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工业AI化蓄势爆发

只是,就目前工业市场发展情况来看,工业AI蓄势爆发,届时或将是腾讯、百度等巨头从摩拳擦掌转向正面竞争的时刻。
2020-08-05 10:36 · 微信公众号:刘旷 刘旷公众号

新基建风口下,以数字化、网联化、智能化为方向的新工业革命蓄势爆发。

*次工业革命是蒸汽革命,机器工厂就此诞生,蒸汽机器取代了手工劳动;第二次工业革命是电力革命,电器代替蒸汽机器,电力新能源大大的提高了劳动效率;第三次工业革命是信息革命,计算机技术和通信技术不断引领社会生产新变革,打破了距离、空间的限制。

前三次工业革命是从各层面解放了体力劳动,当下的工业智能化变革,则是进一步解放劳动力和脑力的一次新变革,目的是为了降低成本、减少误差、提高效率。

方今,苦于劳动力价格上涨成本重压、人工误差导致生产效率低下的传统工业企业“嗷嗷待哺”,以期通过智能化变革降本增效。在此背景下,腾讯、百度等互联网巨头铆足了劲,向工业AI市场进军。

质检领头,工业AI化势在必行

一直以来,工业变革改变着人们的生活方式,让人们生活更舒适、便捷。随着 AI 技术的逐渐成熟,越来越多的企业希望借助 AI 技术创新发展,这也让资本嗅到了工业AI市场的“钱味”。

在这之前,人们普遍认为,工业AI化进程最慢,是最难改变的一个领域。其中,质检分拣作为工业最关键的环节,其AI化的改变被寄予厚望。

一方面,人工质检准确性低、速度慢,影响生产效率。在传统工业流程中,传统质检主要通过人工进行产品质量检查、产品分拣,但人工检测有延时和误差,一定程度上会影响质检的准确性。而且,少量作业时人工检测的方式可取,但任务重的时候,检查效率低,审核质量不稳定出现的概率会增加。

另一方面,质量检测的人力投入成本高,招聘难且人员离职率高。不可否认,随着经济的发展,国内劳动力成本不断提升,加上大环境影响下经济不景气,成本高、效率低也就成为阻碍工业领域快速发展的“拦路虎”,工业企业的日子越来越难过。

人力成本高、效率低、稳定性低等种种问题,对传统工业流程提出了挑战。与此同时,AI迅速在各行各业“开花结果”,俨然AI无所不能的样子。在数字化转型趋势的促使下,传统制造企业的AI化、网联化升级被提上日程。

当下,合理应用AI的能力,降低人工成本、提升生产效率,成为整个行业需要解决的问题。而基于自身AI技术,早已在医疗、交通等行业生根发展的腾讯、百度等互联网巨头也将触手伸至工业领域,全面助力工业AI化转型。

腾讯:工业AI目标,方兴未已

作为国内数一数二的互联网巨头,腾讯很早就开始布局工业互联网。基于对传统工业流程痛点的了解,以及精湛的深度学习技术,腾讯优图联合腾讯云带来*的AI+工业解决方案,为企业降本、增效、提质。

简而言之,通过技术赋能传统工业供应链、研发、生产到营销、服务等全流程,是腾讯战略升级(成立云与智慧产业事业群)助力传统行业智能化转型的一部分。而从较为成熟的AI质检领域,我们可以窥视腾讯布局智能工业的情况和实力。

一方面,自动化检测系统和人工相结合,提高准确率。基于腾讯优图AI技术,腾讯构建自动化缺陷分类和检测系统,覆盖了大部分人工目检工作,“智能化+人工”检测大幅度提升质检的精细化、精准化程度,极大的提升生产效率。

另一方面,开发缺陷检测工具替代质检工人环节,降低人工成本。基于图像分析和统计利用技术,在保证产品质量和生产效率的前提下,智能工具替代人工,进而减少工厂质检人员,大大降低人力成本,真正实现降本增效,也提升工厂的运作效率。

据悉,腾讯AI质检系统已经在PCB板缺陷检测、锂电池缺陷检测、面板缺陷检测等多个方面得到落地应用。这耀眼成绩的背后,依靠的是腾讯在零售、金融、医疗等领域多年的数字赋能经验积累,以及腾讯优图(具备超过800项全球专利)强大的技术实力。

不足的是,工业AI尚处在初级阶段,用AI来代替质检员,也只是工业AI化进程中的一小环。传统工业产业,工序繁琐、领域繁多,需要整改、优化、肃清的环节太多,涉及的不只是技术上的改进,管理层面同样需要智能化,是一项费财、费时、费力的浩大工程。

腾讯助力传统工业产业智慧化升级的目标已定,百度也不甘落后。同一领域,巨头狭路相逢,免不了对比、较量,你输我赢……

百度:AI工业生态,稳中有忧

在百度大脑招募AI工业质检合作伙伴的宣文中,我们看到这么一段话:“愿意在质检产品和服务中使用百度AI核心算法模型和AI模组,将自身质检产品服务与百度AI产品服务相结合,为客户提供基于百度AI能力的质检行业解决方案,与百度AI开放平台合力打造良性的质检领域AI生态。”

公告里,从“构建工业领域的AI生态”一言来看,百度对于AI工业是执着的。

现实中,在新基建的指引下,百度依托百度大脑、飞桨、智能云、芯片、数据中心等新型AI技术基础设施,积极为生产安全、质检等工业领域产业智能化升级蓄力,并不断加快前行的步伐。

在生产安全监控方面,作为避免员工的人身安全、设备设施免受损坏,保障生产活动顺利进行的必要条件,生产安全容不得马虎。为此,百度大脑开放了智能视频监控开发平台,可针对不同企业视频监控系统的智能化升级,强化工厂生产安全条件,降低企业开发成本。

在智能质检方面,百度大脑开放智能质检生态合作方案,为传统工业企业提供优质的算法模型和AI加速硬件模组,并搭建质检模型在线训练平台,加速向工业质检细节渗透,推动传统工业产业改造升级。据悉,包括大恒图像、拜耳、小零科技等诸多企业都是百度AI质检系统的受益者。

除此之外,AI人才培养,也是百度“ALL in AI”目标里的重要环节。

针对人才不足问题,百度积极推进AI人才培养,通过黄埔学院、AI快车道、PaddleCamp等线上线下的学习培训渠道,为各行各业输送AI人才。截至目前,百度已经培养了超过100万AI人才,为新基建的加速推进输送众多AI有学之士。

当然,百度无论是技术赋能的方式,还是工业AI的落地效果,都还远远未达到全面推动传统工业企业数字化转型的目标。百度今后还会在工业AI化进程中采取哪些动作来帮助合作伙伴,在人工智能时代*转型、升级还需要继续观察。

行业风口之下,必有互联网巨头之争,特别是在各行各业数据化转型的当下,互联网巨头趁机“弯道超车”的意图更加明显。其中,工业作为第二大产业重要的组成部分,市场之广阔显而易见,而智能化变革带来的红利,正是腾讯、百度等巨头不遗余力,助力传统工业企业智能化转型的原因。

只是,就目前工业市场发展情况来看,工业AI蓄势爆发,届时或将是腾讯、百度等巨头从摩拳擦掌转向正面竞争的时刻。

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