中国“智”造

11月末,入冬的广东并没有太多北方的凉意,前几年一直喊着的“加快推动制造业转型升级”也不只是一个口号,有一群人正在做着。他们中有人是技术极客,有人是科大少年班出来的,也有人为了收集制造业大数据,在工厂里和工人一起干了2个月活儿。

“世界上没有全知全能的人,但要是能一次性把知晓大数据和人工智能(AI)的技术人才、懂工业的,以及那些产业升级政策规划者和了解怎么拼接资源的人攒一个局,也许这事儿就能做成。”在到达佛山市南海区时,有人这样告诉DT君。

▍中国产业升级的好时候

2018年,资本市场炒了一波“大湾区”概念,相比资本市场的一波热浪和一茬韭菜,产业的动作可能更加稳健与踏实。3月的两会政府工作报告中,“粤港澳大湾区”发展规划出台,之后一系列的政策文件自上而下、醍醐灌顶。

华泰证券首席宏观分析师李超在今年年初的一份研究报告中这样评论到:

“在国家的政策着力打造粤港澳大湾区的努力下,其有望跃居世界前三大湾区之一。按目前的趋势发展,只需6年即可大概率超越东京湾区,成为全球经济总量最大的湾区。”

(图片说明:全球四大湾区数据对比)

广东是大湾区的核心地带,中国GDP最高的省份,也是中国制造业的重镇,这些年以纺织业为代表,部分制造业正在向东南亚转移。

早在2008年前后,对于东南亚承接中国中低端产业转移的思考与讨论就已出现,当人口红利渐行渐远,我们曾经用来换飞机的那些中低端制造业流向东南亚、中东等地区,当从厂商的行为逐步演变成产业链上相关企业的一致行动时,大家一定好奇,中国制造业升级与破局是否已悄然发生了呢?

阿里云华南区数据智能服务总架构师Alan Chen告诉DT君,相比于其他国家与地区,华南最大优势在拥有全世界最大的制造业数据场景,从而可以沉淀海量的制造业数据,为制造业的数字化转型提供基础。那些外移到东南亚的制造业,考虑的只是简单劳动力成本问题。

对于习惯了中国人口红利的制造商们,人工成本与规模无疑是第一大考虑。

(图片说明:大湾区中佛山的位置以及区域城市GDP和第二产业占GDP比重)

对比大湾区内陆9大城市,DT君发现西南边的佛山是最依赖制造业的城市之一,在一线都市的高楼丛林中呆惯了的DT君初到佛山南海并没有任何不习惯,无非就是多了些造高楼时工地的建筑噪音罢了。

(图片说明:佛山南海CBD)

南海制造业规模接近7000亿元,更有着辐射珠三角、世界云制造基地的区位优势。当地的有色金属冶炼和压延加工业年产值就达到845亿元,是区的支柱性产业,也是这次产业升级冲在最前面的。

被问及“南海企业数字化转型与打造工业互联网的诉求是什么”的问题时,当地金属有色产业的代表企业坚美铝业的曹总回答的很踏实,也很实际,他说:作为企业的诉求是通过无人化、智能化,来节约人力成本,并实现产品品质提升。

如果你打开南海政府网站,和上海等一线城市一样,数据开放的页面赫然在目。《佛山市南海区工业互联网发展白皮书》中描述:九十年代的南海就开始信息化探索,2014年成立全国首个县区级数据统筹局,把南海信息化建设积累多年的“数据仓库”变成“数据银行”。

书中还写道:南海的企业对于大数据与AI赋能产业的需求是一定有的,但执行起来还需要多方合力。从政府到企业,一方推动,一方也有意愿,这事就差一个对接各类资源的人了。

▍万里长征第一步

11月19日,时不时飘着小雨的南海,正在为两场升级制造业的比赛忙碌着,一场是用机器取代质检工人找到检测铝材瑕疵的算法大赛,另一场比赛则比拼工业领域的创新和应用。

阿里云旗下的大数据竞赛平台天池团队的天渡(阿里花名)告诉DT君,和广东这边合作已经很多年了,从2015年的数据开放,当时政府开放公共出行数据预测乘车需求、优化公交线路,到2016年白云机场的停机楼航班调度优化课题,再到2017年的国土卫星遥感数据,政府开放数据出来,天池负责搭台办比赛,通过众集全社会智慧解决实际问题,今年选择切入智能制造的发展方向。

佛山南海的有色金属材料的制造很发达,虽然生产线上都实现了自动化,但以铝型材为例,质量检测确实是一个老大难的问题。原本质检工人要一包一包地把铝型材抱到质检台上,然后抽样检查,把一些有明显瑕疵的找出,但当给到客户的时候,依旧是有少数产品因瑕疵问题被退回。

于是天池就以“算法如何识别铝材表面的瑕疵”为题办了一场算法大赛,还围绕了工业互联网推出了数字化转型开放大赛,前者是算法解决产品质检中的实际问题,用企业开放的数据集来验证参赛选手提供的自动化检测算法,而后者则通过技术为企业实现降本、增效,考验的是创新与应用。

说得貌似容易,但这需要政府、企业和技术方案提供商的三方合力。在政府的支持与推动下,开放数据的企业和阿里云在大数据上没少下功夫,因为既然是算法大赛,提供数据集就是第一步。但一开始,他们却发现并没有现成的数据集。

为这次比赛提供铝材瑕疵数据的坚美铝业负责人说:“在还没有确定比赛主题之前,阿里云让我第一给出企业最大痛点(来决定比赛要解决一个什么问题),第二是提供数据,而我最大的痛点就是没有数据。”

质检是一个纯人眼的工作,并没有电子化地采集数据,所以光收集铝材瑕疵的数据就花了阿里云工程师2个月的时间,他们深入车间与质检工人一起给瑕疵铝材的照片打标签,单说瑕疵的种类就分了32种,最终采集了一万份经标注铝型材质检图像,提供给参加算法大赛的选手,通过算法模型进行疵点智能分析与识别,验证了铝型材AI质检算法有效性。

一支叫做“Are You OK?”的团队在来自全球13个国家的几千支团队中脱颖而出,最终拿下的冠军。DT君问队长小白,你觉得你的算法能真得帮助到企业吗?

(图片说明:Are You OK?团队在决赛舞台上解释算法)

“我们的算法验证了用人工智能实现产品质检是可行的,不过更多是一个原型验证和方向探索,后期要想更好地帮助到企业,需要算法团队和企业进行更多的沟通,下到生产车间,了解实际的业务环节才能更好地改进完善算法。之后结合核心算法、光学、电控、机械结构等关键技术,去实现最终的AI质检。”来自西安交通大学的小白说。

算法做完了,与企业的后续合作还在等待中,万里长征第一步,在没有达到目的地之前,前方都是光明的。

另一场比赛是一场数字化转型开放赛——应用创新赛,选题围绕工业生产活动环节展开,以降本、提质、增效作为重要评估指标,其中自动化绣花机的项目和工业大脑的项目虽然没做获得冠军,但以接地气的表达与敢于创新的态度感染了现场很多人。

自动化绣花机项目的小张在和DT君的交流时显得很谨慎,不愿意透露太多,一方面项目还没有最终落地,另外也是不希望别人“偷了”自己的好点子。

在路演的讲台上,实业出身的小张还是透露了自己的项目。小张的父母是开绣花厂的,计算机技术背景的小张发现,无论是多好的绣花机,在工作时都会遇到断线的问题。以前,一台绣花机断线不工作了,工人就要叫停所有机器,重新串好线,继续让机器工作,而小张就在研究如何自动发现哪一台机器断线了,机器自动穿线,自动复原生产。

讲台上的小张很接地气,也很踏实,“先做好我们产品吧,其他的先不考虑。被问及量产与资本投资时,他如此回复。

张鸿轩,科大少年班出身,后来去国外读了博士,回国创业的项目是工业类脑产品——深选工业大脑。在一个食品案例中,他们的设备安装在槟榔质检的生产线上,通过人工智能加上摄像头代替人眼做检测,用气枪代替人的手在高速传送带上定位不合规的槟榔,并用气枪精准地将不合格槟榔打出传送带,类似的技术还可以筛选小龙虾。

(图片说明:张鸿轩团队的深选工业大脑中槟榔质量检测的生产线)

离开佛山前,最后看到这批参赛的极客们的时候是傍晚黄昏,大多还是大学生,脸庞略显稚嫩,但各个都是研究人工智能的高材生,赛后谈论的除了AI技术就是网络游戏。少年热血的他们与DT君挥别,也许他们中的的有些回去还会继续写代码到深夜,有些接着玩游戏,但明天,中国制造业的升级还会与他们不见不散。

▍关于未来

阿里巴巴学术委员会主席曾鸣在《智能商业:从阿里巴巴的成功看战略的未来》一书中如此定义,数据智能本质是机器取代人直接做决策。阿里人相信技术,就像他们当年笃定阿里云一样。

负责阿里云华南地区数据智能服务的Alan Chen告诉DT君,华南是阿里云工业互联网总部,在这阿里云希望将技术与数据做结合。接下来的广东云栖大会上,Alan还会介绍阿里云的ET工业大脑如何服务到广东的制造业。

从前,挪威渔民为了让打捞上来的沙丁鱼活着回到渔港,在鱼槽里放进了一条鲶鱼,鲶鱼进入鱼槽后,吓得沙丁鱼四处躲避,盘活了沙丁鱼的生命力。鲶鱼效应的故事很老套,但在Alan眼里是阿里云正在华南做的事儿。

“由于阿里云,友商现在也提数据中台的概念了,也开始纷纷做各类工业大脑了。”在他看来,阿里云就是那条鲶鱼,搅动了大数据与AI技术赋能制造业升级的静水,让它不止停留在一个概念上。

中国制造业升级路还很长,不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。

宏观经济研究员、华泰证券的李超向DT君阐述了他对大湾区的判断:粤港澳大湾区是改革开放高地,以开放促改革是根本,借助科技研发支出和工程师技术水平高的红利,促进产业升级。

政策有了,工程师的红利来了,更加开放和更多竞争的环境下,如何用技术保障中国制造业立于不败之地?佛山南海、阿里云、坚美铝业等等,他们已经迈出了步子。

作者 | Harry Wu:wuhao@dtcj.com

题图 | 视觉中国

原文发布于微信公众号 - DT数据侠(DTdatahero)

原文发表时间:2018-11-23

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