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“華為云2019年做了一件非常重要的事情，就是逐漸走向各個行業。”
今年7月，華為云業務總裁鄭葉來在TechWave技術峰會上闡述了華為云面向未來的新使命——“賦能應用、使能數據、做智能世界的黑土地”。
華為云正在重新思考如何跟客戶、伙伴、上下游一起攜手創新為產業發展帶來價值。而具體到實踐層面，華為云一方面發布沃土初創企業扶持計劃，幫助初創企業通過云計算、人工智能等技術加速創新；另一方面通過舉辦初創企業大賽，鼓勵大家圍繞華為云平臺創新，并向這些初創企業共享商業機會，與華為云共同成長。
9月9日，“華為云全球初創企業大賽2020秋季賽-總決賽”正式在東莞松山湖落下帷幕。本次大賽設置了EI賽道、鯤鵬云服務賽道和云視頻賽道，三場分賽分別于7月8日、7月22日、8月7日通過線上路演直播的形式結束。總決賽時，有12支隊伍從入圍的18家企業中突圍，其中EI賽道有5家企業獲獎，分別為：閃馬智能 摘得金獎，拓深科技 和 熵智科技 斬獲銀獎；圓心惠保、敬之網絡 獲得優勝獎。
所謂 EI，即企業智能，其實就是“行業+ AI”。今年7月，華為云發布了 EI 工業智能體 2.0，將為合作伙伴提供行業頂尖的 AI 算法專家資源、優質的華為云資源，以及開放的實驗室資源，共同推進 AI 在工業領域落地。
工業+AI，在華為云的生態推動下，將會帶給工業信息化、智能化怎樣的“質變”？
近些年，國內工業互聯網迎來了跨越式發展的時期。據公開數據顯示，平臺數量從2014年不到50個到2018年已經接近270個。2019年，行業延續高速態勢，全國具有一定區域和行業影響力的平臺超過70個，重點平臺平均工業設備連接數已達到69萬臺、工業 App數量突破2124個。
另一方面，國內工業數字化發展水平仍然參差不齊，應用場景分布差異較大等，使得一些工業互聯網平臺的應用價值并沒有完全發揮出來，特別是極為重要的“工業+AI”領域的落地也并不如人意。
探究其原因，我們可以發現，傳統的以機理為核心的工業知識及工業數據，目前還不能很好地在工業互聯網平臺上轉化為生產效率，而要讓沉默的工業知識和數據逐漸學會“開口說話”，則需要企業核心生產作業流和AI等技術深度融合，由此才能幫助工業企業更好實現提質、降本、增效。
今年7月，華為云發布了 EI 工業智能體 2.0，并宣布將在超過20個工業細分行業，征集50家領先的行業 Know-How 伙伴，共同探索和實踐100個工廠智能化升級項目。其基于大量的實踐經驗總結，圍繞工業機理與AI，可支持企業便捷地開發、分享工業機理模型，將工業機理模型與AI進行融合，并能匹配企業客戶組織部署運行環境。
華為云人工智能領域總裁賈永利表示：
“AI可進入工業核心生產系統解決關鍵業務挑戰，創造價值；而將AI應用于效率提升、專家經驗傳承和跨越極限這三類場景，可提升AI落地成功率。”
雷鋒網了解到，華為云EI工業智能體2.0主要構建的能力有3方面，第一，支持多種語言的機理模型開發的平臺，可基于知識圖譜進行工業機理模型開發；再者，是將工業機理與AI融合的低代碼開發平臺；最后是提供工業級AI部署與運行管理能力，可匹配工業界典型的組織架構-總廠-廠區-車間-產線。
比如，在化纖行業智能化實踐中，可在生產不停車狀態下，以“即插即用”方式實現與現有設備與控制系統適配。匹配工業運行環境的時延要求，提供多種部署方式，通過模型壓縮等技術，最大限度地減小模型對于計算空間和時間的消耗，滿足工廠生產時延要求。
此外，我們知道，2019年華為工業互聯網平臺FusionPlant正式入選工信部十大“雙跨”平臺，而華為云EI工業智能體2.0的發布，首次將工業機理、專家知識、數據統計模型和AI模型結合到一個統一的平臺之上，不僅實現了企業的提質降本增效，更加速了“普惠AI”在工業領域的落地，也為FusionPlant平臺、為華為在工業領域謀求更多的話語權。
據了解，工業領域多年沉淀的大量行業知識，可以很好地解決定性問題，但在很多場景下，這些機理模型還不能精確地匹配工況的波動，工業過程仍是“黑盒”。此外，工廠老師傅多年積攢的經驗知識還面臨被傳承和復制的難題。
當前，放眼國內外，其實并不乏為工業智能化轉型升級提供解決方案的廠商，比如傳統制造業巨頭、老牌工業解決方案服務商，以及云服務廠商，各類細分領域軟硬件供應商等。那么，華為云EI工業智能體2.0有何不同之處？
從不斷深入探索的過程中，華為云發現既有的“工業+AI”嘗試中普遍存在一些問題。比如適合工業的 AI 開發與運行管理平臺的缺失、工業機理模型開發和分享比較困難、融入 AI 的生產系統存在一定的不穩定性等。華為云 EI 工業智能體 2.0不僅深度融合工業機理，它將有一個工業 AI 開發、運行部署的平臺，幫助工業領域快速落地 AI。
“獨行快，眾行遠”，工業智能化的時代不能只靠一個企業的單打獨斗。在“華為云全球初創企業大賽2020秋季賽”上，華為又發掘了閃馬智能、拓深科技、熵智科技等眾多生態圈合作伙伴。這些企業，是如何切入工業AI的呢？
閃馬智能：視頻異常大數據賦能城市精細化管理
專注城市異常事件管理的AI中臺公司閃馬智能，通過對城市視頻異常大數據的發現與分析，賦能城市精細化管理。2019年成立并成為華為智能攝像機和智能云首批運營商。核心算法ATOM基于容器彈性云打造，打破云計算邊界，充分利舊之外能短時間內訓練出模型，同時通過視頻異常分析平臺融合，形成了可用于智慧城市、工業生產、互聯網內容安全等行業的視頻異常分析閉環。從而賦能到具有行業Know-How的完整運營體系中，能快速推向市場，幫助管理者們及時發現、高效管理。
拓深科技：電流算法在電力終端、消防的應用實踐
拓深科技是專注于電流指紋AI算法及其在消防場景應用研究的初創企業。其擁有端到端產品研發能力，云平臺、預警終端和報警終端廣泛應用于平安城市、智慧社區、高校等各行各業的樓宇消防智能化。
“電流的信號是分布在每一臺設備，每一個建筑和每一個城市當中的，其AI算法也被認為是繼圖像和聲音之后比較豐富的數據源的載體。”談及為何率先把電流的算法用在消防領域，拓深科技CEO張軒銘表示：
“除了跟我本人的背景有關，更重要的是看到中國每年大概投入2750億的資金在消防領域，但其實絕大多數投在救火上。核心是沒有辦法把火災提前預警，由于設備故障和電池的爆炸，比如設備的保護操作失靈造成火災占比超過40%，線路故障占到30%，有70%的火災在電流上體現這樣的特征，核心的一點：如果是通過電流算法計算出來，可以讓火災在事前計算出來，讓火災不再發生。”
熵智科技：5G與AI助力機器人的視覺分揀
3D視覺技術解決方案提供商熵智科技，公司自2018年成立到現在僅有兩年半的時間。其核心技術是機器人的3D視覺與自主路徑規劃，典型應用場景是機器人的視覺分揀。
談及用機器人去上下料的場景，熵智科技創始人CEO趙青表示：
“在工業鏈端可以通過工裝、制具、夾具實現這種自動化，在物流完全沒有，場景完全是自然狀態，匹配太多無論是對箱子、拆垛、碼垛還是針對單SKU的分解，如果需要機器人操作一定需要視覺的引導，整個市場機器人3D視覺的抓取，被稱為“機器人技術的皇冠”自有其道理。”
“3D視覺作為機器人的眼睛依然可以與機器人配合更復雜更多的動作。在這里面有特殊點，在這個行業當中實際上更偏于做上游的硬件，做高精度測量的應用。”
目前熵智科技與華為進行合作，通過5G聯接針對的是實際需求，在園區有多個機器人和多個相機實現遠程的集中控制。公司的核心能力是偏上游的軟硬件一體化，以及光學方面的研究。這也是一些比較上游的公司很少涉及的，因為學科比較綜合，挑戰比較大。
除了以上這些，雷鋒網了解到，目前華為云EI工業智能體已廣泛在鋼鐵、石油、紡織、煤炭、電子信息、裝備制造、家具生產等領域開始應用，并幫助中國石油、三聯虹普、石橫特鋼、鑫磊集團、德普特、拓斯達、正業科技等企業加速數字化和智能化轉型。
據 Markets 報告預計，2025 年人工智能制造市場規模將達 172 億美元，預測期 (2018-2025 年 ) 內的年復合增長率為 49.5%。而埃森哲在比較了人工智能對我國各個行業部門增加值增速的影響后得出，預計到 2035 年，制造業因人工智能的應用其增加值增速可以提高 2.0% 左右，是所有產業部門中提高幅度最大的。
由此可見，工業AI領域不管是市場容量，還是增速，其表現都足夠出色。
然而，雷鋒網了解到，工業AI是最難的、也是最復雜的AI應用領域。比如應用場景比較碎片化，這和我們熟知的交通領域、安防領域有很大不同。交通領域、安防領域識別的物體相對比較固定，場景也比較固定，這樣可以針對這些場景收集大量的數據，得到一些網絡模型以后，可以在這些場景里大面積推廣。
而工業場景的碎片化很明顯，比如在紡織工廠里做一個產品的識別，在半導體工廠里也做產品的識別，但是它們要檢測的目標是不一樣的，那帶來的問題是需要不同的樣本和設計不同的網絡結構，在設計方面要用不同的方法進行調優，同時工業本身對準確度的要求很高，因而，在工業領域推廣人工智能的話還有很長的路要走。
此外，工業AI還吸引了BAT等互聯網巨頭和科研大牛的加入，比如前阿里云機器智能首席科學家閔萬里、前騰訊優圖實驗室聯合負責人賈佳亞等，更是讓工業AI的競爭有了更多變數。
有投資人表示，初創公司在人工智能領域還是有很多機會的，但他們需要往更細分的賽道里去專研，去挖掘，這樣才能避開一些大公司，發揮自己的長處，實現AI與具體工業場景的相結合。
綜上，這時候選擇一個頗具成長力的生態或許是一個不錯辦法，在獲得更多助力的同時，加上自己專注的領域足夠細分，那么勝算就比較大了。
在過去10年所有的AI技術在落地應用時，可能大多數都落地在圖像和聲音，而這兩個領域除了世界級的企業以外，出現了中國的獨角獸企業，比如科大訊飛、商湯等估值超過50億美金的公司。拓深科技表示：
“我們可以看到，電流的信號是分布在每一臺設備，每一個建筑和每一個城市當中的。電流的AI算法也被認為繼圖像和聲音之后比較豐富數據源的載體，出現了美國的公司市值超過10億美金，拓深科技是致力于電流算法研究的中國企業，我們也希望成為在這個領域中國的獨角獸企業。”
今年4月，工業互聯網產業聯盟（AII）發布的《工業智能白皮書》顯示，截止到2019年底，在全球20多個經濟體近三年發布的100份人工智能方面的戰略規劃或政策文件中，涉及與工業結合的超過一半以上。美、日、德、歐盟分別發布《國家人工智能研究和發展戰略規劃》《新機器人戰略》《國家工業戰略2030》《歐盟人工智能》等一系列政策戰略，重點提及產品全生命周期優化、先進機器人、自動駕駛、大數據挖掘等在工業領域的應用。
雷鋒網了解到，工業AI時代，企業的工業互聯網的能力會進一步放大，企業之間差距會因為數據量的多寡進一步拉大，誰的數據節點多，誰的優勢自然很大，每個節點不僅帶動了產品的迭代，甚至會影響產品的銷售。
華為云人工智能領域總裁賈永利表示：
“AI 進入企業核心生產系統，需要與工業界已有的機理模型、隱形行業知識深度融合，釋放生產要素和生產資源的潛能，這是工業互聯網的本質和關鍵所在。隨著 AI 技術進入企業生產系統，AI 在關鍵生產環節將會帶來大幅的質量提升與成本收益。相信未來5到10年，工業互聯網將重塑企業的生產模式。”
今年，在全球分析師大會期間，華為宣布了以生態型產業布局推進計算型產業，其新的定位“云和計算產業是生態型產業”，圍繞生態和華為云構建生態打造“黑土地”，成為數字世界的底座。其中，合作伙伴和開發者將是生態建設中的重中之重，因此持續為合作伙伴賦能，為開發者提供更多的支持和服務，將成為華為云未來的常態。
相應地，華為云生態下的EI、鯤鵬云服務和云視頻等賽道，也將成為孕育細分行業小巨頭的一方“沃土”......
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