近年來，隨著計算機算力以及全球數據總量呈指數級增長、算法研究快速迭代，人工智能已經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中，一半以上與人工智能有關。到2020年，人工智能預計將在全球產生約470億美元的總收入，成為全球經濟發(fā)展、科技創(chuàng)新及社會變革的一大驅動力。

　　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，工業(yè)4.0時代的企業(yè)也逐漸認識到它對制造業(yè)轉型升級的巨大價值。根據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濟價值，這一數字甚至超過了德國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中心提出，它作為一種系統化的方法和規(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)模化應用依然任重而道遠。盡管如此，以全球“燈塔工廠”為代表的工業(yè)人工智能領軍者業(yè)已證明，人工智能將重塑產品服務、生產運營、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，人工智能技術競爭方興未艾。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)在經營競爭中如虎添翼

　　工業(yè)物聯網技術的廣泛應用，為企業(yè)創(chuàng)造了海量的物聯網大數據。然而，由于人腦的算力和思維范式存在上限，為傳統戰(zhàn)略運營工具的數據處理、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；以高級分析驅動生產力及質量提升的智能化生產；機器人流程自動化賦能的智能化后臺；基于工業(yè)物聯網和大數據的智能化售后。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，顯著提升了企業(yè)的運營水平、財務表現及競爭力（見圖1）。

　　首先，積極擁抱人工智能技術，有助于企業(yè)顯著提高生產運營水平。根據麥肯錫的預測，僅在制造業(yè)和供應鏈領域，人工智能引領的業(yè)務變革就將在未來額外創(chuàng)造近2萬億美元的經濟價值。在世界經濟論壇評選的全球26家“燈塔工廠”中，人工智能應用實現了工廠產出平均提升7%~10%、生產效率增加4%~17%、產品質量提升至少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、質量和敏捷性的過程中，人工智能發(fā)揮了關鍵作用，成為繼自動化和數字化技術之后，推動企業(yè)智能制造轉型的全新杠桿。

　　更為重要的是，只要在人工智能領域先行一步，企業(yè)便能收獲“真金白銀”的財務收益。麥肯錫旗下的AnalyticsQuotient（AQ）數據庫分析發(fā)現，人工智能領軍企業(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)的經營競爭力和行業(yè)領導力。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)領域的試驗和規(guī)模化部署程度仍然很低?？v觀全球制造業(yè)，規(guī)?；瘜嵤┕I(yè)4.0技術的企業(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。通過解讀世界經濟論壇全球“燈塔工廠”的32個人工智能用例，我們發(fā)現：

　　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)化生產成本的方法。但機器智能可以提升工人的勞動效率，大數據分析輔助決策能夠提升投入產出比的效率，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，生產商亟須向小批次、多品類、高質量、快周轉的大規(guī)模、定制化生產模式轉型。如何為用戶提供個性化的產品旅程？如何在大規(guī)模定制的條件下提升產品質量？如何準確預測需求、迅速交付？傳統的自動化設備和簡單的數字化改造無法徹底解決這些問題。生產者需要一條以用戶價值為中心的智能化生產線，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)人工智能領域的兩大主流應用

　　在工業(yè)領域，機器學習驅動的高級分析是普及較早的一項人工智能應用。該技術通過預測技術和最優(yōu)化模型，助力生產效率、能源效率和產品質量獲得進一步提升。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，實現過程參數優(yōu)化值的人工智能推薦，推動高爐產出增加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鍵參數，智能分析和預測設備故障根因并自動提出行動建議，將關鍵設備的綜合效率（OEE）提升了50%；博世無錫工廠以高級分析系統實現刀具全生命周期的最優(yōu)化，根據性能根因分析調整操作方式，并結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)互聯網公司在深圳工廠部署了集成工業(yè)大數據的中央決策云平臺，并通過全局規(guī)劃和智能應用將無人運營的“關燈工廠”變?yōu)楝F實，從而節(jié)省了88%的人力，并且提升了30%的生產效率。

　　機器視覺是工業(yè)人工智能的另一項主流應用。該技術通過解析非結構性圖像數據來提供洞見，在質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，確保有質量問題的產品不流入市場，由此將該問題帶來的質量成本損失降低了50%；在丹佛斯集團(Danfoss)的天津工廠，以三維機器視覺技術為內核的在線質量控制系統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，機器視覺實現了線上操作質量的全自動控制，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)人工智能的通關密碼。然而，大多數企業(yè)卻落入了“人工智能技術陷阱”——過分強調技術本身，卻忽視了其他關鍵賦能要素，導致工業(yè)人工智能技術難以規(guī)?；涞?。事實上，部署工業(yè)人工智能是一項系統工程，企業(yè)必須在價值、數據、人才、文化和生態(tài)五大賦能要素上勤練內功。在此，讓我們把目光聚焦于國內某先進電子制造企業(yè)富士康工業(yè)互聯網股份有限公司（以下簡稱“工業(yè)富聯”），了解它積極推進“AI+X”五大賦能要素協同發(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)互聯網在人工智能領域起步之初，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)互聯網平臺。但由于進度緩慢、回報不清晰，富士康工業(yè)互聯網很快意識到專業(yè)領域知識的重要性。比起模型和算法，工業(yè)經驗和場域驗證才是決定應用工業(yè)軟件產品影響的關鍵證據。于是，工業(yè)富聯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、智能調試等一系列智能技術應用，以價值創(chuàng)造作為工業(yè)軟件開發(fā)的初心，以價值實現作為工業(yè)軟件產品的始終。基于這種價值導向的戰(zhàn)略定位，工業(yè)富聯很快便找到了工業(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+數據：搭建從數據到洞見的工業(yè)物聯網架構

　　工業(yè)人工智能在把海量數據轉化為智慧洞見的過程中，離不開強大而可擴展的工業(yè)物聯網架構作為保障。工業(yè)富聯的工業(yè)互聯網平臺分為設備層、車間層和企業(yè)層，在數據采集、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需求：明確全面、精確、統一且兼容的數據采集；確保靈活而安全的數據傳輸和交互；建立安全、穩(wěn)定、高速、可擴展的數據管理平臺；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)物聯網架構就是支撐大腦思考的神經元群。正是通過完備的工業(yè)物聯網架構，工業(yè)富聯才得以充分驅動并釋放來自數以萬計的機器人、傳感器和關鍵設備的巨大數據資源，實現工業(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，僅僅依靠數據科學家的力量顯然是不夠的。工業(yè)富聯在探索人工智能落地的征程中領悟到，只有打造一個融合了運營技術（OT）、信息技術（IT）和分析技術（AT）等各領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和運營經驗準確判斷業(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”，主要負責整合數據。他們懂得如何快速采集、清洗并整合數據，包括跨部門、跨地區(qū)的系統、設備、人員和第三方數據，為人工智能提供全面、高時效性的數據土壤。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)，在大數據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，OT人員的業(yè)務需求決定了IT人員的數據清單；IT人員的數據質量將顯著影響AT人員的分析效果；而AT人員的模型驗證和調校也需要OT人員的經驗輸入。工業(yè)富聯的成功經驗表明，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

　　作為領導整個集團向人工智能全面轉型的頂層力量，工業(yè)富聯的管理者深知，只有自上而下講述堅定不移、振奮人心的轉型故事，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)富聯從公司愿景、組織架構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據公司！”AI、工業(yè)智慧和大數據也是他在各種場合頻頻提到的三個詞。從傳統的外包電子制造到創(chuàng)新的智能制造，工業(yè)富聯對工業(yè)人工智能的赤誠之心始終未改。

　　其次是組織架構。工業(yè)富聯在旗下單獨設立了一個工業(yè)互聯網子公司，專門負責集團的智能制造以及工業(yè)物聯網技術的研究和業(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)富聯偌大的工業(yè)園內，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)互聯網學院”，這使每一個員工都意識到，集團對數字化轉型的決心勢不可擋。同時，工業(yè)富聯還專門成立了一個“燈塔學院”，致力于培養(yǎng)工業(yè)大數據和人工智能人才，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，而是結交良朋益友的共創(chuàng)共贏。工業(yè)富聯的人工智能“朋友圈”兼具深度、廣度與靈活度。在深度上，工業(yè)富聯縱貫工業(yè)物聯網架構，從工業(yè)應用、功能平臺、系統整合、智慧產品到關鍵零部件，在各技術堆棧中儲備了豐富的技術伙伴資源，確保逾千應用和數十萬臺聯網設備能夠穩(wěn)定服務各類型用戶。在廣度上，工業(yè)富聯積極籌劃“政產學研用”的深度融合，一方面協助區(qū)域工業(yè)智能產業(yè)升級，另一方面通過聯合國內外高校和研究所進行人工智能的研究和試點，以期在技術供應生態(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、互聯網新貴還是初創(chuàng)先鋒，都可以成為工業(yè)富聯歡迎的“AI之友”，工業(yè)富聯也在積極運用戰(zhàn)略合作、投資和并購等多種方式拓展人工智能“朋友圈”。先做到技術生態(tài)縱向整合，繼而推進“政產學研用”全盤融合——工業(yè)富聯打造的極具品牌領導力的人工智能“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)人工智能領域的企業(yè)早已證明了這種技術的獨特價值。人工智能技術在改善企業(yè)的生產力、效率、質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)的人工智能轉型之旅任重道遠。率先覺醒的企業(yè)必須堅定信念、勤練內功、即刻出發(fā)，在工業(yè)人工智能領域開疆拓土，力求將自己變成閃耀未來智能制造之光的燈塔。