現階段，數字經濟已成為推動中國經濟增長的主要驅動力之一，在萬物互聯的趨勢下，作為數字經濟發展“新引擎”的工業互聯網，正在引領新一輪科技革命，其產業規模目前已邁過萬億元大關，發展駛入快車道。
“AI+工業互聯網”是工業互聯網發展的第二階段
人工智能AI作為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，為工業互聯網的智能化發展提供新動能。AI和工業互聯網的融合應用是新發展階段制造業數字化、網絡化、智能化發展的必由之路。
眾所周知，工業互聯網讓機器、人、信息流等高效連接，是打通不同行業信息孤島、促進各類數據有序流動的網絡和平臺，為各行業數字化轉型提供了互聯互通的基礎能力支撐。但對于大多數實施工業互聯網的企業而言，因為缺少有效的分析工具，沒有基于工業機理進行智能化分析，數據價值的挖掘還止步于初始階段，大量的數據未被合理利用。如果說實現萬物互聯是工業互聯網的第一階段，人工智能、大數據等新技術則主導了工業互聯網的第二階段。
“AI+工業互聯網”是指在工業互聯網的架構基礎上融合人工智能技術，以大量數據采集為算料基礎、以機器學習或深度學習算法為核心、以用戶需求為導向，面向工業場景提供智能解決方案，幫助工業企業更好地實現數據價值和效能提升，尤其是能在更大范圍內精準、高效配置生產與服務資源，提升各行業發展質量與效益。
在傳統制造業走向數字化的過程中，AI在工業互聯網互聯設備邊緣層、平臺層、應用層的滲透應用，正在推動傳統生產模式向實時感知、動態分析、科學決策、精準執行和優化迭代的智能化生產模式轉變，出現了一些新模式、新業態，例如云仿真設計、設備預測性維護、產品質量追溯、網絡協同制造、智能產品運維等。
“AI+工業互聯網”產品和解決方案不斷涌現
從工業互聯網的提出，到與 AI 融合賦予其新的內涵，再到行業應用落地，短短數年間，“AI+工業互聯網”應用范圍不斷擴大、程度不斷深化，水平不斷提高，為各行各業的數字化轉型提供個性化的路徑和方法論，同時也為工業互聯網巨頭們打開了機會窗口。
基于自身在人工智能領域深耕多年的技術積累，百度不斷降低AI使用門檻，以 AI 技術應用場景和工業客戶需求的結合為突破點，打造了“Al+工業互聯網”特色平臺品牌百度智能云開物，旨在賦能更多企業。此外，在云計算、計算機視覺、深度學習、知識圖譜、物聯網、智慧地圖、區塊鏈等“Al+工業互聯網”核心技術領域，百度進行了大量的國內外專利布局。
科大訊飛借助自身積累的工業聲學、工業視覺、工業知識圖譜等AI能力，建立了“訊飛TuringPlat圖聆工業互聯網平臺”。該平臺基于聽覺、視覺、觸覺、嗅覺、味覺及工業大腦（即“工業六感”），融合多維度傳感數據采集技術、深度學習序列預測技術，實現了工業設備多維度智能感知監測、設備健康狀態AI智能預測、設備故障AI輔助診斷等功能，提高了工業設備檢查核驗效率。
國機集團下屬國機智能，利用在油品檢測領域的技術優勢，建立基于工業互聯網的設備狀態監測與智能診斷云平臺，為工業企業的大型生產設備提供遠程、在線、智能化健康運維等服務。該平臺集成油液監測大數據資源、人工智能分析診斷技術、云平臺技術，實現大型工業企業關鍵生產設備在用油液全生命周期健康狀態管理。
在企業疫情防控方面，航天云網基于INDICS工業互聯網平臺推出AI體溫精準篩查系統解決方案，通過采用熱成像技術、人臉識別物聯網、云計算、大數據及人工智能技術，能夠實現非接觸快速體溫篩查、高精度檢測、智能報警、數據追溯，并降低交叉感染風險，為廣大企業的安全生產保駕護航。
“AI+工業互聯網”應用場景不斷深化
隨著產業轉型的逐步深入，“AI+工業互聯網”應用模式呈現出兩個特征：第一，以大量數據采集為算料基礎，以機器學習或深度學習算法為核心，通過建立人工智能模型解決特定的診斷、預測等問題。第二，以用戶需求為導向，實現全產業鏈覆蓋，為企業提供生產控制優化、供應鏈優化、物流調度優化、市場銷售預測等方面的決策輔助支撐。
隨著眾多應用場景的深化普及并獲得業界認可，“AI+工業互聯網”已成為產業智能化的新范式，為中國制造向“中國智造”轉變的美好藍圖增添了一抹亮色。目前，AI在工業互聯網領域的應用以AI產品質檢、設備預測性維護、安全生產等單點應用居多。
某鋼鐵企業和百度智能云開物的合作，對熱軋產線中10萬多個樣本數據和相關的質量知識進行學習與提煉后，推出了從模型服務到終端平臺的軟硬一體化熱軋鋼鐵表面缺陷質量檢測方案，瑕疵識別準確率達到99%以上，在同樣的檢測環境下，準確率比國外同類系統提升了300%。
某電子通信設備制造通過實施航天云網INDICS工業互聯網平臺，在質檢環節借助AI人工智能技術，對多個角度視覺檢測，合成類似3D模型，及AI本身自學習、自適應的算法功能，PCB“翹腳”識別率提升61%。
在工業安全方面，基于領先的聲音事件定位和檢測技術，科大訊飛工業聽診器可以24小時遠程聲紋實時監測，定位到異常聲音后可智能化預警并可視化呈現，已在全國20多個變電站、風電站、水電站運行70000多小時。
某家電頭部企業，通過應用商湯工業引擎的5G+AI+MEC識別技術，對進入工廠的車輛、設備等進行視覺化智能識別與管理，防止車輛進入生產重地等非行駛區域，從而實現對工廠內人員、設備、產品的安全保障。
此外，“AI+工業互聯網”的融合還在以區域性工業互聯網平臺的形式，進行跨區域、跨行業的產業創新探索。近幾年，全國各省市以AI為特色的產業園區成為新趨勢，提升了區域內企業的數字化轉型成效和產值，支撐中小企業走向“專精特新”發展道路。
“AI+工業互聯網”發展總結與展望
雖然近年來“AI+工業互聯網”在工業設計、生產、管理、營銷、銷售多個環節中均有滲透且成熟度不斷提升，但實際上整體還處于發展初期，面臨著應用成本高、技術不成熟、缺乏人才等問題，如何推動“AI+工業互聯網”落地應用？從整個宏觀層面來看，可從以下三方面著手：
一是打造優秀“AI+工業互聯網”案例。通過典型案例在全行業的示范引領作用，讓廣大企業熟悉“AI+工業互聯網”的應用場景以及能夠給企業帶來的實效。
二是重視產業人才培養。人工智能產業要實現高質量發展，培養人工智能人才是關鍵，同時引入多層次人才。
三是完善新型基礎設施建設，為“AI+工業互聯網”筑基。“AI+工業互聯網”的應用離不開優秀的算力、網絡支撐，通過完善新型基礎設施可為“AI+工業互聯網”開拓新機遇。
從供需端來看，“AI+工業互聯網”目前還存在諸多技術和應用瓶頸，既需要需求用戶方思維的轉變，也需要廠商能力的提升。從用戶端來看，重點需要關注三個方面：一是關注路徑，探索數據驅動的智能化轉型路徑；二是關注自身，結合自身需求選擇開發和部署方式；三是關注服務，重視廠商可持續服務能力。從廠商端來看，要關注兩方面：一是要關注融合，關注交叉領域技術融合應用；二是關注生態，打造數字化生態合作體系。
可以預見的是，“AI+工業互聯網”將在很長一段時間里成為中國智造的主旋律，需要越來越多的AI和工業互聯網企業參與其中，肩負起科技創新的時代使命，為中國智造打牢數字化基礎。
注：本文為中央企業工業互聯網融通平臺原創。
