在人工智能加速發(fā)展的今天，技術(shù)將如何更好的促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展？

在美國，本田的馬里斯維爾工廠每天需要接收300萬零部件，生產(chǎn)1900輛整車。在這個龐大的生產(chǎn)車間內(nèi)，工人依舊組裝生產(chǎn)線上不可欠缺的部分。據(jù)工廠總經(jīng)理羅伯·梅介紹，機(jī)器人的精細(xì)程度還不足以把后懸系統(tǒng)獨(dú)立安裝至車輛底盤。而人類員工具有很高的靈活性，能用雙手在規(guī)定時間內(nèi)完成任務(wù)，安裝螺栓的時間約為40秒。

在這家超過三十年歷史的工廠內(nèi)，人機(jī)協(xié)同且人工占主導(dǎo)作用的現(xiàn)狀非常典型，對今天中國日趨規(guī)模的產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供著關(guān)鍵的兩個信息點(diǎn)：

第一，人工智能若要深入工業(yè)場景助力行業(yè)發(fā)展，就必須能解決相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)，真正地服務(wù)于人，釋放技術(shù)價值，不然人工操作始終仍是工廠主要考慮的用工方式；

第二，人工智能若要在工業(yè)場景中更好地協(xié)同人工進(jìn)行操作，關(guān)鍵的方向可以在操作靈活性、視覺、聽覺等方面著重升級，進(jìn)而追平人工優(yōu)勢，真正的解放員工生產(chǎn)力。

如果無法理清楚這兩個問題，AI等技術(shù)對于產(chǎn)業(yè)特別是工業(yè)場景的助力是有限的，根本無法深入行業(yè)之中解決好專業(yè)的問題。

值得一提的是，目前隨著中國產(chǎn)業(yè)智能化的探索愈發(fā)深入，越來越多的數(shù)字服務(wù)商和生產(chǎn)制造商也認(rèn)識到了這一點(diǎn)。

在2021騰訊數(shù)字生態(tài)大會的云智能專場，騰訊云智能便面向產(chǎn)業(yè)場景發(fā)布了最新的ABCI云智融合新架構(gòu)，以全局智能深入產(chǎn)業(yè)，面向管理者、生產(chǎn)者、開發(fā)者和C端用戶做出了四大智能升級，分別為管理智能、生產(chǎn)智能、創(chuàng)造智能、生活智能。

同時，騰訊高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生強(qiáng)調(diào)，無論是“終端智能”還是“云上智能”，上云賦智的終極價值還是“服務(wù)于人”。

緊扣“服務(wù)于人”的終極價值導(dǎo)向，騰訊與富馳高科展開了一場AI技術(shù)與工業(yè)場景的雙向融合，在提高兩者產(chǎn)業(yè)影響力的同時也為工業(yè)AI加速深入行業(yè)來了諸多思考。

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工業(yè)+AI，

富馳高科背后的一場技術(shù)拉鋸

富馳高科成立于1999年，是一家老牌制造企業(yè)，主要從事金屬粉末注射成型（MIM）產(chǎn)品專業(yè)制造。近年來，富馳高科在質(zhì)檢環(huán)節(jié)面臨著明顯的人工質(zhì)檢局限性，急需尋求有效的AI解決方案。

在這個過程中，富馳高科相繼找了幾個數(shù)字服務(wù)商，但前期的評估都不太滿意——主要面對要求的零漏檢、過殺率、精準(zhǔn)缺陷分類、缺陷遷移、快速迭代等，沒有一家數(shù)字服務(wù)商該明確百分百可以做到。

由此可見，工業(yè)制造業(yè)的技術(shù)要求以及場景復(fù)雜程度遠(yuǎn)比想象的要高，AI技術(shù)助力工業(yè)制造業(yè)并不是一次簡單的技術(shù)+場景的耦合應(yīng)用，它需要理解產(chǎn)業(yè)，理解流程，進(jìn)而將技術(shù)應(yīng)用到場景中發(fā)揮價值。

這就要求一家數(shù)字服務(wù)商不僅僅要有技術(shù)能力，更要有服務(wù)意識和責(zé)任心。最終，是騰訊打動了富馳高科。

據(jù)富馳高科自動化總監(jiān)鄧聲志回憶：“我們在評估的過程中，讓我感覺到的是，騰訊是最有責(zé)任心的，對這個是最用心的，也是在我們這個案子里更愿意投入的?！痹谇捌诘脑u估過程中，騰訊就派人常駐現(xiàn)場幾個月，深入做了諸多調(diào)研，甚至還在富馳高科的設(shè)備上免費(fèi)提供算法試驗(yàn)，直到雙方簽約合作。

而這也僅僅只是工業(yè)+AI的一個起點(diǎn)，接下來的工作是一場緊迫且艱巨的拉鋸。整個項(xiàng)目的研發(fā)周期只有300多天的時間，在這個期限內(nèi)需要融合雙方的技術(shù)、設(shè)備以及各個業(yè)務(wù)需求等。

在鄧聲志的回憶中，雙方在這期間就有兩百多次超過半小時的技術(shù)會議，像自動化的各類工程師，機(jī)構(gòu)的、視覺的、項(xiàng)目的，包含內(nèi)部SQE和工程類的這些人員，以及騰訊云和騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室的工程、軟件、AI算法、架構(gòu)師，甚至包含硬件設(shè)計(jì)、光源設(shè)計(jì)這一塊的人員都會參與進(jìn)來，共同探討工業(yè)+AI的融合應(yīng)用問題。

這樣的拉鋸還在持續(xù)，從雙方的人員磨合向更深入的技術(shù)、場景以及產(chǎn)業(yè)推進(jìn)。比如，AI算法的迭代同樣也是一場不小的拉鋸。

其中，給騰訊云AI研發(fā)總經(jīng)理、騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室副總經(jīng)理吳永堅(jiān)比較深的一點(diǎn)感受是，AI質(zhì)檢項(xiàng)目不同于做To C產(chǎn)品，它具備更強(qiáng)的時效性，必須嚴(yán)格地按照期限推動，同時還不能出現(xiàn)質(zhì)檢紕漏，否則就會影響到下游廠商的產(chǎn)業(yè)進(jìn)程和質(zhì)量。

因此，整個質(zhì)檢項(xiàng)目不僅對AI算法的要求極高，也需要數(shù)字服務(wù)商有強(qiáng)大的技術(shù)能力和創(chuàng)新能力以及協(xié)同能力。

為了如期完成質(zhì)檢目標(biāo)，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室攜手富馳高科創(chuàng)造性設(shè)計(jì)了光度立體成像解決方案，從而克服了MIM產(chǎn)品因高反光特性而導(dǎo)致的產(chǎn)品缺陷與正常反光混淆的業(yè)內(nèi)難題，成功判斷連人眼也很難分辨的缺陷。同時，更是結(jié)合域適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)和缺陷生成技術(shù)，幫助富馳高科在產(chǎn)品早期樣本數(shù)據(jù)嚴(yán)重不足的情況下，達(dá)到檢測指標(biāo)可用狀態(tài)。

如今，富馳高科在手機(jī)攝像頭組件的質(zhì)檢工作中，僅需幾秒就能完成對目標(biāo)零件數(shù)十個大小點(diǎn)位的采圖、分析、分類的工作，而原來人工質(zhì)檢則需要一分鐘。

這場技術(shù)上的拉鋸最終取得圓滿成功。不管是從未做過同類型質(zhì)檢項(xiàng)目的騰訊，還是多次找過數(shù)字服務(wù)商做過嘗試的富馳高科，回過頭再看，都頗為感慨。

或許，工業(yè)AI注定是一場深入且長遠(yuǎn)的拉鋸戰(zhàn)。

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蹚入“深水區(qū)”，

騰訊云智能與產(chǎn)業(yè)共振

如何在這場拉鋸中取得更好的反饋？從騰訊與富馳高科的合作來看，不難發(fā)現(xiàn)，只有深入產(chǎn)業(yè)端，與產(chǎn)業(yè)共振，To B的技術(shù)才能真正的釋放出產(chǎn)業(yè)價值。

繼續(xù)以AI質(zhì)檢為例，有三個信息印證著這一趨勢。

1. 工業(yè)AI不僅僅只是一個算法問題，更主要還是軟硬一體化的問題。

通常來說，質(zhì)檢行業(yè)存在光、機(jī)、電、軟、算五大部分，它不僅僅只是需要軟件、算法的加持，還需要融合光、機(jī)、電幾個模塊一同配合，構(gòu)成軟硬一體化的技術(shù)解決方案。

對于騰訊這類數(shù)字服務(wù)商而言，所擅長的是軟件、算法，另外三個部分就需要富馳高科予以配合，共同解決。因此，如果一家數(shù)字服務(wù)商無法深入產(chǎn)業(yè)之中，只是游離邊緣，是很難統(tǒng)籌好整個工業(yè)流程的各個模塊，來打造出一個優(yōu)質(zhì)的工業(yè)AI解決方案的。

通過與富馳高科的合作，騰訊也沉淀出軟硬一體的針對3C領(lǐng)域的騰慧飛瞳AI質(zhì)檢儀，只需組裝上下料設(shè)備，就能快速給3C客戶完成質(zhì)檢解決方案的交付。類似軟硬一體的技術(shù)應(yīng)用在未來也將繼續(xù)成為數(shù)字服務(wù)商的優(yōu)勢所在。

2. AI技術(shù)與工業(yè)場景須實(shí)現(xiàn)深度融合應(yīng)用。

再者，很多創(chuàng)新應(yīng)用并不只是簡單的技術(shù)“嵌入”，而是在理解工業(yè)流程、工業(yè)設(shè)備以及工業(yè)場景之上的深度融合應(yīng)用。

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室所提供的視覺AI算法是本次質(zhì)檢項(xiàng)目的關(guān)鍵技術(shù)支持，但是這個算法在實(shí)際應(yīng)用中還需要不斷的更新、迭代，從而適配質(zhì)檢流程的需求。在這個過程中，富馳高科就基于自身的制造經(jīng)驗(yàn)和工具應(yīng)用，為騰訊的視覺AI算法優(yōu)化提供了諸多建議，使得整個優(yōu)化過程能更快更好的應(yīng)用到質(zhì)檢場景中。

對此，吳永堅(jiān)感慨：“為什么一定要到產(chǎn)線去，如果你不到產(chǎn)線跟這些相關(guān)的有經(jīng)驗(yàn)的人做這件事情，你是很難實(shí)驗(yàn)室里面去做這些事兒?！鄙钊牍I(yè)場景，讓技術(shù)與流程深度融合應(yīng)用，是必要的。

3. 工業(yè)AI是一個完整的綜合性方案。

總的來說，工業(yè)AI并不是一次簡單的項(xiàng)目交付，而是數(shù)字服務(wù)商與產(chǎn)品制造商基于信任關(guān)系建立起來的深度合作。騰訊和富馳高科除了在工業(yè)質(zhì)檢上展開合作之外，未來還將共同推進(jìn)智慧工廠建設(shè)，全局推動工業(yè)數(shù)字化、產(chǎn)業(yè)智能化。

而回到質(zhì)檢來看，其本身就是一個完整的綜合性方案。整個AI質(zhì)檢項(xiàng)目包括了場景調(diào)研、技術(shù)賦能、IT運(yùn)維、創(chuàng)新服務(wù)等多個環(huán)節(jié)，同步影響著富馳高科所在的供應(yīng)鏈和產(chǎn)業(yè)鏈，關(guān)聯(lián)性極強(qiáng)。

那么，面對這樣的情況，數(shù)字服務(wù)商就必然要學(xué)會與產(chǎn)業(yè)共振，To B才能有實(shí)際的產(chǎn)業(yè)價值。

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工業(yè)AI背后，

制造業(yè)轉(zhuǎn)型再提速

這樣的產(chǎn)業(yè)價值不僅僅只是對生產(chǎn)線的一次改造，其實(shí)際更廣泛的影響將是行業(yè)性的、社會性的。

比方說，近年來，工廠就存在著招工難的問題。據(jù)鄧聲志介紹，一方面是招人確實(shí)不好招，大家都不愿意進(jìn)入工廠工作，另一方面每年的生產(chǎn)高峰期就只有幾個月的時間，短期的高爆發(fā)需求很難進(jìn)行人員招聘和管理。

基于這種情況，富馳高科就嘗試著尋求AI質(zhì)檢，用機(jī)器來和人工做更好的協(xié)同，從而解決當(dāng)前制造業(yè)普遍存在的效率低的問題。長期以往，在未來，人機(jī)協(xié)同必然會是一種常態(tài)，屆時整個制造業(yè)的用工模式或許也將進(jìn)一步發(fā)生改變，從而更快的發(fā)展。

同時，這種變化也將持續(xù)的影響制造業(yè)體系的演變。在騰訊和富馳高科的預(yù)想中，未來雙方還將持續(xù)推動智慧工廠建設(shè)，整個技術(shù)能力從生產(chǎn)線向管理層，從機(jī)器到人，不斷創(chuàng)新應(yīng)用，形成一個完整的閉環(huán)。

目前，騰訊云智能已經(jīng)面向管理者、生產(chǎn)者、開發(fā)者和C端用戶做出了四大智能升級，包括生產(chǎn)、生活、管理、創(chuàng)造，全局的智能化必然也將更快地推動制造業(yè)更快的轉(zhuǎn)型升級，達(dá)到更高的水平。

那么，由工業(yè)AI所呈現(xiàn)出來的未來，是智能制造、智能管理、智能生活等全局智能化共同構(gòu)建的，而這就需要數(shù)字服務(wù)商與眾多合作伙伴聯(lián)合共振，才有可能實(shí)現(xiàn)。

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結(jié)語

回過頭來看，騰訊與富馳高科此次的工業(yè)AI應(yīng)用，為接下來的產(chǎn)業(yè)智能化探索出一條明確的路徑，即工業(yè)AI要深入行業(yè)、場景之中，在理解行業(yè)的同時應(yīng)用技術(shù)，才能發(fā)揮技術(shù)真正的價值。

而這也將成為騰訊To B的重要拐點(diǎn)，既是向市場展現(xiàn)騰訊服務(wù)能力和技術(shù)能力的一次標(biāo)桿，更是踐行“服務(wù)于人”終極理念最好的體現(xiàn)，全局智能或許也不遠(yuǎn)了！