工业是 AI 落地的新蓝海
BV 与西门子 ABB 宝钢 美的共创了一个智能工业班
一
工业是 AI 落地的新蓝海
AI 时代的最大机遇，在于广大实体产业数字化智能化的过程。如果说互联网是河流，AI 智能化则是海洋——传感器可以把整个物理世界连接在线，将物理世界运作产生的数据收集起来、计算理解、自动决策，带来的是一个新世界。实体产业的智能化，是真正的、规模和影响又大得多的下半场。
工业制造业是实体产业中规模最大、积累最深、覆盖最广的行业。工业是国家的核心竞争力体现，改革开放 40 年中国建成了全球最全面规模最大的工业制造能力，是中国经济保持高速增长的核心动力。但这增长背后，是中国独特的劳动力质量和要素价格成本所带来的巨大效率优势。
而当下新的发展阶段，正在呼唤新效率，呼唤新工业：劳动力成本上升，工业升级带来的精准作业要求，终端消费者需求变化对敏捷供应链和高定制生产线的需求，要素价格上升带来的对节能减排增效的新标准等。AI 将发挥既能高度标准化、又能高度个性化的特点，为工业带来新的高质量劳动力，减少因为差错、等待、过度燃烧或燃烧不足、污染排放、库存、设备损害或过度维护等带来的浪费，创造新的效率模型。
二
工业智能化：从落地难到拐点临近
工业不同行业之间差异巨大。流程工业与离散工业的生产自动化程度、数据可得性和工业复杂度不同，不同行业的智能化诉求不同，甚至每一个场景都各异，进入任何一细分领域都需要足够深厚的行业认知和上下游资源整合能力。
所以过去作为 AI 技术典型的数据及算法、计算机视觉等，已经广泛应用在安防、金融等行业，但在工业领域落地难度大的多。以视觉为例，美的等家电产业在生产过程中，对家电的划痕、色差和黑点等检测急需用机器来代替人，但在应用过程中，几道门槛使得普及不易：价格是第一道门槛，之前一套摄像头 + 机械臂的价格高达 20 万，需要降低到 8 万以下才能更大规模尝试；检测精度要求高是第二道门槛，大平面检测中黑点检测要求是 0.3 毫米，但即使放宽到只有 0.5 毫米也很难彻底解决；曲面检测能力是第三道门槛：家电多有曲面设计，而曲面检测用红外波、热成像等方式均难达到要求，需要更好的技术和解决方案。
工业智能化特性带来的坏处是，很多人包括工业领域资深从业者，都觉得工业智能化太难了。
但随着工业发展阶段需求的变化、技术精度和决策能力的提升，在各个工业领域，智能化的拐点正在悄悄到来：
工业机器人和制造
中国工业机器人销量近年保持高增长，ABB 的上海工厂年产量也几年时间增长近 10 倍。10 年前 ABB 上海工厂的第一条机器人生产线采用的是人工装配线，而随着产能提升，2018 年最新落地的生产线，从生产装配到检测基本实现高度自动化和全程智能化。
设备互联及故障诊断
宝钢早已在设备上安装传感器收集振动温度，尝试通过机器学习等方式来建立模型，以预测诊断故障；美的正在连接全部设备 + 多品牌的机器人，虽然设备品牌年代差异和控制协议不同等带来的联网难度很大，需要更安全、更方便的解决方案，但趋势不可逆转。
仿真设计和智能决策
西门子的 Solid Edge 数字化产品设计软件能支撑从芯片到玩具几乎所有硬件造物的仿真设计，并已在通过在设计软件中加入求解器等方式使得软件智能化。
还有更多工业细分领域都在发出信号，事情正在起变化。
对于创业公司来说，工业智能化落地难、产业公司需要更好的技术和解决方案的现状，也恰恰带来了好处：对于有更强技术和解决方案能力的创业公司，产业公司需求强。创业公司有切入机会，且会打破传统工业公司垄断的局面。
工业智能化的终局，将是以工业感知、IOT、AI、数据、软件、机器人等技术架构为基础，通过从设计研发到生产制造到质检、从销售到后服务、再到供应链决策的全链条智能化，最终实现全局语义化的感知、控制、调度、智能决策和运营优化，将带来提质、降本和增效，并会带来生产组织方式的彻底变革。
工业智能化是个渐进的过程，点、线、面不同层级的机会俱在。BV 百度风投在工业智能化所涉及的传感器数据库等底层技术、行业软硬件及技术解决方案、新商业模式机会中均有投资。我们和作为需求方的西门子 PLM、ABB、宝钢技术、美的等产业合作伙伴一起，进一步关注这些工业创业方向：
1. 设备物联、⽣命周期管理
2. 数据决策与制程优化
3. 工业机器⼈技术
4. ⼯业感知与工业检测
5. ⼯业软件智能化
6. 云⼯⼚与柔性供应链
7. 其他技术带来作业效率和商业效率提升
三
仍然丛生的荆棘
虽然拐点临近、前途光明，但工业创业公司发展仍然存在诸多挑战：
一是技术型创业者容易对产业趋势和需求理解不足：有先进技术，但对产业认知不深、不理解痛点，容易闭门造车；
二是相对于互联网产品，AI 产品的 “做出来、卖出去” 难度更大：不成熟的前沿技术、更重的软硬结合产品，需要打造供应链能力并建立 2B2G 的销售团队，解决销售中的复杂生态要求、坏账与账期等。很多公司在早期打单、获得产品实施机会就需要消耗巨大精力；
三是想成为平台公司而非项目公司，战略重点需要不断分阶段转移：要跨行业延伸，在技术——产品——运营等模式中不断切换。如果希望全球化，困难更大；
四是工业产业公司作为需求方，更希望看到整体解决方案而非小环节产品，并要求交付能力较高。
四
智能工业实验班的初心和使命
面对工业智能化领域的机遇和挑战，百度风投 AI 学院与西门子 PLM、ABB、宝钢技术、美的等最优秀的工业公司合作，决定做一个智能工业实验班，将先进技术、解决方案、认知、需求、订单、关键人等要素全都拉到一起，加深对工业智能化的探讨，加速工业智能技术的应用。
智能工业实验班能给创业者、产业人、技术人带来的价值：
一是对需求理解深度的提升：邀请西门子 PLM、ABB、宝钢技术、美的等产业公司核心高管、资深工业专家作为导师授课，一起从甲方视角出发，剖析需求，探讨满足方式；
二是产品落地、卖出及交付效率的提升：直接到西门子 PLM、ABB、宝钢技术、美的等工厂的作业现场观摩，理解具体环境中的产品需求细节，申请现场实验实施机会，以大大加快产品产出到订单交付的速度；
三是战略布局能力的提升：更宏观的看到工业领域的软件、硬件、流程工业、离散工业等不同细分领域需求差异，在跨领域延伸等方面及早布局；
四是产业合作伙伴还有更多具体需求对接和资源投入:
西门子 PLM
在使用 AI 技术让 CADCAE 等数字化设计软件智能化领域的需求理解和对接。设有 Startup Program 支持政策，价格 11 万的软件创业公司可申请免费使用；优秀创业公司将会获得西门子软件 100 万客户的开放机会。
ABB
在机器人数字化、联网机器人、能源能耗管理、设备及资产效能管理、船舶自动驾驶等领域的需求理解和对接。
宝钢技术
在检测领域的快速分析系统速度提升、在线远程诊断、设备诊断、钢包检测、特种钢表面检测等等领域的需求理解和对接。
美的
在机器视觉、动态检测、工控安全、能耗管理等领域的需求理解和对接。
当然，在智能工业实验班，除了业务探讨、认知拓展，还将收获智慧的老师和聪明的同学，这些将是长久的财富。
AI 学院智能工业实验班，等你来！
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五
招生详情
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