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59区专访 ▏对话爱智慧CEO梁新刚,AI怎样驱动传统制造企业升级?

2016年7月,梁新刚创立深圳市爱智慧科技有限公司。目前,公司已成功获得两轮投资。

“中国制造2025”行动纲领指出,制造业在国民经济发展中占据主体和基础地位。作为新一轮全球科技革命和产业变革的核心驱动力,人工智能正深度影响着整个经济社会的竞争格局,全方位推动人工智能技术在制造业领域的创新应用显得重要而迫切。

为深入了解AI对于传统制造企业转型升级的驱动作用,59区邀请到了深圳市爱智慧科技CEO、人工智能专家梁新刚先生,就工业互联网与AI的关系、5G和AI可能给制造企业带来的挑战等问题展开了探讨,现将本次访谈内容分享如下。


59区专访 ▏对话爱智慧CEO梁新刚,AI怎样驱动传统制造企业升级?

梁新刚:深圳市爱智慧科技CEO、人工智能专家


1、工业互联网与AI,是身体与灵魂的关系

59区:在您看来,工业互联网与AI之间,是一个什么样的关系?

梁新刚:工业互联网与AI之间,是身体与灵魂的关系。工业互联网,原本并不必然与AI相联系。工业互联网,是内外两种动力引致的技术变革:外在,在消费市场的移动互联网和O2O模式的感召之下;内在,在产能过剩和供给侧改革的压力之下,制造业开始迫切地要求互联:技术上要克服设备接口非标准化以便互联互通;商业模式上要克服个性化以获取网络规模经济。

工业互联网体系架构中,数据是核心要素,也是当前的薄弱环节。主要挑战就在于异构、异地、异业的流转和汇聚。如果克服了这些挑战,获得了工业数据,下一步如何让数据的价值变现呢?在消费互联网,数据和流量曾直接产生了三大变现方式:广告、社交、电商支付。那么,工业互联网有了数据之后也去搞广告、社交和支付吗?显然是荒唐的。

我认为,工业互联网一旦实现、获得了数据,就要直奔智能而去。人工智能,为工业赋能,实现生产效率的极大提升、成本极大降低,技术创新提速。这三者,将令中国的工业产品大大提升国际竞争力。因此,数据,是工业互联网通往智能化的垫脚砖。智能化,才是工业互联网的灵魂。

2、5G和AI对制造业是机遇,同时也是挑战

59区:对于传统制造企业来说,5G到来及AI发展到底意味着什么样的发展机遇与挑战?

梁新刚:5G为工业互联网广泛获取数据带来了便利。此前,很多工业场景的现场数据采集存在困难,由于数据频次高、规模大,以前的通信网络难以实时回传数据。5G的到来,提供了至少十倍于4G的低时延、高可靠的连接能力,开启物联网、人机深度交互的新时代。

AI在5G助力工业大数据的基础上,提升工业的智能化。但是,这对于工业企业和企业家,是有要求的:打好信息化的底子没有?例如一个离散型制造业企业,如果到现在连ERP都没有上,只有个简单财务管理和办公自动化(OA)系统,何谈智能化?

在此之上,企业家对于大数据和工业智能化的认知更重要。只有当企业家对于AI能做些什么有了认知,才能生出“期望”,想要引入AI为自己做些什么。信息化,企业只要肯花钱、买软件产品和顾问服务就可以了;工业引入人工智能,比以往的信息化难一些,要求企业家和高管对于AI都要有了解、有“欲望”。

如果说这是对于工业企业老板的挑战,这就是对于“学习能力”的挑战。AI要求企业家与时俱进,跟上这次技术变革的步伐。否则,就会像100年前,马车被蒸汽机车淘汰。

59区:对于传统制造企业来说,需要如何应对这种新挑战?

梁新刚:企业老板和高管,都要学习和了解人工智能和5G新技术,搞清楚新技术的应用案例。以往的信息化,往往是一把手拍板预算,IT部门牵头落实,其他提供材料。人工智能为企业赋能,则由于贴近业务层面,不再仅仅是信息部门的事情了。管理团队都需要学习和参与。至于深入的技术原理,能搞清楚当然好,搞不清楚也不妨碍。

3、中国的工业互联网发展,是有自己特色的

59区:实现工业互联网需要国家和企业一同“发力”,能否介绍一下目前美国或欧洲政府在工业互联网上的做法?在您看来,哪些经验值得学习借鉴?

梁新刚:从国家产业布局的层面上看工业互联网,德国的“工业4.0”和中国的“中国制造2025”无疑是热门话题。无论是德国“工业4.0“还是“中国制造2025”,其关键都是促进智能制造的发展。“工业4.0”与“中国制造2025”同为国家战略,却遭遇了美国不同的对待:虽然德国和美国之间的竞争一直存在,但前者并没有引发两国间的贸易冲突;相反,中国制造2025却遭到了围攻。

为什么呢?美国欧盟商会报告中多次提到,中国主导行业发展的是政府而不是市场。而近期中资企业在西方国家大举收购的浪潮,也是由国家在背后推动的行为结果,目的是动用国家的力量获取关键的商业技术、实现大规模强迫性的技术转让。

因此,对于您这个问题,我想说,中国的智能制造离不开国家的产业引导政策。美国所谓的“非市场化”的指责无效。在这个硬核问题上,中国政府对于智能制造的产业扶持政策无法“借鉴”他们。中国在走一条有特色的工业互联网发展道路。

4、塑造管理者认知,是亟待解决的第一难点

59区:事实上,AI在制造企业的全面落地还需要一段时间。在AI和制造企业的融合上,您认为存在哪些亟待解决的技术难点?

梁新刚:基于我们团队在AI赋能的实践,我认为AI技术历经60年发展,已经足以应对制造企业的智能化需求。一定要找出技术难点的话,那么,制造企业的管理者对于“人工智能可以为工业互联网做什么”的认知,是亟待加强的第一难点。

从我们爱智慧科技已有的AI赋能案例来看,只要是企业客户带着明确的业务痛点和对于AI的模模糊糊的憧憬来找我们的,我们都为其找到了合适的AI解决方案。我们服务的客户,涵盖了军工航天、物流供应链、家居新零售、金融证券等领域,广泛应用了工业视觉、工业大数据的机器学习、到工业领域知识图谱、专家系统等技术,为企业构建了业务流程优化、经营分析预测、工业方案的预测性运维等智能化方案。

用一句俗话来说吧:只有想不到,没有做不到。只要工业企业的管理者们能够具备“智能化升级”的意识,对于AI、5G、物联网加以学习,就会对工业互联网产生应用人工智能的追求。这是一个学习过程,需要像59区全媒体这样的技术服务平台去引领工业企业,大力倡导企业家朋友们学习前沿的AI技术应用案例。

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