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作為國家新基建7個領域之一，自2017年國務院印發《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》，工業互聯網行業在國內受到更多重視并得到大力發展。
2021年1月13日，工信部印發了《工業互聯網創新發展行動計劃（2021-2023年）》（以下簡稱《計劃》）。《計劃》指出，2021-2023年是我國工業互聯網的快速成長期，要進一步完善新型基礎設施、彰顯融合應用成效、提升技術創新能力、健全產業發展生態和增強安全保障能力。
在工業互聯網熱潮中，除了有GE、西門子、PTC、SAP等國際巨頭盤踞其中，還有百度智能云、徐工集團等本土企業聞風而動，持續的帶動著更多細分領域的技術創新。
雷鋒網了解到，早在2017年百度智能云就已經進入了工業質檢這一場景中，經過多年的發展，目前，百度智能云已經形成以工業智能為核心的完整工業互聯網平臺，積累了100多家客戶，10多個解決方案，30多個合作伙伴，觸達50多類垂直場景。
2021年3月19日，在中國(上海)機器視覺展2021VisionChina上，百度智能云工業視覺智能平臺獲得獲得由機器視覺產業聯盟頒發的“2020機器視覺創新產品金獎”，成為AI技術在產業領域創新應用的典范。
眾所周知，中國是全世界唯一擁有聯合國產業分類中全部工業門類的國家，而每類工業企業都有自己獨特的工業Know-How和行業知識，因此，發力工業互聯網的企業無論從行業還是細分領域，規模都是空前的。
在工業互聯網這片藍海中，百度智能云又是如何定位自己？如何發揮自身力量去迎接工業互聯網的未來？
對于廠商而言，尤其是互聯網云服務商而言，能夠切入到工業行業實屬不易。
2017年，百度智能云組建了一個小規模的“先鋒部隊”，去研究AI在工業領域能夠有哪些應用場景，工業客戶有什么樣的需求？
就在年中，百度智能云迎來了工業互聯網領域真正意義上的第一個客戶，首鋼找到了百度智能云。
眾所周知，鋼鐵的生產溫度特別高，人沒有辦法通過肉眼去看鋼板上有沒有一些缺陷。此前，首鋼使用了一套國外廠商的裝備，可以對鋼鐵表面進行拍照，雖然也搭載了一些識別算法，但識別率卻不高，這套設備就‘演進’成為了監視器，鋼鐵的質檢最終仍需要人工通過看監視器來完成。
熟悉工業領域的朋友都知道，國外廠商的產品一直都會變相的“卡脖子”，其產品不會針對客戶做特別的定制化。如要真的需要，所要付出的費用則是天價。契機之下，首鋼就找到了正在工業領域探索的百度智能云。
彼時，AI在工業領域還鮮有落地。2017年9月百度智能云通過了首鋼的POC測試，雙方正式推進AI技術在鍍鋅線鋼板實際產線中落地應用。實際運行數據來看，基于百度模型對鈍化斑、劃傷、夾雜、鋅紋理等常見缺陷平均準確率達到96%，相對國外廠商傳統視覺模式提升20~40個百分點。
在這之后，百度智能云也與寶鋼等其他鋼企展開了合作。AI質檢成為百度AI在工業領域落地的突破口。2018年5月，百度智能云對外發布百度質檢云，并在2018年下半年，將目光從鋼鐵行業瞄向了向3C、汽車產業配件、紡織、能源等同樣對質檢有高需求的行業。
此前，3C行業質檢一直都需要投入大量的人工。質檢工人需要用放大鏡從 13 個角度查看單個零件，這就要求每個質檢工人都要煉出一雙"火眼金睛"。用如此細致入微的方式，質檢工人一天要檢查一萬多個零件，基本上每分鐘需要檢測 19 個，還要對缺陷進行分類。如此高強度很容易導致工人"花眼"， 產品質量無法保持在一個穩定的水平。
"幾千個質檢工人，很多是略顯稚嫩的年輕女孩，但她們臉上更多流露的是疲憊和辛酸。"這是百度智能云研發工程師在近距離接觸一個 3C 制造工廠的質檢現場后發出的感慨。
最重要的是，現在更多的年輕人已經不愿意再去從事如此枯燥乏味的工作，這也讓很多工廠，每年都會面臨“招工難”的問題。
在此背景之下，百度智能云與合作伙伴聯合打造了適用于復雜表面缺陷檢測的智能自動化檢測設備——百度AI質檢一體機。
該設備能在 1 秒之內提取 18 到 24 張圖片，任何狹小的不良瑕疵都被直接標記了出來，準確性高且速度快，超過 34 種缺陷被實時標記了出來。而且還可以做出一個簡單的統計分析，比如對單日的產量和不良信息進行統計，將結果上傳到云服務器，做諸如 SPC 的分析，最終實現數字化共享。
就在2019年8月29日，百度云智峰會上現場連線了常州市的國內精密零部件制造企業精研科技。精研科技董事長王明喜展示了與百度智能云共同打造的“智能質檢車間”。
“這臺機器一小時可以檢測9000個零件。比工人一小時檢測2000個零件的效率要高出許多。” 王明喜高興的表示到，而經過企業測算，AI質檢的投資回報率是傳統機型的6.5倍，企業降本增效顯著。
（百度云智峰會現場連線精研科技，左邊為傳統人工質檢，右邊為智能質檢車間）
2020年8月，IDC報告顯示，2019年的工業質檢市場份額達1.07億美元，百度智能云以占比16%的市場份額位列第一。AI質檢是百度智能云在工業互聯網領域的突破口，也已然成長為一大殺手锏。
在AI質檢不斷落地的過程中，很多客戶和合作伙伴也與百度智能云一起探索將AI應用到生產、管理、安全等更多的領域。目前，百度已經打造了成熟的工業互聯網技術架構體系，底層擁有百度在工業云和IoT領域技術的支撐，中間層是工業視覺智能和工業數據智能兩大AI平臺。在底層和中間層的支持下，百度智能云向外輸出智能質檢、能耗優化、智能巡檢等AI應用，幫助企業降本增效，覆蓋鋼鐵、3C、水務、電力、汽車等多個行業。
在水務領域，泉州水務集團引入了百度工業互聯網平臺,充分挖掘業務痛點和需求,將人工智能、大數據等前沿技術與水務行業的生產、運營、服務和業務有效結合，打造了泉州水務大腦。
通過“1+5+N”的整體架構支撐了水務行業六位一體的業務。“1”是指建設在云平臺上的統一信息化底座,支撐數字統一和服務統一;“5”是指構建大數據、視覺智能、數據智能、數字孿生、水務地理信息五大統一能力;“N”是指形成面向智慧原水、智慧制水、智慧供水、智慧排水、智慧污水?、智慧節水的N個智慧應用群。
以污水處理智慧應用為例,通過百度天工物聯網平臺,結合百度數字孿生技術,不僅實現了廠站及設備等的快速接入,還基于平臺實現了可視、可控的統一指揮調度,業務操作自動化及智能化,從而實現無人值守。此外,結合百度工業互聯網技術,通過智能曝氣、智能加藥、工藝優化的AI算法,降低了運營成本,提升了業務競爭力,實現對外賦能。
泉州水務集團副總經理蘇湘華在百度世界2020智能云分論壇上表示，水務大腦的建設和應用,已經有力地支撐了泉州水務集團各個業務板塊全生命周期的發展。
在電力領域，百度智能云已經與兩大能源央企——國家電網和南方電網達成合作，百度“AI中臺”和“知識中臺”支撐智慧能源領域無人機巡檢、“刷臉辦電”、綜合能源等20多個業務場景；覆蓋中國兩條特高壓智能化線路、超過150個智慧變電站、4萬多輸電線路的監拍智能化，累計發現隱患2000余處、每天代替人工巡視能源線路超過7萬公里。
在火力發電生產場景中，百度智能云研制了基于機理及機器學習建模，結合現場運行歷史數據，利用強化學習及運籌優化等方法優化發電廠冷端的運行工藝參數，以實現每度電煤耗降低1.55克的方案，該方案不但可幫助火電機組實現企業生產成本的降低，更為在社會經濟平穩運行的情況下有效降低碳排放提供有力支持，助力社會和企業實現碳中和目標。
2020年7月，中國建材與百度簽署戰略合作協議，將在智慧物流，數字礦山，智慧工廠，工業無人駕駛、數據中心新基建、企業 AI 大腦等多個領域開展深入合作。
在行業深耕不綴的同時，政府對于工業互聯網的平臺建設的需求也在不斷增加。
2020年9月，百度中標貴陽新型數字產業園基礎設施建設一期的工業互聯網基礎設施建設項目，項目合同金額1億元。將對經開區400多家工業企業實施工業互聯網的改造，打造區域級的工業互聯網平臺。
10月，百度宣布與貴州省貴陽市正式簽署戰略合作協議，與貴陽經開區舉行工業互聯網項目簽約儀式。將在承接貴陽經開區工業互聯網項目建設，打造AI技術和工業互聯網應用相融合的國家級AI工業互聯網平臺，形成全面的工業互聯網生態體系，助力貴陽打造3個千億級產業集群，形成新的經濟增長點。
在雷鋒網看來，隨著百度智能云在工業領域的不斷探索，其自身的產品技術也在不斷的發展，不斷成熟，更加懂企業的需求，所能解決的問題的也越來越多，可以提供服務的行業也在增加，所以當政府有這樣需求的時候，他們自然具有能力為政府提供相關的服務。
就在落子貴陽不久之后，百度智能云也開始與濟南共同面對了如何講好“黃河故事”的命題，和許多方向清晰行動迅疾的城市一樣，濟南所作出的選擇正是“筑巢引鳳”。
百度先后與濟南市工信局簽署全面戰略合作協議，與濟南本地的人工智能領軍企業神思電子簽署了合作協議，目的正是為了掀起濟南工業產業加速數字化的轉型浪潮，并未濟南打下工業互聯網的“地基”。
濟南市工信局局長汲佩德表示：百度落地濟南，將為濟南市人工智能和工業互聯網發展貢獻新力量，希望能夠借助百度的技術優勢、平臺優勢、生態優勢進一步提升濟南市“人工智能+工業互聯網”創新和應用水平，服務于制造業高質量發展，打造國內“人工智能+工業互聯網”發展高地。
為何這么多地方政府、企業都會選擇與百度合作？這又似乎不難解釋。
百度CTO王海峰曾分享百度產業智能化的打法，“通過壯‘智’凌云，使能行業，賦能生態，百度智能云將技術突破及應用與產業實際需求相結合，切實推進產業智能化的創新實踐。”
在國家大力布局新型基礎設施的當下，百度智能云“以云計算為基礎，以人工智能為抓手，聚焦重要賽道”為戰略，形成“云智一體”的獨特競爭優勢。百度智能云率先在業內打造 AI 原生云計算架構，助力企業快速“上云”，同時向各行各業輸出百度大腦的領先技術，使企業可以便捷高效的接入 AI 能力。
百度智能云“云智一體”的獨特優勢表現在三大層面。
首先，百度智能云利用邊云融合讓AIoT運用更智能。工業質檢，安全巡檢等AI模型可以通過百度智能云的公有云或工業企業私有云進行訓練，然后一鍵下發至工廠設備邊緣算力終端中，進行智能化推理。邊云融合計算實現了從采集、標注、訓練、發布全流程的AI模型生產線，到數據上行、知識下行的AI模型供應鏈，最后到智能手機配件生產線，實現模型在工業生產線中的部署。工業AI模型部署以前需要一天，現在只需要1分鐘。
其次，百度智能云是一朵為AI專門優化的云，構建了面向AI應用架構的自主可控的AI基礎設施服務。百度自主研發的云端 AI 通用芯片，第一代已實現量產和應用部署，量產約2萬片，性能相比 T4 GPU 提升1.5-3倍；百度昆侖2則預計在2021年上半年實現量產，與百度昆侖1相比性能將提升3倍。
百度大腦基礎底座飛槳深度學習平臺，作為我國首個自主研發、功能完備的產業級深度學習開源開放平臺，目前累計開發者數量265萬人，服務企業10萬家，技術生態和產業創新愈加活躍和繁榮。就在2020年3月15日，百度昆侖芯片正式在工業智能質檢設備上部署上線，這也是中國自研AI芯片在工業領域的首次大規模應用。
昆侖芯片、飛槳深度學習框架以及AI模型地融合適配，使得算力提升2倍，且耗能更少，成本更低。業內人士表示：支撐海量數據計算以及擁有更廣泛的模型適配性、同時又在技術上完全自主可控的超算芯片，是工業現場各類智能應用有效落地及規模化部署的必要前提。
就在今年兩會期間，實現工業自主化的聲音并不在少數，而在工業智能化的發展趨勢之下，智能化技術不再被卡脖子，百度則已經做到了。
再次，百度智能云致力于打造開放的工業智能PaaS平臺，持續賦能合作伙伴和客戶。百度智能云有AI端到端的全棧布局，擁有中國最領先的AI開放平臺和開發者社區，已經開放270多種AI能力，服務超過265萬開發者，日調用量突破1萬億。與去年相比，使用百度AI Cloud的活躍用戶增長了65%。在IDC中國AI云服務市場廠商評估中，百度智能云的AI能力連續三次在中國市場排名第一。
基于開放的平臺和系統，百度工業互聯網在與企業合作的過程中，不僅為企業提供算力資源或軟硬件解決方案，并且賦予企業智能化的能力，幫助企業打造專業的技術團隊和服務意識，進而撬動產業鏈上下游的智能化轉型。
在與首鋼的合作中，百度智能云不僅為其提供了定制化的產品解決方案。日后，企業需要更新迭代模型，可以自己完成。同樣，在精研科技等企業的質檢車間亦是如此。
國家電網山東省電力公司通過與百度智能云合作，建立起了自己的“AI中臺”，促使AI快速落地在各個業務場景，打造出“刷臉辦電”、“智能巡檢”、“智能客服與營銷”，有效提升了當地營商環境和企業自身的生產管理水平。
2020年6月，工業互聯網產業聯盟首批實驗室名單公布，百度牽頭申報的“工業智能實驗室”成功入選。
該“工業智能實驗室”由百度和中國信息通信研究院共同申請，聚焦工業智能領域，開展智能工業質檢、工業巡檢、工藝參數優化等工業智能技術及解決方案研究。
在百度智能云看來，工業智能是要在保證數據安全的前提下發揮數據最大價值的，在此背景下，該實驗室的成立有3個初衷：
研究一些行業共享的技術，不僅僅是為了百度工業業務的發展，更多的是引領這個行業整體的發展；
將工業智能的平臺抽象出來，能夠開放給企業里面更多的合作伙伴，讓大家基于這個平臺去解決各行各業更垂類的一些問題；
去做場景的探索，通過百度以及合作伙伴的實踐，探索出標桿案例。
透過這所有案例與事件，我們發現，百度發力工業互聯網的背后，有一個極其重要的邏輯——共贏，讓所有企業都擁有智能化的能力。
制造業屬于第二產業，是國家現代化進程的命脈，同時也是發展尖端技術、高端產業的基礎。在過去的二十年里，隨著全球化的浪潮，中國的制造業在世界的產業鏈體系中占據了重要的一席之地，甚至可以說無可替代。
伴隨著人口紅利漸失，中國的制造業需要將競爭力從成本往技術的方向轉變，尤其是應用人工智能、大數據、云計算等尖端技術。
對此，百度副總裁李碩表示：“工業是支撐一個國家競爭力非常重要的產業，在國內國外一系列挑戰之下，我們也碰到成本、效率、資源等很多困難。大家耳熟能詳的一些詞，比如說雙循環、供給側改革、‘十四五規劃’，都對于整個工業互聯網，對于企業的數字化轉型、整個產業鏈的協同和區域經濟的協同發展，提出了更高的要求。“
而在此背景之下，百度將自己所擁有的云、AI、IOT、大數據等技術能力，與工業采購、生產、質量、經營等業務應用相結合，為企業、產業鏈、區域政府提供服務。
并積極推動產業智能化，助力企業實現降本增效的競爭力升級，對于防止產業鏈外流、提升國家影響力、實現核心技術獨立自主，都具有重大的意義。雷鋒網雷鋒網雷鋒網
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