智能“朋友圈”。先做到技術(shù)生態(tài)縱向整合，繼而推進“政產(chǎn)學研用”全盤融合——工業(yè)富聯(lián)打造的極具品牌領(lǐng)導力的人工智能“朋友圈”，成為它持續(xù)保持工業(yè)人工智能競爭力的重要保障。

　　縱觀全球，涉足工業(yè)人工智能領(lǐng)域的企業(yè)早已證明了這種技術(shù)的獨特價值。人工智能技術(shù)在改善企業(yè)的生產(chǎn)力、效率、質(zhì)量和成本等方面具備巨大潛力，無疑將成為賦能未來制造業(yè)的全新引擎。不過，企業(yè)的人工智能轉(zhuǎn)型之旅任重道遠。率先覺醒的企業(yè)必須堅定信念、勤練內(nèi)功、即刻出發(fā)，在工業(yè)人工智能領(lǐng)域開疆拓土，力求將自己變成閃耀未來智能制造之光的燈塔。