盡管AI浪潮在全球范圍內(nèi)洶涌澎湃，但在工業(yè)制造領(lǐng)域，AI的發(fā)展進(jìn)程卻遠(yuǎn)未達(dá)到預(yù)期。

8月15日，工業(yè)智能解決方案公司南棲仙策（南京）科技有限公司行業(yè)交付部總監(jiān)于小海向澎湃科技表示：“工業(yè)制造場景相對封閉，對安全、穩(wěn)定和可靠性要求極高。因此，當(dāng)AI技術(shù)進(jìn)行跨行業(yè)應(yīng)用時(shí)，進(jìn)入工業(yè)場景的門檻和難度都相當(dāng)高?！?/p>

近日，在璞躍中國舉辦的以 “AI賦能，加速企業(yè)智造新程” 為主題的Global Tech Network活動上，璞躍中國企業(yè)創(chuàng)新副總裁劉佳諾指出，高盛發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，僅有9.3%的公司在過去兩周內(nèi)將生成式AI實(shí)際應(yīng)用到生產(chǎn)流程中。當(dāng)前，多數(shù)企業(yè)對生成式AI的應(yīng)用仍處于初級階段，絕大多數(shù)公司要么持觀望、試驗(yàn)態(tài)度，要么僅把AI當(dāng)作內(nèi)部‘炫技’的工具，尚未實(shí)現(xiàn)與日常業(yè)務(wù)的深度融合。

在這波AI浪潮中，那些想要賦能智能制造工業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)企業(yè)該如何抓住新機(jī)遇？又會面臨哪些挑戰(zhàn)呢？

技術(shù)僅是“入場券”，找準(zhǔn)落地場景才是關(guān)鍵

劉佳諾認(rèn)為，目前大部分AI企業(yè)最缺乏的并非技術(shù)，而是高質(zhì)量的“好場景”。多數(shù)企業(yè)仍將重點(diǎn)放在技術(shù)本身，費(fèi)盡心思爭奪行業(yè)內(nèi)有限的場景應(yīng)用需求，但很多企業(yè)處于觀望狀態(tài)，不愿主動參與，實(shí)際需求并不多。

在她看來，AI落地的關(guān)鍵不在于模型參數(shù)的大小，而在于企業(yè)能否找到低風(fēng)險(xiǎn)且能快速創(chuàng)造價(jià)值的切入點(diǎn)。

劉佳諾總結(jié)了三類適合AI切入的典型場景：企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營流程高度重復(fù)、機(jī)械化的工作；企業(yè)內(nèi)部容錯率相對較高、風(fēng)險(xiǎn)可控的業(yè)務(wù)崗位；企業(yè)內(nèi)部挖掘新增長點(diǎn)，通過AI挖掘用戶需求與數(shù)據(jù)價(jià)值、驅(qū)動業(yè)務(wù)增量。

南棲仙策成立于2018年，是南京大學(xué)人工智能創(chuàng)新研究院技術(shù)孵化的智能決策公司。其核心技術(shù)是自研的“世界模型”通用智能決策系統(tǒng)，能在開放環(huán)境下實(shí)現(xiàn)工業(yè)級自主智能，可在工業(yè)生產(chǎn)過程中自主發(fā)出控制指令。

南棲仙策的智能通用決策系統(tǒng)。

于小海向澎湃科技解釋，簡單來說，就是先搭建數(shù)字孿生環(huán)境，再讓AI在工廠環(huán)境中學(xué)會決策。目前，這套智能決策系統(tǒng)已在實(shí)際業(yè)務(wù)中實(shí)現(xiàn)智能決策落地，并在多個業(yè)務(wù)場景中得到驗(yàn)證，如網(wǎng)約車企業(yè)應(yīng)用、智慧物流、煙草行業(yè)工況控制等。

于小海表示，江浙一帶的客戶已連續(xù)三年使用他們的產(chǎn)品，整個控制過程完全由系統(tǒng)自主決策和控制，無需人工干預(yù)。

設(shè)序科技成立于2020年，是一家提供工業(yè)AI生成式設(shè)計(jì)產(chǎn)品的科技公司。其核心產(chǎn)品是聚焦工業(yè)智能生成式設(shè)計(jì)的軟件，基于自研的AIGE數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將AI技術(shù)與幾何圖形算法深度融合，以云架構(gòu)提供服務(wù)。

設(shè)序科技市場總監(jiān)萬志永告訴澎湃科技：“找準(zhǔn)場景很關(guān)鍵?！彼麄冏畛醭薪悠囍鳈C(jī)廠設(shè)計(jì)任務(wù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)汽車設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)有大量重復(fù)的基礎(chǔ)性工作，用AI模型提升效率的空間很大。為深入理解設(shè)計(jì)知識，他們專門成立設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)收集和標(biāo)注場景數(shù)據(jù)。

基于此，設(shè)序科技自研了能基于AI快速生成多套設(shè)計(jì)方案的軟件，取代繁瑣重復(fù)的制圖工具。

萬志永稱：“過去設(shè)計(jì)師用傳統(tǒng)軟件一天只能畫三四十張圖，如今借助AI，一天能產(chǎn)出三四百張，效率大幅提升?！睂蛻舳裕珹I能讓他們擺脫機(jī)械化制圖工作，將精力投入更具創(chuàng)造性的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。

早期，該團(tuán)隊(duì)研發(fā)的產(chǎn)品主要用于焊接汽車零件的夾具設(shè)計(jì)，后期這項(xiàng)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于手機(jī)等3C行業(yè)、能源行業(yè)以及快消品行業(yè)美妝巨頭歐萊雅的物料圖紙?jiān)O(shè)計(jì)等。目前，這一解決方案已迭代到3.0版本，具備多場景泛化能力。

面臨的卡點(diǎn)與難點(diǎn)：數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)化與經(jīng)驗(yàn)傳承

盡管部分企業(yè)已找到落地突破口，但AI真正賦能制造業(yè)仍面臨諸多現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，一方面是場景稀缺，另一方面，數(shù)據(jù)也是一大難題。

萬志永表示，工業(yè)場景的數(shù)據(jù)分散、格式差異大，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，需要大量的數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)注才能被AI理解。此外，制造企業(yè)對數(shù)據(jù)安全高度敏感，傾向于私有化部署；而且制造業(yè)種類繁多、客戶定制化程度高，創(chuàng)業(yè)公司需在“通用化”與“定制化”之間找到平衡。

于小海也認(rèn)為，AI在智能工業(yè)制造環(huán)節(jié)面臨具體挑戰(zhàn)，如原料工況波動易導(dǎo)致質(zhì)量失控、需在成本與收益間找到平衡、老師傅的經(jīng)驗(yàn)如何數(shù)字化傳承等。他指出，現(xiàn)階段工業(yè)智能化程度大致相當(dāng)于“L3級自動駕駛”，正常情況下可完全自主，但遇到突發(fā)狀況仍需人工介入。

劉佳諾強(qiáng)調(diào)，有效的數(shù)據(jù)積累對初創(chuàng)公司至關(guān)重要。初創(chuàng)企業(yè)承接大企業(yè)項(xiàng)目時(shí)，常遇到數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、跨部門協(xié)作困難、缺乏持續(xù)迭代耐心等問題。

她進(jìn)一步指出，目前AI智能制造領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)群體主要有兩類。一類是依托高校，專注于人工智能算法和底層應(yīng)用研究的科學(xué)家創(chuàng)業(yè)者；另一類來自傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)AI提升效率或創(chuàng)造價(jià)值的機(jī)會。

前者擅長技術(shù)，后者更了解行業(yè)。但無論哪種類型的企業(yè)，普遍面臨“AI + 制造”解決方案非標(biāo)準(zhǔn)化的問題。目前，國內(nèi)AI科技公司正努力推動標(biāo)準(zhǔn)化，希望通過收集行業(yè)有效場景數(shù)據(jù)并結(jié)合算法能力，形成可在全行業(yè)推廣的解決方案。

值得一提的是，國家層面的政策支持正在加速這一進(jìn)程。8月5日，中國人民銀行等七部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于金融支持新型工業(yè)化的指導(dǎo)意見》，明確要求未來金融機(jī)構(gòu)資金不能集中投向房地產(chǎn)或高回報(bào)高利潤行業(yè)，而要投入制造業(yè)、硬科技和新質(zhì)生產(chǎn)力。文件還提出，到2027年要建成符合制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的金融體系。劉佳諾認(rèn)為，這意味著制造業(yè)企業(yè)和相關(guān)新質(zhì)生產(chǎn)力將獲得更充足的資金支持和發(fā)展機(jī)遇。

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